韬定律芯片功耗对比
粉丝1.5万获赞12.8万
相关视频
01:10查看AI文稿AI文稿麒麟二零二六客观分析它相当于什么级别的高通和苹果芯片，一分钟给你说清楚。目前它凭借掏定律等效三纳米性能提升百分之五十三个亮点，热度极高。 我们客观简洁的拆解一下这颗芯片的真实水平。第一，这是首颗掏定律芯片，传统摩尔定律依靠缩小制程提升性能，物理成本越来越高。而华为掏定律通过逻辑折叠、双层堆叠架构优化电路走线，不依赖 euv 光刻机，通过架构创新实现性能与密度大幅提升，是完全不同的技术升级路径， 但实际功耗和散热性能还需要等实际测试。第二，是大家最关心的性能提升与工艺，麒麟二零二六晶体管密度大幅提升，官方定位等效三纳米级别工艺整体性能较上代麒麟九零三零系列提升约百分之五十，如果真能做到这个提升，那确实很亮眼。 第三，对比枭龙，安卓旗舰麒麟二零二六综合性能对标枭龙八阵四整体水平能效表现亮眼，属于当前安卓阵营第一梯队水准。而对比苹果 a 系列整体性能接近 a 十八标准版，日常体验差距不大，但极限峰值性能仍略低于最新的 a 十八 pro a 十九系列。总结来看，麒麟二零二六依靠全新架构思路， 实现了国产芯片的大幅进步，综合实力稳稳站在当下手机旗舰新的一梯队。麒麟二零二七的提升我已经不敢想象了，反正我还是要说一句，华为牛逼，中国半导体牛逼！
6527良良de奇妙见闻
04:28查看AI文稿AI文稿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。
3329宇宙大爆炸
06:27查看AI文稿AI文稿摩尔定律正式被中国公司改写。五月二十五号，华为在 i e e 大 会上扔了一颗核弹。掏定律。摩尔定律搞了几十年，把晶体管变小，华为说，不，我们换条路，把芯片叠起来。过去几十年，全世界芯片行业都在卷一个数字，七纳米、五纳米、三纳米、两纳米， 谁的制成更先进，谁就更强。但现在，华为突然提出了一个新的半导体定律，叫做掏定律。 这件事的核心不是华为发明了一个新概念，而是它可能代表着国产芯片不再只跟着摩尔定律卷制成，而是开始寻找另一条突围路线。那问题来了，这个新定律到底是什么意思？它会带来哪些产业机会？对应到 a 股又有哪些公司可能受益？今天我们把它讲清楚。先说结论， 所谓掏定律，简单理解就是芯片性能的提升，不一定只靠把晶体管做得越来越小，也可以靠缩短信号传输的时间。这里的掏代表的就是时间长数，延迟信号传输效率。 过去芯片行业提升性能，主要靠把房子盖得更小，晶体管越小，同样面积里塞进的晶体管越多，竟能就越强。但问题是，先进制成越来越难。一方面，两纳米、一点四纳米这样的制成技术门槛极高，另一方面， euv 光刻机又被严格限制。 所以，华为现在提出的思路是，既然我们暂时不能在最先进制程上硬碰硬，那能不能换一个维度，不是单纯卷筋皮管有多小，而是卷数据跑的有多快，连接有多短，系统协调有多高效。这就是韬定律背后的逻辑。 那它对产业链意味着什么？我认为最重要的不是芯片本身，而是三个方向。第一个方向叫做先进封装和高速互联。因为如果你要缩短信号传播时间，就要让芯片和芯片之间、板和板之间、服务器和服务器之间连接的更快、 更近、更高效。这就会带来三个直接机会，先进封装、 pcb 连接器对应到 a 股可以重点关注几类公司先进封装方向，比如长电科技、通富微电、华天科技、永曦电子，这些公司对应的是多芯片封装， chiplet、 易购集成， 简单说就是把多个芯片像搭积木一样组合起来，让它们协同工作。如果未来华为要通过系统级方式提升芯片性能，先进封装一定是绕不开的。第二类是 pcb 和封装基板，比如深南电路、兴森科技、沪电股份、盛宏科技。 为什么它们重要？因为 ai 服务器、交换机、超节点集群对高速 pcb 的 需求会大幅增加。以前大家可能只看单颗芯片，但在 ai 时代，真正决定算力效率的是整个系统芯片之间怎么连，服务器之间怎么连，数据中心内部怎么连，这就会让高速 pcb 的 价值量上升。 第三类是高速连接器和电缆，比如华丰科技、中航光电、瑞可达、电联技术、航天电器。 这类公司听起来没有芯片性感，但他们其实是算立高速公路的收费站，芯片再强，如果信号传不过去，系统性能也发挥不出来，抛定率强调的正是降低时延。所以高速背板连接器、高速电缆、服务器连接方案会成为一个非常关键的环节。 第二个大方向是光通信和光互联。这个方向也非常关键，因为当 ai 算力集聚越来越大，传统电信号连接会遇到瓶颈，数据中心内部未来会越来越多使用光模块、光芯片、归光方案，对应到 a 股可以看中，继续创 新、益盛、天福通信、光讯科技、元杰科技、世家光子、长光、华新。这条线的逻辑很清楚，华为强调超节点，强调系统及互联，最终都会增加对高速光通信的需求，尤其是八百 g、 一 点六 t 光模块以及硅光激光器，这些方向都可能首意。 所以如果说芯片是大脑，光通信就是神经系统， ai 集群越大，神经系统就越重要。第三个方向是国产半导体底座抛定率不是一个孤立概念， 它背后需要 e、 d a。 设备、材料制造、测试、整套国产半导体体系支撑。比如 e、 d a 方向可以关注华大九天、盖伦电子、广利威、新源股份，因为复杂芯片设计、先进封装系统及协同都离不开 e d a 工具。 半导体设备方向可以看北方华创、中微公司、拓金科技、华海青科、新源微、圣美上海。材料方向可以看安吉科技、互规产业、雅克科技、顶龙股份、南大光电、江枫电子。 这些公司不是最容易短线爆发的，但它们是国产半导体长期自主可控的底层资产，如果华为这条路线真的持续推进，最底层的设备材料 e、 d a 一定会长期受益。 最后还有一条线，就是华为升腾和 ai 算力生态，韬定律和华为的升腾鲲鹏超节点、零渠互联很可能会被市场放在一起理解，对应 a 股市场，会关注神州数码、拓维信息、软通动力、润和软件、四川长虹、恒维科技、高新发展。 但这里要提醒大家，这一类公司里面，概念弹性很大，但业绩兑现差异也很大。有的公司确实参与华为生态，但相关业务占总额收入的比例不一定高。所以不能只看华为概念四个字，还是要看三个东西，第一，是否真的有订单。第二，业务占比有多高。第三， 毛利率和利润能不能兑现。所以总结一下，华为这次提出抛定率，真正重要的地方在于，它可能代表国产芯片从单点制成追赶转向系统级性能突破。过去我们问的是这颗芯片是多少纳米， 未来可能还要问它的封装效率有多高，芯片之间连接有多快，系统协调能力有多强，整套算力集群的食言有多低。对应到 a 股，我认为可以分成三层看，第一层，短期弹性最强，先进封装、高速 pcb 连接器、光通信。 第二层，中长期确定性更强。 e d a， 半导体设备、半导体材料。第三层，主题热度最高，华为升腾、鲲鹏、超节点生态。但最后一定要记住一句话，概念是第一波，订单才是第二波，业绩才是最终答案。 抛定律会不会成为国产半导体的新拐点，现在还不能下定论，但可以确定的是，这条路线如果持续推进， a 股里真正受益的不一定是最会讲故事的公司，而是那些卡在关键环节、有真实客户、有真实收入、有技术壁垒的公司。这才是我们接下来最应该盯紧的方向。如果这期视频对你有所帮助，可以点赞关注我的账号，我会持续分享更多内容，我们下期再见！
1.5万Vincent的未来笔记
05:088.3万全球档案馆
