Huawei попереджає про фізичну межу для чипів Nvidia — і пропонує альтернативу

Окремо науковець згадав Nvidia. Компанія нарощує продуктивність AI-прискорювачів за рахунок великих обчислювальних кристалів, значної кількості транзисторів і HBM. Ляо вважає, що саме такий підхід одним із перших зіткнеться з обмеженнями: постійно додавати обчислювальні ресурси та пам’ять неможливо .

Його оцінка закону Мура також нетипово жорстка. Ляо заявив, що економічна складова цього принципу — зниження вартості одного транзистора в міру переходу на нові технологічні норми — фактично перестала працювати ще на рівнях 16 і 7 нм. Надалі індустрія все ще може отримувати приріст продуктивності та енергоефективності, але ці покращення стають дедалі дорожчими й менш значними .

Що таке закон масштабування Tau

У травні 2026 року Huawei представила альтернативну концепцію, яку назвала законом масштабування Tau. На відміну від класичного підходу, де головним показником є розмір транзистора в нанометрах, Tau зосереджується на часі проходження сигналу — символі τ — через усю обчислювальну систему .

Простіше кажучи, Huawei хоче підвищувати ефективність не тільки завдяки більшій кількості транзисторів, а й завдяки скороченню відстані та часу, які потрібні даним для переміщення між логікою, пам’яттю та іншими компонентами.

Практичним втіленням цього підходу має стати архітектура LogicFolding. Вона передбачає щільніше, умовно тривимірне компонування логічних, аналогових схем і пам’яті — зокрема їхнє вертикальне «складання» в межах одного кристала .

Huawei стверджує, що LogicFolding може забезпечити на 53,5% вищу щільність транзисторів, використовуючи наявні технологічні норми літографії . Це важливо для компанії, оскільки вона не має вільного доступу до найсучасніших EUV-сканерів — обладнання ASML для екстремальної ультрафіолетової літографії — через американські експортні обмеження.

Компанія також заявила про ціль створити до 2031 року чипи «класу 1,4 нм». Йдеться не обов’язково про буквальний перехід на відповідний виробничий техпроцес, а про досягнення зіставної щільності та характеристик завдяки архітектурним рішенням .

Чому це важливо для Huawei

Для Huawei Tau і LogicFolding — не просто новий спосіб проєктування мікросхем. Це потенційний шлях зменшити залежність від інструментів і виробничих потужностей, доступ до яких компанії обмежили санкції США.

У класичній гонці Huawei складно безпосередньо конкурувати з Nvidia за характеристиками одного окремого прискорювача. Тому Ляо Хен робить акцент на продуктивності всієї системи: програмному стеку Huawei, зокрема CANN і MindSpore, оптимізації алгоритмів та об’єднанні великої кількості чипів у кластери .

Такий підхід означає перехід від змагання «чий чип швидший» до конкуренції на рівні всієї інфраструктури — від матеріалів і виробництва до програмного забезпечення, алгоритмів і готових застосунків.

Прорив чи обхідне рішення

Публічні заяви Huawei мають і технічний, і геополітичний вимір. Компанія демонструє, що санкції змушують її не наздоганяти лідерів на їхньому полі, а шукати іншу траєкторію розвитку. Для китайської напівпровідникової галузі це також важливий сигнал підтримки.

Водночас заявлені можливості LogicFolding ще потрібно підтвердити на практиці. Reuters зазначало, що концепція виглядає нестандартною, але залишається відкритим питання, чи зможе вона в реальних масштабах забезпечити продуктивність, енергоефективність і надійність, порівнянні з майбутніми рішеннями Nvidia .

Отже, попередження Ляо Хена не означає, що Nvidia вже втратила технологічну перевагу. Його головна теза інша: епоха, коли розвиток обчислень майже автоматично забезпечувало просте зменшення транзисторів, добігає кінця. Huawei хоче використати цей перехід, зробивши ставку на швидкість передавання даних, нове компонування та оптимізацію всієї системи.