你每天用 ar 干活,有没有觉得越来越烧钱?这个事的根其实在芯片上,而华为新发布的涛定律,可能直接把你用的 ar 的 成本砍掉了一半。摩尔定律玩了六十年,就是把晶体管越做越小, 现在做了几个原子达做不下去了,台积电三纳米卡了一年多砸了上百亿,性能媒体多少没人玩得起。 华为换了个思路,说白了他不跟你比,房子虽小,他直接盖楼,把平铺的电路立体的折叠起来,从平房变成了摩天大楼。 同一块芯片,信号路径短了,速度快了,功耗低了。更关键的是,这不是 ppt。 过去六年,华为用这套思路已经量产了三百八十一款芯片,今年秋天的麒麟新机直接搭载。你别觉得这只是芯片的事,这跟你用 ar 的 关系最大, 以前二十八拉米干不过三拉米,现在能干翻成本只要一半。这意味着国内 ai 算力会便宜,大模型的 api 会便宜,你做工具跑工作流的成本会全面的降下来。砍你脖子的那把刀不一定要去抢,换条路照样赢。
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大家好,今天我准备用一间办公室跟大家聊聊怎么提升人工智能性能。想要这个的原因是我看见外媒都在关注一个事。今天在上海开了一个行业会议,会上华为提出来一个新的定律,掏定律, 不用把芯片的晶体管越做越小,就能提高芯片性能。这一新定律已经用在了人工智能计算上, 这也是中国在全球半导体领域首次提出指导产业发展的新原则。外媒看到之后开始激动了,那这个韬定律究竟是什么?今天咱们就用最生活化的方式,聊聊人工智能和芯片这点事。 办公室里每个工位前都有一名员工在疯狂处理文件,传递消息作判断,这些工位就是芯片里的晶体管。芯片要发挥作用,主要是通过晶体管给出开获关的指令,也就是一和零电子根据指令进行移动,完成信号传输。 也就是说,办公室里员工的主要任务是根据指令送文件,文件信息传递的快慢就代表着芯片的工作效率。 为了满足越来越复杂的功能,办公室要处理的任务越来越多,最直接的解决办法就是增加工位,招更多员工。过去几十年,芯片行业就是这么做的。一九六五年,英特尔创始人之一戈登摩尔提出一个规律, 随着技术进步,每隔十八至二十四个月,芯片上能植入的晶体管数量就会翻一倍,性能也会随之提升,这就被称为摩尔定律。从那以后,整个芯片行业几乎都在沿着这条路线狂奔,工位数量从几千个增长到上百亿个。但问题也来了, 办公室的面积是有限的,工位数量越来越多,只能不断把工位做小,把员工塞得更紧。但随着工位不断缩小,负责隔开各个工位的墙只能越来越薄,甚至成为一道门帘。 本来应该听指令从正门出去的员工,现在可以随意穿墙而过,传递文件,扰乱工作节奏。这就是摩尔定律逼进物理极限后,行业面临的瓶颈。工位已经小到不能再小了,还能怎么办? 这几年,全球业界一直在探索新出路。比如有人认为可以用多个办公室容纳更多员工,但如果只是把几个小的办公室合起来用,也会存在问题。 办公室与办公室中间总会有走廊,员工们还得跨区域跑,延迟和能耗问题依然存在。有人考虑再拉进办公室之间的距离,把芯片像盖楼一样叠起来,就能缩短一些,工位之间仍然隔着比较远的距离。 这些封装方式也正在成为全球芯片巨头共同探索的新方向。这些方法都有一个共同特点,他们本质上还是在空间上做文章,要么拼面积,要么叠层数。 这时候有人提出,是不是可以换个思路。以前大家想的是怎么在办公室里塞更多工位,但现在如果是让每次送文件的时间变短呢? 原本一个员工送一次文件要跑一分钟,现在把桌子摆的近一点,让他往返只需要十秒。那是不是不用继续扩办公室,效率也能提升?这其实就是一种新的思路。那我们回到这个办公室,要压缩时间,还有什么办法?换个视角往上看, 办公室的布局不是平铺的,而是向道门空间里折叠的空间。原本两个员工在办公室两头,文件要绕着走一圈才能送达,现在把办公室折一下, 把经常需要交流的员工尽可能安排在一起,给这些经常交流的员工加装专属的高速电梯,电梯不仅更快,而且占据空间更小,让文件眨眼的功夫就能送到。 他不是简单的在上面加载一层楼,而是重新规划整个办公室的布局。这本质上是从一个新的维度来思考芯片设计,以时间缩微替代几何缩微,这种重新组织芯片内部结构来缩短数据路径,提升效率的方法就是逻辑折叠。 当然,逻辑折叠要真正落地,还需要一系列技术支撑,比如芯片内部的连接技术。我们装修的时候有材料密度不高,就得建厚一点,那么一开始为了两层稳定,我们用的还是厚厚的水泥墙。这是传统建核,一般使用传统的焊锡粗块或铜柱进行连接。 随着技术不断升级,材料的密度极大提升,连接层就能越来越薄,最后甚至能上下两层叠在一起,伸个手就能够到。这是混合键合它构成的新型结构,会让芯片内部的数据交换效率再提升一个量级。 一个办公室加固好后,我们就可以和更多办公室建立联系,形成一套办公楼。如果再把上万个这样的办公楼通过超高速网络连接起来,整座园区就会像一个超级办公室,信息传递快的像在同一个房间里喊话 上的芯片就能协同成一支超级团队,这就是超节点。这种探索其实早在二零二零年就已经开始。那一年美国全面升级对话芯片封锁,从芯片设计到制造全流程受限,中国开始寻找新的路。 曾经 deepsea 的 出现证明了大模型的发展未必只有推算力这一种方式。今天我们也在证明,芯片制造绝不是只有拼制成一种方式, 而真正推动技术跃迁的,从来不是靠单打独斗。就像摩尔定律提出后,无数的科学家不断探索,完成一次次突破,人工智能在此基础上得以发展。 今天我们提出的新定律,正是给世界提出了一个新的方向,通过更多的开放合作,影响未来人工智能发展,让人类面对的不再只是越来越近的极限。


