<p>2016 年，英伟达（Nvidia，NVDA 2.48%）首席执行官黄仁勋亲自交付了第一台人工智能（AI）超级计算机给 OpenAI。事后看来，这是历史上一个重要时刻，因为这家初创公司继续开发了 AI 行业中最先进的应用之一，ChatGPT。</p>
<p>ChatGPT 及其许多竞争对手已经能够根据指令生成文本、图像、视频和计算机代码。但是英伟达及其同行正在设计更强大、更节能的硬件，为开发具有更广泛功能的更好 AI 应用铺平道路。</p>
<p>以下是投资者可能想要在 AI 革命期间购买的五家半导体股票。</p>
<p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy83ODI3MzYvYS1kaWdpdGFsLXJlbmRlcmluZy1vZi1hLWNpcmN1aXQtYm9hcmQtd2l0aC1hLWNoaXAtaW4tdGhlLWNlbnRlci13aXRoLWFpLWluc2NyaWJlZC1vbi1pdC5qcGcmdz03MDA?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" alt="" width="700" height="393" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy83ODI3MzYvYS1kaWdpdGFsLXJlbmRlcmluZy1vZi1hLWNpcmN1aXQtYm9hcmQtd2l0aC1hLWNoaXAtaW4tdGhlLWNlbnRlci13aXRoLWFpLWluc2NyaWJlZC1vbi1pdC5qcGcmdz03MDA"/></p>
<p>图片来源：Getty Images。</p>
<h2>1. 英伟达</h2>
<p>英伟达以为 AI 开发设计最强大的数据中心图形处理单元（GPU）而闻名。但英伟达 AI 企业平台是为 AI 开发人员设计的整个基于云的操作系统，远不止是芯片。</p>
<p>该平台为开发人员提供了一个库，其中包含他们可以用来构建 AI 应用的现成大型语言模型（LLMs），这可以为他们节省大量时间和金钱。它还拥有 CUDA（GPU 的软件层），允许开发人员优化他们的芯片，以便更快地构建应用程序。CUDA 不能与其他芯片一起使用，因此数据中心运营商需要坚持使用英伟达的硬件，否则可能会让精通该软件的客户感到不满。</p>
<p>英伟达的 H100 GPU 在 AI 行业中设定了基准，但该公司正准备推出基于其 Blackwell 架构的新一代芯片。例如，即将推出的 GB200 GPU 可以以 H100 的五倍速度执行 AI 推理，这将降低开发人员的成本，他们通常按分钟支付计算能力。</p>
<p>仅在过去一年里，英伟达股价已经翻了三倍，而且可能还会继续上涨。华尔街认为该公司在截至 2025 年 1 月 30 日的当前 2025 财年将实现超过 1,200 亿美元的收入，几乎是其 2024 财年的两倍。其中大部分收入将来自其以 AI 为重点的数据中心部门。</p>
<h2>2. 高通</h2>
<p>英伟达正努力满足其 GPU 的需求，因此一些最大的客户转向高通（Advanced Micro Devices，AMD -0.89%）。AMD 的 MI300 GPU 正在赢得像微软、甲骨文和 Meta Platforms 这样的数据中心巨头的青睐，他们发现它在推理性能和成本优势上胜过 H100。</p>
<p>AMD 的数据中心收入在 2024 年第一季度（截至 3 月 31 日）激增了 80%，达到 23 亿美元。该公司预计今年仅从其 GPU 销售中就能创造 40 亿美元的销售额，这比一月份的预测高出了 50 亿美元。</p>
<p>但 AMD 在另一个关键领域的 AI 中占据了领导地位：个人计算。它表示，配备其 Ryzen AI 芯片的数百万台 PC 已经发货，来自戴尔、惠普和华硕等领先制造商，使 AMD 在该领域拥有 90% 的市场份额。</p>
<p>该公司正在与微软密切合作，开发能够处理内置 Windows 操作系统中不断增加的 AI 功能套件的新 Ryzen 芯片。</p>
<p>AMD 股价在过去一年上涨了 51%，但仍低于历史最高水平 18%。现在可能是一个很好的购买时机，因为该公司的 AI 收入在数据中心和个人计算机领域都在增长。</p>
<h2>3. 亚舍立科技</h2>
<p>与英伟达和 AMD 不同，亚舍立科技（Axcelis Technologies，ACLS 5.17%）不生产任何芯片。它制造的离子注入设备对于处理器（CPU）、内存芯片和存储芯片的制造至关重要。AI 应用需要这三者的更高容量，这为该公司带来了巨大的机遇。</p>
<p>大多数英伟达的数据中心 GPU 都内置了内存，而像 Blackwell GB200 这样的先进型号甚至配备了内置 CPU 以提高效率。</p>
<p>此外，配备 AI 功能的个人电脑和智能手机需要比其前身多一倍的处理能力和内存容量。因此，亚舍立科技首席执行官罗素·洛表示，AI 将需要半导体行业的显著制造能力扩展，这将导致更多该公司设备的销售。</p>
<p>尽管过去五年股价飙升了 835%，但该股票的市盈率仅为 18.7，比 <strong>iShares Semiconductor ETF</strong> 的 36.9 市盈率折价 49%。换句话说，亚舍立科技股票几乎需要翻倍才能与芯片行业同行交易。这为投资者带来了机会。</p>
<h2>4. 博通</h2>
<p>博通（Broadcom，AVGO -0.72%）是一个多方位的 AI 投资。它为数据中心提供硬件和软件网络解决方案，包括其交换机，用于调节数据在服务器和设备之间传输速度。当成千上万的 GPU 被集群在一起处理大量数据时，它们是关键组件。</p>
<p>在最近截至 2024 年 5 月 5 日的第二季度，博通的 Tomahawk 5 和 Jericho3 交换机的销售额翻了一番。</p>
<p>其许多子公司也在使用人工智能。2019 年，它以 107 亿美元收购了赛门铁克，后者正在使用 <strong>Alphabet</strong> 的 Vertex AI 平台将人工智能引入其网络安全软件中。Broadcom 还以 690 亿美元收购了云软件提供商 VMware，使开发人员能够创建虚拟机。这意味着多个用户可以连接到一台服务器以利用其全部容量，在人工智能基础设施短缺的时候尤为重要。</p>
