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现在的芯片基本上都是在10纳米左右的制程，随着生活需求的不断提高，人类在未来有没有可能制造比纳米单位还要小的芯片？又或者采用其他技术？
 我有靠谱回答 4个回答欢迎在点击右上角关注：「太平洋电脑网」，不定时放送福利哦！ 去年，台积电董事长张忠谋应交大EMBA之邀，发布演说的时候表示：2017年，台积电制程已演进至10nm，2018年要量产7nm，5nm则将依序接后。3nm的发展时间基本上已经有一定的计划了；更加可怕的是他表示2nm，强调再往2nm以下，难度相当高。还要再过几年才能确定是否有2nm以下的可能。张忠谋是台积电董事长，也是全球半导体行业顶级的大佬之一，他说话是很有分量的。 在我看来，如果低于2nm，或者是发现到1nm的话，很可能到了极限了。很可能大家不再需求更加低的nm等级了，而是找另外的材料。但是目前来说，还没有比硅更好的、更加适应量产和使用的材料来做半导体。 如果低于2nm，那就是行业要有革命性的发明和理论改进，这才可能做到更精细了。 目前的芯片精度是14nm，而7nm是物理的极限。而所谓的XX nm其实指的是， CPU的上形成的互补氧化物金属半导体场效应晶体管栅极的宽度，也被称为栅长。 栅长越短，可以在相同尺寸的硅片上集成的晶体管也就越多，如果将栅长从130nm减小到90nm时，晶体管所占面积就会减小到原来的一半，芯片的相对功耗也就越低，成本也就越低。 为什么说7nm是物理的极限呢？这里要引入一个漏电问题也叫隧穿效应。 当电子移动的距离缩短时，容易导致晶体管内部电子自发通过晶体管通道的硅底板进行的从负极流向正极的运动，这就是漏电。 而漏电就会给芯片增加额外的功耗，反而增加了成本，这就适得其反了。目前的Inter、IBM等公司通过在制造工艺中融合高介电薄膜和金属门等办法解决漏电问题。但是这样的工艺只适合栅长大于7nm的时候，当栅长小于7nm的时候就没办法解决了。 所以当工艺制程突破物理极限之后，再想寻求新的制造技术就不能单纯的从减小栅长上做文章了，毕竟已经小到了7nm，再加入各种其他辅助装置减少漏电问题也会得不偿失。在这样的情况下，只能从材料上入手，通过改变材料从而改变特性，进而再有所突破。 目前，美国最新的实验室中，已经着手研制碳纳米管和石墨烯等纳米材料的芯片技术，对外宣传的目标是研制1nm晶体管，如果真的有一天1nm的芯片被制造出来，那将又会是电子产品的一场新的革命。 以前的观点普遍认为7nm是硅材料芯片的物理极限，摩尔定律终于是触碰到了天花板。不过这两年7纳米都已经投入生产了，5纳米工艺也在半导体工厂准备中。计划可以在2020年面世。 硅材料芯片的物理极限是5纳米，如果超过5纳米这个界限就会发生“量子隧穿效应”的量子力学现象发生，一系列过程后最终让电子失控导致晶体管无法关闭。晶体管无法关闭对芯片来说是什么概念？ 至于再高级的芯片制造工艺则是美国的劳伦斯伯克利国家实验室宣布采用碳纳米管复合材料可以将芯片制造工艺缩紧到1nm，这是打破了芯片5纳米物理极限？ 打破芯片物理极限的1纳米工艺是两种新采用的材料运用让其变成有效事实。这两种材料是二硫化钼和碳纳米管。 1纳米工艺主要半导体材料从硅变成了二硫化钼。不同于硅，流过二硫化钼的电子变重，在门电路长度在1纳米时也能对晶体管内的电流进行控制。 另一方面因为采用二硫化钼做为半导体材料，但光刻技术还跟不上相应水平，所以实验室团队采用空心圆柱管直径只有1纳米的碳纳米管。这种碳纳米管和二硫化钼制成的栅极正好可以有效控制电子，避免“量子隧穿效应”发生。 目前1纳米工艺还在实验室理论验证的过程中。真要到1纳米大规模实际应用后转到更小的制造工艺埃米上，估计我家娃都大学毕业了。嗯，今年我家娃上小学一年级。 在科学家那大容量脑洞中，还存在着另一种用于实现计算的芯片来代替硅芯片，这种芯片就是量子芯片，实现的计算方式正是量子计算。 量子计算是基于量子力学的规律进行调控量子信息单元计算的计算模式。由于量子力学具有叠加特性，科学家普遍认为量子计算要快于传统计算机。 事实上量子计算概念从上世纪80年代初期提出至今，世界各地的政府、科研机构对量子计算机的研究已经取得了很大的进展。也出现了使用量子特性技术的科技，比如我国用于量子科学实验的卫星---墨子号。
科学家的脑洞自然不止于量子计算技术，现今科技界还存在一种另辟奇径的计算方式，AI计算。 目前科技打造的AI芯片仅仅是进行一些辅助工作的超弱人工智能芯片。按照AI等级划分来看，AI芯片还得历经弱再到强的过程。在AI芯片发展到一定程度的时候完全可以做到妹仔大过主人婆来替代传统计算。具有强逻辑性和强分析性的高级AI芯片，其计算能力无需质疑也无可取代。 和原始人使用工具推动社会进化一样。或许，当今人类未来科技的发展也离不开AI计算。 量子计算是下一个尺度的可能发展方向，另外对现有计算机原理的革新，新计算理论的开辟也是一个方向。比如量子计算机，光计算机，生物计算机，都已经是新的体系了，并行快速，智能这就是将来的发展方向！但是那个最先技术突破，获得实际应用还不知道。 |
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