<p>2016 年，英偉達（Nvidia，NVDA 2.48%）首席執行官黃仁勳親自交付了第一台人工智能（AI）超級計算機給 OpenAI。事後看來，這是歷史上一個重要時刻，因為這家初創公司繼續開發了 AI 行業中最先進的應用之一，ChatGPT。</p>
<p>ChatGPT 及其許多競爭對手已經能夠根據指令生成文本、圖像、視頻和計算機代碼。但是英偉達及其同行正在設計更強大、更節能的硬件，為開發具有更廣泛功能的更好 AI 應用鋪平道路。</p>
<p>以下是投資者可能想要在 AI 革命期間購買的五家半導體股票。</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>圖片來源：Getty Images。</p>
<h2>1. 英偉達</h2>
<p>英偉達以為 AI 開發設計最強大的數據中心圖形處理單元（GPU）而聞名。但英偉達 AI 企業平台是為 AI 開發人員設計的整個基於雲的操作系統，遠不止是芯片。</p>
<p>該平台為開發人員提供了一個庫，其中包含他們可以用來構建 AI 應用的現成大型語言模型（LLMs），這可以為他們節省大量時間和金錢。它還擁有 CUDA（GPU 的軟件層），允許開發人員優化他們的芯片，以便更快地構建應用程序。CUDA 不能與其他芯片一起使用，因此數據中心運營商需要堅持使用英偉達的硬件，否則可能會讓精通該軟件的客户感到不滿。</p>
<p>英偉達的 H100 GPU 在 AI 行業中設定了基準，但該公司正準備推出基於其 Blackwell 架構的新一代芯片。例如，即將推出的 GB200 GPU 可以以 H100 的五倍速度執行 AI 推理，這將降低開發人員的成本，他們通常按分鐘支付計算能力。</p>
<p>僅在過去一年裏，英偉達股價已經翻了三倍，而且可能還會繼續上漲。華爾街認為該公司在截至 2025 年 1 月 30 日的當前 2025 財年將實現超過 1,200 億美元的收入，幾乎是其 2024 財年的兩倍。其中大部分收入將來自其以 AI 為重點的數據中心部門。</p>
<h2>2. 高通</h2>
<p>英偉達正努力滿足其 GPU 的需求，因此一些最大的客户轉向高通（Advanced Micro Devices，AMD -0.89%）。AMD 的 MI300 GPU 正在贏得像微軟、甲骨文和 Meta Platforms 這樣的數據中心巨頭的青睞，他們發現它在推理性能和成本優勢上勝過 H100。</p>
<p>AMD 的數據中心收入在 2024 年第一季度（截至 3 月 31 日）激增了 80%，達到 23 億美元。該公司預計今年僅從其 GPU 銷售中就能創造 40 億美元的銷售額，這比一月份的預測高出了 50 億美元。</p>
<p>但 AMD 在另一個關鍵領域的 AI 中佔據了領導地位：個人計算。它表示，配備其 Ryzen AI 芯片的數百萬台 PC 已經發貨，來自戴爾、惠普和華碩等領先製造商，使 AMD 在該領域擁有 90% 的市場份額。</p>
<p>該公司正在與微軟密切合作，開發能夠處理內置 Windows 操作系統中不斷增加的 AI 功能套件的新 Ryzen 芯片。</p>
<p>AMD 股價在過去一年上漲了 51%，但仍低於歷史最高水平 18%。現在可能是一個很好的購買時機，因為該公司的 AI 收入在數據中心和個人計算機領域都在增長。</p>
<h2>3. 亞舍立科技</h2>
<p>與英偉達和 AMD 不同，亞舍立科技（Axcelis Technologies，ACLS 5.17%）不生產任何芯片。它製造的離子注入設備對於處理器（CPU）、內存芯片和存儲芯片的製造至關重要。AI 應用需要這三者的更高容量，這為該公司帶來了巨大的機遇。</p>
<p>大多數英偉達的數據中心 GPU 都內置了內存，而像 Blackwell GB200 這樣的先進型號甚至配備了內置 CPU 以提高效率。</p>
<p>此外，配備 AI 功能的個人電腦和智能手機需要比其前身多一倍的處理能力和內存容量。因此，亞舍立科技首席執行官羅素·洛表示，AI 將需要半導體行業的顯著製造能力擴展，這將導致更多該公司設備的銷售。</p>
<p>儘管過去五年股價飆升了 835%，但該股票的市盈率僅為 18.7，比 <strong>iShares Semiconductor ETF</strong> 的 36.9 市盈率折價 49%。換句話説，亞舍立科技股票幾乎需要翻倍才能與芯片行業同行交易。這為投資者帶來了機會。</p>
<h2>4. 博通</h2>
