Chip tiến trình 0.7nm ra mắt, định luật Moore lại sống

marsbitXuất bản vào 2026-06-26Cập nhật gần nhất vào 2026-06-26

Tóm tắt

Định luật Moore đã có hy vọng? IBM vừa giới thiệu tiến trình chip 0.7 nm đầu tiên trên thế giới, tích hợp gần 100 tỷ bóng bán dẫn trên một chip nhỏ bằng móng tay, mật độ gấp đôi chip 2 nm. Trước đây, tiến trình tiên tiến nhất của TSMC là 2nm và đã khó tiến xa hơn trong nhiều năm. CEO Jensen Huang của NVIDIA nhiều lần tuyên bố Định luật Moore đã chết, nhưng giờ đây đã có bước ngoặt. 0.7 nm (7 angstrom) đánh dấu lần đầu tiên bóng bán dẫn nhân tạo vượt qua ngưỡng 1 nm, tiến gần đến kích thước nguyên tử đơn lẻ (0.1-0.5 nm). So với tiến trình 2 nm, nó có thể cải thiện hiệu suất 50% hoặc tiết kiệm năng lượng 75%, tùy chọn. Đột phá nhờ kiến trúc "NanoStack" của IBM, thiết kế bóng bán dẫn xếp chồng theo chiều dọc ba chiều đầu tiên trong ngành dựa trên tấm nano. Nó lấy hai phiến wafer chứa bóng bán dẫn tấm nano, lật ngược một tấm và xếp chồng lên tấm kia, tạo thành cấu trúc 3D kết nối dọc. IBM đã xác nhận kỹ thuật này khả thi và trình diễn hiệu suất trên SRAM, giảm 40% diện tích, rất quan trọng cho chip AI. Phó chủ tịch IBM Huiming Bu nhấn mạnh nhu cầu về hiệu suất cao nhưng tiết kiệm chi phí điện, phù hợp với thách thức cơ sở hạ tầng năng lượng cho các trung tâm dữ liệu AI. Mặc dù IBM không tự sản xuất chip mà chuyển giao công nghệ, họ dự kiến công nghệ NanoStack có thể sản xuất hàng loạt trong vòng 5 năm tới và kéo dài quá trình thu nhỏ chip ít nhất một thập kỷ nữa.

Định luật Moore, được cứu rồi?

IBM ra mắt nút tiến trình chip 0.7 nanomet đầu tiên trên thế giới, tích hợp gần 100 tỷ bóng bán dẫn trên một chip có kích thước bằng móng tay, mật độ đạt gấp đôi chip 2 nanomet.

Trước đó, tiến trình tiên tiến nhất của TSMC là 2nm, đã nhiều năm khó tiến xa hơn.

CEO Nvidia Jensen Huang từng nhiều lần tuyên bố định luật Moore đã chết, và bây giờ cuối cùng đã có bước ngoặt.

0.7 nanomet, tức 7 angstrom, lần đầu tiên con người chế tạo bóng bán dẫn vượt qua ngưỡng 1 nanomet, tiến gần đến kích thước nguyên tử đơn lẻ (0.1-0.5 nanomet).

So với tiến trình 2 nanomet, có thể giúp hiệu năng tăng 50%, hoặc hiệu suất năng lượng tăng 70%, chọn một trong hai.

Kiến trúc xếp chồng Nano ra mắt

Cốt lõi để đạt được đột phá này là kiến trúc "NanoStack" của IBM, thiết kế bóng bán dẫn xếp chồng dọc ba chiều đầu tiên trong ngành dựa trên các tấm nano.

Để hiểu NanoStack, cần xem lại con đường mà kiến trúc chip đã đi qua vài năm gần đây.

Vào thời đại 7 nanomet và 10 nanomet, giải pháp chủ đạo là bóng bán dẫn FinFET, với cổng bao bọc kênh từ ba phía để kiểm soát dòng điện. Đến dưới 5 nanomet, vấn đề rò rỉ của FinFET ngày càng nghiêm trọng và không thể duy trì.

