Huawei ostrzega przed granicą rozwoju chipów Nvidii. Alternatywą ma być prawo skalowania Tau

Dlaczego w centrum uwagi znalazła się Nvidia?

Liao wskazał przede wszystkim na strategię Nvidii polegającą na budowie coraz większych układów obliczeniowych, łączeniu ich z pamięcią HBM i skalowaniu wydajności przez rozbudowę całego pakietu. Jego zdaniem podejście to może jako pierwsze odczuć skutki ograniczeń związanych z poborem energii, odprowadzaniem ciepła, opóźnieniami komunikacji i kosztami produkcji.

Nie oznacza to, że Huawei twierdzi, iż Nvidia natychmiast utraci przewagę. Przekaz Liao jest raczej ostrzeżeniem, że samo dokładanie tranzystorów i pamięci nie będzie w nieskończoność zapewniać proporcjonalnego wzrostu możliwości. „Rozszerzanie skali przez ciągłe dodawanie tranzystorów i pamięci o większej przepustowości staje się nie do utrzymania” — taki sens jego wypowiedzi opisują relacje z wywiadu .

Prawo Moore’a przestaje być przede wszystkim kwestią kosztów

Liao ocenił również, że ekonomiczny wymiar prawa Moore’a — czyli spadek kosztu przypadającego na pojedynczy tranzystor wraz z rozwojem procesu produkcyjnego — w dużej mierze przestał działać przy węzłach 16 nm i 7 nm. Dalszy postęp jest wciąż możliwy, ale dotyczy głównie wydajności oraz efektywności energetycznej, a i te korzyści mają stopniowo maleć .

To ważne rozróżnienie. Węzeł określany w nanometrach nie opisuje dziś w prosty sposób jednego, bezpośrednio mierzalnego wymiaru wszystkich tranzystorów. Jest przede wszystkim nazwą generacji procesu technologicznego. Mimo to nazwy takie jak 3 nm czy 2 nm nadal stały się symbolem wyścigu o coraz większą gęstość i sprawność układów.

Czym jest prawo skalowania Tau?

Huawei chce przesunąć punkt ciężkości z fizycznego zmniejszania tranzystorów na szybkość przepływu informacji. Zaprezentowane w maju 2026 roku prawo skalowania Tau ma mierzyć postęp za pomocą τ, czyli czasu potrzebnego na przejście sygnału przez kolejne elementy układu i większego systemu obliczeniowego .

W takim ujęciu najważniejsze pytanie nie brzmi wyłącznie: „Jak mały jest tranzystor?”, lecz także: „Jak szybko dane docierają tam, gdzie są potrzebne?”. Skrócenie drogi sygnału i ograniczenie przesyłania danych może poprawić rzeczywistą wydajność nawet wtedy, gdy producent nie korzysta z najnowszego dostępnego procesu litograficznego.

LogicFolding, czyli składanie logiki w pionie

Praktyczną realizacją tej koncepcji ma być LogicFolding. Huawei opisuje ją jako technikę układania obwodów logicznych, analogowych i pamięciowych w bardziej zwartej, częściowo trójwymiarowej strukturze — z wykorzystaniem pionowego rozmieszczenia elementów w obrębie układu .

Firma twierdzi, że dzięki temu można uzyskać o 53,5 proc. większą gęstość tranzystorów, pozostając przy istniejących, łatwiej dostępnych węzłach litograficznych . W praktyce byłaby to próba osiągnięcia efektu kojarzonego z bardziej zaawansowanym procesem produkcyjnym za pomocą architektury układu, a nie wyłącznie dalszego zmniejszania elementów.

Huawei zapowiedział również rozwój chipów „klasy 1,4 nm” do 2031 roku . Określenie „klasy” ma znaczenie: nie jest ono równoznaczne z deklaracją, że każdy fizyczny wymiar tranzystora będzie odpowiadał dokładnie 1,4 nm. To cel dotyczący poziomu możliwości i gęstości układu w ramach proponowanej metodologii.

Technologia jako odpowiedź na sankcje

Koncepcji Tau i LogicFolding nie da się oddzielić od konfliktu technologicznego między Stanami Zjednoczonymi a Chinami. Amerykańskie restrykcje ograniczyły Huawei dostęp do części zaawansowanych narzędzi, dostawców i najnowocześniejszych mocy produkcyjnych. Dotyczy to między innymi maszyn EUV firmy ASML oraz usług wiodących odlewni, takich jak TSMC .

W tym kontekście architektura, która ma poprawiać parametry bez przechodzenia na kolejne, najtrudniejsze do osiągnięcia węzły produkcyjne, jest dla Huawei nie tylko propozycją techniczną. To także sposób na zmniejszenie zależności od infrastruktury kontrolowanej przez zagranicznych dostawców.

Huawei przyznaje przy tym, że nie zamierza rywalizować z Nvidią wyłącznie wynikami pojedynczej karty lub pojedynczego procesora. Alternatywą ma być wydajność całego systemu: współpraca sprzętu z oprogramowaniem, narzędziami takimi jak CANN i MindSpore oraz siecią łączącą duże klastry obliczeniowe . Słabszy układ jednostkowy miałby w ten sposób nadrabiać część różnicy dzięki optymalizacji na poziomie całej platformy.

Przełom czy obejście problemu?

Największa niewiadoma dotyczy tego, czy LogicFolding zapewni w rzeczywistych zastosowaniach porównywalną wydajność, efektywność i niezawodność z układami kolejnych generacji Nvidii. Reuters i inne źródła podkreślają, że pomysł jest interesujący, ale pozostaje niezweryfikowany na dużą skalę .

Wyzwanie nie ogranicza się do samego upakowania większej liczby elementów. Konieczne będzie rozwiązanie problemów z ciepłem, produkcją, uzyskiem sprawnych układów, projektowaniem oprogramowania oraz komunikacją między komponentami. Dopiero testy kolejnych chipów Huawei pokażą, czy firma rzeczywiście zmniejszy dystans do liderów, czy też stworzy skuteczne, lecz węższe obejście ograniczeń narzuconych przez sankcje.

Szerszy wniosek z wypowiedzi Liao jest jednak jasny: według Huawei przyszłość wyścigu o moc obliczeniową nie będzie zależeć wyłącznie od liczby nanometrów. Rywalizacja ma obejmować cały łańcuch — od materiałów i produkcji, przez architekturę oraz oprogramowanie, po algorytmy i gotowe systemy .