芯片制造行业面临不断提高计算能力、缩小芯片尺寸以及管理这些封装电路中的功率的压力。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，它的材料特性仅限于三个维度。

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使用二维半导体的技术，这种半导体非常薄，该材料将作为薄膜位于硅上方。

该团队开发了一种技术，可以在低温下沉积硒化铟 (InSe)，与硅芯片集成，并将其生长为全尺寸、工业规模的晶圆。晶圆级生产对于材料的可行性至关重要。一批芯片越多，成本就越低。 InSe 携带电荷的能力非常好，但将其制作成足够大的薄膜却很棘手。

博士后 Seunguk Song 应用了一种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。

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他们研究的二维材料是一类广泛的晶体和化合物，在环境条件下，它们在结构上（在某些情况下在化学上）在非常小的厚度下是稳定的。这意味着能够生产出厚度仅为一到三个原子的薄膜，这些薄膜具有电子活性，并且在许多情况下其电子和光学特性甚至远远超过 3D 硅。

从硅到二维材料的转变，对制造工艺的影响应该很小，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，那么此类芯片将占据更多的利基市场，例如国防、太空等。

人工智能就是利用海量数据进行大规模计算。这就是能源效率对于人工智能硬件真正重要的地方。虽然硅硬件目前在能源效率方面正在提高，但进步主要集中在架构层面。耗尽设备层面的先进技术，也达到了计算能效的基本极限。那么剩下

三个选择：将材料从硅更改为其他材料，例如二维材料（这是最有力的竞争者），或者改变设备操作的物理原理，或者两者兼而有之。为此，用更节能的新型材料制造芯片势在必行，这有利于人工智能和大数据计算。人工智能的使用到底能带来多少商业影响和整体能源消耗，目前尚不清楚，还有待观察。