摩尔定律（Moore’s Law）对于集成电路产业的发展具有重要意义。 一般来说，我们可以说，IC 中的元件数量每 18 至 24 个月就会增加一倍。 作为摩尔定律的补充，贝尔定律（Bell’s Law）预测，通过保持计算机的功能不变，微处理器的价格和体积将在每 18 个月内减少一半。 基因定律（Gene’s Law）表明，DSP的功耗/性能比每10年降低2个数量级。 梅特卡夫定律（Metcalfe’s Law）指出：网络的价值与网络用户数量的平方成正比； 也就是说，N个连接可以创造效益。 与摩尔定律一样，吉尔德定律(Gilder’s Law)和梅特卡夫定律都是经验性的、有待验证的近似描述和预测。 随着摩尔定律所预测的IC发展路径，IC技术的线宽逐渐缩小。 2023年，IC制造技术达到3纳米节点，进入微观物理范围。 IC技术的不断扩展存在三个约束：物理约束、功耗约束和经济约束。

摩尔定律和贝尔定律

20世纪60年代的戈登·摩尔 (Gordon E. Moore)

1965 年 4 月 19 日，时任仙童半导体研发实验室（Fairchild Semiconductor’s R&D Laboratory）主任的戈登·摩尔 (Gordon E. Moore) 应邀为《电子》杂志 35 周年纪念刊撰写评论，题为“在集成电路上塞满更多元件”。 图3.1显示了评论的主页。 第二页右侧中间，报告摘要进一步阐述：“最低组件成本的复杂性以每年大约 2 倍的速度增加。 当然，从短期来看，这一比率即使不增加，也将持续下去。 从长远来看，增长率有点不确定，尽管没有理由相信它至少在 10 年内不会保持几乎恒定。 这意味着到 1975 年，每个 IC 的元件数量将达到最低成本 65,000 个。 我相信如此大的电路可以构建在单个晶圆上。” 这就是最初的“摩尔定律”。

1965 年 4 月 19 日，时任仙童半导体研发实验室（Fairchild Semiconductor’s R&D Laboratory）主任的戈登·摩尔 (Gordon E. Moore) 应邀为《电子》杂志 35 周年纪念刊撰写评论，题为“在集成电路上塞满更多元件”。 图3.1显示了评论的主页。 第二页右侧中间，报告摘要进一步阐述：“最低组件成本的复杂性以每年大约 2 倍的速度增加。 当然，从短期来看，这一比率即使不增加，也将持续下去。 从长远来看，增长率有点不确定，尽管没有理由相信它至少在 10 年内不会保持几乎恒定。 这意味着到 1975 年，每个 IC 的元件数量将达到最低成本 65,000 个。 我相信如此大的电路可以构建在单个晶圆上。” 这就是最初的“摩尔定律”。

Intel的半导体工艺技术

1975年，摩尔在IEEE国际电子器件会议（IEDM）上发表了《数字集成电子学进展》一文。 这篇论文修改了每年翻一番，改为每两年翻一番：“到本十年末，新的斜率可能大约每两年翻一番，而不是每年翻一番。” 图3.2为1965年公布的“摩尔定律”及其1975年的修订版。值得注意的是，摩尔本人从未说过“集成电路的集成度在18个月内翻倍”。 1997 年 9 月，他在接受《科学美国人》杂志采访时特别指出，“我预测我们的增长率将从每年翻一番变为每两年翻一番，这就是我们现在的情况。 我从来没有说过18个月。” 美国半导体工业协会（SIA）在2001年版的ITRS中引用了每24个月翻一番的论点，并将其一直延续到2020年。微处理器中元件数量的增长确实遵循了摩尔24个月翻一番的预测。

但 DRAM 的元件数量增长速度略快于微处理器，达到 18 个月翻倍的程度，如图 3.3 所示。 因此，我们一般可以说，集成电路中的元件数量每18至24个月就会增加一倍。 但这并不是一个规律，而是IC制造实践的统计结果。 它确实真实地反映了一定条件下事物发展变化的客观规律。 从这个意义上讲，将“摩尔预测”翻译为“摩尔定律”也不无道理，但它并不是数学、物理和其他科学学科中的严格定律。