<p>博通（Broadcom，AVGO -0.72%）是一個多方位的 AI 投資。它為數據中心提供硬件和軟件網絡解決方案，包括其交換機，用於調節數據在服務器和設備之間傳輸速度。當成千上萬的 GPU 被集羣在一起處理大量數據時，它們是關鍵組件。</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 交換機的銷售額翻了一番。</p>
<p>其許多子公司也在使用人工智能。2019 年，它以 107 億美元收購了賽門鐵克，後者正在使用 <strong>Alphabet</strong> 的 Vertex AI 平台將人工智能引入其網絡安全軟件中。Broadcom 還以 690 億美元收購了雲軟件提供商 VMware，使開發人員能夠創建虛擬機。這意味着多個用户可以連接到一台服務器以利用其全部容量，在人工智能基礎設施短缺的時候尤為重要。</p>
<p>Broadcom 表示，公司整體人工智能收入同比增長 280%，達到 31 億美元，在第二季度。該公司預計在 2024 財年全年實現創紀錄的 510 億美元總收入，其中 110 億美元來自人工智能。</p>
<h2>5. 美光科技</h2>
<p>正如我之前提到的，啓用人工智能的個人電腦和智能手機需要比非人工智能設備更多的內存容量。這是因為人工智能應用程序需要大量數據來運行，而內存芯片則充當一個臨時存儲這些信息的大腦。<strong>美光科技</strong>（MU 0.34%）是主要的內存和存儲芯片提供商，由於人工智能革命，它正在經歷需求高漲的浪潮。</p>
<p>所有基於 Android 的人工智能智能手機的一線製造商（如 <strong>三星</strong>）都使用美光的 LPDDR5X 內存芯片。它提供 12 至 16 吉字節的容量，比以前的旗艦智能手機所需的內存多 50% 至 100%。此外，微軟新的 Copilot+ 人工智能個人電腦的最低內存要求為 16 吉字節，是其以前 Surface 系列所需最低內存量的兩倍。這一趨勢預示着美光將獲得更多收入。</p>
<p>在數據中心方面，美光的 HBM3e（高帶寬內存）解決方案用於英偉達的新 H200 GPU。它可以以幾乎是 H100 兩倍速度進行人工智能推理，同時消耗一半的能量，這意味着數據中心運營商將實現大幅成本節約。</p>
<p>美光表示，HBM3e 在 2024 財年第三季度（截至 5 月 30 日）為其貢獻了 1 億美元的收入。到 2024 財年結束時，預計其銷售額將達到數億美元，但預計在 2025 財年將增長至_數十億_美元。</p>
<p>美光已經完全售罄了未來兩年的 HBM3e 內存，這將使該公司擁有令人難以置信的定價權，從而推動其利潤顯著增長。</p>

亞舍立科技

英偉達

<p>Nvidia、Advanced Micro Devices (AMD) 和亞舍立科技（Axcelis Technologies）是在人工智能革命中值得考慮的半導體股票。Nvidia 的 AI Enterprise 平台為開發人員提供現成的大型語言模型，其即將推出的 GB200 GPU 將降低人工智能開發成本。AMD 的 MI300 GPU 在數據中心中越來越受歡迎，該公司在個人計算領域擁有領先地位。雖然亞舍立科技並非生產芯片，但在人工智能應用中對離子注入設備需求增加受益匪淺。這些股票為未來以人工智能驅動的投資提供了潛在機會</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，英偉達（Nvidia，NVDA 2.48%）首席執行官黃仁勳親自交付了第一台人工智能（AI）超級計算機給 OpenAI。事後看來，這是歷史上一個重要時刻，因為這家初創公司繼續開發了 AI 行業中最先進的應用之一，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 及其許多競爭對手已經能夠根據指令生成文本、圖像、視頻和計算機代碼。但是英偉達及其同行正在設計更強大、更節能的硬件，為開發具有更廣泛功能的更好 AI 應用鋪平道路。</p>
</div><p>Here are five semiconductor stocks investors might want to buy during the AI revolution.</p>
<div class="lb-trans"><p>以下是投資者可能想要在 AI 革命期間購買的五家半導體股票。</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>圖片來源：Getty Images。</p>
</div><h2>1. Nvidia</h2>
