過去半個世紀(jì)最偉大的技術(shù)預(yù)測正走向終結(jié)，誰來接替它

摩爾定律是過去半個世紀(jì)最偉大的技術(shù)預(yù)測。戈登·摩爾在1965年預(yù)測，集成電路上的元件數(shù)量將每年翻一番。到1975年，集成電路上的元件數(shù)量達(dá)到了驚人的6.5萬個。此時，摩爾修正了最初的表達(dá)：芯片上的元件數(shù)量“每年翻一番”改為了“每兩年翻一番”。這就是此后頗為世人所道的摩爾定律。

從那以后，摩爾定律定義了半導(dǎo)體技術(shù)的發(fā)展軌跡，在很多方面也定義了摩爾定律本身。摩爾定律本來是與經(jīng)濟(jì)相關(guān)的。集成電路是由仙童半導(dǎo)體公司的羅伯特，諾伊斯發(fā)明的，它在一塊很小的方形硅片上將多個晶體管和其他電子設(shè)備用鋁金屬線連接起來。摩爾當(dāng)時是公司的研發(fā)總經(jīng)理，正如摩爾在1965年所寫的那樣，他意識到，有了這些新的集成電路，“每個組件的成本幾乎與組件的數(shù)量成反比”。理論上，芯片上添加的晶體管越多，每一個晶體管的價格就越便宜。摩爾還發(fā)現(xiàn)，在提高芯片上晶體管的數(shù)量方面，工程技術(shù)仍有很大的發(fā)展空間。

? 摩爾定律提出者戈登，摩爾

很快，這些更便宜、更強(qiáng)大的芯片成為了經(jīng)濟(jì)學(xué)家們所稱的通用技術(shù)，催生了多個行業(yè)的各種創(chuàng)新和進(jìn)步。幾年前，經(jīng)濟(jì)學(xué)家將1974年以來美國生產(chǎn)率增長的1/3歸功于集成電路，正是它使信息技術(shù)成為可能?，F(xiàn)在，幾乎所有我們使用的科技產(chǎn)品，從智能手機(jī)到筆記本電腦再到GPS，都是摩爾定律的直接反映。摩爾定律也推動了今天人工智能和基因醫(yī)學(xué)的突破，而且賦予了機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)挖掘大量數(shù)據(jù)尋找答案的能力。但是，摩爾定律作為一個如此簡潔的預(yù)測，基于對每年芯片上晶體管數(shù)量的推斷，是如何推動半個世紀(jì)以來的技術(shù)進(jìn)步的呢？至少在某種程度上需要歸功于半導(dǎo)體行業(yè)。

摩爾定律在預(yù)測什么？

摩爾在1965年發(fā)表文章《把更多組件放在集成電路上》，他寫道，這將會“催生諸如家用電腦、汽車自動控制系統(tǒng)，以及個人便攜式通信設(shè)備等神奇產(chǎn)品”。換句話說，按照他的預(yù)測，把更多的晶體管集成到芯片上，它會創(chuàng)造很多奇跡。

在接下來的幾十年里，蓬勃發(fā)展的半導(dǎo)體行業(yè)、政府以及大量的學(xué)術(shù)和工業(yè)研究人員不斷投入金錢和時間來支撐摩爾定律，這不僅創(chuàng)造了一個自我實現(xiàn)的預(yù)言，而且使它以超乎尋常的準(zhǔn)確性保持著前進(jìn)的步伐。盡管近年來半導(dǎo)體行業(yè)的步伐有所放緩，但如今最先進(jìn)的芯片已經(jīng)集成了近500億個晶體管。

自2001年以來，《麻省理工科技評論》每年都會評選出年度最重要的十大突破性技術(shù)。這十大突破性技術(shù)，幾乎無一例外，都是基于摩爾定律所描述的計算進(jìn)步才實現(xiàn)的。

對于今年榜單上的一些技術(shù)來說，它們之間的聯(lián)系是顯而易見的。比如加入了AI的手表和手機(jī)等消費電子產(chǎn)品;通過改進(jìn)計算機(jī)建模和從全球大氣監(jiān)測系統(tǒng)收集的數(shù)據(jù)，使氣候變化成因變得明確;還有便宜的小型衛(wèi)星。其他上榜的突破性技術(shù)包括量子優(yōu)越性，利用AI發(fā)現(xiàn)新分子，甚至抗衰老治療和個性化定制藥物，所有這些都依靠的是計算能力。

但如果摩爾定律即將終結(jié)，會發(fā)生什么呢？或者，如果就像一些人懷疑的那樣，摩爾定律已經(jīng)終結(jié)，我們失去了這個時代最偉大的技術(shù)引擎，這個世界將何去何從？