1972年，数字设备公司（DEC）的戈登·贝尔（Gordon Bell）对VAX（PDP）微处理器技术的发展做出了如下预测：如果计算机的功能保持不变，微处理器的价格和尺寸将减少 每 18 个月减半。 作为摩尔定律的补充，贝尔的预测被称为贝尔定律。

Bell’s law of computer classes（1972）：计算机每10年产生新一代，其设备或用户数增加10倍。

吉恩定律、吉尔德定律和梅特卡夫定律

2006年，TI首席科学家Gene Frantz在TI开发者大会上对《电子工程时报》（EE Times）记者表示：“许多DSP专家都认为每秒数百万次乘法累加运算（MMAC/s）是简单而公平的 测试指标。 我仔细研究了DSP每MMAC/s的功耗，即每18个月每MMAC/s的功耗降低一半。” 他的话也可以表述为“DSP的功耗/性能比每10年下降两个数量级”。 这意味着10年前DPS的功耗/性能比是现在的100倍。 这就是著名的“基因定律(Gene’s Law)”。 如图3.4[1]所示。

1996年，美国经济学家乔治·吉尔德（George Gilder）在其著作《Telecosm》中提出预测，未来25年，骨干网络的带宽将每6个月翻一番，其增长速度将是 摩尔定律预测的CPU增长速度的四倍。 这个论点被称为吉尔德定律（Gilder’s Law）。 吉尔德先生还断言，每比特的传输价格将按照“渐近曲线”跃升至免费，价格点无限接近于零，免费互联网接入即将到来。

梅特卡夫定律（Metcalfe’s Law ）由 3Com 创始人和计算机网络先驱罗伯特·M·梅特卡夫 (Robert M. Metcalfe) 提出，并于 1993 年由《吉尔德科技月刊》出版商乔治·吉尔德 (George Gilder) 命名。 该定律预测，网络的价值与网络上用户数量的平方成正比，这意味着N个连接可以创造N^2个收益。 也就是说，如果一个网络对网络中的每个人来说价值1元人民币，那么10倍大的网络的总价值就等于100元人民币； 一个100倍大小的网络总价值为10、000元人民币。 当网络规模扩大 10 倍时，其价值就会增加 100 倍。 在网络经济时代，共享程度越高，用户群体越大，其价值就越能得到最大程度的体现。 简而言之，上网的人越多，产生的收益就越多。 然而，这种描述目前存在争议或存在缺陷，因为它为所有连接或组分配了相同的“价值”。 这导致了二十世纪末网络泡沫的出现，只追求增长而不追求利润。

与摩尔定律一样，吉尔德定律和梅特卡夫定律都是经验性的、未经检验的预测和粗略的描述，而不是物理意义上的定律。

吉恩定律、吉尔德定律和梅特卡夫定律

2006年，TI首席科学家Gene Frantz在TI开发者大会上对《电子工程时报》（EE Times）记者表示：“许多DSP专家都认为每秒数百万次乘法累加运算（MMAC/s）是简单而公平的 测试指标。 我仔细研究了DSP每MMAC/s的功耗，即每18个月每MMAC/s的功耗降低一半。” 他的话也可以表述为“DSP的功耗/性能比每10年下降两个数量级”。 这意味着10年前DPS的功耗/性能比是现在的100倍。 这就是著名的“基因定律(Gene’s Law)”。 如图3.4[1]所示。

1996年，美国经济学家乔治·吉尔德（George Gilder）在其著作《Telecosm》中提出预测，未来25年，骨干网络的带宽将每6个月翻一番，其增长速度将是 摩尔定律预测的CPU增长速度的四倍。 这个论点被称为吉尔德定律（Gilder’s Law）。 吉尔德先生还断言，每比特的传输价格将按照“渐近曲线”跃升至免费，价格点无限接近于零，免费互联网接入即将到来。

