引言 在第一篇，我们沿着物理学的“降维链”一路下探，从11维的M理论窥见了宇宙那套完美、光滑的顶层设计，那是一个由优雅方程统治的理想国。 在第二篇，我们逆流而上，看到了大自然这位“施工队长”是如何用分形几何这种“偷懒”的算法，在现实中堆砌出一个粗糙、破碎但效率奇高的“边角料”世界。 如果说第一篇是“理论蓝图”，第二篇是“自然实物”，那么这第三篇，将是我们——这些被困在三维时空里的“两脚兽”——吹响反击号角的宣言。 我反复问AI，为什么人类最顶尖智力的科学家，仍完全搞不懂宇宙真正的运转奥秘。答案是绝望的：低维生物不可能通过盲人摸象得到真正的宇宙源代码，如同家里的猫永远不会知道电灯为什么会亮。 第7层：逻辑奇点 - “0”与“1”的信息宇宙 物理学的宇宙诞生于一个能量奇点。而我们创造的新宇宙，诞生于一个逻辑奇点。 这个奇点的全部内容只有两个状态：“0”和“1”。 这不是0维的点，甚至不是任何物理存在。它是一种纯粹的、抽象的信息。这是我们反击之路的第一个维度，一个二进制的维度。在这里，没有空间，没有时间，只有“是”与“否”的绝对判决。 香农是这个维度的“爱因斯坦”。他用“熵”重新定义了信息。物理学的熵（热力学第二定律）是宇宙不可逆的宿命，是万物从有序走向混乱的哀歌。但信息熵恰恰相反，它是从混乱中提取“确定性”的度量。 我们利用这个维度，构建出了逻辑门、处理器，创造了一套与物理定律平行的、全新的宇宙法则。 我们基于这二进制的基石，构建了逻辑门、处理器，创造了一套与物理定律平行的、全新的宇宙法则。这套法则的核心不是F=ma，而是IF...THEN...ELSE。 在游戏里，我们只要按个按钮就能让主角反重力飞行。当我们把亿万行这样的代码交织在一起，我们就得到了一个拥有复杂规则的，完全人造的现实。这个现实的基石，不是夸克或弦，而是纯粹的逻辑。 第8层：杯中之脑 - 被编码的“人造时空”

物理学的降维打击链，是从宇宙最高维的理论一路退化。 它每退化一步，越接近人类的观察和对世界的理解。 但可悲的是，即使退化到最下面一层的经典理论，也有99%的人并不能真正懂。 这注定了大多数人是“愚蠢”的，那你是不是那1%呢？ ------------- 第1层：M(膜)理论  维度：11维 降维：膜是多条弦凝聚而成，把它卷成圈或压成线或用其它投影这一维的方法，它会退化成弦论。 第2层： 弦论 维度： 10维  降维： 10维=3D空间+1D时间+6D卡拉比–丘流形 (这个丘是丘成桐) 实数6D其实是复数的3D，是凡夫俗子看不到的微观高能世界，其几何性质决定了我们宇宙的基本粒子种类和物理常数，每个不同的卡拉比–丘流形对应一种不同的宇宙。 这次降维忽略掉这紧致化的6D，剩下我们熟悉的4D低能世界。 第3层：广义相对论 维度：4维 降维：弦论在低能极限下，退化成广义相对论。弦论中的闭弦振动模式恰好对应引力子（graviton）。这保证了广义相对论的时空曲率可以从弦的量子振动自然导出。 广义相对论在时空平坦和无引力时，退化成狭义相对论。 第3.5层：狭义相对论 维度：4维 狭义相对论在物体远低于光速时，退化成牛顿力学。 第4层：牛顿力学 维度： 3+1维 你真的懂牛顿力学吗？（这里假装你懂绝对时空观。） —————— 全文完 了吗？ 当然没有。 —————— 第2层弦论降维后，低能极限下看到的是连绵的表面(广义相对论的连续时空)，在高能极限下看到的则是一堆跳舞的弦(粒子)。 弦长逼近0，从振动退化成点粒子，引出了第三层的其它候选人之一：量子场论 第3层：量子场论 维度：4维 通常认为量子场论由量子杨-米尔斯理论(规范玻色子场)+希格斯机制+费米子场理论组成。 在一定条件下，量子场论退化成量子电动力学。 第3.5层：量子电动力学，1954版杨-米尔斯理论 维度：4

