只用一周时间，摩尔定律就死了一次又活了回来

子非魚_

　　在过去一周，圣何塞似乎变成了芯片版的瞬息全宇宙。摩尔定律在其中一个宇宙已经死了，而在另一个宇宙依然“健在且活的挺好”。
　　这两个宇宙的主宰者分别是英伟达和英特尔。
- V$ a1 R% X* y. I  r0 x　　9月28日，英特尔在和英伟达总部隔着一个圣何塞机场的麦克内里会展中心，举办了Innovation线下大会。在主题演讲中，英特尔CEO帕特·基辛格（Pat Gelsinger）发布了13代酷睿处理器Raptor Lake。其中i9-13900K款产品为24核心（8个性能核，16个能效核），32线程。它们采用的是Intel 7制程工艺和x86高性能混合架构。而且，尽管此前曾提示会涨价，但新一代的最终价格和上一代基本持平。
　　但外界对当天演讲的讨论不只停留在新的CPU本身，在发布这款被基辛格称为“史上最快最好的桌面处理器”之前，基辛格在演讲里首先提到了摩尔定律。
& ^0 C  M# w/ ]* r　　“过去数十年我都处在一个争论之中，就是摩尔定律已经死了。”他说。“但答案是，没有！”
4 S. S2 S. d/ G  Z6 V　　基辛格对着台下略显夸张的张开双手，背后的PPT显示出几行大字：
6 m4 c! I- ]+ x$ Y- a　　Moore’s Law: Alive and Well（摩尔定律活的很好）。
( ~6 _- n- N" N- F图源：英特尔
　　“我们期待单一芯片封装上集成的晶体管从今天的一千亿个，到这个十年的末尾达到一万亿个。”他说。
　　“在元素周期表被穷尽前我们不会停止，我们会继续做摩尔定律的守护者。”
. `$ Y# b9 m7 o5 W4 q" z　　这段发言被诸多媒体引用，且被认为是对一周前英伟达CEO黄仁勋在GTC大会后的一段发言的隔空回击。
　　在此前9月21日的2022 GTC线上大会上，英伟达CEO黄仁勋发布了RTX 40 系列显卡，公布了全新 GPU 架构 Ada Lovelace等产品技术和服务。在会后的媒体采访中，当被问到充满争议的定价问题时，黄仁勋把其归结于摩尔定律的死亡。
) c4 w3 I5 H$ f　　“今天一个12寸晶圆的价格不是贵了一点而是贵了超级多。摩尔定律死了，它结束了，结束的很彻底。芯片价格会随时间降低的故事已经是过去时了。计算已经不再是个芯片问题，是软件和芯片共同的问题。”黄仁勋说。
* T! ?9 t9 }( \8 u' Q' I　　这其实已经不是黄仁勋第一次尝试为摩尔定律送终。黄仁勋认为替代摩尔定律的方案是“加速计算”。也就是依靠AI，服务AI，通过更好的AI技术和针对具体场景更定制化的设计来解决性能提升的问题。
- O1 H$ E  Y0 q6 j图源：英伟达
　　摩尔定律由英特尔的创始人戈登·摩尔在上世纪60年代提出，基本要义是集成电路上可容纳的晶体管数目，约每隔两年便会增加一倍。但随着制程的不停突破，相关技术开始触碰到物理极限，摩尔定律对未来是否同样适用，也开始被芯片行业质疑。
　　人们都在寻找“续命”的方法，其中英伟达和英特尔的观点鲜明而对立，而这种不同的态度已经被业界熟悉。英伟达的芯片由制造企业代工，它不太要自己担心制造方面的瓶颈，而英特尔除了自己设计芯片，依然坚持投入庞大的资金在制造端。
　　这些不同的模式决定了两者的分歧，但这场注定旷日持久的争夺可不只是黄仁勋和基辛格什么单纯的技术讨论，它更重要的意义，是争夺对芯片行业下个阶段发展模式的定义权。
　　摩尔定律从来不是什么自然规律，不是什么物理定律，甚至用摩尔自己的话说，他最初投稿给《电子学》杂志（Electronics Magazine）时候，认为这个杂志就是一个没人看的刊物，而这个定律只是他根据自己的经历随便推测的一个趋势。