梅特卡夫定律（Metcalfe’s Law ）由 3Com 创始人和计算机网络先驱罗伯特·M·梅特卡夫 (Robert M. Metcalfe) 提出，并于 1993 年由《吉尔德科技月刊》出版商乔治·吉尔德 (George Gilder) 命名。 该定律预测，网络的价值与网络上用户数量的平方成正比，这意味着N个连接可以创造N^2个收益。 也就是说，如果一个网络对网络中的每个人来说价值1元人民币，那么10倍大的网络的总价值就等于100元人民币； 一个100倍大小的网络总价值为10、000元人民币。 当网络规模扩大 10 倍时，其价值就会增加 100 倍。 在网络经济时代，共享程度越高，用户群体越大，其价值就越能得到最大程度的体现。 简而言之，上网的人越多，产生的收益就越多。 然而，这种描述目前存在争议或存在缺陷，因为它为所有连接或组分配了相同的“价值”。 这导致了二十世纪末网络泡沫的出现，只追求增长而不追求利润。

与摩尔定律一样，吉尔德定律和梅特卡夫定律都是经验性的、未经检验的预测和粗略的描述，而不是物理意义上的定律。

功耗趋势。 基因定律（由作者命名）趋势线遵循摩尔定律，即每 MIPS 的 DSP 功耗每 18 个月减半。

IC技术与产业发展格局

纵观微电子50年来的发展，微电子技术、产业、市场的进步呈现出以下规律。

1.在微电子设计、制造、封装、材料、设备等技术不断进步的推动下，微电子产业规模迅速扩大，半导体市场销量不断上升。

2、半导体市场表现还具有增长率规律性波动的特点，即大约每10年出现一次“M”形变化，如图3.6所示。 半导体市场增速波动的原因很复杂，但主要原因是市场牵引和投资驱动的技术。 世界GDP增速与半导体市场增速的关系如图3.7所示。

3.半导体产品的制造技术大约每10年就会达到一个新的水平。

4. 典型的微电子产品从研发到量产大约需要10年时间，典型的集成电路从研发到量产大约需要10年时间。

5.驱动信息市场的引擎大约每10年左右就会发生一次新的变化。

6、集成电路中晶体管的价格每10年下降两个数量级（10年前价格上涨100倍）。 在DRAM/DDR市场持续上下波动的同时，1Gb价格跌至<1美元，闪存市场开始上涨（2013-2020年）。

摩尔定律的终结与软件创新

沿着摩尔定律预测的集成电路发展路径，IC的线宽逐渐缩小，2021年最小线宽已达到3nm，已进入微观物理范畴。 从技术角度来看，继续缩小沟道线宽将受到三个因素的制约。

限制因素1：物理限制

一方面，微观尺度（Mesoscopic scale ）材料含有一定数量的粒子，仅靠薛定谔方程无法求解。 另一方面，粒子数量还不足以忽略统计波动。 这种情况给IC技术的进一步发展带来了许多物理障碍，例如费米钉扎（Fermi-Pinning）、库仑封锁（Coulomb Blockade）、量子隧道（Quantum Tunneling）、杂质涨落（Impurity Fluctuation）和自旋输运（Spin Transport）等。 它们需要通过微观物理和基于量子的处理方法来解决。

限制因素2：功耗限制

提高时钟频率与降低功耗的矛盾趋势

上图显示了提高设备性能（时钟频率作为代表参数）和降低功耗之间的矛盾趋势。 随着工艺技术节点的先进，每一代器件的时钟频率都提高了20%，但器件的功率密度也大大提高。 如果功率密度保持在40 W/cm^2，则最高时钟频率无法提升，甚至在采用14 nm工艺节点后时钟频率还会下降。

限制因素3：经济限制

栅极成本随工艺技术节点的变化趋势

上图显示了栅极成本随工艺技术节点的变化趋势，其中 90 nm 技术节点每 1 亿个栅极的成本（$/100 MGates）为 $4.01。 之后，65纳米、40纳米至28纳米的成本呈现下降趋势。 其中，28纳米是最后的平面技术节点之一。 然而，进入3D FinFET结构的20 nm技术节点后，每100 Mgate的成本将不再按照摩尔定律下降，反而会上升。 这是由于使用先进器件结构制造这些芯片的复杂性增加所致。 也就是说，未来在更高速度、更低功耗、更低成本三个方面，如果以成本为主要指标，性能和功耗很难有明显提升。 相反，注重性能和功耗的芯片厂商和用户将不得不付出相应的代价，而无法享受摩尔定律带来的成本降低的“好处”。 但如果采用新材料、新器件结构，IC的集成度是否继续沿着摩尔定律增长，还有待未来实践的检验。

