纯机械工业化的时代已经结束。欢迎来到新的数据驱动的机电时代。
半导体不会拯救世界，但肯定会有所帮助。事实上，如果没有ic的帮助，全球变暖或未来的医学突破等问题是否会取得重大进展，这是有争议的。
几十年来，半导体行业一直在努力让芯片在每个新的工艺节点上工作，现在它正在进入一个新阶段。加工现在几乎无处不在。计算资源可以作为服务上下拨号，对于大多数计算作业，它们可以在本地完成。随着边缘的构建，它将增加另一层计算基础设施。
这将是至关重要的，因为缺失的部分是在边缘增加功能。在过去，对机械系统的控制是高度集中的，要么在公司内部，要么在云端。在未来，更多的数据将被移到更靠近源头的地方，因为这些边缘系统将产生大量的数据，而移动这些数据的成本太高，无法使其有用。因此，对于工业和企业应用程序，其中大部分可能会在边缘处理，而一些监督功能则在更高的位置，例如企业服务器。
云将继续扮演重要角色，但可能不再是原来的那个角色。云数据中心对于大规模计算将变得越来越重要，比如发现过去一个世纪天气的模式和异常，或者在破纪录的时间内发现药物/疫苗。这些操作也是为芯片/系统验证和调试增加突发能力的一种方式，这种方式将继续下去。云计算几乎有无限的计算资源来运行模拟，随着量子计算机的加入，可能的事情将没有上限。
不过，计算的本地化和定制将推动最大的变化。各个市场的公司都认识到，为了优化运营，需要更多的传感器、更好的数据和更多的分析。在农业方面，半自动化的农业设备将识别哪些植物需要关注，并精确地施用任何必要的东西，而不是从飞机上喷洒农药或灌溉整个农田。在汽车领域，芯片已经被用于延长电动汽车和汽油车的续航里程，以更高的精度识别问题，并帮助提高可靠性。
在制造方面，使用高度专业化的加速器和算法构建的人工智能系统将能够通过模式识别更早地预测问题。产量越高，浪费就越少，零件在整个寿命周期内按预期工作的可能性就越大。随着技术寿命的延长，这同样会提高整体利用率和效率，它将大大改善所有技术的碳足迹，包括芯片。
单独来看，这些变化看起来并不是特别令人印象深刻。减少rma的数量或降低水费似乎没有那么重要。但从一个更广泛的角度来看，它们加起来是一个更大的东西。从19世纪晚期开始，机械技术改变了世界。芯片和它们可以处理的数据量越来越多，将使所有这些系统更加高效和有效，通过利用更环保的做法，首次在广泛的市场上实现利润最大化。
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