摩尔定律作为半导体行业生长的经典纪律，展现了集成电路算力指数级增进对于整个产业链的推翻性传导作用。但随着先进制成工艺所带来的伟大成本投入，维持摩尔定律的收益日渐收窄，厂商也最先刻意放缓手艺迭代的速率。

本文从摩尔定律的内核实质出发，思索在“后摩尔时代”若何掌握手艺开发与产物应用之间的动态平衡。物联网、云、大数据、人工智能的生长为整个半导体产业链带来新的增量应用场景，但差异场景下的盘算需求也对手艺提出了更具象的要求。此外，中国芯片行业在这种靠山下迎来了某种水平的利好。

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摩尔定律是一个半导体行业中的履历纪律，而非客观物理天下中的纪律。

维持摩尔定律，需要在资源研发投入和先进制程带来的收益之间寻找平衡。

增添AI盘算能力、针对场景优化的一体化设计思绪，推动盘算芯片性能不停提高。

摩尔定律逐步失效，某种意义上，给了中国芯片产业追上来的时机。

摩尔定律的提出

半导体行业有一条人人耳熟能详的定律——摩尔定律，它最早是由英特尔(lntel)信用董事长戈登·摩尔( Gordon Moore)在1965年提出的。那时戈登·摩尔正在准备一个关于盘算机存储器生长趋势的讲述，在总结讲述的绘制数据时，他发现了一个惊人的纪律：每个新的芯片大要上包罗其前任两倍的容量，每个芯片发生的时间都是在前一个芯片发生后的18~24个月内。

著名的“摩尔定律”由此降生，它的准确表述是：当价钱稳固时，集成电路上可容纳的晶体管数目，约每隔18个月便会增添一倍，性能也将提升一倍。直观来讲，就是每18个月，同样价钱可以买到的算力翻两番。

准确的说，摩尔定律是一个半导体行业中的履历纪律，而并不是一个类似“牛顿三大定律”一样存在于客观物理天下中的纪律。它所展现的，是集成电路的算力呈指数级增进。

2005年前，Intel CPU处置器的生长速率，基本遵照摩尔定律：

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先进制成的生长随同着伟大的资源开支

摩尔定律逐步失效

在半导体行业，制成工艺的不停迭代，是维持摩尔定律的主要底层驱动因素。现在半导体工艺上所说的若干nm工艺实在是指线宽，也就是芯片上的最基本功效单元门电路的宽度，由于现实上门电路之间连线的宽度同门电路的宽度相同，以是线宽可以形貌制造工艺。现在先进制成已经生长到5nm。

先进的制成，带来两个利益：1）缩小线宽意味着晶体管可以做得更小、更麋集，而且在相同的芯片庞洪水平下可使用更小的晶圆，于是成本降低了；2）缩小线宽可以提升事情频率，缩减元件之间的间距之后，晶体管之间的电容也会降低，晶体管的开关频率也得以提升，从而整个芯片的事情频率就上去了。

先进制成的工艺不停提高：

而先进制成的提高，背后是晶圆厂的不停投入，需要投入大量的资金制作厂房、购置最先进的工艺装备。以量产14nm制成、300nm巨细的晶圆厂为例，总体的投资在100亿美元左右，其中65%的资金需要投入到与晶圆制造相关的装备上，好比光刻机、刻蚀装备、物理气体沉积（PVD）装备、化学气体沉积（CVD）装备等与晶圆制造相关的装备。

制作晶圆厂的开支伟大：

在全球局限内看，头部晶圆代工厂每年的资源和研发投入都跨越百亿美元。台积电作为纯代工厂的头部厂商，2019年的资源和研发投入高达155亿美元。英特尔、三星作为IDM模式（集设计、制造、封装测试为一体的商业模式）的代表者，因有更为重大的芯片设计团队，2019年的资源开支加研发投入划分到达了295亿美元和364亿美元。

头部晶圆厂的资源与研发投入，远大于纯设计类公司（Fabless模式）：

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正是由于要想跟上摩尔定律的措施，需要不停的资源开支投入，每一代制成的提高，都意味着有玩家落伍。现在，7nm及以下的制成工艺，仅台积电、英尔特、三星三家厂商可以掌握。中芯国际已经攻克了10nm的手艺节点，正在进一步缩小与头部玩家的差距。

跟得上先进制成的玩家越来越少：

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纵然头部的3大玩家中，也只有台积电的先进制程是最成熟和稳固的。英特尔已经最先落伍， 从14nm到10nm的研发用了5年（2014-2019）。从14nm最先，英特尔单元面积的价钱就已经最先呈指数级上升，为了控制单元晶体管的价钱，英特尔激进的提升晶体管的密度，带来了严重的良率问题，现在10nm的先进制程仍存在良率爬坡与供应不足的问题，变相提升了产物的成本。

英特尔激进的提升晶体管密度：

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对于头部的晶圆厂来说，一方面，维持摩尔定律，就意味着每年跨越百亿美元的资源投入和研发投入，是一项异常高的成本支出；另一方面，先进制成的大部门场景是在消费电子领域，如手机的高端旗舰机或者条记本电脑，这部门市场加起来，仅占整个半导体市场的25%左右，随着全球智能手机和条记本电脑的出货量已经到达高点并最先下滑，先进制成带来利益是在下降的。

先进制成的需求增进不足：

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由此可见，维持摩尔定律的收益有限，头部的晶圆厂商也最先放缓先进制成迭代的速率，在资源研发投入和先进制程带来的收益之间，找一个平衡，摩尔定律失效了。

