$MU acaba de anunciar la mayor planta de fabricación de semiconductores en la historia de EE. UU., con una megafábrica de memoria avanzada de 100.000 millones de dólares en Nueva York. La memoria es solo una capa, así que así es como se ve la localización de la IA en toda la pila: Diseño de chips de IA • $NVDA define la arquitectura predeterminada para el entrenamiento de IA y una proporción creciente de inferencia • $AMD proporciona la segunda pila de GPU crítica que impide que la economía de la IA dependa de un solo proveedor • $GOOGL diseña TPUs para interiorizar cargas de trabajo de IA y defender márgenes • $AMZN construye Trainium & Inferentia para controlar los costes de inferencia dentro de AWS • $INTC diseña CPUs y aceleradores mientras busca restablecer la relevancia de la fabricación nacional • $MSFT diseña silicio personalizado para optimizar la pila de IA de Azure de extremo a extremo Co-diseñadores de chips de IA • $AVGO co-diseña silicio personalizado con hiperescaladores que conectan computación, memoria y redes a sistemas de IA específicos de cada carga de trabajo • $MRVL permite aceleradores personalizados e interconexiones de alta velocidad ajustadas para el entrenamiento e inferencia de IA IA en el borde • $AAPL incrusta la inferencia directamente en dispositivos de consumo • $QCOM escala IA de bajo consumo en extremos móviles y edge EDA & IP • $SNPS, $CDNS proporciona las herramientas de diseño que todo chip avanzado de IA debe atravesar antes de poder existir • $ARM licencia las arquitecturas de CPU integradas en sistemas de IA de centros de datos, edge y móviles Fundiciones • $TSM es la fábrica que fabrica los chips de la que depende toda la pila de IA • $INTC es la segunda fuente estratégica que intenta reestructurar la fabricación avanzada de chips Equipo de fabricación de obleas • $ASML es el rey de la IA, ya que cada chip nodo avanzado se construye usando sus máquinas de litografía...