昨天华为发布了掏定律,说二零三一年啊,三一年啊,要比肩一点四纳米的尖端工艺,彻底跳出摩尔定律。当然现在的市场上都是用摩尔定律,就举个例子吧,就是比如说像指甲盖, 那西方的摩尔定律呢,就是他们把芯片,把金元体越做越小,越做越小,越做越小,它的性能就会越来越高。那么这一次呢?华为的掏定律呢,是用叠加的手法来达到尖端的芯片的效果, 所以教授您怎么看打华。呃,看待华为这个掏定律,我当时啊以为他只是一个概念阶段,但是看完新新闻之后说华为已经量产了三百八十一款了, 其中包含手机、 ai、 车载领域,包括现在的麒麟芯片搭载的折叠技术,商用也已经实现了。 您觉得这条路接下来会怎样的打击美国和欧洲的脸?那些不愿意卖给中国的,比如说它那个生产芯片的那个机器 就非常高端的。呃,叫什么来着?那个机器啊?光刻机。对,接下来还要不要卖英伟达?还要中国的市场,美国和欧洲接下来要怎么想? 呃,科学的东西是要经过检验的啊,科学要造假可以,但是很容易就会被拆穿啊, 也就是说当他一旦发布之后,在市场上运转,只要他的产品卖出去,就有人会把他的产品把它拆解去做测试,所以他很快的就会被证明是真的还是假的。 那当华为这么大的场面,这么大的身世,而且发表这么厚的一篇论文,把他的滔天率讲出来的时候,那这代表中国华为的这个技术已经成熟了 啊,那这个技术已经成熟了,所以中国大陆的目标是在二零三一年的时候达到一点三,一点四纳米左右, 二零三一年,但是他告诉我们的就是五纳米、三纳米,现在华为的技术上是没有问题了,已经开始进行了,他这个会释放出几个讯息,也会冲击到几个半导体厂。 第一个讯息就是中国不太需要这个极紫光的光刻机了,所以你艾斯默尔你一直投资前再做更先进的这个光刻机对中国大陆来讲已经不再稀罕了, 那中国也不会需要的,所以你的这个产品很有可能会是一个卖不出去的产品,因为台积电也停止像阿斯莫尔购买这种极紫光的光刻机了,因为他们认为第一个造价太贵,第二个对于他来讲经济上 不符合他使用,这是第一部分。那对于很多正在发展半导体的国家来说,中国就告诉他们说你不需要买这么昂贵的机器,你可以买一般的啊光刻机就可以了 啊,升紫光的光刻机就可以了。而看起来中国的升紫光的光刻机相当有可能就 dv 相当有可能会做出来了。所以未来中国大陆如果能够做出升紫光的光刻机,那也就是完全可以不用向 s m o 买, 反而还可以卖出去。那很多非洲国家啊,或者是拉丁美洲、亚洲的国家,经济状况、财力没那么雄厚的 他很有可能就不像以色列去下订单,他反而向中国大陆来下订单。是的,那这个对中国大陆来说的话,那就是一个击败,彻底击败这个以色列垄断的这样的一个局面。嗯,我觉得这个对于全世界是好, 那对于这个美国跟欧洲跟 smore 是 人类间对他们来讲是最坏的消息。这是第一个,第二个中国大陆这样做的目的,其实告诉你说台机电也不是那么重要的了。嗯, 它释放出来的讯息就是台机电不那么重要。台机电的昂贵金片你们也不见得要买,你可以向我们中国买了,是中国可以用成熟制成的, 因为成熟制成的它的成本比它低,它的基数比它成熟,但是可以用成熟制成的成本低基数成熟的技术,我们做出来的晶片可以一样的达到这个一点多的纳米,这已经是最大的极限了。 那这样的话,你们还需要去买那个昂贵的这些美国的台积电的,台湾的台积电的金片吗?嗯,所以我觉得这个长远来讲会影响到台积电的供货量。 那第三个就是中国大陆释放出来的另外一个讯息,就是我不再需要英伟大的金片了,我也不再需要台积电的金片了,我非但不需要,我还可以卖出去了。 是的,那当他一旦可以卖出去的时候,我卖的又比你便宜,品质又不会比你差。那很多的发展中的国家 选择的是中国的镜片,而不会是选择你昂贵的镜片。甚至连美国、欧洲的很多的国家,他也选择的是跟中国大陆下订单,而不是选择跟你台积电,不是选择跟你美国下订单。那这样的情形下的话,您说是不是整个世界重新颠覆,重新革命?没错, 所以这个就是中国目前来说的话,我相信呢,当时在嘲笑中国的, 而且认为说,哎呀,中国三五年做不到了,哎呀,不可能呐,三纳米想得美了,中国当时告诉你说,我现在一点多纳米都可以做的出来,我在二零三一年量产给你看。那你想想看, 为什么要定在二零三一年?是不是要搭配自己的半导体厂的新建完成?是不是要搭配自己的光科技 的突破进展,是不是要搭配中国开始要进入大规模的量产,一旦中国进入大规模的量产,请问一下这些企业怎么有未来呢?怎么有全景呢? 那中国非但不会给你们买,中国还拼命的往外卖,那你想那怎么办?而中国是全世界最庞大的电子产品的消费市场,当最庞大的电子消费市场都不像你买的时候,还反而在卖出去的时候,那你这些 海外的这些美国,还有台湾、韩国的,还有日本的,那你们的东西怎么有未来呢?所以我估计啊,可能这些国家的产业啊,甚至股东投资方要想多一点,想远一点,会来,未来会不会发生这些事是有可能发生的事。 而且其实中国的大市场啊,教授刚才其实也讲到很很很重要的一点,中国人口多,他的适用成本,即使他今天研发花了再多的钱, 真正到推向市场商,他平摊下来,他的成本都不会那么高,他流通性都会非常强。当一个产业不是只有你才能行的时候,而且中国的成本又低,产量又高,整个的产业链要齐全的时候,那么整个世界真的是要变天了。

全球 ai 可能开始不按英伟达的规则玩了,最近呢,华为提出一个新方向,掏定律。而这个东西真正厉害的地方在于它第一次让市场开始意识到, ai 算力可能不只有一条路。 过去几年呢?全世界默认的逻辑都很简单,谁拥有最强 gpu, 谁就有 ai 时代的话语权。所以为什么英伟达一路涨到现在?因为市场相信最先进的芯片就是 ai 时代最核心的资源。 但是滔定律的逻辑恰恰不一样,他不再一味的追求单核芯片最强,而是开始强调整个系统的协调能力。说白了,如果一张卡追不上,那就让一百张、一千张卡一起协调。 以前呢,拼的是谁的 gpu 最强,现在开始拼谁能大规模集群真正组织起来, 通过整体效率去弥补单点性的差距。这其实是两种完全不同的线路,英伟达像什么?像超级跑车,把单颗芯片性能推到极致。而华为现在更像是在做一整套工业体系,以单点性能更强,但我整体系统更稳定,成本更低,扩展能力更强。 而这才是最近半导体波动突然加大的真正原因。因为资本市场第一次开始意识到,未来 ai 竞争可能不再只是谁的芯片最先进,而是谁能建立完整生态。 所以现在市场重新定价的已经不只有 gpu, 还有国产算力,先进封装、光模块、服务器、液冷存储、软件调度。因为 ai 竞争正在从单卡时代慢慢进入到系统时代。 而华为掏定律真正让市场兴奋的点,就在于它第一次让大家看到 ai 时代,可能真的不只有因为它这一条路。

