元宇宙的火热将加速哪些产业的发展？

近期元宇宙概念大热。随着Facebook（如今更名为Meta）“All In”元宇宙之后，更是将其热度推高到巅峰。元宇宙如今被人们认为是未来大趋势之一，而随着新的事物诞生，也会带动相关产业的发展。这些产业包括了芯片、云计算、虚拟现实、人工智能以及NFT等。
芯片
芯片是元宇宙的“基础粮食”。
2021年11月9日，英伟达在自家举办的全球性行业技术峰会GTC大会上，向市场发布了一次重大的业务更新公告，即英伟达未来会为元宇宙提供基础技术例如芯片。同样从事图形显卡（GPU）开发的AMD，近期也开始为元宇宙开拓者服务。11月9日，AMD宣布Meta（前称Facebook）成为其业务伙伴，未来Meta将会采购AMD的芯片来满足Meta从“社交媒体”转型为“元宇宙”公司后对于数据中心以及算力的庞大需求。
元宇宙的建设需要庞大的算力。而这也会间接推动芯片的发展。AMD的CEO苏姿丰在11月9日表示：“我们正处于一个高性能计算大爆发的时期，这也推动了更多计算的需求，以支持那些影响着我们生活中方方面面的服务和设备。”
VR/AR 产品的崛起也会带动最核心的元件，芯片的发展。类似于汽车芯片，如今的VR/AR 芯片已经出现了脱离手机，走向独立和定制化的趋势。

此前因VR/AR 产品小众化，鲜少有科技公司专门为其设计专门的芯片。例如2018 年 Oculus 和小米联手推出了 VR 一体机产品 Oculus Go（国内叫小米 VR 一体机），这款机器使用的是高通2016年推出的移动平台处理器旗舰芯片骁龙 821。此外，2014年的Oculus Rift DK2的荧幕采用三星 Galaxy Note 3 的屏幕。可见在早期时候， VR/AR硬件主要依赖着手机相关的供应链。
但随着该市场的扩大，VR/AR 产品周边的产业链也会得到蓬勃发展的机会，尤其是芯片。2018年，高通公司还发布了 XR 1芯片，一个针对VR/AR 产品所设计的芯片。如今大卖的Oculus Quest 2采用的是高通XR2芯片（XR 1的第二代）。Oculus Quest 2的大卖也促使高通逐渐在VR/AR 产业链发力。而传闻高通在XR2 成功之后成立了专门的部门以及团队持续设计针对 VR / AR 设备的芯片。
另一方面，像苹果、Meta、Magic Leap 等行业巨头有可能继续走自研和定制的方向。据外媒报道，苹果在 2020 年已经完成 VR/AR 芯片的设计，并委托台积电进行 5nm 先进制程生产芯片。从高通到苹果，都已经在芯片这个核心领域倾注心力，未来可以预见的是VR/AR 产品的芯片将迎来一个加速发展的时期。而随着此市场的持续扩张，未来会有更多的玩家入局。这些都将带动芯片产业的蓬勃发展。
云技术
虚拟世界的运行或是运作离不开强大的运算能力。而云计算会因为人们持续建设元宇宙而得到十足的发展。元宇宙的数据量爆发导致算力需求激增，云计算被认为是元宇宙最重要的基础设施之一。依靠普通百姓的计算机设备来运行元宇宙庞大的代码是不现实的；而云计算则是一个很好的解决方案。
连接进入元宇宙中，我们需要输入“参数”，即前往哪里，下哪些指令等等，就好比打游戏敲键盘输入指令。然后人们进入元宇宙中所输入的参数远比敲键盘所产生的的指令要复杂许多。这就需要传感设备采集我们的“输入参数”，丢到云端中进行运算再转换成元宇宙能理解的参数，从而让元宇宙里虚拟化的我们能够动起来或是下指令。
传达完了指令，接下来是元宇宙的建模部分。元宇宙中的一切物体，建筑等都是虚拟化的。这涉及到了建模的部分。英伟达曾经在其线上GTC大会中穿插了几秒“假的”黄仁勋以及背景。需要30多位工作人员先使用RTX光线追踪技术扫描黄仁勋，拍摄几千张各种角度的黄仁勋以及厨房照片，在英伟达开发的虚拟协作平台Omniverse中建模“厨房”，最后通过AI结合，以假乱真。仅仅只是搭建一个厨房就需要大量的数据来生成以及模拟，更何况是一个世界。想要搭建一个逼真且庞大的元宇宙世界，就需要强大的云技术来支持强大的模拟能力。
人类连接进元宇宙需要得到一定的“反馈”。我们可以透过云技术来进行一定的运算之后再把“反馈”传回给我们手边的设备，从而给予我们一定的感知反馈。
许多科技公司也都积极布局相关设施。例如Unity 最新推出了「Unity 云端分布式算力方案」。根据Unity官方的说法，该方案可以节省高达 70% 以上的运算时间。在提高整体运算效率的同时，也降低了对本地计算资源的损耗，大大节省了成本。
元宇宙的发展离不开人工智能相关技术的大力支持。数据、算法和算力是人工智能三大核心要素，数据是人工智能发展的基石和基础，算法是人工智能发展的重要引擎和推动力，算力则是实现人工智能技术的一个重要保障。
元宇宙的建设必然会产生大量的数据以及各式各样的场景。而如何处理这些数据以及场景就成为了一个棘手的问题。我们需要一个有效的人工智能来处理海量的数据与场景。例如，我们需要人工智能在元宇宙识别一把勺子，人工智能可以有效识别。但如果勺子总和碗一起出现，人工智能很可能学到的就是碗的特征。再经过这样反复的训练，如果新的图片只有碗，没有勺子，依然很可能被分类为勺子。数据对于人工智能的重要性显而易见，只有数据能够覆盖各种可能的场景，才能得到一个表现良好的模型，使人工智能实现真正智能。
元宇宙当中必然会有各式各样的场景。在前期元宇宙的建设中，人工智能必然不会这么“智能”，但当数据量多之后，人工智能就会越来越智能。元宇宙的发展势必会为人工智能的发展添加燃料，而元宇宙所产生的海量数据就是燃料。

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