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摘要:本文剖析了为什么摩尔定律会一直发展, 但人们还会继续错误地预测摩尔定律要死的本质原因。
 
1. 关于摩尔定律的话题,我此前就曾撰文。
 
2. 那么最后的结论是摩尔定律是个经济规律, 是一个技术发展,市场扩大,单价降低,利润再回馈到研发的良性循环。
 
3. 但是仔细观察,会发现存在这样一个问题,就是很多业界的大拿,不断预测摩尔定律要死掉,但是摩尔定律从 1965年四月被首次提出来以后,已经五十五年了,一直没死。
 
4. 著名芯片设计专家 Jim Keller 在最近和 Lex Fridman 的一个访谈中, 是这么讲的: "我被告知, 摩尔定律在十到十五年内要死掉。我开始以为这是真的,但是十年以后,人们还是说它在十到十五年内要死掉。然后有一段时间(人们说)它在五年内要死掉,然后又回到十年。后来有一天,我决定,不再担心这个事情了”。
 
5. "然后我加入 Intel, 所有的人都说摩尔定律要死了,我当时想,这好悲哀,(英特尔)就是摩尔定律的公司。但是(摩尔定律)没死,它总是即将要死。你知道,人性总是喜欢那种世界毁灭之类的言论,我们会没吃的了,会没空气了,会没有生存空间了,等等"
 
6. 先把摩尔定律给回顾一下,传统定义是单位面积的晶体管数目每两年翻一番。但实际上它底下有好多不同的技术参数和维度。摩尔定律,2020年和 1980年相比:
 
单个晶体管的成本: 从 0.1 美分跌到 一亿分之一美分,一千万倍的变化。
 
单位面积的晶体管数目: 从每平方毫米一千个,变成每平方毫米一亿个,十万倍的增长。
 
单个芯片上的晶体管数目: 十万,变成三百亿,三十万倍的增长。
 
fab 的成本: 一百万到一百亿美元,一万倍的增长。
 
时钟速度:五百万赫兹到五十亿赫兹,一千倍的增长。
 
这些数据来自 2019年九月 Jim Keller 在加州大学伯克利分校做的一个公开演讲。
 
7. 如果按照单位面积的晶体管数目来算,四十年涨十万倍,大约每两年平均增长 78%, 接近翻番。从芯片设计者的角度看,基本上就是同样数目的晶体管,每两年面积减少到以前的大约 60%。 如果按照单个晶体管成本来算,四十年一千万倍的变化,就是每两年价格变成原来的 45%, 或者说同样的钱两年后可以买 2.24倍的晶体管,这个速度比晶体管密度的增长还稍微要快一点。
 
8. 按照 Keller 的解释, 人们以为摩尔定律就是一件事,晶体管变小,但表面之下有几千个不同的创新,每一个单一的技术创新路径,都有自己的指数增长然后回报递减的曲线, 这个英文叫做 s-curve. 可以看一下这张图。
9. 如果你是那一个单一技术创新路径的专家,过去几年指点江山,非常爽,觉得自己有上帝视角,你可以看得很清楚,同时你也知道,你这个技术路线,还有五到十年就走到尽头了。而替代你的技术路径的创新,有很多潜在的不同方向的选择,很多路径和现有技术路径不是一个范畴,现在的专家不懂很正常。但是这些替代的技术路径,暂时还在萌芽状态,还处于不成熟,相对简陋的状态。现在的专家无法提前看清楚, 所以, 他很自然地就会对周围人,对媒体说, ”摩尔定律还有几年就完了“。但是我们作为旁观者,如果把这个当下的专家的判断,当作金科玉律,并以此指导投资,就必然出问题。
 
10. 比如说,想象一个芯片设计专家,以前一直是做单核处理器的,single core CPU. 很长时间摩尔定律的增长,是靠提高处理器的时钟速度, 从七十年代初的 一个 mega hertz 涨到 2000年的 一个 giga hertz, 涨了一千倍。到1995年的时候,他看得很清楚,处理器时钟速度上升的空间不多了,再过六七年,超过了三个 gigahertz, 要把时钟速度提高,存在可能芯片过热,甚至面临被烧毁的危险,没法更快了。然后他会很自然地说,摩尔定律再过五到十年就死了,时钟速度无法提高了。但他只是一根筋地去想时钟速度无法提高,如果别人跟他说,我们可以用多核处理器,我们可以增加缓存在芯片上的比例,高度并行的GPU 会用于神经网络计算, 2012年十月人工智能图像识别里面有大的突破,2016年 gpu 支持的人工智能机器可以打败围棋世界冠军,这些东西,要给一个 1995年的芯片设计者讲,是鸡同鸭讲,他无法理解,也无法想象的。他就只会像祥林嫂一样地重复,时钟速度无法提高,摩尔定律要死了。
 
11. 再举一个例子,晶体管小型化的过程中,漏电的问题越来越大,原来栅极低下用的是二氧化硅的材料,当晶体管的栅极长度如果缩减到 45 纳米, 会有严重漏电现象,没法在缩小了。 后来在 2007年,英特尔采用了所谓 hi-dieelectric metal gate 高K金属栅极晶体管的技术, 解决了漏电的问题。但是缩小到 25纳米的时候,又会有个短沟道效应的漏电问题,2011年又采用 FinFET 技术解决了这个漏电问题。七纳米以下,现在替代 FinFET 的新的架构叫做Gate-all-around FET (GAAFET)。
 