<div class="lb-trans"><h2>1. 英偉達</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>英偉達以為 AI 開發設計最強大的數據中心圖形處理單元（GPU）而聞名。但英偉達 AI 企業平台是為 AI 開發人員設計的整個基於雲的操作系統，遠不止是芯片。</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>該平台為開發人員提供了一個庫，其中包含他們可以用來構建 AI 應用的現成大型語言模型（LLMs），這可以為他們節省大量時間和金錢。它還擁有 CUDA（GPU 的軟件層），允許開發人員優化他們的芯片，以便更快地構建應用程序。CUDA 不能與其他芯片一起使用，因此數據中心運營商需要堅持使用英偉達的硬件，否則可能會讓精通該軟件的客户感到不滿。</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>英偉達的 H100 GPU 在 AI 行業中設定了基準，但該公司正準備推出基於其 Blackwell 架構的新一代芯片。例如，即將推出的 GB200 GPU 可以以 H100 的五倍速度執行 AI 推理，這將降低開發人員的成本，他們通常按分鐘支付計算能力。</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>僅在過去一年裏，英偉達股價已經翻了三倍，而且可能還會繼續上漲。華爾街認為該公司在截至 2025 年 1 月 30 日的當前 2025 財年將實現超過 1,200 億美元的收入，幾乎是其 2024 財年的兩倍。其中大部分收入將來自其以 AI 為重點的數據中心部門。</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>英偉達正努力滿足其 GPU 的需求，因此一些最大的客户轉向高通（Advanced Micro Devices，AMD -0.89%）。AMD 的 MI300 GPU 正在贏得像微軟、甲骨文和 Meta Platforms 這樣的數據中心巨頭的青睞，他們發現它在推理性能和成本優勢上勝過 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 的數據中心收入在 2024 年第一季度（截至 3 月 31 日）激增了 80%，達到 23 億美元。該公司預計今年僅從其 GPU 銷售中就能創造 40 億美元的銷售額，這比一月份的預測高出了 50 億美元。</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 在另一個關鍵領域的 AI 中佔據了領導地位：個人計算。它表示，配備其 Ryzen AI 芯片的數百萬台 PC 已經發貨，來自戴爾、惠普和華碩等領先製造商，使 AMD 在該領域擁有 90% 的市場份額。</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>該公司正在與微軟密切合作，開發能夠處理內置 Windows 操作系統中不斷增加的 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 股價在過去一年上漲了 51%，但仍低於歷史最高水平 18%。現在可能是一個很好的購買時機，因為該公司的 AI 收入在數據中心和個人計算機領域都在增長。</p>
</div><h2>3. Axcelis Technologies</h2>
<div class="lb-trans"><h2>3. 亞舍立科技</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>與英偉達和 AMD 不同，亞舍立科技（Axcelis Technologies，ACLS 5.17%）不生產任何芯片。它製造的離子注入設備對於處理器（CPU）、內存芯片和存儲芯片的製造至關重要。AI 應用需要這三者的更高容量，這為該公司帶來了巨大的機遇。</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>大多數英偉達的數據中心 GPU 都內置了內存，而像 Blackwell GB200 這樣的先進型號甚至配備了內置 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，配備 AI 功能的個人電腦和智能手機需要比其前身多一倍的處理能力和內存容量。因此，亞舍立科技首席執行官羅素·洛表示，AI 將需要半導體行業的顯著製造能力擴展，這將導致更多該公司設備的銷售。