国外的彭博社、路透社也都马上紧跟，发了文章介绍华为的新定律，说华为宣布芯片技术取得了突破，将缩小与台积电的差距。 准确说它可能也不该叫定律，而更像一套工程方法论，一个新的坐标系。但它也是中国芯片在往前冲的过程中，总结出来的宝贵的体系化干货。 1965年，英特尔的戈登·摩尔预测集成电路上的晶体管数每两年翻一番。这个预测后来变成了整个半导体财产的发展节拍，所有人按这个节奏走了几十年。道理很简单，晶体管越小，运算越快，也就更省电更便宜。 因为这就好比一裤衩子，小到一定程度电子就兜不住了，兜不住就窜，然后就漏电，电压下不去。继续缩小不是不行，但性能提升越来越有限。 完事儿这玩意还费钱，造一颗2纳米级别的芯片，光设计成本几亿美元起步，再加十几亿的EUV光刻机折旧，摊到每片晶圆上，单位晶体管成本有时候反而更贵了。 这个其实是等效制程，虽然物理上确实做不下去了，但通过通过各种骚操作，改良工艺设计、优化结构，性能上还是可以提升的，把提升后的性能等效成摩尔定律算出来的数字就行了。 至于没法等效的，也通过封装技术来尽量拉高性能，比如AMD搞大芯片拆分的Chiplet，苹果M系列上也用了统一内存架构，大家是各有各的高招。 τ越小，0和1切得越快，频率越高，芯片就越快。所以这摩尔定律说白了，本质也是靠缩小晶体管尺寸，同等面积里塞进更多计算单元，来让运算时间变短，提高效率。 比如在器件层，τ可以是晶体管本身的开关延迟，靠优化沟道材料、栅极结构来压缩。 而在电路层，τ则是逻辑门之间的信号传播延迟，靠缩短走线、降低RC负载来优化。 至于在芯片上，τ主要指片上网络和存储访问延迟，靠高带宽内存、近存计算来减少。在最后的系统层面，芯片与芯片之间的通信延迟也是τ，靠光互连、统一总线架构可以缩短。 生产经验表明，对于功耗受限的移动设备，a约为每年1.3倍；对于安全关键型自主系统，约为每年1.5倍；而对于人工智能工作负载，由于吞吐量直接转化为经济价值，a可高达每年10倍。 总结就是，τ定律不是华为突然发明了什么黑科技，而是给行业里已经存在的各种技术找了一个统一的解释框架和优化坐标。 但今年下半年的新一代麒麟芯片，目标直接拉到了3.1GHz，2029年目标到了4GHz。咱就单从纵向上比较，可以说这τ定律确实发功了，的确有提升。 简单来说，传统芯片基本就像一张摊开的山东煎饼，所有逻辑单元都铺在同一个平面上。门电路A要跟B通信，就得在平面上拉线。 把原本摊在一个面上的逻辑电路，折到上下两层甚至更多层里去，原来需要绕一大圈的线，现在直接坐电梯，线变短了，信号等待时间就少了，功耗也跟着降，怎么折都省电。 按官方数据，光靠这一手折叠，在没换工艺的情况下，新一代麒麟芯片的晶体管密度从155 MTr/mm²跳到了238 MTr/mm²，P核能效提升41%，最高频率提高13%。路线图拉到2031年，等效制程能达到1.4nm。 不过一位芯片行业的工程师向我们介绍说，由于华为的晶体管密度计算算法和行业主流有所差别，换算过来大概对应台积电5纳米到3纳米之间的水平，跟三星3纳米有的一比，暂时还比不过台积电的3纳米。 原商汤智能财产研究院院长田丰在接受媒体采访时就提到，RC延迟本身是半导体物理里的常见概念，Intel、台积电、三星的先进封装路线，同样在压缩互连RC延迟。 台积电的SoIC、Intel的Foveros、三星的X-Cube，本质上也都是在想办法用堆叠缩短信号的等待时间。即便技术细节不一样，也说明不是只有华为一家在做折叠。 说白了，后摩尔时代大家都意识到光卷纳米数不够用了，各家其实都在往类似的方向摸，但关键是此前没有人专门把它提炼出来，站在IEEE的讲台上喊一嗓子说这是个定律。 所以再说一遍，τ定律不是发明了新的物理原理，它的贡献在于把行业里已经存在的这些方向，系统化成了一个统一的框架。 至于名字应不应该叫定律，那我觉得其实也不重要（因为摩尔定律严格来说也不算定律而是经验），重要的是这个思路本身成不成立。 说实话，华为被制裁六年，没有EUV光刻机，在有限工艺上硬是把封装架构、跨层布局、散热管理、供电分配、系统协同这些内功练了出来，量产了381款芯片，覆盖了手机、AI、汽车、一众基础设施。 而且如果未来有一天EUV光刻机真搞出来了，麒麟芯片的底座能换成更先进的工艺，到时候华为已经练了好几年了内功可能才会真正释放出来。 以前大家都围绕制程纳米数这一个指标卷生卷死，卷到后来这个数字跟实际已经脱节了，还要用模拟的数字来算指标，这不滑稽嘛。 而在这个τ框架下，每个场景按自己的需求优化τ，这比所有人都只卷纳米数更实际。而且这个思路如果被行业接受，持久影响会比任何一项具体的技术都大。 总之，半导体这个行业，从来不是只有一条路可以走。在所有人都在摸索后摩尔时代方向的阶段，能拿出一套体系化答案本身，就已经是一种能力了。 有了明确的理论方向，有了经过量产检验的技术路线，大家拧成一股绳往一个方向使劲，咱们的芯片财产也许还能迸发出不少人想象不到的潜力。