華為何庭波論文對外披露：引發市場轟動的“韜（τ）定律”還有這些細節

在無法獲得最先進EUV光刻機（極紫外光刻機）、先進制程工藝受限的背景下，中國半導體產業始終面臨一個現實問題：如果不能繼續沿著傳統先進制程路線快速迭代，芯片性能該如何提升？

5月25日，在上海舉行的2026國際電路與系統研討會（ISCAS 2026）上，華為董事、半導體業務部總裁何庭波給出了新的答案，并正式提出半導體領域全新演進理念——“韜（τ）定律”，引發外界廣泛討論。

該定律的核心，是以“時間縮微”替代“幾何縮微”：不再單純依賴晶體管尺寸不斷縮小，而是通過邏輯折疊等創新技術，持續壓縮信號傳播時延，提升系統整體效率。這意味著，華為試圖通過另一條技術路徑，在不依賴最先進EUV工藝的情況下，追趕全球先進制程演進速度。

當日下午，中國科學院科技論文預發布平臺還公布了一篇何庭波的論文，披露了“邏輯折疊”、“時間縮微”等核心技術細節以及“韜（τ）定律”究竟是什么、它與摩爾定律有什么不同、技術短板在哪里等諸多外界關注的問題。

一問：什么是“韜（τ）定律”？

過去半個世紀，摩爾定律的“幾何縮微”推動了半導體行業的發展。如今這一行業發展范式已然失效：單純的尺寸縮小帶來的技術紅利趨于枯竭，先進制程芯片的單顆設計成本突破十億美元。

如何跨越傳統工藝路徑的局限？何庭波在5月25日提交的論文中詳細介紹了“韜（τ）定律”。簡單來說，芯片競賽不再看誰“做得小”，而是看誰讓信號“跑得快”。這一轉變在AI時代尤為迫切。AI算力集群的規模持續擴張，從單芯片、數十芯片集群升級至數萬芯片的超大規模集群。然而，現代AI系統的能耗與成本瓶頸，核心已不在算力計算，而在于數據傳輸。數據顯示，大型AI集群超80%的能耗用于數據遷移，超70%的系統成本投入數據存儲。這意味著，縮減芯片間、機架內、封裝內的數據傳輸耗時，與降低計算耗時同等重要。

“過去六年，華為半導體團隊針對該問題，在移動SoC、AI加速器、系統架構、芯片封裝等領域進行大量驗證。研究結論表明，行業突破的關鍵不在于迭代新制程節點、革新晶體管架構，而在于更換核心優化目標。未來十年電子系統的迭代升級，將不再依托幾何縮放，而是以時間縮放為核心——系統性縮減全計算棧各層級的特征時間常數τ?！?/p>

她在論文中進一步提出：摩爾定律的本質從來不是幾何尺寸迭代，而是時間損耗的縮減?！案〉木w管，核心優勢是開關速度更快；更密集的互連，優勢是信號傳輸距離更短；更高的集成度，優勢是數據跨模塊交互更少。因此，應將時間本身作為核心衡量指標?！彼J為，晶體管、電路、芯片、系統各層級，均可定義專屬特征時間常數τ，未來芯片優化的核心目標，應當是全局τ的縮減，換句話說：幾何縮放不再是目的，而只是縮減τ的一種技術手段。

二問：“邏輯折疊”是怎么做到的？

在物理學中，τ通常代表時間常數。既然不能把晶體管做得無限小，那么另一個思路，就是盡可能縮短信號在晶體管之間所消耗的時間。怎么縮短？華為給出的答案是“邏輯折疊”。

在何庭波提交的論文中，提到芯片在速度性能方面取得的相當一部分收益，并不是通過新的光刻工藝步驟獲得的，而是通過在三維空間中對邏輯分布進行拓撲重組實現的，且該方向可持續。

如果將芯片比做是一張畫滿迷宮的A4紙，原本信號要從紙的最左邊跑到最右邊，需要跨越很長的物理距離。那么將紙折疊起來，那些原本隔得很遠的關鍵模塊在物理距離上變得更近。也就是說，邏輯折疊技術可以理解為原本單層的二維芯片，變成雙層甚至多層的三維結構。

從表面上看，“韜（τ）定律”中的“邏輯折疊”容易讓人聯想到近年來流行的Chiplet（芯粒）架構或3D堆疊技術。例如，當單顆大芯片的良率、面積和成本難以繼續優化時，可以將其拆分成多個功能模塊，再通過先進封裝技術，像搭樂高一樣在三維空間里堆疊起來，以此提升整體性能。近年來，包括英偉達、AMD、蘋果以及臺積電在內的國際廠商，都在逐漸將競爭重點從單純“拼制程”，轉向系統級優化、先進封裝、Chiplet、軟硬件協同以及數據互連效率。

