如何理解摩尔定律？

从我们第一次接触到“指数型”的概念至今已近十年了。在这十年间，我们已经读到《指数型组织》、《指数型增长》、《指数型思维》一系列相关论著。现在，又有以“指数型技术”为主题的《 指数型技术重塑世界 》。技术思想家阿奇姆·阿扎尔在这本书中告诉我们，世界正处于指数型发展之中，以摩尔定律为特征的芯片技术是典型的指数型技术，它驱动着计算、能源、生物和制造诸领域技术的飞速发展。而与此同时，加速回报定律和莱特定律同样也发挥作用。

摩尔定律依然有效

摩尔定律最早是英特尔创始人戈登·摩尔提出的一个假设：集成电路上可容纳的元器件数目，大约每个18~24个月会增加一倍，性能也将提升一倍。之后，摩尔定律成为描述数字技术的指数型增长最著名的理论。在过去的半个多世纪，计算机以不可阻挡的速度发展，催生了数不清的技术、经济和社会变革。指数型增长就是任何以常数比例的增长。指数型增长是一种极为重要的商业现象，其特点是增长率随着时间的推移呈指数级增长。这种增长方式能够导致业务规模在短时间内迅速扩大，从而带来巨大的商业价值。

指数型技术开始真正改变一切的转折点出现在21世纪的第二个10年。2010年，智能手机销量达到3亿部；到2015年，智能手机的年销售量达到15亿部。2011年，世界上最大市值第一次旁落，不再属于石油公司。苹果公司在几周内击败了埃克森美孚。2016年初，苹果、腾讯、谷歌、微软、亚马逊和领书这6家依靠呈指数型发展的数字技术建立起来的公式，跻身全球10大公司行列。

指数型技术是一种可以按照基本固定的成本改进的技术，在几十年里以每年超过10%的速度改进。每年10%的起点很重要。如果一项技术在价格和性能上的改进率达到10%，那么在同样的价格下，它的性能每10年就会提高2.5倍以上，或者反过来，在同样的性能水平下，成本将下降60%以上。对一项指数型技术来说，这种变化应该持续几十年，而不是昙花一现。事实上，有一些技术每年能够实现20%~50%的有效进步。计算机芯片技术就是最好的案例。在过去50年里，芯片技术每年大约有50%的进步。

颠覆性创新的研究者贺拉斯·德迪欧认为，大多数技术的传播中遵循“逻辑曲线”或 S 型曲线。一开始，一项技术的普及是缓慢的。到了某一时刻，产品到达一个拐点，它的传播速度迅速增加。随之而来的就是快速扩张，直到某一阶段，技术的发展势头逐渐消失，曾经接近垂直的上升曲线现在成了水平的。与纯粹的指数曲线不同，S 型曲线有一个极限：随着市场到达饱和，这种需求会逐渐减少。比如，没有计算机的家庭会越来越少。

指数型技术在 S 方向加速度是惊人的。几十年间，市场达到饱和的过程一直在加速。技术，特别是数字技术的传播速度，比以往任何时候都要快，这个过程越来越快。摩尔定律时代的生活是由技术的指数型传播来定义的。以短视频社交平台 TikTok 为例，它从鲜为人知的服务提供商发展成为全球累计下载次数最多的应用软件，只用了几个月。随之而来的是空前的销售额增长。TikTok的母公司字节跳动在报告中称，2018年销售额为70亿美元，两年后其收入增长了5倍多。

这就是摩尔定律真正惠及后世的地方。硬件性能不断增加，而价格却不断下降，有力地保障了数字技术的发展。芯片的算力多年来都是按照每年50%或更高的速度递增，符合指数型增长的特点，而对应的成本却微不足道。这种成本上的超级通货紧缩创造了更大的可能性，使新产品反过来可以更快地传播，从而使整个过程持续加速。