　　摩尔定律后来真正成为芯片行业的“定律”，其实是因为它定义了这个行业的商业成功与技术进步之间的关系——取得巨大的技术领先从此一劳永逸躺平赚钱在这个行业是不行的，因为每隔几年你的产品就会打对折；只有不停的维持高频的技术突破和创新，才能存活；而这样的技术创新是可能的，谁做到极致，谁就不只是存活下来，更能获得人类商业社会最有诱惑力的回报。
　　所以从根本上否定摩尔定律的尝试，其实是一种希望改变整个行业的竞争与合作规则的尝试。
  E9 H) D6 f8 o3 k　　与不停的突破工艺来改造最底层的芯片工艺相比，加速计算的路线显然没那么“普适”。黄仁勋称加速计算就是靠AI，而今天我们还没有一个全能的AI，只有适合不同场景的AI算法，那么加速计算提升的性能就更加具体。用黄仁勋的话说，就是“看起来英伟达的架构给所有东西提供加速，但其实我们只是碰巧用同一个架构加速了3000个东西，这是因为我们用了25年一个一个搞定的。”
  x$ Y: V& g7 f: r6 Z( N. _  l: E5 b" |　　而这意味着要获得这些性能提升就要能支持对应的AI算法模型，而今天，英伟达的CUDA能服务的算法比谁都多，同时它也无比封闭，并试图变得更有统治力：“我们要继续做的事情就是用一切可能的方法把CUDA塞到世界每个角落，让人们可以用它开发应用。”
　　而按照黄仁勋的说法，英伟达是这个世界上唯一的全栈加速计算公司：“一个加速计算公司必须是全栈的，因为加速计算需要你理解应用，然后重新加工所有的栈来让它跑得更快。”
　　说白了，黄仁勋希望大家都到它的规则里来竞争。就像英特尔过去50年做到的那样，他希望从摩尔定律，改为黄氏定律。
图源：源于网络
. `2 D* Y2 f2 S5 L  P　　而英特尔显然不希望事情就这样扭转了。
% m) `3 ]3 G8 n1 V) g% H0 g" T3 q. _　　与黄仁勋说自己“全栈”一样，基辛格也在全力重塑英特尔唯一正统摩尔门徒的身份，他在此前的一次采访中称，英特尔是唯一有全方位能力来保证摩尔定律存活的公司。
% Z+ j4 I% x& K2 V7 U+ |) h- q　　在演讲中他也再次强调了让英特尔如此有底气的新的技术，并透露了其中一些进展。
( z/ U0 K* I$ M( W　　“晶体管上的技术突破—— RibbonFET，能量传递技术上的突破——PowerVia，半导体制造的核心技术光刻上的突破—— High-NA 光刻机，以及封装技术上的先进技术。这些都让我们期待在2030年前，一个芯片上可以封装1万亿个晶体管。”
　　“我们制定了4年交付5个制程节点的大胆计划，一般需要两年突破一个节点，但我们4年就要完成5次突破。”他说。“一切都在按计划，甚至比计划更超前的进行中。”
　　这五个节点分别对应Intel 7、Intel 4、Intel 3、Intel 20A和Intel 18A，明年首次使用EUV工艺的Intel 4将会进入量产阶段，而基辛格也透露，Intel 18A（相当于台积电1.8nm）制程的PDK 0.3版本已经在开发者手中了。
1 \' z% y8 F7 X3 }1 m- x# m　　“我们期待第一批测试芯片在年底前完成流片。”
　　此外，英特尔还介绍了在绕开电子的物理限制，从光的角度来延续摩尔定律的技术进展，简单介绍了一个名为可插拔式光电共封装（pluggable co-package photonics）解决方案上的突破。
