$MU щойно оголосили про створення найбільшого в історії США виробництва напівпровідникової пам'яті з мегафабом у Нью-Йорку вартістю $100 млрд. Пам'ять — це лише один шар, тож ось як виглядає AI-оншоринг у всьому повному стеку: Проєктування чипів на основі штучного інтелекту • $NVDA визначає архітектуру за замовчуванням для навчання ШІ та зростаючу частку висновків • $AMD забезпечує критично важливий другий GPU-стек, який не дозволяє економікі ШІ залежати від одного постачальника • $GOOGL розробляє TPU для внутрішньої обробки навантажень ШІ та захисту маржі • $AMZN створює Trainium та Inferentia для контролю вартості виведення всередині AWS • $INTC розробляє процесори та прискорювачі, одночасно прагнучи відновити актуальність у вітчизняному виробництві • $MSFT розробляє власний кремній для оптимізації AI-стеку Azure від початку до кінця Співрозробники AI-чипів • $AVGO спільно розробляє індивідуальний кремній із гіперскейлерами, які поєднують обчислення, пам'ять і мережі з системами штучного інтелекту, орієнтованого на робоче навантаження • $MRVL дозволяє створювати власні прискорювачі та високошвидкісні інтерконектори, налаштовані на навчання та висновки ШІ Edge AI • $AAPL вбудовує висновки безпосередньо у споживчі пристрої • $QCOM масштабує енергопотужний ШІ на мобільних та периферійних кінцевих точках EDA та IP • $SNPS, $CDNS постачає інструменти для проєктування, через які має пройти кожен просунутий AI-чіп, перш ніж зможе існувати • $ARM ліцензує архітектури процесорів, вбудовані в дата-центри, edge та мобільні AI-системи Ливарні • $TSM — це фабрика, яка виробляє чипи, від яких залежить весь стек ШІ • $INTC є стратегічним другим джерелом, яке намагається відновити виробництво передових чипів Обладнання Wafer Fab • $ASML є королем ШІ, оскільки кожен передовий чіп вузла створений за допомогою його літографічних машин...