摩尔定律，死了吗？

在这篇文章，我们探讨了摩尔定律的历史和现状。它不是对摩尔定律历史或半导体未来发展的技术基础的详细探索。相反，它试图提供摩尔定律及其发展的高级概述。在这次探索中，我很高兴能够在几个方面借鉴戈登·摩尔自己的观点。

任何关于半导体未来的讨论很可能都会从摩尔定律开始。最近的《经济学人》文章《Not quite dead yet》 依然遵循这种模式，他们在文章中写道：“距离 60 岁生日还有两年，摩尔定律变得有点像薛定谔假想的猫——既死又活。”（原文：Two year’s shy of its 60th birthday, Moore’s Law has become a bit like Schrödinger’s hypothetical cat - at once dead and alive.）

近年来，摩尔的预测主导了该主题的流行讨论。这个 Google Ngram在其文章中描述了过去十年中“摩尔定律”如何出现在当前出版的书籍中，几乎与该定律描述的“集成电路”的引用一样频繁。

也许我们不应该感到惊讶。由于个人电脑、互联网和智能手机改变了我们的生活和社会，因此“摩尔定律”具有了文化意义，反映了这些变化的重要性。

但摩尔定律的许多讨论中都出现了不精确性。一些评论家已经忘记或选择不讨论摩尔定律的真正含义。例如，上面最近发表的《经济学人》文章提出了一些重要且有趣的新技术，但值得注意的是，考虑到报纸的名称，它忽略了对“定律”核心的经济学的任何讨论。

这种缺乏精确性可能是《经济学人》所提到的分歧的根源。摩尔定律仍然适用还是已经结束？让我们来听听两位行业领袖的看法：

• 英伟达CEO黄仁勋在2022年九月表示——摩尔定律已死（原文：Moore’s Law’s dead）；

• 英特尔CEO Pat Gelsinger同期表示——摩尔定律还活着且发展很好（原文：Moore’s Law is“alive and well”）；

这并不是摩尔定律第一次被宣告死亡，或者至少是接近其生命的尽头。这是“摩尔定律的终结”的进一步演进，自 20 世纪 90 年代末以来，该定律显然一直是人们讨论的热门话题。

英特尔的Mark Bohr则表示：“摩尔定律的终结总是在 10 年后。是的，还有 10 年的时间，”（"The end of Moore's Law is always 10 years away,""And yes, it's still 10 years away."）

摩尔定律未来的不确定性是不可避免的。如果存在可预见的技术障碍，那么对该法是否继续实施的质疑是可以预料的。但正如我们所知，半导体行业一次又一次地突破了这些技术障碍。

在这篇文章中，我们将再次审视摩尔的原始预测和修订后的预测。我们将尝试理解摩尔定律的真正含义。今天我们将看看关于摩尔预测的各种说法。

戈登摩尔并不是第一个预测单个集成电路上晶体管数量大幅增加的人。1964 年在纽约举行的 IEEE 会议上，西屋公司的 Harry Knowles 预测：“到 1974 年，我们将在单个晶圆上获得 250,000 个逻辑门。”

摩尔当时就在观众席中，他后来回忆说，他认为Knowles的预测“荒谬”。他工作的地方仙童公司正在努力在一英寸晶圆上安装“少数”多个逻辑门。会议上的其他发言者对半导体技术的发展也持更加保守的观点，这与Knowles相矛盾，Knowles的预测被其他人认为是“疯狂的”。

然而，摩尔很快发现Knowles的预测并不像他想象的那么疯狂。1965 年，当他被要求为《电子》杂志撰写一篇有关半导体行业未来的文章时，他查看了有关已取得成就的数据：

我发现随着制造技术的进步，每个元件点的最低成本在过去几年中迅速下降。根据这一观察，我获取了一些数据点并绘制了一条曲线，推断出我被要求预测的十年。（原文：I saw that the minimum cost per component point had been coming down quickly over several years, as the manufacturing technology improved. From this observation, I took my few data points and plotted a curve, extrapolating out for the ten years I had been asked to predict.）

