“摩爾定律'的定義已經涉及幾乎所有與半導體行業相關的事物，當它們被繪製在半對數紙上時，就近似於一條直線。——戈登·摩爾（Gordon Moore）”

本文探討了摩爾定律的歷史和現狀。這並不是一篇對摩爾定律歷史或半導體未來發展技術基礎進行詳細探討的文章。相反，本文試圖提供摩爾定律及其發展的高層次概述。在這次探究中，本文在幾個關鍵點上借鏡戈登·摩爾自己的觀點。

「距離60歲生日還有兩年，摩爾定律變得有點像薛定諤的貓——同時存在死亡和活著兩種狀態。——經濟學人，2023年12月16日”

任何關於半導體未來的討論很可能都會從摩爾定律開始。最近《經濟學人》上的文章「尚未完全消亡」 也遵循了這個常見模式。

近年來，摩爾的預測主導了該主題的討論。這個GoogleNgram模型顯示了過去十年中「摩爾定律」如何在出版的書籍中幾乎與該定律描述的「積體電路」這個詞一樣被頻繁引用。

或許我們不該感到驚訝。隨著個人電腦、網路和智慧型手機改變了我們的生活和社會，摩爾定律也具有了反映這些變化重要性的文化意義。

然而，許多關於摩爾定律的討論中都出現了不確切之處。有些評論者忘記了或刻意不去討論摩爾定律的真正意義。例如，上述的《經濟學人》最近發表的一篇文章介紹了一些重要且有趣的新技術，但值得注意的是，考慮到報紙的名字，它竟然沒有討論對「定律」至關重要的經濟學。

這種不確切性可能是《經濟學人》所提到的分歧的根源。摩爾定律仍然適用還是已經結束了？讓我們來聽聽兩位產業領袖的看法：

「摩爾定律已死」—黃仁勳，2022年9月

摩爾定律「仍然有效」—Pat Gelsinger，2022年9月

黃仁勳說不，Pat說可以！那麼，誰是對的呢？

這並不是摩爾定律第一次被宣布死亡，或者起碼是即將死亡。下圖是「摩爾定律的終結」的進一步概括，自1990年代末期以來，這顯然一直是個熱門的討論議題。

英特爾的馬克‧玻爾 (Mark Bohr) 曾說：

“摩爾定律的終結總是在10年後”，“是的，現在還有10年的時間。”

摩爾定律未來的不確定性是不可避免的。如果存在可預見的技術障礙，那麼對是否應該繼續實施的質疑是可以預料的。但正如我們所知，半導體產業一次又一次地突破了這些技術障礙。

在本文中，我們將再次回顧摩爾的原始預測和修訂後的預測，並試圖理解摩爾定律的真正意義。隨後回顧有關摩爾定律預測目前狀況的各種說法。最後，我們將簡要地了解摩爾定律之後的生活可能會是什麼樣子。在這個過程中，我們的導師將是戈登·摩爾（Gordon Moore）本人。

01 在摩爾定律之前

戈登摩爾並不是第一個預測單一積體電路上電晶體數量會大幅增加的人。1964年在紐約舉行的IEEE會議上，西屋電氣（Westinghouse）公司的Harry Knowles預測到1974年：“我們將在一個單片晶圓上看到250,000個邏輯門。”

摩爾當時就在聽眾席上，他後來回憶說，他認為諾爾斯的預測是「荒謬的」。他任職的仙童半導體（Fairchild）正在努力將更多的邏輯閘安裝在一英吋的晶圓上。會議上的其他發言者對半導體技術的發展也持更保守的觀點，與諾爾斯的觀點相矛盾，其他人認為他的預測是「瘋狂的」。

摩爾定律（1965年版）

然而，摩爾很快就發現諾爾斯的預測並不像他想像得那麼瘋狂。1965年，當他被要求為《Electronics》雜誌撰寫一篇關於半導體產業未來的文章時，他查看了自己關於已經取得的成就的數據：我發現隨著製造技術的進步，每個元件點的最低成本在過去幾年中迅速下降。根據這項觀察，我獲取了一些數據點並繪製了一條曲線，推斷出需要預測的十年。