IBM đã ra mắt công nghệ tấm nano GAA (cổng bao quanh hoàn toàn) vào năm 2017, cổng bao bọc hoàn toàn các kênh tấm nano xếp chồng ngang từ bốn phía, khả năng kiểm soát tĩnh điện tăng mạnh. Đây đã trở thành cơ sở kỹ thuật cho chip 2 nanomet của họ, và cũng được các nhà sản xuất chính như TSMC, Samsung áp dụng theo.

Cuối năm 2021, IBM cùng với Samsung công bố bóng bán dẫn VTFET (bóng bán dẫn hiệu ứng trường truyền dẫn dọc), thay đổi hướng dòng điện từ ngang sang dọc, dữ liệu mô phỏng cho thấy hiệu năng tăng gấp đôi hoặc tiêu thụ năng lượng giảm 85% so với giải pháp FinFET cùng kích thước.

NanoStack lần này là sự mở rộng tiếp theo của con đường trên.

Cách làm của nó là:

Lấy hai tấm wafer có chứa bóng bán dẫn tấm nano, lật úp một tấm lên trên tấm còn lại, liên kết bằng phương pháp liên kết điện môi siêu mỏng để tạo thành cấu trúc ba chiều kết nối dọc. Mỗi lớp có thể sử dụng các tổ hợp vật liệu khác nhau, bóng bán dẫn loại n và loại p được tối ưu hóa độc lập, không can thiệp lẫn nhau.

IBM đã hoàn thành việc xác minh trong phòng thí nghiệm, bao gồm tích hợp CMOS, khả năng kỹ thuật kênh kép, và bộ đảo ngược CMOS hoạt động đầy đủ chức năng với hiệu suất đóng/mở đáp ứng kỳ vọng, xác nhận công nghệ này có thể được sản xuất thực tế và hỗ trợ tính toán thực tế.

Tại hội nghị VLSI 2026, IBM tiếp tục trình diễn hiệu suất của NanoStack trên SRAM: diện tích giảm 40%. SRAM là thành phần cốt lõi của bộ nhớ đệm trên chip, từ lâu rất khó thu nhỏ, tiến triển này đặc biệt quan trọng cho các đường dẫn dữ liệu băng thông cao mà chip AI yêu cầu.

"Không ai muốn trả tiền điện"

Phó chủ tịch phụ trách nghiên cứu phát triển chip của IBM Research, Huiming Bu, cho biết: Ai cũng muốn hiệu năng cao hơn, nhưng không ai muốn trả tiền điện.

Đây chính là thực tế mà cuộc đua sức mạnh tính toán AI hiện nay đang đối mặt, mức tiêu thụ năng lượng của chip AI đã từ vấn đề kỹ thuật phát triển thành vấn đề cơ sở hạ tầng, một số dự án trung tâm dữ liệu bị chậm tiến độ xây dựng do không thể đảm bảo đủ nguồn cung cấp điện.

Việc tăng 70% hiệu suất năng lượng mà công nghệ 0.7 nanomet cung cấp, trực tiếp đáp ứng nhu cầu này.

Tuy nhiên, bản thân IBM không còn sản xuất và bán chip. Trung tâm nghiên cứu phát triển của họ tại Albany, New York, phát triển công nghệ quy trình chế tạo, sau đó cấp phép cho các nhà sản xuất chip sử dụng.

Các bên được cấp phép trước đây bao gồm Samsung và công ty bán dẫn mới thành lập của Nhật Bản, Rapidus. Huiming Bu từ chối tiết lộ khách hàng tiềm năng của công nghệ 0.7 nanomet.

Về các giải pháp cạnh tranh, tổ chức nghiên cứu Imec của Bỉ đang thúc đẩy một giải pháp kiến trúc ba chiều khác, xây dựng cấu trúc bóng bán dẫn bằng cách xếp chồng từng lớp, đã thu hút sự quan tâm của nhiều nhà sản xuất chip.

Về sản xuất hàng loạt, lộ trình thời gian mà IBM đưa ra là: Công nghệ NanoStack sẽ được sản xuất hàng loạt sớm nhất trong vòng 5 năm tới.