</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>儘管過去五年股價飆升了 835%，但該股票的市盈率僅為 18.7，比 <strong>iShares Semiconductor ETF</strong> 的 36.9 市盈率折價 49%。換句話説，亞舍立科技股票幾乎需要翻倍才能與芯片行業同行交易。這為投資者帶來了機會。</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%）是一個多方位的 AI 投資。它為數據中心提供硬件和軟件網絡解決方案，包括其交換機，用於調節數據在服務器和設備之間傳輸速度。當成千上萬的 GPU 被集羣在一起處理大量數據時，它們是關鍵組件。</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 交換機的銷售額翻了一番。</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>其許多子公司也在使用人工智能。2019 年，它以 107 億美元收購了賽門鐵克，後者正在使用 <strong>Alphabet</strong> 的 Vertex AI 平台將人工智能引入其網絡安全軟件中。Broadcom 還以 690 億美元收購了雲軟件提供商 VMware，使開發人員能夠創建虛擬機。這意味着多個用户可以連接到一台服務器以利用其全部容量，在人工智能基礎設施短缺的時候尤為重要。</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，公司整體人工智能收入同比增長 280%，達到 31 億美元，在第二季度。該公司預計在 2024 財年全年實現創紀錄的 510 億美元總收入，其中 110 億美元來自人工智能。</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，啓用人工智能的個人電腦和智能手機需要比非人工智能設備更多的內存容量。這是因為人工智能應用程序需要大量數據來運行，而內存芯片則充當一個臨時存儲這些信息的大腦。<strong>美光科技</strong>（MU 0.34%）是主要的內存和存儲芯片提供商，由於人工智能革命，它正在經歷需求高漲的浪潮。</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>所有基於 Android 的人工智能智能手機的一線製造商（如 <strong>三星</strong>）都使用美光的 LPDDR5X 內存芯片。它提供 12 至 16 吉字節的容量，比以前的旗艦智能手機所需的內存多 50% 至 100%。此外，微軟新的 Copilot+ 人工智能個人電腦的最低內存要求為 16 吉字節，是其以前 Surface 系列所需最低內存量的兩倍。這一趨勢預示着美光將獲得更多收入。</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>在數據中心方面，美光的 HBM3e（高帶寬內存）解決方案用於英偉達的新 H200 GPU。它可以以幾乎是 H100 兩倍速度進行人工智能推理，同時消耗一半的能量，這意味着數據中心運營商將實現大幅成本節約。</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 財年第三季度（截至 5 月 30 日）為其貢獻了 1 億美元的收入。到 2024 財年結束時，預計其銷售額將達到數億美元，但預計在 2025 財年將增長至_數十億_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>美光已經完全售罄了未來兩年的 HBM3e 內存，這將使該公司擁有令人難以置信的定價權，從而推動其利潤顯著增長。</p>
</div>

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

- Nvidia 是 AI 開發中設計最強大的數據中心圖形處理單元（GPU）的知名公司。
- Nvidia AI Enterprise 平台是為 AI 開發人員設計的整個基於雲的操作系統，提供大量現成的大型語言模型（LLMs）庫，幫助節省時間和金錢。
- Nvidia 的 H100 GPU 設定了 AI 行業的基準，但公司正準備基於其 Blackwell 架構推出新一代芯片。

5 只值得大力買入的超級半導體股票，以迎接人工智能（AI）革命