在“患病多年”后，摩爾定律于51歲“壽終正寢”。1965年，英特爾聯(lián)合創(chuàng)始人戈登-摩爾(GordonMoore)觀察到，集成電路中的元件集成度每12個(gè)月就能翻番。此外，確保每晶體管價(jià)格最低的單位芯片晶體管數(shù)量每12個(gè)月增長(zhǎng)一倍。1965年，單位芯片50個(gè)晶體管可以帶來(lái)最低的每晶體管成本。

 

       摩爾預(yù)計(jì)，到1970年，單位芯片可集成1000個(gè)元件，而每晶體管成本則將下降90%。在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行提煉和簡(jiǎn)化之后，這一現(xiàn)象就被稱作“摩爾定律”：?jiǎn)挝恍酒�晶體管數(shù)量每12個(gè)月增長(zhǎng)一倍。

 

      摩爾的觀察并非基于任何科學(xué)或工程原理。這僅僅反映了行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)。然而，在隨后的發(fā)展中，半導(dǎo)體行業(yè)并沒(méi)有將摩爾定律當(dāng)作描述性、預(yù)測(cè)性的觀察，而是視為規(guī)定性、確定性的守則。整個(gè)行業(yè)必須實(shí)現(xiàn)摩爾定律預(yù)測(cè)的目標(biāo)。

 

      然而，實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)無(wú)法依靠?jī)e幸。芯片開(kāi)發(fā)是一個(gè)復(fù)雜過(guò)程，需要用到來(lái)自多家公司的機(jī)械、軟件和原材料。為了確保所有廠商根據(jù)摩爾定律制定同樣的時(shí)間表，整個(gè)行業(yè)遵循了共同的技術(shù)發(fā)展路線圖。由英特爾、AMD、臺(tái)積電、GlobalFoundries和IBM等廠商組成的行業(yè)組織半導(dǎo)體協(xié)會(huì)從1992年開(kāi)始發(fā)布這樣的路線圖。1998年，半導(dǎo)體行業(yè)協(xié)會(huì)與全球其他地區(qū)的類似組織合作，成立了“國(guó)際半導(dǎo)體技術(shù)路線圖”組織。最近的一份路線圖于2013年發(fā)布。

 

      摩爾定律提出的預(yù)測(cè)早在很久之前就已出現(xiàn)過(guò)問(wèn)題。1975年，摩爾本人更新了摩爾定律，將半導(dǎo)體行業(yè)的發(fā)展周期從12個(gè)月增加至24個(gè)月。在隨后30年中，通過(guò)縮小芯片上元件的尺寸，芯片發(fā)展一直遵循著摩爾定律。

 

     然而到00年代，很明顯單純依靠縮小尺寸的做法正走到尾聲。不過(guò)，通過(guò)其他一些技術(shù)，芯片的發(fā)展仍然符合摩爾定律的預(yù)測(cè)。在90納米時(shí)代，應(yīng)變硅技術(shù)問(wèn)世。在45納米時(shí)代，一種能提高晶體管電容的新材料推出。在22納米時(shí)代，三柵極晶體管使芯片性能變得更強(qiáng)大。

 

    不過(guò)，這些新技術(shù)也已走到末路。用于芯片制造的光刻技術(shù)正面臨壓力。目前，14納米芯片在制造時(shí)使用的是193納米波長(zhǎng)光。光的波長(zhǎng)較長(zhǎng)導(dǎo)致制造工藝更復(fù)雜，成本更高。波長(zhǎng)13.5納米的遠(yuǎn)紫外光被認(rèn)為是未來(lái)的希望，但適用于芯片制造的遠(yuǎn)紫外光技術(shù)目前仍需要攻克工程難題。

 

    即使遠(yuǎn)紫外光技術(shù)得到應(yīng)用，目前也不清楚，芯片集成度能有多大的提高。如果縮小至2納米，那么單個(gè)晶體管將只有10個(gè)原子大小，而如此小的晶體管可靠性很可能存在問(wèn)題。即使這些問(wèn)題得到解決，功耗也將繼續(xù)造成困擾。隨著晶體管的連接越來(lái)越緊密，芯片功耗將越來(lái)越大。

 

    應(yīng)變硅和三柵極晶體管等新技術(shù)歷經(jīng)了10多年的研究才得到商用。遠(yuǎn)紫外光技術(shù)被探討的時(shí)間更長(zhǎng)。而成本因素也需要考慮。相應(yīng)于摩爾定律，我們還有一個(gè)洛克定律。根據(jù)后一定律，芯片制造工廠的成本每4年就會(huì)翻番。新技術(shù)的發(fā)展可能將帶來(lái)更高的芯片集成度，但制造這種芯片的工廠將有著高昂的造價(jià)。

 

    近期，我們已經(jīng)看到這些因素給芯片公司造成了現(xiàn)實(shí)問(wèn)題。英特爾原計(jì)劃于2016年在Cannonlake處理器中改用10納米工藝，這小于當(dāng)前Skylake芯片采用的14納米工藝。去年7月，英特爾調(diào)整了計(jì)劃。根據(jù)新計(jì)劃，英特爾將推出另一代處理器KabyLake，并沿用此前的14納米工藝。Cannonlake和10納米工藝仍在計(jì)劃之中，但被推遲至2017年下半年發(fā)布。

 

    與此同時(shí)，新增的晶體管變得越來(lái)越難用。80至90年代，新增晶體管帶來(lái)的價(jià)值顯而易見(jiàn)。奔騰處理器的速度遠(yuǎn)高于486處理器，而奔騰2代又遠(yuǎn)好于奔騰1代。只要處理器升級(jí)，計(jì)算機(jī)性能就會(huì)有明顯的提升。然而在進(jìn)入00年代之后，這樣的性能提升逐漸變得困難。受發(fā)熱因素影響，時(shí)鐘頻率無(wú)法繼續(xù)提高，而單個(gè)處理器核心的性能只能實(shí)現(xiàn)增量式增長(zhǎng)。因此，我們看到處理器正集成更多核心。從理論上來(lái)說(shuō)，這提升了處理器的整體性能，但這種性能提升很難被軟件所利用。

