零維立方體
歡迎在點擊右上角關注：「太平洋電腦網」，不定時放送福利哦！
去年，臺積電董事長張忠謀應交大EMBA之邀，發佈演說的時候表示：2017年，臺積電製程已演進至10nm，2018年要量產7nm，5nm則將依序接後。3nm的發展時間基本上已經有一定的計劃了；更加可怕的是他表示2nm，強調再往2nm以下，難度相當高。還要再過幾年才能確定是否有2nm以下的可能。張忠謀是臺積電董事長，也是全球半導體行業頂級的大佬之一，他說話是很有分量的。
在我看來，如果低於2nm，或者是發現到1nm的話，很可能到了極限了。很可能大家不再需求更加低的nm等級了，而是找另外的材料。但是目前來說，還沒有比硅更好的、更加適應量產和使用的材料來做半導體。
如果低於2nm，那就是行業要有革命性的發明和理論改進，這才可能做到更精細了。
太平洋電腦網
目前的芯片精度是14nm，而7nm是物理的極限。而所謂的XX nm其實指的是，
CPU的上形成的互補氧化物金屬半導體場效應晶體管柵極的寬度，也被稱為柵長 。
柵長越短，可以在相同尺寸的硅片上集成的晶體管也就越多，如果將柵長從130nm減小到90nm時，晶體管所佔面積就會減小到原來的一半，芯片的相對功耗也就越低，成本也就越低。
為什麼說7nm是物理的極限呢？這裡要引入一個漏電問題也叫隧穿效應。
當電子移動的距離縮短時，容易導致晶體管內部電子自發通過晶體管通道的硅底板進行的從負極流向正極的運動，這就是漏電。
而漏電就會給芯片增加額外的功耗，反而增加了成本，這就適得其反了。目前的Inter、IBM等公司通過在製造工藝中融合高介電薄膜和金屬門等辦法解決漏電問題。但是這樣的工藝只適合柵長大於7nm的時候，當柵長小於7nm的時候就沒辦法解決了。
所以當工藝製程突破物理極限之後，再想尋求新的製造技術就不能單純的從減小柵長上做文章了，畢竟已經小到了7nm，再加入各種其他輔助裝置減少漏電問題也會得不償失。在這樣的情況下，只能從材料上入手，通過改變材料從而改變特性，進而再有所突破。
目前，美國最新的實驗室中，已經著手研製碳納米管和石墨烯等納米材料的芯片技術，對外宣傳的目標是研製1nm晶體管，如果真的有一天1nm的芯片被製造出來，那將又會是電子產品的一場新的革命。
鎂客網
以前的觀點普遍認為7nm是硅材料芯片的物理極限，摩爾定律終於是觸碰到了天花板。不過這兩年7納米都已經投入生產了，5納米工藝也在半導體工廠準備中。計劃可以在2020年面世。
硅材料芯片的物理極限是5納米，如果超過5納米這個界限就會發生“量子隧穿效應”的量子力學現象發生，一系列過程後最終讓電子失控導致晶體管無法關閉。晶體管
無法關閉對芯片來說是什麼概念？
至於再高級的芯片製造工藝則是美國的勞倫斯伯克利國家實驗室宣佈採用碳納米管複合材料可以將芯片製造工藝縮緊到1nm，這是打破了芯片5納米物理極限？
打破芯片物理極限的1納米工藝是兩種新採用的材料運用讓其變成有效事實。這兩種材料是二硫化鉬和碳納米管。
1納米工藝主要半導體材料從硅變成了二硫化鉬。不同於硅，流過二硫化鉬的電子變重，在門電路長度在1納米時也能對晶體管內的電流進行控制。
另一方面因為採用二硫化鉬做為半導體材料，但光刻技術還跟不上相應水平，所以實驗室團隊採用空心圓柱管直徑只有1納米的碳納米管。這種碳納米管和二硫化鉬製成的柵極正好可以有效控制電子，避免“量子隧穿效應”發生。
目前1納米工藝還在實驗室理論驗證的過程中。真要到1納米大規模實際應用後轉到更小的製造工藝埃米上，估計我家娃都大學畢業了。嗯，今年我家娃上小學一年級。
在科學家那大容量腦洞中，還存在著另一種用於實現計算的芯片來代替硅芯片，這種芯片就是量子芯片，實現的計算方式正是量子計算。
量子計算是基於量子力學的規律進行調控量子信息單元計算的計算模式。由於量子力學具有疊加特性，科學家普遍認為量子計算要快於傳統計算機。
事實上量子計算概念從上世紀80年代初期提出至今，世界各地的政府、科研機構對量子計算機的研究已經取得了很大的進展。也出現了使用量子特性技術的科技，比如我國用於量子科學實驗的衛星---墨子號。
科學家的腦洞自然不止於量子計算技術，現今科技界還存在一種另闢奇徑的計算方式，AI計算。
目前科技打造的AI芯片僅僅是進行一些輔助工作的超弱人工智能芯片。按照AI等級劃分來看，AI芯片還得歷經弱再到強的過程。在AI芯片發展到一定程度的時候完全可以做到妹仔大過主人婆來替代傳統計算。具有強邏輯性和強分析性的高級AI芯片，其計算能力無需質疑也無可取代。
和原始人使用工具推動社會進化一樣。或許，當今人類未來科技的發展也離不開AI計算。
阿呵IT數碼
量子計算是下一個尺度的可能發展方向，另外對現有計算機原理的革新，新計算理論的開闢也是一個方向。比如量子計算機，光計算機，生物計算機，都已經是新的體系了，並行快速，智能這就是將來的發展方向！但是那個最先技術突破，獲得實際應用還不知道。
