3月15日消息，隨著摩爾定律走向終結，計算機硬件的進步可預測的時代將會走到盡頭。那計算技術的未來是什么呢？《經濟學人》雜志近日撰文指出，決定計算未來的將不再是單純的硬件性能，而是三個其它的領域：軟件、“云”和新計算架構。
以下是文章主要內容：
1971年，全球最快的汽車是可達280kph（約合174mph）的法拉利代托納（Daytona），全球最高的大廈是紐約高415米（約合1362英尺）的雙子塔。那一年的11月，英特爾推出了首款商用微處理器芯片“4004”，該芯片包含2300個單個紅細胞大小的微型晶體管。
自那以后，芯片一直在按照英特爾聯合創始人戈登·摩爾（Gordon Moore）的預測持續改進。根據他被稱為“摩爾定律”的經驗法則，隨著晶體管變小，能夠更加緊密地裝入硅片，提升性能和減少成本，芯片的處理性能大約每兩年可提升一倍。
英特爾現代的Skylake處理器包含大約17.5億個晶體管——當中的一半可以裝入“4004”的單個晶體管內——性能達到“4004”的40萬倍。這種指數級增長在物質世界是難以實現的。要是自1971年以來汽車和摩天大樓能夠以這樣的速度增長，那現在最快的汽車的速度可達光速的十分之一，最高的大廈可達地球與月球之間距離的一半。
摩爾定律的影響在現實生活中顯而易見。當下，全球有30億人擁有智能手機；每一臺智能手機的性能都比1980年代有房間那么大的超級電腦強大。一個又一個的行業遭到數字革命的顛覆。強大的計算性能甚至可應用于核試驗，相比真實的試驗，用模擬爆炸來測試原子武器要來得更容易。摩爾定律已經成為了一種哲學：硅谷內外的人都期待科技一年比一年好。
然而，經過50年后，摩爾定律離終結不遠了。讓晶體管變得更小不再能夠保證它們變得更便宜，更快速。這并不意味著計算領域的進步將會一下子陷入停滯，但其進步的本質正在發生改變。芯片仍會變得越來越好，但提升的速度會放緩（英特爾稱，芯片性能現在只能每2.5年翻一倍。）計算的未來將會由單純的硬件性能以外的三個領域的改進所決定。
未來要看三個領域
第一個領域是軟件。在過去的一周里，谷歌的人工智能程序AlphaGo連勝世界圍棋冠軍李世石三局。計算機科學家們對于圍棋尤其感興趣，是因為它非常復雜：可能的變化比宇宙中的粒子都要多。因此，下圍棋的系統不能夠單純依靠摩爾定律提供的計算性能提升來取勝。AlphaGo依靠的是“深度學習”技術，該類技術一定程度上依照人類大腦的運作方式。它的成功表明，通過新算法可以取得巨大的性能改進。的確，硬件的進步放緩，將會給業界帶來更大的動力去開發更加聰明的軟件。
計算進步的第二個領域是“云”：通過互聯網提供服務的數據中心網絡。當計算機是獨立的設備時，不管是大型主機還是臺式機，它們的性能都完全取決于其處理器芯片的速度。而現在，無需硬件的改動，計算機也能夠變得更加強大。在執行搜索電子郵件、計算最優行駛路線等任務時，它們能夠利用云端龐大（且靈活）的計算資源?；ヂ撔赃M一步強化了它們的功能：如今，就智能手機而言，衛星定位、運動傳感器、無線支付支持等功能的重要性絲毫不亞于處理器性能。
計算行業進步的第三個領域是新計算架構——針對特定任務而優化的專用芯片，甚至是利用量子力學同時處理多個數據集的獨特技術。當通用的微處理器能夠快速提升時，追逐這類技術并沒什么需要，但時至今日，行業在專門針對云計算、神經網絡處理、計算機視覺等任務設計芯片。這類專用硬件將會嵌入云端，需要時即可調用。這也說明，終端用戶設備的硬件性能已經沒有以往那么重要。
速度不代表一切
在實際中，這將意味著什么呢？摩爾定律從來都不是什么物理定律，但卻是一種自我實現的預言。它的終結將會讓科技進步速度變得沒那么容易預測；全新的提升計算性能的技術在前進道路上難免會磕磕碰碰。但鑒于大多數人都是以功能特性而非處理速度來衡量他們的計算設備，消費者或許會不怎么感覺到計算性能的進步放緩。
對于企業而言，摩爾定律的失效將會被掩蓋在向云計算的轉移中。目前已經有企業降低升級PC的頻率，停止運作它們的電子郵件服務器。然而，這種模式要依靠快速可靠的網絡連接。那將會強化寬帶基礎設施的改進需求：那些聯網條件糟糕的企業將難以受益，因為計算的改進將越來越多的發生在云提供商的數據中心內部。
對于科技行業本身而言，摩爾定律的失效強化了已經為一些大公司（包括亞馬遜、谷歌、微軟、阿里巴巴、百度和騰訊）所強調的集中化云計算的邏輯。它們在努力提升其云基礎設施的性能。它們也在搜尋擁有新型技術的初創公司：谷歌在2014年收購了來自英國的AlphaGo開發商Deepmind。
50多年來，不斷變小的晶體管讓計算機變得越來越便宜，越來越強大。而隨著摩爾定律日薄西山，計算的進步將不再那么富有節奏。但計算機及其它的設備仍將會變得更加強大，只是實現的方式不同了，更加多元了。
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