加速回报定律同样有效

阿扎尔相信，摩尔定律是一个社会事实而不是一个物理定律：半导体行业一直在拼命遵守该定律，使其成立。一些经济学家估计，从1971年到2018年，为了使摩尔定律成立，相关研究的数量增加了18倍，半导体晶圆厂的建设成本以每年约3%的速度增长，最近的建设成本为150亿美元或更多。尽管该行业付出了巨大努力，但到了21世纪的第二个10年结束时，每个芯片上晶体管数量的增长速度开始放缓。但这并不意味着算力的增长将会减速，计算革命并没有放缓的迹象。

未来学家雷·库兹韦尔曾经提出了一种技术发展理论，试图解释其中的原因。根据他所谓的“加速回报定律”，技术往往会加速发展。这个过程在不断加速：每一代技术的回报都高于上一代，这些技术甚至会互相影响。库兹韦尔指出了技术的指数型发展实际上与单个发明所取得的进步无关，甚至与单个经济领域无关。事实上，技术发展之所以呈现指数形态，得益于数十种不同的技术之间协同发展和持续的相互作用。库兹韦尔认为摩尔定律是加速回报定律的更基本力量的一个示例。

不过，与德迪欧不同的是，在库兹韦尔看来，任何时候都有多种技术遵循 S 型曲线的发展模型。当一条 S 形曲线达到它的高点时，另一条曲线就会出现。当第一条曲线开始变平时，更新一点的技术正好接近其加速发展的拐点，并开始呈爆炸性增长之势。而且，最重要的是，这些不同的技术相互助力，因此一个领域的创新可能会促进另一个领域的发展。当一种技术达到其潜力的极限时，一种新的技术方式就会应运而生，以弥补当前技术的不足。其结果是，哪怕当下的技术发展持续放缓，在整个社会范围内，技术进步的步伐仍在加快。

自古以来，人类就在思考构建人工智能的可能性。人工智能领域经典教材的作者斯图尔特·罗素很早就认为计算机是智能的。1955年，计算机科学家约翰·麦卡锡创造了“人工智能”一词后，研究人员就着手建造这样的智能机器。2009年，斯坦福大学李飞飞教授以其一己之力就推动了人工智能的大爆发。2012年，一群顶尖人工智能研究者开发了一种“深度卷积神经网络”，将深度学习应用于长期以来人工智能一直难以完成的图像分类任务。它根植于非凡的算力。深度学习的成功引发了人工智能的疯狂竞赛。其结果是，算力一直呈指数型增长，摆脱了摩尔定律的束缚。

在2019年10月的一项实验中，谷歌的一台原型量子计算机在200秒内完成了计算测试。如果用最新型经典超级计算机进行同样的测试，需要大约10000年才能完成。这台量子计算机原型的处理速度比经典超级计算机的处理速度快10亿倍以上。这说明到目前为止，库兹韦尔的观点是对的。当一种技术方式已经失去动力时，新的替代方法就会被开发出来，所以当我们接近一种方法的极限时，另一种方法就会取代它。

从这个意义上来说，计算技术是指数时代的先兆，是第一个显现这种显著变化的技术。它向我们展示了当技术加速发展、性能变得更好、价格变得更便宜，并随之创造了一个个完整的行业时会发生什么。然而，计算机并不是唯一的指数型技术。在许多行业，技术正在以越来越快的速度改进，而且引发了巨大社会变革，重塑了世界的格局。社会、经济和政治力量的共同作用又推动了这些技术的加速发展。

莱特定律更加准确

指数型变化在4项关键技术领域已经普遍存在，而这4项关键技术领域构成了全球经济的基石。它们就是计算领域、能源领域、生物领域和制造领域。这4个领域的技术具有特殊性。大多数技术的用途十分有限。只有用途广泛发明背后的技术才被称为“通用技术”，它们可能会取代其它技术，为各种替代性产品的出现创造机会，其他产品和服务只有在这些通用技术出现后才可能存在。通用技术之所以具有巨大的变革性，原因在于它的影响绝不局限于任何一个领域。20世纪初的一项通用技术的关键发明——汽车，它迫使城市环境发生改变，使得城市发生巨大变化。