论华为韬定律的实际意义,华为韬定律的核心是以时间缩微替代几何缩微不追制筹,追系统效率。 这一转变有三个层面的实际意义,一、战略突围制裁之下,华为无法获取最先进制程,摩尔定律的路被堵死。 抛定率换了一条赛道,在现有六纳米、七纳米制成上,应对折叠,实现单带百分之五十五的晶体管密度提升,等效于传统路径两个质重节点的一代,把约束变成定义权,这是被逼出来的破局。二、命中 ai 推理硬门 ai 推理的瓶颈不再算,而在搬不动超百分之八十的集群能耗消耗在数据移动上。高定律从器械到系统,四层携同压缩实验与能耗直击这一痛 腿理商业化进入成本决胜阶段,这条路的商业价值极大。三、从跟跑到定义规则, 六年三百八十一款芯片验证,今年麒麟芯片率先应用,逻辑彻底,预计二零三一年达到一点四纳米等效密度。 这是中国首次在半导体领域提出指导产业发展的新原则,不再只跟着别人的规则跑,而是自己定义赛道。韬定律的深层意义是一句话,被逼到墙角的人,反而最容易破墙而出。

大家好,今天我将和大家一同探讨一个近期在科技界引起巨大轰动的话题,华为发布的滔定律。这不仅仅是一个技术名词,更是华为在当前复杂的全球科技格局下,对未来技术路线的一次深刻思考和战略布局。 我们将从摩尔定律的困境、地缘政治的封锁以及 ai 时代的算力变更等多个维度,深入剖析韬定律背后的深层逻辑,并对其可能引发的技术路线革命进行战略推演。在深入探讨韬定律之前, 我们必须先理解我们所处的宏观背景。几十年来驱动半导体行业飞速发展的摩尔定律,这迎来它的黄昏。 这主要体现在两个方面,物理极限和经济极限。从物理上看,当晶体管尺寸缩小到原子级别时,量子碎穿效应会让芯片变得不稳定。而从经济上看,维持这条路线的成本已经高到令人折舌,一座三纳米晶圆厂的投资就超过两百亿美元, 这使得全球玩家急剧减少。这种投入产出比的急剧恶化让整个行业陷入了迷茫,迫切需要新的技术方向。如果说行业的普遍困境是背景, 那么对于华为而言,还有着更为严峻的现实挑战。自二零一九年以来,持续的技术封锁使得华为无法获取 像 e u v 光刻机这样的先进制造设备,这意味着沿着传统的依赖先进制成的道路走下去变得异常艰难。正是这种巨大的外部压力,倒逼着华为必须进行技术探索,寻找一条不依赖最先进工艺,也能实现性能追赶的 换到超车之路。这位涛定律的诞生注入了最现实的紧迫性。除了外部压力,技术发展的内在逻辑也为涛定律的出现提供了气机。 人工智能特别是大模型的爆发,彻底改变了我们对算力的需求。过去我们总以为计算速度是瓶颈,但现在, 数据在庞大的芯片集群中跑来跑去,所花费的时间和能量已经远远超过了计算本身。数据显示,一个大型 ai 集群超过 百分之八十的能耗都用在了数据移动上,这就为韬定律创造了最佳的应用舞台。它不再仅仅追求单个芯片算得有多快,而是致力于让数据跑得更高效,直击 ai 时代的性能痛点。那么, 抛定律究竟是什么?它的核心思想是一场深刻的观念转变,将衡量芯片性能的标准从传统的空间,也就是晶体管有多小,转向了时间,也就是信号在芯片内部跑一圈需要多久。通过逻辑折叠等创新技术,像搭积木一样把芯片架构立体化, 从而极大地缩短数据传输路径。这并非一个纸上谈兵的理论,华为用长达六年的实践和三百八十一款量产芯片证明了它的可信性。这些芯片已经广泛应用于手机、 ai 服务器和智能汽车等领域, 充分验证了这条技术路线的商业价值。抛定率的意义远不止于技术本身,它更具有长远的战略价值。首先, 它标志着华为乃至中国半导体产业正在尝试构建一套脱离西方技术依赖的第二套数字生存系统,这为国内众多受制于光刻机瓶颈的企业指明了一条全新的突围路径。其次, 这也是中国首次向全球提出一套完整的在后摩尔时代延续摩尔定律红利的中国方案。这不仅是为自己寻找出路,更是在全球创新版图中从一个规则的跟随者,将一个范式的引领者转变的重要一步,有望推动全球半导体行业走向更加开放和多元的未来。 华为掏定律的发布并非偶然,而是理论困境、外部封锁、技术趋势和内部积累四大因素共同作用下的必然产物。 它不仅是华为在逆境中的一次华丽转身,更代表了中国半导体产业在全球科技竞争中从被动跟随到主动尝试定义游戏规则的雄心与决心。它为我们展示了一条在重重困难下依然能够实现技术突破和产业升级的全新道路。

华为发射了一颗真核弹,他抛出的掏定律刷屏全球媒体,真的有望为中国芯片闯出新路,绝非自吹自为。他到底是什么?我用最浅显的方式,四分钟讲清楚。要理解掏定律,得先从摩尔定律讲起。摩尔定律的意思是,每隔十八到二十四个月,集成电路性能提升一倍,成本降一半。这并非科学定律, 而是过去六十年全世界芯片行业追求的目标。核心做法就是把晶体管越做越小,小到七纳米、三纳米这样一块芯片上就能塞进更多晶体管。但问题是,目前晶体管尺寸已小到原子级别,再小很难了,且每次缩小,它的制造成本并没随之大幅度降低,创造的经济效益并没显著提高。因为很多领域用不上三纳米芯片, 比如民航飞机,二十八纳米,足够稳定且安全。苹果十五后就有三纳米芯片,但消费者感受不明显。那怎么办?华为科学家何庭波换了一个全新思路,不再追求压缩空间,而是压缩时间, 也就是信号从一个功能模块到另一个功能模块的时间。只要能压缩一半,等效性能就提升一倍,这就是它定律。它是七大字母,代表特征,时间长数。再打个比方,我们把算力效能比喻为坐标轴,横轴代表空间。晶体管尺寸越小,横轴越长,而纵轴代表时间。信号传输效率越高,纵轴越长, 而横线和竖线围起来的面积就代表芯片效能。以前我们在横轴上拼命努力,现在我们要在纵坐标上发力。这个理论不复杂,关键是你怎么做到压缩时间?而华为拿出了已经落地的技术。逻辑折叠。举个最简单比喻,传统芯片设计是在一个平面上铺清体管,就像城市交通,为了让车跑得更快,你需要修更多路,而华为的思路 直接修高架地铁。以前的信号传递是在一个平面上,相距较远的电路,时间延迟更久。就像大家聚会吃完饭后,意犹未尽得去酒吧,喝完酒再换个地方吃宵夜烧烤,一晚上赶三个地点。