不過，這是廖恒代表華為提出的判斷，並非已獲整個半導體業界確認的共識。外界專家對華為方案有幾大突破、實際影響會有多深，仍然存在分歧。

Nvidia 的「愈做愈大」為何會遇上難題？

過去幾十年，晶片性能提升大致沿着兩條路線同步進行：一方面縮小電晶體，讓同一面積可以容納更多元件；另一方面增加晶片面積，並以更先進封裝接駁更多記憶體和計算資源。

廖恒認為，Nvidia、TSMC、Intel、Samsung 等業界公司，不能無限期依靠這種「縮細再堆高」的方式提升性能。

Nvidia 的 AI 加速器正好展示了這個趨勢：處理器晶粒或整個封裝體積不斷增加，同時配搭更多 HBM，以提供 AI 模型所需的記憶體頻寬。但晶片和記憶體規模愈大，便愈容易受到幾項基本限制牽制：

• 面積限制：晶片和封裝不可能無止境擴大；
• 功耗及散熱：更多電晶體和記憶體會帶來更高耗電量及發熱；
• 互連瓶頸：晶片之間、晶片與記憶體之間傳送數據，會受到距離、延遲和訊號完整性影響；
• 製造難度：晶片愈大，製造、良率及封裝管理的挑戰亦會增加。

換句話說，問題不只是「可否再放多幾個電晶體」，而是整個系統能否在可接受的功耗、溫度、速度和生產良率下正常運作。

受制裁後，華為為何要另闢蹊徑？

美國制裁令華為無法自由取得全球部分關鍵先進晶片製造供應，包括 ASML 的尖端光刻設備。對華為而言，如果純粹以追逐最新製程節點作為主要競爭方式，難度自然大幅增加。

因此，華為提出將優化重點由「電晶體可以縮到幾細」轉向「訊號和數據可以幾快穿過晶片及整個計算系統」。這個思路不代表晶片尺寸或製程已經不重要，而是希望在不能完全依賴最先進光刻設備的情況下，透過設計、架構、封裝及系統協同，繼續提升整體性能。

Tau Scaling Law 是甚麼？

Tau Scaling Law 的核心符號是希臘字母 τ，代表時間概念。華為希望以訊號傳播延遲、數據傳輸時間及系統執行時間，作為推動半導體和電子系統進步的重要指標，取代只看電晶體幾何尺寸的單一路線。

簡單講，傳統「摩爾定律式」思路較着重把元件做得更細、在相同面積塞入更多電晶體；Tau Scaling Law 則更着重減少數據在晶片內部、不同組件之間，以及更大計算系統內流動所需的時間。

華為表示，這種方法可以壓縮訊號傳播延遲，並持續改善有效電晶體密度及電子系統性能。

LogicFolding 又是甚麼？

LogicFolding 是建基於 Tau Scaling Law 的晶片架構。它的目標不是只靠縮小電晶體尺寸，而是透過邏輯電路布局、架構及系統層面的設計，提升有效密度和運算效率。

華為表示，預計於 2026 年稍後推出的 Kirin 智能手機處理器，將會是首批採用 LogicFolding 的產品。新晶片推出後，再由業界研究機構及拆解公司分析其實際設計和性能，才可以較客觀地判斷這套方法能否縮窄華為與競爭對手之間的差距。

所以，Kirin 新晶片的上市不只是一次產品更新，亦可能是 Tau Scaling Law 首次接受外界實物檢驗的重要時刻。現階段華為的說法仍然主要屬於公司提出的技術主張，真正效果要視乎產品測試結果。

「18層寶塔」對比黃仁勳的「五層蛋糕」

廖恒亦以「18層寶塔」形容 AI 及計算產業鏈。他的模型由底層的礦產原料、電子化學品和製造設備開始，向上延伸至電晶體工藝、晶圓製造、封裝、晶片架構、編譯器及軟件，再到算法、AI 模型和最終應用。

