导语
华为在近期提出了半导体发展的新思路——“滔定律”，以应对摩尔定律放缓与外部技术限制的双重挑战。这一定律强调通过系统级架构、先进封装和芯片互联来提升整体算力，而非单纯追求晶体管尺寸的缩小。本期华夏基金DeepTalk播客邀请了《芯片简史》作者汪波与东方财富证券首席策略官陈果，从技术、产业与投资三重维度，深度解读滔定律对中国半导体产业的长远影响，并探讨在AI浪潮下科技投资的应对之策。
从摩尔定律到滔定律：中国芯片的系统级突围
本期播客围绕华为提出的“滔定律”展开讨论。嘉宾汪波与陈果从技术演进、产业链重构、AI算力需求、中美AI路径差异及科技投资策略等角度，深入探讨了中国半导体产业如何在传统摩尔定律放缓的背景下，通过系统级创新寻求突围，并分析了其对投资市场的启示。
大纲与深读 11 章
展开「深读」看每一段讨论的问题与论据。
01
开场与滔定律科普
- 主持人高翔介绍节目及嘉宾汪波、陈国
- 汪波解释滔定律是应对摩尔定律放缓和制裁的新思路
- 强调滔定律通过缩短时间延迟提升算力，而非缩小晶体管尺寸
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讨论的问题：如何理解华为提出的滔定律及其背景？
论据 / 案例：摩尔定律已至2纳米瓶颈；华为受制裁无法采用最先进制程；滔定律从第一性原理出发，直接缩短时间延迟。
02
技术演进与商业定律
02:00- 摩尔定律和滔定律本质是商业定律而非科学定律
- 技术发展从早期技术驱动转向应用需求驱动
- 历史案例：摩尔定律早期也被质疑，后通过产业共识实现
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讨论的问题：从摩尔定律发展历程中能学到什么规律来理解滔定律？
论据 / 案例：摩尔定律早期说服客户，后由手机、AI等应用驱动；滔定律需凝聚产业与学术界共识。
03
科技投资的三维度框架
04:00- 科技投资需综合考虑科学理论、工程技术、商业模式
- 技术成功转化为上市公司需产学研打通
- 投资者需区分理论成立、工程实现与商业跑通
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讨论的问题：科技投资中技术演进与公司盈利、投资回报如何关联？
论据 / 案例：马斯克集科学家、工程师、企业家于一身；全球市值前列多为科技公司；华为验证滔定律后需推动产业应用。
04
半导体产业链解析
08:00- 产业链包括设计（EDA）、制造（设备、晶圆厂）、材料等环节
- 滔定律将改变芯片设计范式：从最小尺寸转向时间延迟指标
- 制造端可不依赖最先进光刻机实现同等性能
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讨论的问题：半导体产业链各环节如何应对滔定律指引的方向？
论据 / 案例：EDA软件全球三大巨头垄断，中国正发展；设计从五纳米转向时间延迟最大限制；系统级时间常数需协同优化。
05
华人基因与产业追赶
12:00- 全球半导体前十公司中华人领导多家（如英伟达、博通）
- 华人因聪明、刻苦在芯片领域具有竞争力
- 中国制造业升级经验可借鉴：先国产替代再全球化竞争
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讨论的问题：中国半导体产业如何从历史追赶经验中获取启示？
论据 / 案例：全球前十半导体公司六家美国企业中五家与华人相关；中微公司等华人回国创业；策略：先守基础款放量，再研发突破高端。
06
AI算力芯片的路线之争
18:00- AI浪潮拉动GPU需求，滔定律提供新路径
- ASIC芯片在推理阶段比通用GPU更高效
- 创新架构如Cerebras晶圆级芯片挑战传统设计
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讨论的问题：中国AI算力芯片的技术前景与非共识观点是什么？
论据 / 案例：谷歌TPU为专用ASIC芯片；Cerebras设计整晶圆芯片，提高互联速度；滔定律带动内存、光模块等共同进步。
07
中美AI路径差异
24:00- 美国AI走向精英路线：高成本、高耗能、强推理
- 中国AI走大众路线：低成本、广普及、重训练
- 大众路线可能更具性价比和商业空间
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讨论的问题：中美AI大模型竞争将如何展开？
论据 / 案例：美国Anthropic单季盈利但模式成本高；中国AI降价推广，免费版可用；长远看中国AI应用可能更普惠。
08
AI对半导体规模的拉动
32:00- AI大模型推动半导体市场规模从5000亿增至8000亿美元
- 预计今年全球半导体规模将超1.3万亿美元
- 增长主要来自AI算力需求，包括GPU、CPU、存储等
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讨论的问题：AI产业创新浪潮对半导体行业产生了哪些具体影响？
论据 / 案例：英伟达计划未来几年达万亿美元市值；AI需要大量CPU进行调度；内存、存储、电力组件需求激增。
09
AI应用落地节奏与挑战
40:00- AI应用落地慢于预期，需耐心等待工程技术成熟
- 成本是关键：上游成本高则下游盈利模式难跑通
- 未来终极形态可能是机器人，兼具脑力与体力劳动
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讨论的问题：AI应用为何在基础设施投入后迟迟未大规模爆发？
论据 / 案例：历史类比5G/6G：技术领先不一定立刻产生新商业模式；美国AI成本高，中国可探索多元盈利模式。
10
科技投资中的龙头变迁
48:00- 科技股投资最大魅力和挑战是变化，龙头可能颠覆
- 需警惕创新者窘境：大公司对变革可能抵触
- 投资应既投伟大公司也投伟大变化（Great Change）
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讨论的问题：如何在科技投资中把握时代变迁与龙头更替？
论据 / 案例：亚马逊多次转型保持前沿；雅虎等旧龙头掉队；科技股需主动管理，ETF可能错过新龙头。
11
芯片科普与投资入门
56:00- 芯片可类比人体：处理器（大脑）、存储（记忆）、传感器（感官）、功率芯片（肌肉）
- 投资者应学习芯片历史（如《芯片简史》）
- 芯片投资门槛高，可考虑主动管理基金
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讨论的问题：普通人如何开始学习和投资芯片相关领域？
论据 / 案例：推荐《芯片简史》《芯片战争》；主动基金比ETF更能适应龙头变迁；需评估自身风险偏好。
金句
- "摩尔定律并不是一个科学定律，它是一个商业定律。它是先提出来，然后产业界通过努力，最后实现了这样的一个目标。"
- "美国的AI正在走向精英路线，但中国的AI还在走大众路线。我认为中国的AI应用从长期来看更具性价比。"
- "我们不只是投资于伟大的公司，也要投资于伟大的变化。"
- "战略上我们肯定是有信心，但战术上我们也要做好更多的准备。我们需要一定的战略耐心。"
- "滔定律给我们指出一条新的路径，我们不需要拼两纳米的芯片，我们可以通过改良设计和整体优化来使数据中心的效率达到最优。"
原文链接
↗完整内容见原文：华夏基金官方账号 · 从摩尔定律到滔定律：中国芯片的系统级突围