过去几年，人工智能看起来像是一个软件故事。投资者买入GPU、云平台，以及能为日常用户运行AI模型的模型公司。但AI热潮中还有另一部分正变得越来越难以忽视：AI需要大量的物理基础设施。
一台服务器没有电力就无法运行大型AI模型。一个装满加速器的机架，如果不能移动海量数据或散去这些芯片产生的热量，就无法运转。这为那些希望涉足AI、却不想买入同样几只超大盘股的投资者创造了有趣的机会。
错过了2009年的英伟达？这一罕见信号再次闪现。2009年，一个“双重下注”信号在一家名为英伟达的小众芯片制造商身上闪现。多年来首次，同样的“绝对信念”信号在一家规模仅为英伟达1/100的公司身上闪现。继续阅读 »
有三家公司让我眼前一亮。它们所处的市场截然不同，但都在攻克日益强大的AI系统所带来的物理瓶颈。
Astera Labs（纳斯达克：ALAB）可能是AI基础设施链中最容易被忽视的公司之一。其技术位于计算组件之间，帮助在CPU、GPU、内存和网络设备之间移动数据。这听起来不如设计GPU那么激动人心，但随着AI系统变得越来越复杂，它变得至关重要。
Astera最新的Scorpio X系列320通道交换芯片专为机架级AI系统设计，用于连接大量加速器。该公司还扩展到了CXL内存控制器、以太网连接和光互连领域。换句话说，Astera正试图成为一个更广泛的连接平台，而不是依赖单一产品。
这正是我觉得有说服力的地方。AI性能越来越依赖于让处理器持续获得数据。当信息无法在芯片之间高效流动时，更快的芯片也帮不上什么忙。
Modine Manufacturing（纽约证券交易所：MOD）是一只更不显眼的AI股票。它的机会很简单：强大的AI服务器会产生大量热量。
Modine旗下Airedale业务为数据中心制造冷却系统，包括专为高密度GPU环境设计的新型TurboChill 3+MW平台。此外，公司还签订了一项价值超过40亿美元的长期协议，涵盖至2029年的Airedale冷却产品供应，客户预付1.65亿美元以支持产能投资。