這個框架與 Nvidia 行政總裁黃仁勳常用的「五層蛋糕」有相似之處。黃仁勳的五層大致包括：能源、晶片及計算基礎設施、雲端數據中心、AI 模型，以及應用程式。

兩者都在描述同一條由底至上的 AI 價值鏈，但切入角度不同：

• 五層蛋糕較概括，方便解釋 AI 產業由能源一路走到應用的主要結構；
• 18層寶塔則將每個大類再拆細，強調由原材料、設備、製造、封裝到軟件和模型，各個環節都有互相依賴關係。

廖恒的重點是，AI 算力並非單靠一粒最強晶片便可以建立。任何一層出現短板，都可能限制整條產業鏈的上限。

中美是否要建立兩套完整生態？

在出口管制和科技競爭持續之下，廖恒所提出的政策方向，是美國和中國都需要具備完整的半導體製造及供應能力，而不是假設未來仍可無條件依賴一條高度整合的全球供應鏈。

目前提供的資料較清楚支持華為整合中國半導體供應鏈、推動自主能力的方向；至於廖恒是否以完全相同措辭主張中美必須各自建立兩套完全分離、百分百自給自足的生態，證據就相對有限。因此，較準確的理解是：他強調在戰略競爭和出口限制下，各方都要降低對單一全球供應鏈的依賴，並補齊從材料、設備到晶片、軟件和應用的完整能力。

真正關鍵：華為能否把概念變成產品？

廖恒的說法，實際上包含兩個層次。第一，是對現有產業路線的預測：縮小電晶體、擴大處理器和增加 HBM，會愈來愈受物理及工程條件限制。第二，是華為自己的技術押注：在先進光刻設備受限之下，以更快的數據傳輸和更緊密的系統設計，尋找性能增長空間。

Tau Scaling Law 和 LogicFolding 是否真能成為傳統縮放路線以外的有效方案，最終仍要由 Kirin 晶片的實際產品表現、功耗、良率及後續業界拆解結果回答，而不是單靠新名詞或理論框架判定。

不過，這是廖恒代表華為提出的判斷，並非已獲整個半導體業界確認的共識。外界專家對華為方案有幾大突破、實際影響會有多深，仍然存在分歧。

Nvidia 的「愈做愈大」為何會遇上難題？

過去幾十年，晶片性能提升大致沿着兩條路線同步進行：一方面縮小電晶體，讓同一面積可以容納更多元件；另一方面增加晶片面積，並以更先進封裝接駁更多記憶體和計算資源。

廖恒認為，Nvidia、TSMC、Intel、Samsung 等業界公司，不能無限期依靠這種「縮細再堆高」的方式提升性能。

Nvidia 的 AI 加速器正好展示了這個趨勢：處理器晶粒或整個封裝體積不斷增加，同時配搭更多 HBM，以提供 AI 模型所需的記憶體頻寬。但晶片和記憶體規模愈大，便愈容易受到幾項基本限制牽制：

• 面積限制：晶片和封裝不可能無止境擴大；
• 功耗及散熱：更多電晶體和記憶體會帶來更高耗電量及發熱；
• 互連瓶頸：晶片之間、晶片與記憶體之間傳送數據，會受到距離、延遲和訊號完整性影響；
• 製造難度：晶片愈大，製造、良率及封裝管理的挑戰亦會增加。

換句話說，問題不只是「可否再放多幾個電晶體」，而是整個系統能否在可接受的功耗、溫度、速度和生產良率下正常運作。

受制裁後，華為為何要另闢蹊徑？

美國制裁令華為無法自由取得全球部分關鍵先進晶片製造供應，包括 ASML 的尖端光刻設備。對華為而言，如果純粹以追逐最新製程節點作為主要競爭方式，難度自然大幅增加。

因此，華為提出將優化重點由「電晶體可以縮到幾細」轉向「訊號和數據可以幾快穿過晶片及整個計算系統」。這個思路不代表晶片尺寸或製程已經不重要，而是希望在不能完全依賴最先進光刻設備的情況下，透過設計、架構、封裝及系統協同，繼續提升整體性能。