　　光互连理论上能解决很多卡住摩尔定律的问题，但制造难度带来的成本让它无法被产业界真正使用。基辛格邀请实验室的研究人员展示了“一种坚固的、高良率的（high-yielding）、玻璃材质的解决方案”。它通过一个可插拔的连接器简化了制造过程，有望降低成本。
& d$ w/ K; ~  N  R) [; C　　守住摩尔定律在行业的地位就是他回归的最重要任务，这些年对于摩尔定律有很多发散的解读，从晶圆到整个产业的合作模式等，都被框入摩尔定律的架子里，但基辛格显然是个摩尔定律“原教旨主义者”。在此前的一次采访中，他明确表示，今天他所说的摩尔定律和摩尔没有任何区别：
& d6 [* T; D3 t3 J% k- G. w　　“我就是用晶体管数量翻倍来定义它。”
　　甚至对于这些新的超越芯片设计本身的技术，他也强调了这些路线都是摩尔在当年就预见到的。
　　“摩尔最初的论文里就预见了这个清算日（day of reckoning），到这时候我们就需要用各种异构的和定制化的小的技术来构建更大的系统。”
1 }5 M: e  o' _, d　　对于先驱摩尔的极端忠诚也要体现在对“异教”的应对上。在发布会演讲前还在后台俯卧撑蹲跳起的基辛格似乎比任何时候都更有进攻欲。
图源：推特
  `0 `7 P( j' a* A　　在这场发布会上，在拿出酷睿13系列芯片前，基辛格第一个发布的产品，是GPU。“不是一款，是很多款GPU。”他说。“图形计算一直是我的一个激情所在，12年前当我离开英特尔时，它是我唯一没有完成的目标，现在我回来了我们也要完成它。”
1 v# l$ M- D; b- ?" m2 _- R　　这些GPU包括此前公布的代号为 Ponte Vecchio 的英特尔数据中心GPU的刀片式服务器，基辛格表示它已出货给阿贡国家实验室，服务极光超级计算机。而更受关注的是面向高性能游戏市场的Arc系列的最高端独立显卡Arc A770。
　　按照英特尔的思路，这款为游戏玩家提供的GPU，瞄准的就是黄仁勋希望用摩尔定律已死来解释的GPU高定价问题。
　　“过去数年游戏GPU变得超级贵，你们作为游戏玩家却是应该感到困扰，因为游戏群体遭受了损失。今天我们要解决这个问题。”
5 m5 t3 j  a+ H7 I0 V# v* @　　英特尔的展示中可以看出，这款显卡对标英伟达上一代的RTX 3060显卡，它的定价为329美元。
　　此外，数据中心市场的变化也是决定摩尔定律生死之争的重要指标。
　　2021年英伟达数据中心业务首次超过游戏业务，当时的营收为17.52亿美元，但最新的2023财年第一季度财报里，数据中心收入占比已提升至45.2%，营收达37.5亿美元，同比增长83%。而英特尔2022财年第二季度财报显示，其数据中心和人工智能业务（DCAI）同比下滑16%，营收为46亿美元。
$ y: y' o- }) f, r/ S: u　　面对这样的追赶，英特尔也在大会上更新了数据中心产品和技术的进展，为第四代英特尔至强可扩展处理器内置了一系列加速器，可以通过按需激活模式，可以在原始SKU的基本配置之外，给人工智能、数据分析、网络、存储和其他高需求的工作负载开启额外的加速器组合。同时Agilex FPGA 的产品线也更新了路线图，从逻辑结构性能到功率效率都做了提升。这些更新都是对黄仁勋“加速计算”路线的回应，它们会用来争夺同一批用户。
　　一个越来越明显的趋势是，芯片大厂的竞争变得犬牙交错，伸向各自腹地，正在成为一场新的全面战争。在快速铺开的战斗里，没人能够大意——哪怕是在自己的优势技术领域。而至少在这个层面上，摩尔定律依然笼罩着每个人。
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