Фьючерсы
Доступ к сотням фьючерсов
TradFi
Золото
Одна платформа мировых активов
Опционы
Hot
Торги опционами Vanilla в европейском стиле
Единый счет
Увеличьте эффективность вашего капитала
Демо-торговля
Введение в торговлю фьючерсами
Подготовьтесь к торговле фьючерсами
Фьючерсные события
Получайте награды в событиях
Демо-торговля
Используйте виртуальные средства для торговли без риска
Запуск
CandyDrop
Собирайте конфеты, чтобы заработать аирдропы
Launchpool
Быстрый стейкинг, заработайте потенциальные новые токены
HODLer Airdrop
Удерживайте GT и получайте огромные аирдропы бесплатно
Pre-IPOs
Откройте полный доступ к глобальным IPO акций
Alpha Points
Торгуйте и получайте аирдропы
Фьючерсные баллы
Зарабатывайте баллы и получайте награды аирдропа
Инвестиции
Simple Earn
Зарабатывайте проценты с помощью неиспользуемых токенов
Автоинвест.
Автоинвестиции на регулярной основе.
Бивалютные инвестиции
Доход от волатильности рынка
Мягкий стейкинг
Получайте вознаграждения с помощью гибкого стейкинга
Криптозаймы
0 Fees
Заложите одну криптовалюту, чтобы занять другую
Центр кредитования
Единый центр кредитования
Почему эта волна нехватки памяти является долгосрочной структурной проблемой, а не колебанием рыночного цикла
Недавний важный сигнал от крупных производителей чипов: нехватка производственных мощностей памяти может продолжаться несколько лет. Картина постепенно складывается.
Прежде всего, рассмотрим инвестиции в сверхбольшие фабрики по производству чипов в штате Нью-Йорк — это не обычный цикл расширения производства. Логика за этими деньгами очень ясна: спрос на высокопроизводительную память для AI-чипов претерпевает качественные изменения. От принятия решения до реализации и запуска мощностей цикл зачастую занимает пять или десять лет. Иными словами, индустрия делает долгосрочные ставки на волну AI-приложений на ближайшие десять лет.
Изменения в масштабах и сроках таких капиталовложений по сути отражают переход рыночных отношений от циклических колебаний к структурному дисбалансу. Ранее нехватка памяти обычно была связана с запасами и циклом запасов, который можно было скорректировать за несколько кварталов. Но сейчас ситуация иная — потребности в вычислительной мощности и хранении данных для обучения AI, inference и развертывания больших моделей продолжают расти, а циклы расширения мощностей значительно отстают от этого темпа. Вот что характеризует суть структурной нехватки.