文津奖获奖图书《芯片简史》作者汪波：芯片如何改变世界?

文/汪波

资深芯片研究专家

2024文津图书奖获奖作品《芯片简史》作者

“预测未来最好的方式，就是把它发明出来。”4月20日，资深芯片研究专家，《芯片简史》作者汪波教授在湛庐2024世界读书日活动上这样总结芯片诞生对人类发展的巨大影响力。

而在此前4月19日，《芯片简史》荣获第十九届文津图书奖科普类图书，文津奖组委会这样评价《芯片简史》：“作者不辞艰辛地梳理和呈现了芯片发明与发展的历程，详细地讲述了一群叛逆者突破传统，不断创新的故事。”

作者：汪波

出版时间：2023年4月

出品：湛庐文化/浙江教育出版社

芯片的过去，我们才能看到芯片的未来。人工智能的飞速发展，也对芯片提出了更多的、更大的要求，芯片未来又将面临什么样的挑战？我们整理了汪波教授在湛庐2024世界读书日活动上演讲，分享给大家。

从图书的视角看芯片

我们都知道一本书是由很多书页来组成的，每一个书页上面又有很多的文字。类似的，一颗芯片是由一大张硅晶圆组成的，大概有比萨那么大。那把它加工好之后，我们把它切成很多很多的小方块，就是每一颗的芯片，类似这个样子，那芯片还不是最终的构成单位，比它更小的一个单元叫做晶体管。芯片上有很多晶体管，那晶体管有什么功能呢？只有两个最基本的功能，一个是作为开关，来实现0 和1，或者是作为信号放大器，就像我们有一个麦克风一样，把这个信号来放大，就可以用于通信。有了晶体管，才有了我们信息时代的计算机、互联网、无线通信等。

芯片和书籍的相似之处在于，它们都是首先把一个想法变成了一个版式或者版图，或者我们书籍的排版，然后接下来用光照的方式，把它“印刷”到这个介质上。光刻机制造其实是一种化学印刷，那这种介质硅晶圆就像纸张。

除了这些之外，芯片和书籍其实还有一些相似点，大家可以打开一下脑洞去想象一下，比方说字符。我们可以缩小它的字号，那晶体管也是类似的，我们可以逐渐缩小它的尺寸。字的字体可以改变，晶体管的样式也可以改变，让它速度更快，或者让它功耗更低，等等。那除此之外还有很多很多，这里简单的把它列出来，大家可以看一下。

那我相信在现场有很多听众，比如说出版人员，对这些词会非常熟悉：校对、行距。印刷就相当于我们芯片制造中的光刻，最后的步骤是把它封装起来，就像把书装订起来。

晶体管尺寸缩小之后

我们刚才提到，晶体管会越来越小，那逐渐变小之后有什么变化吗？下面这张图里面显示的是晶体管的尺寸，从最初的几十微米缩减到今天的3纳米，图中最大的、紫色的圆代表直径为10微米，我们的一根头发丝大概是50微米。然后它不断地缩小，到 1 微米，然后 0.1 微米，然后是0.01 微米……缩减到这个图里面最小的那个点，就比这个 HIV病毒的直径还要小。换句话说，通过我们的光学显微镜，无论多么先进的光学显微镜都看不到，因为可见光的波长最多是400纳米。而现在我们的芯片只有几十个纳米。那晶体管尺寸变小之后有带来怎样巨大的变化呢？就在一颗芯片上可以塞进更多的晶体管，就像一个书页上可以塞进更多的文字一样。举一个具体的例子，在这张图的一个左下角，是 1971 年发明的第一颗CPU 芯片，它上面只有 2 250 个晶体管，那它使用的尺寸是 10 微米，也就是一万纳米。

随着时代的进步，有了更小的晶体管之后，就有了PC机，有了第一台笔记本电脑，第一个iPod，第一台iPhone。2024 年3月，英伟达发布了 B200 GPU 芯片，上面有 2080亿个晶体管，比1971年增加了1亿倍，它的尺寸缩小到4纳米。比一万纳米缩小了2 000多倍。换句话说，一个10微米的芯片大小是一头长6米的亚洲象，那么今天的晶体管就只有一只蚂蚁那么大。