Lộ trình bán dẫn của IBM dự đoán, nhờ kiến trúc NanoStack, việc thu nhỏ chip ít nhất còn có thể tiếp tục thêm mười năm.

Liên kết tham khảo:

[1]https://newsroom.ibm.com/2026-06-25-ibm-debuts-worlds-first-sub-1-nanometer-chip-technology

Bài viết từ tài khoản WeChat công cộng "QbitAI", tác giả: Mộng Thần

Tiền kỹ thuật số thịnh hành

Câu hỏi Liên quan

QĐột phá lớn nhất của công nghệ chip 0.7nm là gì?

AĐột phá lớn nhất là transistor lần đầu tiên vượt qua ngưỡng 1nm, đạt 0.7nm (7Å), tiến gần đến kích thước của một nguyên tử (0.1-0.5nm). Công nghệ này cho mật độ tích hợp gấp đôi chip 2nm, với khả năng tăng hiệu suất 50% hoặc cải thiện hiệu năng năng lượng 70%.

QKiến trúc NanoStack của IBM là gì và nó hoạt động như thế nào?

ANanoStack là kiến trúc transistor ngăn xếp ba chiều thẳng đứng đầu tiên trên thế giới dựa trên tấm nano. Nó lấy hai tấm wafer chứa transistor tấm nano, úp một tấm lên trên tấm kia và liên kết chúng bằng chất điện môi siêu mỏng để tạo thành cấu trúc 3D với các kết nối thẳng đứng. Mỗi lớp có thể sử dụng vật liệu khác nhau, cho phép tối ưu hóa độc lập transistor loại n và p.

QTại sao việc cải thiện hiệu quả năng lượng trong chip lại quan trọng đối với AI?

ANăng lượng tiêu thụ của chip AI đã trở thành một vấn đề cơ sở hạ tầng. Một số dự án trung tâm dữ liệu bị trì hoãn do không đảm bảo nguồn cung cấp điện. Việc cải thiện 70% hiệu suất năng lượng từ công nghệ 0.7nm trực tiếp đáp ứng nhu cầu này, giúp giảm chi phí điện và rào cản hạ tầng.

QKhi nào công nghệ chip 0.7nm có thể được sản xuất hàng loạt?

ATheo lộ trình của IBM, công nghệ NanoStack có thể được đưa vào sản xuất hàng loạt sớm nhất trong vòng 5 năm tới. Họ dự đoán kiến trúc này sẽ giúp thu nhỏ chip tiếp tục ít nhất một thập kỷ nữa.

QIBM sẽ thương mại hóa công nghệ chip 0.7nm này như thế nào vì họ không tự sản xuất chip?

AIBM không tự sản xuất hay bán chip. Họ phát triển công nghệ chế tạo tại trung tâm R&D ở Albany, New York, sau đó cấp phép cho các nhà sản xuất chip sử dụng. Trong quá khứ, các bên được cấp phép bao gồm Samsung và công ty bán dẫn mới thành lập của Nhật Bản là Rapidus.

Nội dung Liên quan

Gã khổng lồ 'Ông vua suy luận' của Google cũng 'chuồn' sang Meta, xưa kia còn được Lý Phi Phi mời về

