Голландский поставщик полупроводникового оборудования ASML, скорее всего, выиграет от быстрого внедрения технологий генеративного искусственного интеллекта и машинного обучения.
На этой неделе компания по финансовому анализу Jefferies опубликовала исследовательскую заметку, в которой прогнозируется, что «мы ожидаем, что ИИ станет мощным двигателем роста емкости передовых логических пластин за счет увеличения объемов графических процессоров, процессоров и чипов для подключения, а также увеличения размеров кристаллов».
Компания ASML, базирующаяся в Нидерландах, является единственным поставщиком машин для литографии в экстремальном ультрафиолете, используемых для производства передовых технологических узлов, включая детали TSMC, изготовленные по нормам 5 и 3 нм.
Таким образом, производители чипов, такие как Intel, AMD и Nvidia, которые производят подавляющее большинство чипов, используемых для машинного обучения, обучения искусственного интеллекта и логических выводов, зависят от европейского поставщика оборудования.
По словам Джеффриса, за последние четыре года спрос на передовые технологические процессы в значительной степени определялся рынками ПК и серверов, что способствовало совокупному годовому росту доходов TSMC на 55%. «В дальнейшем, — отмечают исследователи, — мы ожидаем, что ИИ станет основным фактором роста капиталовложений в передовую логику».
Почему? Потому что масштаб вычислений, необходимых для обучения продвинутых моделей, таких как GPT4, огромен. Компания указала на огромные многолетние инвестиции Microsoft в создание «суперкомпьютера с искусственным интеллектом» для OpenAI, разработчика модели Баззуорта. На этой неделе наш дочерний сайт Следующая платформа глубоко погрузился в машину.
Суть остается: для масштабирования моделей ИИ потребуется много кремния. Если вас интересует разбивка того, насколько дорого это может обойтись, мы также рассмотрели это.
«Ожидаемый рост внедрения этих ИИ-решений на предприятиях и гиперскейлерах, как ожидается, приведет к резкому увеличению спроса на GPU, CPU, память и чипы для высокоскоростных подключений», — пишут аналитики Jeffries, добавляя, что это подтолкнет литейщикам внедрять более передовые производственные технологии в больших объемах.
Еще одной тенденцией, отмеченной в исследовательской заметке, является растущий размер кристаллов ЦП и ГП. Как правило, чем больше становятся кристаллы, тем меньше их можно упаковать на пластину, и тем ниже будет выход рабочих чипов, которые появляются в результате сложного производственного процесса.
Хотя за последние несколько лет кристаллы графических и центральных процессоров, безусловно, стали намного больше, большинство производителей микросхем, включая Intel и AMD, перешли на архитектуру чиплетов, которая объединяет несколько меньших кристаллов в одном корпусе. Теоретически это повышает урожайность и снижает затраты. AMD добилась большого успеха, используя эту технологию в своих процессорах, а в последнее время и в графических процессорах.
В последних продуктах Intel также активно использует чиплеты. Ее недавно выпущенные масштабируемые процессоры Sapphire Rapids Xeon и графические процессоры Ponte Vecchio являются одними из ее первых набегов на архитектуру.
Однако, независимо от размера кристалла, Джеффрис отмечает, что ASML готов извлечь выгоду из роста спроса на ИИ. «Исходя из этого прогноза, мы по-прежнему довольны нашим прогнозом роста доходов на 21% и 15% в год соответственно для ASML и ASM в период с 2022 по 2025 год». ®
GPT-4, инвестиции Google в облачные вычисления для биоинформатики и гендерных исследований, а также инвестиции Apple в разработку процессоров для АйПада (A12X Bionic) и Айфона XS.
Технологии искусственного интеллекта и машинного
Какие преимущества предоставляет использование процессора A12X Bionic для АйПада и Айфона XS для задач биоинформатики и гендерных исследований?
Процессор A12X Bionic для Айпада и Айфона XS предоставляет следующие преимущества при использовании для задач биоинформатики и гендерных исследований:
- Быстрая производительность. A12X Bionic обладает на порядок большей производительностью, чем аналогичные модели процессоров для Айпада и Айфона XS, что позволяет быстрее производить биоинформатические и гендерные исследования.
- Низкий потребляемый потенциал. A12X Bionic в отличие от аналогичных моделей процессоров для Айпада и Айфона XS имеет намного нижний потребляемый потенциал, что сохраняет заряд аккумулятора на более длительный срок и позволяет пользоваться устройством без прерывания.
- Оптимизация на базе neuromorphic computing. A12X Bionic основан на многоядерно-векторной архитектуре, что позволяет выполнять множество оперативных задач за короткое время. Кроме того, он обеспечивает поддержку нейроморфных вычислений, что позволяет быстро рассчитывать биоинформатические и гендерные параметры.
