#OpenAISamsungChip

AMAZON × QUALCOMM: EINE AI-ALLIANZ ENTSTEHT. ⚠️ Amazon AWS + Qualcomm schließen sich zusammen, um KI-Chips der nächsten Generation zu entwickeln – mit potenziellen Aufträgen im Wert von 60 Mrd. $. Aber betrachten wir das große Ganze: Amazon. Meta. Microsoft. HUMAIN. Qualcomm baut eine KI-Infrastruktur-Koalition auf. Das Ziel? Die Vormachtstellung von Nvidia im Bereich KI-Computing herauszufordern. Die GPU-Dominanz ist ein Schlachtfeld. Maßgeschneiderte Siliziumchips + KI-Inferenz-Ökonomie könnten das nächste sein. Das ist nicht nur ein Chip-Deal. Folge für weitere Signale hinter der AI

$SKHY kann als der unbestrittene Marktführer im Speicherbereich bezeichnet werden. Leider habe ich gerade versucht, einen Short Squeeze zu machen, und wurde liquidiert. Ich möchte fragen, warum es eine Kapazitätserweiterung im Speicherbereich gibt, und angesichts des Wettbewerbs des heimischen Speichers auf dem Weltmarkt, gibt es da nicht ein Überangebot? Könnte es sein, dass die gestiegene Nachfrage nach Speicher durch AI die Speicherpreise wieder steigen ließ? #ZECBreaksIntoTop10 #SamsungHynix10DaySupply #OracleAdobeEarnings

Für alle AI-Experten, bedeutet das, dass die Führungskräfte öffentlich verlangsamen, was sie veröffentlichen, aber intern immer noch nach dem Gefangenendilemma handeln und das Tempo beibehalten? Das ist irgendwie der Heal-Turn-Move, oder? Optisch würde das bedeuten, dass sich die interne Entwicklung verlangsamt, die Marktstruktur unübersichtlich bleibt, der Free Cash Flow langsamer wächst und die Investitionsausgaben abhängiger von Schulden werden. Ich denke.

Dieses Diagramm sieht für $MU und $SKHY bärisch aus, bis man fragt, warum $NVDA es in Betracht zieht. • $AMD MI455X 432GB • Nvidia Rubin 288GB • Nvidia Rubin Ultra in Bewertung 240GB • $GOOGL Ironwood ~192GB Nvidia erwägt nicht weniger HBM, weil Kunden plötzlich weniger Speicher benötigen, sondern entwirft Rubin Ultra basierend darauf, was SK Hynix, Samsung und Micron tatsächlich liefern können, was viel aussagt, wenn der größte Käufer im Bereich KI immer noch nicht den gesamten gewünschten Speicher bekommt. Diese Knappheit könnte AMD auch eine echte Chance im speicherintensiven Inferenzbereich geben, wo 432GB pro Beschleuniger ein ziemlich großer Vorteil werden.

💡 Chinas DRAM-Champion hat gerade mehr verdient als SK Hynix und Samsung: 👉 CXMT Q2 EBIT-Marge: 82% 👉 SK Hynix: 76% · Samsung Semi: 70% 📈 Umsatz: ~10x im Jahresvergleich — der schnellste unter den 6 großen Speicherherstellern 📈 Globaler DRAM-Anteil: ~4% → ~10% in einem Jahr Treiber: DDR5-Preise steigen stark, da Samsung/SK Hynix/Micron Kapazitäten auf HBM für AI verlagern und so das Angebot an gewöhnlichem DRAM verknappen. CXMT ist nicht mehr nur eine Frage der Größe — es ist jetzt eine Margenfrage. 👀 #CXMT #DRAM #Semiconductors #AI

Die OpenAI-Samsung-Chip-Initiative rückt eine andere Einschränkung in den Fokus: Bessere Modelle benötigen weiterhin physische Kapazität. KB Securities schätzt, dass der Speicherbestand von Samsung und SK Hynix unter 10 Tagen liegt. Da die Details zum Chip nicht bekannt gegeben wurden, ist meine Einschätzung bedingt: Wenn der Speicher knapp bleibt, könnte die Sicherung der Versorgung genauso wichtig sein wie das Chip-Design, um Rechenambitionen in nutzbare Kapazität umzusetzen. #OpenAISamsungChip

#OpenAISamsungChip OpenAI und Samsung vertiefen ihre Chip-Partnerschaft. OpenAI berichtet, dass die beiden Unternehmen bedeutende Fortschritte bei der gemeinsamen Forschung und Produktion von Chips der nächsten Generation erzielt haben. Samsung ist auch an OpenAIs Stargate-Infrastruktur beteiligt und liefert fortschrittlichen Speicher für KI-Systeme. Dies bringt Samsung der Hardware-Seite von OpenAIs wachsendem KI-Stack näher.

#OpenAISamsungChip OpenAI will nicht nur bessere KI-Modelle. Es will mehr Kontrolle darüber, was sie antreibt 👀 Nachdem Astra auf über 100.000 Nvidia-GPUs trainiert wurde, arbeitet OpenAI nun mit Samsung an KI-Chips der nächsten Generation, da die Speicherbestände Berichten zufolge unter 10 Tage fallen. Was meine Aufmerksamkeit erregt hat, ist die vertikale Integration. Das KI-Rennen verlagert sich von Modellen hin zu Chips, Speicher und Lieferketten. Der nächste Burggraben könnte nicht nur schlauere KI sein, sondern die Sicherung der Rechenleistung, um sie zu skalieren.

Ich spreche mit mehr Gründern aus den Bereichen KI & Robotik: Die Kapitalbeschaffung beginnt mit „Wie viele GPUs brauchen wir?“ und dann berechnen sie rückwärts den Finanzierungsbetrag. All das VC-Geld fließt letztlich in die Umsatzerlöse von Hardwareunternehmen. $NVDA $SKHY $DRAM