Leon Zhao 趙 亮

Just moved to Japan from the U.S.

The worst thing in the world is double standards. The worst people in the world are those with zeal of the convert

[上官亂 @shangguanluan]

薄瓜瓜在反驳魏玲灵（以及其代表的西方媒体叙事）时，透露出的，可能才是红色家族的真实想法：

“尽管我们保留了（共产主义）这个名称，但我从小被教导，第一代中共革命者的唯一动机是创造繁荣，而不是单纯实施共产主义。”——潜台词：当下中国只是名义上的共产主义，真正目的是”繁荣“。

“总之，中国从战国时期起就在辩论治国之道、合法性以及权力的问责问题。关于我们政治历史的演变，有很多可以说的——而且这仍是一个持续的过程。”——潜台词：中国有自己的历史进程。

“ 但当我听到人们仅基于西方框架来评判中国时，我不得不礼貌地反驳。这就像���京剧当作百老汇音乐剧来批评一样。”——潜台词：西方的框架来批判中国，是不合理的。哪怕他现在处于名义上的“流亡”状态的“罪臣之子”，也有义务反驳。

[Compute King @Compute_King]

大家现在能叫出一串名字：DeepSeek，千问，Kimi，混元，星火，文心一言…… 感觉好像就是ChatGPT一出来，中国本土公司一夜之间全冒出来了。但其实根本不是那么回事。

如果画一张中国大模型的技术族谱，你会发现几条主线：

第一条主线和智源研究院有关。

北京智源人工智能研究院（BAAI）成立于2018年11月。它不是一家普通的公司，而是在科技部和北京市政府的支持下，由清华、北大、中科院这些顶尖高校和科技企业共同发起的非营利研究机构。它不为赚钱，专为死磕AI领域最硬核、最原始的创新，目标直指大模型、世界模型和通用人工智能这些星辰大海。

智源研究院2021年牵头搞出了“悟道”系列大模型，成了后来中国大模型江湖的技术土壤。现在，它又开始折腾“悟界”系列，想让AI不仅懂文字图片，还能看懂物理世界，更进一步帮科学家研究生命科学。

智源手里还有两张王牌：

🔹 智源大会：这是它每年组局的全球AI顶级聚会，大牛学者和行业大���都会来，现场发布一堆前沿成果和年度趋势预测，基本是国内AI圈的风向标。

🔹 人才生态：它最厉害的一招，是把清华、北大、中科院这些顶级学术力量揉在一起，打破体制的围墙，搞出一个自由开放的交流平台。

在笔者看来，现在的智源更多扮演的角色像是一个播火者，不造产品，只管把火种点燃，然后递到整个产业手里。

如果把智源研究院看作是一棵树的根，顺着根往上看，会分出三条枝干：

一条是CPM（清华大学牵头的超大规模预训练模型）。2020年11月14日，智源研究院和清华大学研究团队联合发布了以中文为核心的大规模预训练语言模型CPM-LM，参数规模达26 亿，预训练中文数据规模100 GB。CPM这条线往下长出了OpenBMB开源社区，再后来就有了现在大家在端��玩得比较多的MiniCPM模型。

另一条是“悟道”系列，它直接孕育了GLM这个技术路线，然后孵化出了现在商业化最成功的智谱AI，就是那个ChatGLM背后的大佬。

还有一条叫M6，是阿里达摩院跟智源一起捣鼓的多模态大模型，这条线一路往下，就演化成了今天的通义千问Qwen。

现在市面上竞争得你死我活的大模型产品，追根溯源，技术底气有一大半都能对上这个谱系。

为什么智源研究院这么牛？因为它当时把国内最核心的大模型人才和最前沿的技术路线全给聚到一块儿了。智源，清华，北大这三家，基本上构成了一个铁三角，就像美国那边的OpenAI，DeepMind配上斯坦福，伯克利一样，人才和想法在这个生态里来回流动，碰撞出来的火花，就把早期的底座给搭好了。

