UBSは、2025年に$AMZN、$MSFT、$AAPL、$GOOGL、$META、$TSLAなどの大手テクノロジー企業による設備投資が25％増加すると予測しています。これは人工知能セクターを大幅に発展させると予想されています。

これは、この予想される投資の増加から恩恵を受ける立場にある10社です 🧐

1。 $ASMLホールディング (ASML.US)$ は、7 nmプロセスノード以下のチップの製造に不可欠なEUVリソグラフィ技術の独占プロバイダーです。この技術により、最先端の人工知能アプリケーションに必要な、より小型でエネルギー効率の高いチップの作成が可能になり、ASMLは人工知能チップに焦点を当てた半導体メーカーにとって基本的なパートナーとなっています。

2。 $ラム リサーチ (LRCX.US)$ エッチングや蒸着など、半導体製造プロセスのいくつかの重要なステップに必要な機器を供給します。これらのプロセスは、人工知能チップの複雑な設計を作成するために不可欠です。高い性能と信頼性を実現するには、半導体製造を正確に制御する必要があります。

3。 $タイワン・セミコンダクター・マニュファクチャリング (TSM.US)$ 人工知能技術に不可欠な高度な半導体を生産する高度な製造能力を提供しています。TSMCは、最先端のテクノロジーノードにより、データセンターや組み込みシステムにおける持続可能な人工知能運用に不可欠な、強力で効率的なチップの製造をサポートしています。

4。 $エヌビディア (NVDA.US)$ A100とH100 Tensor Core gpuチップを活用して、次世代の人工知能アプリケーションに不可欠な複雑な人工知能計算とディープラーニングプロセスを強化します。これらのgpuチップは、高度な人工知能モデルのトレーニングと展開に必要な計算能力を提供するため、非常に重要です。

5。 $アドバンスト マイクロ デバイシズ (AMD.US)$ のEPYCシリーズプロセッサは、人工知能ワークロードに必要な高性能コンピューティング環境に対応します。これらのプロセッサは、人工知能データ処理に対する需要の高まりに合わせて、同時操作を実行するために不可欠な並列処理機能を強化します。

6。 $マイクロン テクノロジー (MU.US)$ は、人工知能運用における大規模なデータセットの迅速な処理と保存に不可欠な、一流のDRAMおよびNANDメモリ製品を提供しています。人工知能システムがより複雑になるにつれて、リアルタイム人工知能機能に不可欠なマイクロンの大容量で高速アクセスのメモリソリューションに対する需要が高まっています。

7。 $クアルコム (QCOM.US)$ モバイル接続と処理を容易にするSoCとモデムを開発しています。クアルコムのSnapdragonプラットフォームは、特にモバイル環境やiot環境でエッジで人工知能機能を実現するために不可欠です。つまり、音声認識やリアルタイムのデータ処理などの人工知能ベースのアプリケーション向けにデバイスを最適化します。

8。 $ブロードコム (AVGO.US)$ さまざまなプラットフォームでの人工知能運用に必要な重要なデータ伝送機能をサポートするネットワークアダプターや集積回路など、さまざまな半導体ソリューションを提供しています。これらの製品は、取り込みから分析までの人工知能データのライフサイクルに不可欠な効率的なデータフローを保証します。

9。 $アリスタ ネットワークス (ANET.US)$ の高性能ネットワークスイッチとルーターは、人工知能ワークロードを処理するデータセンターやコンピューティングクラスターに不可欠です。これらの製品は、効果的な人工知能処理に不可欠な高速データ転送と低遅延運用に必要なインフラストラクチャをサポートします。

10。 $アーム・ホールディングス (ARM.US)$ のアーキテクチャは、その電力効率で知られており、エッジコンピューティングなどの電力に敏感なアプリケーションに最適です。ARMのテクノロジーは、何十億ものモバイルデバイスやiotデバイスに電力を供給し、デバイス上の人工知能アプリケーションでの使用が増えています。パフォーマンスを維持しながら低消費電力の恩恵を受けることができます。