Morgan Stanley: La carenza di memoria per l’AI durerà per anni, tre percorsi per risolvere il problema e opportunità strutturali per lo storage e la potenza di calcolo eterogenea
智通财经2026/10/05 14:07Secondo quanto riportato da智通财经APP, JPMorgan Stanley ha pubblicato un rapporto sul settore dei semiconduttori, nel quale si evidenzia che la carenza di memoria DRAM persisterà durante tutto il ciclo industriale dell’AI, e che l'espansione della potenza di calcolo AI non aspetterà il completamento e l’avvio di nuovi impianti di produzione di wafer. Il settore sta aggirando il collo di bottiglia della memoria attraverso tre principali soluzioni tecnologiche: riduzione delle specifiche hardware, disaccoppiamento delle architetture di inferenza e pooling di memoria CXL, continuando così a promuovere la crescita della potenza di calcolo nonostante i vincoli dell’offerta. La banca continua a mantenere una visione favorevole sulle aziende leader del settore dello storage, come Micron (MU.US) e SanDisk (SNDK.US), e vede opportunità incrementali nelle aree dell’interconnessione CXL e dell’inferenza eterogenea, raccomandando Astera Labs (ALAB.US), Marvell (MRVL.US), Cerebras (CBRS.US) e NVIDIA (NVDA.US).
Secondo le ultime analisi settoriali pubblicate da Morgan Stanley, la carenza di memoria DRAM continuerà per tutto il presente ciclo del settore dell’AI, e l'espansione della potenza di calcolo nell’intelligenza artificiale non aspetterà l’entrata in funzione dei nuovi impianti di wafer. Il settore sta eludendo il collo di bottiglia rappresentato dalla memoria attraverso tre principali percorsi tecnologici: riduzione delle specifiche hardware, disaccoppiamento dell’architettura di inferenza e pooling della memoria tramite CXL, continuando così a promuovere la costruzione della potenza di calcolo nonostante le restrizioni dell’offerta. Morgan Stanley mantiene una visione positiva sui leader dello storage come Micron (MU.US) e SanDisk (SNDK.US), oltre a vedere interessanti opportunità di crescita nel settore dell’interconnessione CXL e dell’inferenza eterogenea, raccomandando titoli quali Astera Labs (ALAB.US), Marvell (MRVL.US), Cerebras (CBRS.US) e NVIDIA (NVDA.US).
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