Popular Science | The Past, Present, and Future of Chips

本文綜合自元戰略及網絡。

芯片構成了現代社會正常運轉的核心控制單元，其影響範圍涉及國家安全、科技、政治、文化等方面，沒有芯片，我們現在所擁有的一切都無從談起。

芯片作為智能、計算、電子產業等基石，其先進程度決定着未來科技發展的高度。想要在 AI 革命裏把握命運，我們需要回顧芯片的歷史，以及展望未來。

01 芯片是什麼？

芯片即集成電路（Integrated Circuit，IC），或稱微電路（microcircuit）、微芯片（microchip）、晶片/芯片（chip）是一個小而強大的電子組件，內部包含了數十億個微小的電子元件，如晶體管和電容器。這些元件相互連接，執行各種計算和存儲任務。芯片是現代電子設備的核心，無論是智能手機、電腦、汽車還是家電，都依賴於芯片來運行。

02 芯片無法繞過的 “摩爾定律”

（摩爾定律）

在現代科技時代，摩爾定律（Moore's Law）堪稱是一個至關重要且無處不在的法則，這個定律是由英特爾公司創始人之一戈登·摩爾（Gordon Moore）在 1965 年提出的，它的核心思想可以簡潔概括為：集成電路上可容納的晶體管數量每隔約 18 個月至 2 年便會翻一番，同時價格越來越便宜。這個定律雖然以摩爾的名字命名，但它實際上代表了整個計算機領域的發展方向。摩爾定律之所以如此重要，是因為它對我們的生活產生了深遠的影響。

首先，它使得計算機不斷進步。還記得十年前的智能手機嗎？它們的性能可能不及今天的一部中檔手機。摩爾定律使得我們的設備越來越快速、功能更為強大，這也讓無數應用和服務得以誕生，從智能助手到虛擬現實，無所不包。

其次，摩爾定律推動了信息技術產業的蓬勃發展。芯片製造業已經成為全球最大的工業之一，為經濟帶來了巨大的增長和創造了大量就業機會。同時，它也加速了科學研究的進展，因為更強大的計算能力可以用於模擬、分析和解決複雜的科學問題。

不過，正如一切事物一樣，摩爾定律也面臨着挑戰。隨着晶體管不斷縮小，我們接近硅基芯片的物理極限，因此製造成本上升，發熱問題增加，而且電池壽命等問題也隨之而來。為了繼續遵循這一定律，科學家們正在積極尋求新的技術突破，如量子計算和光子計算。

03 芯片的三大類型

目前，芯片主要分為三大類型：

第一類是邏輯芯片，是指運行智能手機、計算機和服務器的處理器。

邏輯芯片是現代電子設備中不可或缺的關鍵組成部分。邏輯芯片有多種類型，包括中央處理芯片（CPU）、圖形處理芯片（GPU）、現場可編程邏輯陣列芯片（FPGA）等。這些小巧的芯片具備出色的邏輯運算能力，其核心任務是執行各種決策和控制任務，就像電子設備的大腦一樣。

無論是家用電器、汽車控制系統還是工業自動化，邏輯芯片都在幕後默默發揮作用，保障設備正常運行。這些小巧的 “大腦” 能夠迅速處理海量的數據，進行復雜的決策，使得我們的生活更加便捷、安全、高效。

（閃存芯片）

第二類是存儲芯片，指的是閃存芯片（NAND Flash）和電腦內存（DRAM）。儲存芯片廣泛應用於現代科技設備中，是數字信息時代的基石之一。這些強大的芯片充當着數據的倉庫，將我們的寶貴信息保存在電子設備中，確保了數據的長期存儲和可隨時訪問。

最常見的儲存芯片類型之一是閃存芯片，它們存在於各種設備中，如 USB 驅動器、手機、相機等。這些芯片用來存儲信息，具備速度快、容量大、耐用的特點，使得我們能夠隨時隨地存儲和傳輸照片、文件和視頻。

另外一種最常見的儲存芯片類型之一是動態隨機存取存儲器，即電腦內存，是一種用於臨時數據存儲的芯片，其速度和存儲能力使得我們的計算設備能夠以前所未有的速度處理信息。這些 DRAM 存在於我們的電腦、智能手機、平板電腦和許多其他設備中，它們扮演着瞬時記憶的角色。當你打開應用程序、瀏覽網頁或者編輯文檔時，DRAM 會快速存儲並且提供所需的數據，以便 CPU 能夠高效地進行計算和操作。這種高速數據讀寫能力是現代計算的關鍵，因為它確保了你的設備能夠實時響應你的指令。