04:40查看AI文稿AI文稿啥玩意？现在造芯片都不需要 uv 光刻机了？华为发布了一条半导体产业的新规律，叫做掏定律。这玩意要是在董王仿华的时候掏出来，那可真比当初雷蒙多仿华的时候，华为自研的麒麟芯片重新上市还要炸裂的多。为啥呢？ 因为如果华为的这个定律要是真成功了，美国在芯片领域永远不可能再卡中国的脖子了，甚至全球芯片半导体产业都要重新洗牌。大家都知道，半导体产业的核心就是摩尔定律，也就是芯片制成做的越小，性能就越强，不论是阿萨曼尔、台积电、三星还是英伟达这些半导体企业都 都是围绕着这个核心去做的。但是中国没有 euv 光刻机啊。所以华为提出了用时间换空间这条定律的核心思路是不再沿着摩尔定律把晶体管尺寸持续做小的单一路径去追赶，而是通过重新构建芯片的内部架构、优化系统设计和三维集成等方式，用成熟的制成实现先进制成的性能。 具体来说，就是要在七纳米工艺条件下，让芯片的实际算力和能效比达到甚至超过三纳米芯片的水平，用时间换空间，用结构创新代替工艺微缩，让芯片性能的增长脱离对 euv 光刻机的绝对依赖。这就等于是在半导体产业搞出了一条全新的道路。这个想法换其他任何一个国家提出来都有吹牛逼的嫌疑。 过去几十年，国际上并不缺少试图改写半导体行业规律的尝试，不论是材料创新，还是新型晶体管结构，亦或是缝纫机慢架构，许多实验室都有理论突破，但最终都未能撼动现有的产业格局。 最核心的原因就是半导体是一个高度藕合的长链条产业，单一环节的创新，如果没有设计工具、制造工艺、封装测试的全链配合， 就没有办法变成可量产的产品。一家公司可以提出一种新的芯片架构，但如果 e d a 工具不只是高效实现，经原厂没有专门的工艺调优封装技术无法匹配其互联和散热的要求，那么这个架构就只能停留在论文或者原型阶段。但是华为不光是有理论，而且是真的给出了技术方案。掏定律落地的核心技术体系 便是逻辑折叠。在这个基础之上，华为构建了贯穿器件、电路、芯片、系统四个层级的协调优化架构。华为二零二六年秋季即将面世的麒麟芯片将率先采用逻辑折叠技术。华为已经公开表示，预计到二零三一年，基于掏定律的高端芯片 晶体管密度将达到一点四纳米制成的同等水平，而台积电等晶圆工厂的目标也是在二零三零年左右实现一纳米芯片的量产。也就是说，在性能发展中，两条技术路线的进度是对齐了的。 也就是说，华为提出了新定律，并且给出了一套新的技术方案。我们的芯片设计工具 e d a 可以 专门根据这套技术方案进行优化。我们的芯片制造设备、厂商、生产工艺都可以进行优化。而且先进的封装技术储备充足，二点五 d 和三 d 封装芯片堆叠归中介层等能力 可以支撑把多颗功能芯片高密度集成，用系统级封装实现，等同于单片三纳米的性能表现。这种从设计、制造到封装的完整链条，可以在同一个目标下同步迭代，快速闭环，把理论上的定律变成生产线上的良率和出货。而且对于这些厂商来说，跟着华为的新定律走是真的能赚到钱呢。你想想， 我们的人工智能、机器人等前沿科技都需要高制成的 ai 芯片，这些我们买得到吗？现在我们七纳米的 ai 芯片功能就可以直接对标国外三纳米的了，关键是制造七纳米芯片的成本可能也只有三纳米的一半不到，低成本、高性能，你们的产品怎么和我们 pk？ 这将直接改写全球的采购逻辑，下游的服务器厂商、智能汽车企业、机器人产业没有理由拒绝这种高性价比的产品。市场一旦打开， 芯片设计企业获得可观的订单和利润，净原厂可以保持高产能和利用率，并贪薄研发成本，封测企业因为高密度封装需求的提升而增加技术溢价。 e、 d、 a， 厂商有持续的收入来迭代工具设备厂商看到清晰的需求牵引去攻克下一阶段的设备，整个链条上的参与者在商业上都是赢家， 这就形成了自驱的正向循环，让韬定律可以不断自我完善。更关键的是，中国是一个有着十四亿人口的庞大市场，美国已经限制了我们获取高性能的 ai 芯片，这就让国内的企业不得不去支持华为的韬定律落地美国对华半导体管制的着利点全都掐在先进制程这个命门，从限制 e u v 到禁止先进芯片代工，都是围绕着公益节点设墙。 一旦性能增长的驱动力从制程微缩转向架构的创新和系统优化，这堵墙就变成了马其诺防线，再也起不到限制中国算力发展的作用，美国对中国芯片产业的制裁就会彻底失败。而且中国拥有了和英伟达一样高性能的 ai 芯片，你觉得美国的 ai 产业还有机会吗？那么到时候受到影响了，可 就不只是半导体产业了。过去全球半导体的底层逻辑、设计范式、制造规范，几乎全部都由西方的企业和机构来定义，中国企业更多是在既定的框架内进行应用开发和工艺追赶。但韬定力不只是一项产品技术，它的背后需要一整套新的设计方法学、 新的一对一算法模型、新的工艺制成模型、新的工艺控制模型和新的封测接口标准。围绕着这条定律，华为必然会和国内产业链一起，构建一套从设计到量产的完整技术体系，并逐步形成事实标准。这是一次全球半导体产业的重新洗牌，华为在被美国制裁了七年之后，终于要开始绝地反击了。
8.6万全球档案馆
03:26查看AI文稿AI文稿芯片赛道惊天巨变，华为掏定律究竟有多牛？华为刚刚发布了一个全新的定律，叫掏定律。很多朋友一看到这个符号 tab 就 蒙了，这到底是什么意思？是不是又来收割韭菜了？ 我告诉你，这绝对不是噱头，这招太狠了，他直接绕开了掐我们脖子的光刻机，换了个赛道去跟西方掰手腕。你要看懂这个新闻，首先得明白一件事， 过去五十年，全世界造芯片，其实只干了一件事，把晶体管往死里做小。这就是咱们常听的摩尔定律，从九十纳米一直卷到现在的三纳米、两纳米，谁的线宽做的更细，谁的性能就更强。但问题是，随着物理极限逼近，这条路已经快走到黑了， 不仅技术上难如上青天，成本更是贵到下地狱。继续缩小晶体管已经失去了经济意义。既然正面硬钢制成工艺被卡了脖子，华为是怎么干的？他们把目光从空间转向了时间， 这就引出了滔定律。这个滔是希腊字母 t u 的 音译，在物理学和电路理论中，它代表时间长数。通俗点讲，就是电信号在芯片里完成一次开关，跑完一段路所需要的时间。传统造芯片比的是谁能把房子盖得更小， 在狭小空间里塞进更多的人，也就是晶体管。那问题来了，当房子小到极限，塞不进去人的时候怎么办？ 华为的滔定律说，那我不塞人了，我把路修好，我把羊肠想到修成高速公路，把堵车拆了，让大家虽然住的远点，但跑起来更快，总体的办事效率不就提高了吗？ 这就是所谓的以时间缩微替代几何缩微，芯片升级不一定要靠更极致的光刻机把尺寸做小，而是通过一套叫逻辑折叠的技术，像叠被子一样，把原本平面的电路给叠起来，大大缩短信号传输的物理距离。 距离短了，食言套就少了，芯片的响应速度和整体效率也就自然上去了。这一下，就把整个半导体行业的竞争，从传统的制程竞赛，直接拉进了系统创新的新维度。很多黑粉这时候肯定要说了，这不就是玩概念画大饼吗？你要是这么想，格局就小了。 华为可不是在放空炮，过去六年里，他们顺着这个滔定律的路线，已经悄咪咪地设计并量产了整整三百八十一款芯片，覆盖了手机、 ai 和汽车电子等领域。 而在今年秋天即将发布的麒麟芯片上，华为将首次完整采用这种逻辑折叠技术。在工艺制成没变的前提下，晶体管密度直接暴涨了百分之五十五，功耗效率提升了百分之四十一。 这就好比你明明开的还是一点五 t 排量的车，但我通过重新设计变速箱和车身结构，让你的零百加速硬生生干到了超跑级别。 而且华为还预测到，二零三一年，基于这条技术路线的高端芯片，晶体管密度将会达到等效一点四纳米制成的水平，不用最顶尖的 e u v 光刻机，也能无限接近顶尖性能。这才是掏定律最可怕的地方。 这是中国企业第一次在全球半导体领域跳出西方固定的游戏规则，提出一个未来产业发展新原则。 以前都是别人定规矩，我们来追，追的气喘吁吁还要被卡脖子，现在华为直接站起来拍拍身上的土，说，我不跟你玩赛跑，比谁腿长了？我开车这本质上是把芯片的竞争维度从拼纳米变成了拼系统效率。我是老胡，说说关注我，做个清醒的思考者。