第二条主线是百度，属于典型的“起了个大早，赶了个完集”。

早在AI这个词还没流行的2013年，李彦宏就亲自挂帅，成立了百度深度学习研究院，这是全球第一个把“深度学习”直接挂在企业研究院招牌上的。

紧接着2014年，百度在硅谷设立人工智能实验室，请来了吴恩达当首席科学家，全力推动“百度大脑”。更有意思的是，现在AI圈如日中天的Anthropic创始人Dario Amodei，当时就在那个组里研究语音识别和模型扩展。他还把Jim Fan招了进来做实习生。

2017年底，百度硅谷团队干了一件大事，发了一篇论文叫《Deep Learning Scaling Is Predictable, Empirically》，第一次系统性地证明了Scaling Law在机器翻译、语言建模、图像和语音上都管用。可惜当时没引起太大轰动，但金子总会发光，它后来成了大模型研究的基石。2019年OpenAI那篇著名的Scaling Law论文，参考文献里就明明白白引用了这篇百度论文的作者Joel Hestness的后续研究。

时间来到2019年，百度正式发布了开创性的知识增强语义模型ERNIE 1.0。这个模型厉害在于，它不只看无结构的原始数据，还把百度多年积累的大规模知识图谱给融合进去了，一出来就刷新了多种中文NLP任务，直接对标BERT。年底更是迅速迭代到了ERNIE 2.0，搞了持续学习语义理解框架，中英文任务上全面超越了业界主流模型。

第三条主线是科大讯飞。

源头可以一直追到1999年，当时还在中科大读博的刘庆峰，和导师王仁华教授一起，依托中科大创立了科大讯飞的前身。讯飞从中文语音起家，但它在AI大模型上的布局，可以追溯到2014年。

那年，讯飞首次提出“讯飞超脑计划”。这个计划是个战略转弯信号，标志着讯飞不再只盯着智能语音，而是要向更难的认知智能和机器学习全面进军。

到了2019年10月份，讯飞被美国商务部加入了禁运名单，决定启动“国产化AI算力底座”建设。这为后来大模型的自主训练，提前备好了算力粮草。

说到这儿，笔者插一段亲身见闻。 这其中的很长一段时间笔者还在某大厂工作，业务跟英伟达是直接竞争关系，所以能亲眼看到百度和讯飞在英伟达生态圈里有多重。重到什么程度呢？当时CUDA软件栈里好多奇怪的Bug，都是百度和讯飞的工程师先踩到，然后和英伟达一起联手修掉的。从这点就能看出来，这两家当时在AI工程化上走得还是比较前沿的。

如果说ChatGPT像一把火，那么他一下子把整个中国大模型产业给点爆了，商业化了，出圈了，但烧起来的那些柴，是在2020年前就一批批已经被产业的大拿们码好了的。

因为，在那之前，这些人已经闷头干了不少事：

🔹 完整的大规模预训练体系搭起来了，知道大模型该怎么训了；

🔹 积累了部分中文高质量语料，不再是拿英文随便翻译翻译就完事；

🔹 千亿，万亿参数的超大模型真刀真枪跑通了，验证了工程上走得通；

🔹 部分搭建了国产化AI算力底座，踩了很多坑；

🔹 多模态路线也摸着石头探索了；

🔹 各种开源社区，像OpenBMB，也建起来了。

这些工作，在那些个安静的前夜，的确没有马上变成赚大钱的产品，但它们实实在在化作了土壤。后来智谱AI的崛起，通义千问的迭代，百度的文心，DeepSeek的惊艳，讯飞的星火，到字节的豆包，腾讯的混元，小而强的面壁MiniCPM，全都是从这片土壤里长出来的庄稼。

中国大模型产业的爆发，扳机是ChatGPT扣动的；但中国大模���技术的种子，是早在2020年前，由智源研究院，百度，科大讯飞，以及���华，北大，中科大和一批有远见的科技企业，一起亲手种下去的。

[夏河 @jlaw520]

所有因为日本签证改革，永居卡住、入籍受阻的中国同胞，真不必太失落。你现在觉得多年规划被打断，人生路线突然塌方，但换个角度看，这可能不是倒霉，而是老天爷伸手拦了你一把。