摩尔后来更详细地描述了他的方法：

“从 Fairchild 推出的早期‘Micrologic’芯片开始，为集成电路添加积分，我的积分一直到 1965 年绘制的 50-60 元件电路……。在半对数图上，这些点接近一条直线，直到 1965 年，复杂性每年都增加一倍。为了做出我的预测，我只是将这条线再推算了十年，并预测组件数量将在商业上最复杂的电路中增加一千倍 。（原文：Adding points for integrated circuits starting with the early "Micrologic" chips introduced by Fairchild, I had points up to the 50-60 component circuit plotted for 1965 …. On a semi-log plot these points fell close to a straight line that doubled the complexity every year up until 1965. To make my prediction, I just extrapolated this line another decade in time and predicted a thousand-fold increase in the number of components in at the most complex circuits available commercially.）

该推断的本质将构成“摩尔定律”的核心：

“随着单位成本随着每个电路的元件数量的增加而下降，到 1975 年，出于经济考虑，可能需要在单个硅芯片上压缩多达 65,000 个元件。（原文：With unit cost falling as the number of components per circuit rises, by 1975 economics may dictate squeezing as many as 65,000 components on a single silicon chip.）

这与西屋电气的诺尔斯的预测不完全一样，但仍然“疯狂”。

摩尔后来说，他没想到这个预测会得到如此精确的遵循：

“我只是想传达这样一个想法：这是一项有未来的技术，从长远来看，它有望做出相当大的贡献。”（原文：I was just trying to get across the idea this was a technology that had a future and that it could be expected to contribute quite a bit in the long run.）

如果我们采用摩尔引用的数字，我们有 1965 年的 50-60 个组件，增加到 1975 年的 65,000 个，十年内增加了大约 1,000 个。这相当于十年来组件数量每年增加一倍。

摩尔的一位朋友、加州理工学院的Carver Mead 很快将这一预测称为“摩尔定律”。1975 年，摩尔重新审视“摩尔定律”。看看他的最新数据，他提出了修正后的预测：

“到本世纪末，新的斜率可能每两年增加一倍，而不是每年增加一倍。”（原文：The new slope might approximate a doubling every two years, rather than every year, by the end of the decade.）

摩尔随后使用这个新的斜率来推断另外十年，即 1985 年。

这个“1975 年定律”还有一个版本，涉及每 18 个月将（计算机性能）提高一倍，摩尔将其归因于英特尔的戴夫·豪斯 (Dave House)：

现在进展是每 18 个月翻一番......

我认为是戴夫·豪斯（Dave House）做到了这一点，他曾在英特尔工作，他认为复杂性每两年翻一番，晶体管变得更快，计算机性能每 18 个月翻一番……但那是 英特尔网站上的内容...以及其他所有内容。我从来没有说过 18 个月，这是人们经常引用的方式。（原文：I think it was Dave House, who used to work here at Intel, did that, he decided that the complexity was doubling every two years and the transistors were getting faster, that computer performance was going to double every 18 months... but that’s what got on Intel’s Website... and everything else. I never said 18 months that’s the way it often gets quoted.）

对于本文的其余部分，我们将坚持摩尔自己的预测。

那么摩尔的预测结果如何呢？

1995 年，戈登·摩尔 (Gordon Moore) 在一篇题为《Lithography and the Future of Moore’s Law》的文章中重新审视了他的预测。他绘制了一张图表，显示尽管他的预测没有准确实现，但变化率却得到了相当准确的跟踪。

摩尔在其最初预测 40 周年之际再次重新审视了他的预测。他再次发现，他修改后的预测效果很好。

要了解 2020 年的最新更新，我们可以访问“Our World in Data”网站，该网站展示了 CPU 上晶体管数量的历史趋势：

1965 年，戈登·摩尔 (Gordon Moore) 预测这种增长至少还会持续 10 年。他说得对吗？

在图表中，我们直观地看到了自 1970 年以来晶体管密度（集成电路上晶体管的数量）的增长情况。

它看起来与摩尔 1965 年绘制的简单图惊人地相似。再次注意，晶体管数量位于对数轴上，因此随时间的线性关系意味着增长率是恒定的。

这意味着晶体管数量实际上呈指数级增长。

这是一个有趣的动画，它将 1969 年至 2019 年期间的 CPU 和 GPU 晶体管数量与摩尔的预测（1975 年修订）进行了比较。

摩尔后来评论道：

我们无法预测未来会发生什么。这只是一个幸运的猜测，我想就我而言……幸运的推断。

所以摩尔的预测结果证明是“幸运的猜测”！

为了更深入地了解摩尔的预测是如何在实践中实现的，值得考虑一下这一进展是如何实现的。Moore 在 1975 年对此进行了研究：

他将改进分为三个部分（参见上图，了解摩尔的历史分析和 1975 年以来的短期推断）：

减小组件尺寸；

半导体芯片尺寸增加；

他称之为“Device and Circuit Cleverness”的贡献。

也许令人惊讶的是，增长的贡献很少是由于“尺寸缩小”的贡献，而有多少是由于摩尔所说的“Device and Circuit Cleverness”。最后一项是什么？

