UBSは、$AMZN、$MSFT、$AAPL、$GOOGL、$META、および$TSLAなどのテックジャイアントから2025年のCapExが25%増加すると予測しており、これは人工知能セクターを大幅に前進させることが期待されています。
これらは、期待される投資増加から利益を得る可能性のある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を製造するために重要なEUVリソグラフィ技術の独占的な提供業者です。この技術により、最先端のAIアプリケーションに不可欠な、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ます。これにより、ASMLはAIチップに焦点を当てた半導体メーカーにとって基盤となるパートナーとなります。
2. $ラム・リサーチ (LRCX.US)$ は、エッチングや堆積を含む半導体製造プロセスのいくつかの重要な段階に必要な装置を供給しています。これらのプロセスは、正確な半導体製造の制御を要求し、AIチップの複雑な設計を作成するために不可欠です。
3. $台湾セミコンダクター・マニュファクチャリング (TSM.US)$ は、AI技術に不可欠な高度な半導体を生産することができる高度な製造能力を提供しています。最先端のテクノロジーノードを持つTSMCは、強力かつ効率的なチップの製造をサポートし、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AI運用に欠かせない役割を果たしています。
4. $エヌビディア (NVDA.US)$ 人工知能の複雑な計算と深層学習プロセスを向上させるために、A100およびH100 Tensor Core GPUsを活用しています。次世代のAIアプリケーションに不可欠であり、これらのGPUは、洗練されたAIモデルのトレーニングと展開に必要な計算パワーを提供するために重要です。
5. $アドバンスト・マイクロ・デバイシズ (AMD.US)$ 高性能コンピューティング環境向けのEPYCシリーズプロセッサは、AIワークロードに必要なものです。これらのプロセッサは並列処理能力を向上させ、同時操作の実行に重要です。AIデータ処理の増加する需要に適合しています。
$マイクロン・テクノロジー (MU.US)$ AI操作の大規模データセットの迅速な処理と保存に欠かせないトップティアのDRAmおよびNANDメモリ製品を提供しています。AIシステムがより複雑になるにつれて、Micronの高容量かつ高速アクセスのメモリソリューションへの需要が増加し、リアルタイムAI機能に不可欠です。
7. $クアルコム (QCOM.US)$ モバイル接続と処理を容易にするSoCsやモデムを開発しています。QualcommのSnapdragonプラットフォームは、特にモバイルやIot環境でのエッジにおけるAI機能の活性化に不可欠であり、音声認識やリアルタイムデータ処理などのAIベースのアプリケーションに向けてデバイスを最適化しています。
8. $ブロードコム (AVGO.US)$ クアルコムは、AIオペレーション用のさまざまなプラットフォームで必要な重要なデータ変換機能をサポートするネットワークアダプターおよび集積回路を含む、半導体ソリューションの範囲を提供しています。--これらの製品は、AIデータの取り込みから分析までのライフサイクルに不可欠な効率的なデータフローを確保します。
9. $アリスタネットワークス (ANET.US)$ 高性能ネットワークスイッチとルーターは、AI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とって不可欠です。--これらの製品は、高速データ転送と低遅延オペレーションに必要なインフラをサポートし、効果的なAI処理に不可欠です。
10. $アーム・ホールディングス (ARM.US)$ パワー効率で知られるARMのアーキテクチャは、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、携帯電話やIotデバイスなどの数十億のデバイスの電力効率が向上し、デバイス内AIアプリケーションにますます使用されています。--低消費電力を活用しながらパフォーマンスを維持しています。
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