儲存芯片不僅在個人設備中發揮作用，還對大規模數據中心和雲計算起到關鍵作用。這些芯片的不斷發展使得我們能夠存儲和處理巨大的數據量，推動了科學研究、商業分析和娛樂媒體等領域的發展。

（模擬芯片）

第三類芯片比較分散，包括將視覺或音頻信號轉換為數字數據的傳感器等模擬芯片、與手機網絡進行通信的射頻芯片，以及管理設備如何使用電力的芯片。

模擬芯片是一種具有強大模擬信號處理能力的微電子芯片，它專注於處理連續變化的信號，如聲音、光線、電壓等，使得我們的電子設備能夠更好地模擬和交互現實世界。模擬芯片廣泛應用於各種領域。在音頻設備中，它們幫助我們捕捉和處理聲音，使音樂、電話通話和語音識別變得可能；在醫療領域，它們用於監測生理信號，如心電圖和血壓，有助於醫生做出準確的診斷；在通信領域，模擬芯片則用於無線通信、雷達和衞星通信，確保了信息的高效傳輸。

射頻芯片是無線通信世界的關鍵元件。它們可以發送、接收和處理射頻信號，讓我們的手機、Wi-Fi 路由器、衞星導航和電視等設備能夠無線通信。射頻芯片可以在不同頻段傳輸數據，從短距離的藍牙連接到遠距離的衞星通信，無所不包。它們的存在讓我們可以隨時隨地與世界各地的信息和人們進行連接，無論你在哪裏使用無線技術，射頻芯片都在背後功不可沒，為我們提供了方便、高效的無線通信方式。

第三類並不是主要依靠摩爾定律來推動性能的改進，聰明的設計比縮小晶體管更重要。這類芯片的製造廠通常不需要每隔幾年就競相製造更小的晶體管，因此它們的成本要低得多，平均只需要四分之一的先進邏輯芯片或存儲芯片製造廠的資本投資。

04 芯片發展大事年表

（來源：《芯片簡史》）

05 芯片發展樹

（從基礎學科到半導體晶體管、再到各種芯片和應用）來源：《芯片簡史》

芯片發展史如同一部跌宕起伏的史詩，源於基礎學科的探索，一路演進至今日的創新峯巔。它的故事始於量子物理，探索微觀世界的神秘，為我們揭示了電子的行為規律，半導體物理的發展則將電子行為應用於實際，晶體管應運而生，如一扇大門打開，通往數字時代的道路。從那時起，芯片的演化就像電子競速一樣，不斷推陳出新。

1.量子物理

quantum physics

芯片的發展研究源於量子物理學的興起，這個學科誕生於 20 世紀初，至今已有超過 120 年的歷史。量子物理學為後來的芯片技術提供了堅實基礎，因為它幫助科學家深入研究原子內部電子的運動方式。對量子物理的深刻理解讓我們能夠製造出小而強大的芯片，它在背後默默地支撐着現代科技的蓬勃發展，使得我們能夠享受到更加便捷、高效的生活方式。

2. 半導體物理

semiconductor physics

半導體是一種能夠在導體（如銅）和絕緣體（如塑料）之間找到平衡的材料，其電導性介於兩者之間。這種特性使半導體成為芯片製造的理想材料。通過控制半導體中電子的行為，科學家們能夠製造微小的電子元件，如晶體管，這是芯片的基本組成部分。晶體管的開關功能允許電流流動或停止，這是計算和存儲信息的基礎。因此，半導體物理為芯片技術提供了理論和材料基礎，推動了現代電子設備的發展。

3. 晶體管

transistors

早在 1947 年，美國貝爾實驗室威廉·肖克利（William Shockley）等人就發明了晶體管，這被認為是電子工業的里程碑。晶體管是微小的電子開關，能控制電流流動或停止，是現代芯片的基礎構件。芯片上成千上萬的晶體管協同工作，執行各種計算和存儲任務。它們以迅雷不及掩耳之勢處理信息，使我們的電子設備變得快速且高效。