我认为这个因素是挤压芯片中的浪费空间、消除隔离结构和各种其他东西。

他还发现“芯片尺寸增加”的贡献与较小元件的贡献接近。1975 年，Intel 8080 微处理器芯片的尺寸为 20mm²。如今，Apple M1 Max 芯片尺寸为 425mm²。20 的增长系数低于摩尔推断所需的系数，但仍然意味着它在过去几十年中对该定律的进步做出了重大贡献。

摩尔不仅仅关注芯片尺寸的增长。他还考虑了增加晶圆尺寸，在摩尔撰写这篇回顾文章时，晶圆尺寸已从四分之三英寸增长到 300 毫米。这与他推测的推断之一所暗示的 57 英寸晶圆尺寸不太相符。不过，英特尔确实提供了这在实践中可能意味着什么的说明。

在我们继续之前，我们应该先处理一些有关摩尔定律的流行神话，并强调一些关键点。摩尔定律：

这实际上与设备的底层物理或化学无关，当然，底层物理和化学最终限制了组件可以变得多小。

我们已经看到摩尔并没有预测性能每 18 个月翻一番。芯片上更多的组件可以带来性能的提高，但这种关系很复杂，而且登纳德缩放比例在 2006 年左右结束意味着即使摩尔定律继续存在，性能的增长速度也已经放缓。

参见上文和下文的进一步讨论。

至关重要的是，每个组件的成本呈指数级下降。如果每个元件的成本不以这种方式下降，那么元件数量呈指数级增长的集成电路的成本将呈指数级增长。

顺便说一句，为什么每个组件的制造成本图表看起来像这样？西屋公司的Harry Knowles在摩尔第一篇文章之前发表的一篇论文中提供了一条线索。它是“收益率曲线”和“每成分 100% 收益率成本曲线”的乘积。

最后，回到摩尔定律：

它已被用来创建一个时间表，半导体行业可以围绕该时间表进行自我组织。

摩尔定律最终成为一个自我实现的预言，部分原因是公司以按照摩尔预测进行改进的方式组织自己。那么，也许计划多于运气！

如果摩尔定律不是自然定律，那么它到底是什么？我们已经有了线索！让我们重新审视戈登摩尔的说法。他表示：“摩尔定律实际上是关于经济学的。我的预测是关于半导体行业的未来方向，我发现通过其一些基本经济学可以最好地理解该行业。”（原文：Moore’s law is really about economics. My prediction was about the future direction of the semiconductor industry, and I have found that the industry is best understood through some of its underlying economics.）

只是说“这与经济学有关”并不能真正帮助我们理解正在发生的事情。让我惊讶的是，在研究这篇文章时，关于摩尔定律背后的经济学的文章似乎很少。也许这是由于该主题的复杂性以及它位于两个专业的交叉点这一事实。摩尔定律是半导体制造经济与基础技术之间一系列高度复杂相互作用的最终结果。

为了消除这种复杂性，我认为思考摩尔定律的一种（非常简单的）方式是作为良性循环的表述：

创造更复杂的设备……导致……

这些设备的市场更大……这反过来又刺激……

对研发和更复杂制造的投资……这反过来又导致……

创建更复杂的设备……

……如此循环下去。

摩尔已经看到了他工作过的公司（首先是仙童公司，然后是英特尔公司）的技术创新步伐是可行的。而什么是可能的，部分取决于企业能够承担的投资水平。

如上所述，这个循环当然是实际情况的简化。它忽略了半导体制造商之间的竞争，实际上，这将是影响他们开发更先进设备的主要因素。不过，我认为有趣的是，根据上述模型，企业之间的竞争并不是维持这种良性循环的先决条件。

