P.S. 目前国内还是很缺AI人才的希望更多人能真正加入到AI行业共同促进行业进步增强我国的AI竞争力。想要系统学习AI知识的朋友可以看看我精心打磨的教程 http://blog.csdn.net/jiangjunshow教程通俗易懂高中生都能看懂还有各种段子风趣幽默从深度学习基础原理到各领域实战应用都有讲解我22年的AI积累全在里面了。注意教程仅限真正想入门AI的朋友否则看看零散的博文就够了。昨天刷到华为在ISCAS 2026上的演讲何庭波女士抛出了一个叫“韬定律”的东西我当时手里敲代码的手直接停住了。说实话我搞AI22年见过的技术名词没有一千也有八百很多都是换个马甲就出来割韭菜的本来以为这次又是哪个营销号造的新概念结果看完整个演讲和预印本我发现这次是来真的了。你们有没有发现现在全人类聊芯片开口闭口就是几纳米。买手机先问是不是3纳米买电脑先看CPU是几纳米甚至连买个能打电话的儿童手表都有人追着客服问芯片制程。就好像几纳米是衡量芯片好坏的唯一标准其他参数全是凑数的。这就跟你去相亲对方一上来先问你身高多少你说175人家直接说不行我要180以上的根本不管你人品怎么样、收入多少、会不会修下水道。以前这么说其实也没毛病毕竟摩尔定律统治了半导体行业半个多世纪。摩尔定律说什么每18个月晶体管数量翻一倍性能翻一倍价格砍一半。那时候的芯片厂商日子过得那叫一个滋润每年只要把晶体管磨得再小一点就能拿出新一代产品消费者排着队掏钱买单。就像你上学的时候每年只要把作业抄得比上一年工整一点老师就给你打优一样简单。但现在不一样了摩尔定律快把自己走成绝路了。先进制程的研发成本高得吓人台积电3纳米的研发费用能顶得上一个中型国家一年的GDP了。而且就算你砸锅卖铁把晶体管做小了带来的性能提升也越来越抠门功耗反而蹭蹭往上涨。这就像你花了三倍的钱买了一杯网红奶茶结果只多了一颗珍珠还比原来的甜了三倍喝一口齁得你半天说不出话。更离谱的是现在很多芯片的性能瓶颈根本就不在晶体管本身。你花大价钱买了最新的3纳米CPU结果跑个大模型90%的时间都在等数据从内存传到CPU真正用来计算的时间只有10%。这就像你花了几百万买了一辆法拉利结果天天在早高峰的北京二环上开最高时速从来没超过30公里你说你气不气就在所有人都在几纳米的死胡同里挤破头互相踩脚的时候华为站出来拍了拍大家的肩膀说别挤了咱们换条路走。这条路就是韬定律。韬定律到底是什么说穿了简单到离谱。以前我们的目标是“把空间缩小”把晶体管做得越小越好把芯片塞得越密越好就像春运挤绿皮火车能塞多少塞多少连厕所里都站满了人。现在我们的目标变成了“把时间压短”让信号跑得更快让数据等的时间更少让整个系统的无效等待全部砍掉。这个道理其实我们程序员天天挂在嘴边。你写一个接口发现它跑得慢你不会只盯着某一行代码死磕你会去扒整个链路SQL是不是写得跟屎一样缓存有没有命中是不是跨了三个机房调用上游服务是不是队列堵成了停车场真正有效的优化从来都是全链路的优化而不是单点的自我感动。华为这次就是把这个互联网人用了几十年的思路原封不动地搬到了半导体行业。以前芯片厂商只负责把晶体管做好剩下的烂摊子全扔给软件、扔给系统。现在华为说不行我们要从器件、电路、芯片、系统四个层面一起动手把所有藏在角落里的等待时间全部揪出来一个个压缩掉。先说说器件层就是继续优化晶体管和互连的电阻电容让信号在底层就跑得更快。这就像你把坑坑洼洼的土路修成了八车道的高速公路汽车自然就能开得飞起。