摩爾定律放緩 晶片巨頭集體碰壁
1965 年 4 月，《電子學》雜誌發表了英特爾聯合創始人戈登·摩爾的一篇文章，其中指出：積體電路上可容納的電晶體數目，約每隔兩年便會增加一倍。這篇文章及其預測自此成為傳奇，與大多數傳奇一樣，它在講述和複述中經歷了多次變化。媒體抓住了文章中關於半導體技術將開啟電子內建新時代的論點，並將其提煉成多年來以多種形式呈現的格言。然而，無論以何種形式呈現，它始終被賦予同一個名字：摩爾定律。
誰是摩爾定律最忠實的守護者？這個問題放在十年前，答案几乎是唯一的，除了戈登·摩爾聯合創辦的英特爾，又有誰能擔得起這項責任呢？
自1968年成立以來，英特爾一直與「縮小」一詞密不可分。在最初的四十年內，這是一種高度讚揚。大約每兩年，這家美國晶片先鋒就會推出比前代體積減半的新型電晶體，更多的晶片能夠裝在幾乎相同的矽片上，並以幾乎相同的價格有利可圖地出售。這使得英特爾在記憶體晶片市場佔據了主導地位，而當「記憶體」在20世紀80年代商品化後，它又主導了推動PC革命的微處理器市場。
但在十年後的今天，答案早已不唯一，摩爾定律的信徒越來越少，而英特爾也早已不是晶片產業的先鋒，在連續兩次災難性的季度財報之後，英特爾市值已從1月份的超過2100億美元萎縮至840億美元，甚至低於其工廠和裝置的價值，可以說在這家公司的幾十年歷史中，還從未有過如此艱難的時刻。
新的問題來了，誰能真正繼承摩爾定律呢？
輝達NVIDIA：並行計算才是未來
NVIDIA似乎一直不認可由英特爾創始人提出的摩爾定律。
早在2010年，NVIDIA首席科學家兼研究高級副總裁Bill Dally 在《富比士》的一篇專欄文章中就強調了摩爾定律已死，他表示，平行計算才是未來半導體行業發展的未來。
他認為，摩爾定律預測的 CPU 縮小現在已經不復存在，CPU 性能不再每 18 個月增加一倍。這對許多依賴計算性能歷史性增長的行業構成了嚴重威脅。
公共機構需要更多的計算能力來預測危險的天氣事件並分析長期氣候變化；能源公司需要評估大量的地震和地質資料，以找到從現有儲備中安全開採石油和天然氣的新方法；製藥研究人員需要增強計算能力來設計與特定細胞受體結合的藥物分子；臨床腫瘤學家需要更好、更快的醫學成像來診斷癌症並確定治療方法；心臟外科醫生希望即時直觀地評估受損組織，以確保他們的手術有效。
他表示，行業迫切需要並行計算(Parallel Computing )，是指同時使用多種計算資源解決計算問題，在過程中讓許多指令同時進行的一種運算模式。它的一個基本優勢是可以有效地將更多電晶體轉化為更高的性能，處理器數量增加一倍可使許多程式的運行速度提高一倍，相比之下，序列 CPU 中電晶體數量增加一倍只能帶來非常有限的性能提升——而能耗卻非常高。
更重要的是，並行計算（如圖形處理單元或 GPU）能夠在當今能源受限的環境中持續拓展運算性能。每三年，NVIDIA可以將電晶體（和核心）的數量增加四倍。透過稍微降低每個核心的運行速度，從而提高效率，NVIDIA可以在相同的總功率下將性能提高三倍以上。
簡單概括來說，英特爾代表的CPU已經不是計算的未來，NVIDIA代表的GPU才是真正的未來，在當時來看，是非常激進非常有意思的一個觀點。
多年之後，在加州聖何西舉辦的2018年GPU技術大會（GTC）上，NVIDIA首席執行長黃仁勳登台演講之際，再次以自己的方式否認了一遍摩爾定律，他反覆強調，由於技術的極端進步，GPU正遵循一條屬於自己的法則。
「現在有一條新的法則，」他說，「一條超級加速的法則。」而這條法則被後續追認為黃氏定律。