1363老胡说说
07:07查看AI文稿AI文稿华为的韬定律到底是智商税还是黑科技？如果是科技，那么和传统的芯片比起来，他的真正的创新点又在哪里呢？网上有太多视频讲这个话题，但是能把这个事情讲清楚，让大家能够听明白的，老虎没有发现。 要想知道韬定律背后的黑科技，我们就不得不谈这几年华为公司所面临的处境。从二零一九年开始，美国便将华为公司纳入了实体清单，对包含美国技术的先进芯片对华为进行出口管制， 这直接导致他没有办法利用世界上最先进的半导体制成来生产制造他的芯片。 从二零二三年开始，荷兰政府将二十八纳米的光刻机也列入到限制清单。在那几年，华为公司所面临的困局是，他具备高端芯片的设计能力，但是他没有办法去制造，没有办法去量产， 因为先进的制成人家不给他用，他能够利用的只有国内的，比如说中兴国际。二十八纳米的工艺如果说想突破，就必须利用现有的资源来弹出一条高性能芯片的路子。 在这样的一个大背景下，华为公司第一个想到的尝试办法是如何去利用现有的二十八纳米的光刻机去生产和制造出精度更高，性能更好的芯片。 为什么二十八纳米的光刻机他制作不出五纳米的芯片呢？这是因为二十八纳米的光刻机他的分辨率比较低，如果说让他绘制五纳米线条的时候，线条的边缘会模糊不清，整个的这个产品的量率会非常之低，完全没办法生产吗？ 华为公司想到的就是利用多重曝光技术来提升他的精度。所谓的多重曝光，类似于我们天文拍照里面的多个照片相叠加 有用的光信号，他们的信息量是叠加的，而照射信号由于他们是随机的， 所以啊，每叠加一次，理论上讲，有用的信号它可以增加到原来的二倍，而噪声信号它只能增加到原来的根号二倍，相当于整个系统的新造比提升了三个 db。 而华为公司采用的多重曝光技术就是采用了多次的叠加，使得这个系统的新造比要比原始的新造比提升很多。 当然了，多重曝光会导致整个产品的量率下降，但是很显然，华为的工程师通过和中兴国际等等厂商合作，已经在很大的程度上攻克和解决了这个量率的问题。 实际上和华为公司类似的思路，在老虎的产品设计里面也是可以看到的。比如说老虎的这台 rebo x 的 解码器， 我们抛开它的再生电源不谈，我们看它的解码部分，我们会发现在它的解码部分我们采用了四颗解码芯片。为什么采用四颗解码芯片呢？因为每一颗解码芯片它都有自己的信噪比， 当我们把这四颗解码芯片的输出直接叠加的时候，有用的信号直接加倍，而噪声只能够增加了原来的灯泡二倍，所以啊，整体系统的新噪比会增加三个 db， 四个芯片就可以增加六个 db 的 新噪比。 这种设计就使得我们的移动版的芯片能够达到甚至超过旗舰版芯片的音质，顶级的性能，入门级的价格， 但是这还远远不够，因为毕竟二十八纳米和现在最先进的芯片制造工艺之间还是有代差的， 为了进一步的弥补这个代差，华为公司推出了堆叠工艺。所谓的堆叠，我们可以理解为在一个芯片里面，我们可以把各种功能的电路在空间上把它们叠起来， 空间上堆叠出来之后一个很长的走线，现在只需要一个类似于过孔的东西就可以把他们连通了，所以啊，整个信号的传递路径是大大的缩短了， 由此就会带来一个性能的大的提升。堆叠本身他并不是一个先进的思路，很多人可能都会想到这一点，但是现在业界他面临的问题是什么呢？当你把很多芯片堆叠在一起之后，芯片的发热这个问题是没有办法得到解决的。 比如说大型的芯片内部发热量最大的是属于逻辑电路部分，如果说我们要把两层逻辑电路部分堆叠在一起，那么势必他的散热条件就会变差，一旦散热条件变差，芯片在工作的时候就会由于温升过高而失效。 华为公司能把多层逻辑电路叠在一起，那么它一定是解决了散热问题。目前我们已知的散热最好的物质，第一，单层石墨烯，它是目前已知物体中热传的系数最高的，但是它也是导电的。 目前已知的物体中散热系数第二高的是金刚石，在导热系数非常高的同时，它也是绝缘的。 接下来就是一些金属类的物体了，华为公司在解决这个散热问题的时候，他用到了金刚石的衬底，通过金刚石将逻辑芯片所散发的热量高效的传导到芯片的外部， 从而解决了多重逻辑芯片堆叠时的散热问题。这是老虎的一款口碑非常好的功放，里面所用到的前机板，大家可以看到它也是三层堆叠设计，它等效为一个两级稳压的高性能稳压电源和一个双运放前机板。 我们可以看到通过堆叠确实是可以大大的缩小体积，并且信号的传递路径也会大大的缩短，从而极大程度的提升整体电路的性能。 值得指出的是，华为公司的多重曝光堆叠加散热设计，他已经不是概念了，而是实实在在的已经实现已经量产的技术，将这样的一些技术利用到芯片的设计和制造中，并且腐植于华为的强大的系统设计能力， 在他们的共同作用之下，我们就可以利用现有的设备和资源，制造出世界先进水平的高端芯片。 老虎也要向华为公司学习，在自己的产品设计中更多的植入类似于多芯片并列，类似于堆叠设计这样的先进的设计理念， 用平价器材的价格打造出具有嗨摁的器材效果的音响设备。今天的视频就分享到这里，喜欢老虎的朋友一定记得关注老虎，咱们下期再见，拜拜！
315老虎180
04:47查看AI文稿AI文稿前两天华为提出的掏定律引起了不少讨论，第一时间有人吹，自然也有人黑。因为身边很多同学亲友都在半导体行业，所以特意聊了一圈，看看从竞争对手的角度怎么去做评价。 那我接着会试着用自以为大白话的方式来讲讲。那我们先说结论，掏定律肯定不是笑话，但也不是神话，他不是华为，只是包装概念，但也不是华为已经超车了台积电。 更准确的说，它代表的是，在 euv 受限、先进制程难以追赶的背景下，华为正在尝试把中国的半导体从单纯的追先进制程推向用系统工程弥补制程短板的阶段。这才是这件事真正值得关注的地方。 因为过去几十年，半导体进步主要靠摩尔定律。简单讲就是把晶体管越做越小，让同样面积的芯片里能放进更多的晶体管。 但问题是，越往后走，任何微缩越难，设备越来越贵，工艺越来越复杂，物理极限也越来越近，那怎么办？华为提出的思路是，既然进体管继续缩小越来越难，那能不能换一个方向去缩短信号在芯片内部移动的时间？这就是所谓的时间微缩。 用一个简单的比喻啊，以前做芯片，就像是在一层图书馆里面摆书架，摩尔定律做的事情呢，是把书架跟书越做越小，同样面积里放更多的东西。但后来有了三 d 封装，就像把图书馆从一层变成多层，通过电梯和通道把不同的楼层连起来。 而华为讲的逻辑折叠，重点不是简单多盖几层，而是把经常互相通信的单元放得更近，再用更密集的垂直连接，让数据少走弯路。所以它要解决的问题不是让晶体管本身突然变成三纳米， 而是让芯片内部的数据搬运更短、更快、更有效率。那这件事有没有价值？当然有，而且价值不少。尤其是对华为来说，他是在被制裁逼到墙角之后，把星际封装、逻辑重构、系统优化变成一条必须跑通的主航道。 不是重新发明三 d 封装，但他是在特殊的约束下逼出来的一种系统级的创新路线。当然，这里也不能误解成华为做了逻辑折叠，就等于拥有真正的三耐米制成，哪怕某些指标上的等效密度接近先进节点，也不代表他在工号 发热、漏电、量率、频率、成本上都等于真正的三纳米。芯片制成的差距不止体现在能放多少晶体管，还体现在晶体管本身的能效稳定性和量产能力。所以它定率更像是一条系统级补偿路线。通过更高密度的三 d 互联、 更短的信号路径、更复杂的逻辑重构，尽量把芯片内部数据搬运的时间压缩下来，但它要真正成熟，还要跨过几道大关。第一个散热肯定是个大问题， 因为芯片越立体，热量越集中，尤其手机芯片对发热非常敏感。