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近日，余承东发布视频，披露华为半导体在手机、人工智能、通用计算、网络、智能汽车等领域的芯片进展，在这些领域华为已经成功设计并量产381款韬（τ）芯片。而在此前9月29日的外媒圆桌采访上，他进一步详解了背后的核心根基——韬定律与逻辑折叠技术。那么，韬定律究竟有多强大？华为如何打破先进制程局限？
一、芯片越来越复杂，光有算力还不够
一颗处理器里，有负责执行指令的电路，有负责图形处理的电路，还有缓存、控制单元以及大量连接它们的线路，这些部分必须相互配合。
计算之前要读取数据，计算过程中要交换中间结果，计算完成后还要把结果传递出去。如果数据没有及时到达，计算单元就只能等待。这意味着增加计算单元，并不必然带来同等幅度的速度提升。
人工智能运算单元需要不断获得模型参数和输入数据，数据供给不足，硬件标称的计算能力就难以充分发挥。因此，芯片性能既取决于能算多少，也取决于数据送得是否及时。
传统的制程升级，改善了很多条件。晶体管缩小，可以提高集成密度，电路布局也有机会变得更加紧凑。但随着工艺越来越复杂，继续缩小的成本和难度都在上升。ASML在介绍摩尔定律时就指出，二维缩微速度放缓后，芯片企业越来越依靠新材料、先进封装以及更复杂的三维结构改善性能。
面对制程问题，韬定律给出的方向是压缩时间。让信号更快到达，让数据少走远路，让计算单元减少等待，再把这些改进转化成性能和能效。
二、华为如何向时间要性能？
韬定律中的τ，代表时间相关的量。华为提出这套原则，是希望持续压缩电子系统不同层级的延迟。
它覆盖的范围很广，在器件层面，要改善晶体管和连接线路的电气特性。在电路层面，要调整布局和连接方式。在芯片层面，要让软件、架构与硬件共同适应实际任务。在系统层面，还要减少不同芯片之间通信的消耗。
芯片升级必须关注整个任务过程，假设一个任务耗时100毫秒，其中计算用了40毫秒，数据传输和等待用了60毫秒。即使把计算速度提高一倍，计算部分缩短到20毫秒，整个任务仍然需要80毫秒。用户感受到的速度提升，远小于计算单元本身的提升。
如果计算和数据传输都能优化，整个任务才有更大的改善空间。同样，一项任务包含多个相互依赖的步骤时，优化重点应该放在限制整体速度的环节。已经很快的部分继续加速，收益可能有限。最慢的部分得到改善，反而可能带来明显变化。
因此，华为向时间要性能，涉及电路、架构、软件调度以及系统互连的一整套调整。
三、逻辑折叠怎样拓宽制程之外的空间？
韬定律中最受关注的技术，是逻辑折叠。传统平面布局中，部分电路之间需要通过较长的水平线路交换信号。逻辑折叠重新安排电路，把一些相关部分放到垂直相连的不同层级，让信号能够通过更短的连接抵达目标。
这其实揭示了两种不同的收益，一种是，在芯片投影面积内容纳更多电路资源。另一种是，改变资源之间的连接关系，压缩信号传输路径。两者共同作用，才有机会提高芯片的使用效率。
华为预计，到2031年，基于韬定律的高端芯片晶体管密度达到1.4纳米制程的同等水平。
四、速度与省电，为什么有机会一起改善？
对手机用户来说，芯片升级有一个绕不开的问题。速度提高以后，会不会更耗电、更容易发热？
逻辑折叠争取的一个重要收益啊减少传输消耗，信号沿金属线路传播，需要对线路相关的电容进行充放电。线路长度和电气负载改变，传输需要消耗的能量也会改变。
另一方面，如果优化后的电路能够以较低频率完成相同任务，就有机会降低工作电压，动态功耗与电压的平方相关。因此，合理降低电压对节能具有重要意义。
芯片不能只看总共消耗多少电，还要看热量集中在哪里。局部电路温度过高，即便平均功耗不突出，也可能成为限制。
因此，工程人员必须安排热量传出的路径，避免高负载区域在垂直方向过度集中，同时协调芯片布局、供电和整机散热。
五、381款韬（τ）的底气
华为2025年年报显示，当年整体研发投入达到1923亿元，占全年收入的21.8%，这反映了公司持续投入技术研发的规模。基于韬定律，华为已经成功设计并量产381款芯片。不过，评价韬定律有多强，最终要看连续几代产品。
相同任务能否更省电，长时间运行是否稳定，系统等待能否减少，制造成本能否逐步改善，这些才是能够积累竞争力的指标。
对于中国芯片产业，这条路线启示我们股票k线平台，先进制程仍然需要攻坚，架构、互连、设计工具、软件和制造协同同样值得投入。
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