“我知道大傢都在爭論‘摩爾定律’（Moore’sLaw）是否死？答案是No！”北京時間9月28日凌晨，IntelInnovation2022開幕活動上，英特爾現任CEO帕特·基辛格（PatGelsinger）聲嘶力竭地表示，“摩爾定律”沒有死，它還活得好好的（AliveandWell）。
圖片來源：摩爾定律（Moore’s Law）提出者英特爾創始人戈登·摩爾展示晶圓（圖片來源：AP）
然而一周前，英偉達（NVIDIA）創始人兼CEO黃仁勛卻表達截然相反的觀點。黃仁勛表示，以類似成本實現兩倍業績預期對於芯片行業來說已成為過去，“摩爾定律已經死。”
兩傢芯片巨頭將“摩爾定律”的爭論和分歧的熱度帶到最高點。畢竟，除英特爾還保持最後的“倔強”外，更多的人都認為“摩爾定律”已不再適用於當下。
半個多世紀前，“摩爾定律”預測，每隔18-24個月，芯片的晶體管密度就會增加一倍。
然而，隨著人工智能（AI）、新的非矽半導體材料、光電量子等新技術的加速，以及半導體工藝和體系結構的改進，近年來，大傢逐漸對於“摩爾定律”是否延緩或失效話題產生一定分歧，從而誕生出多種技術演進方案。
同時，為提升集成電路PPA——更高的性能，更低的功耗，更小的面積（成本），即使實現晶體管堆積數量的增加，性能的提升，但是成本的飆升、高昂的價格讓越來越多的企業停下對先進制程的追逐，思考摩爾定律本身的合理性。
EDA（電子設計自動化）軟件公司新思科技中國區副總經理朱勇對鈦媒體App表示，如果想讓“摩爾定律”回到之前的速度，需要從整個半導體系統層面去進行提升，包括體系架構、效率、算法軟件、響應速度、客戶體驗等。
2015年，摩爾定律50周年之際，退居幕後做慈善的戈登·摩爾（Gordon Moore）接受紐約時報專欄作傢托馬斯·弗裡德曼采訪時直言：“摩爾定律”不會永遠持續下去。
最新“摩爾定律”預測圖（來源：英特爾官網）
為什麼“摩爾定律”存在爭議？
1965年4月19日，時任仙童半導體研究負責人、後來成為英特爾聯合創始人之一的戈登·摩爾，在《電子學》（Electronics）雜志上發表論文，預測集成電路芯片上可容納的晶體管數目，每隔18-24個月便會增加一倍，微處理器的性能提高一倍，或價格下降一半。（註：“摩爾定律”在1965年預測集成電路密度翻倍所需的時間是一年，1975年他將這一速度修訂為兩年翻一倍。）
後來，該預測被命名為大名鼎鼎的“摩爾定律”。
過去57年，“摩爾定律”為算力乃至生產力的發展作出巨大貢獻，同時也讓整個信息技術實現全面的迭代和更新，成為科技創新、乃至於經濟學的定律。
不管有多少爭議，毫無疑問的是，摩爾的預測能力在半導體產業的中早期（2000年之前）至少持續20年，推動整個集成電路產業的發展。
從行業角度來看，業界一直遵循這一定律，隨著年份推移而指數型尺寸微縮，從而誕生出90nm、65nm、45nm、32nm、28nm——每一代制程節點都能在給定面積上，容納比前一代多一倍的晶體管。
2000年之前，每一代芯片的性能提升來自兩個方面：一是按照Denard（登納德）微縮效應，每代芯片的頻率提升帶來40%的改進；二是每代芯片晶體管密度提升帶來的體系結構的改進符合波拉克法則，即平方根級別的提升，達41%。將這兩方面的性能提升疊加，最終得到1.97倍，於是每代會有差不多一倍的提升，而且，芯片晶體管密度的“摩爾定律”可換算成性能的“摩爾定律”。
實際上，芯片性能的提升主要涉及半導體工藝和體系結構的改進。性能提升的同時，能耗也在提升。
但如今，Denard微縮效應遇到元件物理的瓶頸，早已失效，單核性能的提升沒法純粹依靠主頻的提升。
於是，行業內出現多核處理器、AI 芯片、專用集成電路（ASIC）或FPGA（現場可編程門陣列）芯片等，以提升芯片吞吐量性能，而非單個核心的計算性能。
2019年8月，美國 AI 芯片獨角獸Cerebras Systems公司發佈首顆晶圓級芯片WSE，在46225平方毫米面積上集成1.2萬億個晶體管。其2021年推出的二代WSE-2更進一步，采用7nm制程，創下集成2.6萬億個晶體管的新紀錄。
如今，“摩爾定律”已經越來越偏離最早的預測。