 

     這一系列困難表明，由摩爾定律驅(qū)動(dòng)的半導(dǎo)體行業(yè)發(fā)展路線圖即將終結(jié)。但摩爾定律日薄西山并不意味著半導(dǎo)體行業(yè)進(jìn)步的終結(jié)。

 

    愛(ài)荷華州大學(xué)的計(jì)算機(jī)科學(xué)家丹尼爾-里德(DanielReed)打了個(gè)比方：“想一想飛機(jī)行業(yè)發(fā)生了什么，一架波音787并不比上世紀(jì)50年代的707快多少，但是它們?nèi)匀皇欠浅２煌�的兩種飛機(jī)。”比如全電子控制和碳纖維機(jī)身。“創(chuàng)新絕對(duì)會(huì)繼續(xù)下去，但會(huì)更細(xì)致和復(fù)雜。”

 

     2014年，國(guó)際半導(dǎo)體技術(shù)路線圖組織決定，下一份路線圖將不再依照摩爾定律�！蹲匀弧冯s志刊文稱，將于下月發(fā)布的下一份路線圖將采用完全不同的方法。

 

    新的路線圖不再專注于芯片內(nèi)部技術(shù)，而新方法被稱作“比摩爾更多”。例如，智能手機(jī)和物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展意味著，多樣化的傳感器和低功耗處理器的重要性將大幅提升。用于這些設(shè)備的高集成度芯片不僅需要邏輯處理和緩存模塊，還需要內(nèi)存和電源管理模塊，用于GPS、移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)和WiFi網(wǎng)絡(luò)的模擬器件，甚至陀螺儀和加速計(jì)等MEMS器件。

 

    以往，這些不同類型的器件需要用到不同的制造工藝，以滿足不同需求。而新路線圖將提出，如何將這些器件集成在一起。整合不同制造工藝、處理不同原材料需要新的處理和支持技術(shù)。如果芯片廠商希望為這些新市場(chǎng)開(kāi)發(fā)芯片，那么解決這些問(wèn)題比提高芯片集成度更重要。

 

    此外，新的路線圖還將關(guān)注新技術(shù)，而不僅是當(dāng)前的硅CMOS工藝。英特爾已宣布，在達(dá)到7納米工藝之后，將不再使用硅材料。銻化銦和銦鎵砷化合物都有著不錯(cuò)的前景。與硅相比，這些材料能帶來(lái)更快的開(kāi)關(guān)速度，而功耗也較低。碳材料，無(wú)論是碳納米管還是石墨烯，也在繼續(xù)被業(yè)內(nèi)研究。

在許多備選材料中，二維材料“石墨烯”被看好。這種自旋電子材料通過(guò)翻轉(zhuǎn)電子自旋來(lái)計(jì)算，而不是通過(guò)移動(dòng)電子。這種“毫伏特”量級(jí) (操作電壓比“伏特”量級(jí)的晶體管要低得多)的電子開(kāi)關(guān)比硅材料開(kāi)關(guān)的速度更快，而且發(fā)熱量更小。不幸的是這種電子材料還未走出實(shí)驗(yàn)室。

 

    盡管優(yōu)先級(jí)下降，但縮小尺寸提高集成度的做法并未被徹底拋棄。在三柵極晶體管的基礎(chǔ)上，到2020年左右，“柵極全包圍”晶體管和納米線將成為現(xiàn)實(shí)。而到20年代中期，我們可能將看到一體化3D芯片的出現(xiàn)，即在一整塊硅片上制作多層器件。斯坦福大學(xué)的電氣工程師SubhasishMitra和他的同事已經(jīng)開(kāi)發(fā)出用碳納米管將3D存儲(chǔ)單元層連接起來(lái)的辦法，這些碳納米管承載著層間的電流。該研究小組認(rèn)為，這樣的體系結(jié)構(gòu)可以將能耗降低到小于標(biāo)準(zhǔn)芯片的千分之一。

 

    此外，另一種提高計(jì)算性能的方法是使用像“量子計(jì)算”這樣的技術(shù)，該技術(shù)有望加速某些特定問(wèn)題的計(jì)算速度，還有一種“神經(jīng)計(jì)算”技術(shù)旨在是模擬大腦的神經(jīng)元處理單元。但是，這些替代性的技術(shù)可能需要很久才能走出實(shí)驗(yàn)室。而許多研究者認(rèn)為，量子計(jì)算機(jī)將為小眾應(yīng)用提供優(yōu)勢(shì)，而不是用來(lái)取代處理日常任務(wù)的數(shù)字計(jì)算。去年底，谷歌量子人工智能實(shí)驗(yàn)室已證明：他們的D-Wave量子計(jì)算機(jī)處理某些特定問(wèn)題，比普通計(jì)算機(jī)快一億倍。

 

    通過(guò)新材料、不同的量子效應(yīng)，甚至超導(dǎo)等不可思議的新技術(shù)，半導(dǎo)體行業(yè)或許能繼續(xù)像以往一樣提高芯片集成度。如果集成度能獲得明顯提升，那么市場(chǎng)對(duì)速度更快的處理器的需求可能將再次爆發(fā)。

 

     但目前看來(lái)，摩爾定律被打破將成為一種新常態(tài)。摩爾定律對(duì)半導(dǎo)體行業(yè)的指導(dǎo)意義正逐漸消失