芯片的发展与人工智能的发展密切相关

最近几年，大家都知道，芯片成了大家关注的一个热点，有很多相关的新闻事件引起了广泛的关注，包括华为被列入到实体名单，EUV的光刻机没法出口到中国，还有在疫情期间，我们的很多的汽车厂商由于缺少芯片被迫减产甚至停产等。尤其引人注目的就是ChatGPT的发布。2022年底，ChatGPT发布。

下图左上角展示的是ChatGPT网站的访问量的变化，

右下角展示的是英伟达股票的一个变化曲线。

对比一下就会发现，这两条曲线都是向上增加的一个趋势，换句话说存在正相关性，那为什么英伟达这家公司的股票会跟ChatGPT的曲线相关？因为这家公司做的是GPU，就是用于构建人工智能的一款处理器。

有了ChatPGT，有了非常强大的GPU芯片的加持，我们就可以做出更加超越想象的东西，比方说人形机器人，它可以理解人的话语，甚至能够通过理解物理世界来做出正确的反应，所以我们自然而然就会问一个问题，我们距离奇点是不是更近了？为什么芯片跟人工智能如此密切相关，简单说来，芯片可以为人工智能提供巨大的算力，也就是强大的计算能力。目前提供算力的主要是GPU芯片，它比我们传统的CPU芯片的计算能力更强，因为它投入了90%以上的资源用于计算，而CPU只投入了25%的资源，而且GPU是并行的计算。

芯片发展简史及芯片未来面临的挑战

人工智能如今这么快速的发展，也对芯片提出了更多的、更大的要求，而芯片产业现在面临一些更大的挑战，具体来说就是三堵墙，一堵墙叫做内存墙，就是当CPU去存储数据的时候，它要翻过一堵高墙，速度非常的慢；第二堵墙叫做功耗墙，怎么理解，就是英伟达发布的GPU芯片，它用的制冷方式是水冷，而不是通过空气对流来散热。为什么需要水冷？因为它运行中会产生很多的热量，而热量散发不出去，现在我们芯片上的热密度已经达到甚至超过了火箭喷射口的热密度，我们目前还没有找到解决的办法。如果再继续下去，芯片就会被自己产生的热量烧毁。第三堵墙是频率墙，已经有几十年芯片的CPU的频率没有再继续增加了。

在芯片诞生之前，其实只有一种非常笨重的器件叫做真空管，它是由灯泡改造而来的，大家都知道，灯泡非常大，而且表面是玻璃做的，非常脆弱。所以第一个由真空管制成的计算机体积非常庞大。那直到1947年，贝尔实验室的三个科学家发明了晶体管，它的尺寸远远比真空管要小，而且更加可靠，因为它没有一个所谓的玻璃罩，它能实现刚才我说的两个基本的功能，一个是放大信号，另外一个是作为开关：0和1。

但是随着晶体管的数量越来越多，又产生了新的问题，这些晶体管在一个电路里面要怎么互联起来，怎么把它组装起来，人们找不到解决方法。10年之后，基尔比想到了一个主意，他想把所有的晶体管原件都集成在一个硅的基座上面，就可以让这个体积更小，但是它还没有解决另外一个问题，就是这些晶体管怎么互联起来。而另外一个工程师诺伊斯，想到了一个方法来解决元件互联的问题，所以我们今天认为是基尔比和诺伊斯共同发明了芯片。

芯片发明出来之后，芯片上的元件数量就不断增加，到了1965年，就是7年之后，摩尔受邀写一篇文章，他总结了过去几年芯片发展的规律，发现每过一年，芯片上的元件数量就翻一倍，非常简单的一个规律，所以他就写成一篇文章发表出来了。这就是摩尔定律最初的一个表述，非常简单的一个定义。一开始是1，然后是2、4、8、16……这样逐渐翻倍。一开始的数量非常小，但这个发展的速度是指数倍的，到了40年、50年之后，这个数字将变得非常庞大。芯片产业发展的脚步是一直按照摩尔定律来向前推进的。