摩爾後來更詳細地描述了他的方法：「從仙童半導體推出的早期'Micrologic'晶片開始，我在1965年將集成電路的數據點繪製到了50-60個組件電路上。在半對數圖上，這些點接近一條直線，直到1965年，其複雜性每年都增加一倍。為了進行我的預測，我只是將這條線在時間上再外推十年，並預測在商業上最複雜的電路中，元件數量將增加1000倍。”

這個推論的本質將構成「摩爾定律」的核心：「隨著每個電路上的組件數量增加，單位成本下降，到1975年，經濟可能會驅使在單一矽片上擠壓多達65,000個組件。 」

這與西屋電氣公司諾爾斯的預測不完全一樣，但仍然「瘋狂」。

摩爾後來說，他沒想到這個預測會得到如此精確的實現：“我只是想傳達這樣一個想法：這是一項有未來的技術，從長遠來看，它有望做出相當大的貢獻。”

如果我們採用摩爾引用的數字，那麼1965年有50-60個組件，到1975年增加到65,000個，十年間增長約1,000倍。這相當於十年內組件數量每年翻倍。

摩爾定律（1975年版）

摩爾的一位朋友、加州理工學院的卡弗·米德很快就將這項預測稱為「摩爾定律」。1975年，摩爾重新審視了「摩爾定律」。根據他的最新數據，他提出了修正後的預測：“到本世紀末，斜率可能每兩年增加一倍，而不是每年增加一倍。”

摩爾隨後使用這個新的斜率來推斷了之後十年，即到1985年。

這個「1975 年定律」還有一個版本，涉及每18個月將（電腦效能）提高一倍，摩爾將其歸因於英特爾的Dave House：「現在被引用的是每18個月翻倍…我認為是戴夫·豪斯（Dave House）做到了，他曾經在英特爾工作過，他認為複雜性每兩年翻一番，晶體管變得越來越快，計算機性能每18個月就會翻一番……但這就是英特爾網站上的內容……以及其他所有內容。我從來沒有說過18個月，但這是經常被引用的說法。

在本文的剩餘部分，我們將堅持摩爾自己的預測。

02 摩爾定律的實踐

那麼摩爾的預測結果如何呢？

1995年，戈登·摩爾本人在一篇名為《光刻與摩爾定律的未來》的文章中重新審視了他的預測。他繪製了一張圖表，顯示儘管他的預測並沒有完全準確，但變化的速度基本上是按照預測進行。

摩爾在其最初預測的40週年之際再次重新審視了他的預測。他再次發現，他修改後的預測結果很好。

關於到2020年的最新更新，我們可以訪問「我們的數據世界」網站，該網站展示了CPU上晶體管數量的歷史趨勢：1965年，戈登·摩爾預測這種增長至少還會持續10年。這種預測是正確的嗎？

在圖表中，我們直觀地看到了自1970年以來晶體管密度（集成電路上晶體管的數量）的增長情況。它看起來與1965年摩爾的簡單繪圖驚人地相似。請再次注意，電晶體數量位於對數軸上，因此線性關係意味著增長率是恆定的。這意味著晶體管數量的增長實際上是指數級的。

來源：Max Roser, Hannah Ritchie

摩爾後來評論道：「我們無法預測未來會發生什麼。這只是一個幸運的猜測，對我來說……幸運的推斷。

事實證明摩爾的預測是一個“幸運的猜測”！

這項進展是如何實現的？

為了更深入地了解摩爾的預測如何應用於實踐，值得考慮這一進展是如何實現的。Moore 在1975年對此進行了研究：

他將進展分為三個部分（參見上圖，展示了摩爾過去的分析和1975年以來的短期推論）：

組件尺寸的減小；

半導體晶片尺寸的增加；

（摩爾稱之為）「設備和電路智能」的貢獻。

也許令人驚訝的是，成長的貢獻很少是由於「尺寸縮小」的貢獻，而許多是由於摩爾所說的「設備和電路智慧」。這一項到底是什麼？

有人認為這個因素是壓縮晶片中的浪費空間、消除隔離結構和其他各種因素。

他還發現，「晶片尺寸的增加」與「更小的組件」的貢獻接近。1975年，英特爾8080微處理器晶片的面積為20平方毫米。如今，Apple M1 Max晶片的面積為425平方毫米。這20倍的成長雖然低於遵循摩爾的推論所需的倍數，但在過去的幾十年裡，它仍然成為了推動定律進步的重要貢獻者。

