距离首次提出“韬（τ）定律”仅一个多月，韬定律华为董事、华为何庭半导体业务部总裁何庭波进一步细化了以时间常数τ为核心的波发布V版论后摩尔时代全新缩放理论体系。

7月3日，文补中国科学院科技论文预发布平台ChinaXiv最新公示了何庭波发布的齐工清晰《面向多层级电子系统的时间缩微理论》（业内通称“韬定律”）V2版本。相较于5月25日发布的程实V1版本，新版论文在原有理论框架基础上，现路大幅补充了工程落地细节、径麒进步实测量化数据以及明确的麟昇路线产品演进路线。

工程落地核心：Logic Folding与“齿比”概念

在工程实践层面，演进V2版本重点引入了Logic Folding（逻辑折叠）技术中的韬定律Gear Ratio（齿比）概念。该概念定义为混合键合（Hybrid Bonding）连接间距与芯片顶层金属布线间距之间的华为何庭比例关系。

• 关键突破：当齿比接近1时，波发布V版论不同有源层之间的文补连接可实现“单元级连续优化”。
• 核心价值：这是齐工清晰逻辑折叠突破传统3D堆叠局限、实现性能跃升的核心工程基础。

芯片演进路线图：麒麟与昇腾的未来规划

V2版论文新增了多代芯片的量产实测数据表，直观展示了麒麟2026、2027、2028和2029等新一代处理器的关键信息（主频、架构及研发状态）。

1. 麒麟系列（手机SoC）

• 研发进度：麒麟2026和麒麟2027已完成流片（进入验证阶段，尚未正式量产）；麒麟2028和2029处于流片前阶段。
• 架构变革：未来四代麒麟SoC均将采用逻辑折叠架构。
• 性能目标：麒麟CPU性能核心计划于2029年前突破4GHz主频。
• 架构对比：
• 2023-2025年：采用传统平面架构，CPU主频年增幅仅0.05GHz-0.1GHz。
• 2026年起：全面转向逻辑折叠架构，主频预计提升至3.1GHz，2029年达4GHz。
• 工艺策略：论文未披露具体工艺节点，旨在证明不依赖先进光刻工艺持续演进，仅通过逻辑架构创新即可重建性能增长。

2. 昇腾系列（AI芯片）

• 短期路线（2025-2029）：昇腾910C、950及后续昇腾990主要采用Chiplet（芯粒）、2.5D封装和混合键合等成熟技术路线。
• 长期路线（2030年后）：逻辑折叠技术将首次引入AI加速器，并逐步发展至3D Folding架构。
• 终极目标：预计至2035年，AI硬件整体集成度有望较2026年提升100倍以上。

V2版论文核心增量：从理论到“设计说明书”

如果说V1版本回答了“为什么摩尔定律之后需要新的缩放理论”，那么V2版本则聚焦于“新的缩放理论应如何在未来落地”。

1. 理论背景：从“几何缩微”到“时间缩微”

过去半个世纪，摩尔定律依赖“几何缩微”推动行业发展，但如今单纯尺寸缩小带来的红利枯竭，先进制程单颗设计成本突破十亿美元。
* 韬（τ）定律核心：芯片竞赛不再仅看“做得多小”，而是看信号“跑得多快”。
* 优化目标：将时间本身作为核心衡量指标。晶体管、电路、芯片、系统各层级均可定义专属特征时间常数τ，未来优化的核心目标是全局τ的缩减。

2. 工程可行性验证

V2版本更像一本“设计说明书”，增加了逻辑折叠、混合键合、统一总线、Hi-ONE光互连等关键技术的路示意图、工程参数和约束条件，证明其具备量产可行性。

• 实测数据对比（麒麟2026 vs 麒麟9030 Pro）：
• 集成密度：晶体管有效集成密度由155 MTr/mm²提升至238 MTr/mm²。
• 布线长度：关键路径布线长度缩短约30%。

• 功耗表现：工作电压从1.1V降至0.9V，实现41%的功耗下降和5.6%的功率密度下降。

• 当前局限与未来演进：

• 目前量产的麒麟2026属于保守版逻辑折叠方案：混合键合间距为1.5微米，TSV仅下移至顶层金属下一层，逻辑折叠仅应用于部分关键路径。
• 未来十年规划：架构将逐步演进至三层、四层乃至更多有源层结构，TSV下移至M6金属层以下，释放超过30%的高层布线资源。

从“提升算力”到“缩短数据搬运”

V2论文的另一大亮点，是完整阐述了τ定律如何从单颗芯片扩展至整个AI计算系统。随着AI集群规模扩大，瓶颈已从单芯片算力转向数据传输效率。

1. 核心观点

何庭波指出，当前AI的能耗和成本主要由数据决定，而非计算本身：
* 超过80%的系统能耗来自数据搬运。
* 超过70%的系统成本用于数据存储。
* 结论：缩短数据在芯片、机柜及封装内部的传输时间，其重要性等同于缩短计算时间。

2. 技术协同路径

V2论文通过示意图明确了三项技术在系统中的分工与协同：

总结

V2版论文不仅提供了理论支撑，更通过详实的工程参数、实测数据和清晰的路线图，展示了华为在后摩尔时代的技术路径。通过逻辑折叠、3D Folding、统一总线和光互连技术的协同演进，华为旨在突破传统工艺限制，实现AI硬件集成度的指数级提升。

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