这次更新较慢，主要是眼睛问题。 随着老花的进展，眼睛对手机、笔记本和外接屏幕三个距离完全无法兼容，不同距离不光度数不同，瞳距瞳高等都不一样，而渐进镜片又有严重的视野宽度问题。没有理想的方案。 听闻周围不少四五十岁的人早早做了人工晶体，至少正常生活和运动可以不戴眼镜了，遂约了医生。医生说我现在做有点早，并提到一种叫Neurolens的新眼镜。这东东的大致原理是认为多数成年人看屏幕时左右眼是有一定错位的，所以在镜片中加入了一点棱镜。这样我的眼镜就会有凹面镜(近视)+柱面镜(散光)+棱镜(错位)。 人的左右眼错位是必然的，因为两眼位置不同，所以有主视眼和辅视眼之分。我们的视觉是靠大脑计算合成的结果。在室外环境大脑合成计算量低所以眼睛不容易疲劳，但在看屏幕时大量锐利的字符都需要大脑实时对齐合成，长时间会导致碳基GPU发热过载导致头痛等问题。 Neurolens据说目前还颇具争议，因为人眼和大脑是经过长期进化配合的，“粗暴”改变双眼的视觉会有什么结果没人知道。但是，人类会怎样进化来适应每天一半时间看电子屏幕呢？ 正好话题是关于世界的改变，我们再从半导体延伸谈到目前人类科技的局限。 六、MOS模型的建立与经验的局限 上文提到，MOSFET是我们信息时代的基石。要准确模拟和设计这些器件的行为，需要稳健的计算模型。伯克利SPICE（Simulation Program with Integrated Circuit Emphasis）和BSIM（Berkeley Short-channel IGFET Model）正是在这样的背景下诞生的。 据我所知，这些模型的建立主要是基于经典的半导体物理学理论，例如载流子传输理论、漂移-扩散模型等。BSIM模型中包含大量的经验公式，这些公式大多是通过拟合实验数据得到的。这些公式能够描述MOSFET在不同工作区域（如亚阈值区、线性区、饱和区）下的电气行为

作为最早在网上连载《光刻机之战》系列和翻译出版ASML传记《光刻巨人》的始作俑者，我近两年一直躲开这个话题。一方面因为深入技术讨论的门槛越来越高，另外一方面实在也怕沸腾派以理服人。 昨天ASML宣布联席总裁温宁克和范登布林克明年4月份退休，让我突然想给过去的一点历史做个小注脚。 看过《光刻巨人》的朋友一定对范登布林克(Martin van den Blink)记忆犹新，他也正是三十年来ASML的技术领路人。 去年范登布林克在接受采访时，曾暗示目前即将出货的High-NA EUV光刻机(NA=0.55)可能是ASML最后一代产品。虽然业界已经开始在讨论Hyper-NA(超NA，即NA>0.7)，但老范认为它的成本会恐怖到不可能，大概原因是他能看到这一代产品已经把合作伙伴们逼到极限。(注：NA简单地说，是来描述系统可以收集和聚焦多少的光) 用比EUV更短波长的光(射线)呢？也被否决了。因为波长再降低，反射角调整会导致光损失到难以承受，光路上反射镜如果增大很多倍会导致光刻机变成个难以生产和运输的大怪物。 接下来，我们回顾一下，ASML光刻机是怎样一步步走上“绝路”的。 一、 光刻这个词，全名叫Photolithography，简称Lithography或者Litho。Litho原义是一种印刷方法，利用油和水不相容的原理，把文字和空白分开。现代的胶板印刷，也是一模一样的原理：印版搞到滚筒上，滚筒上有无图文部分亲水而有图文部分亲油(油墨)。彩色印刷呢，CMYK四种颜色的油墨依次上筒，但显然要保证每次套印一定要对齐。 请记住套印这个词(overlay)，也是把光刻机一步一步逼疯的关键之一。光刻里面的overlay，一般也是指不同层的图案对准的精度。印刷机的套印精度大概是0.05mm，据说这样就够骗过人眼了，而最先进的光刻机overlay精度是<1nm，两者差了5万倍。 早期

