Фьючерсы
Доступ к сотням фьючерсов
TradFi
Золото
Одна платформа мировых активов
Опционы
Hot
Торги опционами Vanilla в европейском стиле
Единый счет
Увеличьте эффективность вашего капитала
Демо-торговля
Введение в торговлю фьючерсами
Подготовьтесь к торговле фьючерсами
Фьючерсные события
Получайте награды в событиях
Демо-торговля
Используйте виртуальные средства для торговли без риска
Запуск
CandyDrop
Собирайте конфеты, чтобы заработать аирдропы
Launchpool
Быстрый стейкинг, заработайте потенциальные новые токены
HODLer Airdrop
Удерживайте GT и получайте огромные аирдропы бесплатно
Pre-IPOs
Откройте полный доступ к глобальным IPO акций
Alpha Points
Торгуйте и получайте аирдропы
Фьючерсные баллы
Зарабатывайте баллы и получайте награды аирдропа
Инвестиции
Simple Earn
Зарабатывайте проценты с помощью неиспользуемых токенов
Автоинвест.
Автоинвестиции на регулярной основе.
Бивалютные инвестиции
Доход от волатильности рынка
Мягкий стейкинг
Получайте вознаграждения с помощью гибкого стейкинга
Криптозаймы
0 Fees
Заложите одну криптовалюту, чтобы занять другую
Центр кредитования
Единый центр кредитования
Только что рассматривал сектор полупроводников, и честно говоря, здесь есть несколько убедительных сценариев, которые на данном этапе кажутся мне довольно очевидными.
Инвестиции в инфраструктуру ИИ сейчас просто зашкаливают. Мы говорим о $700 миллиардах только в этом году, а Кэти Вуд прогнозирует 1,4 триллиона долларов к 2030 году. Это не хайп — это реальные деньги, поступающие в дата-центры. Так какие чипы выигрывают? Позвольте мне объяснить, что я вижу.
Первым очевидным кандидатом идет Nvidia. У них примерно 90% рынка GPU для задач ИИ — это даже не конкуренция. Но вот что иногда упускают: их платформа CUDA фактически закреплена за обучением ИИ. Большинство базового кода для ИИ уже написано на ней. Это своего рода неприступная крепость. Так что да, это очевидный выбор, если вы верите в тезис о инфраструктуре ИИ.
А вот Broadcom? Тут становится интересно. Они помогают крупным гиперскейлерам создавать кастомные ASIC вместо использования GPU. Пример — TPU от Alphabet — Broadcom помогла их разработать, и теперь они внедряются у клиентов. ASIC не так гибки, как GPU, но гораздо эффективнее и экономичнее. По мере того, как компании начинают понимать, что могут экономить деньги и энергию с помощью кастомных чипов, Broadcom готова поймать этот тренд. Их сетевой бизнес тоже стабилен. Думаю, это еще одна очевидная позиция.
История Micron отличается, но тоже очень привлекательна. Чипы для ИИ требуют высокоскоростной памяти, правда? HBM — это специализированная DRAM, которая требует примерно в три раза больше площади на пластине по сравнению с обычной DRAM. Значит, спрос на HBM взрывается, а общий запас DRAM — дефицит. Micron — один из всего трех крупных производителей DRAM в мире, и они показывают огромный рост доходов с расширением маржи. Этот суперцикл может длиться годы, если спрос продолжит опережать предложение. Для меня это очевидно.
И, наконец, TSMC. У них практически монополия на производство современных логических чипов — как GPU, так и кастомных ASIC. Неважно, кто выиграет долю рынка, они делают оба. Плюс у них сейчас серьезная ценовая власть. По сообщениям, они уже готовятся к повышению цен на ближайшие четыре года. С учетом повышения цен и расширения мощностей, это выглядит как очевидная ставка на весь рост инфраструктуры ИИ.
Рассматривая с точки зрения рынка, эти четыре акции по-разному подходят к одной и той же мегатренду. Хотите верить в доминирование Nvidia на рынке GPU, в движение Broadcom по созданию кастомных чипов, в суперцикл памяти Micron или в монополию TSMC на производство — в любом случае вы делаете ставку на продолжение ускорения инвестиций в инфраструктуру ИИ. Вот в чем основная идея. Индивидуальные выборы просто дают вам разную экспозицию к одной и той же макроистории.