如今，我们正在见证计算、能源、生物、制造这4个领域的多项突破性技术产生的影响。每个领域的新兴技术都可以通过各种各样的方式得到应用。不断增长的算力似乎有着无穷无尽的用途。基因工程可能用来培育微生物、为智能手机制造新的屏幕、帮助我们研制效果更好的药物。利用3D打印机，我们能够从精密汽车零件到人体器官等一切东西。随着创新技术的相互作用，它们改变了许多经济领域。智能手机已经取代了许多其它消费设备，包括随身听、计算器、日记、手表和街道地图。随着智能手机的兴起，相机的销量大幅下滑，人们的购物方式也发生了根本的变化。

这就是通用技术的力量，它们的影响不可阻挡地从一个地区扩展到另一个地区，改变了日常生活的方方面面。指数时代的通用技术才刚刚开始出现。我们已经见证了个人计算机、互联网和智能手机的崛起，尚未经历超级廉价的能源、生物工程、3D打印和其他许多尚不成熟以及尚处于萌芽阶段的技术可能给我们带来的影响。由此可见，摩尔定律是一个社会事实，是由行业决定的。到目前为止，它对技术变革的描述是恰当的，但至少它还不足以解释技术为什么会不断进步。

更好的方法是找到技术变革法则，那就是莱特定律。该定律由航空工程师西奥多·莱特提出。莱特分析了20世纪20年代和30年代飞机的制造成本，他注意到制造成本似乎按照某种模式在下降。制造的飞机越多，意味着工程师、机械师和设计师必须组装更多的机身，每一架飞机的成本也就越低。也就是，单位产量每增加一倍，成本就会以恒定的百分比下降。下降的确切程度取决于具体工程。当工程师完善整个过程时，这里的一个小创新和那里的一个小创新就会推动效率的快速提高。

莱特定律成立的关键是产品数量的增加。更大的需求会推动流程的改进，反过来又降低了成本，而降低成本又带来了更大的需求。莱特定律将进步与生产数量联系起来，认为每增加一倍的产量，产品的单位成本就会下降20%。如果产量每年两年翻一番，成本每两年就会下降20%。如果产量每年翻一番，成本每年就会下降20%。这样就意味着莱特定律比摩尔定律更有说服力。两者都描述了技术的成本呈指数型递减这一趋势，但有很多场景无法用摩尔定律解释，而莱特定律则可以解释。莱特定律已经成功预测了锂离子电池成本的下降。

不仅仅是电池价格，莱特定律也比摩尔定律更准确地描述了硅片价格的变化趋势。莱特定律之所以具有新的影响力，更大的原因在于经济规模。莱特定律描述了技术进步是如何以其自身的势头发展：我们制造的东西越多，市场需求就越大，所以需要制造更多产品。因此，从本质上讲，莱特定律推动我们进入呈指数型增长的未来。

回报率按比例递增的时代

传统企业依赖昨天的成功模式。这种策略的潜在假设是，明天可能会有一点变化，但变化不会太明显。这种线性思维背后的假设是，变化的发生是以几十年而不是几个月为单位的，这种假设在过去可能行得通，但现在行不通了。而像亚马逊这样的指数型组织则洞察了指数时代的本质，那就是“变革的步伐正在加快；能够驾驭新时代技术的公司将腾飞，而那些跟不上步伐的公司则会以惊人的速度被摧毁。”这两者之间的分歧就是所谓的“指数鸿沟”。

能够理解算力的这种通货紧缩并为之做好计划的组织，在指数时代就会占据有利位置。亚马逊很早就意识到了这一趋势，并因此成为历史上最有价值的公司之一。优步、阿里巴巴、TikTok，许多新兴的数字巨头都走上类似的道路。紧随其后的是那些了解如何将流程应用于其他领域的公司。特斯拉的决策者知道，电动汽车价格的下降趋势可能是一条指数曲线，因此发起了电动汽车革命。

