吉田纯子。他是英特尔公司的创始人之一。1929 年，摩尔出生在美国旧金山，1965 年提出「」，1968 年创办英特尔公司，1990 年被布什总统授予「国家技术奖」。他是科学家与富豪融为一身的双面人。

　　摩尔定律核心内容是集成电路上可以容纳的晶体管数目在大约每经过 18 个月到 24 个月便会增加一倍。换言之，处理器的性能大约每两年翻一倍，同时价格下降为之前的一半。

　　摩尔定律的重要性在于它对现代计算机和电子产品的发展产生了深远的影响。它为半导体工业提供了一个稳定的指导原则，以促进技术的快速发展和成本的降低。这使得计算机、移动设备、数码相机、音频和视频设备等现代电子产品不断升级，功能越来越强大，同时价格越来越实惠。

　　近年来，科技界流传着一种观点：「摩尔定律已经失效」。芯片制造商虽然使用各种手段来跟进摩尔定律的步伐，但还是无法避免摩尔定律的加倍效应已经开始放缓的事实，不断地缩小芯片的尺寸总会有物理极限。2021 年，时任英特尔公司 CEO 的帕特·基辛格公开表达认为「摩尔定律仍然有效」，他预测未来十年摩尔定律将继续保持，甚至更新迭代速度会更快。

　　以下是您需要了解的有关摩尔定律的所有信息：它对处理器意味着什么、为什么人们说它正在消亡，以及公司如何寻找解决方法。

　　根据摩尔定律的法则，如果业界能够在一年内生产出具有 100 万个晶体管的处理器，那么在两年内，就有可能生产出 200 万个晶体管的芯片。

　　这很大程度上与芯片通过工艺节点制造的方式有关。每一个新工艺都应该比上一个更密集，这就是该行业几十年来能够满足摩尔定律预测的原因。那么为什么要一直增加晶体管的数量，而不每年制造更大的芯片呢？因为单个芯片只能这么大。迄今为止大体积制造的芯片最大可达 800mm2，可以轻松放入手掌中。因此，需要更高的密度才能将更多的晶体管放入芯片中。

　　在历史的大部分时间里，晶圆厂能够每一两年推出新的工艺节点，并保持摩尔定律的发展。此外，新节点还提高了频率（有时简称为性能）和能效，因此使用最新工艺通常是公司想要的，除非他们正在做一些基本的东西。

　　业界预计每年都会出现新节点，但到了 21 世纪，一个令人担忧的迹象出现了，即登纳德缩放比例的结束，该缩放比例预测更紧凑的晶体管将能够达到更高的时钟速度，但在 2000 年代中期的 65 纳米大关左右，这一情况不再成立。在如此微小的尺寸下，晶体管表现出了物理学家无法预见的新行为。

　　但与 2010 年代初期世界上几乎所有晶圆厂在 32 纳米左右遇到的危机相比，登纳德微缩技术的结束算不了什么。将晶体管缩小到 32 纳米以下极其困难，多年来，英特尔是唯一一家成功过渡到 22 纳米节点的公司，这是 32 纳米之后的下一个全面升级。直到 2010 年代中期，英特尔的竞争对手才得以迎头赶上，但到那时，行业已经发生了巨大的变化。

　　上图显示了多年来能够在特定年份和特定代中制造行业领先节点的公司数量。这一数字多年来一直在下降，但在 2000 年代末至 2010 年代初似乎趋于稳定。然后，当公司开始意识到超越 32 纳米技术有多么困难时，他们就认输了。当时有 14 家尖端晶圆厂达到了 45 纳米节点，但只有 6 家达到了 16 纳米节点。如今，这些晶圆厂中只有三个仍然处于领先地位：英特尔、三星和台积电。然而，许多人预计三星或英特尔最终会加入倒下的行列。

　　即使是能够开发这些新节点的公司也无法与旧节点的一代又一代的收益相媲美。让芯片变得更密集变得越来越困难；比如台积电的 3nm 节点就没有缩小缓存，这是灾难性的。虽然每一代的密度增益都在下降，但生产成本却越来越高，导致每个晶体管的成本自 32nm 以来一直停滞不前，这使得以更低的价格销售处理器变得更加困难。性能和效率的提升也没有以前那么好。

　　所有这些加在一起就意味着摩尔定律对人们来说已经死亡。这不仅仅是因为未能每两年将晶体管数量增加一倍；问题在于价格上涨、性能遭遇瓶颈以及无法像以前那样轻松提高效率。这是整个芯片行业的生存问题。

　　虽然摩尔定律的消亡无疑是一个日益严重的问题，但每年都会有关键参与者的创新，其中许多人正在寻找完全绕过困扰该行业多年的制造问题的方法。虽然摩尔定律谈论的是晶体管，但摩尔定律的精神只需满足传统的一代又一代的性能改进就可以保持活力，并且该行业拥有大量可供使用的工具，而这些工具甚至在十年前还不存在。

　　AMD 和英特尔的小芯片技术（英特尔称之为「tiles」）不仅被证明能够满足摩尔定律的性能预期，甚至还能满足晶体管的预期。虽然单个芯片确实只能有这么大，但理论上您可以在单个处理器中添加很多很多芯片。小芯片本质上是一个小芯片，它与其他小芯片配对构成一个完整的处理器。AMD 在 2019 年采用小芯片，使该公司在台式机和服务器中提供的核心数量增加了一倍。

　　另一方面，英伟达则自豪地宣布摩尔定律已死，并将一切赌注押在人工智能上。通过支持 AI 的 Tensor 核心加速工作负载，性能可以轻松提高一倍或更多，因此英伟达根本没有触及小芯片。然而，人工智能无疑是一种软件密集型的解决方案。DLSS 是英伟达的 AI 驱动的分辨率升级技术，需要游戏开发者和英伟达双方的努力才能在游戏中实现，而且 DLSS 也并不完美。

　　除了这两个之外，唯一的其他选择是简单地改进处理器的架构，并从相同数量的晶体管中获得更高的性能。历史上，企业很难走这条路，虽然新一代处理器带来了架构改进，但性能提升通常只有个位数百分比。无论如何，芯片设计人员从现在开始可能有必要更多地关注架构升级，因为这不仅仅是一个阶段。