该模型的另一种简化方式是，参与者可以展望两年以上的周期，预测未来的改进，并为以后周期的需要做好准备。

这是摩尔定律的奇妙之处之一。通过为这些发展制定时间表，企业可以集体组织起来以实现这些发展。

我有理由确信，这是促使摩尔以这种方式提出问题的原因之一。通过概述他认为可以预期改进的速度，他提示供应商和客户为这些改进做好准备。

这些改进的实际速度也很重要。摩尔利用他的观察和经验制定了他认为可能可持续的改进步伐。如果他错了，那么这可能会导致良性循环的潜在破坏：

步伐太快会导致技术超越，并可能导致无法制造出所需的更复杂的设备；

步伐太慢将不足以刺激维持制造这些设备所需投资所需的需求。

通过保持进展速度可控但有意义，这一势头将得以延续。

公开这种改进速度的一个附带好处是，尽管企业可能会试图加快步伐以获得竞争优势，但生态系统以一致的速度发展将限制它们。

摩尔在 2005 年做出了最后一组预测：“正如过去四十年所证明的那样，一群敬业的科学家和工程师能够做出令人惊叹的事情。我看不到结束的迹象，但需要注意的是，我只能看到未来十年左右的时间。”（原文：It is amazing what a group of dedicated scientists and engineers can do, as the past forty years have shown. I do not see an end in sight, with the caveat that I can only see a decade or so ahead.）

我们已经过去了摩尔认为他可以预见的“十年左右”的时间。我们现在可以更多地谈谈“摩尔定律”何时结束吗？

首先要指出的是，像摩尔定律这样的指数必然会在某个时刻结束。集成电路上的元件数量不可能“永远”继续翻倍。

然后，如果我们回到良性循环，我们会发现这个循环可能会因为未能做到以下几点而被打破：

1、创建更复杂的设备，或者

2、为这些设备创建/扩大市场，或者

3、刺激研发和先进制造投资

让我们依次看看这些潜在的“障碍”。

我们在这篇文章开始时发表的《经济学人》文章重点讨论了创造更复杂设备过程中遇到的一些技术障碍。它强调了一些试图绕过这些障碍的措施，从“几乎投入生产”到“有些投机”，包括：

1、从“finFET”转向“纳米片”；

2、背面供电；

3、硅的替代品包括“过渡金属二硫属化物”；

所有这些，无论以何种方式，都是达到一个目的的手段：进一步缩小组件。

正如我们所指出的，摩尔定律已被用来创建半导体行业可以自我组织的时间表。此时，我们可以参考“设备和系统国际路线图”（IRDS）中规定的当前时间表。

2023 年路线图的执行摘要可免费下载，这是一本引人入胜且不太长的 64 页读物，它提供了有关光刻、材料科学、计量学和芯片制造的其他关键方面可能发展的大量细节过程。

我们不打算在这里总结报告的内容。相反，我们将只关注可能终结摩尔定律的制造过程的一个方面。

尽管摩尔定律的“headline”并没有直接指定更小的元件，但正如我们所看到的，在实践中，通过所谓的“节点缩小”创建更小的元件是实现每芯片元件指数级增长的关键。

在这一点上，我们需要澄清一个更常见的误解。也许对公众理解摩尔定律最无益的贡献是“工艺节点”的命名。事实上，带有物理长度标签的“节点尺寸描述”，例如5nm、3nm、18A等，与元件的实际尺寸无关。不过，人们普遍认为，由于组件的尺寸接近原子尺度，我们已经达到了基本极限，这并不奇怪。正如塞缪尔·K·摩尔 (Samuel K. Moore) 早前在IEEE Spectrum 上发表的一篇题为“It’s time to throw out the old Moore’s Law metric”的文章中所说：

“毕竟，1 nm 还不到五个硅原子的宽度。因此，您可能会认为摩尔定律很快就会消失，半导体制造的进步不会使处理能力进一步飞跃，并且固态器件工程是一条死胡同的职业道路。但你错了。半导体技术节点系统描绘的图景是错误的。7 nm 晶体管的大多数关键特性实际上比 7 nm 大得多，并且术语和物理现实之间的脱节已经持续了大约二十年。”

塞缪尔·K·摩尔还举了一个例子来说明这在实践中意味着什么：

“IEEE国际设备与系统路线图（IRDS）主席Gargini在4月份提出，行业‘回归现实’，采用结合接触栅间距（G）、金属间距（M）的三数度量 ，并且对于未来的芯片来说至关重要的是芯片上器件的层数 (T)。”

“这三个参数是评估晶体管密度所需的全部信息，”ITRS 负责人 Gargini 说道。

IRDS 路线图显示， 5 nm 芯片具有 48 nm 的接触栅极间距、36 nm 的金属间距和单层，即公制 G48M36T1。它并不完全是口头上说的，但它确实传达了比“5 纳米节点”更有用的信息。

