赞助内容：人工智能

构建AI的材料基础

随着AI将半导体和数据中心推向新的物理极限，先进材料对性能、效率和可持续性正变得至关重要，Syensqo首席技术与创新官兼北美首席官Mike Finelli表示。

与Syensqo合作

AI热潮正在演变为一场材料挑战。随着AI将计算推向新领域，支撑这些基础设施的材料正变得与运行其上的算法同样关键。半导体和数据中心正逼近性能、热管理、电气效率和可靠性方面的物理极限，这对能够同时满足多种需求的材料提出了新要求。与此同时，AI正在为材料科学家提供新方法，帮助他们搜索庞大的可能分子空间，加速解决方案的开发。对于Syensqo首席技术与创新官兼北美首席官Mike Finelli而言，这种融合正在改变先进材料所能实现的可能性。

“从材料的角度来看，AI现在确实正在将半导体和数据中心推向其物理极限，”他说。随着高温、纯度、电气性能、耐化学性、耐等离子体性和长期稳定性等要求不断累积，材料正朝着Finelli所说的“金字塔顶端”迈进。他认为，先进材料除了支撑AI创新之外，“实际上正日益定义着什么将成为可能。”

这一挑战正在支撑AI浪潮的整个基础设施中上演。Syensqo正在为高压数据中心架构开发材料、为半导体制造开发先进密封材料，以及包括直接浸没式冷却流体在内的热管理解决方案。其中一些创新还可以跨越行业边界。例如，为电动汽车开发的材料可以帮助满足数据中心中正在出现的更高电压和能量密度需求。

性能的定义也在发生变化。越来越多的客户期望材料在满足技术要求的同时减少环境影响。“我们的目标是消除性能与可持续性之间的取舍，”Finelli说。这意味着在研究过程的开始就考虑可持续性，而不是在材料开发完成后将其视为附加要求。

AI也在改变这些材料的发现方式。Syensqo正在使用AI智能体对数百万种潜在分子组合进行数字化合成，预测它们的性能和可持续性特征，并将其缩小到一小部分进行实验室测试。Finelli说，其结果是能够“更广、更深、更快”地推进，同时让科学家有更多时间解决复杂的工程问题。

展望未来，Finelli看到了一个强化循环的可能性：AI帮助开发改善AI基础设施的材料，这反过来又使更好的AI能够加速材料发现。这种反馈循环可以创造一个创新循环，并拓展未来技术所能实现的边界。

“你最终会进入这个加速的材料创新循环，”Finelli说。“这真的让我很兴奋，它给了我们继续赋能那些将塑造未来的技术的机会。”

本期《商业实验室》节目与Syensqo合作制作。

完整文字记录：

Megan Tatum：来自MIT Technology Review，我是Megan Tatum，这里是《商业实验室》，一档帮助商业领袖理解从实验室走向市场的新技术的节目。本期节目与Syensqo合作制作。

现在，如果被要求列举AI进步的关键推动因素，我们中的许多人可能会列出算法、数据中心，甚至算力，但对性能同样关键的是支撑每一层创新的先进材料。随着AI持续演进，它正在将半导体和数据中心等推向新的物理极限，给先进材料行业带来跟上步伐的新压力。但这种关系是双向的。当该行业迎接这一挑战时，AI也正在成为加速材料发现和开发的强大工具，显著缩短新解决方案的开发周期。

给你们两个词：材料创新。

今天的嘉宾是Mike Finelli，Syensqo首席技术与创新官兼北美首席官。欢迎你，Mike。

Mike Finelli：谢谢你，Megan。很高兴来到这里。

Megan：非常感谢你加入我们。Mike，我能否先请你更详细地介绍一下Syensqo以及它在开发先进材料方面所扮演的角色？

Mike：当然可以。Syensqo是特种材料领域的全球领导者。我们的工作是帮助客户解决他们最棘手的技术挑战。我们服务于许多不同的市场，但我喜欢简单地说：如果它会飞，我们就在上面。如果它会跑，我们就在里面。在医疗保健领域，我们的产品每天都在拯救生命。如果你喜欢你的移动设备，如果你喜欢AI，正是我们的产品在赋能生产这一切所需的先进半导体芯片。我们的角色是通过先进化学来赋能创新。我们开发的材料能够提供更高的性能、更强的可靠性，以及日益可持续的解决方案。我要说的是，这是我们业务的核心。实际上，它就在我们的名字里——Syensqo。用一些数字来说明：我们年收入的20%来自过去五年中推出的新产品和新应用，这确实证明了一个非常强大的创新引擎。

Megan：是的，完全正确。正如你刚才描述的那样，你们涉足各种不同的……