1971-2019年每個微處理器的晶體管數量，2019年Cerebras芯片偏離摩爾定律發展（來源：Eric Martin/medium）
一個很明顯的事實是，14nm以下先進節點之後，晶體管密度的增速在放緩，芯片主頻的提升速度變慢，性能的改善越來越難。2005年之前的20年裡，微處理器的性能提升近1000倍，也就是每兩年提升一倍。但之後的十多年，芯片性能並沒有達到這個速度。
“從定律狹義角度來說，摩爾定律確實是死。”國內通用GPU高端芯片設計公司天數智芯CTO呂堅平對鈦媒體App表示，因為摩爾定律的定義是集成電路在單位成本及功耗變動不大的條件下，晶體管數目提升一倍。也就是說，摩爾定律的精神在於集成電路性價比成本提升。但目前的發展已經走到性價比裹足不前，深知下降，顯然已經不符合該定義。
與呂堅平有類似想法的還有黃仁勛。在黃看來，隨著芯片架構變得更加復雜，制程工藝越來越先進，矽晶片變得更加昂貴，而英偉達GPU和系統體系的發明，可以克服成本和通貨膨脹問題。
“RTX 3090Ti，一塊2000美元的顯卡。在如今通貨膨脹的情況下，現在以900美元的價格出售，並且仍然提供更高的性能，這是非常令人驚訝的。英偉達可以克服通貨膨脹，幫助行業、幫助計算、幫助遊戲玩傢克服通貨膨脹，通過全棧創新、架構創新等。”黃仁勛表示，如果你想在15年、20年後進行大規模運算且實現成本節省，加速運算是通往未來之路。
黃仁勛在9月20日GTC 2022大會上表示，其最新臺積電5nm（4N）工藝的Ada Lovelace架構GPU產品，能夠集成760億個晶體管和超過18000個CUDA核心。
根據美國喬治敦大學沃爾什外交學院安全與新興技術中心（CSET）發佈的研究數據顯示，臺積電一片采用3nm制程的12英寸晶圓，代工制造成本約為3萬美元，約為5nm成本1.7萬美元的1.75倍，也是7nm的3.21倍。在裸片（die）面積不變（即升級架構，不增加晶體管數量）、良率不變的情況下，未來蘋果A17處理器如果采用3nm制程，成本或將上漲到154美元/顆，是iPhone第一大成本零部件。
除工藝節點成本高昂外，電子設備性能體驗也隨時間出現衰退。朱勇告訴鈦媒體App，從人們的體驗來說，如果芯片隻做制程工藝提升，不做任何優化，性能體驗提升並不會出現質的飛躍。“它不止是工藝節點的問題，你得從整個芯片半導體與集成電路架構裡面去看。”
但在英特爾看來，“摩爾定律”不會結束，也不會因為經濟效益不足而受阻。
2007年，英特爾聯合創始人戈登·摩爾與時任公司首席技術官、現任CEO Pat Gelsinger合影（來源：英特爾官網）
基辛格28日演講中提到，英特爾正在推進制造工藝的進步，例如采用新的光電封裝技術和RibbonFET架構，在每個芯片上繼續塞進更多的晶體管。
英特爾公司執行副總裁Sandra Rivera此前接受鈦媒體App采訪時表示，工藝節點和成本確實是一個重要問題，所以在“摩爾定律”之外，英特爾認為主要增加的價值來自於軟件。“軟件可以是一個加成的乘數，基於我們在這些流程節點上的創新基礎上來進行加成。”
朱勇認為，無論是基辛格，還是黃仁勛的說法，都展現當下芯片企業對於技術演進方向的不確定性，以及企業自身對於公司最匹配的戰略方向考量。從英特爾角度來說，它一直引領技術前進方向，摩爾定律並沒有失效；而黃仁勛的說法，是預測GPU將推動AI性能實現逐年翻倍，這不僅包含工藝節點，還有系統體系、軟件算法、接口設計、數據傳輸等實現指數級提升。從系統角度來講，兩者觀點並不矛盾。
“我們希望從今天的單個封裝上容納大約1000億個晶體管開始，到這個十年結束時實現在單個封裝中加入一萬億個晶體管。”基辛格直言，摩爾定律至少在未來的十年裡依然有效。
到底要拯救，還是顛覆“摩爾定律”？
半導體產業作為數字經濟的基石，也是一個國傢的綜合科技實力，如今已不斷催生出人類社會的全方位持續性變革。
“我認為摩爾定律不能超越，隻能繞開它。”中國工程院院士毛軍發在2022世界半導體大會上表示。
後摩爾時代三大業務方向的具體技術（來源：鈦媒體App編輯整理並制圖，大部分為英文）