摩爾不僅僅關注晶片尺寸的增長。他還考慮了晶圓尺寸的增加，在摩爾撰寫這篇回顧文章時，晶圓尺寸已經從四分之三英寸增加到300毫米。這與他的一個推測所暗示的57英寸晶圓尺寸不太匹配。不過，英特爾確實提供了一個例子來說明這在實踐中可能意味著什麼。

一張經過數位處理的照片展示了虛構的57吋晶圓。來源：英特爾

03 摩爾定律：誤解與現實

在繼續講述之前，我們應該解決關於摩爾定律的一些流行誤解，並強調一些關鍵點。摩爾定律：

1.並非一個“自然定律”

這與設備的基本物理或化學特性無關，當然，是基本物理和化學特性最終限制了元件的尺寸。

2.並不能預測電腦效能的指數級成長。

我們已經看到，摩爾沒有預測性能每18個月翻一番。晶片上更多的組件可以帶來性能的提高，但這種關係很複雜，2006年左右，Dennard Scaling5的結束意味著即使摩爾定律仍在繼續，性能的增長速度也有所放緩。

3.並非只是縮小元件尺寸

參考上面和後面的更多討論。

4.確實對集成電路上組件數量隨最佳單位經濟性（即每個組件的最低成本）的增長進行了預測

摩爾定律並沒有描述積體電路上組件數量的最大可能成長。我們可以用摩爾在1965年的原始論文中的這張圖表來說明這一點，該圖表顯示了具有更多組件但單位經濟性較差的電路。摩爾的預測是關於這些曲線的最小值。

關鍵在於，每個組件的成本呈指數級縮減。如果每個組件的成本不會以這種方式降低，那麼具有指數級增長數量的組件的積體電路成本將呈指數級增長。

順便說一句，為什麼每個組件的製造成本圖表看起來像這樣？在摩爾的第一篇文章發表之前，西屋電氣公司的Harry Knowles發表的一篇論文中有一個線索。這是「產出曲線」和「每個組件的100%產出成本曲線」的乘積。

最後一點，摩爾定律已經被用來創造一個時間表，半導體產業可以圍繞它安排自己的發展。

摩爾定律最終成為了一個自我實現的預言，部分原因是公司以這種方式組織自己，以根據摩爾的預測實現改進。或許，與其說是運氣，不如說是計畫！

作為經濟學的摩爾定律

如果摩爾定律不是自然定律，那麼它到底是什麼？

「摩爾定律實際上是關於經濟學的。我的預測關於半導體行業的未來方向，我發現透過其一些基本經濟學可以最好地理解該行業。——戈登·摩爾”

然而，僅僅說「與經濟學有關」並不能真正幫助我們理解正在發生的事情。讓我感到驚訝的是，在研究這篇文章時，關於摩爾定律背後的經濟學似乎被寫得出奇地少。這或許是因為這個主題很複雜，而且它位於兩個專業領域的交會處。摩爾定律是半導體製造經濟學和底層技術之間一系列高度複雜相互作用的最終結果。

為了突破這種複雜性，對摩爾定律的一種（非常簡單的）思考方式是作為良性循環的闡述:

創造更複雜的設備…導致…

這些設備的市場更大…這反過來又刺激…

對研發和更複雜製造的投資…這反過來又導致…

創造更複雜的設備…

……如此循環下去…

摩爾在他工作的公司（首先是仙童公司，然後是英特爾公司）裡看到了技術創新的可行速度。什麼是可能的，部分取決於企業能夠承擔的投資水準。

如上文所述，這個週期當然是實際情況的簡化。它忽略了半導體製造商之間的競爭，而在實際操作中，這將是影響他們發展更先進設備方法的主要因素。然而，我認為根據上述模型，有趣的是，公司之間的競爭並非維持這個良性循環的先決條件。

