Курс China Electricity Generation

15 ПРЯМЫХ БЕНЕФИЦИАРОВ ОТ СИЛЬНЫХ ДОХОДОВ $META, $GOOGL И $MSFT 1. $NVDA -- центральный элемент в развитии ИИ Больших Технологий, поставляющий GPU, сетевые решения и полностековые системы, которые обеспечивают работу моделей следующего поколения. 2. $AVGO -- поставляет кастомные кремниевые решения и высокоскоростные соединения, необходимые Большим Технологиям для интеграции архитектур ИИ класса Nvidia с минимальной задержкой. 3. $PLTR -- позволяет развертывание ИИ на уровне Больших Технологий, выступая в роли реального движка принятия решений для инфраструктуры моделей LLM. 4. $TSM -- производит каждый продвинутый чип ИИ Nvidia, на который полагаются Большие Технологии, с CoWoS и продвинутой упаковкой, критически важными для производительности. 5. $AMD -- предлагает основную альтернативу GPU для Больших Технологий, поскольку спрос превышает текущие запасы Nvidia. 6. $ARM -- поддерживает стремление Больших Технологий в области edge AI, предоставляя энергоэффективные вычислительные ядра для распределенных, реальных задач. 7. $ASML -- предоставляет литографию EUV, необходимую для производства передовых чипов, ускоряющих ИИ Больших Технологий. 8. $CEG -- поставляет чистую, базовую энергию, необходимую для центров обработки данных ИИ Больших Технологий, поскольку энергетические потребности растут. 9. $ANET -- обеспечивает высокопроизводительную сеть, которая поддерживает кластеры GPU Nvidia Больших Технологий в режиме максимальной эффективности. 10. $AMAT -- предоставляет продвинутые инструменты для производства, необходимые для сборки и упаковки чипов, стоящих за дорожными картами ИИ Больших Технологий. 11. $VRT -- обеспечивает бесперебойную работу кластеров ИИ Больших Технологий с помощью продвинутой системы охлаждения и электроснабжения. 12. $ALAB -- устраняет узкие места между GPU и памятью для рабочих нагрузок Больших Технологий с помощью высокоскоростного PCIe и CXL-соединений. 13. $NVTS -- сотрудничает с Nvidia для разработки технологий преобразования энергии следующего поколения, готовых к масштабированию с ожидаемыми развертываниями центров обработки данных ИИ, которые достигнут пика к 2027 году. 14. $NBIS -- захватывает избыток гипермасштабирования, поскольку спрос на вычисления ИИ превышает предложение, предоставляя эластичную инфраструктуру GPU для всплесков обучения и вывода. 15. $MU -- поставляет высокоскоростную память (HBM), необходимую для обучения и вывода на уровне Больших Технологий, максимизируя пропускную способность GPU.