<p>Broadcom 表示，公司整体人工智能收入同比增长 280%，达到 31 亿美元，在第二季度。该公司预计在 2024 财年全年实现创纪录的 510 亿美元总收入，其中 110 亿美元来自人工智能。</p>
<h2>5. 美光科技</h2>
<p>正如我之前提到的，启用人工智能的个人电脑和智能手机需要比非人工智能设备更多的内存容量。这是因为人工智能应用程序需要大量数据来运行，而内存芯片则充当一个临时存储这些信息的大脑。<strong>美光科技</strong>（MU 0.34%）是主要的内存和存储芯片提供商，由于人工智能革命，它正在经历需求高涨的浪潮。</p>
<p>所有基于 Android 的人工智能智能手机的一线制造商（如 <strong>三星</strong>）都使用美光的 LPDDR5X 内存芯片。它提供 12 至 16 吉字节的容量，比以前的旗舰智能手机所需的内存多 50% 至 100%。此外，微软新的 Copilot+ 人工智能个人电脑的最低内存要求为 16 吉字节，是其以前 Surface 系列所需最低内存量的两倍。这一趋势预示着美光将获得更多收入。</p>
<p>在数据中心方面，美光的 HBM3e（高带宽内存）解决方案用于英伟达的新 H200 GPU。它可以以几乎是 H100 两倍速度进行人工智能推理，同时消耗一半的能量，这意味着数据中心运营商将实现大幅成本节约。</p>
<p>美光表示，HBM3e 在 2024 财年第三季度（截至 5 月 30 日）为其贡献了 1 亿美元的收入。到 2024 财年结束时，预计其销售额将达到数亿美元，但预计在 2025 财年将增长至_数十亿_美元。</p>
<p>美光已经完全售罄了未来两年的 HBM3e 内存，这将使该公司拥有令人难以置信的定价权，从而推动其利润显著增长。</p>

亚舍立科技

英伟达

<p>Nvidia、Advanced Micro Devices (AMD) 和亚舍立科技（Axcelis Technologies）是在人工智能革命中值得考虑的半导体股票。Nvidia 的 AI Enterprise 平台为开发人员提供现成的大型语言模型，其即将推出的 GB200 GPU 将降低人工智能开发成本。AMD 的 MI300 GPU 在数据中心中越来越受欢迎，该公司在个人计算领域拥有领先地位。虽然亚舍立科技并非生产芯片，但在人工智能应用中对离子注入设备需求增加受益匪浅。这些股票为未来以人工智能驱动的投资提供了潜在机会</p>

<p>In 2016, <strong>Nvidia</strong>(NVDA 2.48%) CEO Jensen Huang personally delivered the first artificial intelligence (AI) supercomputer to OpenAI. In hindsight, that was a significant moment in history because the start-up went on to develop one of the AI industry's most advanced applications, ChatGPT.</p>
<div class="lb-trans"><p>2016 年，英伟达（Nvidia，NVDA 2.48%）首席执行官黄仁勋亲自交付了第一台人工智能（AI）超级计算机给 OpenAI。事后看来，这是历史上一个重要时刻，因为这家初创公司继续开发了 AI 行业中最先进的应用之一，ChatGPT。</p>
</div><p>ChatGPT and many of its competitors can already generate text, images, videos, and computer code on command. But Nvidia and its peers are designing hardware that is more powerful and more energy efficient, paving the way for the development of even better AI applications with expanded capabilities.</p>
<div class="lb-trans"><p>ChatGPT 及其许多竞争对手已经能够根据指令生成文本、图像、视频和计算机代码。但是英伟达及其同行正在设计更强大、更节能的硬件，为开发具有更广泛功能的更好 AI 应用铺平道路。</p>
</div><p>Here are five semiconductor stocks investors might want to buy during the AI revolution.</p>
<div class="lb-trans"><p>以下是投资者可能想要在 AI 革命期间购买的五家半导体股票。</p>
</div><p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy83ODI3MzYvYS1kaWdpdGFsLXJlbmRlcmluZy1vZi1hLWNpcmN1aXQtYm9hcmQtd2l0aC1hLWNoaXAtaW4tdGhlLWNlbnRlci13aXRoLWFpLWluc2NyaWJlZC1vbi1pdC5qcGcmdz03MDA" alt="" original-src="https://g.foolcdn.com/image/?url=https%3A%2F%2Fg.foolcdn.com%2Feditorial%2Fimages%2F782736%2Fa-digital-rendering-of-a-circuit-board-with-a-chip-in-the-center-with-ai-inscribed-on-it.jpg&amp;op=resize&amp;w=700"/></p>
<p>Image source: Getty Images.</p>
<div class="lb-trans"><p>图片来源：Getty Images。</p>
</div><h2>1. Nvidia</h2>
<div class="lb-trans"><h2>1. 英伟达</h2>