华为直接做了一个城市综合体,一楼有饭馆烧烤摊,二楼有酒吧 ktv, 它把功能相近、需要经常交换数据的单位放一个楼里, 垂直堆叠后,信号传输距离可以大幅度缩短。可说起来容易,做起来难如登天。逻辑折叠面临两个大难题,首先,不同楼层的信号时间怎么同步?咱把芯片里的信号传递比喻为跑接力赛,最理想的接力就是胶棒和接棒的人几乎同时接触, 延迟极低。同样是计算一加二加三,上一个人刚计算完一加二等于三,下一个马上知道要从三开始算。如果是在一个平面跑道上的,看不到胶棒的人已经来了,很可能上面已经把棒丢下来了, 下层却错过了,没看到交棒的人已经计算出了三,而是直接用零加三,最后导致计算出错。信号同步是世界难题。华为的解决办法是动态微调时间,当下层检测到上层数据,早或晚了几皮秒,就自动把接棒者的节拍挪一点点,精准对齐。 逻辑折叠的第二大难题是工艺工号,两层芯片堆叠需要上千万新连接点,晶体管堆叠在一起,还导致严峻的散热问题难上加难,搞不好芯片分分钟烧毁。华为的解决思路是在两层芯片间嵌入散热层,让冷却液在芯片内部流动,瞬间把热带走。让人惊叹的是,华为已经在生产中悄悄地实践掏定律, 当真是韬光养晦。华为芯片负责人何庭波这次演讲中透露了一个重要信息,华为已经基于逻辑折叠技术,在六年里设计落地了三百八十一款芯片,覆盖 ai、 汽车、能源等领域。 而今年秋天发布的麒麟手机芯片,将是世界上第一款完整采用逻辑折叠技术制作的芯片。我们当然不会盲目乐观,已经有不少业内人士指出,多层堆叠对芯片设计、制造工艺提出了前所未有的挑战,但至少我们中国企业已经在尝试重新定义行业新规则。 过去我们要制造三纳米级别芯片,受限于没有先进制成的光刻机,我们只能沿着别人缩小体积的老路做微小改良,这样下去很难看到出头之日。现在我们直接另起炉灶,试图绕过这个最大难题。这件事需要勇气, 而且消费者有实实在在好处。按照韬定律,智能手机芯片性能翻倍只需要二点六四年,智能驾驶翻倍只需要一点七一年。 而 ai 大 模型服务器性能翻倍只需要三点六个月。打游戏更顺畅,跑 ai 工作流更快,智能汽车会有更多功能。每次提到华为,舆论争议都很大,但这一次,我支持华为,我支持所有能让消费者享受福利的创新。

家人们,大家有没有想过,被卡了先进光刻的华为,凭什么还能做出旗舰芯片?答案根本不是更小的纳米,而是时间! 大家好,我是西红柿令狐冲。今天我用最通俗的话,把华为这份重磅掏缩放论文讲透。这不是一份技术 ppt, 这是半导体行业的范式革命宣言,未来十年,整个芯片产业都要跟着它重新洗牌。先问大家一个问题, 我们追了几十年的摩尔定律,到底在追什么?以前所有人都觉得晶体管越小,纳米数越低,芯片就越厉害。七纳米、五纳米、三纳米, 大家疯狂卷尺寸,但现实很残酷,到两纳米以后,单颗芯片设计成本飙到十亿美元,晶体管成本不降反升,传统摩尔定律早就走不动了。更关键的是,华为被限制了,最先进的光刻机,想继续卷纳米根本走不通。那怎么办? 华为直接换了一条路,不卷空间,改卷时间。这就是他们提出的核心套缩放特征,时间长数。我给你翻译成人话,芯片给用户的价值从来不是更小的晶体管,而是更快的响应速度。 从晶体管开关的皮秒级到手机数据中心的秒级响应全占。把时间压到最短,就是未来的核心竞争力。它覆盖了从晶体管、电路、芯片到整个系统的四层优化,目标只有一个,全链路,更快、更统一、更省时。那华为到底靠什么实现?胎螺索放? 两个已经量产的黑科技直接炸场?第一个 logic folding 逻辑折叠,用在麒麟二零二六手机 soc 上。 简单说就是把芯片从平铺改成垂直堆叠,像盖高楼一样,把数字模拟存储电路一层层叠起来,效果有多夸张? 在完全不升级工艺节点的情况下,晶体管密度直接涨百分之五十五, cpu 能效提升百分之四十一,最大频率回到三点一千兆赫兹 s r a m 频率涨百分之四十,相当于用七纳米级别的工艺做出了接近三纳米的体验。 而且论文明确说了,麒麟二零二六已经量产,不是画饼,是真的跑通了。第二个, ai 数据中心套缩放解决行业最大痛点。 现在 ai 芯片有个死结,计算能力涨得飞快,但数据移动太费电太慢,百分之八十的能耗都花在搬数据上,百分之七十成本花在存储上,算力根本发挥不出来。 华为的解法很绝,用 high one 进风装光引擎,把传输速度干到八 tb 每秒,用三 d folding 把边缘资源垂直摆放, 彻底打破瓶颈,最终让 ai 集群变成一台统一的超级计算机,算力直接释放。这场革命最关键的影响是,整个半导体产业链权力彻底转移了。 以前谁厉害有先进光刻机,能做最先进制成的厂商,以后谁厉害做封装,做三 d 集成,做光互联,做存储带宽的厂商。这个技术路线一出,整个产业链都要重新洗牌。以前咱们拼命买光刻机, 现在发现封装才是核心。以前觉得封装就是给芯片穿个衣服,现在发现封装就是芯片本身第一类受益者,先进封装巨头。比如咱们的长电科技、通付微电文档里明确说了, 华为的 coreen 二零二六已经量产,这些企业就是背后的操盘手,特别是长电科技的 x d f o i 技术,就是专门干这个三 d 堆叠的。第二类受益者,存储与接口 数据跑得快,内存也得跟上。研制科技这种做内存接口芯片的,还有中继续创,这种做光模块的需求会爆发。第三类受益者,设备与材料卖铲子的堆叠芯片最难的是什么?是对准和减薄,这就需要拓金科技、华海、青科的设备,还有安吉科技的材料, 这些都是实打实的硬需求。我再给大家总结一个最扎心的结论,未来十年,芯片竞争不再是纳米竞赛,而是时间优化竞赛, 先进制程的溢价会越来越低,三 d 集成系统及时间优化的溢价会越来越高。华为这条路不仅是自己的突围,更是给整个国产半导体指明了方向。 没有 e u v, 我 们照样能用系统创新、封装创新、结构创新,做出世界一流的芯片。从八零八六时代的计算存储分离,到 ai 时代的再融合,从单点突破到全站协同,从卷空间到卷时间, 这不是简单的技术升级,这是整个行业底层逻辑的重构。好了,今天的分享就到这里,关注西红柿,祝你投资一路长虹!

