华为Fellow、半导体首席科学家廖恒在2026年7月25日接受腾讯新闻《张小珺商业访谈录》的近五小时专访，引发了整个半导体和AI行业的强烈震动。作为昇腾AI芯片的核心奠基人与总架构师，这是他首次系统性地对外分享对全球芯片30年兴衰及半导体底层逻辑的思考。 [1, 2]
以下是他在本次专访中输出的核心硬核观点与底层逻辑梳理：
核心论点 1：首次提出芯片“18层宝塔”理论
廖恒将半导体产业链比作一座高度复杂的 “18层宝塔”，而非简单的几层结构： [3, 4]
- 塔基（底层）：由矿石、材料、EDA工具、制造工艺及半导体设备等构成。
- 腰部（中间层）：处于承上启下的中心地带，为芯片架构（如第7层）、编译器和编程语言。
- 塔尖（顶层）：则是大模型、算法系统以及像微信、豆包等终端应用。
- 运行法则：底层不能轻易变动（架构修改一次流片需18个月、耗资数亿），而上层软件栈则可实现小时级快速迭代。他强调，行业最稀缺的是能 “纵向贯通多层”、打通软硬件约束的复合型人才，华为目前的突破口正在于利用跨层协同的系统集群优势，来弥补单芯片的硬件短板。 [4, 5, 6]
核心论点 2：摩尔定律在16nm/7nm后成本失效
廖恒指出，半导体行业奉为圭臬的摩尔定律在传统意义上的 经济效益已基本失效。自 16纳米和7纳米 制程节点起，单位晶体管的成本已不再随着工艺微缩而持续下降。当前的摩尔定律仅靠性能和能效在惯性推进。 [7]
- 物理极限与雪崩：西方芯片巨头（如英伟达）通过不断增加计算裸片（Die）和高带宽内存（HBM）来强行扩大算力规模，这正逼近物理极限，一旦突破这个极限，行业可能发生雪崩。 [7, 8]
- “韬定律”的承接：为了绕过物理微缩限制，华为在2026年5月提出了“韬定律”，旨在通过逻辑折叠（Logic Folding）等技术压缩信号传播时延，变相提升密度。 [8]
核心论点 3：大赞DeepSeek创始人梁文锋为“先验者”
廖恒在访谈中高度赞赏了DeepSeek（深度求索）创始人梁文锋的顶层战略眼光： [1, 6]
- 当全球AI行业都在盲目信奉 Scaling Law（规模定律）并疯狂堆叠硬件参数时，梁文锋先知先觉地主动选择了复杂性更高、收敛更难的 稀疏激活架构（MoE）。 [6]
- 软硬完美匹配：昇腾芯片的 Cube（矩阵算力）与 Vector（向量算力）比例是 8:1（英伟达为 32:1）。DeepSeek 通过稀疏激活和长序列压缩，用更多的 Vector 复杂性换取算力，其算法特征恰好能够榨干昇腾芯片 8:1 的架构潜力，属于极致的跨层优化典型。 [4]
核心论点 4：坦承在华为犯过的3次方向性误判
廖恒以极其坦诚务实的工程师态度，复盘了自己加入华为海思后曾做出的3次判断失误： [1, 6]
- 曾反对做鲲鹏 ARM 服务器 CPU；
- 曾反对昇腾做 AI 训练卡；
- 严重低估了数据中心未来爆发式的算力需求。 [6]
- 底线思维：基于上述失误，廖恒形成了极致的风险管理观，面对新项目会首先假设其失败，从而进行更稳健的路径推演。 [6]
核心论点 5：算力繁荣的冷酷规律
廖恒指出，“应用层越垄断，底层芯片越难熬”。当芯片公司只剩少数大客户时，定价权和技术导向将受制于人。加上芯片研发长周期与软件应用快速迭代的矛盾，若AI模型层形成垄断，芯片业将面临严峻挑战。 [6]
更多访谈细节及深度分析，请参阅：
- 视频完整版：请至 Bilibili 张小珺商业访谈录官方账号 观看。
- 深度复盘文：参考 新浪财经 与 IT之家 的报道。 [2, 9, 10]
您是对“18层宝塔”中的哪一层跨层协同最感兴趣，还是想了解“韬定律”与单芯片突破的细节？
Posts
No comments:
Post a Comment