算力，其本质就是计算能力，它可以反映芯片对信息数据的收集、处理与输出能力。计算本质上是一种抽象概念，加减乘数是计算，三角运算是计算，积分与微分也是计算。在如今的计算机时代，每一种复杂的计算都可以拆分成多个简单的计算，现在通常用每秒钟计算的浮点运算次数作为评价算力的指标。
欧洲汽车制造商Stellantis的首席技术官表示，现代汽车的复杂性是该行业在承受能力和重量方面的一个关键问题，这将导致每辆车的芯片数量减少。
混合键合支持各种可能的芯片架构，主要针对高端应用，包括高性能计算(HPC)、人工智能(AI)、服务器和数据中心。随着技术的成熟，消费类应用、包括高带宽存储器(HBM)在内的存储器件以及移动和汽车应用预计将进一步增长，这些应用可受益于高性能芯片间连接。
NAND需求的主要驱动因素包括超大规模企业和传统企业OEM的企业级固态硬盘(SSD)、PC和游戏机中SSD的采用不断增加，以及智能手机和其他移动设备中内容的持续增长。尽管人工智能和虚拟现实的采用、自动驾驶和物联网等一些新兴趋势有望促进未来的增长，但这些细分市场将继续推动大部分NAND比特消费。
随着芯片种类日益细分，且诸多厂商为追求差异化的竞争模式纷纷开始自研芯片，使得台积电等纯晶圆代工厂成为了业内的“香饽饽”。这一趋势也使得三星、英特尔等老牌IDM企业均开始成立独立代工部门，以展现出不与客户形成竞争关系的态度，来获得更多外部客户订单。
简而言之，GPU可能仍然是大部分人工智能领域的主导芯片，尤其是对于高调、大容量的模型。但除此之外，我们认为替代芯片的使用将成为生态系统的重要组成部分，这是一个比今天看起来更大的机会。
