Akcje Micron vs. Akcje Nvidia: Dlaczego AI potrzebuje czegoś więcej niż GPU

AI nie działa tylko na GPU

Procesor GPU przyciąga najwięcej uwagi, ponieważ wykonuje ciężką pracę obliczeniową: mnożenie macierzy, trenowanie modeli i wnioskowanie na dużą skalę. Jednak GPU przetwarzające dane, do których nie ma wystarczająco szybkiego dostępu, nie pracuje na pełnych obrotach. Czeka.

Każdy procesor AI stale przesyła ogromne ilości danych między pamięcią a samym układem. Jeśli pamięć nie nadąża za tempem pracy procesora, powstaje wąskie gardło, którego nie rozwiąże żadna dodatkowa moc GPU. Dlatego przepustowość pamięci stała się jednym z ważniejszych tematów w sprzęcie AI – nie dlatego, że jest bardziej efektowna niż GPU, ale dlatego, że decyduje o tym, czy GPU mogą faktycznie wykonywać swoją pracę.

W miarę jak modele AI stają się coraz większe i bardziej złożone, problem ten staje się coraz bardziej dotkliwy.

Dlaczego HBM stało się tak ważne

Pamięć o wysokiej przepustowości (HBM) to technologia, która najbardziej zmieniła tę rozmowę.

Tradycyjna pamięć nie została zaprojektowana do przesyłu danych, jakiego wymagają nowoczesne obciążenia AI. HBM jest. Przesyła znacznie więcej danych przy mniejszym zużyciu energii, co czyni ją szczególnie przydatną w serwerach AI, gdzie liczy się zarówno wydajność, jak i efektywność energetyczna. Dostawcy chmury, hiperskalery i twórcy AI budujący swoją infrastrukturę pochłaniają HBM tak szybko, jak producenci są w stanie ją wytworzyć.

Micron jest jednym z wiodących dostawców produktów HBM, co w dużej mierze tłumaczy, dlaczego firma stale pojawia się w dyskusjach o infrastrukturze AI, które kiedyś były zdominowane wyłącznie przez producentów GPU. Popyt nie wynika z marketingu Micron, ale z fundamentalnych wymagań budowanych systemów.

Nvidia i Micron są partnerami w łańcuchu dostaw AI

Porównanie Nvidii i Microna jest nieco mylące, ponieważ w rzeczywistości nie konkurują o to samo.

Nvidia projektuje procesory. Micron dostarcza pamięć, która znajduje się obok tych procesorów w tych samych serwerach. Nowoczesna infrastruktura AI potrzebuje obu i żaden z nich nie działa najlepiej bez drugiego. Najnowocześniejszy GPU w połączeniu z wolną pamięcią działa słabo. Szybka pamięć w połączeniu ze słabym procesorem jest równie nieefektywna.

Relacja ta jest z definicji komplementarna. Gdy rośnie popyt na infrastrukturę AI, obie firmy na tym zyskują – poprzez różne mechanizmy, w różnych punktach łańcucha dostaw, ale w tym samym kierunku.

Różne modele biznesowe, jeden trend AI

Nvidia i Micron generują przychody w różny sposób i działają w odrębnych częściach branży półprzewodników. Nvidia sprzedaje platformy obliczeniowe, akceleratory AI, rozwiązania sieciowe i ekosystem oprogramowania, który to wszystko łączy. Micron sprzedaje pamięć – produkty DRAM, NAND i HBM, które obsługują przesył danych w wymagających obciążeniach obliczeniowych.

Ich produkty rzadko konkurują bezpośrednio. Częściej trafiają do tego samego systemu, wykonując różne zadania, oba niezbędne do funkcjonowania systemu na poziomie wymaganym przez aplikacje AI.

To dynamika, na którą zwracają uwagę inwestorzy. Rozwój AI nie jest historią, w której jedna firma lub jeden komponent wygrywa wszystko. To szeroka ekspansja infrastruktury, która tworzy popyt w całym łańcuchu dostaw – a Micron znajduje się w tej części łańcucha, gdzie sygnał popytu staje się wyraźnie silniejszy.

Która spółka może bardziej zyskać na AI?

Odpowiedź zależy od tego, jak inwestorzy postrzegają rynek AI. Nvidia nadal przoduje w segmencie akceleratorów AI i pozostaje jednym z największych beneficjentów wydatków na AI w branży.

Możliwości Microna są inne. Zamiast przewodzić w samych obliczeniach AI, Micron korzysta z rosnącego popytu na pamięć w miarę jak modele AI stają się większe i bardziej złożone.

W miarę jak firmy kontynuują inwestycje w infrastrukturę AI, popyt zarówno na zaawansowane procesory, jak i wysokowydajną pamięć może nadal rosnąć wspólnie.

Dlatego wielu inwestorów śledzi teraz obie spółki, zamiast postrzegać je jako bezpośrednich konkurentów.

Dla inwestorów zainteresowanych akcjami, WEEX zapewnia dostęp do szerokiej gamy produktów do handlu akcjami amerykańskimi. WEEX prowadzi również kampanię Ochrona pierwszego handlu akcjami, oferując uprawnionym użytkownikom dodatkową ochronę przy pierwszym handlu akcjami. Kampania jest prezentowana wyłącznie jako funkcja platformy i nie powinna być interpretowana jako porada inwestycyjna.

Podsumowanie

Micron i Nvidia zajmują różne pozycje w łańcuchu dostaw AI, ale obie stały się ważnymi beneficjentami rosnących inwestycji w sztuczną inteligencję. Nvidia zapewnia moc obliczeniową, podczas gdy Micron dostarcza zaawansowaną pamięć, która pomaga tym systemom działać wydajnie. Zamiast wybierać między GPU a pamięcią, inwestorzy coraz częściej dostrzegają, że nowoczesna infrastruktura AI zależy od współpracy obu tych elementów.

FAQ

1. Dlaczego inwestorzy porównują akcje Micron i Nvidia?

Obie firmy korzystają na rosnących inwestycjach w infrastrukturę AI, ale wnoszą różne technologie do ekosystemu AI.

2. Czym jest pamięć HBM?

Pamięć o wysokiej przepustowości (HBM) to zaawansowana technologia pamięci zaprojektowana w celu zapewnienia znacznie wyższej przepustowości i lepszej wydajności dla aplikacji AI i obliczeń o wysokiej wydajności.

3. Czy Nvidia używa pamięci Micron?

Micron jest jedną z firm dostarczających produkty HBM używane w systemach AI. Nvidia współpracuje z wieloma dostawcami pamięci w zależności od wymagań produktu i dostępności podaży.

4. Czy Micron konkuruje bezpośrednio z Nvidia?

Nie bezpośrednio. Nvidia koncentruje się na układach GPU dla AI, podczas gdy Micron specjalizuje się w technologiach pamięci. Ich produkty często współpracują wewnątrz serwerów AI, zamiast ze sobą konkurować.

5. Dlaczego AI potrzebuje czegoś więcej niż GPU?

Obciążenia AI wymagają zarówno mocy obliczeniowej, jak i szybkiego przesyłu danych. Wysokowydajna pamięć pomaga efektywnie dostarczać dane do GPU, pozwalając systemom AI osiągać lepszą ogólną wydajność.