集成电路更加依赖生态系统，需要软硬件共同开发。 例如，CPU的竞争不仅是CPU芯片本身的竞争，还包括其软件生态系统的竞争。 例如，英特尔的CPU和微软的操作系统构建了稳定的Wintel行业开发环境。 ARM和Google也在移动终端领域打造了ARM-Android系统。

信息产业最初是由硬件（IC）技术驱动的。 随着IC处理技术的进步，单芯片的集成度越来越高，IC的速度越来越快，存储器存储容量越来越大。 这样，IC上加载的软件可以更加丰富，软件的功能更加强大，应用软件的种类也更加丰富。 图3.14显示了同期Windows操作系统占用的内存空间、Intel CPU主频和典型DRAM的存储容量之间的正相关关系。

目前，集成电路的容量和速度已经能够满足几乎任何软件的需要。 在这种情况下，由软件驱动的信息产业的趋势开始出现，即根据不同的操作系统来开发适合软件的硬件。 移动通信就是一个典型的例子。 目前，Android和iOS是市场上的主流操作系统。 近日，2023年8月4日，华为正式发布HarmonyOS 4，这是继iOS、Android之后的第三大智能手机平台。 目前，使用HarmonyOS生态的设备数量已超过7亿。

HarmonyOS是华为公司开发的分布式操作系统，正式名称为华为终端HarmonyOS智能设备操作系统软件。 HarmonyOS系统采用“去中心化”技术，将手机、电脑、平板、电视、汽车、智能穿戴等多种设备组合成一个超级终端，让用户可以轻松操作和共享各种设备的资源。 因此，所有的硬件解决方案都应该根据这三种操作系统来开发。 不同的手机如果要工作在上述的系统中，可以使用不同厂家的不同的嵌入式CPU、收发芯片、人机界面芯片来制造。 这是一个软件定义的系统，它决定了集成电路的设计和生产，如图3.15所示。

TI 首席科学家 Gene Frantz 认为：“大部分创新将体现在硬件之上的软件中。 硬件将成为创新设计师开发其想法的平台的一部分”[6]。 因此，顺应以软件带动信息产业发展作为战略布局重要内容的趋势，相应的软件学科研究应根据市场需求协调部署。

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《摩尔定律的长臂：微电子学与美国科学》

《摩尔定律的长臂：微电子学与美国科学》（ The Long Arm of Moore's Law: Microelectronics and American Science）

本书的手稿是在一台计算机上编写的，该计算机本身已与世界各地数十亿其他计算机和类似计算机的设备联网。 我不需要列举当今计算机的功能，因为几乎每个阅读本书的人都知道它们。 它们提供了前所未有的获取信息和错误信息的途径； 它们提高了我们的生产力，让我们能够以新的方式浪费时间； 他们让我们保持联系，也让我们分开。

与这项研究更密切相关的是，计算机和电子行业对美国国内生产总值的贡献比任何其他制造业都多。 在世界范围内，电子制造对于工业化社会和正在工业化的社会来说都是收入、就业和进步的宝贵来源。 它是20世纪70年代以来“亚洲四小龙”经济快速增长以及20世纪末世界经济全球化（更准确地说是再全球化）的一个主要因素。 出于这些原因，许多政府不遗余力地收购或维持蓬勃发展的计算机和/或电子行业。

除了一些例外，第一台数字电子计算机是二战和冷战期间出现的军工联合体的产品。 数字计算机很快就得到了民用应用，但在冷战初期，美国国家安全机构是数字计算机（尤其是最大、最快、最复杂、网络化程度最高的计算机）商业开发的主要资助者和主要市场。 这同样适用于一般先进的微电子学，而不仅仅是计算机。 特别是，硅晶体管和集成电路最初是为导弹制导系统等军事应用而开发的，后来才成为数字计算机的标准。 晶体管、集成电路和计算机都需要实践经验知识和基础的、理论驱动的发现。 因此，美国国家安全机构不仅是大多数早期计算机和微电子设备的主要买家，而且也是大多数早期计算机和微电子设备的主要买家。 他们也是推进计算和微电子学所需的基础和应用研究的最重要的资助者和塑造者。