那些未能适应技术的指数型变革的公司，比如很多报纸出版公司，存活下来的可能性很小。柯达很早就开发了一系列数码相机，事实上，它是第一批进入市场的。该公司甚至意识到了互联网的力量，并于2001年收购了一家照片分享网站。胶片相机市场在20世纪90年代末达到繁荣的顶峰。在科技的推动下，世界向前发展了，但柯达并没有向前发展。结果是，这家公司陷入了困境，最终在2012年宣布破产。

更具技术思维的组织也会出现反应迟钝的情况。微软是历史上最引人注目、最具活力的公司之一，但它也曾被变革的步伐打得措手不及。20世纪90年代中期，微软才后知后觉地发现互联网是一个技术颠覆者。在接下来的数十年里，微软在互联网领域始终是一个实力较弱的参与者。2007年，面对 iPhone 的发布，微软又一次错失良机。直到萨蒂亚·纳德拉成功地利用21世纪第一个10年的又一次技术转变——企业云计算服务的兴起，微软才重新成为全球最具价值和创新力的公司之一。

在传统企业里，随着公司规模的扩大，它们往往变得复杂而难以为继。对已经稳固的大公司来说，扩大规模的成本越来越高。由于规模决定了其优势和劣势，竞争对手或许能够撼动市场领跑者的优势地位。在一个又一个行业中，人们可以感受到规模增长带来的阻碍。这导致了边际收益递减的现象：公司投资的每一美元带来的收益呈递减趋势。公司通常会获得一定的市场份额，但不能太高，40%的市场份额已经差不多了。在制药行业，顶尖公司可能占有40%的市场份额。在食品杂货领域，乐购2019年的市场份额为25%。2020年，在英国没有一家制造商的市场份额超过12%。在电视行业，三星以18%的市场份额引领全球市场。即使是可口可乐，也仅仅占据市场40%的份额。

而在指数时代，谷歌在美国搜索市场占有率为80%。在英国为85%，在巴西为90%。在智能手机市场，全球有80%的手机安装了安卓系统，剩下的绝大多数手机都安装了苹果的iOS系统。在美国，超过85%的青少年拥有一部iPhone手机。在网络广告方面，脸书和谷歌这两家公司的广告支出占全球总广告支出的90%以上。在出租车行业，优步在2020年占据了美国共享出行市场71%的份额。

指数型技术似乎给企业注入一种力量，使它们能够对抗阻碍前几代企业发展的“地心引力”。经济学家称这种新型公司为“超级明星公司”。超级明星公司的迅速崛起，似乎没有受到阻碍传统公司发展的力量的影响。它们主导了已经存在的市场，并开创了以前不存在的市场，而且变得越来越庞大，统治着一个又一个的市场。

2015年，世界前50强公司的销售额占世界500强公司的销售额近50%，而在1975年这一比例仅约为42%。大约10%的全球上市公司创造的利润占据全部上市公司利润的80%。换句话说，一个行业越是数据化，越依赖摩尔定律的逻辑，也就越容易出现超级明星公司。这就是典型的“赢家通吃”，最好的公司和最差的公司之间的差距比以往任何时候都要大。

激发超级明星公司崛起的驱动力量有三：网络效应、平台商业模式和无形资产。其中网络效应至关重要，一旦一家公司赢得了客户，它就会呈现指数型增长，将所有竞争对手甩在身后。指数时代的超级明星公司的出现从根本上改变了全球经济逻辑。世界上最有价值的公司——苹果、谷歌、微软、英伟达、脸书、腾讯、阿里巴巴和亚马逊等都是指数时代的公司。这些公司打破了规模收益递减这一基本商业法则，学会了摆脱曾经限制公司规模的“万有引力定律”的束缚。对超级明星公司来说，它们的投资回报随着公司的壮大而增长。于是，我们首次进入了回报率按比例递增的时代。不断增长的规模回报不仅重塑了商业，重塑了文化，也在更大范围内重塑了社会。

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