这就好比1910年，你想进清宫当太监，结果敬事房大总管临门要收银子，你拿不出来，被挡在宫门外。当时你以为错失了“进宫上岸”，一年后大清亡了。

中国在震荡中前进，日本在稳定的下滑，已是不可逆的历史大势。你遗憾什么？也许你不是没上岸，只是没被时代带进一艘正在慢慢漏水的船。

注��中国护照是世界上最难拿的身份之一，很多人经常叫嚣『中国那么好，怎么没有外国人移民中国？』你下次给他���普『因为仅限对国家有特殊贡献➕国际顶尖级专业人才』

[Leon Zhao 趙 亮 @leonzhao0215]

@Konekoutena 埃塞克斯级航母和依阿华级战列舰的建造、入役都需要很长时间，B-29 从研发到大批量生产也是一样。美国真正实现对日本的实力碾压，已经是 1943 年底甚至 1944 年上半年了，但是日本实际上从 1942 年下半年双方还势均力敌之时，就已经开始连吃败仗了

[Andy Stewart @manateelazycat]

昨天很多朋友评论区问我，你怎么做到兜里只有2000块钱，融450万的？

实话说，当时我兜里2000块钱的时候，我确实不能确认能融到资

但是我要告诉你们，融资的关键根本不在于你写代码写得多好

融资���关键在于三个事情

1. 你过往的成就和个人品牌，我2010年到2018年花了8年的时间从零打造了Deepin Linux的技术产品团队，硬生生在武汉鸟不拉屎的地方一穷二白，从零变成了国家标准。这个事情本身就是奇迹，所以说投资人相信，这么难的事情你都能做成，其他的事情更简单。而且投资人在网上搜资料的时候，到处都是我，过往的付出和历史都是背书

2. 做事的毅力，投资人从我身上看到了，在非常难的情况下，长时间坚持的毅力。比如说国产操作系统，在最开始的10年根本就不赚钱的情况下，我能坚持8年，这个是99%的人是做不到的。这也是他们判定创业者最核心的因素，就是在绝境的时候，你的逆商能力到底怎么样？

3. 投资的环境，在2018年和19年，操作系统赛道是非常火的。而在操作系统，赛道真的能打的就没几个人。说一句扎心的话，当时投资人想直接给2000万的。我说我做生意只需要一部分启动资金给同事们发工资就好了，我不需要那么多钱，我也不会拿着你的钱去炒股、买房。所以说你给我那么多钱花不完，本身公司就是盈利的，你花不完占我股份反而是��费。第一天投资人想给2000万，我说太多了，我不想要，我只要300万。我和投资人磨了半个月，最后大家各让一步，450万成交

这就是投资过程的真相，我想分享的是什么？就是推特的很多大佬们，你们的技术确实很厉害，但是在创业的前方，不光需要你的技术，也需要你的产品能力，也需要你的营销能力，也需要你带团队的能力，也需要你扛事的能力

如果你只有技术能力，相信我吧，根本就融不了资。因为代码写得好和公司运营得好，真的是两个截然不同的技能

好了，今天我的分享就到这里，欢迎大家关注，我是一个创业20多年的操作系统老兵，经常分享我的创业故事和创业经验

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[Leon Zhao 趙 亮 @leonzhao0215]

@oran_ge 奇点有可能很快到来，但是绝对不妨碍在到来之前先戳破一次泡沫

[Leon Zhao 趙 亮 @leonzhao0215]

@Compute_King 感谢解���，他们到底是靠着什么 EDA 进行设计的🤔？

[Compute King @Compute_King]

今天来看看这张PPT，继续研究一下Huawei在Logic Folding上的进展。

在ISCAS 2026论坛上，Huawei Fellow及Chief Architect夏京（Xia Jing）分享了关于Kunpeng 960 CPU的设计思路，信息量非常的大。

