寫在前面
40多年來，摩爾定律一直是IT界的鐵律。
但隨著晶片技術的發展，摩爾定律所預言的發展軌跡似乎已逼近終點。
這意味著，固守傳統思路的晶片製造商將舉步維艱。
最近，美國團隊研製出的1納米電晶體對晶片商來說無異於「最後通牒」。他們將如何自我救贖？
研製出1納米電晶體的研究員Ali Javey和Sujay Desai
最近，美國勞倫斯.伯克利國家實驗室成功研製出柵極(電晶體內的電流由柵極控制)僅長1納米的電晶體，號稱是有史以來最小的電晶體。
這下很多人都不淡定了，媒體紛紛疾呼「摩爾定律沒戲唱了」。
在長達40多年的時間裡，摩爾定律始終是IT界的鐵律。摩爾定律認為，半導體電路的電晶體的數量每18-24個月翻一倍。而電晶體的尺寸對計算機技術的提高來說非常重要。電晶體越小，單個晶片上可容納的電晶體數量就越多；晶片上的電晶體數量越多，處理器的速度越快、效率越高。同樣價格的電子產品性能，時隔18-24個月後就會翻倍。
但是反過來看，一個IT公司如果今天和18個月前賣掉同樣多的、同樣的產品，它的營業額就要降一半。
這就是為什麼，幾十年來晶片製造商一直都在和摩爾定律苦苦鬥爭——不能做出更小的電晶體，生存就面臨威脅。但是現在，這一切可能都要改寫。
業界普遍認為，7納米是矽電晶體的一道坎，一旦過了這個節點，就會遇到問題。因為一旦矽電晶體的柵極小於7納米，電子就可以在不同的電晶體之間流動，這種現象被稱為量子穿隧效應(Quantum Tunneling)，它意味著電晶體可能會在原本應該是關閉的狀態下意外打開。
但即使是7納米以上的電晶體，也依然面臨從理論向實際跨越的難題。目前最先進的晶片製程工藝採用的是14納米電晶體，而採用10 納米電晶體的處理器——如英特爾的Cannonlake處理器——預計到2017年或2018才能推出。
IBM生產的7納米測試晶片
這裡提供一些參考：一根頭髮大約有10萬納米那麼粗，一個血紅細胞的直徑為6000納米，就連一根DNA鏈也有2.5納米。
與此同時，更高端的晶片的需求卻在一路飆升。今天，我們生產的數據量正在呈指數級增加，而像機器學習這樣的新興技術，正在對晶片的運算能力提出越來越高的要求。
勞倫斯.伯克利國家實驗室無疑是一個了不起的科研成果，因為這意味著，單個晶片上容納的電晶體數量仍然可以成倍增長，至少在理論上如此。
但是，這項研究還處於初期階段，目前僅僅是一個概念，要成為現實產品還有很長的路要走。以14納米電晶體而言，單個晶片上擁有的電晶體數量超過十億，而勞倫斯.伯克利實驗室的團隊還沒有找到可以大規模生產1納米電晶體及新型晶片的方法，即使找到了，造價也是極其昂貴的。
當然，即使僅僅作為概念，這個研究成果仍然很重要——它證明了我們可以利用新材料來生產尺寸更小的電晶體，來提高計算機的功能和效率。
事實上，晶片業界已經接受了電晶體尺寸接近下限的現實，並已經為摩爾定律的終結做了準備。
今年早些時候，美國半導體工業協會——成員包括英特爾、AMD和Global Foundries——發表了一份報告，宣稱到2021年，矽電晶體尺寸的縮小將不再是一件經濟可行的事情。取而代之的是，晶片將以另一種方式發生變化。
晶片專業化是目前比較靠譜的一種解決方案。傳統上，業界對所有晶片都是「一視同仁」，但現在這種觀念可能要落伍了。麻省理工學院斯隆管理學院的助理教授Neil Thompson說：「(比如)我們開的車就不盡相同，18輪大卡車、跑車、SUV，這些車設計出來都有專門的目的，現在晶片也開始有這樣的分工。」
圖形處理器(GPU)就是一個例子。GPU原本專為圖形渲染中執行複雜的數學和幾何計算而設計的，但現在工程師們發現，GPU也可以用於數據分析等其他領域。
晶片行業開始從超高速的、全能型晶片向更專業化的晶片轉變。為此，英特爾收購了視覺晶片創業公司Movidius。與此同時，Nvidia公司正在向全球銷售人工智慧晶片。
英偉達CEO黃仁勳在臺北國際電腦展會上展示Tesla P100人工智慧專用晶片
更高效的晶片也將有助於在降低能耗的基礎上提高計算速度。微軟和英特爾都在研究可再編程晶片(FPGA)，以更高效地運行人工智慧算法。日本軟銀最近收購了英國晶片開發商ARM，以獲得該公司先進得令人難以置信的低功耗晶片，該晶片將為正在崛起的物聯網硬體提供信息處理能力。
而那些專業化程度不高的處理器可能會改變構造，以提高信息處理能力。例如，晶片將越來越多地使用多層電路，以提高電晶體密度。(編譯/譚思)
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責任編輯：pzn