Tau Scaling Law 是甚麼？

Tau Scaling Law 的核心符號是希臘字母 τ，代表時間概念。華為希望以訊號傳播延遲、數據傳輸時間及系統執行時間，作為推動半導體和電子系統進步的重要指標，取代只看電晶體幾何尺寸的單一路線。

簡單講，傳統「摩爾定律式」思路較着重把元件做得更細、在相同面積塞入更多電晶體；Tau Scaling Law 則更着重減少數據在晶片內部、不同組件之間，以及更大計算系統內流動所需的時間。

華為表示，這種方法可以壓縮訊號傳播延遲，並持續改善有效電晶體密度及電子系統性能。

LogicFolding 又是甚麼？

LogicFolding 是建基於 Tau Scaling Law 的晶片架構。它的目標不是只靠縮小電晶體尺寸，而是透過邏輯電路布局、架構及系統層面的設計，提升有效密度和運算效率。

華為表示，預計於 2026 年稍後推出的 Kirin 智能手機處理器，將會是首批採用 LogicFolding 的產品。新晶片推出後，再由業界研究機構及拆解公司分析其實際設計和性能，才可以較客觀地判斷這套方法能否縮窄華為與競爭對手之間的差距。

所以，Kirin 新晶片的上市不只是一次產品更新，亦可能是 Tau Scaling Law 首次接受外界實物檢驗的重要時刻。現階段華為的說法仍然主要屬於公司提出的技術主張，真正效果要視乎產品測試結果。

「18層寶塔」對比黃仁勳的「五層蛋糕」

廖恒亦以「18層寶塔」形容 AI 及計算產業鏈。他的模型由底層的礦產原料、電子化學品和製造設備開始，向上延伸至電晶體工藝、晶圓製造、封裝、晶片架構、編譯器及軟件，再到算法、AI 模型和最終應用。

這個框架與 Nvidia 行政總裁黃仁勳常用的「五層蛋糕」有相似之處。黃仁勳的五層大致包括：能源、晶片及計算基礎設施、雲端數據中心、AI 模型，以及應用程式。

兩者都在描述同一條由底至上的 AI 價值鏈，但切入角度不同：

• 五層蛋糕較概括，方便解釋 AI 產業由能源一路走到應用的主要結構；
• 18層寶塔則將每個大類再拆細，強調由原材料、設備、製造、封裝到軟件和模型，各個環節都有互相依賴關係。

廖恒的重點是，AI 算力並非單靠一粒最強晶片便可以建立。任何一層出現短板，都可能限制整條產業鏈的上限。

中美是否要建立兩套完整生態？

在出口管制和科技競爭持續之下，廖恒所提出的政策方向，是美國和中國都需要具備完整的半導體製造及供應能力，而不是假設未來仍可無條件依賴一條高度整合的全球供應鏈。

目前提供的資料較清楚支持華為整合中國半導體供應鏈、推動自主能力的方向；至於廖恒是否以完全相同措辭主張中美必須各自建立兩套完全分離、百分百自給自足的生態，證據就相對有限。因此，較準確的理解是：他強調在戰略競爭和出口限制下，各方都要降低對單一全球供應鏈的依賴，並補齊從材料、設備到晶片、軟件和應用的完整能力。

真正關鍵：華為能否把概念變成產品？

廖恒的說法，實際上包含兩個層次。第一，是對現有產業路線的預測：縮小電晶體、擴大處理器和增加 HBM，會愈來愈受物理及工程條件限制。第二，是華為自己的技術押注：在先進光刻設備受限之下，以更快的數據傳輸和更緊密的系統設計，尋找性能增長空間。

Tau Scaling Law 和 LogicFolding 是否真能成為傳統縮放路線以外的有效方案，最終仍要由 Kirin 晶片的實際產品表現、功耗、良率及後續業界拆解結果回答，而不是單靠新名詞或理論框架判定。