2023年下半年从今天开始了。 在上半年的文章里，怀旧和AI是两大主题。非常意外的是，《金家的百年孤独》获10万+。有朋友说，才发现你也能炫文笔。这蛮心酸的，科技评论作者也得靠渲染出圈而不是靠信息量。 今年最被低估的是《蓝狐岛》，大多数人看标题就不会打开。它大概是较早点出大语言模型和知识关系的文章，一个月后Open AI的CEO Sam Altman在接受采访时确认了这个观点，而且承认ChatGPT关于知识的涌现是个谜。 类似的事还有一次印象深刻，大致是在《微小说：造物主视角》开头提到人类主要元素来自最炙热的恒星核心，不久后马斯克也提到了这个神奇的事情。 正值社会上热烈讨论大学如何报志愿，本文搭车探讨一下，人生突破圈层的问题。 一、 长久以来，大学是突破圈层的第一步。但随着互联网的发展，我们知识和能力的提高，绝对不需要靠大学里的课堂了。所谓的名校名师，大多数都不如网上的免费公开课，甚至不如小视频讲得好。 大学这种东西，早已跟不上时代，堕落成一种阻碍社会发展的科举模式。 但现实仍是这么残酷，你不参加科举，则很难跨越圈层。但这种从小学卷到大学，在金钱和时间上的强大内耗，完全没有提高社会的知识总量，只是组成了一些日后的乡党和朋党(校友)。 不能否认，大学也许可以帮助建立起终生受益的朋友圈，虽然它的代价是极高的而且回报不明。毕业后，每个同学入的圈子不一样，起点和天花板也不一样。 那么，有没有一种通用的方法可以帮助我们提高圈层呢？ 二、 有的。 这就是遇到贵人。 我们不讨论像周公子那样有资源的情况，家族类贵人不是寒门学子都有的。 贵人就是在你上层圈子的人，也包括目前和你同圈但未来会升圈的人。 贵人是有智慧的人。 三、 为什么要和智慧的人一起工作和学习呢？因为他们拥有洞见，这种能力可以帮助人们更好地理解事物的本质和内在联系。现在虽然每个人都可以通过互联网随地获取海量的知识和信息，但智慧

大家知道，我现在不爱谈半导体。作为一个极其庞大而且分工协作极其细分的产业链，又涉及到无比复杂的交叉科技和地缘政治，不可能简单用红色蓝色或者黑色白色就上个标签。也许，大多数人并不想知道事实或真相，他们只想知道自己是对的。 哲库(Zeku)的事倒是让我触动挺大的，可能领导们没看过这篇老文章吧。所以翻出来修订再供大家批评。 华为的手机芯片在麒麟以前是用山峰来命名的，应用处理器(AP)是喀喇昆仑的K3，基带(Baseband Processor或叫Modem)是不那么出名的巴龙雪山；更不为人知的是3G芯片梅里(雪山)，因为它失败了。哲库的芯片命名用马里亚纳海沟。我想大家的寓意都是一致的，用于描述这项探险的艰难，但理解上却存在上天下海的偏差。 引子 16年前，乔帮主发布第一代iPhone的时候，其实心里还是不太有底气的。在发布会前乔布斯整整排练了6天，但是问题不断：iPhone不是打不了电话就是上不了网。更糟糕的是，当时英飞凌提供的基带芯片连3G都不支持，而诺基亚和摩托罗拉早4、5年就有了3G手机。 