八十年前，艾伦·图灵奠定了计算的数学基础。仅仅十年后，约翰·冯·诺伊曼使计算成为现实。此后，信息技术的进步一直是全球经济增长的根本动力，其背后是一系列关键核心技术的支撑，我们得以以指数级下降的成本，设计出指数级增长的性能。
这一非凡历程可以用摩尔定律来描述。这是英特尔联合创始人戈登·摩尔于1971年作出的预测：可以集成到一块微芯片中的晶体管数量将每18至24个月翻一番。但摩尔本人也曾指出：“指数增长的本质是，你不断推动它，最终灾难就会发生。”
经过五十年的惊人发展，我们如今正处于摩尔定律的黄昏时期。我们需要重塑核心技术，以便能够以可持续和公平的方式为一个对计算需求日益增长的世界提供创新。
每两年，我们产生的数据量就超过了有史以来所有数据的总和。我们的需求增长速度，快于计算机性能的提升速度。
摩尔定律的双刃剑
摩尔定律所预测的成本降低和性能提升，对技术消费者产生了深远的普惠效应。然而，要维持这一推动全球增长的引擎，需要学术界、政府和产业界协同努力，形成全球性的通力合作。
制造芯片的工厂同样需要指数级增长的资本投入和运营成本，这一趋势被称为罗克定律。依照这一预测，下一代工厂的造价预计将超过200亿美元。
鲜为人知的是，我们未能维持一项重要规律：丹纳德定律由IBM院士罗伯特·丹纳德于与摩尔大致同一时期提出，其内容是：随着晶体管尺寸缩小（即“缩放”），它们在变得更便宜的同时，运行速度也会更快，能耗也会更低。
丹纳德缩放定律大约在10年前已经终结。芯片上可以集成更多晶体管，但它们的运行速度不会更快，能耗也不会更低。为了持续提升速度并降低功耗，必须提高集成度，这意味着过去分散在多块芯片上的功能，如今被集成到单一且规模日益庞大的芯片之上。
摩尔加罗克减丹纳德，得出的结论是：少数架构和制造商将走向整合。在这一日益萎缩的市场领导者群体之外，创新仅限于外围设备，而这些设备的运行速度比高度集成的设备慢数千倍。
供应商与架构的整合，进而导致软件设计趋于统一。正如生物多样性的缺失会使生态系统易受疾病侵袭，我们的IT系统也会变得易受网络攻击。更糟糕的是，许多技术诞生于一个天真且彼此割裂的时代，那时它们的缺陷尚可控制，如今却被用于关键的社会基础设施，一旦发生故障，便可能像疾病一样迅速蔓延。
在经济上，若不利用摩尔定律带来的优势，那将是愚蠢的，但这种优势不会长期存在。过去几十年推动摩尔定律缩放的全球社区正在迅速进行重组，并已达成共识：那个几乎可以完全专注于晶体管的、相对优越的时代正在走向终结。
当我们步入摩尔定律黄昏时期的不确定性或许令人畏惧，但它也带来了四十多年来我们从未拥有过的机遇：打破常规的机会。
新时代
在超越摩尔定律这一极具生产力的时代之后，我们正站在一个世界的边缘，其中多个传统观念将同时被颠覆：
神经网络训练将取代应用程序编程；
数据将走向分布式，而不再囤积于服务器农场；数据将走向分布式，而不再囤积于服务器农场；
内存将变得充裕且廉价，而非稀缺且昂贵；
专用计算单元将取代通用型微处理器；
信息技术将创造价值，而不仅仅是降低成本；
光子将取代电子成为信息载体；
边缘与核心将成为一个连续体，而非二元对立。
“管理数据需要大量算力；要将洞察转化为行动，同样需要大量计算能力。当前的架构根本无法持续。”——安东尼奥·内里（Antonio Neri），慧与公司（Hewlett Packard Enterprise）总裁兼首席执行官。2018年1月世界经济论坛达沃斯年会
我们正站在多重传统观念同时被颠覆的边缘。科学从经典物理走向现代物理的动荡转型，使我们的科学变得更加强大，却也更难以直观理解，与之相呼应，这些颠覆的总和有可能带来远为丰厚的回报。我们应当拥抱摩尔定律时代的终结，以及新的、多样而充满活力的机遇。
我们如何在这个颠倒的世界中找到方向？答案是将关注点从方程的供给侧转向需求侧。传统技术的指数级性能增长正在放缓，而指数级需求却持续不减。新数据的增长呈指数级，而我们能够从感知到行动所用的时间，也在呈指数级缩短。
作为一个物种，我们所记录的信息量每两年翻一番，换言之，每隔一年，我们所产生的新信息量就相当于有史以来所记录的全部信息。如今，这些信息绝大部分存储于传统数据中心，但随着数据持续翻番，这一格局将发生深刻变化。从今天的10%起，到五年内，永远不会进入数据中心的企业数据比例可能升至70%以上。十个字节中有七个，可以在无需离开“智能边缘”的情况下被采集、分析并据此采取行动。
我们生活在一个急不可待的世界。试想“智能”社会基础设施的兴起：智能电网、5G无线通信、自动驾驶车队。所有这些系统的信息生命周期，都正从秒级骤降至微秒级。
将这两种趋势结合起来，我们便能看到未来的模式：绝大多数信息将由人工智能和数据分析算法进行分析，以便为代表我们采取的行动提供依据。其中几乎所有处理都将在分布式信息基础设施中完成。
增长的大部分将出现在智能边缘，并伴随一系列新颖的计算“加速”技术：内存驱动型、神经形态、光子、量子和模拟计算都将变得不可或缺。这些在边缘确立的技术，将反向流向核心数据中心，从而在边缘与核心之间形成一个连续体。
高度竞争的企业
以这些趋势为北极星，我们可以描绘出未来可能出现的高度竞争的公共与私营企业。高度竞争的数字化企业应当：
理解实时数据已成为竞争力和经济价值创造的新来源，其价值等于或高于其所交付的基础商品或流程；
使每一件实体或数字产品、工厂中的每一道制造工序、企业中的每一项业务流程都能够产生数据，并利用这些数据不断提升效率与韧性；
尽可能将分析与机器学习能力推向边缘，以实现实时洞察与行动；
打造从智能边缘到企业核心的连续体，使每一项行动都能以最少的时间、消耗最少的能源完成；
持续且可持续地将原始数据转化为经济优势，途径包括流程改进、投资策略、客户满意度提升、减少保修成本以及直接变现。
分布式的新型计算单元系统无疑更为复杂，但作为回报，它们更加公平、安全、可用且可持续。这些因素可以说使其更加公正。
由此涌现的经济机遇，正是对当今技术单一化的解药。正如惠普实验室高级研究员斯坦·威廉姆斯（Stan Williams）在上一届IEEE计算重启国际会议闭幕致辞中所总结的那样：“摩尔定律的终结，是自摩尔定律开始以来，计算领域发生的最好的事情。那副金手铐终于被解开了！”