因此，这些组件实际上比节点名称所暗示的要大得多。

尽管如此，这些组件仍然变得非常小！最终达到了由于 EUV 光刻技术的局限性而产生的极限。

当然，我们以前也见过这样的限制。EUV 能够突破 DUV 之前的限制，但代价是——成本。

这一成本将我们带到了第二个潜在的障碍，即需要创建或扩大更复杂的集成电路的市场。不过，首先需要注意的是。接下来必然是对制造芯片的基本经济学的某些方面的极其简化的讨论。

值得注意的是，不仅集成电路上的元件数量呈指数级增长（与定律基本一致），而且这些集成电路的价格仍然可以承受，这反过来意味着每个元件的成本也呈指数级下降。尽管半导体工厂的成本不断上涨，但情况仍然如此。

戈登·摩尔 (Gordon Moore) 阐述了后来被称为“摩尔第二定律”或“洛克定律”（以阿瑟·洛克（Arthur Rock）命名，他帮助资助了英特尔并担任该公司多年董事长），该定律指出“半导体芯片制造的成本每四年翻一番”。

摩尔本人敏锐地意识到光刻工具的成本不断增加。这是他 1995 年论文中的图表：

而且，这是美国贸易机构 Sematech 在本世纪初绘制的“stepper”价格图表。

而“前沿”光刻工具的成本持续快速上升。ASML 刚刚向英特尔交付其首款“高数值孔径”EUV 系统，据报道售价为 2.75 亿美元。

只有使用设备的公司能够增加销售额，设备价格才能在较长时期内持续上涨。他们确实做到了。这是台积电过去二十年的收入。

但如果这种增长结束会发生什么？让我们来看看，如果来自更昂贵的光刻工具或其他原因的更高成本，加上静态需求，最终导致更高的价格，可能会发生什么。

更高的价格在经济上有意义吗？只有用户从这些更昂贵的芯片中获得相应的价值。我们可以轻松识别此类价值来源的示例：

1、更低的功耗：降低集成电路整个生命周期的成本，或延长便携式设备的电池寿命。

2、更高的实用性：能够将更多的功能和性能集成到单个集成电路中。

但在某些时候，较小节点的效用不足以证明较高的成本是合理的。即使按照摩尔定律，这些较小的节点继续具有最佳的单位经济效益，它们仍然可能意味着“每芯片”成本如此之高，以至于无法证明其合理性。

举个例子，苹果目前可能愿意支付更高的价格购买台积电的最新晶圆，这些芯片将用于最昂贵的 iPhone。但如果价格继续上涨，这种情况就不可能无限期地持续下去。消费者为高端手机支付的价格最终是有限的。

然后我们需要记住，投资的增加需要需求的增加。更高的晶圆成本不可避免地会降低需求，从而打破数十年来推动摩尔定律的需求增加和投资增加的良性循环。

也许对最先进的半导体会有新的需求来源，这将有助于长期维持投资并降低单位成本。也许来自机器学习的新应用？我们拭目以待。

最终，即使节点进一步缩小，芯片成本上升也意味着如果没有额外的需求，“良性循环”的经济性将会崩溃。

即使制造更先进节点的经济学不再有意义，那么政治，特别是地缘政治，可能会发挥作用。以下是一些最近的头条新闻：

1、美国报告对 520 亿美元半导体芯片融资表现出浓厚兴趣（2023 年 8 月）

2、布鲁塞尔批准为欧洲制造半导体提供 80 亿欧元新补贴（2023 年 6 月）

3、日本准备 130 亿美元支持该国芯片行业（2023 年 11 月）

4.面对美国的限制，中国准备为其芯片公司提供巨额的一揽子计划（2022 年 12 月）

目前，我们正处于一场“芯片竞赛”，各国竞相投入资金创建新的“晶圆厂”。这些国家真正想要的是“前沿”制造技术。

那么，也许政府可以通过资助研发和先进制造所需的投资来维持这种良性循环一段时间。我说“也许”是因为并不确定这些头条新闻中的现金如果真的花掉的话，是否会花得很好，并会促进最先进的技术发展。

而且，到了某个时候，甚至政府也会耗尽现金，意识到自己无法竞争，或者看不到进一步投资的价值。

摩尔本人敏锐地意识到需求的指数增长不可能永远持续下去。以下是摩尔 1995 年论文中的图表，该论文将“全球生产总值”与半导体行业进行了比较：

摩尔对此图表评论道：

“如您所见，1986 年半导体行业约占 GWP 的 0.1%。仅仅十年后，到2005年左右，如果我们保持同样的增长趋势，我们将达到1%；到 2025 年左右，将达到 10%。到本世纪中叶，我们将实现一切。显然，行业增长必须放缓。