今天就和小伙伴们一起来解读一下其中这张极具含金量的PPT页。

这次分享的题目叫：Kunpeng 960 Targets 4GHz via Circuit Folding。

好家伙，Huawei这次释放出的信号已经非常明确，未来的大规模XPU性能提升，不会再依赖于New Process Node，而是通过LogicFolding实现突破。换句话说，下一代大颗计算Die的频率提升，核心路径也会从传统的FEOL Scaling，转到了Topology Scaling。

和Kunpeng 950相比，Kunpeng 960仅通过LogicFolding，就能在2.6GHz基础上的实现54%频率提升（54% improvement over Kunpeng 950 at 2.6GHz）。。。

这不是小提升，而是巨大的Frequency Jump！尤其是在：
🔹 功耗墙，
🔹 wire delay墙，
🔹 clock tree墙，
非常严重的今天。

真正牛b的是，我了个去，这是一个three-die stack，记得我之前聊过3层堆叠在散热这块会非常非常难？

怎么样，Kunpeng 960的新结构是，

Top Die: Core
|||||
Middle Die: Core
|||||
Bottom Die: UnCore

夏京说，Kunpeng 960的Top + Middle是W2W Hybrid Bonding (Face-to-Face)，这是华为的Circuit Folding。而Bottom Die是Chip Folding，仍然用的是C2W uBump，也就是传统chiplet连接。这至少意味着，华为的芯片设计大神们已经开始区分真正高密度逻辑层和低密度系统层。

记得之前有小伙伴说DSP这种能做Folding，但是CPU/NPU复杂很多难度很大；现在华为把这个大的CPU摆上了货架让大家观摩。

当然，这里页隐藏着蛮重要的热设计思路，大家注意，这里堆叠的方式是，

Core
Core
UnCore

而不是把不那么热的UnCore层放在中间，类似于，

Core
UnCore
Core

笔者看来，华为的架构师们正在把高频逻辑聚集，而把包含IO，memory fabric，system logic的UnCore放下面，这其实已经很非常像Compute Cube设计。

话说回来，笔者还是很想看华为到底怎么解决三层堆叠的散热问题。

好吧，再往右边看，42 Metal Layers Total，这个数字放在CPU里面还是非常恐怖的存在。因为今天先进CPU/GPU一般20层metal layers已经不少了，华为直接搞到了42层，这已经是将Kunpeng 960视为了一个通过互连扩展的完整的3D Physical Design系统。

额，左下边，夏老师这是要以退为进，跟大家解释一下为什么之前只能做到2.6GHz，无法推到4GHz？

因为之前HB Pitch > 2μm，TM Pitch = 0.72μm；这意思是Hybrid Bonding pitch之前远大于on-die metal pitch。

Gear Ratio > 3；意思仍然是HB density不足以匹配logic routing density，于是必须fanout。这会导致congestion，detour（布线绕路），routing redundancy。。。

这部分我们在之前的推文聊��，小伙伴们其实可以参考附上的第二个图片。

回到夏老师的这页PPT，信息也比较明确，也就是如果HB density不能提高的话，虽然vertical routing变短，但所有收益会被detour（布线绕路） offset。最终的结果就是Folding的RC gain被吃掉。

所以诸位看出来了没，这不是在批评其他的代工大厂吗？比如说，TSMC量产工艺的HB pitch还在~6um徘徊。。。所以你们的HB pitch都不够细，现成的3D堆叠工艺还是小辣鸡，都还玩不起LogicFolding。。。

所以，夏老师借势指出了，Solution Path嘛，也很简单，那就是Gear Ratio要趋近于1。再看第二张图片，之前我们也聊过，理想的是cell to cell键合，这样HB layer就会变成真正metal layer extension，那就可以任芯片设计师编排了。

这里还有个关键信息：Direct Through-Connection，No Routing Detours，这里的意思就是“直接透连，布线不再绕路”，意味着，Gear Ratio≈1的��候，logic wire就可以直接垂直穿透，变成真正的3D Routing Fabric。