“摩爾定律終結(jié)了。到今年這一結(jié)論已經(jīng)無比明確了?！甭槭±砉W(xué)院的計算機(jī)科學(xué)家、并行計算的先驅(qū)Charles Leiserson說。英特爾最新制造的10納米制程芯片于2019年交付，但也已“遲到”了——它比上一代14納米制程芯片晚了5年。Leiserson認(rèn)為，摩爾定律意指技術(shù)進(jìn)步的速度，但“我們已經(jīng)達(dá)不到那個速度了”。近年來，許多其他著名的計算機(jī)科學(xué)家也宣布摩爾定律已經(jīng)終結(jié)。2019年初，芯片巨頭英偉達(dá)CEO黃仁勛就表示同意這一說法。

事實上，摩爾定律是逐漸失效的，而非突然終結(jié)。在過去的幾十年里，包括摩爾本人在內(nèi)的一些人擔(dān)心，隨著制造越來越小的晶體管變得越來越困難，摩爾定律終將完結(jié)。1999年，英特爾的一位研究人員就曾擔(dān)心，到2005年業(yè)界將晶體管的尺寸縮小到100納米以內(nèi)，屆時會面臨

“沒有已知解決方案”的基本物理問題，比如電子在本不該出現(xiàn)的地方游蕩的量子效應(yīng)。

多年來，芯片行業(yè)設(shè)法避開了這些物理障礙。為了更好地控制電子，研究人員引進(jìn)了新的晶體管設(shè)計。當(dāng)可見光的波長不能精確在硅上“雕刻”只有幾十納米長的功能特征時，人們發(fā)明了極紫外光刻。但是技術(shù)進(jìn)步的代價越來越大，斯坦福大學(xué)和麻省理工學(xué)院的經(jīng)濟(jì)學(xué)家計算出，自1971年以來，維持摩爾定律的研究工作量增加了18倍。

同樣，制造最先進(jìn)芯片的硅片廠也變得非常昂貴。一個硅片廠的成本每年增長13%左右，預(yù)計到2022年將達(dá)到160億美元或更多。意料之內(nèi)，計劃生產(chǎn)下一代芯片的公司數(shù)量已從2010年的8家、2002年的25家，減少至目前的只有3家。

盡管如此，作為全球三大芯片制造商之一的英特爾公司并不認(rèn)為摩爾定律會很快終結(jié)。Jim Keller于2018年接任英特爾芯片工程負(fù)責(zé)人，領(lǐng)導(dǎo)著一個由大約8000名硬件工程師和芯片設(shè)計師組成的團(tuán)隊，他的職責(zé)就是讓英特爾繼續(xù)保持生命力。他說，當(dāng)他加入公司時，許多人都預(yù)料摩爾定律會終結(jié)。他回憶起當(dāng)時的想法，如果他們是對的，“那就太悲哀了”，或許他自己做出了“一個非常糟糕的職業(yè)選擇”。

摩爾定律

但是Keller發(fā)現(xiàn)了大量的技術(shù)進(jìn)步機(jī)會。他指出，保持摩爾定律的運(yùn)行可能涉及100多個變量，每個變量都能提供不同的優(yōu)勢，但都有自己的局限性。這意味著有很多方法可以讓芯片上的元件數(shù)量翻倍。比如3D架構(gòu)和新的晶體管設(shè)計方案。

目前Keller似乎很樂觀。他說，在他的整個職業(yè)生涯中，一直有人在說摩爾定律即將終結(jié)。過了一段時間后，他“決定不去擔(dān)心這件事”。他說，英特爾未來10年的發(fā)展速度將會非?？?，他很樂意算一筆賬：650億（晶體管的數(shù)量）乘以32（如果芯片密度每兩年翻一番）就是2萬億晶體管?！斑@是30倍的性能提升，如果再加上軟件開發(fā)人員的智慧，我們可以得到10年快百倍的芯片”，他說。

不過，即使英特爾和其他仍在生產(chǎn)的芯片制造商能夠再生產(chǎn)幾代更先進(jìn)的芯片，每隔兩年就能使用更快、更便宜芯片的日子，顯然已經(jīng)一去不復(fù)返了。然而，這并不意味著計算進(jìn)步時代的終結(jié)。

現(xiàn)在有必要焦慮了？

尼爾·湯普森是一位經(jīng)濟(jì)學(xué)家，但他的辦公室設(shè)在CS AIL-麻省理工學(xué)院龐大的人工智能和計算機(jī)中心，他周圍都是機(jī)器人專家和計算機(jī)科學(xué)家，包括他的合作伙伴萊瑟森。他在一篇新的論文中提出，更好的軟件、算法和專門的芯片架構(gòu)為提高計算性能提供了充足的空間。

一個機(jī)會在于精簡所謂的“軟件膨脹”，就可以充分利用現(xiàn)有的芯片。當(dāng)我們總期望芯片變得更快、更強(qiáng)大時，程序員就不需要為編寫更高效的代碼操心了。而且，有些軟件常常不能充分利用硬件架構(gòu)的改進(jìn)，比如目前使用的芯片中的多核處理器。

