华为科学家警告：英伟达将遭遇瓶颈

华为技术有限公司首席半导体科学家在一次罕见公开露面中警告说，包括英伟达公司在内的西方芯片制造巨头在追求更强大的处理器时，将面临迫在眉睫的物理限制。

在7月下旬播出的一段长达四小时的马拉松式采访中，廖恒详细阐述了他对芯片设计最佳发展道路的看法，谈到了五年前美国制裁切断华为与全球芯片制造供应商联系时华为面临的一些困难，并赞扬了他公司名为“Tau缩放定律”的创新方法。

廖先生此次与一位本地网红的互动，再次展现了这家总部位于深圳的半导体工程领军企业对自身设计的信心。此前，该公司在五月份发表了题为“半导体新路径实践”的主题演讲，详细阐述了其设计理念。廖先生指出，数十年来不断缩小芯片尺寸、提高芯片密度的做法即将走到尽头。英伟达，这家当今全球最重要的芯片公司，正在制造尺寸越来越大的芯片，这些芯片集成了数十亿个晶体管，并配备了越来越多的高带宽内存。

廖先生表示：“随着计算芯片面积和HBM内存的不断增加，它们的扩展能力必然存在极限。业界仍在努力突破，但一旦突破物理极限，就会出现雪崩式增长。”

廖先生的评论表明，他认同一种普遍的观点，即像台积电和英特尔这样的芯片代工厂在试图进一步缩小芯片内单个晶体管的尺寸时，最终可能会遇到瓶颈。这两家公司以及三星电子都制定了长远的未来发展路线图，并借助ASML控股公司提供的不可或缺的先进光刻设备。但由于针对中国和华为自身的制裁，华为无法使用这些系统，因此不得不另辟蹊径，寻找追赶的替代途径。

华为的Tau缩放定律提出，随着芯片尺寸缩小带来的固有优势逐渐消失，应着重提升计算机系统各部件之间的传输速度。华为即将发布其首款基于该定律框架设计的智能手机芯片，该芯片采用名为LogicFolding的技术。

廖先生表示，今年晚些时候，当SemiAnalysis和TechInsights等行业研究机构对华为的新型智能手机芯片进行深入分析时，世界将会清楚地了解华为的这种另辟蹊径的策略将如何帮助其缩小与竞争对手的差距。廖先生认为，随着地缘政治紧张局势加剧，全球供应链正分裂成两个日益独立的生态系统，中美两国在半导体技术发展方向上的分歧也日益加深。

廖说：“为了生存，双方都必须建立自己完整的制造和供应能力，即使双方之间没有发生严重的冲突。”

与中国半导体自给自足计划核心科学家进行的罕见公开讨论表明，中国正在人工智能时代更加坚定地摆脱对西方技术的依赖。

在播客采访中，这位华为科学家还用一个比喻来描述整个人工智能价值链，将其比作一座十八层的宝塔，比英伟达首席执行官黄仁勋的千层蛋糕模型更加形象生动。廖强调，中国各层级的参与者需要互相支持、携手合作，共同克服外部制裁，尤其是在芯片制造商和人工智能模型开发商之间。

随后，他盛赞了杭州人工智能实验室DeepSeek的创始人梁文峰。梁文峰提出的2025年尖端模型，展示了中国开发者如何用远低于美国同行的计算资源来训练系统，从而引发了人工智能股票数十亿美元的抛售潮。

廖先生表示，梁先生及其团队在计算资源有限的情况下，寻求模型架构设计的创新，最终促成了DeepSeek的突破。今年以来，随着其他几家中国公司也发布了性能卓越的超级计算机，这一势头愈发强劲。

他将中国人工智能创新比作人们如何在狭小的公寓里最大限度地利用空间，而邻居和竞争对手却住在更宽敞的别墅里。华为自身也在开发人工智能芯片，以更好地支持以效率为中心的模型架构，廖先生称之为协同设计机制。

廖说：“我们必须在设计方面投入更多精力，以更高的复杂性换取更少的计算资源消耗。”

廖恒以自身经历和华为在半导体方面的发展，不认可“五层蛋糕”架构，而是比喻为“十八层宝塔”。由于文化差异，他说黄仁勋接触法式甜点，所以用“五层蛋糕”来比喻；当他想到层次结构时，脑子里容易浮现的是宝塔。无论“五层蛋糕”或“十八层宝塔”，本质上应指同一件事，都是试图描述一个由许多层次构成、上下彼此依赖的复杂系统。

“十八层宝塔”从六大分层，进一步细分成十八层的架构。廖恒指出，最顶层是应用，比如豆包、微信、支付宝，这些产品直接面对使用者进行商业化。这部分最难的部分未必是科学方面的突破，而是产品定义、商业设计、营运和策略执行等等。

“最底层则是一些看起来非常脏的东西，比如矿石、采矿、材料提炼，因为半导体从物质来看，本来就是沙子、金属以及各种化学材料的组合。”廖恒说，再往上一层则是元件结构设计，例如使用FinFET 还是GAA 电晶体，或者是把2 条平行线路改成垂直线路，透过结构变化降低电容、提升速度。

往上层走，是怎样在一片Wafer 上制造出数百亿个甚至上兆个电晶体。不仅要把它制造出来，还要保证它可以稳定运作5 年、10 年，不会因为缺陷或者老化迅速失效，这是一件极其困难的事。廖恒表示，这方面的关键在于优秀人才，有些来自台湾、有些来自中国。 “即便受到设备限制，没有最先进的光刻机（曝光机），也缺少某些先进设备，仍然有无数人在努力制造这些设备，克服一个一个问题。”

来到第七层，差不多是芯片设计层，要做2 件事：一方面向下充分利用既有制程能力，面对真实的物理约束；另一方面向上提前3 至4 年预测下一代软体和演算法需要什么，让未来的芯片更容易设计程式。 “因为我们的工艺（制程）条件与别人不同，别人不需要堆叠的地方，我们可能需要堆叠；别人可以透过提高频率解决的问题，我们也许要透过平行和系统扩展来解决，所以芯片架构不能脱离下面的制造条件独立存在”，廖恒说。

芯片之上，则是编译器、程式语言、平行任务切分、强化学习、KV Cache 管理、模型压缩、稀疏化、以及如何发明新的资料格式，让人使用更低精度时，模型依然能够正常收敛。再往上，就是模型、Agent 框架、知识库系统和最终应用。

“七层以上，是绝大多数人比较容易看见的世界；七层以下，更像是地下室，看到的人相对少”，廖恒补充说。

因此，受到华为升腾芯片支持的DeepSeek 从软体层最佳化，让改进回圈每次可以更快看到进步，而不是只依靠芯片层升级。

张小珺提问从十八层宝塔来看，中国较有优势的地方在何处时，廖恒认为应用层很有优势，比如支付宝、微信支付，在很多国家都没有这么方便。

中国社会高度数字化，特别是在消费端这一块，“从应用层一直到芯片之前，我觉得中国至少不比别人差。演算法层更是群星璀璨，我什至觉得，全球非常优秀的演算法人才中，相当大的比例是中国人或者华人”，廖恒说。

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