被低估和忽略：1个人工智能（AI）市场缺失

• 对GPU和定制ASIC芯片的需求正在飙升，这是Nvidia，AMD和Broadcom良好的尾风。

• 这也意味着需要其他服务，例如内存和存储解决方案。

• Micron Technology是高带宽内存（HBM）市场中的关键参与者，应该会大大受益。

• 我们比微米技术更好的10种股票

Openai于2022年11月30日开放Chatgpt的商业发射引发了技术景观的地震结构转变。特别是，对企业生产力软件和协作聊天工具的需求使座位上座位非常重视硬件 - 尤其是图形处理单元（GPU）和数据中心的网络设备。

飙升的基础设施需求推动了芯片股票，例如Nvidia，，，，高级微型设备， 和Broadcom在过去几年中记录高点。自Chatgpt发行以来，这些半导体股票中的每一个都胜过标普500和纳斯达克复合材料。

一项表现出色但表现不佳的股票在芯片空间中的表现不佳微米技术 （纳斯达克：MU）。我认为，Micron在人工智能（AI）领域中的作用被误解了，并且在很大程度上被忽略了。因此，相对于其半导体队列，股票以显着的折扣交易。

要了解Micron的战略定位，投资者必须超越GPU的叙述，并开始专注于AI中的内存和存储袋，尽管非常重要。

在过去的几年中，您很可能被众多大型语言模型（LLMS）所引用，例如Chatgpt，Claude，Anthropic，Anthropic，Anthropic，Clelplexity，DeepSeek，字母SâgoogleGemini，Mistral AI和元平台‘骆驼。这个模型家族刺激了对GPU和定制ASIC芯片的世代需求 - 对Nvidia，AMD和Broadcom等人来说，这是显而易见的。

通常没有注意到的是，随着每一代人的AI模型变得越来越复杂，诸如Meta平台之类的超级标度，微软，，，，亚马逊，并且Alphabet不仅会花更多的时间在GPU上处理其工作量。AI资本支出（CAPEX）预算的另一个关键分配是内存和存储。随着模型训练和推断的推动，需要其他高性能计算（HPC）内存和存储解决方案，以满足上升的容量和带宽阈值。

这完全适合Micron的驾驶室。公司的高带宽内存（HBM），动态随机访问存储器（DRAM）和NAND闪存系统为开发人员提供了垂直集成的AI内存堆栈。HBM提供了带宽层GPU的训练需求，而DRAM和NAND支持处理和存储需求为增长的数据工作负载。