Бизнес

Инвестируем в 2091: ИИ и Deep Learning

В эпоху мемных акций, FOMO и безумия на рынках из-за Reddit, идея составления долгосрочной карты будущего рынка может показаться в лучшем случае странной. В конце концов, как кто-то может наверняка утверждать, что у него есть ответы на такие вопросы?

Author: https://www.techfunnel.com/

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.

Click to comment

Вам может понравиться

Лидерство

Зачем постоянно пересматривать положительный фидбек? Когда вы помните, кто вы есть и кем вы совсем недавно были, вам проще стать тем, кем вы хотели...

Менеджмент

С первым же сокращением бюджета, ваш CEO непременно задается вопросом - “что для нас за последнее время сделал отдел маркетинга?” Сегодня мы расскажем, как...

Бизнес

Торговля биткоинами и раздача нормативных кредитов, а не продажи автомобилей, помогли Tesla получить рекордную прибыль. Всего через несколько месяцев под одной крышей Биткоин и...

Бизнес

Посмотрим правде в глаза: некоторые отрасли просто обречены на проблемы с привлечением внимания публики, вне зависимости от того, насколько хорош их брендинг. Особенно -...

Copyright © 2021 ECMM.RU