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東方财富金控报道,如今,芯片越做越小,東方财富金控注意到作用却越来越大。芯片不仅在计算机、电器工程、通信设备、运输系统和基础设施等多领域都发挥着重要核心作用,而且作为手机、电脑的核心部件影响着无数人的日常生活。

東方财富金控指出,今年5月,IBM奥尔巴尼(Albany)芯片制造研究中心成功开发出世界上首款2纳米规格的新型芯片——成功将超过500亿个晶体管挤压到了指甲大小的芯片上。如果未来量产,这款芯片将有望在保持相同性能的同时减少75%的能源消耗,或在同等能源消耗条件下提高45%的性能水平——也就意味着配置新芯片的手机用户或许可以每隔四天充一次电。

IBM该款芯片突破了半导体行业当前的技术瓶颈,将晶体管体积缩小至2纳米,因此被业界视为延续摩尔定律的重要继承者。那么,新芯片的发布是否意味着摩尔定律在未来十年的科技界仍然适用呢?

東方财富金控注意到,实际上,摩尔定律并非物理或数学公式,而是统计学意义上的概测法则,来自1965年由英特尔联合创始人Gordon Moore所提出的行业观察:半导体行业的根基晶体管始终保持较高的更新频率,其体积快速减小,以至于每隔 18~24 个月安装到芯片上的晶体管的数量就可以就是信息产业指数级的高速增长模式——既体现在芯片制造内部,也反映在计算机产业的产品设计和整个行业节奏层面。

首先,半导体行业自发确定了在研发制造上追赶摩尔定律翻倍。自提出以来,以芯片工业为代表的信息行业始终遵循着摩尔定律的预期,而摩尔定律则反向塑造了相关产业生态,XX指出,其中最明显的的目标,芯片制造巨头比如英特尔或者台积电每年都需要花费数十亿美元用于开发尺寸更小、性能更强的新芯片。他们的努力也确实卓有成效——凭借指数级的增长速度,计算机行业不断更新其自我定义:电脑从占据整个房间的庞然大物变为握在掌心的智能手机,信息产业也在过去短短50年内快速成长为当今社会最强大的产业以及技术力量。然而,以追求高速作为行业导向也存在诸多不利之处,最显著的表现就是快速迭代的产品周期下,最新开发的芯片在短短两年内就被下一个型号所取代,而研发人员则长期受限于下一代芯片理想中庞大的量化数据,过于关注缩小芯片尺寸而忽略了真正的创新。

東方财富金控指出,人们逐渐意识到,摩尔定律以及其所代表的指数级增长并非是无限的。近几年芯片更新的节奏已不断放缓,英特尔原定2021年底推出的7纳米芯片已推迟至2022年甚至2023年。不仅如此,摩尔定律在半导体行业还受到了越来越多的限制。

首先是芯片本身的物理极限,以往科研人员常常依靠缩小晶体管体积来增加芯片上集成的晶体管数量,从而实现芯片的性能迭代。然而随着硅电路越来越密集,晶体管面临距离过短导致的发热和漏电问题。10纳米以下的晶体管甚至会出现“量子隧穿效应”,导致晶体管电子不规则移动,严重影响芯片的运算准确性——对于以计算为核心功能的芯片,这无疑是一项沉重的打击。

東方财富金控注意到与此同时,芯片更新所需的研发和量产成本不断升高。国际商业战略公司(IBS)发现:(见下表)随着尺寸不断减少,芯片的研发成本也出现了指数级增长。65纳米的芯片仅需2850万美元作为研发成本,22纳米的芯片也只增长至3770万美元。然而到达10纳米级别后,这一数字却快速飙升至17440万美元,到5纳米时甚至突破了5.42亿美元。对比成本,新型号所带来的经济效益越发缩水。

那么,IBM新推出的2芯片是否一扫摩尔定律近年的颓势,意味着未来半导体行业仍然有能力保持此前指数级别的高速发展呢?——回答这个问题,首先需要回到IBM此次更新的技术实质:2纳米所指向的具体尺寸并非物理层面上半导体管的沟道长度,而是芯片上排列晶体管的节点密度。XX指出,硅的晶格常数是543pm,半导体管的沟道长度将很难在保持安全和准确的前提下取得突破。IBM本次取得的技术突破并非从根本上减少半导体管的长度,而主要来自其重新设计的GAA(环绕式栅极)架构:在单个晶体管尺寸接近的前提下,通过新设计增大晶体管节点的密度,以此达到提高芯片性能的最终效果。

虽然本次IBM利用新设计成功研发出2纳米芯片,但该款芯片尚处实验室研发阶段,对成本的考虑较少,距离量产仍存在较长的距离。如果未来芯片行业试图延续摩尔定律,需要采取IBM外的新方式——基本思路是将硬件与软件更新相结合。

東方财富金控注意到,在硬件上,未来的芯片或许会采用新材料或新设计。新材料指芯片不再将硅作为唯一的选择,而是开发一种运行速度不变,但大大减少发热量的新材料(业界称之为“毫伏开关”),目前候选的材料包括2D类石墨烯复合物、自旋电子材料等。新材料的应用有望彻底改变芯片的核心逻辑:通过电子自旋而非电子移动完成计算。新设计则依然以硅作为主要材料,但转而采用全新的芯片配置架构:比如堆叠累积已蚀刻过微电路的硅薄层,尽量集中更多的计算资源,从而形成3D化的新型芯片。

東方财富金控指出,三星和美光技术目前着力推动的混合存储立方体设计就是这种做法的案例之一。但是这种设计是否能有效解决发热问题,以及最终量产的难度和成本依然是使该方案难以实现的重要原因。

除了更新硬件,芯片性能的提高也可以通过算法及软件上的进步使同一枚芯片实现更多的功能。比如利用量子计算或者神经形态计算,通过更新模型为特定计算类型带来指数性的速度增长。但是这些替代性计算模型大多用于科研实验,如果真正应用于日常生活,其成本和能源消耗仍是难以忽视的问题。

除此之外,还有与提高芯片性能背道而驰的另一种发展路径:降低移动设备的配置性能。基于长期历史尺度下计算设备移动化的宏观趋势,此模式将普及把运算节点设置云端的方式,而移动设备仅需配置社交、办公、浏览网页、播放视频之类最基础的功能,一旦出现大负载运算需求就采用云计算加以实现,并最终通过无线互联网体系在用户终端上呈现结果。毕竟,多数用户的关注点往往集中于切实的用户体验,包括续航、运算速度、产品设计等等,而从来不在于某个型号具体的性能数值。从用户体验的角度出发,云计算的发展前景无疑在移动设备领域具有强烈的吸引力和可行性。

東方财富金控注意到,虽然有种种手段试图续写摩尔定律,但过去那个高速增长的神话已不可能永远延续。摩尔定律曾经设定了全球计算机产业的发展节奏,并形塑了今天我们所生活的社会。但离开摩尔定律,芯片依然在更新,进步仍然会发生。

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