华为提出了个韬定力,说二零三一年,芯片晶体管密度有望达到一点四纳米制成同等水平。这到底是遥遥领先式的吹牛,还是中国芯片真的别出大招了?先说结论啊,韬定力并不是说华为已经掌握了一点四纳米芯片, 它更像是华为在先进制程授权之后,拿出了一套改打系统战的芯片突围路线,有技术含量,但是并不是神迹。有重膜包装,但并不是纯营销,最终成色还需要看产品。那怎么理解呢?我打一个比方吧,假设一座城市要提高交通效率, 传统的摩尔定律的思路就是把车越造越小,把路越修越密,越修越多。对应到芯片里呢,就是把晶体管越做越小,同样的面积里塞进更多的晶体管。可问题是,现在你造不出那么小的车了,也没有那么先进的工具了,车只能造到这个尺寸了。那怎么办呢? 二零零一年,斯坦福大学的几位学者就提出了一个三维集成电路的思路。既然皮面上的路越来越难修了,那就像立体空间,要效率,放到城市里,就不能只盯着车的大小了,而是重构整个交通系统, 修高架桥,进隧道啊,优化红绿灯,把原本需要绕成一圈才能办完的事,尽量压缩到同一个街区内完成。华为今天讲的跳奥定律,核心就是这个逻辑, 通过器械、线路、芯片、系统四个层级面的协调优化,让数据少绕弯路,信号稍等,待互联更短,调度更快。虽然个体晶体管没有你那么小,但整个系统完成任务的时间也就是跳变短了。但注意啊,摩尔定律和系统优化并不是对立的,最理想状态当然是车越来越小,交通也越来越聪明, 先进制程依然是芯片竞争的主战场,系统优化不是替代,而是放大器。所以扎心的真相是,套定律并不是颠覆宇宙的物理学基本定律,它本质上是一套在极端压力下被华为系统化、工程化、产品化的高阶方法论。如果华为能够自由的使用最先进的制造设备和代工能力, 当然会继续追求先进制程,因为先进制程是依然绕不开的绝对优势。所谓的二零二六年秋季麒麟芯片采用逻辑折叠提升密度,二零三年达到等效一点四纳米制成,背后不是魔法,而是复杂的结构设计、封装、互联,还有系统及优化硬拼出来的等效效果。 追真实性能、功耗、散热和成本到底怎么样,还得等产品验证。看到这里,可能有人觉得我在黑化位恰恰相反。真正尊重中国芯片,就不能用一句遥遥领先糊弄所有的现实困难。 盲目追捧解决不了任何问题,面对差距才是解决问题的第一步。中国芯片现在最难的是什么?是别人把最先进的制造设备给卡住了,你就不能永远在别人定义的赛道上硬追?华为的这套思路,本质上是把竞争从单纯的比拼谁的光科技更先进, 扩展到了谁的系统工程更强,谁的架构更高效,谁能把有限的制程的潜力榨到极致,这很聪明,也很现实。但这不只是华为一家带走,苹果早就验证过全栈优化带来的巨大优势,从 二零一零年 a 四芯片的迭层封装,再到二零二零年 me 芯片的统一内存,再到二零二二年的 me ultra 用的 ultra fusion, 把两颗芯片连成一个整体, 苹果靠的也不只是质成,而是芯片、内存、封装、系统和生态的整体效率。区别在于,苹果是在先进制程、可用、供电顺畅的环境下做全站优化。华为是在先进制程受限情况下,被迫把系统工程压榨到极致。所以,华为真正值得尊重的地方,不是发明了一个别人看不懂的物理星定律, 是在被卡住的情况下没有躺平,没有制喊口号,而是把器械、电路、芯片、系统、软件、生态尽可能的拧成了一股绳,硬是在夹缝里找出了一条可以继续追赶的路。这就是韬定力最大的一,他不是让华为一夜之间打穿台阶垫,也不是让国产芯片从此不需要先进制成, 它的真谛价值,是给中国芯片争取了一个宝贵的时间窗口,在制造能力追赶的同时,用先进的系统工程把现有工艺的性能炸出来,把产品做出来,把生态刨下来,把市场稳住。但也必须承认,它不是魔法,先进制成攻克设备、材料、量率、成本这些硬骨头一个都绕不开。 系统优化可以补短板,但不能够彻底代替制造能力。而且降低延迟、优化互联、提升系统效率,不是华为独占的物理法则, 全球芯片巨头都懂,别人不是看不懂,是别人在没有卡脖子的情况下继续升级制造工艺,往往更直接、更确定。最掏定律,真正给华为的不是永久垄断,而是一个时间窗口, 这个窗口能不能够转化成优势,不看口号,看产品,看工号,看性能,看成本,看量率,看出货,跑出来才叫技术跑不出来,再漂亮的定律也只是发布会上的烟花。