还有一个关键问题叫做静态漏电， 因为晶体管它其实就像是开关了，理论上关掉之后电流应该完全停止。但现实是，就算关着，还是会有少量的电流偷偷流过去，就像我们把水龙头关了，还是会漏水。台机电每推进一代制成晶体管结构都会优化一次，水龙头也会越关越紧，漏电越来越少。 而华为目前还是七纳米的级别，漏电天然就会比真正的三纳米、两纳米更高，这是没有办法改变的物理现实。那这会造成什么样的影响呢？一个是待机时耗电会更快，然后就是这些漏掉的电会变成热量，所以你的手机会更热。 第二个， eda 要重写，现在芯片设计主要是平面思维，如果逻辑折叠要做更复杂的立体设计，目前的主流 eda 半葡萄。第三个，良率跟成本，因为目前 国内实际上七纳米到五纳米量率并不高，如果逻辑折叠后，大概率还会再进一步降低，最终还是消费者愿不愿意买单了。 第四个是应用场景，它到底适合手机芯片、 ai 芯片，还是某些特定的计算场景，就还是要看真实产品的表现。那相较于台积电是在先进制程领先的基础上继续叠加先进封装，华为则是在先进制程受限的条件下，必须用封装 架构、互联、 e d a 和系统工程去尽量弥补制程的短板。所以这件事真正的意义不是华为超车台阶垫，而是华为更明确地走向另一种竞争逻辑，不止追节点，也追架构，不止看制程，也看风装，不止拼单点突破，也拼系统工程。至于投资人怎么办， 我听了一圈之后，感觉结论是，短期不用太激动，因为韬定律更像是一个技术蓄势的催化剂，还不是产业工序的拐点，它可能会带动国产替代先进封装、 e d a 设备材料这些方向的市场情绪， 但未来三到五年，它大概率还不会根本改变全球先进制程 h b n ai 芯片和金元代工的工序格局。所以更合理的态度是可以关注，但不要直接用谁谁突破这种口号去推导产业链重构。 技术路线可以讲故事，但最终还是要靠产品说话。这就是对华为掏定律的看法，它不是颠覆式的神话，但也绝不是不值一提。它真正重要的地方在于，在被限制的条件下，华为正在把系统工程能力变成中国半导体继续往前走的一条主线。
2589财管新视角
06:07查看AI文稿AI文稿三分钟看懂华为掏定律，芯片变快，不止靠更小华为掏定律到底是什么？一句话让芯片少等数据？这两天，华为提出了一个新词，叫掏定律。很多文章一上来就讲一点四纳米， 讲摩尔定律，讲先进制程，我觉得这样反而把普通读者讲糊涂了。这件事其实可以用一句话讲清楚。韬定律不是说华为突然有了一点四纳米工艺，而是在先进制程受限时，让芯片少等数据。先讲学术底层 芯片为什么越来越难变快？过去大家最熟悉的答案是晶体管越来越难做小了。这当然对，但学术界早就发现另一个问题越来越严重。芯片的瓶颈很多时候不再算，而在搬。算一下不一定贵， 搬一下可能很贵。十年前，斯坦福教授 mark hurray 在 i s s c c 上就算过这笔账。 一次简单计算的能耗很低，但如果数据要从 d r a m 里取出来，能耗会高很多，原因也不复杂。数据要跨很远的路径，从内存到芯片，再到计算单元。这就像一个工厂， 工厂离的机器很先进，但仓库很远，路还堵，机器再强，也要等原材料送过来。到了 ai 时代，这个问题更明显。大模型不是算一次就结束，它要不断读参数、 读缓存、传中间，结果还要在很多芯片之间来回同步。所以， ai 芯片最怕的不只是算力不够，而是数据位不上来，数据没到，计算单元就空转。这就是滔天律彩中的学术问题。 现代芯片越来越强，但数据通道越来越堵，所以它不是凭空喊口号，而是把一个学术界研究多年的问题，翻译成化为自己的工程路线，那化为打算怎么做？一句话，把数据经过的路缩短。第一，把电路靠近 传统芯片里，很多电路摊在一个平面上，模块之间距离远，信号就要走长线，线越长，延迟越高， 耗电也越多。化为讲的逻辑 folding， 中文可以叫逻辑折叠，你不用把它想得太玄，简单理解就是把一部分原来摊开的电路叠起来，让信号不用在平面上绕远。路原来像平房， a 区到 b 区要横穿一大片，现在像楼房， 可能上下层一连就到了，路短了，信号就快了。第二，把内存靠近 ai 芯片，真正怕的是数据离计算太远，计算单元向工厂，内存向仓库，仓库太远， 工厂就等量，所以高代宽内存，三 d 堆叠，先进封装，进存计算，这些技术名字不同，本质都差不多。把仓库搬到工厂旁边，数据越近，等待越少，工号越低。第三，让数据少重复。很多时候芯片不是不会算， 而是同一批数据被反复搬来搬去，这就需要软件和翻译器来安排，数据放在哪里，什么时候用，能不能重复用，哪些不用再搬， 这些都要提前设计好，说白了别让芯片为同一批货反复跑腿。第四，把很多芯片连紧大模型，不是一颗芯片干活，而是一群芯片一起干活。问题是一群人一起干活，最怕互相等，这颗芯片算完了， 那颗还没收到数据，这边传不过去，那边就空着。所以华为讲统一内存领取总线抄袭点，目标就是让很多芯片更像一颗大芯片，少复制，少传来传去， 少互相等待。所以掏定律的方法并不神秘，可以押成一句话，电路近一点，内存近一点，数据少搬一点， 芯片少等一点，它想提高的也不是宣传力、那个纸面峰值算力，真正有意义的是有效算力。什么叫有效算力？就是在真实任务里， 芯片到底有多少时间在干活，有多少时间在等数据。如果等待少了，空赚少了， 同样的晶体管就能干更多活。这就是华为想挤出来的效率。但这里必须把边界讲清楚，学术界支持的是方向，不是结果。学术界早就证明， 数据搬运是芯片效率的重要瓶颈。学术界也支持三 d 集成、先进封装、高宽带内存、近存计算、高速互联这些方向。但这不等于华为已经证明自己追平了最先进制程。掏定律现在更像一条技术路线， 还不是一条已经被产业验证的新摩尔定律。最后要看真实产品，新麒麟芯片用了以后，性能提升多少？功耗有没有下降？发热能不能压住？制造量率能不能稳定？成本会不会太高？升腾 ai 芯片跑真实大模型时， 单位功耗能处理多少？任务多？芯片集群是不是真的少等待少、空转？这些数据没出来之前，不要把它定律理解成 华为已经有了一点四纳米。更准确的说法是，华为在先进制成受限时，试图换一条路，把现有制成的效率榨得更干净。过去拼的是晶体管更小，掏定律拼的是数据少。等芯片行业以后，当然还会继续追先进制成， 但只靠制成已经不够了，谁能让数据走得更短？谁能让内存离计算更近，谁能让很多芯片少互相等待， 谁就能把指面算力变成真实算力。这才是韬定律真正值得看的地方。不是名字有多大，是他抓住了一个真问题，芯片越来越强，不能让他一直等数据。
61Lok的学习笔记
01:07查看AI文稿AI文稿能想象吧，此刻你的手中紧握着上百亿个晶体管，答案就藏在这枚手机芯片里。指甲盖大小的龟片却容纳了超百亿个晶体管。晶体管尺寸越小，排布间距越近，数据处理便越快。 可如今，这种单纯缩小尺寸的方式已接近物理极限。华为的工程师跳出几何长度的束缚，转而寻找新的路径，时间微缩，这就是涛定律。 工程师采用逻辑折叠技术，把平面电路叠成立体，就像把平房盖成楼房，在两层之间加装高速电梯，既缩短了关键路径距离，也降低了关键路径。实验不是多个芯片的简单堆叠，就像氨基酸精 过有序折叠，才能构成具备生命活性的蛋白质芯片，通过逻辑折叠释放更多性能与功能。从尺寸够小到运行更快，工程师以最长的守候淬炼出最快的加速度。
15.2万人民日报
