Рейтинг выручки топ-10 мировых литейных заводов за 4Q25, данные TrendForce.

Высокий спрос на ИИ увеличил выручку производителей микросхем на 26% за весь 2025 год

Как можно было заметить, в последнее время производители микросхем зарабатывают огромную денежную массу из-за большого количества дорогостоящих заказов, так или иначе связанных с искусственным интеллектом. Подтверждает приток средств в полупроводниковую отрасль аналитическое агентство TrendForce, работяги которого провели анализ четвёртого квартала и всего 2025 года, поделившись результатом с простыми людьми.

Высокий спрос на ИИ увеличил выручку производителей микросхем на 26% за весь 2025 год

Четвёртый квартал оказался не таким интересным, как может показаться: общая выручка 10 крупнейших производителей микросхем увеличилась буквально на 2.6% по сравнению с третьим кварталом, а лидерство стабильно удерживает тайваньская компания TSMC, в то время как на втором месте расположилась южнокорейская Samsung. Тройку лидеров, как ни странно, замыкает китайский «гигант» SMIC.

Высокий спрос на ИИ увеличил выручку производителей микросхем на 26% за весь 2025 год

Куда более интересны показатели за весь прошлый год. Согласно им, общая выручка производителей увеличилась на приличные 26.3%, достигнув $169.469 млрд. В случае целого года тройка лидеров не изменилась: TSMC, Samsung и SMIC показали лучшие показатели в отрасли, отчитавшись о выручке $122.543 млрд, $12.634 млрд и $9.327 млрд, при этом если TSMC и SMIC радуют 36.1% и 16.2% ростом по сравнению со всем 2024 годом, то вот Samsung потеряла 3.9%.

Источник

✅ Найденные теги: Выручка, Высокий, ИИ, Микросхем, новости, Производители, Спрос

ОСТАВЬТЕ СВОЙ КОММЕНТАРИЙ

Каталог бесплатных опенсорс-решений, которые можно развернуть локально и забыть о подписках

галерея

Цветные блоки и линии, символизирующие технологическую сеть или блокчейн.
ideipro logotyp
Текст "MIT 2025 in the Media" на фоне цифровой сетки и световых эффектов.
Диаграмма Венна: пересечение U-REGLE, M-REGLE и GWAS Catalog.
Извлечение документов DPT-2, точность 99.16%, DocVQA, текст под подписью.
Новая открытая система «автоисследований» Андрея Карпати позволяет запускать сотни экспериментов с искусственным интеллектом за ночь, что имеет революционные последствия.
Новорожденный в инкубаторе с фототерапией под синим светом.
Паркетный зал с деловой встречей, люди сидят и слушают спикеров за столом.
Детский рисунок: робот и слова на английском с объектами, включая кролика и гитару.
Image Not Found
Цветные блоки и линии, символизирующие технологическую сеть или блокчейн.

Создание надежной инфраструктуры данных для успешной работы агентов искусственного интеллекта.

В сотрудничестве с SAP В гонке за внедрением и демонстрацией преимуществ ИИ предприятия как никогда быстро развертывают агентные системы ИИ в качестве помощников, ассистентов и автономных исполнителей задач. Согласно ежегодному отчету McKinsey об ИИ, к концу 2025…

Мар 14, 2026
ideipro logotyp

Увеличение длины последовательности — это ещё не всё: эффективная интеграция мультимодальных сигналов для прогнозирования экспрессии генов.

arXiv:2602.21550v2 Тип объявления: замена-кросс Аннотация: Прогнозирование экспрессии генов, то есть предсказание уровней экспрессии мРНК на основе последовательностей ДНК, представляет собой серьезную проблему. Предыдущие работы часто фокусировались на увеличении длины входной последовательности для определения дистальных энхансеров, которые могут…

Мар 14, 2026
Текст "MIT 2025 in the Media" на фоне цифровой сетки и световых эффектов.

MIT в СМИ: обзор 2025 года

Члены сообщества MIT привлекли внимание общественности ключевыми научными достижениями и своими усилиями по решению актуальных проблем. Изображение: Новости MIT «В MIT инновации варьируются от впечатляющих технологий до приземленного творчества», — отметили в Chronicle во время визита в…

Мар 14, 2026
Диаграмма Венна: пересечение U-REGLE, M-REGLE и GWAS Catalog.

Раскрытие ценных генетических данных с помощью мультимодального ИИ на основе M-REGLE

M-REGLE (Multimodal REpresentation learning for Genetic discovery on Low-dimensional Embeddings) — это метод искусственного интеллекта, который одновременно анализирует несколько потоков медицинских данных. Совместное обучение на основе различных типов данных создает более полные представления и значительно повышает вероятность…

Мар 14, 2026

Впишите свой почтовый адрес и мы будем присылать вам на почту самые свежие новости в числе самых первых