在過去一周，圣何塞似乎變成了芯片版的瞬息全宇宙。摩爾定律在其中一個宇宙已經死了，而在另一個宇宙依然“健在且活的挺好”。這兩個宇宙的主宰者分別是英偉達和英特爾。

9月28日，英特爾在和英偉達總部隔著一個圣何塞機場的麥克內里會展中心，舉辦了Innovation線下大會。在主題演講中，英特爾CEO帕特·基辛格(Pat Gelsinger)發(fā)布了13代酷睿處理器Raptor Lake。其中i9-13900K款產品為24核心(8個性能核，16個能效核)，32線程。它們采用的是Intel 7制程工藝和x86高性能混合架構。而且，盡管此前曾提示會漲價，但新一代的最終價格和上一代基本持平。

但外界對當天演講的討論不只停留在新的CPU本身，在發(fā)布這款被基辛格稱為“史上最快最好的桌面處理器”之前，基辛格在演講里首先提到了摩爾定律。

“過去數十年我都處在一個爭論之中，就是摩爾定律已經死了?！彼f?！暗鸢甘?，沒有!”

基辛格對著臺下略顯夸張的張開雙手，背后的PPT顯示出幾行大字：

Moore’s Law: Alive and Well(摩爾定律活的很好)。

“我們期待單一芯片封裝上集成的晶體管從今天的一千億個，到這個十年的末尾達到一萬億個?！彼f。

“在元素周期表被窮盡前我們不會停止，我們會繼續(xù)做摩爾定律的守護者?！?

這段發(fā)言被諸多媒體引用，且被認為是對一周前英偉達CEO黃仁勛在GTC大會后的一段發(fā)言的隔空回擊。

在此前9月21日的2022 GTC線上大會上，英偉達CEO黃仁勛發(fā)布了RTX 40 系列顯卡，公布了全新 GPU 架構 Ada Lovelace等產品技術和服務。在會后的媒體采訪中，當被問到充滿爭議的定價問題時，黃仁勛把其歸結于摩爾定律的死亡。

“今天一個12寸晶圓的價格不是貴了一點而是貴了超級多。摩爾定律死了，它結束了，結束的很徹底。芯片價格會隨時間降低的故事已經是過去時了。計算已經不再是個芯片問題，是軟件和芯片共同的問題?！秉S仁勛說。

這其實已經不是黃仁勛第一次嘗試為摩爾定律送終。黃仁勛認為替代摩爾定律的方案是“加速計算”。也就是依靠AI，服務AI，通過更好的AI技術和針對具體場景更定制化的設計來解決性能提升的問題。

“在摩爾定律失效的當下，如果我們真想提高計算機性能，‘黃氏定律’就是一項重要指標，且在可預見的未來都將一直適用?！痹诮张e辦的GTC中國峰會上，英偉達首席科學家Bill Dally做出上述發(fā)言。

所謂黃氏定律，是以英偉達首席執(zhí)行官黃仁勛(Jensen Huang)名字命名的定律，其預測GPU將推動AI性能實現逐年翻倍。目前來看，雖然或多或少受到硬件與軟件影響，但黃氏定律將穩(wěn)定發(fā)展，小至個人數碼產品中的臉部或語音識別，大至自動駕駛汽車、數據中心等，都受益于黃氏定律。

在半導體的開發(fā)競爭中，業(yè)界普遍認為，以每兩年2倍的速度發(fā)展的摩爾定律即將走到極限。在芯片主戰(zhàn)場轉向于AI領域的背景下，由英偉達提出的黃氏定律得到重視，顯示英偉達在AI計算領域的領先地位。

當前AI計算無處不在，進一步向個人設備、邊緣領域拓展。以智能手機為例，內置芯片搭載的神經網絡引擎就為各項機器學習任務奠定了基礎，如面部識別、自然語言理解、物體追蹤與規(guī)避、手勢和文本識別等。

“在整個GPU芯片設計歷史過程中，隨著工藝的發(fā)展，我們自然而然會放進去更多的計算單元。”英偉達中國區(qū)工程和解決方案高級總監(jiān)賴俊杰告訴界面新聞記者。同時，英偉達依靠架構上的創(chuàng)新，從而使GPU發(fā)展速度和性能提升呈現幾倍、甚至幾十倍的結果。在GPU市場，英偉達GPU芯片的應用早已擴展到了游戲、圖形計算之外，在數據中心的加速計算、AI取得主要市場份額。

不過，雖然基本上是以AI為核心，但系統(tǒng)運作時仍然少不了CPU參與。而Bill Dally坦承，當工程師大幅提升某部分的運算時，其他無法再加快的部分就會成為瓶頸。

Bill Dally于2009年加入英偉達，此前擔任斯坦福大學計算機科學系主任，致力于數據科學、人工智能和圖形學的研究，擁有120多項專利。在英偉達，Bill Dally負責領導一支200多人的科學研究團隊。