00:40查看AI文稿AI文稿摩尔定律终于迎来了最强劲的对手，那就是华为推出的掏定律。过去芯片性能的提升是靠把晶体管做小，也就是降低芯片制成纳米数字。所以全世界都在死磕 euv 光刻机，想要自家的芯片成为最小的那一个。可是谁能想到，就在这时，华为扔出掏定律这枚炸弹，不和你卷空间微缩，不纠结谁的晶体管更小，他开始玩时间微缩，通 过立体折叠，逻辑堆叠，让芯片从平面时代进入到立体时代。简单来说就是与其继续死磕晶体管大小，不如让信息的传输距离更短， 速度更快，功耗更低。打个简单的比方，摩尔定律是绕远路跑几百米才能到终点，而超定律下个楼就到了。超定律直接在摩尔定律的固有赛道之外，硬生生开启了第二曲线。外国的制裁没能打倒我们，反倒让我们走出了一条不一样的新路子。
3537新车观察室
14:07查看AI文稿AI文稿华为这次把韬定力放出来以后，芯片圈最热的一个问题就是，中国芯片是不是终于找到了一条绕开 u v、 绕开台积电、绕开 asml 的 新路？这个问题听起来很刺激，但如果直接回答是或者不是，都会把这件事讲起。 韬定律最值得重视的地方，不在于他宣布中国明天就能量产一点四纳米，也不在于台积电和 asml 马上要被颠覆。他真正达到半导体产业神经的地方，是他把芯片竞争从一个大家最熟悉的方向，推向了另一个越来越重要的方向。 过去几十年，芯片行业最核心的逻辑很简单，把晶体管做的更小，从十四纳米一路走到三纳米，再到二纳米和一点四纳米，大家看的都是同一个方向。 谁能在同样面积里塞进更多晶体管，谁能把功耗压得更低，谁能把良率做的更稳，谁就能掌握先进芯片的话语权。台积电为什么厉害？ a、 s、 m、 l 为什么值钱？英伟达为什么必须排队抢台积电？产量本质上都和这条路线有关。 但现在芯片产业遇到的问题也越来越明显，晶体管继续缩小，难度越来越高，成本越来越贵，设备越来越稀缺，工艺越来越复杂。先进制程已经不是单纯砸钱就能解决的事情，它背后是一整套先进制造生态，不是单点突破就能解决。 对中国芯片来说，这里面还叠加了更现实的出口管制。最先进 euv 拿不到高端 eda 受限制，部分关键设备和工艺生态被卡住，硬追同一条路线，难度非常大。华为提出滔定律，敏感点就在这里。他没有说先进制成不重要，也没有说晶体管不用继续缩小。 他真正想表达的是芯片性能的提升，不能只盯着晶体管尺寸，还要看数据。在芯片里，芯片之间、系统之间移动得有多快。 过去行业最重视的是空间，也就是晶体管能不能做的更小。现在华为强调的是时间，也就是信号传播能不能更短，数据流动能不能更快，系统响应能不能更低，延迟这个变化很关键。你可以把传统先进制成想成在同一块土地上盖楼， 楼越盖越密，单位面积容纳的人越多，效率越高，这就是过去摩尔定律最直观的意义。但当楼已经盖的很密，继续往上加层越来越难，城市效率就不止取决于楼有多高，还取决于道路怎么规划，地铁怎么连接，货物流转是不是绕路， 电力和通信是不是能跟上。他定律想解决的就是这个问题，他关心的不是单个晶体管有没有变得更小，而是整个计算系统有没有少走弯路， 芯片内部的数据路径能不能缩短，芯片和内存之间能不能贴的更近，不同芯片之间能不能通过更高效的互联协调工作，软件能不能把硬件调度的更充分。 说白了，过去比的是谁能把零件做的更精细，现在还要比谁能把整台机器组织的更高效。华为官方的说法里掏定律指向的是从几何缩微转向时间缩微。 他把逻辑 folding、 软硬件协调和系统级优化放在同一套思路里，并且提到过去几年已经基于这套方法设计和量产了数百款芯片。还展望未来，高端芯片可以达到一点四纳米等效晶体管密度。这里最容易被市场误读的就是等效两个字。 等效不等于真正拿到最先进 uv， 也不等于传统晶圆制造，已经跨过了二纳米、一点四纳米的门槛。他 更像是在说，如果不能完全靠制成缩小来提升性能，那就通过架构封装和系统协调，把一部分性能差距补回来。这个方向有现实意义，但它不是魔法，它解决不了所有问题，也不能让基础制造能力突然跨越几代 先进制成依然重要。晶体管本身的速度、工耗和密度仍然是芯片性能的底盘，底盘不够强，后面再怎么做系统优化也会受到限制。 尤其是 ai 服务器这种高功耗场景，芯片能不能稳定跑散热能不能压住成本、能不能商业化，这些问题一点都不会因为提出一个新定律就消失。但它定律让产业重新意识到，先进芯片的竞争已经不再只是纳米数字的竞争。 ai 时代最烧钱的地方不只是算力本身，还有数据搬运、大模型训练和推理，都离不开海量数据流动。 gpu 要访问 hbm， 芯片之间要通信，服务器之间要交换信息，整个数据中心还要靠软件调度把算力组织起来。如果数据在系统里堵住了，单颗芯片再强，也会被内存互联和通信效率拖住。这也是为什么英伟达现在的护城河早就不只是 gpu。 英伟达围绕 gpu 建立起来的互联软件和系统方案，全部指向同一个目标，让算力真正跑起来。客户买英伟达，不只是买一颗芯片参数，而是买一个已经验证过的 ai 工厂体系。华为这次提出掏定律，其实也在向同一个方向靠近。受制程限制之后，它必须把更多精力放在系统效率上。 芯片本身可能不一定在最先进节点上追平，但如果通过封装、互联和系统架构把实际效率做上去，在中国本土市场就有更大的替代空间。顺着这条系统效率的逻辑看，台积电的位置反而更清楚了。因为韬定律强调的系统效率，恰好也是台积电这些年一直在加深的方向。 台积电不会因为华为提出掏定律就改变自己的路线，也不会采用华为掏定律。因为从技术方向看，台积电早就在做类似的事。 coos、 soc、 三 d、 fabric， 本质上都在解决一个问题，先进芯片不能只靠单颗带往前冲，必须把芯片内存和封装放在一个系统里优化。 英伟达的 ai 芯片为什么离不开台积电？不只是因为台积电能做先进制程，更重要的是它能把 ai 芯片做成可量产、可交付、可扩展的商业系统。 ai 客户最怕的不是少一个技术名词，而是量率不稳、封装卡住、交付节奏跟不上。台积电真正值钱的是这种确定性。所以华为韬定律对台积电的影响，反而会让市场更清楚台积电的护城河从哪里来。 过去很多人看台积电，只看它领先几个纳米节点，以后还要看它能不能继续把先进制成和先进封装绑在一起，把客户需求变成稳定交付的产品。 ai 时代的台积电已经不只是金元代工厂，它越来越像 ai 芯片背后的系统制造平台。 华为是在先进制程受限的背景下寻找绕行路径，台机电是在先进制程领先的基础上继续扩大系统优势。两条路有交集，但位置完全不同。前者解决的是被限制之后如何突围，后者解决的是领先之后如何把优势做的更宽。 但系统效率被推到前台，并不代表光客这条线退场。只要最先进晶体管还要继续往前走， asml 的 稀缺性就还在，抛定率不会让 uv 突然失去价值。只要台积电、三星、英特尔还在推进更先进节点， asml 的 核心地位就还在。 最先进逻辑芯片依然需要最先进光刻。先进制成的主线不会因为一个系统级理论就停下来，但 asm l 的 估值趋势可能会变得没那么单一。以前市场一提先进芯片，第一反应就是 u v 以后资金会越来越关注光刻之外的制造增量。 芯片从平面走向立体，从单颗 soc 走向多芯粒组合，制造复杂度不会下降，只会换一个地方继续上升，这也会让设备公司的位置被重新看见。先进封装不是简单把几颗芯片拼在一起，它背后需要更复杂的工艺控制。 芯片越立体，结构越复杂，设备公司的价值就越容易被放大。同样的逻辑，放到美国制造回流上，英特尔就绕不开了。他现在最想证明的不只是先进制程能追回来，还有能不能把复杂芯片做成系统级代工能力， 英特尔现在最想证明的是自己不止可以追先进制程，还可以在先进封装和系统级代工上重新获得市场信任。十八 a 十四 a 讲的是制程追赶， forros 和 emib 讲的是芯片堆叠和多芯力集成。 超定律。把系统级制造这条线推到台前，对英特尔来说当然是机会。因为美国本土半导体制造不能只停留在建晶原厂，还需要系统级制造能力。问题在于英特尔现在缺的不是停留在建晶圆厂，还需要系统级制造能力。