如今，美国军方和其他国家安全机构仍然是计算机和微电子领域的重要客户，他们的研究资助部门对于这些技术的创新仍然是不可或缺的。 但计算和微电子的重心已从国家安全客户显着而果断地转移到民用市场（实际上是消费者市场）。 如今，军事需求通常通过笔记本电脑和视频游戏机等消费产品来满足，而在冷战早期，箭头更常见地从军事领域转向民用领域。 计算机和电子行业的平民化有很多根源，包括关于“个人”计算的反文化观念、微电子公司（通过 20 世纪 50 年代的军事合同致富）在 1960 年代将政府视为不可靠的客户，以及美国之间日益激烈的竞争。 公司及其日本同行（它们可以进入庞大的国内消费市场，但军事市场要小得多）。

本书的基本前提是，自 20 世纪 60 年代中期以来计算和微电子的民用化与美国科学组织、资助和实践方式的大规模变化共同发展。 这些变化瓦解了大学、企业和美国政府之间在冷战早期（计算国家安全主导时代）建立的关系，并重建了一套延续至今的新关系。 美国科学的这些变化的粗略轮廓有据可查，因为科学家、工程师、政治家、经济学家、社会学家和文化批评家已经对此争论了五十年。 事实上，今天的学术争论并不是关于自 20 世纪 60 年代末以来科学是否发生了重大变化，而是关于这种变化是否如此戏剧性和突然，以至于构成了科学真理将首要地位让给技术工具的“划时代的突破”。

所谓的划时代突破的特征受到最多的评论，并且占据了本书的内容，包括企业基础研究的衰落，研究预计实现技术应用或产生“更广泛的社会影响”的时间跨度的缩短，以及大学和政府实验室面临越来越大的压力，要求它们通过与工业界建立合作伙伴关系并将研究成果转化为知识产权来参与市场竞争。 这里还出现了一些不太公开的变化，包括联邦政府不再资助大学建筑的建设，人们对旨在调解学科之间或大学与外部利益相关者之间互动的机构越来越感兴趣，对学术和企业研究如何进行更严格的监督和监管组织和实践，重新解释反垄断法以促进研究和开发联盟，并越来越重视公共和私人研究投资的最大、可审计回报（例如，通过共享昂贵的实验仪器）。

尽管对于过去五十年来美国科学发生的变化存在一些共识，但对于为什么会发生这些变化，存在相当大的、有时甚至是尖刻的分歧。 一些学者，尤其是菲利普·米罗夫斯基，认为它们主要是由新自由主义经济学家和美国两大政党的市场友好政治家推动的。 从这个角度来看，新自由主义科学政策是弄巧成拙的，因为它吃掉了基础研究的种子，却没有补充它。

大卫·莫厄里（David Mowery）和内森·罗森伯格（Nathan Rosenberg）等其他学者指出，美国公司（缩短研究产出产品的时间）和大学（导致更需要展示学术研究的社会效益并确保来自私人来源的资金）竞争日益激烈 ). Mowery 和他的合著者记录了学术专利申请和初创企业组建的步伐在 1970 年左右有所加快，似乎没有得到新自由主义政策的太多帮助。 莫厄里和马丁·肯尼还认为，与企业合作的大学经常会收到货物（人员、材料、想法等），从而提高它们进行应用研究和（按米洛夫斯基的说法）基础研究的能力。 尽管米罗夫斯基和莫厄里阵营之间存在分歧，但这项研究融合了两位学者及其合作者的许多见解。

但经济史本身并不能完全解释 20 世纪 60 年代末以来美国科学发生变化的原因和方式。 例如，我们将看到，理想主义的校园行动主义和东南亚冲突的文化破坏促进了 1970 年左右美国大学的跨学科、民用应用和创业精神。还涉及其他不完全是经济趋势，其中包括大学专利官员的专业化 、太空和军备竞赛的减速，以及生命科学相对于物理科学的声望和资金的增加。 更险恶的是，对日本复兴的道德恐慌激发了 20 世纪 70 年代末和 80 年代美国科学政策改革的呼声，魅力非凡的寓言家兜售自由主义技术乌托邦的愿景也是如此。