目前業內對於所謂“後摩爾時代”有三大業務方向：More Moore （深度摩爾）、More than Moore （超越摩爾）、Beyond CMOS （新器件），主要在學術、產業兩方面進行探索。
其中在學術方面，近年來，學術界在晶體管方面做出諸多探索，從而繞道解決“摩爾定律”延緩問題。
例如，2012年，日本產業技術綜合研究所開發出3nm平面無結型矽基晶體管。2016年，美國科學傢推出1nm平面硫化鉬晶體管。
如今，“摩爾定律”已進一步發展到亞1納米級別。2022年3月，清華大學集成電路學院任天令教授團隊在英國《自然》（Nature）雜志上發表一篇論文：利用石墨烯薄膜超薄的單原子層厚度和優異的導電性能作為柵極，科研團隊首次實現長度為0.34 納米 (nm) 柵極長度的石墨烯晶體管，並具有良好的電學性能。
要知道，0.34nm大約隻是單個碳原子大小。所以這意味著，利用新的半導體柵極材料，曾經放在你手掌中的電子元件，未來可能會變成原子，從我們的世界裡面消失，甚至芯片無法被人類所觸碰到。
柵極是一種開關晶體管的芯片組件，是衡量晶體管尺寸的關鍵指標。“在未來，人們幾乎不可能制造小於0.34nm 的柵極長度，”任天令教授接受采訪時表示，“這（0.34nm）可能是‘摩爾定律’的最後一個節點。”
相對於學術界的不計成本，多位行業人士認為，企業端、產業端擁有很強的市場需求，對於“後摩爾時代”的落地應用則更為實際，擁有更多的價值。
在這其中，新思科技（Synopsys）提出的SysMoore，以及黃仁勛提出的Huang‘s Law（黃氏定律）成為行業比較有共識的兩條新路徑。
朱勇告訴鈦媒體App，SysMoore並非是顛覆或打破“摩爾定律”，而是新思科技看到時代和技術不斷變革、數字化進程的加速、AI 大數據應用，對於算力需求越來越變成萬億量級，整體性能訴求已經超過單個工藝節點兩年翻一番的預測。
“SysMoore的核心在於芯片生命周期管理（SLM）。從整個數字化、智能化需求以及軟件的功能性、安全性為出發點，從系統層面考慮、統籌並提供一整套完善的解決方案。”朱勇表示，相比幾十年前，如今人們對芯片體驗的期待值更高，不止是軟件層面，還要讓產品達到足夠的差異化，體現出優勢，或是定制最優芯片架構。而在這其中，SysMoore與系統復雜性的創新技術相結合，形成一套新的芯片設計體系。
毛軍發在2022世界5G大會上表示，SysMoore從矽晶圓、晶體管、芯片、系統硬件到軟件和服務，每個環節都可為構建更復雜、性能更高 、能耗更低而成本更優的電子系統做出貢獻。基於SysMoore，電子系統性能和功能復雜度增長曲線有望重回指數型增長。
同時，黃仁勛提出的Huang‘s Law——GPU將推動AI性能實現逐年翻倍，也引發市場關註。
“人們必須要意識到的一件事是，摩爾定律稱晶體管技術一代比一代成本越來越低，但實際上，摩爾定律還沒結束，先進技術（成本）卻越來越昂貴。”黃仁勛對媒體表示，之前摩爾定律強大的原因在於，它是在一個“食物鏈已經結束的時代”創造出的概念——當時美國不斷加息導致經濟衰退。
他強調，英偉達認為，全棧加速計算讓定律延緩獲得一個新的發展機會。黃仁勛提到，基於 AI 技術，如今英偉達推出的最新微處理器速度和能效，比2012年更快、更高效許多倍。
Arm機器學習部門營銷副總裁丹尼斯·勞迪克 (Dennis Laudick) 表示，過去的三到五年裡，機器學習網絡的效率已經提高幾個數量級。
呂堅平認為，AI 技術其實是一個解決計算問題的“范式”。AI 是可以用來繞過摩爾定律的失效或衰微的一種方法。
此外，學術界也有人修正“摩爾定律”。
2007年，微軟研究院名譽研究員戈登·貝爾（Gordon Bell）提出Bell’s Law，以計算機的分類與價格為基準，預測每一代（class）集成電路有10~15年生命周期。
“摩爾定律帶來的不是一場競賽。”英特爾高級院士Mark Bohr在此前的一場活動上表示，可能未來某一天會達到物理極限，但像1990年那樣推進光刻技術實現晶體管增長突破，如今已不會再重演。
Sandra Rivera對鈦媒體App表示，從整個 AI 流程來看，無論是數據的導入、訓練、推理，到最後的部署都存在著大量的市場機會，而英特爾在所有的平臺上都有 AI。因此，英特爾擁有完全的能力，已經做好充分準備去利用這些機會。