我不知道我们能达到多少全球升温潜能值，但超过百分之一肯定会让我感到惊讶。我认为，信息产业显然将成为这一时期世界上最大的产业，但过去的大型产业，例如汽车，并没有达到全球升温潜能值的百分之一。我们的行业增长必须相对较快地放缓。我们这里有一个固有的冲突。成本呈指数级上升，而收入无法长期以相应的速度增长。我认为这至少是一个与达到十微米的技术挑战一样大的问题。”

根据我的估计，2023 年芯片制造商的总收入约为全球 GDP 的四分之一，因此摩尔在这种情况下的偏差超过一个数量级。但他的基本观点仍然成立。这种关系最终必然会限制行业的发展规模。

让我们考虑最后一个因素。我们将回到摩尔 1965 年论文中的另一项观察：

正如上面引用的 IEEE 文章所说——Gargini 表示：“到 2029 年左右，我们将达到光刻技术的极限。在那之后，前进的道路就是堆叠……这是提高我们密度的唯一方法。”

来自设备和系统国际路线图执行摘要（我的重点）：

“作为增加 IC 晶体管密度的一种手段，功能扩展在未来 10 年甚至更长时间内将继续有增无减。然而，晶体管沟道长度缩放不再是满足性能要求的‘必须要做的事情’，因为由于动态功耗的限制，最大工作频率仅限于 5-6 GHz。多层 NAND 存储单元正在稳步生产，纳米片晶体管将紧随 FinFET 晶体管之后，然后是堆叠式 NMOS/PMOS 晶体管。各种 2.5D 和 3D 结构方法将增加新的革命性系统中的组件密度和许多同质和异质技术的集成。”

用较小的组件构建系统不仅仅意味着通过“堆叠”组件来实现“垂直”。它还包含并排连接的较小芯片的“小芯片”。

在 Hot Chips 2019 上，台积电的 Philip Wong 发表了题为“下一个节点将为我们提供什么？”的演讲，该演讲以这张幻灯片开头：

然后，演讲用了一半以上的时间讨论“系统集成”或用较小的功能创建更大的系统，这张幻灯片简洁地总结了这一点：

因此，在摩尔发表最初论文近六年后，事实再次证明他是有先见之明的。

让我们回到关于摩尔定律现状的分歧。

如果您一直密切关注摩尔定律的辩论，那么您会发现上面帕特·基辛格的引述并不代表他在该主题上的最新立场。就在英特尔 Innovate 2023 大会上展示这张幻灯片几个月后……

（请注意强调的“每 2 年 2 次”。）

……基辛格将他的立场修改为（我的重点）：

“摩尔定律本质上就是你能够在 X、Y 方向上缩小，并且能够在 X 和 Y 方向上缩小 0.7 倍，你大约每两年就能实现翻倍，就像黄金时代的摩尔定律一样。你知道我们已经不再处于摩尔定律的黄金时代，现在要困难得多，所以我们可能每三年就有效地翻一番，所以我们肯定看到了放缓。”（原文：Moore's law where essentially you were just able to shrink in the X, Y right and being able to do .7x shrinks in the X and the Y right you're able to get this doubling every two years approximately and that was like the Golden Era of Moore’s law. You know we're no longer in the Golden Era of Moore’s law, it's much much harder now so we're probably doubling effectively you know closer to every 3 years now so we've definitely seen a slowing.）

因此，今天基辛格并不真正相信 1975 年版本的摩尔定律仍然存在。

事实证明，摩尔定律到底是死是活这个谜题的答案是，当我们打开盒子时，我们会发现薛定谔原来那只不幸的猫实际上已经死了。不过，其一位近亲还活着。

平心而论，基辛格长期以来一直对摩尔定律的含义存在一定程度的不精确性。戈登·摩尔本人在 1995 年说道：

“‘摩尔定律’的定义几乎指的是与半导体行业相关的任何事物，当在半对数纸上绘制时，这些定律近似于一条直线。我犹豫是否要回顾它的起源并以此限制它的定义。”（原文：The definition of "Moore's Law" has come to refer to almost anything related to the semiconductor industry that when plotted on semi-log paper approximates a straight line. I hesitate to review its origins and by doing so restrict its definition.）

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