Micron офіційно оголосила про великий крок — створення найбільшої в історії США бази з виробництва напівпровідників у штаті Нью-Йорк. Це не просто розширення потужностей, а стратегічне переорієнтування галузі у відповідь на вибуховий попит на пам’ять для AI.
За планом, загальні інвестиції в цей проект досягнуть 1000 мільярдів доларів, що є значущою інвестицією у галузі. Будівництво офіційно розпочнеться у січні 2026 року, а кінцева структура передбачає 4 сучасні фабрики з виробництва чіпів і 50 000 робочих місць. Це означає не лише оновлення галузі, а й переорієнтацію регіональної економіки.
Чому це так важливо? Тому що попит на високошвидкісну пам’ять для тренування та виведення AI-моделей стрімко зростає. Кожна технологічна ітерація підвищує потребу у зберіганні чіпів, а потужність пам’яті безпосередньо впливає на ефективність розгортання GPU-кластерів. Посилення внутрішнього ланцюга постачання змінить всю екосистему — від виробництва чіпів до downstream-застосувань.
Цей сигнал дуже ясний: хто володіє здатністю виробляти чіпи для AI, той тримає ключ до майбутньої інфраструктури обчислень.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
Micron офіційно оголосила про великий крок — створення найбільшої в історії США бази з виробництва напівпровідників у штаті Нью-Йорк. Це не просто розширення потужностей, а стратегічне переорієнтування галузі у відповідь на вибуховий попит на пам’ять для AI.
За планом, загальні інвестиції в цей проект досягнуть 1000 мільярдів доларів, що є значущою інвестицією у галузі. Будівництво офіційно розпочнеться у січні 2026 року, а кінцева структура передбачає 4 сучасні фабрики з виробництва чіпів і 50 000 робочих місць. Це означає не лише оновлення галузі, а й переорієнтацію регіональної економіки.
Чому це так важливо? Тому що попит на високошвидкісну пам’ять для тренування та виведення AI-моделей стрімко зростає. Кожна технологічна ітерація підвищує потребу у зберіганні чіпів, а потужність пам’яті безпосередньо впливає на ефективність розгортання GPU-кластерів. Посилення внутрішнього ланцюга постачання змінить всю екосистему — від виробництва чіпів до downstream-застосувань.
Цей сигнал дуже ясний: хто володіє здатністю виробляти чіпи для AI, той тримає ключ до майбутньої інфраструктури обчислень.