“摩爾定律”未到終點
“半導體技術產業是經過長年累月的基礎科學積累、研發積累、人才積累、技術積累，才有今天的地位。”朱勇直言，僅僅借助繞道“摩爾定律”方式，芯片技術很難實現“彎道超車”。
在朱勇看來，要想拯救“摩爾定律”，核心還是要從整個半導體系統體系中解決需求問題，而非單獨依靠 AI、Chiplet（小芯片）、FD-SOI（全耗盡型絕緣層上矽）、量子光電等技術。“實際上，先進工藝對我們日常生活的影響有限，28nm就能滿足絕大部分日常應用的需求。”朱勇表示。
隨著數字化、電氣化、智能化迅猛發展以及算力需求日益提升，中國46萬億數字經濟中，從日常的電腦、手機、智能汽車等個人消費品，再到人工智能、雲計算、 大數據、新能源、物聯網、信息安全等重要產業，均無一例外地以半導體產品作為硬件基礎。由此導致半導體產品門類愈加繁多，產業鏈分工愈加明細，系統化特點愈加明顯。
以新能源和儲能行業為例。朱勇對鈦媒體App表示，隨著今年缺水限電困擾，儲能行業出現高增長趨勢。實際上，儲能本質是將電力“保存”，然後自由調度，通過數字化技術讓整個電力能源能夠最優使用。而在這其中，算力和集成電路扮演著重要作用，芯片的性能提升、功耗降低、成本降低，可以推動儲能行業發展。
格芯中國區總裁Americo Lemos曾表示：“在價值650億美元的代工行業中，25%的市場遵循傳統摩爾定律，適合高密度、高速度的數字應用。
75%的市場將由5G、AI和雲計算、物聯網、自動駕駛等新興應用領域占據。”
在呂堅平看來，我們可以視“摩爾定律”為人類在計算能力提升的一個階段。
“在半導體興起之前，我們走過數個世紀，用算盤，計算尺等計算工具等階段，甚至在半導體時代，我們也走過不同晶體管的設計到今天的CMOS。每個階段的算力成長並非一直是指數的成長，而是像個S型曲線，成長由高速提升逐步走向停滯。但每個階段結束之前，都會有新的階段的興起。”呂堅平對鈦媒體App表示。
呂堅平認為，現今以CMOS（互補金屬氧化物半導體）為主的“摩爾定律”的終點，將會是下一代計算時代的開始。但比如Chiplet是半導體封裝技術，而量子，光電以及類腦等能不能在性能，通用性，以及經濟效益上取代摩爾定律，還未有定論。
中國電子科技集團公司工程師陳昊今年8月在《中國集成電路》雜志上指出，後摩爾時代將主要表現為三大發展趨勢：一是面向邏輯與存儲的先進數字半導體產品的三維異構集成化，二是極多功能泛模擬產品的復雜異質集成化，三是利用雲端數據中心、終端綜合識別傳感應用，半導體產業與產品的持續多樣化。
當近幾年，人們希望突破馮·諾依曼架構和超越“摩爾定律”，衍生出很多新的名詞，比如存算一體、通用 AI 芯片、加速處理器等。
這意味著，隨著時間的推移，性能的指數提升和能耗的指數下降不能永遠持續。
2016年1月3日，戈登·摩爾 86歲生日活動時，他站在計算機歷史博物館“摩爾定律”面前接受媒體拍攝（來源：道格拉斯）
2003年IEEE 國際固態電路會議 (ISSCC)上，戈登·摩爾修正“摩爾定律”，提出性能翻倍的時間會延長，但半導體產業的增長速度仍然遠超幾乎其他所有產業。
學術界謹慎預測，“修正的摩爾定律”還可以持續20年。
“現在這個時候，需要整個產業鏈一起配合，微縮工藝要提升，需要光刻機，需要把它提升到能更精細地刻畫這些特征尺寸的層級。”英特爾中國研究院院長宋繼強表示，摩爾定律的進展不是一傢之力，但是如果大傢都相信摩爾定律，它仍然能夠以一定的節奏延續下去，仍然是會不斷有新的技術湧現出來。即使在現在CMOS工藝下，還是可以推進到2nm以下。
朱勇對鈦媒體App表示，至少短期內，“摩爾定律”還會繼續發展，當然不排除有一個革命性的技術來推翻定律。
“我相信，可能5年、10年之後就會有突破性革命技術誕生，比如量子、光電、新的化合物等，完全推翻我們以前用矽做芯片。但現在這個階段，矽芯片‘摩爾定律’還是會往前走的，因為這是我們一個重要的技術迭代的媒介與平臺。”朱勇表示。
這意味著，當下，盡管“摩爾定律”還沒死去，但人們已經在尋求“摩爾定律”放緩下新的技術創新。