Làn sóng nhân sự cấp cao rời Google, đặc biệt là DeepMind, tiếp tục diễn ra âm thầm nhưng mạnh mẽ. Mới đây, thông tin cho thấy Denny Zhou, chuyên gia hàng đầu về lĩnh vực suy luận (reasoning) của Google, thường được mệnh danh là "Ông hoàng suy luận", đã chuyển sang làm việc cho Meta với tư cách là Nhà khoa học nghiên cứu tại MSL từ bốn tháng trước mà không có bất kỳ thông báo công khai nào. Ông từng có đóng góp nền tảng trong nhiều kỹ thuật quan trọng như Chain-of-Thought (CoT) và từng được CEO Sundar Pichai giới thiệu tại Google I/O. Meta đồng thời cũng đón chào một bổ nhiệm quan trọng khác: Giáo sư Dawn Song của UC Berkeley, chuyên gia bảo mật AI nổi tiếng, đã gia nhập với vai trò Phó chủ tịch nghiên cứu AI tại MSL, cùng toàn bộ đội ngũ công ty khởi nghiệp Virtue AI của bà. Trong khi đó, Google liên tục chứng kiến làn sóng ra đi của các nhân tài chủ chốt. Noam Shazeer, đồng tác giả Transformer, rời Google để đến OpenAI. Tiếp theo là John Jumper, người đoạt giải Nobel và là cựu phó chủ tịch DeepMind, cùng hai nhà nghiên cứu cốt cán Jonas Adler và Alexander Pritzel, đều chuyển sang Anthropic. Nguyên nhân được cho là do sự thay đổi ưu tiên chiến lược nội bộ tại Google. Để đuổi kịp đối thủ trong lĩnh vực AI cho lập trình (AI coding), Google đã thành lập một "Đội đặc nhiệm Coding" (Coding Strike Team) với sự tham gia của người đồng sáng lập Sergey Brin và được ưu tiên cấp phát tài nguyên tính toán rất lớn. Sự ưu tiên mạnh mẽ cho hướng đi mang tính thương mại cao này được cho là đã làm lu mờ tầm nhìn ban đầu về "mô hình thế giới" (world model) cho AGI của DeepMind, dẫn đến mâu thuẫn và khiến một số nhà nghiên cứu có tầm nhìn dài hạn cảm thấy thiếu sự hỗ trợ cần thiết và quyết định ra đi.

marsbit42 phút trước

Gã khổng lồ 'Ông vua suy luận' của Google cũng 'chuồn' sang Meta, xưa kia còn được Lý Phi Phi mời về

marsbit42 phút trước

Những người tạo ra ChatGPT, đã không còn dùng ChatGPT để làm việc nữa

Những người tạo ra ChatGPT tại OpenAI đã chuyển sang sử dụng Codex, một tác nhân AI (AI Agent), làm công cụ chính thay vì ChatGPT. Trong vòng chưa đầy một năm, Codex hiện chiếm 99,8% tổng lượng token đầu ra hàng tuần của công ty, tăng mạnh từ mức dưới 10% cách đây 10 tháng. Sự thay đổi bắt đầu từ khoảng tháng 9 năm ngoái khi Codex được nâng cấp và bổ sung khả năng. Nhân viên nhận thấy việc giao toàn bộ nhiệm vụ phức tạp cho Codex tự động xử lý hiệu quả hơn là tương tác hỏi-đáp qua hộp chat. Hiện nay, mỗi phòng ban từ pháp lý, tài chính đến tuyển dụng đều coi Codex là công cụ AI số một. Tác nhân AI này không chỉ xử lý các câu hỏi ngắn mà có thể tự động thực thi các nhiệm vụ dài từ vài phút đến vài giờ, tự điều chỉnh công cụ và lặp lại cho đến khi hoàn thành. Gần 1/4 yêu cầu Codex tương đương với công việc con người cần hơn một giờ để làm. Ban đầu, các kỹ sư là nhóm áp dụng nhiều nhất, nhưng sau đó xu hướng lan nhanh sang các bộ phận không liên quan đến lập trình. Đến tháng 4/2026, các phòng ban như pháp lý, tài chính cũng sử dụng Codex làm công cụ chính, với hơn 85% token đầu ra của mỗi nhân viên đến từ đây. Đáng chú ý, người dùng cá nhân và tổ chức không phải nhà phát triển đang tăng trưởng nhanh hơn nhiều so với nhà phát triển. Họ sử dụng Codex cho các tác vụ đa dạng: xử lý hàng chục ngàn trang biểu mẫu thuế, tự động hóa quy trình phê duyệt, và thậm chí cả lập trình. Hơn 25% công việc của nhân viên tài chính trên Codex là lập trình, cho thấy ranh giới công việc đang mờ dần. Codex đã phát triển từ một công cụ hỗ trợ viết code thành một tác nhân quy trình làm việc tổng hợp, có thể tự động xử lý toàn bộ chuỗi nhiệm vụ. Người dùng nặng nhất có thể chạy các tác nhân song song với tổng thời lượng công việc lên tới hơn 60 giờ trong một ngày. Được xây dựng trên nền tảng GPT-5.5, Codex không chỉ xử lý tác vụ hiệu quả hơn mà còn được dùng để tối ưu hóa chính hệ thống của OpenAI, tăng tốc độ xử lý token lên hơn 20%. Báo cáo này cho thấy một sự chuyển đổi trong cách làm việc: từ tương tác hỏi-đáp sang ủy thác toàn bộ nhiệm vụ phức tạp cho AI tự thực thi. Trong tương lai, lợi thế cạnh tranh có thể nằm ở việc cá nhân và tổ chức dám giao phó công việc ở quy mô lớn đến đâu cho các tác nhân AI.