Bill Dally稱，英偉達的目標是通過GPU技術的改進，每年將使AI推理性能成倍提升。在GTC大會上，英偉達推出一款超高能效加速系統(tǒng)MAGNet，可以讓AI推理能力達到每秒100萬億次的效率，比目前的商用芯片高出一個數量級。

自從英特爾創(chuàng)始人戈登·摩爾提出摩爾定律以來，全球的計算機和半導體行業(yè)都在遵循這個發(fā)展規(guī)律，該定律的具體內容是，每過大約18個月，集成電路上的晶體管數量就會增加一倍。簡而言之，芯片的性能在兩年的時間內就會翻倍增長，更新?lián)Q代的速度非常快。

摩爾定律為芯片制程的提升帶來了基本準則，這么多年來所有代工廠幾乎都無法脫離它的核心思想，包括全球第一的臺積電，也是在摩爾定律的推動下，才慢慢達到如今的高度。但隨著芯片先進程度的不斷提高，到了5nm時代，摩爾定律似乎要失效了。

目前能夠量產5nm芯片的代工廠只有兩家，除了臺積電之外就是三星，二者的工藝技術不存在太大的差距。但更為先進的3nm芯片，對于它們而言卻是一個不容忽視的難題，因為5nm制程還沒有完全成熟，要想實現3nm的量產可能需要很長的時間。

而一旦這個時間不符合摩爾定律的預期，就說明該定律即將失效，3nm尚且如此，更何況后面的2nm和1nm芯片呢?所以說，在芯片工藝持續(xù)進步之后，摩爾定律也許會迎來極限，到時候各大代工廠的技術提升就會變得非常緩慢。

不過，就在5月17日這一天，國內外媒體傳來消息，臺積電聯(lián)合臺大和麻省理工在1nm芯片領域，取得了關鍵性的進展，或將挑戰(zhàn)摩爾定律的極限。突破1nm芯片?很多人都對臺積電產生了質疑，它到底是怎么做到的?

據了解，麻省理工學院率先發(fā)現通過半金屬鉍制成的二維電極，可以讓集成電路內部的電流變得更大，并且進一步減小電阻，實現趨于極限的能效。這個發(fā)現為1nm制程的芯片打下了基礎，而臺積電則對“易沉積制程”進行了優(yōu)化，成功進入了納米階段。

也就是說，在臺積電、臺大和麻省理工的共同努力下，1nm芯片不再像之前那樣遙不可及，其中的某些技術已被攻克，量產也不是不可能。只是就當下的情況來看，臺積電對此還停留在理論階段，要想真正落于現實，還需要很長的時間。

作為芯片制造領域的絕對霸主，臺積電一直被外界普遍看好，7nm和5nm芯片都是由它第一個完成量產的。而現在1nm芯片也收獲了不錯的成果，進一步證明了臺積電的技術實力，其在芯片代工市場的地位也將變得更穩(wěn)固。

正是由于半導體產業(yè)的不同位置的企業(yè)、團隊的共同推進和成果共享，突破極限的芯片被成功應用，摩爾定律也因此可以繼續(xù)向前推進。

雖然在推動半導體產業(yè)遵循摩爾定律的過程中，很多企業(yè)的投入成為“炮灰”，但從人類挑戰(zhàn)微觀世界極限的角度來看，它們非常值得尊重。

二十多年前，極紫外光刻等技術路線尚在探索中。據記載，1997年業(yè)內就預測2006年芯片特征尺寸將縮小到100納米，而100納米是一種挑戰(zhàn)，因為制造小于100納米線寬的集成電路時，光源波長將大于其特征尺寸，常規(guī)的光學光刻工藝失靈，為此必須尋找一種完全嶄新的光刻工藝。世界各大半導體公司、大學和研究所那時都努力探索研究這種新工藝，如英特爾公司領導的聯(lián)合體采用光源為氙氣的特別紫外線光刻，其波長小于10納米;IBM公司采用X射線光刻，其波長為5納米;美國得克薩斯大學和美國半導體制造技術戰(zhàn)略聯(lián)盟聯(lián)合采用紫外線光刻刻出80納米圖形，同時采用特殊的刻蝕石英掩膜，朗訊公司采用電子束光刻……這些方法復雜、昂貴，需要大批量生產考驗。

當然，最終經受住考驗的那個結果我們這個年代的人已經知曉，但在當時為了實現突破極限、按照摩爾定律推進的“小目標”，整個產業(yè)都勇立在原始創(chuàng)新的潮頭。

不同環(huán)節(jié)共同推進技術發(fā)展

在硅晶上“微雕”一個縮微城市，讓每個電子都帶著正確的指令飛奔，當然不會是光刻機“獨挑大梁”。