湯普森和他的同事們發(fā)現(xiàn)，僅僅將Python（一種流行的通用編程語言）切換到更高效的c語言，就可以使計算密集型運(yùn)算的運(yùn)行速度提高約47倍。這是因為c語言雖然需要程序員做更多的工作，但大大減少了所需操作的數(shù)量，因此程序運(yùn)行得更快。進(jìn)一步優(yōu)化代碼，就能充分利用具有18個處理核心的芯片，使運(yùn)算速度更快。在僅僅0.41秒內(nèi)，研究人員就得到了使用Python需要運(yùn)行7個小時才能得到的結(jié)果。

這聽起來像是一個可以維持技術(shù)進(jìn)步的好消息，但湯普森擔(dān)心，這也標(biāo)志著計算機(jī)作為一種通用技術(shù)的衰落。摩爾定律強(qiáng)調(diào)通過提供更快、更便宜、普遍可用的芯片來實現(xiàn)無差別的技術(shù)進(jìn)步，相反，軟件優(yōu)化和全新的專業(yè)架構(gòu)則有選擇地瞄準(zhǔn)了特定的問題和商業(yè)機(jī)會，往往青睞那些有足夠資金和資源的領(lǐng)域。

事實上，業(yè)界正在轉(zhuǎn)向為特定應(yīng)用專門設(shè)計芯片（尤其是在人工智能領(lǐng)域）。深度學(xué)習(xí)和其他人工智能應(yīng)用越來越依賴于圖形處理單元（GPU），因為GPU可以并行計算。而像谷歌、微軟和百度等公司則正在根據(jù)自己的特殊需求設(shè)計新的人工智能芯片。湯普森表示，人工智能，尤其是深度學(xué)習(xí)，對計算機(jī)能力有著巨大的需求，而專用芯片可以極大地提高其性能。

但代價是，專用芯片的通用性不如傳統(tǒng)CPU。湯普森擔(dān)心，用于通用計算的芯片正在變成一潭死水，而且正在減緩“計算機(jī)技術(shù)進(jìn)步的整體步伐”，他在即將發(fā)表的論文《計算機(jī)作為通用技術(shù)的衰落》中寫道。

卡耐基·梅隆大學(xué)工程與公共政策教授埃里卡·福斯表示，在某個時間點，那些開發(fā)人工智能和其他應(yīng)用程序的人將會懷念由摩爾定律帶來成本下降和性能提高的時代。她說：“也許在10年或30年后，人們將需要一個提供額外計算能力的設(shè)備。”福斯說，現(xiàn)在的問題是，目前通用芯片的繼承者還沒有出現(xiàn)，這需要多年的基礎(chǔ)研究和開發(fā)才能創(chuàng)造出來。對于什么會取代摩爾定律，她說：“現(xiàn)在就有必要焦慮了。人工智能領(lǐng)域確實有一些聰明人，但是他們沒有意識到計算領(lǐng)域長期發(fā)展所面臨的硬件限制。更重要的是，由于特定應(yīng)用的芯片是非常有利可圖的，所以很少有人會去投資新的邏輯設(shè)備和計算方式?！?/p>

2018年，福斯和她在哥倫比亞大學(xué)的同事哈桑，汗和大衛(wèi)·亨謝爾寫了一篇論文，追溯了摩爾定律的歷史，并指出了現(xiàn)在業(yè)界缺乏行業(yè)和政府的合作，而正是這些合作曾推動此前幾十年的巨大進(jìn)步。他們認(rèn)為，“技術(shù)軌跡的分裂和許多新出現(xiàn)的短期私人盈利能力”意味著，我們需要大力增加公共投資，這樣才能發(fā)現(xiàn)下一個偉大的計算機(jī)技術(shù)。

如果經(jīng)濟(jì)學(xué)家是對的，20世紀(jì)90年代末和2000年初大部分的生產(chǎn)率增長是芯片發(fā)展造成的，而2000年中期生產(chǎn)率增長開始緩慢反映了計算技術(shù)進(jìn)展放緩。那么，湯普森說：“這時候我們應(yīng)該投入大量的資金尋找替代技術(shù)。而現(xiàn)在，我們并沒有這么做，這是公共政策的失敗。”

這樣的投資不一定會有回報。量子計算、碳納米管晶體管，還有自旋電子學(xué)，都很誘人。但這些沒有一個是摩爾定律的明顯替代品。不過，我們現(xiàn)在需要研究和投資來找出答案。因為有一個預(yù)測肯定會成真：我們永遠(yuǎn)都需要更強(qiáng)的計算能力。（摘自美《深科技》）（編輯/克珂）