$MU только что объявила о крупнейшем заводе по производству полупроводников в истории США с мегазаводом по производству передовой памяти стоимостью $100B в Нью-Йорке. Память — это только один уровень, поэтому вот как выглядит локализация ИИ по всем слоям: Проектирование ИИ-чипов • $NVDA определяет стандартную архитектуру для обучения ИИ и растущую долю вывода • $AMD предоставляет критическую вторую стек GPU, которая предотвращает зависимость экономики ИИ от одного поставщика • $GOOGL разрабатывает TPU для внутренней обработки рабочих нагрузок ИИ и защиты маржи • $AMZN создает Trainium и Inferentia для контроля затрат на вывод внутри AWS • $INTC разрабатывает CPU и ускорители, стремясь восстановить актуальность внутреннего производства • $MSFT разрабатывает индивидуальный кремний для оптимизации стека ИИ Azure от начала до конца Со-дизайнеры ИИ-чипов • $AVGO совместно разрабатывает индивидуальный кремний с гипермасштаберами, связывая вычисления, память и сети в специфические для рабочих нагрузок системы ИИ • $MRVL позволяет создавать индивидуальные ускорители и высокоскоростные соединения, настроенные для обучения и вывода ИИ Edge AI • $AAPL встраивает вывод непосредственно в потребительские устройства • $QCOM масштабирует низкопотребляющий ИИ на мобильных и крайних устройствах EDA и IP • $SNPS, $CDNS поставляют инструменты проектирования, через которые должен пройти каждый передовой ИИ-чип, прежде чем он сможет существовать • $ARM лицензирует архитектуры CPU, встроенные в системы ИИ для центров обработки данных, края и мобильных устройств Фабрики • $TSM — это фабрика, которая производит чипы, от которых зависит весь стек ИИ • $INTC — стратегический второй источник, пытающийся вернуть передовое производство чипов на родину Оборудование для вафельных фабрик • $ASML — король ИИ, так как каждый чип передового узла создается с использованием его литографических машин...