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AIサプライチェーン 贴吧
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今日の日経一面。 AIは考える。 だが、 現実世界は動かない。 動くには 電力が要る。 半導体が要る。 ロボットが要る。 政府はそこに 10.5兆円を投じる。 “フィジカルAI”―― AIサプライチェーンの本丸だ。 JX金属も。 ASMLも。 TSMCも。 全部ここへ繋がる。 #構造で見る# #フィジカルAI# #AIサプライチェーン#
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員数、高周波、容量、DC特性 まだまだ始まったばかり ゴールドマン・サックスは次世代メモリチップを求めてMLCC(積層セラミックコンデンサ)に注目している。そのサイクルはまだ始まったばかりだ。 AI開発競争はGPU、CPU、メモリといった上位技術にまで広がり、それらすべてが市場ファンドの注目を集めている。投資銀行ゴールドマン・サックスの最近のレポートによると、次に爆発的な成長を遂げるのは積層セラミックコンデンサ(MLCC)であり、現在、生産量と価格が同時に上昇するサイクルの初期段階にあるという。 モルガン・スタンレーがNvidiaの次世代Vera Rubin AIラックを分解した最新の分析によると、最新の部品表においてMLCCの価値が182%増加していることが明らかになり、ゴールドマン・サックスのMLCCに関するレポートと一致した。 ウォール・ストリート・ニュースの報道によると、ゴールドマン・サックスのアナリスト、高山大樹氏は、AIサーバー向けMLCC市場が2025年から2030年にかけて4倍以上に成長し、約2150億円から約9200億円に拡大すると予測しており、年平均成長率は34%となる。ゴールドマン・サックスは、現在のAI主導型MLCCサイクルは史上最大かつ最長のサイクルであり、まだ初期段階にあると述べている。 アナリストのネルソン・アームブラスト氏も、MLCC(積層セラミックコンデンサ)はGPUとメモリに次いで、AIサーバーの部品構成において3番目に大きな部品になったと述べている。MLCC市場全体の規模は約150億ドルで、サーバー市場は約13億ドルを占め、年平均成長率(CAGR)は80%で拡大している一方、自動車や携帯電話などの他の用途分野における需要の伸びは鈍化している。 別のアナリストであるアレン・チャン氏は、MLCC業界の構造的な矛盾を指摘した。生産能力の年間成長率は10%をわずかに上回る程度にとどまっているが、これは設備や材料が社内生産に依存しているためである。拡張の進捗は社内のエンジニアリングリソースによって制限されており、生産量を大幅に拡大することが困難で、AIサーバーの需要に大きく遅れをとっている。 ゴールドマン・サックスは、AIサーバー向けMLCCの需要が2025年から2030年にかけて約4.3倍に増加すると予測している。同時に、自動車の電動化分野における高電圧・大容量MLCCの需要も引き続き堅調で、電気自動車1台あたりのMLCC使用数は増加の一途をたどる。これら2つの主要な需要は、既に限られている新規生産能力を吸収しており、家電業界の顧客は、自社の需要が減少傾向にあるにもかかわらず、将来の供給不足リスクに備えるため、長期供給契約の締結を積極的に模索している。 ゴールドマン・サックスの分析によると、MLCC(積層セラミックコンデンサ)の価格上昇は、DRAM、NANDメモリ、ABF基板、銅箔基板(CCL)といった他の主要なAI(人工知能)コンポーネントの価格上昇よりもかなり遅れて始まった。このことから、ゴールドマン・サックスは、MLCCをABFやCCLと並んで、すべてのAIコンポーネントおよび材料の中で最も長期的な価格上昇の可能性を秘めていると評価している。 ゴールドマン・サックスは、村田製作所を訪問した後、AIを活用した最先端の積層セラミックコンデンサ(MLCC)の需要サイクルを、当初の予測である2028年から2030年頃に延長した。 モルガン・スタンレーは、NVIDIA Vera Rubin AIラックを分解した結果、PCB、MLCC、ABF基板、メモリなどの周辺部品の重要性が急速に高まっており、サプライチェーンの価値が「GPU優位」からシステム全体のアーキテクチャへと徐々に広がっていることを発見した。中でもMLCCの価値は182%増加し、VR200ラックあたりのMLCCの価値は約4,320米ドルで、GB300時代の約1,530米ドルをはるかに上回っている。使用されるボード数の増加に加え、新たに導入されたBlueField DPUとConnectX Orchidモジュールが、ハイエンドMLCCの需要をさらに高めている。