这样，Kunpeng 960就能利用所有LogicFolding带来的好处，达到4GHz的运行频率。

再说一次，这是一张非常的实在的，信息量爆表的PPT。

在笔者看来，Hybrid Bonding不再是“封装技术”，它已经成了一种新的“互连层（Interconnect Layer）”。所以，华为真正想做的比3D Stacking复杂多了，他是要用超高密度垂直互连，重构CPU的物理设计与时钟/数据路径结构，从而重新开启Frequency Scaling。

@teortaxesTex
@fi56622380
@zephyr_z9
@chontang
@SeohyeongW70998
@smithandai
@strike_U_back
@fengyihan6

[Leon Zhao 趙 亮 @leonzhao0215]

@morgansmithAu @manateelazycat 管他油车电车呢，真 L4 自动跑起来就行了

[Compute King @Compute_King]

瑞思贝：我们只会越来越好。推荐她的采访，非常优雅的“芯片女王”。

她拿着4亿美元和一个梦想出发；如今，她成了挑战美国科技封锁的女人，中国“芯片女王”是谁？

摘要：有人曾交给她4亿美元，以及一个几乎不可能完成的任务，让华为摆脱对国外芯片的依赖。���年之后，何庭波成为中国极具影响力的“芯片女王”，带领华为穿越美国严厉制裁与科技封锁。

从打造Kirin处理器，到推动华为的AI未来，她的崛起已成为全球科技战中最具代表性的半导体成功故事之一。

华为的“芯片女王”早已不仅仅是中国科技圈里一位受人尊敬的工程师。何庭波如今已成为全球半导体竞赛中的标志性人物，象征着中国在制裁压力下求生，重建技术自主能力，并挑战西方长期在先进芯片领域主导地位的决心。

她最近在上海的公开亮相中，提出了华为全新的“Tau Scaling Law（韬定律）”。这已经不仅仅是一项企业战略，更代表着一种理念层面的转变。

华为“芯片女王”的崛起，在中国国内同样具有强烈的象征意义。她的人生轨迹，映射着中国整体的发展雄心，从依赖制造业代工，迈向技术自主与核心创新。

在地缘政治日益影响科技创新方向的时代，她的领导力已经不仅仅是一个工程师的故事，更像是一场国家使命，也向全球发出警告：半导体战争早已不只是商业竞争，而是关乎权力，韧性，以及未来数字世界架构主导权的较量。

Full story:
https://t.co/doAgeS3P1k

[Andy Stewart @manateelazycat]

那段岁月好的地方我都写在博客里面了，今天给你们讲一讲为什么叫做一腔热血喂了狗

那8年，我真的是把我的青春和我的所有一切都投入进去了，每天工作16个小时以上

但是后面换来的是什么呢？

每天，CEO住在北京，跑来武汉，每个月都要批判我，跟我说我不适合当总经理。整个团队是我从0开始建的，我遇到了技术大佬，我都说大佬，我们开不起你的工资，所以我不骗你，你不用来了。我为公司付出了一切，这个老板却听信这些在北京喝��的人，每天污蔑我

然后每次去北京开会，都像岳飞去朝廷开会一样的，欲加之罪，何患无辞。我每天工作16个小时，最后换来的就是什么呢？奸臣当道。每天换着法子恶心我。我一个研发的负责人、产品的负责人，然后有时候还跑销售和售前喝酒，一天喝三场，扣无数次喉咙，你们相信吗？最后被这帮人整的，说图标怎么画，都要跟总经办汇报，当时我是性情中人，我说去你妈的，我直接从总经办的群退了，我说你们爱怎么办怎么办吧

我记得2016年，有一个项目是全公司努力的项目。做操作系统的移植，工作量巨大。传统的企业不做个三年都做不出来，然后甲方只有半年。我们拼尽了一年，每天16个小时加班。做到最后，兄弟们都跟我说一句话，他说老王不要提加班费了，我不要了，我只想休息。就是这样一堆拿着白菜的钱，做白粉生意的兄弟，在坚持理想。然后CFO有一天跑到行政的前台说，定了一个规矩，晚于10点钟加班的不算加班。当时我路过。我直接停下来说，你说什么？你再说一遍，你敢不敢再说一遍？我说我们这帮人为了公司浴血奋战，你们在北京天天喝茶的人，定的什么狗屁规矩！？

