学者们念叨“摩尔定律已死”这句话已经有一段时间了，不过如今这句话从 Nvidia CEO 黄仁勋口中说出，却带有别样的意味。
摩尔定律是以英特尔联合创始人戈登·摩尔（Gordon Moore）的名字命名的。他曾在 1965 年时提出，半导体芯片上集成的晶体管和电阻数量将每年增加一倍。1975 年，他又根据当时的实际情况对摩尔定律进行了修正，把” 每年增加一倍” 改为了” 每两年增加一倍”。
Nvidia CEO 黄仁勋在台北电脑展上对一小拨记者和分析师说道：
“每一代芯片架构都在进步，通过调整超标量体系结构以及预测执行增加管线尺寸。然而这些技术的发展，已经跟不上每年将芯片密度提升 50%的目标了。”
他说道：
“微处理器已经无法延续过去的发展速度，我们称之为‘摩尔定律’的发展规律正在失效。半导体的物理特性决定了我们不能再按照登纳德定律进一步发展。”
半导体技术与处理器性能的发展轨迹正在偏离
登纳德定律又称作 MOSFET 缩放定律，源于 1974 年罗伯特·登纳德联名发表的一篇论文。该论文指出，晶体管面积的缩小使得其所消耗的电压以及电流会以差不多相同的比例缩小。也就是说，如果晶体管的大小减半，该晶体管的静态功耗将会降至四分之一（电压电流同时减半）。
摩尔定律和登纳德定律带来的递减效应推动半导体行业步入了成熟期，在这个阶段只有极少数芯片制造商能够承受推动技术进一步发展所需的、高达数十亿美元的高昂投入。 就眼下来说，拥有足够雄厚的财力，能在 16nm 和 14nm 工艺的基础上再进一步，推出 8nm 和 7nm 工艺的厂商寥寥无几。
技术进步的停滞导致了近年来行业整合加剧，高达数十亿美元的兼并和收购案屡见不鲜。
黄仁勋预测，GPU 计算将取得进一步进展
在此背景下， 黄仁勋提出了半导体行业发展的另一个方向——图形处理器。Nvidia 希望能依靠图形处理器在未来数年间继续推动半导体行业发展。黄仁勋表示，深度学习需要用到 Nvidia 的 GPU 芯片，Nvidia 将借此契机进军人工智能领域，而电脑游戏业务则将逐渐让出主导地位。
虽然摩尔定律已经失效，但是半导体行业的创新并未止步。雷锋网了解到，一些新兴的中国芯片制造商正在加码 FD-SOI。还有一些厂商认为，从二维芯片设计转向三维芯片设计将是半导体行业的未来。
Nvidia 则选择了押注人工智能，用机器学习抗争摩尔定律的衰亡。Nvidia 认为，没有必要把机器变得更强大，只需要让它更智能就行了。在 Nvidia 的观念里，智慧比力量更加重要。
瑞信信贷在台北的分析师兰迪·艾布拉姆斯（Randy Abrams）认为，Nvidia 通过人工智能推动半导体行业发展，前景看起来很乐观。
Nvidia 采用 12nm 工艺的 Volta GPU 芯片已经让人感觉到了眼前一亮。据雷锋网了解，这款芯片只有 815mm²大小，相当于 7 个 iPhone 手机处理器，并使用台积电（TSMC）的硅插入器技术连接到了 16GB 的高带宽内存。而配置了 8 个 Volta GPU 芯片的深度学习超级计算机 DGX-1 售价高达 149,000 美元。
艾布拉姆斯指出，Nvidia 的数据中心业务以每年 186％的速度增长，最近已经达到了 17 亿美元。这块业务为台积电创造了 5 亿美元的价值，约占 Nvidia 总营收的 1.5%。不过艾布拉姆斯认为，AI 成为手机的主要驱动力仍然需要时间。
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