问题在于英特尔现在缺的太多。宏大的路线图， 外部客户愿不愿意把关键产品交给 intel foundry。 十八 a， 能不能稳定量产，先进封装能不能和客户产品深度绑定，这些才决定英特尔能不能从美国需要它变成客户，离不开它。 抛定律会让英特尔的蓄势空间变大，但股价不会因为蓄势空间变大就自动重估，英特尔必须用订单量率和客户信任接住这个机会。而在 ai 芯片本身，抛定律点到的正好是英伟达最会赚钱的部分。 ai 时代，真正难的不只是单颗芯片够不够强，而是整套算力系统能不能跑满。 华为强调数据、移动系统互联和软硬件协同，这些正好是英伟达的优势，已经不是单颗 gpu 参数，而是把芯片互联和软件绑成一套完整系统。 ai 客户要的是少踩坑，快部署、能扩张，而英伟达提供的正是这种系统确定性。华为如果沿着韬定律这条路继续推进，会在中国市场加速国产 ai 芯片替代，尤其在高端 gpu 出口受限制之后，中国云厂商、大模型公司和政府项目会更愿意接受华为、升腾这类国产方案。 他们不一定在单芯片性能上完全追平英伟达，但只要在本土生态里形成可用、可扩展、可持续优化的系统，就会慢慢吃掉原本属于英伟达的一部分空间。不过，这不是英伟达全球护城河被一夜推倒。 ai 系统能力不是靠一个理论就能复制，芯片要稳定量产，软件要让开发者愿意用， 集群要能长期运行，客户迁移成本要能接受，生态要持续迭代，华为在中国市场的压力会越来越强，但英伟达在全球 ai 基础设施里的粘性仍然很深。这条变化不会只停在英伟达身上， amd、 博通和 marvo 也会被拉进同一场系统效率竞争里。 amd 想追英伟达，不能只讲单卡算力和性价比，还要讲互联软件和 hbm 连接。博通和 marvel 在 定制 asic 网络芯片和互联方案里的价值，也会随着系统级 ai 竞争继续上升。 未来 ai 芯片客户关心的不只是这一颗芯片快不快，还会问整套系统能不能跑得稳、能不能省电、能不能扩展，能不能降低数据搬运成本。 这才是美股半导体产业链接下来最值得关注的变化。过去几年，市场给 ai 芯片定价很大程度上围绕英伟达、台积电 asml 这条主线。英伟达代表算力需求，台积电代表先进制造， asml 代表最稀缺的光刻入口。 韬定律不会推翻这条线，但会让旁边几条线变得更重要？先进封装、系统互联和设计工具会越来越多地进入资金视野， eda 尤其不能被低估。芯片从平面走向三 d， 从单颗芯片走向区块链的组合，从单点性能走向系统协调，设计复杂度会急剧上升。 synopsis、 cadence 这类公司吃的不是某一个制成节点，而是整个芯片设计复杂度的增长。未来如果热管理、工号分布和数据路径都要提前协同设计， e、 d、 a 的 重要性只会更高。 对美股投资者来说，韬定律最重要的启发不是马上去赌哪家公司被颠覆，而是重新理解芯片产业的估值逻辑。先进制程仍然是核心，但已经不是唯一核心。系统级能力正在变成新的估值变量。 谁能把复杂芯片变成可量产、可交付、可持续迭代的计算系统，谁就能在 ai 时代拿到更高的产业位置。 这也是为什么美国半导体制造回流不能只看建了多少金元厂，只见金元厂还不够，还要补上系统制造能力。 ai 芯片不是一片金元切出来就结束，它需要被封装成系统，被连接到 hbm、 被放进服务器、被放进数据中心、被软件调度起来。制造的含义变宽了，产业链的竞争也变宽了。 华为套定律对中国半导体的意义是，让中国在先进制程受限的情况下，多了一条现实突围路径。 他不能替代所有高端制造瓶颈，但可以让中国企业把更多资源投入到架构创新、先进封装和系统优化上。只要在本土市场形成足够大的应用场景，这条路就有机会持续迭代，对美国半导体的冲击，不是明天少卖几台 euv， 也不是台积电马上被谁替代，而是中国开始更系统地绕开单点封锁。 美国卡住的是先进制程、高端 gpu 和关键工具链。中国如果只在同一条路上硬追，压力会非常大，但如果把竞争拆到系统效率和应用场景里，变量就会变多。这并不意味着美国半导体失去优势，美国仍然掌握全球最强的 ai 芯片生态。台积电虽然不是美国公司，但它深度绑定美国 ai 产业链。 asml 虽然在荷兰，却是美日欧半导体体系的重要支点。中国要在系统级路线中突围，仍然要跨过量产成本和生态信任这些硬门槛。但华为这次把问题摆出来，以后市场就不能再用过去那套简单逻辑看芯片了。以前大家会问，中国没有 euv 怎么办？现在多了一个问题， 中国能不能通过系统工程把部分制成差距压缩到可接受范围内？以前大家会问台积电领先几代工艺。现在多了一个问题，台积电能不能继续把先进制成先进封装，和 ai 客户绑定的更深？ 以前大家会问英伟达 gpu 性能有多强。现在多了一个问题，英伟达的系统生态能不能抵挡不同国家、不同云厂商、不同定制芯片路线的分流？ 芯片产业的竞争正在从一条单线变成一张网络。金源制造还是主干，但系统级制造正在变成新的关键节点。 谁缺一个环节，谁的算力就会被卡住。谁能把这些环节连成体系，谁就能拿到更长期的定价权。所以，韬定律不该被神话，也不该被轻视。 它不是一张绕开所有技术封锁的万能通行证，也不是一个只能停留在发布会上的概念，它代表的是半导体产业在后摩尔时代越来越明确的方向。当晶体管继续缩小越来越难，系统效率就会成为新的战场。 当 ai 算力越来越依赖集群和数据流动，芯片公司就不能只卖单颗芯片，而要卖完整的计算能力。 台积电不会因为掏定律失去护城河， a s m l 不 会因为掏定律失去稀缺性，英伟达也不会因为掏定律立刻失去 ai 霸主位置。但每股半导体的投资逻辑会被迫变得更立体。过去只看谁掌握最先进制程，以后还要看谁能把 ai 芯片真正变成可交付、可扩展、可盈利的计算平台。 这才是华为掏定律带来的真正冲击，不会只发生在晶体管尺寸里， 它会发生在芯片之间，发生在封装内部，发生在内存贷宽里，发生在数据中心的网络里，也发生在软件调度和系统架构里。 纳米数字仍然重要，但未来的半导体强者不能只会把晶体管做小，它还要让数据少绕路，让系统少等待，让算力真正跑满。 华为把这个问题提前抛了出来，台积电早就在用自己的方式回答，英伟达已经靠系统生态赚到了最大红利，英特尔还在努力证明自己能重新接住这条线，美股半导体接下来最有价值的机会，也会围绕这条变化继续展开。先进制程仍然是底座，记得点赞关注哦！
226金股逻辑局
05:25查看AI文稿AI文稿这次，华为是真的要把芯片制造的桌子给掀了过去。美国挥着制裁大棒，想拿天价光刻机死死掐住咱们的脖子，结果对面还在摩尔定律的旧赛道上熬那最后几个纳米时， 华为直接甩出沉默多年的成绩单，被封锁六年，不仅量产了三百八十一款芯片，还要把等效密度直接干到一点四纳米水平。在没有最牛的机器时，中国人照样跑出了全世界最顶级的算力。这波影响有多狠的？华尔街日报直言，华为找到了匹配领先芯片的绕行方案。 路透社更是直接定性，这是美国制裁下的芯片设计突破。美国科技媒体汤姆硬件则说的更狠，这是华为一次突破制裁的技术突破，甚至可能改写摩尔定律。 连最傲慢的西方媒体都不得不低头承认，老美靠一台机器卡全世界脖子的时代彻底翻篇了。那这场沉默的反杀到底是怎么回事？首先，你要知道对面以前是怎么卡咱们脖子的。过去这六十年，全世界的芯片圈都得守着西方定下的一条老规矩， 摩尔定律这玩意，说白了就是想让芯片性能变强，你就得拼命地把里头的晶体管越做越小，七纳米、五纳米、三纳米，一路往下死磕。这就好比什么，好比在一根针尖上绣花，越往下绣难度越高， 花钱越多。而那根绣花针在哪里？就在 asml 的 极紫外光刻机手里。