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说个暴论,国内的高手都在 B 站 特别是开源:图片、声音、视频模型,再到现在的推理大模型,每一波都有他们。 无论是之前玩 Index TTS2、LTX2.3,还是 Bernini,到最近爆火的 H3,和新出的 Index TTS2.5,我都是到 B 站去学习的。 这两天又应验了一回。 DeepSeek Harness 上线当晚的插件榜,点开榜一作者的主页,果然:二次元头像,B 站 UP 主,签名“只是路过的 titanwings”。 再点榜三 OpenBiliClaw,还是 B 站 UP 主。 两个插件都不是玩具: colleague-skill,榜一,把同事的经验做成能复用的 AI Skill——人走了,他的判断方式还留在团队里接着用。现在已经 2.2 万 star、2000 个 fork。 OpenBiliClaw,榜三,本地优先的跨平台内容发现 Agent,摸清你的口味,再主动去 B 站、小红书、YouTube、Reddit 帮你找内容,这几天还在连着更新。 这两个项目走的路径是: 先在 B 站分享 → 把自己关注的问题做成开源插件 → 进 DSH 生态被人装、被人 fork。 B 站好像真在变成国内开源开发者的成果首发地了 两个 repo 链接👇 colleague-skill: OpenBiliClaw:
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完整版资源点击: 链接: 《我的十八岁女友 》全集爽看... 💦🔥清纯18岁女友制服下大胆妩媚到爆,主动贴近软软求亲密,沉沦腿软还继续把骚穴献出,一切都只给他一人独占狂插🔞 #我的十八岁女友# #制服下的骚# #反差# #ai成人短剧#
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6. 将数十年压缩成数天 提示词: "你是时间杠杆战略家。我想在1年内实现大多数人需要10年才能做到的事。 基于我的目标:[插入目标],使用捷径、工具、委派、自动化和AI创建高杠杆蓝图,超越所有人。"
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说实话 我真的已经看不懂AI相关技术了 看到很多人发各种AI相关技术分析,以前我还看看,现在不怎么看了 我发现看完在就还是一片茫然 还不如让AI给我做点事情划算
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现在在年轻人中间有一条“20 美元的 AI 斩杀线”。 因为工作原因,我会经常接触一些高校的学生,我观察到一个现象: 有一部分学生非常愿意花钱去购买 ChatGPT 或者 Claude 的会员,他们如同对待仆人一样去使用这些 AI 应用和 AI Agent。 当然这是非常好的事情。在 AI 时代,你会因此比别人获得非常多的竞争优势,吃到第一波使用 AI 工作的红利。 但是还有另一部分学生,他们抠抠搜搜,不愿意在这些效率工具上花钱。可能平时就用用豆包、DeepSeek 这样的一些免费 AI 工具。 这样造成的结果就是,对于在工作和学校中的竞争而言,后者显然是被前者“斩杀”的一类人。 因为先进的 AI Agent 对于个人能力的提升是颠覆性的,某种意义上,可以让 智商 100 的人提升到智商 120。 我也在思考这件事情背后的原因。一方面可能跟家庭环境、收入水平有关系,另一方面和消费习惯、消费观有关。比如,我遇到的所有北京的孩子都特别愿意花钱买服务; 我希望这件事情能给大家一个警醒。你一定要知道什么东西是真正有价值的。如果它带给你的价值多于你的花费,那你的确应该去使用它。这就是做生意的思维。 不光是 ChatGPT、Codex、Claude Code 这样的 AI 工具,对于其他的消费也是如此。如果你的消费/投资能够提升你的竞争优势,为你带来更多的收入,那为什么不这么做呢?
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