</div><p>Nvidia is best known for designing the most powerful data center graphics processing units (GPUs) for AI development. But the Nvidia AI Enterprise platform is an entire cloud-based operating system for AI developers that extends far beyond chips alone.</p>
<div class="lb-trans"><p>英伟达以为 AI 开发设计最强大的数据中心图形处理单元（GPU）而闻名。但英伟达 AI 企业平台是为 AI 开发人员设计的整个基于云的操作系统，远不止是芯片。</p>
</div><p>The platform offers developers a library of ready-made large language models (LLMs) they can use to build AI applications, which can save them substantial amounts of time and money. It's also home to CUDA (the software layer of the GPU), which allows developers to optimize their chips so they can build applications more quickly. CUDA can't be used with any other chips, so data center operators need to stick with Nvidia's hardware or risk upsetting customers who are proficient with the software.</p>
<div class="lb-trans"><p>该平台为开发人员提供了一个库，其中包含他们可以用来构建 AI 应用的现成大型语言模型（LLMs），这可以为他们节省大量时间和金钱。它还拥有 CUDA（GPU 的软件层），允许开发人员优化他们的芯片，以便更快地构建应用程序。CUDA 不能与其他芯片一起使用，因此数据中心运营商需要坚持使用英伟达的硬件，否则可能会让精通该软件的客户感到不满。</p>
</div><p>Nvidia's H100 GPU set the benchmark in the AI industry, but the company is gearing up to ship a new generation of chips based on its Blackwell architecture. The upcoming GB200 GPU, for example, can can perform AI inference at five times the speed of the H100, which will reduce costs for developers, who often pay for computing capacity by the minute.</p>
<div class="lb-trans"><p>英伟达的 H100 GPU 在 AI 行业中设定了基准，但该公司正准备推出基于其 Blackwell 架构的新一代芯片。例如，即将推出的 GB200 GPU 可以以 H100 的五倍速度执行 AI 推理，这将降低开发人员的成本，他们通常按分钟支付计算能力。</p>
</div><p>Nvidia stock has tripled over the past year alone, and it probably isn't done moving higher. Wall Street thinks the company will bring in over $120 billion in revenue during the current 2025 fiscal year (ending Jan. 30, 2025), which is nearly double its result from fiscal 2024. The majority of that revenue will come from its AI-focused data center segment.</p>
<div class="lb-trans"><p>仅在过去一年里，英伟达股价已经翻了三倍，而且可能还会继续上涨。华尔街认为该公司在截至 2025 年 1 月 30 日的当前 2025 财年将实现超过 1,200 亿美元的收入，几乎是其 2024 财年的两倍。其中大部分收入将来自其以 AI 为重点的数据中心部门。</p>
</div><h2>2. Advanced Micro Devices (AMD)</h2>
<div class="lb-trans"><h2>2. 高通</h2>
</div><p>Nvidia is struggling to meet demand for its GPUs, so some of its biggest customers are turning to <strong>Advanced Micro Devices</strong>(AMD -0.89%) instead. AMD's MI300 GPU is winning over data center titans like <strong>Microsoft</strong>, <strong>Oracle</strong>, and <strong>Meta Platforms</strong>, which have found that it offers inference performance and cost advantages over the H100.</p>
<div class="lb-trans"><p>英伟达正努力满足其 GPU 的需求，因此一些最大的客户转向高通（Advanced Micro Devices，AMD -0.89%）。AMD 的 MI300 GPU 正在赢得像微软、甲骨文和 Meta Platforms 这样的数据中心巨头的青睐，他们发现它在推理性能和成本优势上胜过 H100。</p>
