“世界上安装了1万亿美元的数据中心，过去它是 100% 的CPU。 在接下来的5-10年中，这1万亿美元中的大部分......

“世界上安装了1万亿美元的数据中心，过去它是 100% 的CPU。
在接下来的5-10年中，这1万亿美元中的大部分... 将主要是人工智能一代。”
-黄延森
这意味着更多的资本支出，但也为云托管公司提供了更多的收入来源。
这也意味着重组或/和将要建造的新基础设施。对于已经增长的环境来说，这是一个令人难以置信的新收入来源。
让我们剖析一下从中央处理单元向图形处理单元转变的赢家。
你是 XYZ 的企业，想构建一个新的基于 GPU 的云系统，你需要什么，你需要和谁合作？
1。GPU 制造商
首先，与领先的 GPU 制造商合作。例如：
• $英伟达(NVDA.US)$ NVIDIA
• $美国超微公司(AMD.US)$ AMD
这些公司生产高性能 GPU，专为 AI 工作负载设计。 $微软(MSFT.US)$ 其他十几家公司也在急于在这个领域竞争。
2。服务器硬件提供商
与服务器硬件提供商合作，为您的云系统获取必要的基础架构。例如：
$戴尔科技(DELL.US)$ 戴尔
$惠普(HPQ.US)$ 惠普企业（HPE）， $IBM Corp(IBM.US)$ 国际商业机器
$超微电脑(SMCI.US)$ 超级微型
以上所有都提供了针对 GPU 计算进行了优化的服务器解决方案。
3. 网络设备
与网络设备提供商合作，确保云系统中的高速和可靠连接。例如：
$思科(CSCO.US)$ 思科，
$瞻博网络(JNPR.US)$ 瞻博网络
$Arista Networks(ANET.US)$ Arista 网络
都提供适用于数据中心的网络解决方案。
4。存储解决方案
实施高效且可扩展的存储解决方案对于处理大型 AI 工作负载至关重要。考虑与以下公司合作：
$美光科技(MU.US)$ 美光
$美国网存(NTAP.US)$ NetApp
$Pure Storage(PSTG.US)$ 纯存储
$戴尔科技(DELL.US)$ 戴尔 EMC
上述内容将有助于购买专为高性能数据处理而设计的存储系统。
5。软件和 AI 框架
与软件供应商和人工智能框架提供商合作，为您的客户提供广泛的软件工具和框架。例如：
要么
$微软(MSFT.US)$ 微软（Azure ML）
$IBM Corp(IBM.US)$ IBM（沃森）
上述库和公司提供流行的人工智能框架和平台。
6。云管理和编排
投资云管理和编排软件，使用户可以轻松配置和管理基于 GPU 的 AI 实例。例如：
$威睿(VMW.US)$ 微软的
$红帽 (OpenShift)
它们提供了适合部署和扩展 GPU 资源的云管理平台。
7。数据中心基础架构
确保您的数据中心基础设施针对 AI 工作负载进行了优化。这包括电力和冷却系统、机架设计和其他基础设施组件。与数据中心解决方案提供商合作。例如：
$Smart Sand(SND.US)$ 施耐德电气
这些公司可以帮助您优化数据中心环境。
8。网络安全
为确保安全可靠的云解决方案，请与提供网络安全、威胁检测、加密和访问控制等服务的专业网络安全提供商合作。ex：
$Symbotic(SYM.US)$ 赛门铁克

McAfee
$Palo Alto Networks(PANW.US)$ 帕洛阿尔托网络
$CrowdStrike(CRWD.US)$ 人群罢工
如您所见，新的云基础架构涉及来自各公司的大量帮助。所有这些都不需要人工智能公司取得成功。
他们向任何想要建设人工智能时代基础设施的公司征收某种税。
这些公司很可能会成为 “新时代” 的赢家。
人工智能时代ETF
大多数人都在直接关注人工智能公司，出于上述原因，我认为轻易抓住下一个表现者是错误的方法。
我创建了一个新的ETF，其中尽可能多地使用上面的股票代码，确保不包括在内 $英伟达(NVDA.US)$ 原因显而易见。
结果？
交易所买卖基金 +62% 对比 35% $纳指100ETF-Invesco QQQ Trust(QQQ.US)$
该ETF的回落幅度略低，为-34％，而纳斯达克指数为-37％，但飙升了几乎是纳斯达克所能达到的两倍。
自定义 ETF：