15 BENEFICIARI DIRETTI DA $META, $GOOGL E $MSFT STRONG EARNINGS 1. $NVDA -- centrale per l'espansione dell'IA di Big Tech, fornisce le GPU, il networking e i sistemi full-stack che alimentano i modelli agentici di nuova generazione. 2. $AVGO -- fornisce il silicio personalizzato e le interconnessioni ad alta velocità di cui Big Tech ha bisogno per integrare architetture AI di classe Nvidia con una latenza minima. 3. $PLTR -- consente implementazioni di IA su scala Big Tech, fungendo da motore decisionale nel mondo reale per l'infrastruttura dei modelli LLM. 4. $TSM -- produce ogni chip AI avanzato di Nvidia su cui Big Tech fa affidamento, con CoWoS e imballaggi avanzati critici per le prestazioni. 5. $AMD -- offre l'alternativa GPU principale per Big Tech mentre la domanda supera l'attuale offerta di Nvidia. 6. $ARM -- alimenta la spinta di Big Tech verso l'IA edge, fornendo core di calcolo a basso consumo per carichi di lavoro distribuiti e in tempo reale. 7. $ASML -- fornisce la litografia EUV necessaria per produrre i chip all'avanguardia che alimentano l'accelerazione dell'IA di Big Tech. 8. $CEG -- fornisce l'energia pulita e di base di cui i data center AI di Big Tech hanno bisogno mentre la domanda energetica aumenta. 9. $ANET -- fornisce il networking ad alta capacità che mantiene i cluster GPU Nvidia di Big Tech operativi al massimo dell'efficienza. 10. $AMAT -- fornisce gli strumenti di produzione avanzati necessari per costruire e imballare i chip dietro le roadmap AI di Big Tech. 11. $VRT -- garantisce il tempo di attività per i cluster AI di Big Tech con infrastrutture avanzate di raffreddamento e alimentazione. 12. $ALAB -- rimuove i colli di bottiglia GPU-a-memoria per i carichi di lavoro di Big Tech attraverso connettività PCIe e CXL ad alta larghezza di banda. 13. $NVTS -- ha collaborato con Nvidia per sviluppare tecnologie di conversione di potenza di nuova generazione, posizionate per scalare con le costruzioni di data center AI previste per raggiungere il picco entro il 2027. 14. $NBIS -- cattura l'eccesso degli hyperscaler mentre la domanda di calcolo AI supera l'offerta, fornendo infrastrutture GPU elastiche per l'addestramento e l'inferenza burst. 15. $MU -- fornisce la memoria ad alta larghezza di banda (HBM) essenziale per l'addestramento e l'inferenza su scala Big Tech, massimizzando il throughput delle GPU.