随着晶圆厂对先进制程投入的放缓，摩尔定律逐步失效：

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“后摩尔时代”盘算芯片的生长偏向

从上一节的剖析可以看出，“摩尔定律”首先是一条经济上的定律，然后才是工程科学方面的定律。晶圆厂维持摩尔定律，带来芯片集成度翻倍，成本减半，在系统集成商的角度就是性能翻倍，器件集成度翻番。用户端体会到的就是，得手的产物越来越好用，功效越来越壮大，好比手机从年迈大到功效机，再到智能机。用户可以通过购置更先进的处置器，从而获得比购置处置器投入更多的生产效率，或者更好的用户体验；处置器生产商则通过赚到的钱，投入得手艺研发生产更先进的处置器；更先进的处置器吸引更多的用户购置，云云往复。随着行业的生长，先进制成迭代一代的时间维持在18个月左右：若是太慢了，市场饱和，消费者没有换新品的动力，反过来削弱芯片厂和晶圆厂的盈利能力；太快了，手艺提高还没法跨越上一代的积累，也没有最大化上一代芯片的盈利能力，造成投入上的虚耗。

摩尔定律所蕴含的商业纪律：

若是维持摩尔定律的成真相对恒定，或者是不停有更多的新用户付费来摊薄芯片的研发和生产成本，摩尔定律背后的商业纪律可以一直运行下去。但随着智能手机等智能终端的渗透率逐渐饱和，以及先进制成所需要的投入成本呈指数级增添，维持摩尔定律，对于芯片厂商和晶圆厂来说变得越来越不划算。

然而物联网、云、大数据、人工智能等新手艺的生长，对于数据处置数据的需求并没有削弱，尤其是人工智能，需要对大量的图像、文本数据举行处置。为领会决数据增进和算力增进之间的不匹配，芯片设计师们最先寻找新的思绪，其中两种有代表性的偏向是：1）针对AI算法设计高效的并行盘算架构；2）针对应用场景优化软硬件一体的解决方案。

先看AI芯片，现在主流的AI算法主要是深度学习算法， 其底层的算子涉及到大量的并行盘算。在差其余场景下，对于AI芯片又有差其余要求：

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与用于通用盘算的CPU相比，AI芯片是专才，善于并行处置乘加运算。打个譬喻，CPU更像是一名大学教授，可以处置种种庞大的问题，而AI芯片是100个小学生，不能接受庞大的指令，但在乘加这类简朴运算上，100个小学生加起来的盘算效率，远大于一名大学教授。由此可见，AI芯片的设计思绪是通过架构上的创新，增添并行乘加运算的效率，而不仅仅依赖制成的迭代提升盘算能力。

AI芯片解决的主要问题，就是若何在单元时间内，高效的处置只管多的乘加运算。一个“好”的AI芯片，需要在以下几个维度上下功夫：

高吞吐：吞吐率=模子QPS(query per second)，单元时间能完成的模子inference次数，越高示意单元时间内做的推理次数越多。

低延时：模子输出-模子输入的时间差，延时越低越好。

盘算资源行使率高：指的是在相同的盘算单元的情形下，运行AI模子调动的有用的盘算单元，调动盘算单元的若干，和芯片设计的指令集与资源调剂系统有关，同样的盘算资源下，盘算资源的行使率越高越好。

高效的片间互联：现实应用场景的AI模子往往需要跑在多张芯片上，对AI训练芯片不仅仅是停留在单芯片上，还需要片间的互联协议足够高效

高天真性：是否有完善的深度学习的算子支持，可以运行的AI模子越多越好。

易使用：不需要retrain或者量化，直接运行已经训练好的模子。

第二个思绪是针对应用场景做软硬件一体的优化方案，从而最洪水平上施展出硬件的潜力。典型的案例有苹果新宣布的条记本电脑，和亚马逊AWS的服务器。

苹果2020年最新宣布的条记本电脑搭载了自家研发的M1 CPU。除了应用了最先进的制成手艺（5nm）以及内存颗粒封装到芯片上这种架构创新外，与之前Intel的CPU差其余是，苹果的自研CPU针对自家的iOS做了深度的定制优化，在运行程序时的性能更强，响应的，用户端有更流通的使用体验。

2002年，亚马逊的AWS推出了搭载自研Gravition CPU的云服务。基于 Graviton2 的 Amazon EC2 T4g、M6g（资源）、C6g（盘算） 和 R6g（内存） 实例，为种种事情负载提供高达 40% 的性价比提升。基于ARM精简指令集的Gravition CPU 与基于庞大指令集的Intel x86 CPU相比，加倍适合异构盘算。

摩尔定律带我们的启示

距离“摩尔定律”的提出（1965年），已经由去56年了，站在今天这个时点回首，我们会发现摩尔定律已经不能再准确地形貌半导体先进制程的迭代速率了。而这背后蕴含的经济纪律是：维持先进制成迭代需要的成本，逐渐跨越他所带来的价值，因此先进制程迭代速率的放缓，也是顺理成章了。

然而另一方面，先进制成工艺生长的放缓，并不意味着盘算芯片性能生长的放缓。我们依然能看到诸如增添AI盘算能力、针对场景优化的垂直一体化整合等设计思绪，推动盘算芯片性能的不停提高，给用户带来各方面体验的提升。

对于中国芯片行业而言，摩尔定律逐步失效，某种意义上，是一种利好，它意味着国际上领先玩家脚步的放缓，给了中国芯片产业追上来的时机。现实上，先进制成的主要应用领域是在消费电子，28nm/40nm的制成工艺、300nm尺寸的晶元，已经可以知足绝大部门军工、工业场景的需求。随着国产28nm光刻机等一批要害芯片制造装备在未来1-2年内逐步落地，中国将在成熟制成工艺上实现芯片产业链的自主可控。