尽管学者们对美国科学为何变得更加商业化、更加注重短期目标存在分歧，但对于哪些领域和行业引领了这些变化，人们达成了更多共识。 大多数观察家将大部分功劳或责任归咎于生物技术行业重塑了美国专利法并将高科技初创企业变成了受人尊敬的经济进步的象征。 然而，本书强调了微电子行业及其相关学科在推动科学政策和科学实践转变方面的作用，从而破坏了这一共识。 可以肯定的是，这个故事中的演员知道生命科学领域正在发生什么。 然而，他们认为微电子学对于席卷美国科学的变革同样至关重要。 正如《科学》杂志 1982 年所说，

尽管人们的注意力一直集中在学术生物学家与企业界之间不断扩大的联系上，但大学与企业关系的第二次革命已经在不同的领域发生。 电子公司面临着来自日本日益激烈的竞争，并且担心缺乏训练有素的博士，正在向大学电气工程和计算机科学系投入前所未有的大量资金。

生命科学应该被理解为美国科学界众多相互依存的领域之一，这些领域于 20 世纪 60 年代末开始重组。 大约在同一时间，可能与微电子行业形成合理联系的美国科学领域进行了重组，有时遵循与生物技术和制药行业有联系的领域模型，但有时却竞相创建自己的模型。

作为社会事实的摩尔定律

由于对创新的持续需求，微电子公司促进了美国科学的重组。 这里所说的“创新”是指新产品和新制造工艺以及支持这些产品和工艺的新知识和技术。 但我们对创新的理解还包括旨在产生知识和/或将知识转化为产品的新机构。 在这里，我依赖经济学家理查德·纳尔逊（Richard Nelson）对“机构”一词的使用，指的是“定义或塑造经济主体相互作用以完成工作的方式的结构”——“例如大学……； 政府机构 … ; 银行……； 组织和法律……； 广泛共享的信仰、价值观和习俗。” 对于纳尔逊来说，制度是“社会技术”，与“物理技术”和产业结构不同但共同发展。 事实上，我们将看到微电子的物理技术和社会技术是如此紧密地结合在一起，以至于很难清楚地区分两者。

尽管如此，微电子行业在物理技术方面的创新比其在制度方面的创新更为人所知。 事实上，甚至物理微电子技术的创新步伐也因“摩尔定律”而闻名，这本书的名字也正是基于这一经验法则。 “摩尔定律”有多种表述方式，但粗略地说，对于商业大批量制造商来说，在硅片上塞入的每单位面积电路元件的密度在一段恒定的时间（大约一年）内翻倍是最经济的。 1965 年，戈登·摩尔 (Gordon Moore) 首次阐述了他的观察结果，但距 20 世纪 70 年代中期已近两年了。

显然，这个定义强调了尼尔森“物理技术”的创新。 一平方厘米硅片中晶体管、电阻器和电感器的数量是一种物理量度。 但请注意，摩尔的观察也与经济学有关——什么样的密度最有利可图——因此它不可避免地与半导体公司采用的商业模式等制度有关。 总体而言，保持摩尔定律准确的物理技术创新与制度创新共同发展。

例如，摩尔定律在一定程度上得益于半导体工厂（“晶圆厂”）使用的硅晶圆标准尺寸的偶尔飞跃。 这听起来可能并不令人印象深刻，但改变标准晶圆尺寸需要制造商、材料供应商和设备供应商之间的复杂协调——其中许多人在晶圆尺寸等问题上不合作时会进行恶性竞争。 提高芯片密度的另一个前沿是更好的“架构”，用于将芯片中的组件组合在一起。 芯片架构，特别是此类架构的计算机辅助设计，长期以来一直是加州理工学院和伯克利分校等大学学术研究的重点。 我们将看到，为了让竞争公司能够在晶圆尺寸等问题上进行合作，以及为了让大学与公司在芯片架构等主题上进行合作，重大的制度创新是必要的。

摩尔定律最令人惊讶的物理方面是电子元件尺寸的指数减小。 1947 年，当传统固态电路的重要组成部分晶体管被发明时，它是由包括回形针在内的宏观部件手工组装而成的。 如今，商用芯片中的晶体管仅包含几个原子宽的特征，小到人类无法看到，更不用说组装了。29相反，晶体管是通过一个复杂的、高度自动化的过程由原始硅形成的，该过程涉及数十个步骤，每个步骤都使用一个 一系列价值数百万美元的工具，融合了数十年的研究、开发和工业协调，所有这些都在地球上最干净的房间里进行。