Экспонента. Как быстрое развитие технологий меняет бизнес, политику и общество. Азим Ажар

эффективную скорость чипа при той же стоимости в течение определенного периода времени. В итоге он остановился на оценке, что каждые два года (в среднем от 18 до 24 месяцев) чипы, не меняясь в стоимости, будут становиться вдвое мощнее[17]. Мур стал соучредителем компании Intel, крупнейшего производителя чипов в XX веке. Но, вероятно, он более известен благодаря своей гипотезе, которая теперь называется законом Мура.

      Этот закон легко трактовать неправильно: он не похож на законы физики. Законы физики, основанные на эмпирических наблюдениях, обладают предсказуемостью. Законы Ньютона не могут быть опровергнуты повседневным человеческим поведением. Ньютон утверждал, что сила равна массе, умноженной на ускорение, – и это почти всегда так[18]. Не имеет значения, что вы делаете или не делаете, какое сейчас время суток или какую прибыль вы намерены получить.

      Напротив, закон Мура не предсказывает, это описательный закон. Как только Мур его изложил, компьютерная индустрия – от производителей чипов до обслуживающих их многочисленных поставщиков – начала рассматривать его как цель. Он стал социальным фактом – не чем-то присущим самой технологии, а тем, что существует благодаря пожеланиям компьютерной индустрии. Компании, поставляющие материалы, разработчики электроники, производители лазеров – все они хотели, чтобы закон Мура работал. И он работал[19].

      Но это никак не ослабило закон. С тех пор как Мур его сформулировал, он был весьма удачным руководством по компьютерному прогрессу. В чипах действительно становилось больше транзисторов. И они следовали экспоненте, поначалу увеличиваясь в числе не очень заметно, но затем – почти непостижимо.

      Посмотрим на следующие графики. На рис. 1 показан рост количества транзисторов на микрочип с 1971 по 2017 год. То, что этот график выглядит таким унылым до 2005 года, свидетельствует о мощности экспоненциального роста. На рис. 2 отражены те же данные, но по логарифмической шкале – шкале, где экспонента изображается прямой линией. Мы видим, что между 1971 и 2015 годами количество транзисторов на чипе увеличилось почти в десять миллионов раз.

      Рис. 1. Число транзисторов на микропроцессор в млрд (линейная шкала)

      Источник: Our World In Data[20]

      Рис. 2. Число транзисторов на микропроцессор в млрд (логарифмическая шкала)

      Источник: Our World In Data

      Грандиозность этих изменений с трудом поддается осмыслению, но мы можем попытаться это сделать на примере стоимости одного транзистора. В 1958 году компания Fairchild Semiconductor продала компании IBM 100 транзисторов по 150 долларов за штуку[21]. К 1960-м годам цена упала примерно до 8 долларов за транзистор. К 1972 году (когда я родился) его средняя стоимость составляла 15 центов[22], а полупроводниковая промышленность выпускала от ста миллиардов до триллиона транзисторов в год. К 2014 году человечество

17

G. E. Moore, “Cramming More Components onto Integrated Circuits,” Proceedings of the IEEE, 86(1), 1965, pp. 82–85. https://doi.org/10.1109/JPROC.1998.658762.

18

Newton’s laws work at the scale of the everyday and in what is known as “inertial reference frames.” At the very small – the levels of atoms and smaller – we need to rely on quantum physics to describe what is going on. “Non-inertial reference frames,” such as those found when studying cosmology, require different approaches.

19

Cyrus C. M. Mody, The Long Arm of Moore’s Law: Microelectronics and American Science, Inside Technology (Cambridge, MA: The MIT Press, 2017), pp. 5 and 125.

20

Our World in Data – некоммерческий электронный проект, публикующий в открытом доступе данные о глобальных проблемах человечества, таких как болезни, голод, глобальное потепление, войны, катастрофы, социальное неравенство, бедность. Прим. пер.

21

Computer History Museum, “1958: Silicon Mesa Transistors Enter Commercial Production.”

22

Ray Kurzweil, “Average Transistor Price,” Singularity.com. http://www.singularity.com/charts/page59.html.