1957年，仙童半导体公司成立了，这是一家伟大的公司，同时也是一家管理失败的公司，很多员工跳槽出去，在周围创办新的企业，从之前的公司分化出大约400家企业。他们所在的地点就是今天的硅谷，所以就有了我们今天这些人工智能、互联网，也包括芯片领域这些最先进的公司。

如果我们简单总结一下芯片的发展规律，可以用一棵树来表达出来，最开始是基础的学科，量子力学的发展，然后经由这个诞生了晶体管，然后又诞生了芯片，芯片又按照摩尔定律在不断发展，其中一个典型的代表就是CPU或者处理器芯片，然后有了我们的计算机等。还有一个就是存储，有了我们的flash，另外一方面就是跟我们的通信——放大信号有关的，有了无线通信的这些芯片，此外还有各种传感类芯片，包括我们的智能手表等上面使用的芯片。还有一个很重要就是新能源汽车上面用来驱动汽车，把电池的能量转换成电力来驱动的，叫做功率芯片。最后一种，也是我们每天都在用的，就是光电类芯片，用于手机拍照，用于光伏发电。（我觉得大自然对人类非常的慷慨，而人类也非常幸运得到了硅这种半导体材料，这种材料分布非常广泛，而且它居然可以有这么多功能，可以放大信号，又可以作为开关，甚至还能捕捉光的信号——把它变成一个一个的像素点保存下来，变成我们的照片。）最后一个就是反过来把电信号转换成光，所以有了LED的照明和显示，这些都是基于芯片技术发展起来的。

回顾芯片的历史，它就是一部创新的历史，同时也是一部叛逆的历史，因为当初很多的想法都是被传统的势力打压，然后他们突破了这些打压才走到了今天。今天我们又面临新的挑战，首先是芯片里面的晶体管的尺寸已经逼近了物理的极限，我们讲到3纳米，未来还有可能1纳米，0.5纳米，在这么小的尺寸下，我们要非常短波长的光刻机来才能制造出来这些芯片。另外一个挑战就是，即便我们制造出这么小的晶体管，可能它也没法正常工作，因为它还受到另外一个物理极限的影响，就是隧穿效应，当晶体管非常非常小，只有原子尺寸的时候，电子就能从晶体管中逃逸出来，就像穿透一堵墙一样，让晶体管失效，这样我们保存的照片数据就会自动消失。

当然现在科学家还在尽量想各种方法来解决这些问题，包括使用新的材料，比如硅以外的材料，比方说碳基的晶体管，比如说氧化物的晶体管，模拟人脑神经元的工作原理的晶体管，等等。除了芯片领域本身的这些挑战，我们还面临着很多更大范围内的挑战，比如气候变暖、人口的老龄化以及电力资源的短缺。我们可能会问，用手机充点电就会导致电力资源短缺吗？还真有可能，有一个数据是，训练一次AI大模型，需要消耗2亿度电。有一种说法是，“所有的transformer要消耗掉所有的transformer”。第一个transformer指的是大模型，第二个transformer指的是变压器，就是我们的电力。除了这些技术方面的挑战之外，还有很多在技术以外的，国与国之间的这种竞争，供应链短缺，等等。这些在过去几年中都发生过，也是我想要写这样一本关于芯片的书的原因，想要给大家去讲述芯片是怎么回事，然后它是如何诞生并且改变世界的。

结束语

芯片跟书籍还有一个共同点，那就是一旦付印就没法再去修改。我们的书籍一旦印出来就没法修改，芯片也是，所以这就要求我们在付印之前不断地去打磨它，修订它，把它尽量做到完善。

最后，回到大会的主题，奇点是不是很快就要来临，很难去预测，但是有一句话，《芯片简史》里面也有提到，那就是预测未来最好的方式，就是把它发明出来。