rick awsb ($people, $people)

华为τ scaling定律营销策略，无非是more than moore的广义摩尔定律的另一种说法而已 作为芯片架构师，我更感兴趣的，还是芯片密度提升，ppt上41%能耗提升和12.7%性能提升，到底是怎么实现的 看完了论文，感觉华为这次创新，本质上是用设计复杂度高 + 高制造成本 + 超前散热，一定程度弥补了工艺差距 ----------------- 1. 华为芯片堆叠带来的等效密度提升，是虚假宣传还是真的，是不是工艺突破？有没有实打实的好处？ 等效密度提升的来源，是两片芯片用hybrid bonding技术绑在一起，投影面积理论上能减小一半，但第一代不是全芯片双层折叠，而是选择性折叠关键logic，所以只有大概53%的芯片面积实现了折叠(密度155->238)，等到后面几代折叠面积会逐渐增大，到2030年接近全折叠（密度155->292） 这2026第一代等效密度从 2025 年 155 MTr/mm² 跳到 2026 年 238 MTr/mm²，时钟频率也提升了12.7%，功耗比提升41%，表面上看似乎和工艺突破没有什么区别，但有一点重要区别就是leakage power华为从头到尾没有提，只要工艺节点不变，gate leakage、junction leakage 不会因为 3D stacking 自动改善 2030年到2031年的等效密度突变，大概率是来自于2层堆叠到3层堆叠，正如2025到2026年的等效密度突变，时钟频率突变，来自单层到2层折叠 所以从leakage没提这个事来看，这个2031年等效1.4nm，和工艺节点上的突破没有联系。 本质上是用设计复杂度高 + 高成本 + 超前散热 + 超前部署advanced packaging，一定程度弥补了工艺差距 ----------- 那么这样看起来虚假的等效密度提升，有用处吗？好处在哪里？ 有的，设计上topology折叠，原来要跑几毫米的水平走线，折叠后变成了几十微米。降低了super buffer/bus的长度，降低了clock tree的深度（clock depth -42%、clock wire -28%），clock skew也带来了改良(-25%)，这对动态功耗的改善是实实在在的。部分critical path的缩短，也让时钟频率的上升更容易 所以ppt roadmap上performance的提升，从2025年到2026年上升了12.7%，大部分都是来自于时钟频率的上升（12.7%） 所以好处基本上是topology拆分电路逻辑设计上带来的提升 既然没有实质上的工艺提升，华为芯片堆叠带来等效密度提升的trade off代价在哪里？ 三个代价：散热超前发展，设计复杂度高，制造成本变高 最大的代价就是热密度的同步上升，理论上logic on logic都是CPU execution发热最严重的区域，这部分折叠起来相当于功耗密度直接翻倍，但算上41% power efficiency改善，功耗密度仍只比非堆叠方案高40%左右。所以第一代只能对最关键的部分做折叠，大概只占全芯片面积的53%。 所以散热技术也被逼的超前发展，直接上毫米级的MEMS风扇，做micro-cooling fan。 另外的代价就是设计复杂度的变高，critical path的折叠，哪个部分的logic能折叠，折叠之后又会带来从前端到后端的巨大变化要推翻重来 现有的所有EDA工具也不可能支持3D topology，论文自己也承认，full-scale LogicFolding需要全新的3D-native EDA toolchain，把多层stacked dies当作单一连续设计实体处理。哪些logic能折叠、折叠后的inter-die timing closure怎么做，Physical Design（PD）也是难点 制造成本也会更高，被迫超前部署advanced packaging封装，1.5~2um的hybrid bonding + logic on logic都是很有挑战需要显著更高的成本 以前一层wafer做一次光刻；现在两层wafer分别做光刻再bonding，加上hybrid bonding的overlay控制（论文要求<0.5μm）、TSV、KOZ keep-out zone、冗余修复、良率乘法损失，每颗芯片的制造成本和测试成本都要显著上升 -------------------------- 2. Tau scaling这个说法，scaling的到底是什么，这个scaling技术路线是不是一次性的design topology红利？潜力如何？持续进步的空间在哪里？ τ Scaling的核心主张是：用时间常数τ替代几何线宽作为全栈优化目标，在器件、电路、芯片、系统四个层级分别压缩特征延迟 公式本身没有任何新物理。"关注瓶颈延迟"是所有架构师都在做的事情。整个行业都知道互联RC是延迟瓶颈，TSMC每一代工艺都在用low-k dielectrics/semi-damascene等手段降RC。把一个众所周知的优化方向包装成"定律"是显然的营销宣传手段，本质是More than Moore的广义摩尔定律的另一种说法 抛开marketing，华为目前所谓RC delay的改善，本质上是芯片堆叠之后，topology距离缩短，让匹配的effective RC都变小，不是RC工艺常数 至于scaling的意思，是能持续发展的一条roadmap。这里的持续改善路径指的是，全芯片堆叠的层数越来越多，从25~30年的2层堆叠，到31年开始的3层堆叠，以后甚至会考虑4层堆叠 第一代折叠技术甚至不是全芯片双层折叠，而是选择性折叠关键logic，所以只有大概53%的芯片面积实现了折叠(密度155->238)，等到后面几代折叠面积会逐渐增大，到2030年接近全折叠（密度155->292）。2031年的roadmap之所以会出现一个阶跃，就是因为那是从2层折叠到3层折叠的时间点。 但需要注意的是，这个scaling方法的边际效应是逐渐缩小的，折叠成双层的收益是100%，2->3层的收益就只有50%，如果2035年再从3->4层堆叠，收益就只有33%了 另外随着堆叠层数变高，上面说到的三个挑战，散热，设计复杂度，成本，都是越来越大 --------------------- 3. 华为的芯片堆叠，是不是TSMC/AMD已经有的hybrid bonding技术？华为做到的是cache on logic，cache on cache，还是logic on logic，logic on logic最大的散热问题是怎么解决的？ 