編者按：本文作者 Tom Simonite 是《麻省理工科技評論》舊金山分部的主編，喜歡算法、互聯網以及芯片人機交互等多樣化的選題，主導硅谷新觀點的報道，涉及科技巨頭、初創公司和學術實驗室等各種領域。

體積不斷縮小的的晶體管已經為計算的進步提供了 50年 的動力——但是現在必須找到其他方式使計算機能力變得更強。

移動端軟件、視頻游戲、電子表格、和精準的天氣預報： 這些改變我們生活的事物，僅僅是在過去的五十年中，通過可靠的、指數增長的計算機芯片能力變得可能的幾個案例而已。

但是近年來，科技公司必須更加努力才能為我們帶來電腦的高級使用案例。持續向芯片中塞進更多的硅晶體管被稱為是 “摩爾定律”，一直是計算領域充滿活力的創新的原料。但是它現在看起來在逐漸減速，直至停止。

“我們必須要問，對于移動設備、數據中心和自動汽車領域來說，這將會變成一個麻煩嗎?” 密歇根大學助理教授 Thomas Wenisch 表示。“我認為答案是肯定的，但是會體現在不同時間尺度上。”

摩爾定律以英特爾聯合創始人 Gordon Moore 命名。他在 1965年 發現晶體管體積減小的速度非常之快，以至于每年可以安裝到芯片上的晶體管的數量可以翻一倍， 這個幅度在 1975年 修正為每兩年翻一倍。

芯片工業在英特爾的領銜下始終遵循著摩爾的預期。計算公司發現它們能用持續供應的額外晶體管做很多事情。但是英特爾新一代的小至 10 納米晶體管技術從 2016 推遲到了 2017年年 底。英特爾同時決定增加升級至新一代技術的間隔時間。由包括世界上最大的芯片生產商在內的產業集群維系的摩爾定律技術藍圖就這樣被廢棄了。英特爾暗示硅晶體管體積的減小只能再維持五年。

根據 Wenisch 的猜測，我們口袋中的 “電腦” 很可能會比其他類型的計算設備更晚受到影響。支持移動設備的芯片是英特爾之外的公司提供的，這些芯片被認為稍稍落后于晶體管工藝。

Wenisch 表示，移動處理器并沒有像那些無法移動的機器那樣將一些完善的設計工藝充分利用。

Wenisch 說：“你可能會在移動設備上擁有一代或者兩代更新。”

但是，很多移動設備需要依靠數十億美元的數據中心才能為我們所用，而摩爾定律的終結會立刻令其頭疼。每一代更密集地擠滿晶體管的最高級新型芯片一經推出，谷歌和微軟這樣的公司就急切地將其加以利用。

Wenisch 說，像英特爾這樣主宰芯片市場的公司和他們最大的客戶將不得不走向創新。要得到更強的計算能力，其他可選的方法包括更加努力地提升芯片的設計以及使芯片專業化以加速特定的關鍵算法。

例如，對于被稱作 “深度學習” 的強大的機器學習技術來說，代數異常關鍵。因此，對于針對代數進行調優的硅元素的需求似乎必然會變得強烈。圖形芯片公司英偉達和幾家初創公司已經向那個方向前進。

微軟和英特爾同樣也在朝著相似的方向努力——它們在被稱作 “現場可編程門陣列” 的可重構芯片上運行一些代碼以獲得更高的效率。英特爾花費了 170 億美元收購了業內領先的現場可編程門陣列制造商并且正在把它的技術改編進自己的數據中心。

勞倫斯伯克利國家實驗室副主任 Horst Simon 表示，世界上最強大的計算機似乎已經感覺到了摩爾定律的終結時間，沒有像之前的速率那樣升級。

“過去三年我們見證了某種停滯”，Simon 說。對于那些依賴超級計算機研究項目，例如了解氣候變化、開發新電池和超導體材料、以及改進藥物設計來說，這是一個壞消息。

Simon 說即將到來的晶體管密度的瓶頸期會激發超級計算機和數據中心設計者重繪計算機基本架構的興趣。摒棄自從二十世紀四十年代以來就一直依賴的特定設計結構可能會釋放巨大的效率。然而，想要利用這些進步，我們需要重新考慮多種軟件的設計，還需要程序員改編他們的習慣。

麻省理工斯隆商學院助理教授 Neil Thompson 表示，不管你對哪一種計算機更感興趣，關鍵問題在于在摩爾定律終結之后，向計算公司敞開的創新渠道是否能夠提供相近的回報。“我們知道其他事情也很重要，但是問題是，它們是一個量級嗎?” 他說。

其中一個認為它們并不是同一量級的原因是：公司們不得不在新的復雜的路上共同努力，還不能像過去那樣保持產品和研發計劃的同步。

“摩爾定律的一個最大的用處就是作為協調裝置，”Neil Thompson 說。“我知道兩年后我們能依賴它的能力，我還能發展這一功能——如果你是英特爾，你就能知道人們正因此進行研發，而且新型芯片是有市場的。”

摩爾定律一旦失效，能惠及所有公司，而不只是那些有充分理由進行合作的公司。

注：本文譯者寧坤。