然后是电路层的LogicFolding也就是所谓的“逻辑折叠”。这个东西听起来高大上其实就是把原本摊在平面上的电路垂直堆叠起来。就像你以前住的是大平房从卧室到厨房要绕半个院子现在你住上了复式楼直接从二楼走个楼梯就到了距离一下子就短了一大截。何庭波的预印本里说用这个技术在完全相同的制程下晶体管密度和能效都能有明显提升。再往上是芯片层重点是软件、架构、芯片的三方协同。很多时候不是芯片的算力峰值不够而是数据流、指令流、访存层级完全没配合好。就像你公司里各个部门各自为政研发只管写代码测试只管测bug运维只管部署结果上线就崩互相甩锅甩得飞起。现在大家坐在一起从需求到上线全链路配合效率自然就上去了。最顶层是系统层华为提到了灵衢总线、统一内存编址和原生内存语义。核心就三个字少折腾。以前数据在不同的芯片之间传要转好几次格式拷好几次内存就像你发个文件要先存到U盘再插到另一台电脑上再复制出来中间还得担心U盘中毒。现在直接用统一内存谁都能直接访问不用转来转去节省了大量的无效时间。所以你看韬定律根本不是什么黑魔法它就是把系统工程的思路贯彻到了半导体的每一个角落。但就是这么一个简单的思路却彻底改写了芯片竞争的游戏规则。以前我们说一颗芯片先进不先进第一反应就是看它是几纳米的。现在华为告诉我们如果你能在同样的14纳米制程下通过全链路的优化把系统的等待时间压短一半那你的芯片就是比3纳米更先进的。这就像以前大家找工作只看你是不是985、211毕业的不是的话连简历都直接扔垃圾桶。现在不一样了你只要有真本事能解决实际问题哪怕你是专科毕业照样能拿百万年薪。制程还是重要但它不再是唯一的答案了。先进封装、3D集成、片上网络、内存体系这些以前被认为是“边角料”的技术现在都成了决定胜负的核心竞争力。当然了我们也不能太上头。韬定律现在还只是一个产业方法论不是已经被全行业验证的自然定律。它还有一大堆硬骨头要啃比如LogicFolding的良率问题、散热问题、EDA工具链的问题还有整个供应链的协同问题。这就像你刚想到一个创业点子觉得能赚一个亿结果发现注册公司、找办公场地、招员工、找客户每一步都是坑能把你坑得怀疑人生。但没关系方向对了就不怕路远。总比所有人都在几纳米的死胡同里挤破头最后谁也出不去强。而且华为已经走在了前面把自己这么多年在半导体领域摸爬滚打积累的工程经验总结成了一个可复制的优化框架这本身就是一件非常了不起的事情。最后我想说后摩尔时代的芯片竞争已经不再是单纯的纳米数之争了。它变成了一场时间管理的竞争谁能让信号少走弯路让数据少等一会儿让系统少做一次无谓的转换谁就能在这场竞争中多赢下一点点确定性。而对于我们这些搞AI的人来说这更是一个天大的好消息。AI计算最缺的就是算力而算力的瓶颈很大程度上就是芯片的效率。如果韬定律真的能大规模落地那我们的大模型就能跑得更快推理成本就能降得更低更多的普通人就能用得起AI技术真正的AI普惠时代才会到来。P.S. 目前国内还是很缺AI人才的希望更多人能真正加入到AI行业共同促进行业进步增强我国的AI竞争力。想要系统学习AI知识的朋友可以看看我精心打磨的教程 http://blog.csdn.net/jiangjunshow教程通俗易懂高中生都能看懂还有各种段子风趣幽默从深度学习基础原理到各领域实战应用都有讲解我22年的AI积累全在里面了。注意教程仅限真正想入门AI的朋友否则看看零散的博文就够了。
