瑞银预测，到2025年，像$AMZN、$MSFt、$AAPL、$GOOGL、$META 和 $TSLA这样的科技巨头的资本支出(CapEx)将增长25%，预计将大幅推动人工智能领域的发展。
以下是有望从这一预期投资增长中受益的10家公司 🧐
1. $阿斯麦 (ASML.US)$ 是欧盟光刻机技术的独家提供商，对于制造7纳米以下芯片至关重要。这项技术可以创造更小、更节能的芯片，这对于专注于AI芯片的半导体制造商至关重要，使ASML成为关键合作伙伴。
4. $英伟达 (NVDA.US)$ 利用其A100和H100张量核心GPU，以增强复杂的人工智能计算和深度学习过程，对于下一代人工智能应用至关重要--这些GPU至关重要，因为它们提供了训练和部署复杂人工智能模型所需的计算能力。
5. $美国超微公司 (AMD.US)$ 的EPYC系列处理器面向需要进行AI工作负载的高性能计算环境。这些处理器增强了关键的并行处理能力，对于执行同时操作至关重要--符合对AI数据处理不断增长的需求。
6. $美光科技 (MU.US)$ 提供顶级的DRAm和NAND内存产品，对于AI操作中大型数据集的快速处理和存储至关重要。随着人工智能系统变得更加复杂--对Micron高容量和快速访问内存解决方案的需求增加，对于实时人工智能功能至关重要。
7. $高通 (QCOM.US)$ 开发SoCs和调制解调器，促进移动连接和处理。高通的骁龙平台对于在边缘特别是在移动和物联网环境中实现人工智能功能至关重要--优化设备以支持基于人工智能的应用，如语音识别和实时数据处理。
8. $博通 (AVGO.US)$ 提供一系列半导体解决方案，包括网络适配器和支持人工智能运行所需的关键数据传输功能的集成电路，这些产品确保高效的数据流动，对于AI数据从摄入到分析的生命周期至关重要。
9. $Arista Networks (ANET.US)$ 的高性能网络交换机和路由器对于处理AI工作负载的数据中心和计算集群至关重要，这些产品支持高速数据传输和低延迟操作所需的基础设施，对于有效的AI处理至关重要。
10. $Arm Holdings (ARM.US)$ 的架构以其能效而闻名，非常适合边缘计算等对功耗敏感的应用。ARM的技术驱动着数十亿台移动设备和物联网设备，这些设备越来越多地用于设备端人工智能应用，从低功耗中受益同时保持性能。
免责声明：社区由Moomoo Technologies Inc.提供，仅用于教育目的。
更多信息
评论
登录发表评论