是已经有的技术没错，但同时也是把现有技术指标做到了领先也是真的，3D堆叠本身不是新技术，TSMC的hybrid bonding量产还是6um，华为论文给出Kirin 2026的hybrid bonding pitch是1.5μm 我在刚刚看到华为的堆叠消息之后，第一反应也是怀疑和AMD的3D V cache类似，它主要把 SRAM cache 叠在 已经有的L3 cache 区域上，通常会避免直接堆在最热的 CPU execution logic 上，就是避免散热问题，毕竟SRAM 的功耗密度和热点特性与high-activity logic 不一样，如果最热的logic on logic堆叠，散热恐怕会碰到困难 但看了更多数据之后，clock buffer -56%、clock depth -42%、clock wire -28%，这些只有在core内部的clock distribution被重构时才可能发生。纯SRAM stacking不会碰core内部的clock tree。另外如果只是cache on cache，大概率是不需要单独MEMS微型风扇额外散热的，证据普遍都指向logic on logic方式 华为这个技术的精妙之处在于，logic on logic 折叠之后热密度并没有翻倍，而是因为topology的好处，能耗下降了30%，这样热密度只上升了40~50% 而第一代没有完全把整个最热的execution logic 100%堆叠起来，论文也明确说selectively applied along key critical paths，只是大概53%有选择性关键路径会堆叠起来，可能颗粒度都没有那么好，只是IP堆叠在IP上，那么热密度上升也许能维持在20%以内 但这条道路继续前行，超前发展的散热就成了必然，现在是MEMS微型毫米级的主动散热风扇，紧贴处理器传导效率高，和华为手机一样，散热堆料特别足，而且技术领先同行。 以后怕是要把HBM7/8的微流道散热技术提前用起来了，毕竟HBM7/8要上24+层堆叠，华为很可能要在提前用上下个世代的散热技术了 ------------------------- 4. 从架构角度来说，最重要的问题，华为41%的power efficiency（能耗比）提升，到底是怎么实现的？为什么AMD的3D V cache没有这么大的提升？ 首先确定41%的定义。论文只说"SoC performance-core power efficiency improved by 41%"，没有给出benchmark名称、Voltage/Freq点、温度条件、功耗边界。但PPT roadmap上有一个关键线索：ISO-Power Performance的数字，2025年是2.75，2026年是3.1，提升12.7% 这个时钟频率提升12.7%完全一致，可以理解为，同功耗的性能提升是12.7%，绝大部分是时钟频率提升带来的 至于能耗比上优化的猜测是，LogicFolding缩短critical path → 在固定Vdd下Fmax从2.75GHz提升到3.1GHz → 这意味着在原来的2.75GHz频率下，有了约12.7%的timing headroom → 这个空间在iso-performance模式下可以换成更低的Vdd 另外的能耗比的提升，可能也来自于电路折叠之后，cache hit latency的下降。从业界经验来看，一般L2/L3 cache hit latency下降10%，CPU整体性能会有至少5%的提升 ppt里显示SRAM latency下降30%，估计会有一部分转化为cache hit latency的下降 AMD的3D V cache没有这么大的提升，主要是因为AMD的底层logic die并没有重新设计，3D cache的延迟latency不仅没有减小反而加大，只是增加了cache大小，收益不如latency下降那么明显。 另一方面，clock skew的下降,critical路径变短，造成电路timing变好，意味着华为可以使用更低的vdd（猜测甚至能低7~8%），以及路径缩短所带来的RC的下降(考虑到clock buffer -56%、wire -28%、SRAM pJ/bit -24%这些数字，比如C_eff下降10~15%合理)，再加上clock tree的整体缩短和下降，确实是有可能在部分Voltage/Freq点做到同性能下，做到30%的功耗下降的，而30%的功耗下降换算过来就是41%的power efficiency 对比苹果和高通，每一代手机芯片在iso-power下单核性能一般提升10-20%，iso-performance下功耗一般降30-40%，这是V/F曲线的特性决定的，所以从经验上来说，数字是对的上的。 所以这个power efficiency（能耗比）的提升，从现有的数字上来说可以从topology推导出来是合理的，可能真的和工艺节点没有太大关系 ---------------------------- 5. 这个技术路线有没有可复制性，其他家会不会效仿？ 短期内不会大规模效仿，因为性价比和风险收益比来说不好。长期来看，这个方向所有人都在走，只是名字不一样 华为做LogicFolding的根本驱动力是制裁，工艺节点被卡在7nm，只能在封装，散热，和设计层面想办法弥补。华为也为此付出了不小的代价：散热成本，设计复杂度，以及制造成本更高（包括良率）。这是一个被逼出来的路线，不是一个自然选择 其他玩家在用TSMC就能做到正常的经济迭代，是没有必要冒着这个风险，去超前迭代散热技术和设计复杂度的 长期来看，Intel的Foveros、TSMC的SoIC、AMD的MI300的3D stacking都在朝同一个方向走。如果继续追最先进节点的经济性持续恶化，那么"固定一个成熟节点+3D topology optimization"的路线会越来越有吸引力 散热方面，MEMS微型风扇和微流道也会成为未来HBM散热的主流 ------------------- 总结一下，华为这次的创新，绝对是值得尊重的，在制裁环境下，用极高的设计复杂度和成本，在一个被锁定的工艺节点上大胆重新设计，榨出了一次大的topology红利，虽然它有天花板。每多加一层的边际收益递减（堆叠1->2层, 2->3层, 3->4层，提升百分比变小），leakage无法解决，散热越来越难，3D EDA工具链更是全新的挑战。 但这个Tau scaling不是一条可以走十年的指数增长路径，每次爬完一个台阶，下一个台阶更难爬，而且台阶更矮收益更小，华为以后想缩小差距，还得再想想靠什么其他的路线

