يقول المحللون إن هناك فائزًا واحدًا أكيدًا في انفجار الذكاء الاصطناعي: الزي الهولندي ASML

من المرجح أن يستفيد بائع معدات أشباه الموصلات الهولندي ASML بشكل كبير من الاعتماد السريع لتقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.

نشرت شركة التحليل المالي Jefferies أ مذكرة بحث هذا الأسبوع ، توقعًا أننا "نتوقع أن يكون الذكاء الاصطناعي محركًا قويًا لنمو سعة الرقاقة المنطقية الرائدة من خلال أحجام أكبر لوحدات معالجة الرسومات ووحدة المعالجة المركزية وشرائح الاتصال وزيادة أحجام القوالب."

ASML ومقرها هولندا هي المزود الوحيد لآلات الطباعة الحجرية فوق البنفسجية الشديدة المستخدمة لإنتاج عقد معالجة متقدمة - بما في ذلك أجزاء TSMC ذات 5 نانومتر و 3 نانومتر.

على هذا النحو ، فإن صانعي الرقائق مثل Intel و AMD و Nvidia - الذين ينتجون الغالبية العظمى من الرقائق المستخدمة لدعم التعلم الآلي وتدريب الذكاء الاصطناعي وأعباء العمل - يعتمدون على بائع المعدات الأوروبي.

على مدى السنوات الأربع الماضية ، يقول جيفريز إن الطلب على تقنية العمليات المتقدمة كان مدفوعًا إلى حد كبير بأسواق أجهزة الكمبيوتر والخوادم ، مما ساهم في معدل نمو سنوي مركب بنسبة 55 في المائة لإيرادات شركة TSMC. لاحظ الباحثون أن "المضي قدمًا" ، "نتوقع أن يكون الذكاء الاصطناعي هو المحرك الرئيسي لنمو النفقات الرأسمالية المنطقية المتقدمة."

لماذا؟ لأن حجم الحوسبة المطلوب لتدريب النماذج المتقدمة مثل GPT4 هائل. أشارت الشركة إلى استثمارات Microsoft الضخمة التي استمرت لسنوات لبناء "كمبيوتر فائق الذكاء الاصطناعي" لشركة OpenAI ، المطور الذي يقف وراء نموذج Buzzworth. هذا الأسبوع موقعنا الشقيق المنصة التالية أخذت غوص عميق في الجهاز.

تبقى النقطة: توسيع نطاق نماذج الذكاء الاصطناعي يحتاج إلى الكثير من السيليكون. إذا كنت مهتمًا بتفاصيل التكلفة التي يمكن أن تحصل عليها ، فلدينا مغطى هذا فضلا.

كتب المحللون في جيفريز: "من المتوقع أن يؤدي النمو المتوقع في اعتماد حلول الذكاء الاصطناعي هذه عبر المؤسسات وفائق السرعة إلى زيادة حادة في الطلب على شريحة وحدة معالجة الرسومات ووحدة المعالجة المركزية والذاكرة والاتصال عالي السرعة" ، مضيفين أن هذا سيؤدي إلى دفع يتبنى مشغلو المسابك تقنيات تصنيع أكثر تقدمًا بكميات أكبر.

هناك اتجاه آخر تم تسليط الضوء عليه في مذكرة البحث وهو الحجم المتزايد لوحدات المعالجة المركزية ووحدات معالجة الرسومات. كقاعدة عامة ، كلما زاد حجم القوالب ، قل ما يمكن تعبئته على رقاقة ، وانخفضت الغلة - رقائق العمل التي تظهر من عملية التصنيع الصعبة - ستكون كذلك.

في حين أن قوالب GPU ووحدة المعالجة المركزية قد نمت بالتأكيد بشكل أكبر خلال السنوات القليلة الماضية ، فإن معظم صانعي الرقائق - بما في ذلك Intel و AMD - انتقلوا إلى بنية chiplet التي تجمع بين العديد من القوالب الأصغر في حزمة واحدة. من الناحية النظرية ، يحسن هذا العوائد ويقلل التكاليف. حققت AMD نجاحًا كبيرًا في استخدام هذه التقنية في وحدات المعالجة المركزية (CPU) الخاصة بها ، ومؤخراً ، على وحدات معالجة الرسومات.

استعدت Intel أيضًا إلى chiplets في المنتجات الحديثة. تعد معالجات Sapphire Rapids Xeon القابلة للتطوير التي تم إصدارها حديثًا ووحدات معالجة الرسومات Ponte Vecchio من بين أولى غزواتها في الهندسة المعمارية.

ومع ذلك ، وبغض النظر عن حجم القالب ، يشير Jefferies إلى أن ASML تستعد للاستفادة من ارتفاع الطلب على الذكاء الاصطناعي. "استنادًا إلى هذه التوقعات ، لا نزال مرتاحين لنمو الإيرادات المتوقع بنسبة 21 في المائة و 15 في المائة من معدل النمو السنوي المركب على التوالي لكل من ASML و ASM بين عامي 2022 و 2025." ®

• محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
• بلاتوبلوكشين. Web3 Metaverse Intelligence. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
• المصدر https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2023/03/24/asml_clear_winner_in_run/