但實際上，華為“韜（τ）定律”并不是3D堆疊，據悉，其在芯片設計之初就采用一體化的設計，不是一層層的堆疊。

品利基金半導體產業投資經理陳啟對《每日經濟新聞》記者表示：“先進工藝肯定是未來要繼續追求的，晶體管密度擺在那里，不可能完全靠設計優化就把工藝差距抹平。但在外部條件受限的情況下，華為需要通過芯片內部的持續優化，提高整體性能?！?/p>

“當前整個行業其實都在推進類似方向，比如臺積電近年來持續強調DTCO（設計—工藝協同優化）理念。尤其在3納米之后，工藝本身帶來的性能提升已經不像過去那樣明顯，越來越多性能增益來自架構優化、系統級協同設計。某種程度上說，華為是把這條技術路線做到了更極致。”陳啟說道。

三問：華為追趕臺積電還有多遠？

如果說，“韜（τ）定律”回答的是“如何不依賴先進制程繼續提升芯片性能”，那么另一個備受關注的問題是，這一路線究竟能在多大程度上縮小與全球先進工藝之間的差距？

目前，全球先進制程的主導者仍然是臺積電。根據其公開路線圖：7納米工藝2018年量產；5納米工藝2020年量產；3納米工藝2022年進入量產；2納米（N2）2025年下半年量產；A14（業內通常視為1.4納米級工藝）預計2028年量產。

相比之下，華為目前公開已知、經過市場驗證的先進芯片制造能力，仍主要停留在7納米級別。這意味著，目前雙方在制造工藝、量產能力、良率控制以及成本控制方面，仍存在明顯差距。

不過，“韜（τ）定律”并沒有停留在理論層面，何庭波在演講中透露：基于“韜（τ）定律”，華為在過去6年的實踐中已成功設計和量產了381款芯片。過去幾年，華為先后推出了鯤鵬、麒麟、昇騰等系列核心芯片，而今年秋季發布的麒麟芯片將是邏輯折疊的首次商業化落地。

何庭波在論文中披露了詳細的實測數據：“晶體管密度：單代產品從155百萬晶體管/平方毫米提升至238百萬晶體管/平方毫米，等效超越傳統幾何縮放3年的迭代進度；性能功耗方面：SoC（片上系統）性能核心能效比提升41%，最高主頻提升近13%。”

她坦言：“麒麟2026搭載的邏輯折疊技術為保守版落地方案，僅針對核心關鍵路徑做局部折疊優化，未實現全芯片覆蓋。但即便如此，產品CPU（中央處理器）性能核心主頻仍回升至3.1GHz。預計到2031年，基于該定律的高端芯片晶體管密度將達到1.4納米制程的同等水平?！?/p>

展望未來十年，她介紹稱，邏輯折疊將從局部關鍵路徑折疊，迭代為三層、四層及以上的全尺寸多層折疊架構。預計2026年—2035年，晶體管密度將突破400百萬晶體管/平方毫米，麒麟系列CPU核心主頻有望突破4GHz。

四問：“韜（τ）定律”現存哪些技術挑戰與待解難題？

即便華為已經給出了清晰的技術路線圖，這條路徑能否真正形成規模化產業能力，仍然存在大量待解問題。何庭波在論文中也坦言：技術突破無法依靠單一企業獨立突破?！肮ぞ哝?、行業標準、基準測試、器件物理、產業經濟模型等均需要全行業協同創新?！?/p>

論文中具體列舉了幾個難點。首先是工具鏈與設計方法論缺失。現有電子設計自動化（EDA）工具適配傳統平面芯片設計，全尺寸邏輯折疊技術需要全新工具鏈；晶圓間工藝偏差問題。邏輯折疊技術采用多晶圓堆疊鍵合，不同批次、甚至不同工藝節點的晶圓存在閾值電壓、驅動電流、互連RC參數偏差，且偏差幅度遠大于單晶圓內部誤差，對時鐘分布、保持時間裕度影響顯著；能耗約束問題。τ縮放是時間維度優化準則，并非能耗約束準則。芯片速度提升10倍的同時，功耗可能同步提升10倍，超出電網供電承載上限，因此τ縮放必須配套能耗優化體系。

但未來如果“時間縮微”路線能夠被持續驗證，那么行業對于先進工藝節點的依賴程度，可能會有所下降。芯片企業的競爭重點，也可能從單純追求最先進制程，逐漸轉向“成熟工藝+系統級創新”的綜合能力競爭。對于中國半導體產業而言，“韜（τ）定律”的意義或許并不僅僅是一項具體技術。它是在先進制程受限背景下，中國企業對“后摩爾時代”提出的一種新探索路徑。就像何庭波在論文中寫道：“相較于產品迭代，τ縮放的核心價值在于方法論革新?！?/p>