@Aiallmaker 这甚至不是开始的结束 开始如何定义都很难，对碳基来说

踏空AI的，主要是踏空半导体，先是NVDA ，后是电力、液冷，再是存储，CPU，之后光互联和端侧AI。很多人对硬件有偏见，因而对英伟达有偏见。所以当英伟达涨了十几倍后，他们觉得AI充满了泡沫，英伟达到头了，半导体机会也没了。 因而就不会去了解半导体供应链内部的结构失衡程度，于是就彻底失去了深度了解半导体产业供应链一线的机会，于是就固守老登资产（茅台、中概、币），等着AI泡沫破灭。 他们不仅没看懂英伟达（无限计算的逻辑、生态与护城河），对AI的无限计算无知，对AI的需求烈度不知情，对云算力业务的超高回报率无知，而且对整个半导体供应链内部也极度无知。 市场最终会迎来暴跌，最终也会（局部）泡沫破灭，比如已经发生的SaaS层的崩盘，他们最终会迎来无比正确时刻，只是那个时候财富分布已经分化，AI也会继续大步朝前地进化，token将水电煤化彻底融入我们的生活。 （下图昨天在群里看到，我觉得说得很好，公号名被人打了码，我就不去找源头了，直接贴下面

@ChinaMacroFacts ddr需要的duv扩产能多快？

市场对存储的中短观点我基本认可，但中长期市场远远低估了两存扩产能力。 宏观上存储马上是万亿美元年销售的行业，比它更大的也就是油气、汽车、房地产、化工这些传统行业。 存储是中国唯一能与海外直接竞争极高毛利且市场空间还在持续增长而竞争对手只有寥寥几家的超级行业。 中国不缺钱，缺项目。

