在我们心中最美好的期待里，进步应该是无限的，就像是我们过去十几年经历的硬件迭代一样。每年看到新的硬件，都期待着惊人的两位数性能提升，工艺制程和设计进步，在摩尔定律的约束下，就应该保持价格不变的情况下带来性能蹭蹭往上涨的结果。

但好像，突然的，最近几年越发明显地感觉到好像越来越难了。我们发现，就像是当年做晶体管的人，发现晶体管无限做大需要无限空间，承载无限发热一样。当时的我们无法应对无限的发热，迎来了接下来十多年硬件发展停滞。这种技术发展的停滞，像极了「三体」小说中描述的外星人用质子将我们的科技锁死。

半导体的发展拯救了历史进程，解开了当时的质子锁死。但如今的我们，想要把半导体晶体管越做越小，也越来越难了，我们无限逼近那个说得越来越小的工艺极限，每次的超额努力，带来的边际回报越来越小。

是不是，我们的技术又被质子锁死了呢，如何自救？

以 A17 Pro 为例，我们在接近硬件技术的天花板

期待 3nm 工艺的处理器很久了，看到 iPhone 15 Pro 中搭载的 A17 Pro 芯片，CPU 提升相对有限，我的第一反应是困惑。人类最先进的工艺制程，本来应该代表着优秀的能耗比，以及巨大的性能提升，可是好像并没有如预期的飞跃。到底是哪里出问题了？

仔细观察，它的频率已经跑在了惊人 3.77GHz，带来的整机峰值发热已经达到了历史最高的 48 度。其实 Apple 在这颗芯片在 CPU 层面，已经尽了最大的努力的堆料并且提升上限。

让我感觉唏嘘的，并不是 A17 Pro 不够强，而是即便它已经非常努力，我们见证的依旧是过去几年中较小的提升幅度。这一点，和其它硬件厂商面临的瓶颈类似，如今的我们我们客观上已经很难快速复刻 22 纳米过渡到 14 纳米，过渡到 7 纳米，再过渡到 5 纳米时后的飞跃式提升。

在我们如今无限逼近 2 纳米，1 纳米的时代，每一点点的工艺提升，带来的是巨大的成本提升，以及大幅度的良品率下降，这是客观现状。而先进制造面临的瓶颈，反映到不同的硬件产品，则是我们正在接近传统生产算力的瓶颈。

为什么我们需要算力？

也许你会说，算力根本不重要，我们早就算力过剩了。我个人感觉并非如此，恰恰相反，我们一直处在个人设备的算力稀缺中。以照相为例，4800 万像素的传感器肯定好，它能给我们带来更清晰的细节，更丰富的后期裁切创作空间。

可问题是，面对这样的像素怪兽，一张照片的分辨率是 6048 x 8064，也就是 48771072 个像素信息需要被处理。只是单纯加载一张这样的照片，就需要至少 0.5 秒的时间，更不用说去继续处理它，所需要的额外算力，以及放在视频中处理每一帧的算力需求了。

把同样的问题，移动到当今时代的游戏上来说，也是如此。最理想的情况下，我们希望享受游戏画面，游戏每一帧画面都被清晰渲染，每一光线都是实时渲染的，而不是预烘培固定不变。但问题是算力根本不够，如果在 4K 的情况下，在当今世界上最好的游戏显卡 GTX4090 上跑三 A 大作，如果打开高清的光线追踪，帧数只能跑到残酷的 20 FPS。

如果说游戏中，世界上最先进的游戏显卡，在最高画质的表现只有 20 FPS，那么再想想看我们在努力发展的 AR 呢？为了解决晕动症的问题，在 3D 头显中必须保证非常高的刷新率，比如每秒 90 帧。同时又因为虚拟现实设备，镜片距离人的眼睛非常近，一定要分辨率足够高才看不到像素点，单眼就需要 4K。

如此，在虚拟现实头显中，我们理想情况下需要能够驱动至少 2 枚 4K 90Hz 刷新率的屏幕。至此，本不富裕的算力就变的愈加雪上加霜。我们现在面临着十分深刻，且将在未来很长一段时间持续的算力紧缺的情况。

这种感觉，描述起来很奇怪。我们在历史上技术最先进的时候，人类能走到这一步，实在是非常值得骄傲自豪。与此同时，我们又处在往前张望，硬件算力提升速度远远跟不上需求的提升，且前进的道路质子锁死的痕迹越来越重。

AI 是一颗救命稻草

在自然语言中，我们也不断地体会着 AI 大语言模型所带来的前所未有的创造方式的转变。不仅在自然语言方面，计算机图形领域 AI 应用的深度和广度越发深刻。

一张 3D 模型的渲染图是如何诞生的呢？传统方式中，我们精通物理规则，精通光学反馈，精通计算机图形理论，精通算法。然后把这一切的知识转化成规则教给计算机，计算机按照我们的指点一步一步绘制出一幅 3D 渲染图。想得到一张还看得过去的渲染图，一般需要好几分钟。想要指望靠传统硬件算力提升带来质的飞跃，难于上青天。

在硬件性能有增长瓶颈的前提下，AI 给我们带来了一个全新的解题思路。它跳脱于规则，人类在 AI 的探索路上，逐渐从单点突破解决某个小问题，进化到了一进一出，消除中间环节直接给出答案。

比如早先的时候，我们想实时渲染出一张带光线追踪的图片，需要先光追，再允许提升分辨率的 AI 模型，再跑降噪模型等等。后来人们发现，也许整体思路用一个 AI 模型就完全搞定了，一进一出效果还更好。

写在文末

用了几天的 A17 Pro 芯片，最大的感触是得益于 AI 算力的翻倍，全新基于大模型的 iOS 17 输入法变得无比流畅顺滑。心光 App 中的 AI 也从中受益颇多，变得更加聪明善解人意。

最近十多年技术飞速发展，另一面是传统 CPU 硬件的技术层面，摩尔定律已然失效，后继增长非常堪忧。我们未来很多年，都可能很难见到硬件技术大跃进式的突破了。

但与此同时，AI 好像又成了新时代的法宝，这一停顿，一增长的时代，放在几年前根本不敢想。今天，我们可以做到游戏画面的每 8 帧里，其中 7 帧都是 AI 生成的，只有 1 帧是真实硬件渲染的，曲线用 AI 将原本算力限制不可接受的帧数问题解决。

未来很多年，AI 对不同工作流的颠覆会越来越深刻，促使我们以新的眼光去看待问题。人类目前的硬件进步速度，想要追上发展需求，已经非常捉襟见肘。芯片本身越来越服务 AI，或许才是当下的救命稻草。没有这些新技术，单靠硬件层面的提升确实很绝望，仿佛已经在病房的 ICU 里待着了。

AI 时代，让我们在有限的硬件算力下，还能创造奇迹。有希望，真好。