芯片制造行业面临着不断提高计算能力、缩小芯片尺寸和管理这些封装电路功率的压力。 硅被广泛使用，因为它可以大量生产并且仍然保持纯净。 然而，硅只能这么薄，其材料特性仅限于三维。
现在，宾夕法尼亚大学工程与应用科学学院的一个团队开发了一种技术，该技术使用二维半导体，这种半导体非常薄，以至于该材料将作为薄膜位于硅的顶部。
该团队开发了一种技术，可以在低温下沉积硒化铟（Inse），将其与硅芯片集成，并将其生长成全尺寸的工业规模晶圆。 晶圆级生产对材料的可行性至关重要。 一批芯片越多，成本越低。 Inse携带电荷的能力非常好，但要把它拍成足够大的胶片是很棘手的。
博士后Seunguk Song通过应用生长技术克服了这一缺点。 Seunguk Song和宾夕法尼亚大学电气与系统工程系（ESE）副教授Deep Jariwala领导了这项研究，其研究结果发表在《Matter》杂志上。
***vecteezy
他们研究的二维材料是一大类晶体和化合物，在环境条件下，它们在非常小的厚度下在结构上（在某些情况下在化学上）稳定。 这意味着能够生产厚度仅为一到三个原子的薄膜，这些薄膜具有电子活性，并且在许多情况下具有比3D硅更多的电子和光学特性。
从硅材料到2D材料的过渡对制造过程的影响应该很小，如果影响太大，成本效益分析就会变得更加困难。 如果发生这种情况，那么这样的芯片将占据更多的利基市场，例如防御、空间等。
人工智能是使用大量数据进行大规模计算。 这就是能源效率对 AI 硬件真正重要的地方。 虽然硅硬件目前在能效方面有所提高，但进展主要集中在架构层面。 设备层面的先进技术已经用尽，也达到了计算能效的基本极限。 然后离开了。
三种选择：将材料从硅改为其他材料，例如二维材料（这是最有力的竞争者），或改变设备操作的物理特性，或两者兼而有之。 因此，必须用新的、更节能的材料制造芯片，这有利于人工智能和大数据计算。 人工智能的使用将对业务影响和整体能源消耗产生多大影响还有待观察。