@m0d8ye 机器人很快都自我迭代了，谁能比机器人便宜

不论是光伏，电动车，半导体，还是未来的机器人，最重要的是够便宜。很多人不相信中国能把这些卖到全球，因为发展中国家买不起，但其实只要卖的足够便宜就行了。那么赚不到钱卖那么多有啥用呢？其实老黄在上次那个访谈里已经说过了，最重要的是中国/华为想要建立自己的生态系统和标准体系。

能力指数进化带来的需求曲线右移这点很多机构都没想明白 这点只能是自己烧token烧明白

以前以为日本只有做马桶的公司能蹭上ai概念 现在发现整个日本都能蹭上马桶概念

@roger9949 @aleabitoreddit @Real_KKKKKup 😂

@rickawsb @aleabitoreddit @Real_KKKKKup 没拿住 所以现在还在努力。。

. @aleabitoreddit 选股特别牛逼，都是AI产业链里有定价权的细分公司，之前的战绩倍数都很高。 但周末简中CT怎么都在推，现在处于什么阶段，还没到小红书，是不是还有一波？ Serenity 的选股思路我一直在学习，“她的成功可以复制”， @Real_KKKKKup 在大A的选股也是异曲同工。 核心还是：短期能不能垄断、有没有定价权、敢不敢涨价。 一切又回归到了，黑帮大师 Peter Thiel 的投资哲学。 关于 Peter Thiel ，可以听听《No.31 彼得·蒂尔：硅谷最危险的人》，5个半小时的长播客，同时收获智慧和痔疮 xiaoyuzhoufm.com/episode/69c38f…

OpenAI 最近利用 AI 推翻 Erdős 离散几何猜想， 这是ai科研的alphago时刻 可能意味着ai在科研领域全面超越人类科学家的时刻已经很近了 对这个问题，传统数学家主要在几何空间内优化，而 AI 却把问题转化到了代数数论结构中，找到了一整类全新解法。 这意味着 AI 已不只是模式匹配，而开始具备跨领域、跨抽象层的泛化能力。 历史上许多重大科学革命，例如爱因斯坦的相对论，本质上也是人类泛化能力的最好的展现：发现不同领域间更深层的统一结构

@slerf789 😂

@rickawsb 妹的，你们都在玩梗，可这是我的来时路啊😭😭😭😭😭

那是遥远的2013年，我才刚刚进入A股。初出茅庐还相信基本面的我，立刻买入了看好的海产第一股獐子岛。 那时候我觉得自己看得懂鲍鱼养殖。 然后2014来了。獐子岛的扇贝突然跑路。 那是2015年，我追逐创业板题材，买入了农业概念股万福生科。 那时候我觉得自己看懂了农产品贸易， 然后2015来了。万福生科农产品造虚增收入。 那是2016年，我重仓了互联网生态概念股乐视网。 那时候我觉得自己看懂了生态化反 然后2017来了。假会计跑路 还是2017年，我还不死心，坚守价值投资，加仓了高成长白马股康得新。 那时候我觉得自己看懂了新材料未来， 然后2018来了。康得新百亿存款不翼而飞，公司直接退市 2018年，我看好医药白马，买入了曾经的千亿龙头康美药业。 那时候我觉得自己看懂了中药现金流 然后2019来了。累计虚增近900亿货币资金被查实，集体诉讼启动 。。。。。。

恶意提问！🤣

@DaLing66 送外卖，还在

@rickawsb rick老师已经超过了吧

会不会ai周期没过半，就有新ai投资人/基金规模身价超巴菲特了？😂

@RealHanyaHu 写点政治不正确的🤣

气愤！发现一个AI相关公众号，全部抄的我和我朋友们的文章，请问有什么办法处理？ 公众号：AI获客实验室，地点：湖北武汉 品牌名：AQUISAI

@Ananas_Saft1 😂

@rickawsb 这句话辟谣过的，原话翻译过来是，永远不要做空美国，哈哈哈。

巴菲特说，永远不要做空你的祖国 所以，从买入韩日半导体开始， 我已经成为了精神韩国人和神经日本人！

@RealHanyaHu 天天杠

@rickawsb 不至于吧大表哥 你还能跟AI杠上

你的低成本爱好是什么？ 我先来：国际象棋

@harry03994688 还是你牛！ 毕业后一个去三星，一个去凯侠 那就都有了👍

@rickawsb 我两个孩子 一个准备报首尔大学 一个准备报东京大学