老美一看，哎，这玩意好啊，只要我把卖光刻机的收费站给封死， 你中国人就永远别想在针尖上绣花，你的高端算力就得永远停留在石器时代，面对这种人家直接把大门焊死的死局，按常理咱们会怎么干？肯定是人家拿什么卡我，我就去造什么，非要在他们定好的老规矩里争个输赢。但这太慢了，也太憋屈了，华为这帮狠人是怎么干的？直接甩出了一个滔定律，这是啥意思？ 里面的掏代表的是时间，翻译过来就是，你把老路挖断了，还想逼我上你的套？做梦！我不跟你在平面上死磕物理尺寸了，我要直接用一招叫逻辑折叠的黑科技，原地建起一座三维大楼，用时间效率打败你。 那到底啥叫逻辑折叠？咱们打个最简单的比方，技坊的老路子是想方设法把一万人硬生生塞进一间 只有一百平米的平房里，挤得大家都喘不过气。而华为现在搞的逻辑折叠是，我不挤这间平房了，我直接在原地给你盖一栋三维立体大楼，我把数字电路、模拟电路一层层叠起来，然后在楼层中间装上一部极速飞驰的超音速电梯， 也就是官方说的领取总线技术。发现没有，这栋楼的占地面积还是那么大，我不需要极致的纳米级光刻机去缩面积，但是我在这栋楼里上下跑腿办事的时间被压缩了无数倍，数据传输 不再像上下班高峰期那样堵车，而是直接坐上了超音速电梯。这招一出来，大洋彼岸直接炸锅了。为什么？你想啊， 老美这几年花了几百亿美元的巨额补贴，在本土吭哧吭哧的建着传统的代工厂，准备继续在平房里绣花呢。一抬头，中国人已经在头顶上把三维立交桥都修好了， 这下即便你花再多的钱把墙建得更高，对你来说都是没有意义的了。这时候有人可能会酸了， ppt 造大楼谁不会啊 啊？有这个质疑很正常，毕竟现在靠 ppt 吹牛逼的企业太多了，但造芯片不是写科幻小说，供应链是做不了假的。真正让海外巨头坐不住的，压根不是这几个新名词，而是华为目前已经闷声不响的把这套理论的生产线给 跑通了。在这被极限打压，外人以为华为快要混吃等死的六年里，他们一声都没吭，在绝对保密的状态下，硬生生寄予这套新定律，量产了整整三百八十一款芯片，这六年是怎么过来的？不但承受着老美的打压，还要承受着各路人马的质疑、反讽、唱衰、看笑话。结果呢，人家硬是一声不吭，憋着一股劲， 把所有的委屈全变成了满地跑的产品。从天上飞的五 g 通信网络，到地下算数据的 ai 智算中心， 从高端手机芯片、汽车自动驾驶底座，再到企业级的核心服务器和安防设备等等，一应俱全。而且官方直接交了底，就按这条路往下走。到了二零三一年，咱们的芯片等效密度能直接干到对面一点四纳米的水平，再也无人能阻挡。什么叫闷声干大事？这就是当别人还在国会山里扯皮 怎么加码制裁的时候，咱们的工程师已经在实验室里把未来的起跑线重新画了一遍。这项技术普及后，落到咱们普通人头上，那就是实打实的真金白银。以前西方那帮科技寡头，年年靠着挤牙膏的技术向全世界收纳米智商税， 只要制成小了一纳米，哪怕你用起来根本没感觉，他也敢把手机卖贵好几千。现在华为这套时间缩微的打法跑通了，意味着啥？意味着以后咱们造高端电子产品，不需要再去向海外交那个极其昂贵的设备过路费了。以后你买的国产手机 不卡，还更便宜。你开的智能汽车，刹车响应更快更安全。千万个国内的小企业，能用更低的成本用上顶级的 ai 算力，甚至因为这条新赛道的铺开，国内会新增几十万个高级制造的饭碗。 现在回头看这六年，是不是有一种贫寒少年逆袭成功的热血感？但对我们而言，这势力还少吗？当年老美搞国际空间站，出台法案把大门死死焊住，就是不带咱们玩，结果呢？咱们硬是自己把天宫送上了天。 现在老外的宇航员还得突击学中文，求着想上来。当年老外的盾构机坏了，宁愿停工也要拉起警戒线，就是不准中国工程师凑近看一眼。 结果现在呢？全球七成的盾构机全是中国造，什么是真正的大国底气？别人拿旧地图锁死了你的门，你不是站在门外哭着求人家开门， 你是转过身咬碎了牙，硬生生用六年的时间，自己砸出一条通向星辰大海的新路。当年他们带着封锁协议，以为能判咱们死刑。今天咱们拿着一套新定律，重新给这个世界的科技版独立规矩。
25437号解密
03:53查看AI文稿AI文稿华为六年量产的三百八十一款芯片，高通一年十二款，联发科一年二十五款。今天华为给这条路啊，起名叫抛定律，但全网都在讨论先进封装、光刻机国产替代时，我追到的只是一个数字，三百八十亿。 三百八十一款芯片是先量产后命名，这意味着华为在喊出这个名字之前呢，已经默默干了六年，干成了叫抛定率，干不成就是成本，成本。但有两个问题啊，现在喊表答案。第一个是散热问题， 电路叠起来了，散热压力指数级上升，元气件的寿命损耗会不会受影响？能不能通过什么浸泡式散热啊，内部散热通道规划这些工程手段去解决，现在还没有最终答案。 所以要注意，今年秋季新一代的麒麟芯片的能效数据是第一个验证点。而第二个问题是，等效不等于等价，逻辑折叠做出来的等效一点四纳米，在工号面积、可制造性上和真正的一点四纳米平面工艺仍有差异的 消费端芯片呢，可能影响不大，但 ai 训练芯片、超算芯片这些场景工艺代差依然可能存在。还有论文里提到了，二零三一年做到等效一点四纳米，这是目标，不是订单。从实验室到量产，到客户验证，到实战率突破， 每一步都有不确定性。何婷波，二零幺九年海石备胎转正线的落款人，华为芯片业务的掌舵人。过去六年，他带队闷声干出的是三百八十亿款，不是样品，哦，不是 ppt， 是 装进手机服务器基站里的量产芯片， 平均每五到六千亿款，这个速度啊，好像你们有常操心。更有意思的是，他是先把三百八十亿款做完了再回头说。哦，原来我们走的是一条新路， 那这条路到底是什么？过去五十年，行业只认摩尔定律。 fifty years， it was always about wars law。 晶体管越小越好的，但三纳米以下的物理极限和成本曲线同时压上来，而中国大陆能拿到的光刻机卡在十四纳米左右，市场习惯呢，把这个状态叫卡脖子。 从十四纳米到三纳米的技术差距啊，难道就这么算了吗？肯定不是的，华为的答案是，不换路，修换路走。 摩尔定律呢，是修宽马路，车道越加越多，总有修不动的一天。抛定律啊，是照例较巧，把平面电路往垂直的方向去叠， 让信号走最短的路径，这叫逻辑折叠，关键点是不需要 e u v 观客机，用成熟的制程加先进封装就能做出等效的性能。如果这条路走通了，那还查什么脖子呢，对吧？这个蓄势的毛就彻底移位了。咱也先别急着下结论， 三 d 对 叠呢，大家都在做的台积电啊，英特尔、三星都在搞，是行业的大方向。分水岭不是叠不叠，而是怎么叠。别人的叠法是两栋一样的平房垒起来，华为的叠法呢，是厨房、卧室、客厅分层的，每层就只干这一件事，信号就不用绕路，自然更快。 这套数字模拟存储垂直分区的方法问了，华为是第一个命名验证并大规模量产的。何庭博在论文里啊，写了一句话的翻译过来就是，这是一九七四年以来啊，第一个给整个计算站提供统一优化目标的新原理， 这话是不是吹牛？我们现在判断不了，当一家被制裁六年的公司还有心思写论文。第一新原理，这本身就是不平凡的一件事。 三百八十一款芯片呢，先量产后命名，不是为了证明我们也能做，而是先交了六年学费。现在的问题是，这学费啊，交的值不值？还记得三纳米呢，已经量产了，英特尔十八 a 呢在爬坡，三星的 g a a 呢，在推进。 楼房能不能住人，得看成本、良率、生态这些数字啊，华为没公布，我们也猜不到，所以这个问题啊，现在回答不了，但我对国产汽车的突破一直很有信心的。今年秋天新一代麒麟新面发布啊，就是第一个验证点，这条路能不能走通，到时候一看便知，我们可以拭目以待的。 你觉得华为的楼房能不能在成本、良率、生态上跑赢其他人的平房呢？欢迎评论区留下你的看法。