我记得武汉发大水那一年，我每天出差，然后一个月被偷了三辆电动车。那天下大雨，我记得特别清楚。那时候没有车，也打不了车，我的电动车也没有。我就推着自行车和我老婆把我小孩推了两公里到幼儿园。我们仨淋得全湿，然后到幼儿园以后，我从书包里面拿的干净的衣服跟小孩换的衣服。我当时特别的悲伤，我就觉得我跟公司奋斗了这么多年，连保护家庭的基本条件都没有。所以当时我跟公司离职。然后这个狗屁的CEO跑来武汉我们家���下的麦当劳，骗我老婆说，因为我是公司的核心高管和创始人，投资人规定公司的核心高管不能涨工资。我当时真他妈的善良啊，我和我老婆都相信了，哭着相信了，因为我们真的走投无路了，每个月都月光，每一个月呀。然后我现在出来创业，我发现只要你想给你同事涨薪水、发奖金，你有一万种方法，一万种方法可以给他们钱

这个CEO干的事情还没有完，我记得2017年，我依然去朝廷开会。他约我谈，说我的综合评价是50%，所以不涨工资。我说，我作为创始已经习惯了，这个不涨工资没关系，我能理解公司难处。但是你这个50%，你跟我说一说怎么来的，他说，你做产品是200%，但是你跟同级的沟通是30%，所以综合评价50% 我说，我跟哪个同级的沟通是30%？那些奸臣吗？那些每天在北京坐着喝茶，每天只会诋毁我，每天不知道干活，每天不知道服务客户，每天跟���户扯皮的人吗？我为什么要跟这些不是创业者的人好好沟通？我作为创始人，我就应该监督他们，他们都是我招聘的，现在你作为CEO，你不去看真实的情况，北京那帮渣渣每天在你耳朵边子嚼我坏话，你就相信了吗？

最后我走是什么原因？我可以给你们今天爆料一下，2018年1月份到3月份，我为了支持全国的销售，整整60天没有休息。有一天突然就发高烧了，烧到39度多，人都烧迷糊了。然后我周六爬起来，我说，哎呀，这个星期睡了两三天，没给公司干活。我说我周末起来加个班。然后就看到公司扣了我2000块钱，我为公司奋斗了8年呀，创始人呐，你们都不知道，那时候我的税前工资都不到1万5，每个月都月光，扣了2000块钱。我就去问行政，我说这2000块钱为什么要扣我的，行政的小姑娘不敢跟我说，她让我去问财务总监。我就去问财务总监，我说你为什么扣我2000块钱。财务总监说，因为你没有写周报。我当时就火大了，第一周报机器人是我开发的，第二，周报���器人，我没有勾我自己，我每周都写周报，只是周报机器人没勾我。然后你是总经办的群，我每次写周报都会���动通知你们。你每天都可以看到，你都可以看到，即使机器人没有发邮件，你每天都可以看到，你来恶心我。你最恶心的是，你上个月的总经办的PPT还写的是，作为创始团队，大家要互相信任，这就是你的信任吗？

那一天是2018年的春天，我大病初愈，我真的被这个总经办团队恶心透了。我觉得这个总经办团队赚钱能力不行，恶心人能力一流，关键CEO就是一个糊涂蛋，CTMD

所以那天我跟公司发了一个邮件，我说第一，我离职不干了，净身出户。第二，我今天就发一个邮政快递，算是正式通知你们，不管你们同不同意，一个月后我滚蛋

我走之前没有说过任何话，只是请大家吃了顿饭，也没说我要走，只是伪装成一次普普通通的团建。我走之前把所有兄弟们都安顿好了，保证我走了不会影响他们的工作。等一个月以后，我就突然就走了

马上快超出推特大V的篇���限制了，最后一句话，一腔热血喂了狗

[Compute King @Compute_King]