這種模式的另一個簡化之處是，參與者可以展望兩年以上的週期，預測未來的改進並為以後週期的需要做準備。

這就是「定律」的奇妙之處之一。透過為這些發展制定時間表，企業可以集體組織起來以實現這些發展。

有理由確信，這就是促使摩爾以這種方式陳述問題的原因之一。透過概述他認為可以預期改進的速度，他給了供應商和客戶一個提示，讓他們為這些改進做好準備。

這些改進的實際節奏也很重要。摩爾利用他的觀察和經驗制定了一個他認為可能是可持續的改進速度。如果他弄錯了，那麼這可能會導致良性循環的潛在中斷:

過快的速度會導致技術上的過度延伸，可能導致無法製造出所需的更複雜的設備；

太慢的速度則不足以刺激維持製造這些設備所需投資的需求

透過保持可控但有意義的進展速度，這股勢頭才能得以延續。

將這一改進速度公之於眾的一個附帶好處是，儘管企業可能會試圖加快速度以獲得競爭優勢，但以一致的速度發展的生態系統將限制它們。

04 摩爾定律的終結

摩爾在2005年做出了最後一組預測。

「正如過去四十年所證明的那樣，一群富有獻身精神的科學家和工程師能夠做出令人驚嘆的事情。我看不到什麼時候結束，我只能看到未來十年左右的情況。——戈登·摩爾，2005年”

現在距離摩爾認為他可以預見未來的「十年左右」已經過去了將近十年。現在我們能多談論關於「定律」何時終結的問題嗎？

首先要指出的是，像摩爾定律這樣的指數成長總會在某個時候終止。積體電路上的組件數量不可能「永遠」繼續翻倍。

然後，如果我們回到良性循環，我們會發現這個循環可能會因為未能做到以下幾點而被打破：

創建更複雜的設備，或…

為這些設備創造/擴大市場，或…

刺激研發和先進製造投資…

讓我們依次看看這些潛在的「故障點」。

物理限制和路線圖

這篇文章開頭的提到的《經濟學人》發表的文章關注的是如何解決製造更複雜設備過程中的一些技術障礙。它強調了一些試圖繞過這些障礙的措施，從“幾乎投入生產”到“有點投機”，包括:

從“finFET”轉向“奈米片”；

背面供電；

矽的替代品包括「過渡金屬二硫屬化物」；

所有這些，無論以何種方式，都是達到一個目的的手段——進一步縮小組件。

正如我們所注意到的，摩爾定律被用來創造一個半導體產業自我組織的時間表。此時，我們可以參考「設備和系統國際路線圖」（IRDS）中列出的當前時間表。

2023年路線圖的執行摘要可免費下載。這本書有64頁，讀起來很引人入勝，也不算太長，它提供了許多關於光刻技術、材料科學、計量學和晶片製造過程其他關鍵方面可能發展的細節。

我們不打算在這裡總結報告的內容。相反，我們將只關注製造過程中可能終結摩爾定律的一個面向。

雖然摩爾定律的「頭條」並沒有直接指定更小的組件，但正如我們所看到的，在實踐中，透過所謂的「節點縮小」創建更小的組件一直是實現該定律預測的晶片上組件指數級成長的關鍵。

在這一點上，我們需要澄清一個常見的誤解。也許對大眾理解摩爾定律最無益的貢獻是「過程節點」的命名。事實上，帶有物理長度標籤（如5奈米、3奈米、18奈米等）的「節點大小描述」與組件的實際大小無關。毫不奇怪的是，人們普遍認為我們正接近基本極限，因為組件的大小正在接近原子級。正如Samuel K. Moore在2020年IEEE Spectrum上發表的一篇副標題為「是時候拋棄舊的摩爾定律指標了」的文章中所述：

「畢竟，1奈米只相當於五個矽原子的寬度。因此，你完全可以認為摩爾定律將很快終結，半導體製造技術的進步將不再帶來處理能力的提升，固態元件工程是一條沒有未來的職業道路。然而，你會發現自己想錯了。半導體技術節點系統呈現出的畫面是不真實的。一個7奈米晶體管的大部分關鍵特徵實際上遠大於7奈米，而這種名稱與物理現實之間的脫節大約已經有二十年的歷史了。”

Samuel K. Moore舉了一個例子來說明這在實踐中意味著什麼：

IEEE國際設備與系統路線圖（IRDS）主席Gargini在4月份提出，該行業通過採用一種三數字指標來“回歸現實”，該指標結合了接觸柵極間距（G）、金屬間距（M）以及對未來晶片至關重要的晶片上裝置的層數（T）。