GPU技術進步的速度有多快呢？在黃仁勳的主旨演講中，他指出，如今NVIDIA的GPU比五年前快了25倍。如果按照摩爾定律的發展速度，它們的速度只會增加10倍。
他隨後透過另一個基準來說明GPU性能的提升：訓練AlexNet的時間。AlexNet是一個使用1500萬張圖片進行訓練的神經網路。他說，五年前，使用兩塊NVIDIAGTX 580顯示卡完成這一訓練過程需要六天；而使用公司最新的硬體DGX-2，現在只需18分鐘——快了500倍。
黃仁勳明確指出，GPU需要一條自己的法則的原因在於：它們受益於多方面的同步進步：架構、互連、儲存技術、演算法等。「創新不僅僅在於晶片，」他說，「而是在整個技術堆疊上。
而自2018年以來，黃仁勳一直重申他的觀點，認為摩爾定律已經走到了盡頭，經常將這一概念稱為「已死」，並在今年早些時候告訴《連線》雜誌：「我們必須拋棄摩爾定律，這樣我們才能思考新的擴充方法。」
黃氏定律並沒有描述的那麼好
但是，有意思的事情來了。
他極力推崇的黃氏定律並不像描述的那麼美好，甚至是一種較為抽象的概念，黃仁勳並未提出一條有具體數字可循的定律，而NVIDIA首席 科學家兼研究高級副總裁Bill Dally後續表示，從 2012 年 11 月到2020年 5 月，NVIDIA晶片在重要的AI 運算領域的性能提升了 317 倍，平均每年提升一倍以上，Open AI 則表示，基於經典的人工智慧圖像辨識測試，性能大約每一年半就會增加一倍。
總而言之，黃氏定律在NVIDIA的宣傳中，比兩年翻一倍的摩爾定律更快，甚至在最近探討資料中心未來發展時，黃仁勳又重申了摩爾定律已經終結的觀點。他認為，在未來10年中，現代化資料中心將會加速發展，並變得更加密集、節能。傳統的每五年翻倍的速度已經結束，而大家所期待的每10年翻倍的情況也變得越來越困難。
摩爾定律確實已經放緩，但黃氏定律能否取代它還要打一個大大的問號。
事實上，NVIDIA的大部分性能改進都與節點轉換密切相關。NVIDIA近期曾兩次在沒有節點轉換的情況下顯著提高了性能——第一次是從 Kepler 到 Maxwell，第二次是從 Volta 到 Turing。儘管NVIDIA擅長從同一節點搾取額外的性能，但也可以看到新工藝節點對NVIDIA整體性能的重要性。
事實上，所謂的黃氏定律在相當程度上是由摩爾定律來推動的，如果沒有電晶體密度的提升，就不會有更強大的GPU性能。如果摩爾定律遇到麻煩——無論是在電晶體縮放方面還是在定義不明確的性能改進方面，黃氏定律也會遇到麻煩，隨著節點轉換效益的下降，AI性能提升的速度也會放緩，而這也正是黃仁勳和NVIDIA自己在近兩年鮮少提及自己定律的原因。
另外，摩爾定律並不只是代表著電晶體密度的不斷提升，其更大的意義在於以更低的價格獲取更強大性能的晶片。簡單來說，如果在相同面積的晶圓下生產同樣規格的IC，隨著製程技術的進步，每隔一年半，IC產出量就可增加一倍，換算為成本，即每隔一年半成本可降低五成，平均每年成本可降低三成多，而這也正是消費電子市場持續繁榮的關鍵之一。
那麼NVIDIA的黃氏定律呢？非營利研究機構 Epoch 發現，2006 年至 2021 年間，GPU 性價比（以 FLOPS/$ 為單位）每 2.5 年增加一倍，比黃氏定律此前預測的要慢得多。
Epoch使用 2006 年至 2021 年發表的 470 個圖形處理單元 (GPU) 模型的資料集，發現每秒每美元的浮點運算量（以下稱為每美元 FLOP/s）每約 2.5 年增加一倍。對於任何時間點的頂級 GPU，發現改進速度較慢（每美元 FLOP/s 每 2.95 年增加一倍），而對於通常用於 ML 研究中 GPU 模型，發現改進速度更快（每美元 FLOP/s 每 2.07 年增加一倍）。
