1965年，英特尔的创始人之一，Gordon Moore经过长期观察提出了摩尔定律。最近，IBM的创新副总裁，Bernie Meyerson则认为摩尔定律已经走到了尽头。过去10年间，Meyerson一直负责硅锗和其他高性能技术的研发，并且从2003年开始，他负责IBM的全球半导体研发工作。

　　他说：“Gordon Moore是一个天才。没有多少人能在他们的有生之年得出这样的理论，并且在很长一段时间内一直延续下去。” 但是支撑摩尔定律的芯片技术已经改变了，Meyerson认为这一定律已经到了极限。

　　但是，如果芯片上的晶体管密度不断增加一倍，最终将有一百万倍的晶体管在同一芯片上。如果不采取措施，来解决功率和散热问题，那么从一开始的10瓦特芯片开始，最终芯片的功率将达到10兆瓦，Meyerson说。

　　“这样的话，当你打开你的笔记本电脑，就会经历一个令人难以置信的起火过程。如果你把你的用户放火烧着了，估计他们也不会成为你的回头客了。 ”所以，芯片产业不是这样运作的。

　　一位名叫Bob Dennard的研究人员发明了芯片缩放比例定律，这也使得芯片设计师可以在不把用户烧着的情况下，继续使一块硅片上的晶体管的数量翻倍。所以，根据摩尔定律，每18个月就有新一代的芯片产生，其晶体管的数量翻倍，但功率保持不变， Meyerson说。但是Meyerson认为，Dennard的比例定律也走到了极限。

　　微型化进入核子时代

　　微型化不可能永远持续下去。 “这就好像折叠一张纸，你也许可以将一张50英镑的纸币折叠八次，但是没有更小的原子核设备， 你就无法继续进行折叠。”Meyerson说。

　　“你一定要明白，如果你持续把晶体管的尺寸缩小一半， 最终有些晶体管层就只有一个原子的厚度。当你再次把它们的尺寸缩小一半使密度翻倍，那就是核子分裂。当你准备这样做的时候，记得告诉我，好让我躲远点。”

　　“摩尔定律中关于晶体管如何缩放，其实在十年前就到极限了。就算你能在同一芯片上生产两倍密度的晶体管，也和30年前，芯片厂商只需要把芯片生产一半大小而完全不一样了。”

　　Meyerson认为， 早在2005年，芯片的某些部分已经只有原子的厚度了。当晶体管的组成部分变得那么薄的时候，它们的运行性能就不一样了，他补充道。

　　改变半导体的设计

　　“当绝缘层（二氧化硅）只有几个原子厚的时候， 这就涉及到量子力学。 ”因为它是绝缘体，把它的厚度减半，它的导电性不是翻倍，而是增加到10,000倍以上的导电性。该现象被称为Fowler–Nordheim隧穿。

　　“二氧化硅，过去的30年被广泛使用，已经不能再被用作绝缘体了，所以现在当你拆开一个晶体管，你就会发现它不存在了。 ”相反，半导体行业已经开始使用新的绝缘材料 – 二氧化铪和硅酸铪。 “这些是非常不同的材料，不能够按照Dennard为硅芯片设计的方式进行缩放。 ”

　　所以，现在的新一代半导体，反而使芯片变得更糟。Meyerson说： “实际上，它们的运行速度更慢，更烫，而且更耗能。 ”

　　后硅时代

　　业内人士不得不研发新的技术，工艺和结构。芯片制造技术正处于14nm工艺。 “未来两到三代的芯片，将进入量子计算， 如果硅晶体管无法像过去一样正常运行，那一切就到了尽头。 ”

　　Meyerson把这称之为后硅时代。然而，他并不认为会有一种技术可以完全代替硅，并且大规模地投入生产。 “硅仍然存在，但在后硅时代，硅晶体管的运行速度，价格或者性能将很难再有突破，”他说。

　　他预计， 新类型的计算会出现，如认知计算。例如，之前赢得了美国电视游戏Jeopardy的 IBM的沃森计算机。拥有突触芯片，就像人的大脑一样。

　　通信的局限性也需要加以解决。光的速度是完全不够的，Meyerson说。

　　Meyerson说， 一台IBM的机器完成一个机器工作周期的时间（即执行一个单一的机器代码指令） ，相当于光传播了10cm左右。 在一个相当于足球场大小的数据中心内，如果一台计算机向另一台位于球场另一端的计算机发出查询口令，这台计算机需要空运行18,000个机器工作周期，才能得到答案（假设第二台服务器大约相隔100码或91米） 。

　　他说： “你必须解决你从未遇到过的问题，所以，过去的那么多年，数据中心都是越大越好，而现在企业却希望它们越小越好，这样就可以缩短通信的时间。我们最终会把一排的电脑都浓缩到只有2.5mm厚度的芯片上。而这一切将不再延续摩尔定律。”

　　Meyerson认为，有大量的IT创新，可以通过集成来实现。 “在过去， IT行业的收益有20%来自于技术 ，其他的80 %则来自于软件和集成。 ”

　　在后硅时代， 依据摩尔定律芯片每18个月，晶体管密度翻倍，从而取得20%的提升，将不再可行。需要在其他发面寻求突破。他预计，复杂软件系统和特殊处理器，例如现场可编程门阵列（FPGA ）和GPU （图形处理单元）将获得更多主流的使用，让IT行业持续提高和改善性能。