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　　来源：上海财经大学数字经济研究院

　　编者按：今天在上海举办的2026国际电路与系统研讨会上，华为公司董事、半导体业务部总裁何庭波《半导体新路径探索与实践》的主旨演讲引起广泛关注，尤其是她所提出的“韬（τ）定律”被认为是“华为发表了半导体领域的新定律”。上海财经大学特聘教授、专事智能科技产业和智能经济研究的我院老师胡延平对此进行了简短分析，以资参考。

　　“韬（τ）定律”实际上约等于解锁了华为式的芯片计算时空观，以自由逻辑变原理、以物理优化缩常数、以逻辑折叠增密度、以全栈协同提效率、以系统重构降时延；这是一种不同于过往制程精度、DUV多次曝光、良率等视角的新体系，具有多维技术融合演进的新特征，且不完全只是做加法、做优化。业界可能不仅要看逻辑折叠，更要看自由逻辑设计理念究竟是什么。

　　韬（τ）定律”所提出的以“时间缩微”替代“几何缩微”，以系统性降低时间常数（韬τ）为目标，通过逻辑折叠等创新技术持续压缩信号传播时延，提升晶体管密度，实现半导体、计算系统的持续演进。

　　近在眼前，C端用户的一件身边事是：性能会有明显提升的秋季面市的“麒麟2026”，预计会搭载在Mate90系列手机上，也就是此前我在分析鸿蒙生态时曾经提到过的9040。这次何庭波证实（9040）将会是性能大增的换代版本，是逻辑折叠技术的首次成功实施。“麒麟2026”就是基于自由逻辑设计理念，由单层扩展至双层，实现晶体管密度等指标的大幅提升。单代从155提升至238百万晶体管/平方毫米，等效超越传统几何缩放3年的迭代进度。（如果2031 年的确达到 400百万晶体管每平方毫米 的话，意味着该路线有长期可行性和成本优势）。

　　也就是说“韬（τ）定律”不仅在说，而且已经在做了。如同何庭波所言，基于该定律相关的技术产品思路，华为过去六年已设计并量产了381款芯片。“韬（τ）定律”实质上是一套贯穿器件、电路、芯片、系统的全栈协同优化体系。这套体系既用在手机上，也体现在算力卡、算力集群、算力网等AI算力基础设施上。秋季晚些时候除了“麒麟2026”（9040），可能面市的还包括950DT。

　　AI算力卡方面910是学费，已经投放市场的950PR做算力的业内企业反馈基本都还可以，虽然也有不足但的确可用了，但950DT才是临界点。B端AI算力的950DT，从节点、节奏和用户反馈角度看，可能相当于C端秋季面市的麒麟9040，用户会有较为明显的实感。

　　3D堆叠、混合键合、光替代铜等，TSMC等半导体企业其实都已经在做了，所以业界在关注、讨论过程中的疑问主要集中在三点：第一点，“韬（τ）定律”是一条与众不同的新路，还是其实大家都会走的路；第二点，这是一条渐进、优化、改良的路，还是一个全新的体系；第三点，这是在换道超车，还是需要攻克更多的基本难关。

　　实际上“韬（τ）定律”意味着难度系数没有减小不说，在一定程度上更大了，设备、制程、工艺、良率乃至散热以及EDA等基础层面的挑战与自我挑战并存。“韬（τ）定律”不是遥遥领先式的官宣，而是对打法的一次融合提炼，对未来的一次勇敢预期，对体系的一次全面拓新（有所保留的看法是，倒是觉得实际去做就好了，没必要一次性都端出来）。

　　不过先进制程虽然的确是决定性的，但正在变成“不是唯一”，且制程本身在放缓，从时间角度给了国产芯片、新的计算体系以创新空间。

　　还是以近在身边的用户实感为例，我目前在用的pura x max，麒麟9030芯片与鸿蒙生态系统的改进与协同，带来的进步在使用中能感受的到，已经可以作为主力机了（虽然也有些不足），前两年都弃用华为了，现在又捡了回来。事情正在起变化，麒麟9030部分场景相当于骁龙8 Gen 2，有些测试表现追平骁龙8 Gen 3。其实际能效和温度控制表现非常亮眼。在鸿蒙系统的优化下，第三方测试和用户反馈表明，麒麟9030在游戏等高负载场景的功耗和发热控制甚至优于骁龙8 Gen 3。