06 芯片的未來

1.前沿技術 I：新原理器件

什麼是新原理器件？硅半導體的晶體管技術快要到極限了，對於還能不能繼續縮小器件尺寸，我們不敢抱太大的希望。

現在看來比較有希望的是碳納米管或者石墨烯這類低維材料，它們最大的優勢是電子在其中的傳輸速度比在硅材料當中要快得多。

我們不斷減小晶體管尺寸的目的是什麼呢？就是想讓器件越來越快，功耗越來越低，方式只能是晶體管的溝道越來越短，這樣信息傳遞的時間才能更短。

可材料換成碳納米管或石墨烯就不一樣了，這些低維材料，就算不把器件做到 5 納米、3 納米這麼小，也可能達到同樣的信息處理時間和同樣低的功耗，器件的性能不就有了更大的提升空間嗎？

除了這些新型的低維材料，還有一個新原理器件值得關注，就是自旋器件。

自旋是電子天然具有的一個物理維度，是量子計算的核心。其實自旋在經典計算中也有大用處。

可以這麼理解，自旋就是電子在順時針或者逆時針自轉，這其實就可以代表 0 和 1。所以，自旋器件的開關，就不要電子在兩個 “地鐵站” 之間流動了，只靠電子自轉的翻轉就行了。

這下電子流動帶來的傳輸時間和功耗就都可以避免了，所以，自旋器件是很有希望實現高速低功耗的器件。

不過這些新材料和新結構的工藝難度非常大，尤其是如果想要做出幾億，甚至幾十億個器件規模的集成電路，還要保證均勻性、可靠性，非常困難。

這些技術今天還只是在實驗室小規模研究階段，但未來會有很大的發展空間。

2.前沿技術 II：可重構芯片

像 CPU 或者 GPU 芯片，在硬件上不可變，但軟件上編程性很高，可以運行各種軟件，這是通用芯片。

像谷歌 TPU 這種定製芯片，它的特點就是硬件不可變，做出來之後硬件就定型了，它用靈活性交換來了高性能。FPGA 雖然能做到硬件可編程，但是一種靜態的可編程，沒法根據軟件作出實時調整。

所謂 “可重構”，就是説芯片內部的電路結構，可以根據軟件進行動態調整，對不同的軟件都力求達到定製化硬件的性能。

可以把它的工作原理想象成鐵路網絡裏面的扳道岔，也就是鐵路工人扳動鐵軌的道岔，實現火車運行線路的改變。只不過在可重構芯片裏面有大量的道岔，而且每個道岔都是晶體管開關，可以非常非常快速地扳動，這就實現了根據具體問題，實時調整電路結構的功能，實現了硬件和軟件高度匹配。

為什麼要發展可重構芯片呢？專用芯片是人工智能技術在這幾年爆發的一個主要原因。在未來，為了滿足萬物互聯的需求，我們還會需要更多種類，但是小批量的專用芯片。但專用芯片的困境就是成本高，只有谷歌、阿里這些大公司才玩得起。

所以我們想一想， CPU、GPU 這種通用芯片可以運行各種軟件，聯想的計算機可以用，蘋果的計算機也可以用，可以跑 Windows 程序，也可以運行 Linux 和 macOS。只有這樣，芯片研發高達幾億美元的成本才可能將合理地分攤到每顆芯片上。

這種經濟上的正反饋促進了芯片技術的發展，但專用芯片的高成本卻沒有這麼大的銷售量來支撐，這裏面天然存在性能和經濟性的矛盾。

我們自然期望，有沒有高性能又兼具經濟性的芯片呢？比如説，一顆芯片能針對於各種不同類型的問題、各種應用軟件都能自適應地形成一個最優的架構，也就是説，這顆芯片對於任何問題都是定製芯片，都能夠高效地解決問題。

可重構芯片技術就要實現這個目標。對於新的問題，軟件改變了，硬件能夠在幾十納秒的時間裏面針對軟件需求進行改變。

因為一顆芯片就可以應對大量不同的場景，就有足夠的銷量來攤平開發成本，可重構芯片技術是當今最前沿的領域之一，未來十年，這個領域一定會有很大的突破。

3.前沿技術 III：經典芯片和量子計算混合

未來很有希望出現的全新的芯片架構。

其中有一個很大的可能性，就是經典芯片和量子計算相結合的混合計算芯片組。一旦實現的話，一定會給信息產業帶來量級上的提升。

量子計算並不是要取代現在的經典計算機，而是互為補充、協同工作。

量子計算一個主要的應用場景就是針對大規模的優化問題，可以實現指數加速，遠超經典計算系統。但量子計算還遠未成熟，相信會長期處於 NISQ 階段，也就是有噪聲的中等規模量子計算階段，還不能像理想中那樣解決大規模的實際問題。

