整个信息技术(Information Technologies，IT)产业包括很多领域,很多环节,这些环节之间都是相互关联的。与任何事物一样，IT产业也是不断变化和发展,并且有其自身发展规律的。这些规律被IT领域的人总结成了一些定律,称为IT定律(IT Laws)。摩尔定律(Moore's Law)、安迪–比尔定律(Andy and Bill's Law)和反摩尔定律(Reverse Moore's Law）。这三个定律合在一起，描述了IT产业中最重要的组成部分一—计算机行业的发展规律。

科技行业流传着很多关于比尔·盖茨的都市传说,其中一个是他和通用汽车公司老板之间的对话。盖茨说,如果汽车工业能够像计算机领域一样发展,那么今天,买一辆汽车只需要25美元,一升汽油能跑400公里。这个故事至少说明计算机和整个IT行业的发展比传统工业要快得多。最早看到这个现象的是英特尔公司的创始人戈登·摩尔（Gordon Moore）博士。早在1965年，他就提出,至多在10年内,集成电路的集成度会每两年翻一番。后来,大家把这个周期缩短到18个月。图5.1显示的是自英特尔公司推出第一款处理器4004以来，各款具有代表性的集成电路芯片内集成的晶体管的数量(集成度)。注意,代表集成度的纵坐标是对数坐标，因此易然在图中这条随之间增长道曲线看似是线性的,其实它是指数的。现在，每18个月，计算机等IT产品的性能会翻一番；或者说相同性能的计算机等IT产品,每18个月价钱会降一半。乍一看，这个发展速度令人难以置信,但几十年来IT行业始终遵循着摩尔定律预测的速度发展。

1945年，世界上第一台电子计算机ENIAC的速度是能在一秒钟内完成5000次定点的加减法运算。这个30米长、2米多高的庞然大物,重27吨，耗电15万瓦。到2007年我第一次在Google黑板报上发表这篇博客时，当时采用英特尔酷睿芯片的个人电脑计算速度是每秒500亿次浮点运算，已经是ENIAC的1000万倍,体积和耗电量却小了很多。那一年（2007年),世界上最快的计算机一一IBM的蓝色基因(BlueGene/L),速度高达每秒367万亿次浮点运算，是ENIAC的734亿倍,正好是每20个月翻一番，和摩尔定律的预测大致相同。2010年11月本书第一版开始编辑时,世界上最快的计算机是中国的天河1A,计算速度高达2570万亿次,仅隔3年,就把2007年IBM蓝色基因的记录提高了7倍。2012年6月,IBM的红杉（Sequoia)成为最快的计算机，速度是1.6亿亿次,比19个月前竟提高了将近6倍，而今天(截止到2018年6月)美国橡树岭国家实验室(ORNL）的新一代超级计算机“顶点”（Summit）每秒能进行多达20亿亿次(200PFLOPS)的运算。当然计算机系统速度的提升背后的原因是每一个处理器性能的提升。计算机速度的提高如此快，存储容量的增长更快，大约每15个月就翻一番。1976年,苹果计算机的软盘驱动器容量为160KB,大约能存下80页的中文书。30多年后,普通的个人电脑硬盘容量可以达到500GB,是当时苹果机的300多万倍,可以存下北京大学图书馆藏书的全部文字资料。不仅如此,这十几年来,网络的传输速率也几乎是按摩尔定律的规律在增长。1994年，我有幸成为中国第一批上网的用户,那时还是通过高能物理所到斯坦福大学线性加速实验室的一根专用线路和互联网相联,当时电话调制解调器的速度是2.4kbit/s,如果下载Google拼音输人法,需要8小时。2007年,商用的ADSL通过同样一根电话线可以达到10Mbit/s的传输率,是13年前的4000倍，几乎每年翻一番,下载Google拼音输人法只需要10秒左右，下载微软的Office软件也不过几分钟时间。2011年,一些地区实现光纤人户,网络的传输率又可以提升一两个数量级。当今世界经济的前五大行业，即金融、IT(包括电信)、医疗和制药、能源及日用消费品,只有IT一个行业能够以持续翻番的速度进步。