從這一角度來看，黃氏定律或許是AI行業的福音，但這與讓整個半導體行業受惠的摩爾定律有著非常大的差別。因此，NVIDIA並不是繼承摩爾定律的那一家公司。
台積電：極力延續摩爾定律
巧的是，幫NVIDIA代工晶片的台積電，倒是對延續摩爾定律表現出了很大興趣。
早在1998年，台積電董事長張忠謀曾表示，摩爾定律在過去30年相當有效，未來10到15年應依然適用，他表示，半導體產業的特性是「山重水復疑無路」，但一個真相，卻是「柳暗花明又一村」。
而在2019年的Hot Chips 會議上，台積電研究副總裁黃漢森（Philip Wong更是在演講中強調，摩爾定律不僅仍然有效，而且只要採用正確的技術手段，它在未來三十年內仍將有效。
「它沒有死，」他告訴與會者，「它沒有放慢腳步，它甚至沒有生病。」
在黃漢森看來，維持摩爾定律的唯一重要因素是不斷提高密度。儘管他承認時脈速度隨著登納德縮放定律的消亡而趨於穩定，但電晶體密度將帶來更好的性能和能源效率。
據黃漢森稱，只要公司能夠繼續在更小的空間內提供更多電晶體並提高能效，這才是最重要的。短期內，這很可能以傳統方式實現，即透過改進 CMOS 工藝技術，以便製造具有較小柵極長度的電晶體。
而長期來看，二維縮放的放緩也不意味著密度的終結。他指出，即使在 Dennard 縮放定律終結之後，半導體製造領域也出現了許多創新，使密度保持上升趨勢，特別是，應變矽和高 k 金屬柵極技術的使用，隨後是引入 3D 結構的 FinFET。
黃漢森也強調了封裝對於摩爾定律延續的重要性，短期內可以靠2.5D封裝（事實上如今已經在大規模使用），而長期來看，真正的 3D 封裝技術會帶來晶片密度的繼續提升。
在黃漢森，台積電不止一次強調了自己的主張：摩爾定律是一種象徵，作為代工廠的它可以不完全遵循這一定律，但台積電一直在追逐這一定律所指明的方向。
2024年7月，在接受 TechTechPotato 的Ian Cutress 採訪時，台積電工藝技術負責人張曉強（Kevin Zhang）博士表示，只要整體進展順利，他並不關心摩爾定律。
「好吧，我的答案很簡單——我不在乎，」張曉強說，「只要我們能繼續推動技術拓展，我不在乎摩爾定律是否還存在。」
他表示：「（觀察家們）狹隘地基於二維縮放來定義摩爾定律，但這種情況已不復存在。看看我們行業的創新炒作，我們實際上仍在繼續尋找不同的方法，將更多功能和能力內建到更小的外形尺寸中。我們繼續實現更高的性能和更高的能效。因此從這個角度來看，我認為摩爾定律或技術縮放將繼續下去。」
當被問及台積電在漸進式工藝節點改進方面取得的成功時，他澄清說，他們的進步絕非微不足道。台積電強調，該代工廠從 5nm 到 3nm 級工藝節點的過渡使每代 PPA 改進超過 30%，未來會繼續在主要節點之間進行較小但持續的改進，以使客戶能夠從每一代新技術中獲益。
台積電和NVIDIA對於摩爾定律持有兩種截然不同的態度，前者盡全力想要延續下去，而後者卻在不斷否認。
那麼，到底誰才是對的那一位呢？不妨先來看看最初摩爾定律的發明者怎麼說。
英特爾：全力押注18A
與處在上升期的台積電不同的是，英特爾這兩年的的確確在走下坡路，但它似乎從未放棄延續摩爾定律的嘗試。
自2021 年上任 CEO以來，英特爾（前）CEO基辛格就一直強調摩爾定律「依然健康」，他甚至表示，英特爾至少在 2031 年之前可以超越摩爾定律的速度，並推動「超級摩爾定律」，即利用Foveros 等 2.5D 和 3D 晶片封裝技術來增加電晶體數量。
