Huawei ostrzega przed fizyczną granicą rozwoju chipów. Liao Heng wskazuje na problem Nvidii

Teza Huawei: dalsze skalowanie nie będzie trwać wiecznie

Liao Heng, Huawei Fellow i główny naukowiec firmy odpowiedzialny za półprzewodniki, przekonuje, że zachodni przemysł chipowy zbliża się do fizycznej granicy swojej dotychczasowej strategii. Chodzi o model znany od dekad: zmniejszać tranzystory, upakowywać ich coraz więcej w układzie, powiększać procesory i dodawać do nich więcej pamięci.

Jego zdaniem Nvidia, TSMC, Intel, Samsung i inni producenci nie będą mogli bez końca zwiększać wydajności wyłącznie przez miniaturyzację oraz rozbudowę układów. Huawei przedstawia własną drogę: poprawę szybkości działania całego systemu bez uzależnienia od najnowocześniejszych narzędzi litograficznych.

Dlaczego przykładem jest Nvidia?

Liao wskazał na ewolucję akceleratorów Nvidii do obliczeń AI. Układy te stają się coraz większe, a wokół procesorów montuje się rosnące ilości pamięci HBM, czyli High-Bandwidth Memory — pamięci o bardzo dużej przepustowości, potrzebnej do szybkiego dostarczania danych do jednostek obliczeniowych.

Taki kierunek pozwala zwiększać moc, ale jednocześnie potęguje problemy z powierzchnią układu i pakietu, poborem energii, odprowadzaniem ciepła, komunikacją między elementami oraz samą wykonalnością produkcji. W ocenie Liao dalsze dokładanie układów obliczeniowych i pamięci HBM musi w końcu napotkać sufit; po jego przekroczeniu — jak obrazowo ujął naukowiec — może dojść do „lawiny” problemów.

To jednak przede wszystkim teza Liao i Huawei, a nie potwierdzony konsensus całej branży. Niezależni eksperci różnią się w ocenach tego, na ile propozycja Huawei jest rzeczywistym przełomem, a na ile nowym sposobem opisu znanych metod projektowania układów.

Sankcje USA zmusiły Huawei do szukania innej ścieżki

Huawei została odcięta przez amerykańskie sankcje od kluczowych dostawców zaawansowanej produkcji chipów, w tym od najbardziej zaawansowanych systemów litograficznych firmy ASML. To znacząco utrudnia konkurowanie wyłącznie za pomocą kolejnych, coraz mniejszych procesów technologicznych.

Dlatego firma chce zmienić główny cel optymalizacji. Zamiast pytać przede wszystkim, jak zmniejszyć tranzystor, Huawei proponuje skupić się na tym, jak szybciej przesyłać sygnały i dane przez chip oraz pomiędzy elementami całego systemu.

Tau Scaling Law — skalowanie mierzone czasem

Tau (τ) Scaling Law to proponowane przez Huawei podejście, które ma być alternatywą dla klasycznego skalowania geometrycznego. W tradycyjnym ujęciu postęp mierzy się między innymi zmniejszaniem wymiarów tranzystorów i zwiększaniem ich gęstości.

W koncepcji Tau kluczowym parametrem staje się czas przesyłu sygnału oraz czas wykonania operacji w systemie. Skrócenie drogi, którą muszą pokonać dane, ma poprawiać wydajność, efektywność energetyczną i praktyczną gęstość obliczeń — nawet jeśli tranzystory nie są produkowane w najbardziej zaawansowanym procesie.

Czym jest LogicFolding?

LogicFolding to architektura chipów oparta na zasadach Tau Scaling Law. Jej celem jest uzyskanie większej efektywnej gęstości i wydajności dzięki projektowi architektury oraz organizacji połączeń, a nie tylko przez dalsze zmniejszanie wymiarów tranzystorów.

Huawei zapowiada, że pierwszymi układami smartfonowymi wykorzystującymi LogicFolding będą procesory Kirin planowane na późniejszą część 2026 roku. Ich premiera, a następnie analiza przeprowadzona przez firmy badawcze i specjalistów zajmujących się demontażem urządzeń, ma być pierwszym istotnym zewnętrznym sprawdzianem deklaracji Huawei. Źródła wskazują na ocenę jeszcze w tym roku, ale dokładny termin i zakres niezależnych testów nie są w pełni ustalone.

„18-piętrowa pagoda” kontra „pięciowarstwowy tort”

Liao opisał łańcuch wartości związany ze sztuczną inteligencją i mocą obliczeniową jako 18-piętrową pagodę. To szczegółowy model obejmujący cały proces — od surowców, chemikaliów i urządzeń produkcyjnych, przez technologie tranzystorowe, wytwarzanie wafli i zaawansowane pakowanie, aż po architekturę chipów, kompilatory, oprogramowanie, algorytmy, modele i aplikacje.

Model ten można porównać z popularną metaforą Jensena Huanga, prezesa Nvidii, który przedstawiał przemysł AI jako pięciowarstwowy tort: energię, chipy i infrastrukturę obliczeniową, centra danych w chmurze, modele AI oraz aplikacje.

Obie metafory opisują w gruncie rzeczy ten sam rodzaj zależności — wielowarstwowy ekosystem, w którym każda część wpływa na pozostałe. Pagoda Liao rozbija jednak szerokie kategorie Huanga na znacznie więcej konkretnych zależności przemysłowych i technicznych. Słabe ogniwo może ograniczać możliwości całego łańcucha, nawet jeśli pozostałe jego elementy są bardzo zaawansowane.

Dwa kompletne ekosystemy zamiast jednego globalnego łańcucha

Wnioskiem płynącym z wypowiedzi Liao jest przekonanie, że w warunkach rywalizacji strategicznej i kontroli eksportu Stany Zjednoczone oraz Chiny muszą rozwijać kompletne ekosystemy produkcji półprzewodników i dostaw, zamiast zakładać stały dostęp do jednego, zintegrowanego globalnego łańcucha.

Dostępne materiały wyraźnie wspierają tezę o dążeniu Huawei do większej integracji chińskiego łańcucha dostaw i budowy samowystarczalnych zdolności. Dostarczają jednak mniej bezpośrednich informacji o dokładnym sformułowaniu Liao dotyczącym dwóch całkowicie odrębnych, kompletnych ekosystemów.

Najważniejsze pytanie pozostaje praktyczne: czy Tau Scaling Law i LogicFolding rzeczywiście pozwolą Huawei zmniejszyć dystans do liderów bez dostępu do najbardziej zaawansowanej litografii. Odpowiedzi mają dostarczyć dopiero nowe układy Kirin oraz ich niezależna analiza.