AI:S STÖRSTA FLASKHALS ÄR DATAFÖRFLYTTNING Jag har sagt det hela året: $ALAB kommer att bli en av de största vinnarna på AI-inferens – skatten på AI-arbetsbelastningar. Verkligheten är enkel: data rör sig inte tillräckligt snabbt mellan beräkning, minne och lagring för att hålla jämna steg med slutsatsdragning i realtid. Och den klyftan ökar bara i takt med att modellerna blir mer interaktiva, decentraliserade och dynamiska. Alla större AI-hårdvaruspelare anpassar sig: • $NVDA Grace Hopper – uppbyggd kring minneskoherens • $AMD MI300 – optimerad för anslutningar med hög bandbredd • $MSFT AI-datacenter – utformade med anpassade nätverkstopologier De konvergerar alla mot samma utmaning: beräkning är nu ett anslutningsproblem – Astera Labs är mitt favoritsätt att lösa den flaskhalsen.