谢谢Fin的分享，继续仔细思考：

一旦行业进入“Wire Scaling失效”阶段，也就是晶体管缩放的收益开始明显衰减，像华为这样围绕3D Topology展开的路线，可能会从一种“优化可选项”，逐渐变成“唯一还能继续扩展性能密度的方法”！

过去几十年，摩尔定律真正依赖的是Transistor Shrinks；但今天的现实是，晶体管也许还能继续缩一点，但Wire已经越来越难缩。大家从先进制程的进展来看，这个趋势比较明显了。

于是，正如华为的论文所指出的那样，RC Delay开始主导一切。

在笔者的思考里面：未来真正的竞争点，可能未必还是谁的晶体管更先进；而会��成谁能够真正重新更好Scaling的路径。

而华为现在的处境非常特殊：EUV受限，先进节点受限，高端EDA受限，因此他们被迫去寻找非传统的Scaling路径。

我要提醒一下大家，历史上很多技术跃迁都证明了一件事：被卡脖子的人，往往反而更容易跳出旧范式，在远处建立新的技术体系与专利壁垒（这里其实也可以联想到长存YMTC的Xtacking路线）。

如果华为最终真的建立起包含，
🔹 Fine-Pitch Hybrid Bonding
🔹 3D Logic Partitioning
🔹 Thermal-Aware Topology
🔹 Redundant Repair Fabric
🔹 3D EDA Flow
的这一整套体系。那么，它形成的专利壁垒可能会非常恐怖。因为这已经不是单点专利的问题。而是完整技术栈的问题。

本质上这是长存（YMTC）的“3D NAND经验”正在向华为的“3D Logic”迁移。

未来完全可能出现，
🔹 Vertical timing closure patent
🔹 Thermal scheduling patent
🔹 HB routing abstraction patent
🔹 3D repair mesh patent
这种几乎无法绕过的系统级专利。

而这也意味着：华为今天被迫探索的替代路径，可能并不是什么旁门左道。它反而有可能，恰好是后摩尔时代的主干路线之一！！

[fin @fi56622380]

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

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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，���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

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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��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��本和测试成本都要显著上升

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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

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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

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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���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���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

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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

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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

[𝙃𝘼𝙕𝙀𝙉𝙇𝙀𝙀 @hazenlee]

华为这次发布的“韬（τ）定律”和“逻辑折叠”，真正值得关注的地方，不是“吊打谁”，而是它试图把半导体竞争从单一制程竞赛，拉到一个更系统的维度。

过去几十年，芯片行业的主线是摩尔定律：把晶体管做得更小，在同样面积里塞进更多晶体管。但越往先进节点走，成本、功耗、漏电、互连延迟和制造难度都会急剧上升。先进光刻仍然重要，但它已经不是唯一答案。

华为提出的“韬（τ）定律”，核心不是继续执着于“空间缩小”，而是强调“时间缩短”：通过降低信号在器件、电路、芯片和系统之间传播与处理的时间常数，提升整体性能。

简单说，过去是问：晶体管还能不能更小？

现在华为问的是：数据能不能走得更短、更快、更少等待？

这就是逻辑折叠的意义。

它不是简单把芯片摞起来，而是把原本平面上相隔较远、但逻辑关系高度相关的电路模块，通过垂直布局和协同设计放得更近，从而缩短关键路径、降低互连延迟，在不完全依赖更先进制程的情况下提升晶体管等效密度和系统性能。

从普惠人类的角度看，这类研发的意义，远远大于资本市场里靠叙事、情绪和��期恶意哄抬股价。

因为真正的科技进步，不应该只是把估值推高，把泡沫吹大，把后来者变成接盘者；它更应该降低算力成本，提高能源效率，改善产业效率，让更多普通人、企业和国家都能用得起更强的计算能力。

如果一个技术最终只是让少数资本方兑现利润，它最多是金融游戏；但如果一个技术能让芯片在受限条件下继续进化，让算力不被少数设备、少数国家、少数巨头永久垄断，那它才真正接近“普惠科技”。

