AI热榜 赞助 由Syensqo提供 关于人工智能的讨论通常集中在算法、计算能力或对新半导体制造工厂和超大规模数据中心的巨额投资上。
但在每一项进步的背后，还有使它们成为可能的另一层创新：先进材料。
每一代新一代人工智能技术都需要更强的处理能力、更多的内存、更高的能源效率和更高的可靠性。
计算性能的每一次提高都会增加对制造和运行人工智能的系统的物理要求。
实现这些收益不仅取决于芯片设计和系统架构的进步，还取决于使其能够在极端条件下运行的材料的进步。
随着人工智能不断突破半导体和数据中心基础设施的物理极限，先进材料不再简单地支持该领域的创新；他们正在定义可能的极限。
性能第一 先进材料的存在是为了解决性能挑战。
随着人工智能的标准不断提高，这些挑战变得越来越严峻。
如今制造半导体芯片需要数千个严格控制的工艺步骤，几乎没有出错的余地。
温度或化学不稳定性的微小变化可能会产生缺陷，从而降低产量并增加制造成本。
对于每一代新一代的半导体芯片，制造商都在寻求先进的材料，以在日益恶劣的工作条件下提供更高的纯度、更高的耐化学性和耐等离子体性以及更好的稳定性。
这些都是常见的工程挑战，但正被推向新的极限。
正是在这里，材料创新发挥了重要作用，聚合物、弹性体、特种流体和其他先进材料的不断进步使每一代新技术成为可能。
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如果你要核对细节，可以再看原文： MIT Tech Review原文链接