12. 一个硅原子的直径大约是 0.2 纳米, 七纳米,大约相当于三十多个硅原子, 所以我们小型化到两三个原子的尺度,还有十年左右。如果现有物理尺度小型化到了极限,潜在的替代技术路径还有 :自旋电子学 (Spintronics)的自旋态,基于量子隧道效应的隧道结,等等。就不一定非在物理小型化上面做文章,但仍然实现等价的计算能力的提高。到时候怎么做,走一步看一步就好了。
 
13. 事后看这个技术演变,里面有个很大的误区,就是”事后诸葛亮,事前猪一样“。因为上面提到的不管是 高K金属栅极晶体管的技术, 还是 finfet, 还是 gaafet, 还有现在最新的极紫外光刻技术 euv, 不管是多核处理器,gpu, 还有现在很多创业公司在做的专属人工智能芯片,等等都是若干个技术互相竞争,很多其它技术路径的研发都失败了,只有这几个东西冒头了, 成了最佳选择。在他们成功之前,我们以为摩尔定律已经到了穷途末路,即使对未来有希望,也并不确定下面的出路在哪一个方向,在当时看,未来存在极大的不确定性。但后人看这段历史,以为他们是自然而然设计安排好的,要注定要在某个时间出现的, 这种历史观是不符合实际, 极为谬误的。
 
14. 那会有悲观者来质疑,你怎么可以保证新的技术就比现在的技术更好,更快?
 
这个问题可以这么看:第一,我们每个人已经知道的解决方案,实际上只是冰山一角, 还有很多东西我们不知道。或者说,即使在做这些事的人,他们也不知道可以在这里产生突破。第二,因为晶体管的单价下降,半导体芯片惠及的市场更大,所以最终更多的研发资金会继续投入进来。第三, 参与半导体研发的人员数目更多。第四,通讯费用不断迅速下降,更多人可以共享研究成果,提高合作效率。第五, 研发者使用的的工具本身,不管是软件还是硬件,效率也比以前更高,同样的人和资金,做和以前一样的事,效率要更高了。
 
15. 总之,就是更多钱,更多人,更好的工具,更快的通讯,多个提高晶体管密度的解决方案齐头并进,这些解决方案中冒头的最佳方案,肯定会不断超越以前的解决方案的效率。但是在那个赢家冒头之前,我们很难提前预测哪个方案会胜出。而悲观者,只是看到自己的技术路径的局限,无法看清,也无法全面理解其它的几千个他看不到的创新, 再加上这些早期创新的内在不可预测性,所以从他的视角来看,悲观情绪是非常有道理的。
 
16. 最后再把这个逻辑梳理总结一下:
 
第一,摩尔定律本质是多个技术创新的 S 曲线,后浪推前浪的发展过程。
 
第二,当前 S 曲线的技术路径上的专家,拥有上帝视角,被外行尊敬,感觉良好。
 
第三,这些专家对自己的技术路径的未来五到十年的技术瓶颈局限,非常清楚。
 
第四,因为当下其它多个潜在替代技术创新还在早期,一时看不到明确的十年后的替代方案,所以这些专家的悲观情绪,是非常符合他的有限视角的逻辑的。
 
第五,这里面的关键是:事前很难预测十年后,那个新的技术路径会冒头。绝大部分其它技术路径,要么彻底失败,要么因为不是最佳方案所以不会被广泛采纳。这些失败者的悲观情绪,也是符合他的有限视角下的逻辑的。
 
第六,一旦某个冒头的新技术路径, 他的 S 曲线增长超越老的技术路径, 新技术路径里的专家,将会拥有上帝视角。老专家的预测会很快被人遗忘。
 
第七,新技术路径往往是从一个新的维度发展,但是仍然可以实现芯片的密度和性价比更高的最终目的,继续推动摩尔定律向前发展。
 
第八,因为新技术路径,相对于老的技术路径拥有不同的维度和结构,很难被老技术路径里的专家所提前预测, 理解和迅速接受。所以他们事前的悲观态度,是几乎不可避免的。
 
第九,新技术路径超越老的技术路径,本质是几千个创新的集合中冒头的最佳选择,超越老的系统集合中的最佳选择。而具体的单个创新路径,则无法保证可以成功。这里面涉及到一个重要的概念,叫做 Ensemble Average, 系综均值, 以后的视频会专门展开介绍。摩尔定律, 本质可以看成是多个创新系统的系综均值的不断前进。
 
第十,后人没有全面的历史视角,会误以为新技术路径的冒头是事先计划安排好的,必然的。那么当他发现自己计划好的技术路径遇到了增长瓶颈,处处碰壁, 悲观情绪不可避免。
 
第十一,现在你知道了,为什么那些专家预测摩尔定律马上要死了的观点,是错误的。那么当你看到有人下注,做空摩尔定律,你就知道该采取什么正确的做法了。不管他以前是多么牛的专家,新的技术路径下他的观点价值不大。
 
第十二,因为你知道他的错误的根源在哪里,你知道他为什么会有悲观情绪,你也知道为什么他无法被劝说,所以你不会和他们浪费时间,你会平静地在资本市场上,寻找做多摩尔定律的切入口。
 
17. 下面一段话,据说来自微软的一位名叫 Peter Lee 的高管:
 
“预测摩尔定律要死掉的人数, 每两年翻一番”。
话题:



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王川

王川

212篇文章 311天前更新

1987年考入中国科技大学少年班,1993年获得罗切斯特大学材料硕士学位,1994年获得乔治亚理工学院计算机硕士学位,2008年曾在加州大学伯克利分校金融工程硕士班学习。1994年底开始在北加州硅谷地区工作至今,经验跨越软件设计,房产融资,股票,债券和高科技初创公司天使投资。 王川现在专注个人投资,个人微信号 9935070, 公众号 investguru。

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