摩尔定律描述的现象，对现代世界产生的影响可以说超过其他任何现象。过去40年里，计算能力呈指数级提升，以各种方式改变了我们的生活，造就了从万维网、智能手机到物联网(Internet of Things)的各种各样的奇迹。
但是，即便摩尔定律还没有失效，它的“效力”也在迅速消减。目前尚未得到回答的一个大问题是，这在多大程度上重要？
在1965年的一篇文章中，未来的英特尔(Intel)创始人戈登•摩尔(Gordon Moore)解释了集成电路的元件数量每年翻一番的速度。1975年，他将这一周期修正为两年，他的预测（后来被认可为一项“定律”）从那时起基本上一直是成立的。
指数级变化的影响往往很难理解。在实用意义上，计算性能的提高使得芯片变得更小、更快、更便宜，达到了惊人的程度。将尼尔•阿姆斯特朗(Neil Armstrong)送上月球的阿波罗(Apollo)制导计算机包含1.23万个晶体管，而苹果(Apple)的iPhone 7拥有33亿个晶体管。
但是，物理学自然规律正在实施它的报复——就像它历来倾向于做的那样。如今，随着各制造商想尽办法开发7纳米芯片的制造工艺，我们似乎已达到一片集成电路能够可靠容纳多少个晶体管的物理极限。芯片设计师们在过去几十年享受的轻松日子已到尽头。
这对于计算机行业——以及我们其他人——似乎是一个问题，因为未来的性能提高将涉及大得多的成本和复杂性。但芯片设计师似乎很享受这个挑战。有些人甚至预测，这将开启一个令人兴奋的创新迸发的新时代。
芯片设计公司ARM的首席技术官迈克•穆勒(Mike Muller)表示，在可预见的未来，它们的产品将继续改进，尽管电脑用户不太可能注意到有多大差异。“有些人说摩尔定律正在变慢，摩尔定律已消亡。但从ARM的视角看，我们并不在意，”他说。“最终产品还是会变得越来越好——即使我们的工作变得越来越难。”
不可避免地，芯片设计师不得不变得越来越有创造力。他们可以“作弊”，改进基础架构或将芯片堆叠成一种立体架构。他们也在生产用于人工智能等专门用途的芯片。
例如，Alphabet董事长约翰•亨尼西(John Hennessy)表示，谷歌(Google)的“张量处理单元”(Tensor Processing Unit)——专为机器学习设计的硬件芯片——每秒可执行92万亿次运算，大约是通用处理器吞吐量的100倍。他在上月的Zeitgeist Minds大会上表示：“在摩尔定律不像过去那么容易交付成果的情况下，我们将以这种方式取得进展。”
行业发生的更广泛变化，也拓展了用户利用强大计算能力的途径。Microsoft Azure（微软的公用云端服务平台——译者注）执行副总裁詹森•桑德尔(Jason Zander)说，计算正日益向上迁移至“智能云端”，向外迁移至“智能边缘”。如今很容易以合理成本获取智能云端的强大计算能力。但与此同时，也越来越有可能在边缘（各类网联设备）本地处理数据。“我们正处于计算历史进程中一个神奇的转折点，”他说。
话虽如此，开发全新计算方式的竞赛正在展开，这些方式将使我们超越硅时代的局限。最耐人寻味的是量子计算，它有望大大提高性能，即使它的开发难度仍然极大。
随着美中为了争夺领先地位而展开角逐，这方面的艰辛努力正在获得一个地缘战略维度。今年7月，美国国防部高级研究计划局(DARPA)宣布了一项为期5年、耗资15亿美元的计划，鼓励在芯片架构、材料和设计方面取得突破。这是该局“电子复兴倡议”(ERI)的一部分。
在旧金山举行的ERI战略项目启动仪式上，美国国防部系统工程副助理部长克里斯汀•鲍德温(Kristen Baldwin)明确表示，美国正在与中国展开一场计算竞赛。她说：“我们希望协调我方的共同需求，以回击中国成为下一代半导体产品首屈一指领导者的愿望。”
除了激烈商业竞争以外，芯片设计正成为一个关乎美国国家战略利益的紧迫问题，这对所有计算机用户来说也许是好消息。从历史上看，超级大国之间的竞争是推动创新的一种极好方式。
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