2.1 芯片：異構集成突破摩爾定律提高算力，存算一體降低時延和能耗 人工智能是未來元宇宙中主要的生產工具，數據是生產要素，越來越多的內容由 AI 生成。IDC 預測，到 2025 年，將有 414 億臺物聯網設備，期間將產生73147EB 數據，其中約四分之一是實時生成的。人工智能按照計算場景可分為云端和終端。NVIDIA 將深度學習計算場景分為三大類：數據中心的訓練、數據中心的推斷和嵌入式設備的推斷。不同計算場景對 AI 芯片產生不同要求，云端訓練和推理時對芯片的計算能力要求極高，而終端對低功耗要求和反應時延較高。隨著人工智能向邊緣側的轉移，AI 行業應用得到了極大擴展，也將成為元宇宙時代內容的主要生產工具。根據德勤的分析，現在的 AI 計算已經在制造業、政府、零售、電信、醫療等不同應用場景下獲得應用。據市場咨詢公司 ABI Research 的數據顯示，預計到 2025 年，邊緣 AI 芯片市場的收入將達到 122億美元，云 AI 芯片市場的收入將達到 119 億美元，邊緣 AI 芯片市場將超過云AI 芯片組市場。