为了赶运营商AT&T的暑期档和敲定绑定合同，乔布斯不得不提前发布了iPhone一代：一个半成品，一个只能打电话的音乐播放器。因为它还没有应用商店不能装软件、不能输汉字、只有2G、没有GPS、而其发售还要等半年后才开始。 iPhone仓促的发布使得谷歌得到充足的时间来模仿和学习iPhone。第二年，第一代安卓机G1发布时就完全赶上iPhone的进度，直接提供3G支持和应用商店，带GPS能导航甚至能换电池，高通SoC的信号还特别稳定。此后，安卓的市占率一路飙升把iPhone甩在后面。 （2008年我在硅谷买的HTC Dream(G1) 原本认为自己遥遥领先至少两年的乔帮主震怒地说到：“我要用尽苹果400亿美金的现金，发动一场热核战争，来摧毁安卓，because it's a stol

人类理解世界的方式，一直以来都是建模的过程。 远古时代，原始人类手持火把，仰望星空。当流星划过夜空、月食降临时，他们就开始尝试从天象来关联地上事件的因果。这当然不是“准确”地认识世界的方法，但这是他们愿意尝试建立模型来理解身边的现象。 随着人类认知的不断发展，各种模型也得到了不断的改进、革新或推倒重来。 有些模型相对简单容易被人类理解和接受，如成功学原则、名人名言等。它们往往更贴近我们的生活实际，便于我们消化和应用。 人的所谓智慧，也只是导入外界知识的内部建模而已。人生道理千千万万，不管是人生算法还是金线原则，它们都是听起来容易，但只要不是你自己建的模，其实用起来都很难。 大型模型，比如宗教、科学和艺术，通常试图解释现实世界中的广泛现象。这些模型的核心理念是将复杂的现实问题进行抽象化，以便人们能够更好地理解和解释它们。例如，宗教往往通过创造神祇和宇宙的起源来解释世界的奥秘；科学则通过研究自然规律和定律来描述和预测现象；而艺术则以象征和隐喻的方式表达人类的情感和思想。 然而，大型模型往往存在更复杂的应用问题。首先，由于其内容涉及广泛且复杂，大型模型往往需要大量的知识、时间和精力来理解。这使得普通人在学习这些模型时，可能会感到困难和挫败。其次，大型模型的建立门槛非常高，很难被普通人所创造。因此，这类模型通常是由一小部分精英或专业人士所发展和完善的。 同样，大的模型因为参数繁多，人脑难以理解容易排斥。尤其在科学已经发展到个人只能理解非常非常小的一个领域的情况下，人脑不再可以实现超大模型的颠覆。 而事实上，我们的科学还非常原始，对于很多最本质的问题人类还一头雾水：大到广阔的宇宙中暗能量和暗物质依然成谜；小到量子领域仍是个完整的“神秘花园”。 难道，我们的未来就这样了吗？ 可悲的是，我们每年高达千万的毕业生，还有数以亿计的初级打工者，连建模的权利都没有。他们进入各公司后立马会被教导要

都说买股票买的是预期，其实通常买的是故事。 老话说，Buy the rumor, sell the news。也就是，有故事的时候买，消息落地(故事结局)赶紧卖掉。 注意，上述谚语中即使故事成真，如果没有新的故事了，股票也不再涨了。 和量子计算很像(旧文：量子计算的谎言与真相)，碳化硅(SiC)的故事也很漂亮：有深度有门槛有前景有震撼，大家都有美好的未来。 那么，碳化硅和大众曾经喜欢的石墨烯、纳米管、钠电池等等宏大的故事有没有相似处呢？ 倒是不太一样，这东西已经有了应用规模。 今天的文字，可能有些人看了会不开心。 一、 本文说的碳化硅，是指碳化硅半导体。 在半导体领域，弯道超车是做梦，所有的梦想都必须用钱和时间砸出来。 1987年，北卡州立大学的一个实验室的五个学生和他们的老师创建了Cree，因为他们研究了好几年的碳化硅长晶方法取得了突破。