В мае 2026 года в Шанхае на международном симпозиуме IEEE ISCAS 2026 — одной из наиболее авторитетных мировых научно-технических площадок в области микроэлектроники, схемотехники и вычислительных систем — компания Huawei представила новую концепцию развития вычислительной техники, получившую название «закон масштабирования» или «Tau (τ) Scaling Law».
Концепция была представлена г-жой Хэ Тинбо (Ms. He Tingbo) — председателем Научного комитета Huawei и руководителем полупроводникового направления компании.
Появление данной концепции вызвало интерес в профессиональном сообществе, поскольку она затрагивает один из ключевых вопросов современной микроэлектроники: каким будет дальнейшее развитие вычислительных технологий после замедления действия закона Мура?
Цель настоящей статьи — рассмотреть предложенную Huawei концепцию через призму современной инженерии, физики и практических потребностей индустрии искусственного интеллекта.
Закон Мура и его пределы
На протяжении более полувека развитие мировой микроэлектроники определялось законом Мура. Этот закон, сформулированный ещё в 1965 году одним из основателей Intel Гордоном Муром, описывал наблюдаемую тенденцию: количество транзисторов на интегральной схеме удваивается примерно каждые два года.
Именно эта закономерность позволила человечеству пройти путь от первых персональных компьютеров до облачных платформ, смартфонов и современных систем искусственного интеллекта.
За десятилетия развития полупроводниковой отрасли размеры элементов микросхем сократились почти в 10 000 раз. Если первые массовые микропроцессоры начала 1970-х годов выпускались по технологиям порядка 10 микрометров (10 000 нанометров), то сегодня некоторые производители уже освоили выпуск чипов уровня 2 нм. Таким образом, за полвека индустрия смогла уменьшить характерные размеры элементов примерно в 5 000 раз.
Иными словами, за пять десятилетий индустрия прошла путь от структур размером около одной десятой толщины человеческого волоса до структур, размеры которых уже приближаются к масштабам, где начинают играть заметную роль атомарные и квантовые эффекты.
Однако каждый новый этап миниатюризации даётся всё сложнее. На современных технологических уровнях инженеры работают на границе физических возможностей материалов. Дальнейшее сокращение размеров транзисторов требует не только колоссальных инвестиций, но и преодоления всё более серьёзных ограничений, связанных с утечками тока, тепловыделением и сложностью производства.
Сегодня стоимость строительства передовых полупроводниковых фабрик измеряется десятками миллиардов долларов, а разработка каждого нового технологического поколения становится всё более длительным и дорогостоящим процессом. При этом выигрыш от очередного уменьшения размеров транзисторов уже не столь очевиден, как это было в предыдущие десятилетия.
Поэтому вопрос о том, что придёт на смену традиционному масштабированию, становится всё более актуальным. И именно в этот момент появляются новые подходы, предлагающие искать дальнейший рост производительности не только в уменьшении размеров транзисторов, но и в совершенствовании архитектуры вычислительных систем.
От пространства ко времени
Главная идея закона масштабирования τ заключается в переносе внимания с размеров транзисторов на время распространения сигнала внутри вычислительной системы.
Если закон Мура был ориентирован на уменьшение геометрических размеров элементов, то концепция, предложенная Huawei, предлагает сосредоточиться на сокращении задержек передачи данных между ними.
В основе концепции лежит хорошо известный в микроэлектронике принцип RC-задержки. То есть время распространения сигнала (τ) определяется сопротивлением проводников (R) и паразитной ёмкостью межсоединений (C).
В этой формуле:
| Параметр | Единица измерения | Физический смысл |
| τ | секунды (s) | Время задержки сигнала |
| R | Ом (Ω) | Электрическое сопротивление |
| C | Фарад (F) | Электрическая ёмкость |
Из данной зависимости следует очевидный вывод: уменьшение сопротивления (R) и паразитной ёмкости (C) приводит к сокращению задержки сигнала (τ). То есть чем меньше величина τ, тем быстрее информация проходит через систему.
На первый взгляд может показаться, что речь идёт о принципиально новом законе развития вычислительной техники. Однако внимательное изучение концепции закона масштабирования приводит к другому выводу: её сила заключается не в открытии новых физических закономерностей, а в системном использовании давно известных принципов физики и математики для решения современных вычислительных задач.
Важный момент, Huawei рассматривает закон масштабирования τ не как отдельный приём на уровне схемотехники, а как многоуровневую инженерную концепцию. Она охватывает сразу несколько уровней: транзисторы и межсоединения, логические схемы, архитектуру чипа и системные соединения между вычислительными узлами.
На уровне устройства речь идёт о снижении сопротивления и паразитной ёмкости межсоединений. На уровне схем — о сокращении критических путей сигнала за счёт технологии «LogicFolding». На уровне чипа — о согласованной оптимизации программного обеспечения, архитектуры и кремния под конкретные вычислительные нагрузки. На системном уровне Huawei отдельно выделяет подход «UnifiedBus», направленный на сокращение задержек обмена данными в крупных вычислительных системах.
Именно этот многоуровневый характер делает концепцию масштабирования τ более интересной: она предлагает искать выигрыш не в одном отдельном элементе, а во всей цепочке прохождения сигнала и данных — от транзистора до вычислительного кластера.