2023年12月，在麻省理工學院的演講中，基辛格被問及摩爾定律可能終結的問題，他表示「我們不再處於摩爾定律的黃金時代，現在的難度要大得多，所以我們現在可能每三年就會增加一倍，所以我們肯定看到了放緩。」
基辛格同時強調，儘管摩爾定律似乎放緩，但英特爾到 2030 年仍能製造出 1 兆個電晶體的晶片，今天單個封裝中最大的晶片擁有約 1000 億個電晶體。這位首席執行長表示，有四個因素使這一目標成為可能：新的 RibbonFET 電晶體、PowerVIA 電源傳輸、下一代工藝節點和 3D 晶片堆疊。他在回答結束時說：「對於所有宣稱我們已死的批評者來說……除非元素週期表耗盡，否則我們還沒有完工。」
而在今年的台北國際電腦展上，英特爾的主題演講更是以人工智慧重現聯合創始人戈登·摩爾重複其最著名的名言之一開場：「任何已經做過的事情都可能被超越。」這是英特爾在追求微晶片霸主地位過程中發出的戰鬥口號，也是摩爾定律的象徵之一。
在演講中，基辛格回顧了 1981 年英特爾 80286（一款包含 10 萬個電晶體的 16 位微處理器）的問世，並強調現代晶片正在尋求容納十億個電晶體，預計到 2020 年，這個數字將達到一兆。
「與黃仁勳讓你相信的不同，摩爾定律依然有效」，基辛格說道，他強調，作為領先的 PC 晶片提供商，英特爾將在AI 的普及中發揮重要作用。
倘若說台積電只是在摩爾定律上拼盡全力的話，英特爾似乎是為此壓上了自己的身家性命。
儘管英特爾近兩個季度表現非常差，甚至於部分晶片都交給了台積電來代工，但它仍然沒有放棄當初的設想，再次強調了在技術規畫藍圖中無數次出現的18A節點。
讓我們回顧一下技術細節，18A 是英特爾加速重回技術領先地位的規畫藍圖中排名第五的生產工藝。英特爾 7 已經在 Alder Lake 和 Raptor Lake CPU 中出現，而英特爾 4 剛剛在去年年底隨著 Meteor Lake 晶片問世，已被放棄的20A，原計畫Arrow Lake CPU 系列一起推出，而18A 節點預計將於 2025 年正式推出。
據瞭解，首批採用 18A 工藝技術的產品將是代號為Panther Lake 的客戶端 PC 處理器和 Clearwater Forest 的資料中心處理器。此外，英特爾代號為 Diamond Rapids 的 CPU 也將使用此節點。在外部客戶中，微軟確認計畫將其用於處理器 ，美國國防部也將在其晶片中使用它，英特爾預計到 2025 年中期將有 8 個 18A 下線（Tapeout），包括內部和外部產品。
「我把整個公司都押在了 18A 上。」基辛格表示，一切都取決於英特爾的 18A 工藝，這是公司有史以來最大的賭注，因為它也給英特爾的財務帶來了巨大的壓力。
事實上，我們已經看到英特爾為了18A節點所付出的代價：糟糕的季度財報，一瀉千里的股價，別說NVIDIA了，就連美國高露潔這家生產牙膏的公司市值都比英特爾來得高。甚至，到了現在連基辛格本人都已經宣告退休。
在很多人看來，英特爾現在是一個鼻青眼腫的拳擊手，18A就是它揮出的最後一拳。
但值得慶幸的是，摩爾定律最初的守護者，依舊想要延續而不是否認它。
誰是摩爾定律真正的繼承者？
這個問題短時間內不會有看到答案的可能性，NVIDIA、台積電和英特爾誰才是正確的一方，我們同樣沒辦法立馬給出答案。
但可以確定的是，只有最堅定的信念，才能笑到最後，亦如當年英特爾果斷放棄記憶體，投身於微處理器的賽道一樣，半導體行業唯一能夠相信的，唯有真正先進的技術。
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