当然也必须客观看：这不是“先进光刻不重要了”，也不是“中国已经全面超越所有对手”。先进制造、良率、散热、EDA、材料、设备、生态，依然是半导体长期竞争的硬门槛。

真正理性的判断是：

华为这次发布的不是一个简单噱头，而是一套试图绕开单纯制程依赖的系统级方法论；它如果能在麒麟、昇腾以及数据中心集群中持续验证，就会成为中国芯片产业非常重要的一条分叉路线。

半导体竞争的核心，正在从“谁的晶体管更小”，演化为“谁能在受限条件下，把器件、电路、芯片、系统和软件协同得更极致”。

资本市场可以炒故事，但产业革命不能只靠故事。

真正有价值的科技叙事，最后一定要落到三个问题上：

能不能降低成本？

能不能提高效率？

能不能让更多人受益？

这才是韬（τ）定律和逻辑折叠最值得关注的地方。

[Leon Zhao 趙 亮 @leonzhao0215]

构想完全合乎逻辑。当年 intel 在制程工艺上独步天下、台积电还籍籍无名之时，AMD 就是靠同样路线生存下来的：以更先进的架构、更高的效率，来挑战 intel 纯靠工艺的力大飞砖的

[Leon Zhao 趙 亮 @leonzhao0215]

硅芯片以 nm 衡量的制程进步日益缓慢且实际回报堪忧，而华为���于被制裁待遇无法去卷制程大战，恰恰使其更清晰反思，更早一步投身了必然到来的新架构路线。如果华为可以在这一领域取得足够优势，就可以在光刻工艺受限的情况下在性能方面追上美国友商；如果中芯国际可以同步缩小差距的话，就真弯道超车了

[Leon Zhao 趙 亮 @leonzhao0215]

硅芯片以 nm 衡量的制程进步日益缓慢且实际回报堪忧，而华为基于被制裁待遇无法去卷制程大战，恰恰使其更清晰反思，更早一步投身了必然到来的新架构路线。如果华为可以在这一领域取得足够优势，就可以在光刻工艺受限的情况下在性能方面追上美国友商；如果中芯国际可以同步缩小差距的话，就真弯道超车了

[一片小小的光明 @jojowheel]

没读懂

[Andy Stewart @manateelazycat]

马斯克第一代和最新一代的火箭发动机，其实就是最好的创业精神

创业的步骤非常重要：

1. 先做出来
2. 卖出去，接受大家的吐槽
3. 拿到资金，再持续改进

很多技术大牛为什么创业很难成功的原因也在于此？

他们总是想做完美的产品，等想做到完美以后，再去市场上验证，因为他们担心不完美的产品会影响他们大神的个人品牌

其实我们团队也有这个问题，我经常开会就跟我们技术的同事分享一个故事

我说什么叫做刚需呢？你们好好思考一下

然后很多同事就会说，刚需是这个产品，刚需是那个产品，刚需是这个功能，刚需是另外一个功能

我说不对

什么是刚需？

刚需就是现在你家着火了，旁边有个卖消防帽的。你会毫不犹豫地给钱，戴上消防帽冲出去。而不会嫌这个帽子丑，这才叫刚需

所以技术派创业的同学们，一定要记住马斯克跟你们说的这句话。创业是先做正确的事情，再优化，极早发布，尽早发布

欢迎大家关注我，我是一个20年创业的操作系统老兵，会定期分享我的创业经验和创业故事，希望能帮助到同在创业的你

好奇我们公司产品的朋友，可以点开我推特的主页，查看我的置顶帖。欢迎购买懒猫微服，你的支持是我创作的动力，感谢你😀

[小杰 @alading22]

最近我的同事问我为什么AI的理解这么深刻。

无他，除了自己实践coding agent和写agent产品之外。

就是关注了很多x推博主。 我分了类：

实战派@yetone
咨讯派@xiaohu @dotey
思想派@lijigang

[Leon Zhao 趙 亮 @leonzhao0215]

@lidangzzz @python_xxt 请问是什么纪录片？