298财经新转角
03:55查看AI文稿AI文稿五月二十五日，华为抛出了一个震撼整个半导体行业的新概念，韬定律。消息一出， a 股半导体板块全线飙红，朋友圈更是彻底刷屏。韬定律到底是什么意思？是炒概念？还是真实力？今天我就用最通俗的大白话，带你看懂这个可能改写人类芯片历史的中国方案。 要看懂韬定律，我们得先聊聊统治了科技界半个多世纪的摩尔定律。一九六五年，英特尔创始人之一戈登摩尔提出了一个规律， 大概每过十八到二十四个月，同样大小的芯片上能塞进的晶体管数量就会翻一倍。晶体管越多，芯片性能就越强，价格就越便宜。但是现在这个定律快要跑不动了。为什么呢？因为过去半个多世纪，行业拼命把晶体管尺寸越做越小，小到三纳米、二纳米， 这已经是人类技术的物理极限了，如果再小下去，量子碎穿效应就会出现，电子会像穿墙一样乱跑，导致漏电失控，发热压不住，而且成本高到离谱。台机电一座三纳米工厂投资就超过两百亿美元， 对行业公认。单靠缩小晶体管尺寸这条路已经走不下去了。那不往小了做，性能还能怎么提呢？还原答案是，不拼尺寸，拼速度。这个掏在物理学里代表时间长数，掏，掏等于电组成电容，掏越小， 信号延迟越低，芯片速度越快，功耗越低。掏定律的核心可以概括为一句话，用时间缩微替代几何缩微什么意思呢？芯片工作时，性能不止看晶体管有多少， 更看信号在晶体管互连线电路层和整个系统里跑的有多快？如果能想办法让信号跑得更快， 哪怕晶体管数量不变，芯片性能也能提升。现在华为就是要通过系统性的设计优化，把信号从一个点传到另一个点的延迟，从纳秒级压到皮秒级。 那怎么缩短时间呢？关键是逻辑折叠技术。你可以理解成两个人都在一层楼里平铺着办公，从东头走到西头要花很长时间。逻辑折叠技术就像是把一层楼直接改造成了盗梦空间里的折叠楼房， 让两个人通过三维空间的折叠直接面对面，这就是折叠的含义。在三维空间里重新组织电路的布局，把那些频繁对话的模块上下对叠挨着放， 让关键路径的物理距离大幅缩短。按华为的规划，到二零三一年，基于超定律的芯片，其集成密度将达到等效一点四纳米制成的水平。听到这，你可能会怀疑，不会又是炒概念吧？其实还真不是。何丁波在演讲里透露这个定律，华为已经暗中实践了六年。 从二零二零年围角升级开始，甚至更早的时候，华为就意识到了必须开辟新赛道。过去六年，基于韬定律的架构设计思路，华为已经成功量产了三百八十一款芯片，广泛装配在了通信、 智能汽车、 ai 计算等各行各业。今年秋季即将面世的新一代麒麟手机芯片，就将完整采用这项逻辑折叠技术。之前 deepseek 的 出现证明了大模型不一定要靠无脑堆算力。现在华为也在证明，芯片突围不一定要死磕西方的劳碌。 所以滔定律不是对摩尔定律的否定，而是重新开辟了一条新路，认为时间缩微的潜力还远远没有挖尽，华为也没有把它关起门来自己用。何炅波在演讲结尾时明确表示，在滔定律的路径下，我们期待与全球科学家、 工程师和产业伙伴紧密合作，共同推动半导体产业的持续发展。感谢你收看这一期 tech fm， 我是 seven， 关注我，我们下期再会。
522伟仕佳杰VSTECS
04:48查看AI文稿AI文稿抛开夸张的救世主英雄化的趋势，华为掏定律到底有多厉害？我这两天搞明白，大概就是这么个事。一是摩尔定律的经济效益在减弱，但并不是说全球半导体产业它就临绝境了，摩尔定律就失效了， 台积电、英特尔、三星仍在推进两纳米、一点四纳米，而且性能、密度、功耗仍在提升，只能说制成缩微的边际效益它递减了。第二，如果有一天继续缩小晶体管不再是最划算的路径，那下一代性能增长该靠什么？业界一直都在寻找系统级优化的方法论， 华为拿出的滔天律就是解法之一，它非常巧妙的避开了晶体管尺寸上面的军备竞赛。既然几何缩微越来越难，那我就尝试通过系统级的优化去缩短芯片内部信息传输的时间。所以大家都在形容华为是把盖平房的思路变成了盖楼房， 通过三 d 垂直堆叠、逻辑折叠、易构集成，把原本分散的功能给它模块化组成起来。三、但滔天律不是唯一，也不是第一， 在韬定略亮相之前，超越摩尔就是整个半导体行业共同努力的方向。通过三 d 垂直堆叠来延续性能增长的一个思路，在行业也不是秘密。英特尔在二零一八年就发布了它的三 d 芯片封装机 service， 大家殊途同归， 华为的突破更多是一种工程设计的极致优化，是对业界多年的分散探索作出了一种系统化的总结提炼。 他不是这个方法论的开创者，但的确是首次以中国主导的一个话语体系，提出可指导未来产业发展的新原则，并且在全球半导体舞台上亮相，重点在于产业意义。 第四点，对华为来说，韬顶宇就是被逼出来的，没有 euv 光刻机，没有全球供应链被全面封锁，所以他没得选，只能试着把每一条已知的路给他走到极致，从而获得一种自优制程、 优等性能的生存能力。那这个就像西方同行手里拿着最先进的光刻机，它能轻松的刻出三纳米的线条出门，它就是高速公路。但华为手里只有上一代设备 duv 光刻机最高只能稳定做到七纳米， 就是一条普通的国道。现在就逼得华为在这一条国道上把限速、把红绿灯扎道、路口设计全部都给它优化一遍，最后跑出来的通行效率在部分特定场景之下，居然接近了人家高速公路的水平。 第五，产业意义。要说什么超越台积电或者是称霸全球，都是不客观的啊。不管是台积电还是英特尔，继续把晶体管做的更小，依旧是他们回报最丰厚的路径。事实上，他们也在悄悄地投入三 d 堆叠这一条路径，只是说他没有提炼出这样的一个新定律出来。 而对全球产业来讲，掏定律是一个很有价值的样本，它证明了当前制程未缩的收益越来越小，成本也越来越高时， 系统级优化的确是一条值得大规模投入，能够产生实际回报的路数。先进制程仍然会是大家的主行道，只是说行业会去重新评估华为这样一条路数的投入价值， 那这也算是为摩尔定律真正走到尽头的那一天，去提前储备一个答案。第六，就是最关键问题还是在于性能到底多接近于世界顶级，以及大规模量产之后的量率和稳定性的问题。那这些都要等到秋季麒麟芯片正式落地之后，交给这个实际评测才能得到验证。 如果成功，那国产替代另一根新的趋势当然就可以兴起了。现在摆在眼前的散热、良率、生态，这些挑战依然是绕不过去的。 第七，真正会认真来对待套定率的大概有两类企业，一是没有 euv 也买不到最先进制成的企业，比如说长电通、富华天这些先进风测企业，短期可以说就是最大赢家。还有比如说长期来看中芯，它也缓解了它的制程焦虑。 第二类就是那些已经感受到制程成本压力，并且开始寻求替代方案的企业，比如说部分的汽车芯片，还有互联网芯片厂商。第八，抛定论。这种攻城代墙型的创新， 其实也折涉出一个更大的时代背景，就是过去几十年全球科技产业最核心的增长逻辑本质大家都是建立在一个底层技术持续指数级突破之上的。你的晶体管越来越小，算力越来越便宜，全球化的分工越来越高效，所以人类习惯了这个技术进步，天然就会带来高速的增长。 但现在有一个非常明显的事实摆在眼前，就是很多的底层突破虽然没有停止，但开始变得越来越贵，而且越来越难。于是你就会发现说最近几年全球同时出现很多 看似无关，其实连在一起，底层逻辑又是彼此相通的现象，像 ai 资本的狂热，像算力军备竞赛，像制造业的回流，供应链的重构，包括地源摩擦的家具，因为你的旧的增长模式边际效应正在下降，而新的下一代的真正成熟的 技术平台又还没有完全建立，所以整个世界都开始越来越依赖，不管是系统工程、组织效率还是产业协调去继续延续它的增长周期。而这种状态其实和康波周期的萧条阶段有很多是高度相似的。
3395路口科技局儿