　　Android、iOS、HarmonyOS三种系统都在用，后者这两年用得最少，但到HarmonyOS 6感到开始进入拐点，生态基本跑通，问题点明显少了，导致6的终端用户数去年四季度快速翻番到现在的6000万。之前另一台华为手机一直没升到HarmonyOS，但现在Pura X Max成了主力机，唯一不够满意的是影像。从2019年1.0系统物联试水，后续2.0手机beta，3.0正式上机，4.0、NEXT 5.0到去年是漫长的生态耕耘期甚至是徘徊期，局面一度有点不稳。但是到6.0情况不一样了，预计即将推出的AI OS概念的HarmonyOS 7.0会是个buff叠满、逆天改命的大版本，与自带ISP的新一代芯片SoC、影像体系大幅升级形成叠加效应，会显著推高Mate90系列的产品力，Pura90 Pro Max已经比OPPO Find 9X Ultra等旗舰的影像明显更强，用户唯一介意的可能剩下系统层面的固有印象和其它日常考虑。

　　一些舆论始终对“遥遥领先”颇有微词，实际上个人认为将其理解为营销话术就好。对国产芯片还是要心存期待，先进制程、算力中国企业和用户不是不想用，是别人不给我们用。智能科技产业经济的发展，尤其人工智能的指数级成长，需要芯片算力全链跟上。只是在此过程中，产业生态需要从树木演进为森林，希望包括AI算力卡、智驾SoC等生态领域，国产芯片能多跑出来几家，不要只是一家独大。

　　回到“韬（τ）定律”，是定律就必须可预期、可验证甚至可计算。从这些角度看“韬（τ）定律”尽管已经有数学测算，目前还不是严格意义上的半导体领域的发展定律，只是根据实践提炼出来的测算理论，以及对未来的系统判断和发展预期，和摩尔定律短时间内也无法相提并论。但是从制程延缓、计算架构在变、新的计算系统时空观正在形成等角度来看，“韬（τ）定律”成为定律也不是一点可能都没有。何庭波最新提交的论文《A Time Scaling Theory for Multi-Layer Electronic Systems》》显示，芯片在速度性能方面取得的相当一部分收益，并不是通过新的光刻工艺步骤获得的，而是通过在三维空间中对逻辑分布进行拓扑重组实现的，且该方向可持续。

　　制程方面没有亘古不变的定律，能持续有效个十来年就不错了。AI算力需求持续井喷当前，对计算的需求不仅仅在于提高晶体管密度、提升能效比，还包括必须面向SICAS未来架构的加速演进。在此意义上半导体产业的确处在发展历程的重要拐点，这个拐点必须有人发出拐弯信号，有企业做出拐弯动作。走出冯·诺伊曼架构、三进制、类脑计算、光计算、量子计算等不同方向业界都在向前走。包括华为在内的企业，不会停留在路径依赖里。

　　“韬（τ）定律”因此可以既是一次理论创新，也是一次实践拓新。路走着走着，就逐步走远，走出过往熟悉的半导体产业地带了。从跟随者到创新者，观念转变往往滞后于心态转变。对中国企业敢于有“新提法”的勇气，还是要多鼓励，更何况“韬（τ）定律”已经不只是一种理论了。

　　不过对AI效率和水准的贡献，芯片-算力-集群-系统只是其中一个方面，贡献最大的可能还是新一代计算架构、下一代计算原理、模型等智能原理方面的飞速进化，尤其模型原理，是迸发最多能量、释放最多能力、让能力经济成为现实的智能发展原力，Agent Swarm、Harness Engineering等不同形态不同层面，只是引爆、释放、Scaling原力。 新浪声明：此消息系转载自新浪合作媒体，新浪网登载此文出于传递更多信息之目的，并不意味着赞同其观点或证实其描述。文章内容仅供参考，不构成投资建议。投资者据此操作，风险自担。

责任编辑：宋雅芳

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