顺利借国力, ai 顺利时代,中国彻底把桌子给掀了。华为掏定律横空出世,意义不亚于第一次引爆这个震惊世界的东西。一个被美国制裁了七年的中国公司没死?不但没死,还在这一天釜底抽薪,在安 s c s 全球顶级学术讲台上把半导体霸权制定者们的神摩尔定律判了死刑。何庭波,华为半导体总裁,当着全球半导体领域最顶尖的大脑门的面是神了,说了一句,修不摩尔定律无济于事,延续几何,所谓是死胡同。沉默了几秒,炸 炸了呀,这个话是能说的呀,真话也不能当着我们的面说呀。更炸的是他提出了新法则涛定律,诶,苍天一次晃天荡地就是这个感觉,这是啥呀?不是单纯的技术革命,是一份新的列车时刻表。从此,人类半导体的列车时刻表彻底翻篇了,换新的了,值班司机只剩下了两个人,中国 和美国。好多人说,何庭波提出来的逃定律只是技术导向,不是定律啊。好家伙,你这个话说的,那摩尔定律是定律啊?不是呀,摩尔定律是一场被半导体参与国门维护了几十年的工业节奏。对,你没有看错,每隔十八至二十四个月,晶 体管数量翻一倍,性能涨一倍,成本降一半,从来就不是从半导体物理公式里推导出来的物理定律。也不是说行业什么都不做,芯片就会自动便秘,一开始他就是个精 经验判断,但是逐渐大家就觉得,哎,前面几年都是这么过来的,未来大概率应该还能再这么走一段。于是慢慢的,摩尔定律就变成了一种投资默契,投资节拍器,他把复杂的技术、眼镜压缩成一个行业都可以理解的,可以投资,可以考 巧合的节拍。一旦大家相信这个节奏,并围绕他配置资本、人才和供应链,他就会反过来提高这个节奏继续成立的概率。就像列车时刻表,火车不是因为时刻表本身才会跑,但是没有时刻表调度、检修和运力安排他就会乱。换句话说,摩尔定律从来就不是发动机本, 而是时刻表,而且他已经脏了。过去五十年,维持摩尔定律都依靠单芯片晶体管数量或密度,疯狂卷先进之尘,七纳米、五纳米、三纳米,都卷都圆自己了。没办法,时刻表上面就这么写的呀。但是列车开始晚点了,因为终点站就要到, 物理极限就在眼前,越往后量子碎穿效应越严重,肉店越厉害,光刻机越贵,工艺良品越低。现在建一条三大米产线要烧掉二百亿美元,贵到连台积电都疼的很啊妈呀,手艺不再自动传到终端体验里,他就完 完了。这个事他们不知道吗?知道呀,没法公开说呀。几万亿美元的投资还在摩尔定律上翻滚死亡蹦迪,美国人还在卡着光刻机,日本人还赚着材料,韩国人还在拼了老命的卷制成喊刹车,谁敢呐?哎,巧了吗?不是有这么一家公司,二零一九年被踢出全球芯片供应链,全 全世界都怕他死心。全球媒体口径一致,没有先进制程代工芯片业务活不过三年了。结果七年过去了,不但没死,还设计量产了三百八十一款芯片,今年秋天,首款完整用逻辑折叠的麒麟 芯片就要发布了,而且事关 euv 光刻机产业链,但华为它没有 euv 啊!既然如此公开示神,这件关乎西方半导体产业链的事情,哎,就由他来吧。顺便给旅客们发张新的列车时刻表,二零三一年用掏定律密度做到等效一点四纳米。那有的小伙伴就要问了,那到底 什么是掏定律?之前芯片平面上的缩微已经到达了极致,只能往立体层面发展了。就好比原来大家都盖四合院,然后变成筒子楼,再然后是摩天大厦, 虽然容量密度上去了,但交通不行了,随时堵车,上楼下楼还要等电梯。但华为的逻辑折叠呢?搞的就不是地面交通系统,而是把楼和楼之间都修成了天桥到隔壁楼,不需要下楼,走上去再上楼一步就跨过去了。说到这个,你想到了什么?重庆,对头,魔都 重庆来自五都十八楼,出来拿快递一看,靠,还是一楼。华为把老北京横屏竖直的老四合院为主的城市改造成了魔都。重 字号少弯路,延迟就低,数据少搬运工号就小。哎,这就是最为硬核,极其考验功力的工程架构优化。而这个不就是通信吗?这个不就是华为的老手一活吗?对了,当几何缩微这条路走到尽头的时候,时间缩微掏的附加时刻表就 上桌了。那有的小伙伴就又要问了,既然这一块一直是华为的强项,为什么要在这个时间点宣布掏定律呢? 因为 ai 芯片和传统芯片,它压根不是一回事啊!手机芯片最大的公司沟通一个季度利润七十个亿!手机芯片时代,没有人敢跟华为绑在一起度明天,但 ai 芯片就 完全不一样,最大的 ai 芯片长英伟达,一个季度的利润五百八十多亿。所以为什么黄仁勋要在荒郊野外的阿拉斯加拔飞机,也要来北京喝豆汁啊,上万亿美元的盘子呀,顺利继国。 所以,华为掏定律,本质上就是 ai 时代新的时刻表,游戏规则变了,决定了谁留在桌上吃饭的问题。有了掏定律,我们 就在桌上。华为的技术突破就是整个中国芯片行业的突破。制成工艺我们仍然会加速赶上,但是在我们全面工艺赶超之前,在座各位先看看这份掏时刻表,提神醒脑啊!

