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Morgan Stanley: Escassez de memória para IA deve durar anos; três principais caminhos para superar desafios, criando oportunidades estruturais em armazenamento e computação heterogênea

Morgan Stanley: Escassez de memória para IA deve durar anos; três principais caminhos para superar desafios, criando oportunidades estruturais em armazenamento e computação heterogênea

智通财经智通财经2026/10/05 14:07
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De acordo com o aplicativo Zhihu Tong Finance, um relatório do setor de semicondutores divulgado pelo Morgan Stanley aponta que a escassez de memória DRAM prevalecerá durante todo o atual ciclo da indústria de IA, e a expansão da capacidade de computação de IA não esperará pela construção e operação de novas fábricas de chips. O setor está superando o gargalo de memória por meio de três principais inovações tecnológicas: redução de hardware, desacoplamento da arquitetura de inferência e poolização de memória CXL, impulsionando continuamente a construção de capacidade computacional mesmo sob restrições de oferta. O banco permanece otimista em relação aos líderes de armazenamento, como Micron (MU.US) e SanDisk (SNDK.US), e enxerga oportunidades de crescimento adicionais nas áreas de interconexão CXL e inferência heterogênea. As recomendações incluem Astera Labs (ALAB.US), Marvell (MRVL.US), Cerebras (CBRS.US) e NVIDIA (NVDA.US).

O APP da Smart Finance soube que o Morgan Stanley publicou um relatório de pesquisa do setor de semicondutores apontando que a escassez de memória DRAM persistirá ao longo deste ciclo da indústria de IA, e a expansão da capacidade computacional de IA não aguardará a construção e entrada em operação de novas fábricas de wafers. O setor está superando o gargalo de memória por meio de três principais caminhos tecnológicos: redução de hardware, desacoplamento da arquitetura de inferência e pooling de memória CXL, promovendo continuamente a construção de capacidade computacional sob restrições de oferta. O banco continua otimista com líderes de armazenamento como Micron (MU.US) e SanDisk (SNDK.US), além de ver oportunidades incrementais nos segmentos de interconexão CXL e inferência heterogênea, recomendando Astera Labs (ALAB.US), Marvell (MRVL.US), Cerebras (CBRS.US) e NVIDIA (NVDA.US).
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