Bitget App
Торгуйте разумнее
Купить криптовалютуРынкиТорговляФьючерсыEarnAISquareПодробнее
Samsung, SK Hynix и Micron прекращают собственную разработку CXL-контроллеров

Samsung, SK Hynix и Micron прекращают собственную разработку CXL-контроллеров

CointimeCointime2026/07/20 12:51
Показать оригинал

20 июля, согласно сообщению южнокорейского технологического СМИ ZDNet Korea, Samsung Electronics, SK Hynix и Micron Technology сократили или отказались от планов коммерциализации контроллеров устройств расширения CXL. Эту нишу заполняют специализированные компании по разработке чипов, такие как Montage Technology, Astera Labs и PrimeMass. Такой сдвиг свидетельствует о преобразовании разделения труда в экосистеме CXL: производители памяти сосредоточатся на производстве, а лидерство в проектировании перейдет к независимым компаниям по разработке чипов. Для рынка капитала это не только приносит выгоду соответствующим компаниям-разработчикам чипов, но и означает, что три крупнейших производителя памяти в ближайшее время не будут вступать в новую конкуренцию вокруг комплексных решений CXL; их основные модели прибыли по-прежнему будут связаны с традиционными продуктами памяти DIMM.

0
0

Дисклеймер: содержание этой статьи отражает исключительно мнение автора и не представляет платформу в каком-либо качестве. Данная статья не должна являться ориентиром при принятии инвестиционных решений.

PoolX: вносите активы и получайте новые токены.
APR до 12%. Аирдропы новых токенов.
Внести!

Вам также может понравиться

Meta разрабатывает собственный AI-чип, который будет внедрён в первой половине следующего года; цель — снизить расходы и уменьшить зависимость от Nvidia.

Третье поколение собственного AI-чипа Meta, MTIA 450, начнет использоваться в дата-центрах в первой половине следующего года, а четвертое поколение ожидается к концу 2027 года. В течение следующих 12 месяцев Meta обязалась внедрить собственные чипы с электрической мощностью более 1 гигаватта. Вице-президент по инженерии Meta Yee Jiun Song заявил, что собственные чипы более эффективны при запуске AI-моделей и потребляют меньше энергии по сравнению с текущими продуктами Nvidia.

华尔街见闻2026/09/15 14:51