上期我们聊到华为的头顶里,他在成熟的质层上突破了一些摩尔电力的一些局限性。 摩尔电力是全球芯片的主流路线,他的核心就是把芯体管做的越来越小,目标是提升单颗芯片的性能,主要就是服务我们电脑、手机等这些通用的硬件。他是在几十年前诞生的,当时 各种文化遇见惊天大魔行这样对整座型算力的一个需求,于是行业呢,只能在旧的框架上不断的踏步,点堆合堆,换成重组更先进的技术。 但底层的逻辑首先是没有变的,现在没人敢动,也动不了这套根深蒂固的体系。华为的标题语指的是完全不同的路, 它虽然不是为 ai 而生,但通过逻辑折叠,三分一先进工装软硬件全站协调,在成熟市场上实现了 超越的高端算力。天然分子适配 ai 的 大算力需求,为全球 ai 革命搭建了一个全新的系统性里程,更是我们中国算力发展的至纯可控的新路径。 这里不是说 e u v 核心质层不重要,恰恰相反, e u v 和先进质层非常重要,我们要全面的攻克,来一个不恰当的比方吧。 而这里是盖房子的一个整体的框架,因为前期制程是建房子的一个核心的材料框架,决定这个房子是一个什么选择,好不好用呢,才让决定这个房子的品质高,会不会漏水, 就不会打他,是吧?二者相辅相成,缺一不可。我们既要搭好制出可控的人心的框架,也要持续攻克高端技术。下一集我们就讲一讲 奥地利大模型世界游戏,我们国产 ai 形成了一个完整的。

华为啊,今天发布了掏定律,到底是什么意思呢?今天在上海的 i e e 国际电路与系统年讨会上,华为公司董事、半导体业务部总裁何霆波演讲时啊,发布了一条新定律,掏定律。这几个字一出来,很快就刷屏了,今天我们来说说掏定律。 再说掏定律之前,我们先来说摩尔定律。那过去六十年,芯片性能提升靠的是一件事,把晶体管越做越小, 每十八到二十四个月,经体管的数量翻一翻,这就是摩尔定律。但近年来,这条路越来越难走了,因为物理极限越来越近,成本红利正在逐渐的消退。整个行业都在问同一个问题,下一步怎么来提升性能呢? 华为的答案是,别只盯着把晶体管做小,要让它跑得更快。掏是时间长数,华为的掏定律核心是用时间缩微替代几何缩微,那华为用的核心技术叫做逻辑折叠, 具体来看,逻辑折叠等核心技术构建了贯穿器件、电路、芯片到系统层面的多层级协调优化体系,包括但不限于优化晶体管和互联电阻及寄生电容、突破传统平面布局的物理边界、 软件架构、芯片全站软硬心协同设计、重构计算系统、互联协议等等。那么理解了原理,再来看一看华为的实际成果,六年埋头干,已成功设计并量产了三百八十一款芯片,覆盖多个行业。 那今年秋天,新的麒麟手机芯片将完整采用逻辑折叠技术,那么更远的目标是二零三一年,基于掏定律的芯片晶体管密度将达到一点四纳米制成的同等水平。 何庭波在演讲最后说了这样一句话,未来一定属于开放合作。在韬定律的路径之下,我们期待与全球科学家、工程师和产业伙伴紧密合作,共同推动半导体与电子产业的持续发展。 关于掏定律,来划个重点,第一啊,摩尔定律没死,但他遇到了瓶颈,那么华为的答案是时间缩微。第二,这条路啊,也不是咱华为一个人走,欢迎全世界一起来关注我不定期认识一个 ai 新科技,注意了,不定期。

华为掏定律啊,对 a 股算力都有哪些受益的赛道,尤其是物理 ai 主线方向哈,下面这份清单啊,我按直接受益、核心受益,长期受益分三个优先级,每个赛道都讲清楚逻辑和重点方向,方便大家做参考,亮个红心,多听几遍啊,便于消化。第一,直接受益, 先进封装与堆叠,那么逻辑堆叠的这个硬件抓手哈,这是掏定律落地最关键的一个环节,也是国产替代确定性最高的方向。 那么第一,先进封装技术,核心逻辑,逻辑折叠啊,立体堆叠,本质呢,就是芯片的三 d 集成,不管是 s o c 还是 h b m, 都离不开先进封装技术的支撑,重点方向 起不来特二点五 d, 三 d 封装啊, c o w o s s i p 技术。第二,核心标调封装代工的龙头,国内封测厂,具备大规模先进啊封装量产能力的这种企业,封装材料啊,见盒师啊,载板, 封装机板是三 d 堆叠的刚需耗材。那么封装设备呢?见盒机,光刻机,刻蚀机,国产替代空间巨大。第二,核心收益, 光互联和高速连接,也就是时间所谓的关键路径啊,和我上一期之前聊的 gpu 加 hbm 光互联逻辑完全打通,是解决延时瓶颈的核心技术。第一, 高速光模块和这个 cpo copo 核心逻辑啊,它定律要压缩信号,呃,这个延时, 那么这个除了芯片内部的折叠啊,外部的这个高速数据传输,那同样是关键的,光互联是突破电信号宽带,呃,宽带这个瓶颈的,呃,终极方案,重点方向有八百 g, 一 点六 t, 三点二 t 的 高速光模块归光技术, c p o o s c o c s 啊,光互联设备, 那么第二个呢,就是高速的连接芯片了,核心的逻辑是什么呢?光信号和电信号的转换,以及芯片间的高速互联,需要专用的 射带磁啊, phy 芯片做支撑,重点方向,高速的射带磁 ip, phy 芯片信号完整性解决的方案 啊。最后一个也就是核心收益,高宽带的储存 hbm 三 d 的 n a n d 逻辑折叠加立体的堆叠啊,最直接的应用场景就是储存芯片,尤其是 hbm。 那么 hbm 和高带宽的储存核心逻辑,那么 hbm 本身呢?它就是堆叠技术的极致体现和韬定律的这种立体思路啊,完全契合。国产的 hbm 的 突破是 ai 算力和逻辑折叠芯片的关键配套。 重点方向啊,国产 hbm 芯片, hbm 的 封装储存控制芯片和三 d n a n d 与储存控制核心逻辑,除了 hbm 啊,普通储存的三 d 堆叠技术同样受益,储存控制器啊,接口芯片也会迎来升级的需求。那么最后一个就是长期的受益 ai 芯片和算力基础的设施,最终应用场景嘛,对吧?那么抛定论,最终服务啊,是 ai 算力的性能提升,所以整个算力产业链都会长期受益啊。那第一个国产 ai 芯片 soc 对 吧?核心逻辑是什么?