而碳化硅在LED照明和功率半导体中都有颠覆性创新的潜质。 Cree的LED业务很快取得了进展。在随后30年间，在投资人眼里Cree一直是一个LED公司，附赠一个碳化硅芯片的故事。 早在公司刚创立时，John Palmour博士就申请了碳化硅MOSFET的核心专利。但到了该专利20年保护期过了，Cree也没能推出相关产品。 二、 那时业界普遍认为，虽然碳化硅天然耐高压，但是它的晶体缺陷太多，做出可靠的SiC MOSFET几乎是不可能的。特别是MOSFET用于电力领域，可靠性是No.1 的要求。 其它碳化硅半导体玩家把研发方向转到BJT、JFET和SBD二极管等。 SBD从2001年英飞凌商用后经过多次事故洗礼，逐渐各厂都相对成熟，然后带来的就是门槛低、利润低。配合光伏风电把故事讲大，是SiC SBD的套路。 JFET的主推公司是UnitedSiC，但随着SiC MOSFET的成熟，JFET似乎已经不再是最完美的方案。UnitedSiC在20

很多群众最近对一项源自美国的技术五味杂陈：它就是核酸检测。 作为喜欢写科技史的公众号，今天聊聊这项技术的诞生地：一家命运特别悲催的美国公司。 一、 这家公司的起点非常高：创始人几乎都是医学或生物学博士，还有一个诺贝尔奖获得者(伯克利病毒研究室主任)。 后来不断有牛人加入或做顾问，包括发明基因克隆技术的人和和发明口服避孕药的人，以及一位现代遗传学技术奠基人(另一位诺奖得主)。 这些巨佬聘用的人当然也不可能是普通人，该公司一时间云集了上百名顶尖学校的博士：生物、医学、化学、机械、电子和计算机等专业齐全。 这家公司的名字叫Cetus，创建于1971年。 二、 我们经常在电视上看到生医实验室用一大排的那种吸管，学名叫移液器，它可以准确定量地给一堆培养管提供等量菌种或培养液。 Cetus当然不会做太没有挑战的事。他们重点研发的第一个产品是用微处理器控制的做180个试管阵列自动移液、震动和筛选，这样每周可以筛选高达一万种菌株。 那时还是抗生素研发比较热门的时代。 要知道，当时PC还远未诞生，他们自己发明组合了一套微机。 三、 公司的两位顾问发明了真正的基因工程技术，即把DNA转移到不同物种上生存培养。后来两人创立了著名的Genentech，那是另一段传奇我们暂且不表。 Cetus看到基因技术的革命即将到来，决定抓住机会搞基因药物。β干扰素和治疗癌症的白细胞介素2(IL2)是这帮牛人选中的方向。 研发方向并没有错，只要药品上市肯定大赚。Cetus在1981年上市募资，孤注一掷，豪赌未来。Cetus放弃了自研仪器的业务。 生不逢时，核酸倍增和检测的技术随后在公司诞生了。 四、 Cetus里一名默默无闻的研究人员Kary Mullis，在1983年偶然灵机一动想到聚合酶链式反应(PCR)可以用来复制核酸。 公司同事不太愿意帮他，领导觉得他这个技术没有公司主业(做抗癌药物)重要。公司甚至差点开

引子 《达芬奇密码》和《天使与魔鬼》里的主角兰登教授(汤姆汉克斯饰)，是丹布朗一套系列书的核心人物。这套书最新的一本叫《本源》(Origin)。 在《本源》一开始，千亿富翁埃德蒙宣布自己的科学发现，将使三大宗教土崩瓦解。而书中和兰登教授搭档的主角，是名叫E-Wave的量子计算机。 在这本书中，嵌入了特斯拉汽车的广告。而E-Wave大概率是加拿大公司D-Wave的广告。 2011年，D-Wave成为世界上最早商用量子计算机的公司。