华为抛出韬定律：后摩尔时代芯片竞争彻底改写规则
P.S. 目前国内还是很缺AI人才的希望更多人能真正加入到AI行业共同促进行业进步增强我国的AI竞争力。想要系统学习AI知识的朋友可以看看我精心打磨的教程 http://blog.csdn.net/jiangjunshow教程通俗易懂高中生都能看懂还有各种段子风趣幽默从深度学习基础原理到各领域实战应用都有讲解我22年的AI积累全在里面了。注意教程仅限真正想入门AI的朋友否则看看零散的博文就够了。昨天刷到华为在ISCAS 2026上的演讲何庭波女士抛出了一个叫“韬定律”的东西我当时手里敲代码的手直接停住了。说实话我搞AI22年见过的技术名词没有一千也有八百很多都是换个马甲就出来割韭菜的本来以为这次又是哪个营销号造的新概念结果看完整个演讲和预印本我发现这次是来真的了。你们有没有发现现在全人类聊芯片开口闭口就是几纳米。买手机先问是不是3纳米买电脑先看CPU是几纳米甚至连买个能打电话的儿童手表都有人追着客服问芯片制程。就好像几纳米是衡量芯片好坏的唯一标准其他参数全是凑数的。这就跟你去相亲对方一上来先问你身高多少你说175人家直接说不行我要180以上的根本不管你人品怎么样、收入多少、会不会修下水道。以前这么说其实也没毛病毕竟摩尔定律统治了半导体行业半个多世纪。摩尔定律说什么每18个月晶体管数量翻一倍性能翻一倍价格砍一半。那时候的芯片厂商日子过得那叫一个滋润每年只要把晶体管磨得再小一点就能拿出新一代产品消费者排着队掏钱买单。就像你上学的时候每年只要把作业抄得比上一年工整一点老师就给你打优一样简单。但现在不一样了摩尔定律快把自己走成绝路了。先进制程的研发成本高得吓人台积电3纳米的研发费用能顶得上一个中型国家一年的GDP了。而且就算你砸锅卖铁把晶体管做小了带来的性能提升也越来越抠门功耗反而蹭蹭往上涨。这就像你花了三倍的钱买了一杯网红奶茶结果只多了一颗珍珠还比原来的甜了三倍喝一口齁得你半天说不出话。更离谱的是现在很多芯片的性能瓶颈根本就不在晶体管本身。你花大价钱买了最新的3纳米CPU结果跑个大模型90%的时间都在等数据从内存传到CPU真正用来计算的时间只有10%。这就像你花了几百万买了一辆法拉利结果天天在早高峰的北京二环上开最高时速从来没超过30公里你说你气不气就在所有人都在几纳米的死胡同里挤破头互相踩脚的时候华为站出来拍了拍大家的肩膀说别挤了咱们换条路走。这条路就是韬定律。韬定律到底是什么说穿了简单到离谱。以前我们的目标是“把空间缩小”把晶体管做得越小越好把芯片塞得越密越好就像春运挤绿皮火车能塞多少塞多少连厕所里都站满了人。现在我们的目标变成了“把时间压短”让信号跑得更快让数据等的时间更少让整个系统的无效等待全部砍掉。这个道理其实我们程序员天天挂在嘴边。你写一个接口发现它跑得慢你不会只盯着某一行代码死磕你会去扒整个链路SQL是不是写得跟屎一样缓存有没有命中是不是跨了三个机房调用上游服务是不是队列堵成了停车场真正有效的优化从来都是全链路的优化而不是单点的自我感动。华为这次就是把这个互联网人用了几十年的思路原封不动地搬到了半导体行业。以前芯片厂商只负责把晶体管做好剩下的烂摊子全扔给软件、扔给系统。现在华为说不行我们要从器件、电路、芯片、系统四个层面一起动手把所有藏在角落里的等待时间全部揪出来一个个压缩掉。先说说器件层就是继续优化晶体管和互连的电阻电容让信号在底层就跑得更快。这就像你把坑坑洼洼的土路修成了八车道的高速公路汽车自然就能开得飞起。