Infrastruktura fizycznej AI
Trenowanie i rozwój modeli mogą stać się pierwszą inwestowalną warstwą fizycznej AI.
Fizyczna AI wymaga symulacji, danych syntetycznych, modeli robotycznych, infrastruktury obliczeniowej i narzędzi do rozwoju modeli, zanim szerokie wdrożenia będą mogły się skalować. Najwcześniejsza trwała wartość może trafić do firm dostarczających tę bazę.
| Instrument | Strona | Cel | Powód |
|---|---|---|---|
| NVDA | Long | Uważamy, że NVIDIA może skorzystać na popycie na trenowanie fizycznej AI dzięki GPU, platformom symulacyjnym, narzędziom robotycznym i ekosystemowi oprogramowania potrzebnemu do rozwijania oraz walidacji modeli ucieleśnionej AI. |
Dostawcy bazowego sprzętu mogą skorzystać na przejściu AI z oprogramowania do systemów fizycznych
Rozwój fizycznej AI wymaga półprzewodników, sensorów, łączności, obliczeń brzegowych i inteligencji wbudowanej. Spółki obecne w tych warstwach technologicznych mogą korzystać na wzroście robotyki, automatyzacji przemysłowej, urządzeń autonomicznych i inteligentnej infrastruktury.
| Instrument | Strona | Cel | Powód |
|---|---|---|---|
| SMTC | Long | Uważamy, że Semtech może skorzystać na rosnącym popycie na komponenty łączności i przetwarzania sygnału wykorzystywane w urządzeniach brzegowych, systemach przemysłowych i rozproszonej infrastrukturze AI. |
Themes
Treści na tej stronie mają charakter wyłącznie informacyjny i nie stanowią porady finansowej. Stoquate nie jest licencjonowanym doradcą finansowym. Zawsze przeprowadzaj własne badania i konsultuj się z wykwalifikowanym specjalistą przed podjęciem jakichkolwiek decyzji inwestycyjnych.