所以有一個趨勢就是，要把經典芯片和量子計算芯片結合起來。

對於一個大規模的實際問題，我們需要有聰明的算法把這個問題分解，把其中困難的部分交給量子芯片來解決。而且，這個困難問題還不能太大，太大的話就要繼續分拆，直到規模足夠小，就可以用 NISQ 量子芯片來做了。最後再把這兩個系統的答案拼裝起來，給出一個最終答案。

未來，相信這種經典加量子的混合計算方案，一定可以用來解決實際的人工智能問題。

接下來，當人工智能的算力越來越高，還可能有一個重要的研究方向，那就是，人工智能用於芯片設計，也就是用芯片研發出更好的芯片，換句話説就是芯片的自我進化。

谷歌團隊在 2020 年 ISSCC 大會上透露，正在把自家的 TPU 芯片用在集成電路設計中，比如電路佈局這個環節。最新的結果是 AI 僅用 6 小時就完成了以往需要幾周才能完成的工作量，而且還做得更好，減少了佈線數量，提高了面積使用率。

在未來，基於經典芯片的人工智能 EDA 軟件，或者是經典加量子混合計算的人工智能 EDA 都會逐步成熟，給芯片技術帶來前所未有的推動。

4.前沿技術 IV：類腦芯片

2020 年 7 月 15 日，英國公司 Graphcore 發佈了一款 AI 芯片，採用台積電 7 納米加工工藝，上面集成了 594 億個晶體管。這可是非常大的一個數目，人的大腦也就是 900 億個神經元。

那麼，在這個將近 600 億的規模上有沒有可能出現智慧呢？不知道，為什麼呢？因為芯片的運算模式和人腦有很大區別。

現在芯片通用的運算模式叫做馮諾依曼體系，它的特點是數據的存儲和運算是分開進行的。比如我們的計算機裏，數據存在內存裏，運算要在 CPU 的運算模塊裏進行。每次運算的時候，CPU 的控制模塊，根據軟件的命令，把數據從內存裏調到 CPU 的運算模塊進行運算。

但這個過程的效率非常低。

比如現在計算機裏面有一個很嚴重的問題叫存儲牆，就是説內存裏的數據量越來越大，CPU 的處理能力越來越快，但它們之間的信息通道卻非常狹窄，就好像一個啞鈴。

可以説 99% 的計算時間和能耗都花在了數據的傳輸上，真正用於計算的只有 1%。

其實這個模式跟我們大腦的運算完全不一樣。大腦的運算模式叫做 “存算一體”，都是在神經元裏面進行的。所以大腦進行如此複雜的抽象和推理運算，只有 20 瓦的功耗，遠遠低於現在的 CPU 芯片。

現在有一種技術就叫做類腦芯片，就是要仿照大腦的模式進行運算。類腦芯片的關鍵點就是存算一體。

這個怎麼來實現呢？現在有好幾種技術都能做到了，最有希望的例子，叫做阻變存儲器。

所謂阻變是説器件的電阻會發生變化，電阻值會根據流過的電流來改變，換句話説就是上一次的運算結果會以電阻值的形式保存在這個電阻裏，來影響下一次的計算。

這個機制跟我們大腦中神經元的工作機制是一樣的。利用這種新的器件結構和運算模式，類腦芯片很有希望實現高性能低功耗的智能運算，甚至達到一定規模後，會不會有新的智能現象湧現出來。

07 結 語

芯片的演進歷程充滿了曲折與不斷突破，從最初的微型管到晶體管，再到 MOS 場效晶體管、再到大規模集成電路，每一次進步都推動了電子設備的性能和功能飛速提升。

新材料、新工藝和新技術的不斷湧現預示着芯片技術未來還有巨大的潛力和發展空間。這意味着我們可以期待更小巧、更強大的芯片，為智能手機、物聯網、人工智能等領域帶來更多創新。

這個不斷進步的過程是科技演進的生動寫照，為我們的數字時代創造了無限可能性。從量子物理到現在，芯片技術的發展一路走來，不僅深刻改變了我們的生活方式，也展示了人類創新的決心和偉大力量。