然后是电路层的LogicFolding也就是所谓的“逻辑折叠”。这个东西听起来高大上其实就是把原本摊在平面上的电路垂直堆叠起来。就像你以前住的是大平房从卧室到厨房要绕半个院子现在你住上了复式楼直接从二楼走个楼梯就到了距离一下子就短了一大截。何庭波的预印本里说用这个技术在完全相同的制程下晶体管密度和能效都能有明显提升。再往上是芯片层重点是软件、架构、芯片的三方协同。很多时候不是芯片的算力峰值不够而是数据流、指令流、访存层级完全没配合好。就像你公司里各个部门各自为政研发只管写代码测试只管测bug运维只管部署结果上线就崩互相甩锅甩得飞起。现在大家坐在一起从需求到上线全链路配合效率自然就上去了。最顶层是系统层华为提到了灵衢总线、统一内存编址和原生内存语义。核心就三个字少折腾。以前数据在不同的芯片之间传要转好几次格式拷好几次内存就像你发个文件要先存到U盘再插到另一台电脑上再复制出来中间还得担心U盘中毒。现在直接用统一内存谁都能直接访问不用转来转去节省了大量的无效时间。所以你看韬定律根本不是什么黑魔法它就是把系统工程的思路贯彻到了半导体的每一个角落。但就是这么一个简单的思路却彻底改写了芯片竞争的游戏规则。以前我们说一颗芯片先进不先进第一反应就是看它是几纳米的。现在华为告诉我们如果你能在同样的14纳米制程下通过全链路的优化把系统的等待时间压短一半那你的芯片就是比3纳米更先进的。这就像以前大家找工作只看你是不是985、211毕业的不是的话连简历都直接扔垃圾桶。现在不一样了你只要有真本事能解决实际问题哪怕你是专科毕业照样能拿百万年薪。制程还是重要但它不再是唯一的答案了。先进封装、3D集成、片上网络、内存体系这些以前被认为是“边角料”的技术现在都成了决定胜负的核心竞争力。当然了我们也不能太上头。韬定律现在还只是一个产业方法论不是已经被全行业验证的自然定律。它还有一大堆硬骨头要啃比如LogicFolding的良率问题、散热问题、EDA工具链的问题还有整个供应链的协同问题。这就像你刚想到一个创业点子觉得能赚一个亿结果发现注册公司、找办公场地、招员工、找客户每一步都是坑能把你坑得怀疑人生。但没关系方向对了就不怕路远。总比所有人都在几纳米的死胡同里挤破头最后谁也出不去强。而且华为已经走在了前面把自己这么多年在半导体领域摸爬滚打积累的工程经验总结成了一个可复制的优化框架这本身就是一件非常了不起的事情。最后我想说后摩尔时代的芯片竞争已经不再是单纯的纳米数之争了。它变成了一场时间管理的竞争谁能让信号少走弯路让数据少等一会儿让系统少做一次无谓的转换谁就能在这场竞争中多赢下一点点确定性。而对于我们这些搞AI的人来说这更是一个天大的好消息。AI计算最缺的就是算力而算力的瓶颈很大程度上就是芯片的效率。如果韬定律真的能大规模落地那我们的大模型就能跑得更快推理成本就能降得更低更多的普通人就能用得起AI技术真正的AI普惠时代才会到来。P.S. 目前国内还是很缺AI人才的希望更多人能真正加入到AI行业共同促进行业进步增强我国的AI竞争力。想要系统学习AI知识的朋友可以看看我精心打磨的教程 http://blog.csdn.net/jiangjunshow教程通俗易懂高中生都能看懂还有各种段子风趣幽默从深度学习基础原理到各领域实战应用都有讲解我22年的AI积累全在里面了。注意教程仅限真正想入门AI的朋友否则看看零散的博文就够了。