</div><p>AMD's data center revenue surged 80% to $2.3 billion during the recent first quarter of 2024 (ended March 31). The company expects to generate $4 billion in sales from its GPUs alone this year, which is up from a January forecast of $3.5 billion.</p>
<div class="lb-trans"><p>AMD 的数据中心收入在 2024 年第一季度（截至 3 月 31 日）激增了 80%，达到 23 亿美元。该公司预计今年仅从其 GPU 销售中就能创造 40 亿美元的销售额，这比一月份的预测高出了 50 亿美元。</p>
</div><p>But AMD has taken a leadership position in another crucial area of AI: personal computing. It says millions of PCs fitted with its Ryzen AI chips have shipped to date -- from leading manufacturers like <strong>Dell</strong>, <strong>HP</strong>, and Asus -- giving AMD a 90% market share in this segment.</p>
<div class="lb-trans"><p>但 AMD 在另一个关键领域的 AI 中占据了领导地位：个人计算。它表示，配备其 Ryzen AI 芯片的数百万台 PC 已经发货，来自戴尔、惠普和华硕等领先制造商，使 AMD 在该领域拥有 90% 的市场份额。</p>
</div><p>The company is working closely with Microsoft to develop new Ryzen chips capable of processing the growing suite of AI features built into the Windows operating system.</p>
<div class="lb-trans"><p>该公司正在与微软密切合作，开发能够处理内置 Windows 操作系统中不断增加的 AI 功能套件的新 Ryzen 芯片。</p>
</div><p>AMD stock is up 51% over the past year, but it remains 18% below its all-time high. Now might be a great time to buy as the company's AI revenue ramps up in both the data center and PC segments.</p>
<div class="lb-trans"><p>AMD 股价在过去一年上涨了 51%，但仍低于历史最高水平 18%。现在可能是一个很好的购买时机，因为该公司的 AI 收入在数据中心和个人计算机领域都在增长。</p>
</div><h2>3. Axcelis Technologies</h2>
<div class="lb-trans"><h2>3. 亚舍立科技</h2>
</div><p>Unlike Nvidia and AMD, <strong>Axcelis Technologies</strong>(ACLS 5.17%) doesn't produce any chips. It makes ion implantation equipment that is crucial for the fabrication of processors (CPUs), memory chips, and storage chips. AI applications require higher capacities from all three, which presents a big opportunity for this company.</p>
<div class="lb-trans"><p>与英伟达和 AMD 不同，亚舍立科技（Axcelis Technologies，ACLS 5.17%）不生产任何芯片。它制造的离子注入设备对于处理器（CPU）、内存芯片和存储芯片的制造至关重要。AI 应用需要这三者的更高容量，这为该公司带来了巨大的机遇。</p>
</div><p>Most of Nvidia's data center GPUs have built-in memory, and advanced models like the Blackwell GB200 even come with built-in CPUs for higher efficiency.</p>
<div class="lb-trans"><p>大多数英伟达的数据中心 GPU 都内置了内存，而像 Blackwell GB200 这样的先进型号甚至配备了内置 CPU 以提高效率。</p>
</div><p>Plus, AI-enabled PCs and smartphones require more processing power and up to twice as much memory capacity as their predecessors. As a result, Axcelis CEO Russell Low says AI will require significant manufacturing capacity expansions throughout the semiconductor industry, which should lead to more sales of the company's equipment.</p>
<div class="lb-trans"><p>此外，配备 AI 功能的个人电脑和智能手机需要比其前身多一倍的处理能力和内存容量。因此，亚舍立科技首席执行官罗素·洛表示，AI 将需要半导体行业的显著制造能力扩展，这将导致更多该公司设备的销售。</p>
