第一层：系统和共用主机空间：

这是物理基础。服务器供应商如$DELL、$HPE和$SMCI组装和销售实际计算硬件。共用主机空间提供商如$EQIX和$DLR拥有并运营该硬件所在的设施。 我认为该层是土地和建筑的基础。

第二层A：内存：

高带宽内存和DRAM位于或靠近GPU并能够以保持与AI负载一致的速度将数据传递出来。 $MU、SK Hynix和Samsung是关键-player。 没有足够内存带宽的GPU就像困在城镇交通中的F1车一样。

第二层B：网络和光学：

只有当数据能够移动时才有意义。 $AVGO设计了自定义ASIC和网络芯片。$MRVL供应交换器和$PHY供给硅化材料。

$AAOI制造了运输数据在数据中心纤维光缆上的光纤传感器。 在AI中，如果网络卡住或产生许多干扰，速度就毫无用处。 因此，这一段的重要性。

第二层c：发电和冷却：

AI数据中心是很令人惊叹的热机。$VRT和$ETN提供电力分配、$UPS系统和流体冷却基础设施。$SU涵盖更广泛的能效管理和冷却解决方案。 当电力受限或热能不能离开房间时，整个建造成风都受阻。

第三层： rack内的连接：

在 rack 内，数据必须从芯片内连接到另一个芯片并尽可能减少延迟。 $AVGO、$ALAB和$CRDO提供器件、PCIe和CXL连接，从而使这一点成为可能。

在这个层次，微小的延迟变成规模庞大的不效率。 所有关注量子纤维的焦点会容易忽略。

第四层：制作厂和包装：

这是实际制作芯片的场所和组装的地方。 $TSM生产最先进的节点。 $INTC和$ASX处理制造和高级包装，包括芯片和 CoWoS。 $AMCR提供包装材料。

我认为这是“栈的工业核心”。

第五层：半导体设备

这是制造工具的工具，想象一下。$ASML制造EUV光刻机，对于领导生产来说是不可或缺的。$AMAT、$LRCX和$KLAC供应全链路的沉积、刻蚀和检查设备。

看到了么。AI瓶颈全面的详解。

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