人们多次怀疑摩尔定律还能适用多少年，就连摩尔本人一开始也只认为IT领域可以按这么高的速度发展10年,至于以后会怎样,当时他也说不清。而事实上,从二战结束至今，IT领域的技术进步一直是每一到两年翻一番,至今看不到停下来的迹象。至少,在我第一次刊登本章文字的2007年到今天，摩尔定律居然依然适用,不过从那时起它主要体现在手机的处理器上。从苹果第一代iPhone手机到2017年底上市的iPhone X,性能基本上提升了100倍,赶上了摩尔定律的速度。在人类文明史上,还没有任何其他行业能够做到这一点。因此,IT行业必然有它的特殊性。和任何其他商品相比，制造IT产品所需的原材料非常少,成本几乎是零。以半导体行业为例,2007年1月上市的英特尔的酷睿双核处理器集成了2.9亿个晶体管,而1978年推出的英特尔8086处理器仅有30000个晶体管。易然二者的集成度相差近10000倍,但是所消耗的原材料差不太多。IT行业硬件的成本主要是制造设备的成本和研发成本。据半导体设备制造商应用材料公司（Applied Materials）介绍,在2008年前后建一套能生产45纳米工艺酷睿四核芯片的生产线，总投资在30亿一40亿美元，而一条14纳米半导体生产线价格可以超过百亿美元，这决不是一笔小钱。在研发上,从2006年到2010年这5年里,英特尔公司的研发费用为每年六七十亿美元。当然,英特尔在研制酷睿的同时还研发了很多不成功的芯片,直接投到酷睿上的资金并没有那么多,但是英特尔平均一年也未必能研制出一个酷睿这样的产品,如果把英特尔的研发成本摊到所有成功的芯片上,像酷睿这么重量级的芯片研发费用和英特尔一年的研发总预算是在同一个数量级的。假如我们将这两项成本平摊到前一亿片酷睿处理器中,平均每片要摊上近100美元。因此,英特尔公司的最新处理器上市之初，价格总是很贵；但是,在收回生产线和研发两项主要成本后，酷睿处理器的制造成本就变得非常低,英特尔就有了大幅度降价的空间。在从2007年到2011年的5年里英特尔PC处理器销量在两亿片左右,因此,一款新的处理器收回成本的时间不会超过一年半。通常,用户可以看到,一般新的处理器发布一年半以后，价格会开始大幅下调。当然，英特尔的新品此时也已经在研发中，这样才能保证它可以持续地挣钱。

摩尔定律主导着IT行业的发展。首先,为了不断提升芯片性能，IT公司必须在比较短的时间内完成下一代产品的开发。这就要求IT公司在研发上必须投入大量的资金,这倬得每个产品的市场都不会有太多的竞争者。在美国，主要IT市场大都只有一大一小两个主要竞争者。比如,在计算机处理器芯片方面,只有英特尔和AMD两家；在高性能图形处理器(GPU）方面，只有英伟达一家；在手机处理器方面，只有高通(Qualcomm）、三星、苹果和华为旗下的海思这几家(后两家只自用,不外卖),而它们使用的都还是ARM公司设计好的系统结构。其次,由于有了强有力的硬件支持,以前想都不敢想的应用会不断涌现。比如,20多年前,将高清晰度电影(1920×1080分辨率）数字化的计算量连IBM的大型机也无法胜任；现在,一台笔记本大小的索尼游戏机就可以做到,而新的一代电视机则能播放4K(即4000线的分辨率)的视频节目了。这就为一些新兴公司的诞生创造了条件。比如,在2000年以前,不会有人想办一家YouTube这样的公司,因为那时候网络的速度无法满足在网上看录像的要求,而现在YouTube已经融入了许多人的生活。

第三,摩尔定律使得各个公司现在的研发必须针对多年后的市场。在Google内部，每一次基础架构（Infrastructure)的升级,都要按照目前计算能力和存储量的10倍来设计,因为达到那个水平,不过是三四年的时间,这在传统行业是无法想象的。

2008年我曾经讲过，10年之后家庭上网的速度可能会提高100倍，当时有人会觉得我是疯了。事实上,今天这个目标已经达到了。至于这么高的网速用来做什么,当时大家能够想到的是每个家庭可以同时点播三部环绕立体声的高清电影,在三台电视机上收看,并可以随时快进和跳转。这件事当时思科和微软公 司 正 在 实 施 ( 它 们 的 IP-TV 计 划 ） , 但 是 最 后 实 现 这 一 目 标 的 是奈 飞（Netflix)公司。除了下载视频,随着家庭监控系统的普及,还有大量的监控视频需要上传。今天在美国市场上出售的家用联网监控设备标配是3—8个高清摄像头,对上行网速的要求也比过去高了很多。

从1965年到2019年,摩尔定律历经了半个多世纪的时光。在未来的20年里,工程师们考虑的将是在单位能耗的基础上争取让处理器的性能和容量翻番,而不是简单地追求每一颗芯片本身性能的翻番。英伟达和Google的人工智能芯片就是很好的例子,它们在机器学习等领域可以将单位能耗的计算能力提高近千倍。与50年前不同的是，今天各种处理器无所不在,它们消耗了大量的能源,而在50年前，半导体芯片耗能总量在全球能源消耗中的占比非常低。因此,在未来我们依然能看到摩尔定律给我们带来的惊喜。

当然,任何事情都有两面。摩尔定律的存在,让现有的IT公司必须有办法消除摩尔定律带来的不利因素,即每18个月价格降一半。