直到今天，D-Wave在实用量子计算领域仍一马当先。 一、科研投入 量子大概是科研界吹牛的重灾区。但更神奇的是，有时很难说清楚他们是在吹牛还是说谎。 各种媒体都很喜欢报道，谁霸权了谁又超越了霸权，某某量子xxx能一下子算出来传统计算机几亿年都算不出来的题，互联网危在旦夕。 但我觉得，很多记者并不知道自己在说什么。 也许，谁能拿到经费才是关键。 关于研发经费来自政府还是私营公司，倒是个有趣的事。 据Quantum Insider/光子盒统计，中国关于量子的财政拨款(100亿)几乎等同世界其它国家的总和。而中国的量子科技公司数量只有15家(不含BATH)，不到欧美的5%。 排除政府投入，下图是《自然》杂志上关于私营公司投资量子技术的分布图，虽然数据稍微有点旧，但可以看出中外差别还挺大的。 二、量子科技的分类 量子科技的应用主要有量子计算和非量子计算两大类。我这样分类，估计你们也挑不出毛病。 欧美公司研发普遍集中在量子计算，而中国和东亚更喜欢量子通信。 量子通信太神奇了，我也不懂，不是本文重点。反正他们说巨有用，估计效果至少比肩莲花清瘟吧。 《自然》杂志：中国的量子专利集中在量子通信(黄色)和其它(蓝色)，量子计算(深橙色)并不算多 关于量子计算的研究呢，虽然超级复杂，但仍可简单分为硬件和软件。 其中硬件需要很多实验物理学家和尖端工程师，还要很多很多贵重的

上篇文章我们说到半导体设备公司KLA源自Computervison(CV)。CV作为先驱之一，和今天CAD软件的半壁江山都有关系。 CAD(计算机辅助设计)行业的水很深，背后的故事更是精彩纷呈。因篇幅所限，我只是按纯个人粗陋喜好勾勒一下，抛砖引玉。 一、四大山头 作为工业软件的皇冠之一，年逾6旬的CAD被老牌工业国家把持着，是有其历史渊源的。 早期在计算机极为稀有和昂贵的时代，只有军工(+航空航天)才能奢侈到用CAD来设计。确实，CAD的起源大多是军工。 在1960年代，空军巨头洛克希德(加IBM)和麦道的CAD项目，经过多年分别演化成今天达索(CATIA)和西门子(UG/NX)两大山头。 1970年代的Computervison公司，后来成为PTC(Pro/ENGINEER)和SolidWorks的黄埔军校。 1980年代的Autodesk(AutoCAD)，因抓住PC机的浪潮，成为今天最亲民的大山头。 二、法国达索和CATIA CAD是个很老的词儿，现在的厂商都不爱用了。大家通常用PLM(产品生命期管理)来取代，因为做产品中不仅包括设计，还包括了验证、仿真和加工制造乃至零件管理和售后等多个环节。 广义PLM里还包括主打CAE(计算机辅助工程)的Ansys、Hexagon和做EDA的Synopsis、Cadence等公司。为了讲主线，本文中还是以CAD来代替PLM。 除去1950年代的一些学术前沿工作，1965年洛克希德启动研发的CADAM算是业界第一款真正能打的商业CAD，它跑在IBM的大型主机上。IBM卖方案时软硬件一起卖，顺理成章成为CADAM的代理商。后来IBM收购了CADAM，再后来卖给达索。 法国达索航空，就是做幻影和阵风战机那个，现在以猎鹰公务机为主打。达索买了CADAM软件(含源代码)做飞机设计，加上他们自研了强大的3D模块，和CADAM整合一起做出了CA