「這三個參數是評估晶體管密度所需的全部信息，」ITRS負責人Gargini說。

IRDS（International Roadmap for Devices and Systems，國際裝置與系統發展路線圖）顯示，即將到來的5奈米晶片具有48奈米的柵間距、36奈米的金屬間距，以及一個單層結構－這就是G48M36T1度量。雖然這並不容易讓人記住，但它所傳達的訊息比「5奈米節點」要實用得多。

因此，這些組件實際上比其節點名稱所暗示的要大得多。

儘管如此，這些組件仍然變得非常小！最終達到EUV微影技術的限製而產生的極限。

當然，我們以前也看過這樣的限制。EUV能夠突破DUV之前的限制，但代價是…。

節點縮減導致成本上升

這項成本將我們帶到了第二個潛在的失敗點，需要為更複雜的積體電路創造或擴大市場。不過，首先要注意的是，接下來是對製造晶片的基本經濟學的某些方面的極其簡化的討論。

值得注意的是，不僅集成電路上的組件數量呈指數級增長（大致符合摩爾定律），而且這些集成電路的價格仍然在可承受範圍內，這反過來意味著每個組件的成本也呈指數級縮減。儘管半導體晶圓廠的成本不斷上升，但情況仍然是如此。

戈登·摩爾闡述了後來被稱為“摩爾第二定律”或“洛克定律”（以阿瑟·洛克（Arthur Rock）命名，他幫助資助了英特爾並擔任該公司董事長多年），該定律指出「半導體晶片製造廠的成本每四年翻一番」。

摩爾本人敏銳地意識到光刻工具成本的增加。這是他1995年論文中的一張圖表：

這是美國貿易機構Sematech在本世紀初繪製的「階梯」價格圖表。

「前沿」光刻工具的成本持續快速上升。ASML剛剛向英特爾交付了其首款「high-NA」EUV系統，據稱售價為2.75億美元。

只有使用這種設備的公司能夠提高銷售額，設備價格的長期上漲才能持續。他們做到了。下圖是台積電過去20年的收入。

更高的成本和更高的效用

但是如果這種成長停止了會發生什麼事呢？讓我們研究一下，如果更昂貴的光刻工具或其他原因導致的更高成本加上​​靜態需求最終導致價格上漲，可能會發生什麼。

更高的價格在經濟上有意義嗎？只有當用戶從這些更昂貴的晶片中獲得相應的價值時才有意義的。我們可以很容易地找到這種價值來源的例子:

低功耗：降低積體電路的使用壽命，或延長便攜式設備的電池壽命。

更高的實用性：能夠將更多功能和性能整合到單一積體電路中。

然而，在某種程度上，更小節點的實用性可能不足以支持高昂的成本。即使這些較小的節點按照摩爾定律保持最佳單位經濟性，它們仍可能意味著「每個晶片」的成本如此之高，以至於無法被證明合理。

以Apple為例，目前，Apple可能願意為台積電最新的晶圓支付更高的價格，因為這些晶片將用於最昂貴的iPhone。然而，如果價格繼續上漲，這種情況不能無限延續。消費者為高階手機支付的價格終究是有限的。

不斷增長的投資需求要依賴持續成長的需求。更高的晶圓成本不可避免地會降低需求，打破驅動摩爾定律數十年的良性循環：更大的需求和更高的投資。

也許會出現一種新的對最先進半導體的需求來源，有助於長期維持投資並保持單位成本降低。可能來自機器學習的新應用？我們拭目以待。

最終，即使進一步縮小節點是可能的，不斷上升的晶片成本意味著在沒有額外需求的情況下，「良性循環」的經濟效益將瓦解。

05 投資和“晶片競賽”

即使製造更先進節點的經濟學不再有意義，那麼政治，尤其是地緣政治可能會發揮作用。以下是一些最近的頭條新聞:

美國報告顯示，對520億美元半導體晶片融資表現出濃厚興趣（2023.08）

布魯塞爾批准歐洲本土半導體獲得80億歐元的新補貼（2023.06）

日本為國家晶片產業準備了130億美元的資金支持（2023.11）

目前，我們正處於一場「晶片競賽」中，各國競相砸錢建立新的「晶圓廠」。這些國家真正想要的是「最前沿」製造技術。

或許，透過政府資助研發以及先進製造所需的投資，良性循環可以維持一段時間。我之所以說“或許”，是因為在這些頭條新聞中提到的資金，如果真的被投入使用，也無法確定是否能確保有效的投資以及推動技術的不斷進步。

而且，在某個時候，甚至政府也可能虧空資金，意識到自己無法繼續競爭，或看不到進一步投資的價值。

摩爾本人非常清楚，需求的指數成長不可能永遠持續下去。以下是摩爾1995年論文中的一張圖表，比較了「全球國內生產毛額」和半導體產業的情況：

摩爾對此圖表評論道：

「如你所看到的，在1986年，半導體產業約佔全球國內生產毛額的0.1%。僅在十年後，也就是2005年左右，如果我們維持相同的成長趨勢，將佔1%；到2025年左右，占到10%。到本世紀中葉，將佔據全部。顯然，產業成長必須放緩。

我不知道我們可以佔全球國內生產毛額的多少，但遠超1%就會讓我感到驚訝。我認為，在這個時期，資訊產業顯然將成為全球最大的產業，但過去的大型產業，例如汽車，都沒有達到全球國內生產毛額的1%。我們的產業成長不久就必須放緩。在這裡我們存在著內在的矛盾。成本呈指數級上升，而收入無法長時間以相應的速度成長。我認為這至少與實現十微米技術挑戰一樣嚴重。」

根據我的估計，在2023年，晶片製造商的總收入約佔全球GDP的四分之一百分點，所以在這種情況下，摩爾的判斷偏離了一個數量級以上。然而，他的根本觀點仍然成立。這種關係必然在最終限制了產業的成長規模。

系統整合

現在我們考慮最後一個因素。我們將回到摩爾1965年論文中的另一項觀察。

正如上面引用的IEEE文章所說：

Gargini表示：“到2029年左右，我們將達到光刻技術的極限。在那之後，前進的道路就是堆疊……這是提高我們密度的唯一方法。”

設備和系統國際路線圖執行摘要中提到：

在接下來的10年甚至更長的時間內，尺寸縮放將繼續不受阻礙地作為提高積體電路中電晶體密度的手段。然而，由於動態功耗限制施加的約束，在最大工作功率受限於5-6 GHz的情況下，電晶體通道長度縮放不再是滿足效能要求的「必須做到」的指標。多層NAND儲存單元已經在穩定生產，奈米片電晶體將在FinFET電晶體之後採用，然後將跟進堆疊NMOS/PMOS電晶體。各種2.5D和3D結構方法將增加組件密度，並將許多同質和異質技術整合到新的革命性系統中。

用較小的組件建構系統不僅僅意味著透過「堆疊」組件來實現「垂直」。它還包含並排連接的較小晶片的“小晶片”。

台積電的Philip Wong在Hot Chips 2019上發表了題為“下一個節點將為我們提供什麼？”的演講，該演講以這張幻燈片開頭：

然後花一半以上的時間討論「系統整合」或從更小的功能建構出更大的系統，這張投影片對此進行了簡要總結：

因此，在摩爾發表最初論文近六年後，事實再次證明他是有先見之明的。

06 摩爾定律（2023 版）

回到關於摩爾定律現狀的分歧。

如果您一直密切關注摩爾定律的辯論，那麼您會發現上面Pat Gelsinger的引述並不代表他在該主題上的最新立場。就在英特爾Innovate 2023大會上展示這張投影片幾個月後…

（請注意強調的「每2年2次」）

Gelsinger將他的立場修改為：「摩爾定律本質上是你能在X、Y方向上縮小，並能在X和Y方向上實現0.7倍的縮小，這樣你大約每兩年就能實現兩倍的成長，那是摩爾定律的黃金時代。現在已經不再是摩爾定律的黃金時代了，情況變得更加困難。所以我們現在實際上可能每三年才能實現一次翻倍，我們已經看到了放緩的趨勢。”

