В этом мире трейдеры могут удвоить свои сбережения, рассчитывая колебания акций обанкротившейся компании проката автомобилей. Надо признать, что мы живем в не самое адекватное для рынка время.
Нужно быть настоящим провидцем, чтобы предсказать тектонические сдвиги, на рынке через 30, 40 или 50 лет. Однако признаки, подсказки и индикаторы уже нас окружают.
В 3 частях рассказываем, какие отрасли потенциально подходят для инвестиций с горизонтом до 22 века. Ну или хотя бы на 50-70 лет.
Полупроводники: мозги, стоящие за Искусственным интеллектом и Deep learning
По инфраструктурному предложению американского президента Байдена, 50 миллиардов долларов необходимы только для поддержки американского сектора производства полупроводников в условиях глобального дефицита чипов и постоянной конкуренции со стороны Китая.
Если инвестор мыслит с технологической точки зрения, он заметит здесь глобальную тенденцию: грядут фундаментальные изменения в том, каким образом будут выполняться вычисления.
Это не значит, что надо срочно вложиться в Intel. Важно понимать, что эти изменения могут способствовать перевороту в самых разнообразных секторах, таких как транспорт, банковское дело и розничная торговля.
Компьютеры прошлого могли вести вычисления только на последовательном уровне. Огромное изменение, которое происходит прямо сейчас, заключается в том, что мы переходим в мир параллельных вычислений.
Эта эволюция – трансформация возможностей ИИ и глубокого обучения. При этом нас ждет более точное понимание работы человеческого разума. Наш мозг не работает на последовательном уровне. Мы учимся, выявляя закономерности. И компьютерные технологии будущего – тоже.
Author: https://dis-group.ru/
Что это все значит на практике? К примеру, автономные транспортные средства смогут обрабатывать огромное количество информации, необходимой для безопасности путешествий и передвижения в целом. Deep learning и переход к параллельным вычислениям действительно решит проблемы отрасли, которые мешают ей идти дальше.
В отрасли чипов и полупроводников уже есть несколько явных лидеров. Такие имена, как Nvidia, TSMC, ASML и Lam Research, уже хорошо известны публике. Новым участникам будет очень трудно конкурировать с ними в ближайшие десятилетия. Для разработки все более маленьких чипов требуется много ресурсов и технических возможностей, так что эти ребята будут на слуху еще долго.