小李飞刀李寻欢的孙子叫李坏，世间绝顶高手。但在一个夜晚，他痴痴地看着一把飞刀像一道美妙的月光插进自己的左胸。—-《飞刀又见飞刀》 上篇我们聊鸿蒙(链接)的时候，花了很大篇幅说方舟。那么这个思路到底对不对呢？做过学术的人都知道，什么想法都是你第一个那是很难的。我们看看业界有没有类似的尝试。 有个叫FireMonkey的东东实现过类似方舟的理念，而且Win/Mac/iOS/Android统统支持。这个可以翻译成“孙悟空”的玩意儿，正是现在Delphi的一部分。 从Windows 11看，微软除了支持传统的Win32、.NET程序外，还支持Web程序PWA和安卓App 。再看最新发布的Windows365，整个操作系统都可以作为SaaS在浏览器里跑。 各种平台的边界开始变得模糊，硬件架构的鸿沟逐渐被各种编译器翻译器填平。 本文按惯例扯乱一点，顺便续写一下《程序员之神》(链接)，即Anders Hejlsberg以外的那些诸神故事。阅读下去的前提，是知道Anders是谁，那个代码飞刀例不虚发的神。“孙悟空”的事儿，我们在文章后面再聊。 一、Delphi从崛起到衰落 很多人说Anders离开是Borland衰落的原因，但这绝对是夸大了。重量级的Delphi3研发，Anders并未主要参与。Anders在Delphi发布一年后的1996年就去微软了，Delphi由其最重要的战友Chuck Jazdzewski领导到2004年，所以Chuck应该算第一功臣。 从1995年以后的七八年时间，Delphi一直给微软Visual Studio强大的压力。张小龙也在那期间用Delphi开发Foxmail一战扬名，后来他用Web技术做了邮箱、微信、还有小程序和诸神汇合，我们暂且不表。有个小八卦的是，据说“Fox”是致敬令狐冲。 微软Windows的新版本总是给Borland沉重打击。如同OLE导致

害怕被说蹭热点，所以等了小一个月发表这篇文章。期间无数媒体铺垫盖地，信息通货膨胀到爆，但有价值的内容却寥寥无几。 本文通过追根溯源和道听途说，从“纯技术”层面探讨了鸿蒙演化到今天“不得已”的现状。 一、2012实验室 鸿蒙是个品牌，背后是n套核心的n套系统的组合。 鸿蒙中的关键曾经是方舟编译器，鸿蒙的开发代号还叫过Ark(方舟)。由于方舟团队的几位离职负责人在网上写过回忆录，所以我们能拼凑出当初发生了什么。 华为2012实验室有个了不起的组织架构，就是把研发实验室设到全球各地，这样那些不想到深圳工作的牛人可以安心在本地，不用拖家带口。 当然猎头也更方便，不少实验室设在其它巨头旁边。 从基站上的DSP到后来的麒麟和鲲鹏，华为自建编译器团队越来越必要，来实现性能的优化到自有指令集等等。 世界软件的灯塔在硅谷，所以华为编译器团队就在美研所组建。中国软件的灯塔之一在杭州，国内编译器团队集中在杭研所。 美研所在2014年请到Open64编译器的总架构师周志德老爷子。也许由于Open64日暮西山，而苹果支持的LLVM如日中天，不服气的周老和小伙伴们做起Maple编译器，这就是方舟的前身。 Maple为什么改叫方舟，网上众说纷纭。一种说法是周老的英文名字Fred Chow谐音就是“方舟”；另一种说法是2012世界大难来了要方舟来救命，这和2012实验室的名字吻合。 在孟晚舟被Maple国扣留以后，改名字更是大势所趋。不过到今天方舟大量文件名仍保留了Maple或Mpl等。 华为美研(Futurewei)在美帝制裁后，出现了个法律悖论。因为Futurewei是美国公司，美帝没法制裁，但它能限制Futurewei向母公司输送技术，后来华为员工好像也不被允许进入Futurewei。 大概因为如此，华为对开源模块的合规非常谨慎，毕竟来自美帝的即使是外部的贡献都得考虑删改。如果这是“按揭开源”的原因

