$MU 剛剛宣布在美國歷史上最大的半導體製造設施，位於紐約的 1000 億美元先進記憶體巨型工廠。 記憶體只是其中一層，這裡展示了 AI 本土化在整個堆疊中的樣子： AI 晶片設計 • $NVDA 定義了 AI 訓練的默認架構以及不斷增長的推理份額 • $AMD 提供了關鍵的第二 GPU 堆疊，防止 AI 經濟依賴單一供應商 • $GOOGL 設計 TPUs 以內部化 AI 工作負載並保護利潤 • $AMZN 建造 Trainium 和 Inferentia 以控制 AWS 內部的推理成本 • $INTC 設計 CPU 和加速器，同時推動重新建立國內製造的相關性 • $MSFT 設計定制矽片，以優化 Azure 的 AI 堆疊端到端 AI 晶片共同設計者 • $AVGO 與超大規模雲端服務商共同設計定制矽片，將計算、記憶體和網絡整合到特定工作負載的 AI 系統中 • $MRVL 使定制加速器和高速度互連適應 AI 訓練和推理 邊緣 AI • $AAPL 將推理直接嵌入消費者設備中 • $QCOM 在移動和邊緣端點擴展低功耗 AI EDA 和 IP • $SNPS、$CDNS 提供每個先進 AI 晶片必須通過的設計工具 • $ARM 授權嵌入數據中心、邊緣和移動 AI 系統的 CPU 架構 晶圓廠 • $TSM 是製造整個 AI 堆疊所依賴的晶片的工廠 • $INTC 是試圖將先進晶片製造業帶回國內的戰略第二來源 晶圓製造設備 • $ASML 是 AI 的關鍵製造者，因為每個先進節點晶片都是使用其光刻機製造的...