麒麟二零二六只是起点, 未来所有采用逻辑折叠三 d 堆叠的国产 ai 芯片,手机 soc、 服务器芯片都会是这条路线的受益者。重点方向啊,国产这个 ai 推理训练芯片、边缘计算芯片,汽车智能座舱的芯片 啊,第二个板块,算力的这种基础设施,核心逻辑啊,当芯片性能能够突破,对吧?数据中心、服务器、液冷散热等等配套基础设施也会迎来一轮升级。需求重点方向,液冷散热、服务器、整机、高速 pcb。 兄弟们, 套定律啊,不是一个口号,它是一条整,它是一整条赛道的这个起点,先进封装、光互联、 h b m 储存这些啊,我们之前一直在聊的主线,现在全部被华为的技术路线串起来了。 接下来的几年啊,谁能够在逻辑折叠和时间缩微上拿到先手,谁就能吃到国产半导体和物理 ai 时代的双重红利。关注我,后续我会持续裁剪每个赛道的核心标地和机会,带你抓住这条不可逆的时代主线。

当芯片工艺逼近一到两纳米,摩尔定律真的走到头了吗?二零二六年五月二十五日,在上海国际电路系统研讨会上,华为董事何廷波给出了一个震撼答案,韬定律。 什么是韬定律?过去半个世纪里,提高芯片性能的核心思路是空间缩微,也就是把晶体管不断缩小,但这已触及经济与物理瓶颈。 制成进入三纳米设计成本超十亿美元,两纳米及以下工艺的研发与制造成本更是指数级攀升。制成进入一到两纳米尺度,晶体管接近原子量级,芯片原有设计逻辑将无法避免漏电 发热、开关功能失效、材料缺陷、互联延迟、功耗密度等问题。华为提出韬定率,以时间缩微替代传统空间缩微, 核心式压缩电路信号延迟掏,并打造砌件、电路、芯片系统四大层级,全站优化体系,砌件端优化结构与材料,从源头降低时间长数。核心技术逻辑折叠采用三维堆叠走线缩短百分之五十到八十, 晶体管密度提升二到五倍,性能提升百分之三十到一百,功耗下降百分之四十以上。二零二六年秋季,新一代麒麟芯片将率先商用该技术,芯片端一托软硬件,全站协同, 突破内存与功耗瓶颈。系统端推出领取总线通信时延降低超百分之六十,可支撑万级节点互联,适配各类计算场景。 为何华为将韬定律称为后膜二时代的半导体新路径的指导原则,因为它摆脱了对极紫外光刻机的单一依赖。在先进制成受限时,华为已基于此定律量产了三百八十一款芯片,并将在今年秋天的麒麟芯片上首发。预计到二零三一年, 韬定律设计的高端芯片密度能达到一点四纳米制成的同等水平。这标志着中国半导体正从跟随者转向引领者,更深远地影响。在 ai 大 模型训练中, 超过百分之八十的能耗都花在了数据搬运而非计算上。韬定律恰好命中这个要害,数据显示, 它可将晶体管密度提升百分之五十五,能效提升百分之四十一,让 ai 芯片以更低功耗完成更大规模训练。到二零三零年前后,逻辑折叠将引入升腾 ai 芯片 二零三五年实现超百倍硬件及程度增长。可以说,抛定律不仅是芯片法则,更可能成为 ai 算力大爆炸的全新支点。 物理世界有极限,但创新没有从缩小空间到压缩时间化为滔定律正为后摩尔时代点亮一盏灯。

很多人聊 ai 算力只盯 gpu, 但滔动率真正提醒我们的是一个更隐蔽的问题, ai 不是 只缺计算,它更怕数据搬不动。一套计算系统,本质上就三件事,存、传、算。过去很多年,瓶颈主要在算,所以行业拼命提高晶体管密度,拼命把芯片做的更小更快。 但 ai 时代不一样了,计算单元越来越强,数据从内存到 gpu, 从芯片到芯片,从机架到机架,反而成了堵点。 你可以把 ai 芯片想象成一个超级工厂,工人能力很强,机器也很先进,但原材料一直堵在路上,产线就只能干等。算力也是一样,芯片再强,如果数据喂不上来,它就不能满负荷工作。 资料里有两个数据很关键,大型 ai 集群中,数据传输占据主要能耗,系统成本百分之七十以上用于数据存储。这个说法很反常识,因为很多人以为 ai 最贵的是计算, 实际上数据怎么存、怎么传、怎么快速到达,计算单元正在变成更大的成本中心。这也解释了为什么 hbm 先进封装光互联会突然变得这么重要。 h p m 不是 单纯因为贵才被关注,而是因为它把存储和计算放得更近,提高待宽,减少等待。先进封装也不是把芯片包起来这么简单,而是要让芯片之间的通信路径更短、更快、更省电。资料还提到一个很有冲击力的数据 统一总线,可以把远程访问延迟从传统 tcp ip 标准站的数十为秒降到约一百纳秒, 主要通信路径上的系统塌道降低约五百倍。人话就是不是让车跑得快一点,而是把高速公路收费站、换乘站、绕路全部拆掉。所以 ai 算力后半场的关键可能不只是堆更多 gpu, 而是重做数据。高速公路 谁能让数据更快到达芯片,谁就可能真正释放算力。这对产业链的启发很直接。未来不能只看 gpu, 还要看 hbm、 先进封装、光互联 cpu、 数据中心、网络、系统架构。 真正的机会不是名字沾边,而是谁能把存、传算三件事连成一个高效率系统。但也要记住,技术逻辑成立,不代表所有相关概念都能兑现。对普通人来说,看懂这件事的价值是少被热词带节奏, 多去看哪个环节真的解决了 ai 数据搬运这个毒点?你觉得 ai 产业链里最先受益的是 hbm 光模快,还是先进封装? 评论区直接打一个方向,建议收藏这条,因为以后只要看到 ai 算力新闻,都可以用存、传、算这三个字去判断。也欢迎转给正在研究 ai 产业链的朋友,别只盯 g p o。

相信大家这两天应该是被华为的抛低利给刷屏了,那实际上所谓的抛低利我理解可能就是他想 突破摩尔定律带来的一个物理的限制,那我们通过一些时间优化和资源优化的方式,调动各方面的资源来达到以前同样性能芯片所不能达到的一个水平, 那对工业自动化的影响,我觉得影响可能会是巨大的。随着我们的工业 a 的 算法越来越复杂,那我们的确需要一些高性能的、高可靠的国产的算力芯片来提供底座支持, 那只有将两者算法和算力进行一个很好的结合的时候,能匹配的上的时候,那我们的工业控制优化和决策能达到一个新的水平。我是 f b 米尔副主任,欢迎大家关注。