Es probable que el proveedor holandés de equipos de semiconductores, ASML, se beneficie en gran medida de la rápida adopción de tecnologías de aprendizaje automático e inteligencia artificial generativa.
La firma de análisis financiero Jefferies publicó un nota de investigación esta semana, prediciendo que "Esperamos que la IA sea un poderoso impulsor del crecimiento de la capacidad de la oblea lógica de vanguardia a través de mayores volúmenes de GPU, CPU y chips de conectividad y tamaños de matriz cada vez mayores".
ASML, con sede en los Países Bajos, es el único proveedor de máquinas de litografía ultravioleta extrema que se utilizan para producir nodos de procesos avanzados, incluidas las piezas de 5nm y 3nm de TSMC.
Como tal, esto hace que los fabricantes de chips como Intel, AMD y Nvidia, que producen la gran mayoría de los chips utilizados para impulsar el aprendizaje automático y las cargas de trabajo de inferencia y capacitación de IA, dependan del proveedor de equipos europeo.
Durante los últimos cuatro años, Jefferies dice que la demanda de tecnología de procesos avanzada ha sido impulsada en gran medida por los mercados de servidores y PC, lo que contribuye a una tasa de crecimiento anual compuesta del 55 por ciento para los ingresos de TSMC. "En el futuro", señalan los investigadores, "esperamos que la IA sea el principal impulsor del crecimiento del gasto de capital de lógica avanzada".
¿Por qué? Porque la escala de cómputo requerida para entrenar modelos avanzados como GPT4 es inmensa. La compañía señaló las inversiones masivas de Microsoft durante años para construir una "supercomputadora de IA" para OpenAI, el desarrollador detrás del modelo buzzworth. Esta semana nuestro sitio hermano La próxima plataforma tomó un bucear profundo En la máquina.
El punto permanece: escalar modelos de IA necesitará mucho silicio. Si está interesado en un desglose de lo caro que puede llegar a ser esto, tenemos cubierto eso tambien.
“Por lo tanto, se espera que el crecimiento esperado en la adopción de estas soluciones de IA en empresas e hiperescaladores resulte en un fuerte aumento en la GPU, CPU, memoria y demanda de chips de conectividad de alta velocidad”, escribieron los analistas de Jeffries, y agregaron que esto impulsará operadores de fundición a adoptar tecnologías de fabricación más avanzadas en mayores volúmenes.
Otra tendencia destacada en la nota de investigación es el tamaño creciente de las matrices de CPU y GPU. Como regla general, cuanto más grandes sean los troqueles, menos se pueden empaquetar en una oblea y menores serán los rendimientos (chips de trabajo que emergen del meticuloso proceso de fabricación).
Si bien los troqueles de GPU y CPU ciertamente han crecido mucho más en los últimos años, la mayoría de los fabricantes de chips, incluidos Intel y AMD, han hecho la transición a una arquitectura de chiplet que combina múltiples troqueles más pequeños en un solo paquete. En teoría, esto mejora los rendimientos y reduce los costos. AMD ha encontrado un gran éxito al emplear esta tecnología en sus CPU y, más recientemente, en sus GPU.
Intel también se ha entusiasmado con los chiplets en productos recientes. Sus nuevos procesadores escalables Sapphire Rapids Xeon y las GPU Ponte Vecchio se encuentran entre sus primeras incursiones en la arquitectura.
Sin embargo, independientemente del tamaño del troquel, Jefferies señala que ASML está preparado para capitalizar una rampa en la demanda de IA. “Con base en esta perspectiva, nos sentimos cómodos con nuestro pronóstico de crecimiento de ingresos del 21 % y 15 % CAGR respectivamente para ASML y ASM entre 2022 y 2025”. ®
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- Fuente: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2023/03/24/asml_clear_winner_in_run/