五一前的黄浦江旁，春风拂面。 太阳懒懒地照在窗上，滨江道上的歌手正卖力地唱着情歌。我坐在星巴克的皮椅上，紧张地盯着眼前的馥芮白。 “您是金先生吗？”，声音翩若惊鸿。 Emma是一位技术专家，刚从2035年回来。她身着一件没有任何字的灰色T恤，头发自然地垂到肩上，看不出一丝疲惫。 “记得我们的约定吧？不可以问未来发生的事情，只可以聊聊逻辑。” Emma说道。 我点点头，打开手机上早已准备好的问题提纲。 问答环节： 金捷幡：我们现在是2021年，人们对摩尔定律的发展充满不确定性，你能讲讲吗？ Emma：人类对物理极限的认识还非常幼稚，定义摩尔定律终点的想法过于一根筋。况且目前10nm、7nm和5nm等定义和物理尺寸无关，只是简单粗暴地每次乘以0.7而已。 Emma：摩尔定律从来不是关于线宽的，而是关于密度的。如果以封装好的芯片单位投影面积计算晶体管数量，再翻很多倍都很容易吧？还有看看现在的3D NAND。逻辑芯片也显然可以3D化，只是你们技术还落后而已。 金捷幡：有一种论点叫“死亡经济学”，就是技术的金钱门槛大到一定程度后，就不可能继续下去了。 Emma：人类的信息革命其实才刚刚开始，你根本想象不到你们未来对算力和存储的需求会大到何种程度。 Emma：清朝辛丑条约赔的4亿两银子连陆家嘴“三件套”都不够建。钱不是需要操心的事情。 金捷幡：好吧，我还是问点实际问题吧。现在碳纳米管在实验室表现还不错，是不是会成为3nm以下技术的支柱呢？ Emma：我不能告诉你结果。碳纳米管需要另外制备，比如把石墨烯卷成小管子，精准沉积到光刻后的硅片上。你们最先进的原子层沉积High K材料，在碳纳米管也不适用了。你们还需要海量的新技术设备，而大马士革工艺用了几十年都烦了吧。 金捷幡：明白了，似乎这条路太艰难。3D SoC好像更容易点吧？ Emma：目前人类的芯片技术，在均衡上存在比较严重的问题。主流

这篇是上一篇《LAM和电子束光刻》的姊妹篇：关于创新、勇气、运气和经营管理矛盾交织的故事。一、《光刻巨人》里有一个遗憾，就是对创始人Arthur Del Prado先生被迫退出ASML没有心理描写。如果读者有机会看一本关于他50年创业征程的厚达900多页的书《Fortunes of High Tech》，将会感叹Del Prado先生的一路坎坷。今天ASM International(ASMI)$ASM International N.V.(ASMIY)$ 市值106亿欧元，ASM Pacific(ASM PT) 市值465亿港币；从ASM出走的ASML$阿斯麦(ASML)$ 市值2226亿美金，BESI(含前ASM Fico)市值45亿欧元。这些神迹一样的数字，背后又有怎样的故事呢？二、荷兰ASM(先进半导体材料)公司的早期生意也是从代理开始，“贸工技”并没有什么可指摘的。1970年ASM的CVD创新带来黄金的1980年代上半期，这也是ASML诞生的物质基础。在80年代中期，ASM是全球罕见的同时拥有光刻、沉积、离子注入和各种封装设备的全系列半导体服务商。而随后资金的匮乏和短视的投资者给了Del Prado先生无尽的压力和烦恼。Del Prado先生骨子里的创新原动力，和股东要求短期的价值回报产生了激烈的冲突。半导体行业的风雨动荡，使得ASM从80年代后期到00年代一路颠簸。除ASML外，他还卖掉了离子注入(ASM Ion Implant)和芯片级封装(ASM Fico)子公司。接下来，我们重点看一下2007-2008金