</div><p>In addition, power devices (chips that regulate the flow of electrical power in high-current workloads) are very implant-intensive to manufacture. Demand is rapidly growing for AI data centers, which is driving up demand for energy generation, distribution, and cooling. And that, in turn, drives up demand for Axcelis' equipment.</p>
<div class="lb-trans"><p>尽管过去五年股价飙升了 835%，但该股票的市盈率仅为 18.7，比 <strong>iShares Semiconductor ETF</strong> 的 36.9 市盈率折价 49%。换句话说，亚舍立科技股票几乎需要翻倍才能与芯片行业同行交易。这为投资者带来了机会。</p>
</div><p>Despite soaring 835% over the last five years, the stock trades at a price-to-earnings (P/E) ratio of just 18.7, which is a 49% discount to the 36.9 P/E of the <strong>iShares Semiconductor ETF</strong>. In other words, Axcelis stock would have to almost double just to trade in line with its peers in the chip industry. That spells opportunity for investors.</p>
<div class="lb-trans"><h2>4. 博通</h2>
</div><h2>4. Broadcom</h2>
<div class="lb-trans"><p>博通（Broadcom，AVGO -0.72%）是一个多方位的 AI 投资。它为数据中心提供硬件和软件网络解决方案，包括其交换机，用于调节数据在服务器和设备之间传输速度。当成千上万的 GPU 被集群在一起处理大量数据时，它们是关键组件。</p>
</div><p><strong>Broadcom</strong>(AVGO -0.72%) is a multifaceted AI play. It makes hardware and software networking solutions for data centers, including its switches, which regulate how quickly data travels between servers and devices. They are key components when thousands of GPUs are clustered together to process vast amounts of data in AI development.</p>
<div class="lb-trans"><p>在最近截至 2024 年 5 月 5 日的第二季度，博通的 Tomahawk 5 和 Jericho3 交换机的销售额翻了一番。</p>
</div><p>During the recent fiscal 2024 second quarter (ended May 5), sales of Broadcom's Tomahawk 5 and Jericho3 switches doubled compared to the year-ago period.</p>
<p>Many of its subsidiaries are also using AI. It acquired Symantec for $10.7 billion in 2019, which is using <strong>Alphabet</strong>'s Vertex AI platform to bring AI to its cybersecurity software. Broadcom also acquired cloud software provider VMware for $69 billion in 2023, which allows developers to create virtual machines. This means multiple users can plug into one server to use all of its capacity, which is important during a time when AI infrastructure is in short supply.</p>
<div class="lb-trans"><p>其许多子公司也在使用人工智能。2019 年，它以 107 亿美元收购了赛门铁克，后者正在使用 <strong>Alphabet</strong> 的 Vertex AI 平台将人工智能引入其网络安全软件中。Broadcom 还以 690 亿美元收购了云软件提供商 VMware，使开发人员能够创建虚拟机。这意味着多个用户可以连接到一台服务器以利用其全部容量，在人工智能基础设施短缺的时候尤为重要。</p>
</div><p>Broadcom says its companywide AI revenue soared 280% year over year to $3.1 billion during the second quarter. The company expects to deliver a record high $51 billion in total revenue for the whole of fiscal 2024, with $11 billion coming from AI specifically.</p>
<div class="lb-trans"><p>Broadcom 表示，公司整体人工智能收入同比增长 280%，达到 31 亿美元，在第二季度。该公司预计在 2024 财年全年实现创纪录的 510 亿美元总收入，其中 110 亿美元来自人工智能。</p>
</div><h2>5. Micron Technology</h2>
<div class="lb-trans"><h2>5. 美光科技</h2>
