#AI股持续上涨还有哪些投资机会 Обучение и инференс больших моделей ИИ создают огромный спрос на вычислительные мощности, а аппаратное обеспечение на верхних этапах цепочки поставок служит основой для расширения отрасли. Раньше рынок уделял больше внимания лидерам в сегментах GPU и готовых ИИ-серверов. Однако по мере ускорения развития вычислительной инфраструктуры всё заметнее становится ценность узких мест в цепочке поставок — так называемый «эффект бочки»: предельная мощность всей цепочки определяется звеном с наиболее ограниченным предложением. Память. Для обучения больших моделей требуется считывать и записывать огромные объёмы данных, а память с высокой пропускной способностью HBM — ключевой компонент GPU; её предложение длительное время остаётся ограниченным. По мере внедрения ИИ-агентов и мультимодальных моделей спрос на память для инференса продолжает расти, открывая компаниям, выпускающим микросхемы памяти и модули памяти, возможности для дальнейшего увеличения объёмов поставок.
​