Сокращение пути сигнала имеет ключевое значение
Одним из наиболее интересных элементов представленной концепции стала технология «LogicFolding», которую можно условно перевести как «логическое сворачивание».
Если провести простую аналогию, то два города невозможно связать быстрее, если между ними остаётся прежняя дорога длиной 100 километров. Для сокращения времени в пути необходимо сократить сам маршрут. Похожая ситуация возникает и внутри современных процессоров.
По мере усложнения микросхем всё большую роль начинают играть не только характеристики транзисторов, но и расстояния, которые сигнал должен преодолеть между различными функциональными блоками.
Предлагаемый подход предусматривает более компактное размещение логических элементов и сокращение критических сигнальных путей.
Результат выглядит вполне закономерным:
- уменьшается задержка передачи данных;
- растёт производительность;
- снижается энергопотребление;
- повышается плотность размещения логики.
Всё это особенно важно для вычислительных систем нового поколения, ориентированных на задачи искусственного интеллекта.
Искусственный интеллект как новый драйвер развития
Потребности систем искусственного интеллекта растут значительно быстрее, чем возможности традиционного масштабирования полупроводников.
Современные языковые модели, системы генеративного ИИ и высокопроизводительные вычислительные кластеры требуют колоссальных вычислительных ресурсов. Поэтому сегодня индустрия ищет новые источники повышения производительности.
В этом контексте закон масштабирования τ выглядит своевременной попыткой расширить традиционное понимание развития вычислительной техники.
Он предлагает искать резервы не только в уменьшении размеров транзисторов, но и в оптимизации самой архитектуры вычислительных систем.
Что означают 1,4 нанометра на практике?
Для большинства людей значения вроде 2 нм или 1,4 нм выглядят достаточно абстрактно. Чтобы представить масштаб, достаточно сравнить их с человеческим волосом. Средняя толщина человеческого волоса составляет около 70 микрометров, или примерно 70 000 нанометров.
Если условно взять технологию уровня 2 нм, то по ширине одного человеческого волоса можно разместить около 35 000 элементов такого масштаба. Конечно, современные обозначения технологических узлов уже давно не являются буквальным размером транзистора. Сегодня это скорее название поколения технологии и показатель достигнутой плотности, энергоэффективности и сложности производства. Тем не менее данный пример хорошо показывает, насколько далеко продвинулась микроэлектроника за последние десятилетия. Фактически речь идёт о структурах, размеры которых в десятки тысяч раз меньше толщины человеческого волоса.
При этом, согласно дорожной карте Huawei, к 2031 году компания ожидает достижения плотности транзисторов, эквивалентной технологическому уровню 14 Å (ангстрем), или 1,4 нм. В этом случае по ширине человеческого волоса условно можно было бы разместить уже около 50 000 элементов такого масштаба. Важно подчеркнуть, что речь идёт именно об эквивалентной плотности, а не обязательно о прямом дальнейшем уменьшении всех физических размеров транзистора.
Взгляд со стороны и новый закон времени
Важно отметить, что пока речь идёт не о новом физическом законе в классическом научном понимании. Скорее это новая инженерная концепция, предлагающая иной взгляд на дальнейшее развитие вычислительных систем после замедления действия закона Мура.
Окончательную оценку её эффективности сможет дать только практика и появление серийных продуктов, реализующих данные принципы. Вместе с тем следует отметить, что Huawei уже представила первые результаты практической апробации данной концепции. Согласно опубликованным материалам, отдельные элементы предложенного подхода были протестированы на 381 образце микросхем, а сама компания сформировала долгосрочную дорожную карту дальнейшего развития технологии — от уровня транзисторов и логических схем до процессоров, вычислительных систем и центров обработки данных следующего поколения.
В опубликованной дорожной карте Huawei связывает развитие концепции масштабирования τ с переходом к технологическим поколениям вплоть до эквивалента 1,4 нм и далее. Это показывает, что речь идёт не об отдельном исследовательском эксперименте, а о попытке сформировать новую долгосрочную траекторию развития вычислительной отрасли.
Именно наличие практических результатов и сформированного плана развития отличает данную инициативу от многих теоретических концепций, которые регулярно появляются в отрасли, но не получают дальнейшего развития.
На мой взгляд, концепция масштабирования τ демонстрирует высокий уровень научного потенциала Huawei и серьёзное внимание компании к фундаментальным и прикладным исследованиям. Особенно интересно, что в основе предлагаемых решений лежат не экзотические физические эффекты и не принципиально новые законы природы, а глубокое переосмысление давно известных инженерных принципов.
Фактически компания предлагает искать новые резервы роста производительности не только за счёт дальнейшего уменьшения размеров транзисторов, но и за счёт сокращения времени распространения сигнала внутри вычислительных систем. В условиях стремительного роста вычислительных потребностей искусственного интеллекта такой подход выглядит логичным и заслуживающим самого пристального внимания.
История науки неоднократно показывала, что наиболее значимые прорывы зачастую возникают именно тогда, когда хорошо известные идеи начинают «звучать» по-новому. Возможно, будущее вычислительной техники действительно будет определяться не только количеством транзисторов, но и временем, которое требуется сигналу для прохождения внутри системы. И если закон Мура стал законом пространства, то закон масштабирования τ вполне может претендовать на роль закона времени для новой эпохи вычислений и искусственного интеллекта.
Автор статьи: Решат Болтаев