</div><p>As I mentioned earlier, AI-enabled PCs and smartphones require significantly more memory capacity than non-AI devices. That's because AI applications need mountains of data to function, and memory chips serve as a brain that temporarily stores that information in a ready state. <strong>Micron Technology</strong>(MU 0.34%) is a leading provider of memory and storage chips, and it's experiencing a wave of demand as a result of the AI revolution.</p>
<div class="lb-trans"><p>正如我之前提到的，启用人工智能的个人电脑和智能手机需要比非人工智能设备更多的内存容量。这是因为人工智能应用程序需要大量数据来运行，而内存芯片则充当一个临时存储这些信息的大脑。<strong>美光科技</strong>（MU 0.34%）是主要的内存和存储芯片提供商，由于人工智能革命，它正在经历需求高涨的浪潮。</p>
</div><p>Every tier 1 manufacturer of Android-based AI smartphones (like <strong>Samsung</strong>) uses Micron's LPDDR5X memory chip. It offers between 12 gigabytes and 16 gigabytes of capacity, which is 50% to 100% more memory than previous flagship smartphones required. Plus, the minimum memory requirement for Microsoft's new Copilot+ AI PCs is 16 gigabytes, which is twice the minimum amount its previous Surface lineup needed. This trend spells more revenue for Micron.</p>
<div class="lb-trans"><p>所有基于 Android 的人工智能智能手机的一线制造商（如 <strong>三星</strong>）都使用美光的 LPDDR5X 内存芯片。它提供 12 至 16 吉字节的容量，比以前的旗舰智能手机所需的内存多 50% 至 100%。此外，微软新的 Copilot+ 人工智能个人电脑的最低内存要求为 16 吉字节，是其以前 Surface 系列所需最低内存量的两倍。这一趋势预示着美光将获得更多收入。</p>
</div><p>On the data center side, Micron's HBM3e (high-bandwidth memory) solution is used in Nvidia's new H200 GPU. It can perform AI inference at almost twice the speed of the H100 while consuming half the amount of energy, which translates to substantial cost savings for data center operators.</p>
<div class="lb-trans"><p>在数据中心方面，美光的 HBM3e（高带宽内存）解决方案用于英伟达的新 H200 GPU。它可以以几乎是 H100 两倍速度进行人工智能推理，同时消耗一半的能量，这意味着数据中心运营商将实现大幅成本节约。</p>
</div><p>Micron says HBM3e contributed $100 million to its revenue during the fiscal 2024 third quarter (ended May 30). By the end of fiscal 2024, it expects to have sold hundreds of millions of dollars' worth -- but that is forecast to grow into the <em>billions</em> of dollars in fiscal 2025.</p>
<div class="lb-trans"><p>美光表示，HBM3e 在 2024 财年第三季度（截至 5 月 30 日）为其贡献了 1 亿美元的收入。到 2024 财年结束时，预计其销售额将达到数亿美元，但预计在 2025 财年将增长至_数十亿_美元。</p>
</div><p>Micron is already completely sold out of HBM3e memory for the next two years, which should give the company an incredible amount of pricing power and, therefore, drive significant growth in its profitability.</p>
<div class="lb-trans"><p>美光已经完全售罄了未来两年的 HBM3e 内存，这将使该公司拥有令人难以置信的定价权，从而推动其利润显著增长。</p>
</div>

5 Super Semiconductor Stocks to Buy Hand Over Fist for the Artificial Intelligence (AI) Revolution

- Nvidia 是 AI 开发中设计最强大的数据中心图形处理单元（GPU）的知名公司。
- Nvidia AI Enterprise 平台是为 AI 开发人员设计的整个基于云的操作系统，提供大量现成的大型语言模型（LLMs）库，帮助节省时间和金钱。
- Nvidia 的 H100 GPU 设定了 AI 行业的基准，但公司正准备基于其 Blackwell 架构推出新一代芯片。

5 只值得大力买入的超级半导体股票，以迎接人工智能（AI）革命