所以今天，Gelsinger其實並不真正相信1975年版本的摩爾定律還在繼續（儘管注意到他在演講的後面部分對這些評論稍有保留）。

原來，我們關於摩爾定律是死是活的謎底在揭開盒子時產生，我們會發現薛丁格原先那不幸的貓其實已經死了。不過，它的一個「近親」仍然活著。

公平地說，摩爾定律的含義存在一定程度的模糊性已經很長一段時間了。戈登·摩爾本人在1995年表示：

“摩爾定律的定義已經演變成幾乎涵蓋了與半導體行業相關的所有內容，當這些內容在半對數紙上繪製時，大致呈一條直線。回顧其起源以便限定其定義，我有些猶豫。”

我們試著總結一下：

節點縮小將持續一段時間，速度會放緩，但成本會越來越高。然而，摩爾定律不僅僅是關於縮小組件的。過去已經有其他方式去“將更多組件壓縮至集成電路”，並且未來仍將繼續出現這樣的方式，包括摩爾所說的“設備智能”和“用小型功能構建大型系統”，這些方式將繼續在一段時間內支持（修訂版的）摩爾定律。最後，最有可能終結摩爾定律的是經濟學，而非物理學。

摩爾之後

那麼，當節點縮小、小晶片、堆疊和其他改進來源帶來的收益真正結束時，會發生什麼？我們應該持悲觀態度嗎？科技「進步」會戛然而止嗎？

這張來自英偉達首席科學家Bill Dally在2023年透過IEEE Spectrum發布的幻燈片講述了一個不同的故事。

在過去十年中，「單晶片推理性能」提高了1000多倍，其中只有2.5倍直接來自流程改進。

“要維持摩爾定律的進步，需要投入數十億美元的投資，進行一些非常複雜的工程技術，並帶來一系列國際問題。然而，所有這些僅僅為英偉達GPU性能提升貢獻了一小部分。”

實際上，單單「數位表示法」帶來的效能增益已經超過了製程改進帶來的改善10倍以上。

當然，這與以英偉達執行長黃仁勳命名所謂的黃氏定律（Huang's Law）有關：

黃氏定律是電腦科學和工程領域的一個觀察的結果，即圖形處理單元（GPU）的技術進步速度遠遠超過傳統的中央處理單元（CPU）。

也許像數字表示和更複雜的指令這樣的增益是「一次性的」。它們不是摩爾定律在50多年帶來的那種重複的、一致的「指數」成長模式的一部分。也許人工智慧是如此之新，以至於這些巨大的收益變得令人期待。

然而，這種看法忽略了建立在這些製造流程之上的整個現代計算堆疊的深度、複雜性以及相對的「新穎性」。儘管機器學習屬於新領域，但整個計算堆疊的其他部分也不算陳舊。

07 超越摩爾

《經濟學人》在2016年11關於摩爾定律終結的文章中使用了一個多次重複的類比：

「如果汽車和摩天大樓自1971年以來以這樣的速度發展，現在最快的汽車速度將達到光速的十分之一；最高的建築將達到月球的一半。”

《經濟學人》指出，進步將由三個領域的進步來定義：軟體（以DeepMind的AlphaGo為例）、雲端以及新架構。

最近，David Patterson一直在談論「電腦架構的新黃金時代」（請參閱David Patterson和John Hennessy的圖靈講座連結筆記）：

「Dennard縮放的終結、摩爾定律的終結以及標準微處理器效能增益的減速，並不是必須解決的問題，而是一旦認識到它們，就能帶來驚人機會的事實。在未來十年裡，我們將見證計算機結構領域的“寒武紀大爆炸”，這對學術界和工業界的計算機架構師來說是令人激動的時代。”

當一個晶片上有數千億個電晶體時，仍有​​很多很多機會可以探索使用它們的新方法。

讓我們回到汽車的類比。沒有汽車版本的摩爾定律，汽車的速度沒有像1971年那樣提高數百萬倍，但在其他一系列重要指標方面，它們已經獲得了巨大的提升；如安全性、舒適性、可靠性等。

即使沒有縮小組件​​，電腦的發展前景也遠遠超過汽車。我們可以期待摩爾定律以各種形式終結，並對未來的許多機會持樂觀態度。（半導體產業縱橫）