推動 AI 推理熱潮的 12 個步驟 1. $ASML設計和製造下一代晶片所必需的先進光刻機，使$TSM能夠製造推動全球推理構建的 AI 加速器。 2. $ARM 許可低功耗、高效率的架構，這些架構對於邊緣、移動 AI 設備和能源受限環境中的推理至關重要。 3. $NVDA 憑藉其尖端的 GPU、CUDA 和 NVLink 在推理堆疊中佔據主導地位，而 $AMD MI300 GPU 則挑戰著雲和企業市場的推理份額。 4. $MU提供高頻寬DRAM和NAND解決方案 - 這對於需要快速記憶體訪問和跨AI數據中心低延遲的推理工作負載至關重要。 5. $AVGO 為 AI 規模的網路和互連提供支援，而 $MRVL 和 $ALAB 則推動了推理處理器和記憶體池之間的超低延遲、高輸送量數據移動，這是推理擴展時的關鍵瓶頸。 6. $AMZN、$MSFT、$GOOGL、$NBIS $DOCN正在競相提供推理優化的雲基礎設施 - 專用的推理實例、加速器和定價模型重塑了雲 AI 的經濟性。 7. $IBM 正在構建企業 AI 平臺 （watsonx），旨在跨受監管行業部署、治理和擴展 LLM 推理 - 在 AI 信任、安全性和可解釋性方面發揮重要作用。 8. $BOX 支援安全、合規地存儲和檢索企業數據，這是基於RAG的推理工作流和 AI 代理知識管道的關鍵層。 9. $PLTR 正在演變為 AI作層，企業數據與推理管道相遇，以推動國防、醫療保健等領域的關鍵任務成果。 10. $CRM 和 $NOW 正在將推理深度嵌入到企業軟體中 - 實時自動化決策、優化客戶互動和簡化 IT 工作流程。 11. $DELL 正在成為關鍵的本地 AI 推理基礎設施供應商，為構建主權和混合 AI 堆疊的企業提供 AI 優化的伺服器、存儲和邊緣設備。 12. $CRWD、$ZS、$PANW$RBRK正在保護 AI 推理堆棧 - 保護數據管道、模型端點和 AI 驅動的決策過程免受新出現的網路威脅。