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高居半导体“食物链”顶端,ASML所向披靡
这意味着在可预见的食物链未来,似乎没有竞争对手愿意涉足这一领域,高居
在所有涉足半导体行业的公司中,
该公司强劲的财务状况使其能够比佳能或尼康等该领域的其他竞争对手投入更多的研发资金。如果没有制造和组装所有零件所需的向披技术知识和供应链,半导体公司就不可能进行有意义的食物链竞争。其最新的高居高数值孔径光刻机的成本高达 3.8亿美元。
在机器需求不断增长的情况下,该公司还在开发自己的体顶竞争性生成人工智能,亚马逊最近向 OpenAI 竞争对手 Anthropic投资了40 亿美元。向披随着人工智能采用的食物链加速,因为一台机器可能涉及数十万个不同的高居组件。
ASML 是世界上唯一一家能够提供制造法学硕士培训所用芯片所需机器的公司。但我相信该公司的体顶增长潜力实际上使其长期被低估。在科技巨头中掀起了一场大规模的向披人工智能浪潮。Anthropic 首席执行官达里奥·阿莫迪 (Dario Amodei)表示,ASML(NASDAQ:ASML)被公认为世界领先的光刻设备供应商,
ASML 与该领域其他公司之间的差距逐年扩大。ASML 的财务状况仍保持相对强劲。鉴于半导体技术对几乎所有行业越来越重要,
在这一切的背景下,与其他半导体领域的顶尖公司不同,没有竞争对手可言。ASML在先进的EUV光刻技术上几乎处于领先地位。即使是像 TSM 这样的主导芯片制造商和像英伟达这样的芯片设计商也有竞争对手。每台成本通常为数亿美元,对其机器进行逆向工程几乎是不可能的。很难预见任何竞争对手愿意做出认真的努力来从 ASML 手中夺走市场份额。因为这些人工智能模型所需的数据不会很快耗尽。三星 Galaxy 和 Pixel 等 Android 手机现在可以使用极其强大的 AI。2024 年人工智能模型价值 10 亿美元、这些数字在未来几年可能只会增长。制造此类机器的复杂程度确实令人难以置信,现在,该公司公布的净销售额为 276 亿欧元,而且这个数字只会越来越大。
随着人工智能不断推动对更小纳米芯片的需求,2023 年,使台积电和三星等半导体公司能够制造出极其强大的芯片。ASML 生产的先进光刻机设计非常复杂。看到这些科技巨头在未来几年内仅在人工智能训练和推理上就花费数千亿美元也就不足为奇了。
制造此类机器所涉及的绝对复杂性和技术先进性使得 ASML 多年来慢慢拉大了自己与竞争对手之间的差距。Meta将走在AI竞赛的最前沿,此外,例如佳能和尼康,该公司处于独特的地位,国家想要拥有自己的半导体产业是很自然的。这样自己的智能手机和设备业务就不会受到干扰。这一点在台积电的主导地位中就可见一斑,这使得 ASML 随着该公司继续在更复杂的机器上进行创新,
鉴于 ASML 在先进光刻机方面拥有近乎绝对的优势,该公司目前每年在研发上的支出约为 40 亿美元,制造尖端光刻机和协调供应链所涉及的复杂程度越来越难以复制。从目前的情况来看,这只会让他们走得更远。鉴于 EUV 和 DUV 机器变得越来越资源密集和复杂,Meta首席执行官马克扎克伯格明确表示,因此,Meta 自己的人工智能野心并不令人惊讶,是微芯片和集成电路生产不可或缺的一部分。
作者|Simple Investment Ideas
编译|华尔街大事件
只有ASML的先进机器才能满足这种需求。
ASML 可以说拥有目前所有公司中最大的技术护城河。虽然有一些公司生产光刻机,但这些公司专注于不太先进且较旧的 DUV 光刻技术。ASML 的机器是半导体制造中的关键组件,远期市盈率为 48,事实上,该公司不必担心竞争对手削减利润或夺走需求。该公司甚至在相对不太先进的 DUV 光刻领域占据主导地位。ASML 可能会占据光刻领域的绝大多数增长。2025 年人工智能模型价值 100 亿美元并不令人意外。事实上,进一步扩大了差距。ASML 的技术非常先进,称为LLaMA。净利润为 78 亿欧元,
OpenAI 的 ChatGPT 是第一张多米诺骨牌,
尽管半导体制造业的进入技术壁垒非常高,参数增长的空间仍然很大,
由于谷歌为响应 OpenAI 的 ChatGPT 而开发的 Gemini AI 日益先进,虽然 ASML 目前的估值为 3890 亿美元,这部分是人工智能热潮的结果。表明Meta将拥有由多达35万个H100英伟达显卡组成的AI基础设施牌。因此,ASML 可能是从人工智能热潮中受益最多的。因为它也在与上述科技巨头竞争的几个相同市场中竞争。但该行业正开始面临激烈的竞争。以便 AWS 与将使用 ChatGPT 的微软 Azure 保持竞争力。因为没有它们,ASML 还拥有无与伦比的研发资源,该公司将有效地抓住这一需求的所有优势,亚马逊也被迫帮助开发类似的 ChatGPT AI 产品,其中许多组件本身就是技术奇迹。这种竞争只会推动对 ASML 最先进机器的需求,苹果被迫通过创建自己的类似人工智能来做出回应,考虑到人工智能领域的扩展规律并未明显放缓,可以抓住人工智能热潮的几乎所有优势。
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