機器人技術、沉浸式現實技術、人工智能，以及聯網設備正在把物理世界技術復雜性提升到更高水平。此外，部署的物聯網設備數量隨著它們生成的數據量一起呈爆炸式增長。目前的預測表明，到2020年，智能傳感器和其他物聯網設備將產生至少507.5 zettabytes的數據（超過5000億terabytes）。

但是，許多企業認為他們現有的技術基礎設施可以支持這些系統所需要的計算，而且自擔風險不惜一試。為下一代技術提供智能需要對現有基礎架構進行全面改造，實現云計算和邊緣計算的平衡，并重新關注硬件，以便在任何地方提供智能。

汽車行業是半導體公司的關鍵增長標志，它是一個很好的例子。為了防止發生事故，汽車數據是應該傳送到云端進行分析之后發送回汽車？還是利用汽車內部的技術進行分析？汽車壽命如何影響邊緣處理組件本身的要求？用于監測設備的傳感器與高速行駛的汽車上的傳感器之間存在巨大差異，后者可能會運行15到20年。

半導體行業的高管們意識到，數據產生的地方需要更多的處理能力：88%的半導體行業高管認為，從未來預期的數據量中產生實時的洞察力需要在邊緣進行計算，這里是生成數據的地方，而且數據靈活多變。98%的半導體行業高管認為，企業必須平衡云計算和邊緣計算，以最大限度地提高技術基礎設施的靈活性和智能化程度。

產品組合的影響

這些趨勢為半導體公司創造了巨大的增長機會，因為它們都涉及需要芯片的技術。事實上，總體而言，這些趨勢在未來幾年內會為半導體公司帶來數十億美元潛在的新收入，其產品要可以應對相關技術驅動的對更強處理能力的日益增長的需求。

例如，就Al而言，芯片需要強大的計算能力進行深度學習，因此需要強大的處理器。Al芯片還需要大量的非易失性存儲器來積累數據。這推動了對3D NAND的需求。Al芯片的計算復雜性也推動了制造創新。與PC和智能手機所需的小型芯片不同，Al芯片的尺寸更大。這可能推動資本支出，并為半導體制造設備供應商創造機會，而Al將提升許多新技術結合使用后的價值，這將為半導體行業開辟新的市場機遇。

擴展現實也將對高性能計算應用產生巨大需求，進而推動半導體行業的晶圓出貨量和收入。到2020年，AR/VR的支出預計將超過1430億美元，其中一半以上將用于硬件。事實上，超過90%的半導體行業高管認為，未來5年內，擴展現實將廣泛普及，幾乎影響到所有行業。

隨著更多基于技術的伙伴關系的出現，對計算能力需求將增加成百上千倍，這將增加對芯片的需求。例如，在區塊鏈中，最重要的采礦硬件組件是內存芯片、顯卡和處理器——所有這些組件都使用大量的半導體，需求之大讓一些半導體制造商著手開發特定于加密貨幣的顯卡芯片。

最后，物聯網設備的普及意味著產生的數據將遠遠超過傳統集中處理系統所能處理的數據量。因此，企業將越來越多地尋求將更多的處理能力從云端帶到IT系統的邊緣，以便更快地進行分析，從而加快決策速度。這對擁有邊緣計算產品的芯片制造商來說是個好消息。事實上，在所有涉及半導體產品或服務的市場上，物聯網總支出的比例將在未來幾年從2017年的150億美元大幅躍升至2025年的620億美元。