marsbit1 giờ trước

Những người tạo ra ChatGPT, đã không còn dùng ChatGPT để làm việc nữa

marsbit1 giờ trước

Grayscale cắt giảm phí trước khi ra mắt MSOL – Liệu các tổ chức có thúc đẩy đợt tăng giá tiếp theo của Solana?

Trong bối cảnh thị trường tiền điện tử đang suy yếu với tổng vốn hóa giảm xuống mức thấp nhất từ tháng 9/2024, Solana (SOL) cũng chịu chung xu hướng với mức giảm 5.7% trong tuần. Tuy nhiên, động thái của các tổ chức đang thu hút sự chú ý đến triển vọng Q3 của SOL. Grayscale đã cắt giảm mạnh phí quản lý hàng năm cho Quỹ ETF Solana của mình từ 0.35% xuống 0.19%, đưa nó vào nhóm ETF Solana có phí thấp nhất thị trường. Động thái này được cho là phản ứng trước sự cạnh tranh từ Morgan Stanley, vốn đang lên kế hoạch ra mắt ETF Solana (MSOL) với mức phí chỉ 0.14%. Bên cạnh cuộc chiến phí ETF, các tín hiệu cơ bản của Solana vẫn tích cực. Lĩnh vực Tài sản Thế giới Thực (RWA) trên Solana đã đạt tổng giá trị kỷ lục 3,1 tỷ USD với hơn 290.000 người nắm giữ. Sự quan tâm của tổ chức cũng được củng cố khi Sàn giao dịch Chứng khoán Kazakhstan (KASE) niêm yết ETF Solana (SOLZ), mở rộng khả năng tiếp cận toàn cầu. Như vậy, mặc dù kỹ thuật thị trường ngắn hạn còn yếu, Solana đang cho thấy dấu hiệu của một chu kỳ tích lũy thể chế mạnh mẽ cho quý III, với động lực từ ETF và các tín hiệu on-chain bắt đầu hội tụ.

ambcrypto2 giờ trước

Grayscale cắt giảm phí trước khi ra mắt MSOL – Liệu các tổ chức có thúc đẩy đợt tăng giá tiếp theo của Solana?

ambcrypto2 giờ trước

Arthur Hayes Bán NEAR, Worldcoin Và Zcash Để Luân Chuyển Sang Cổ Phiếu Năng Lượng

Arthur Hayes đã điều chỉnh chiến lược danh mục đầu tư theo hướng phòng thủ hơn. Ông tiết lộ đã thoát các vị thế ở một số altcoin như NEAR, Worldcoin, Zcash và Hyperliquid, trong khi vẫn giữ nguyên quan điểm lạc quan dài hạn đối với Bitcoin và Ethereum. Lý do cho sự dịch chuyển này đến từ nhận định của Hayes rằng làn sóng vay nợ để đầu tư vào cơ sở hạ tầng AI đang làm biến dạng điều kiện thanh khoản toàn cầu, tạm thời trì hoãn đợt bùng nổ tiếp theo của thị trường tiền mã hóa. Bài viết của Hayes nhấn mạnh sự khác biệt giữa các tài sản lớn và altcoin. Bitcoin vẫn được coi là công cụ phòng ngừa rủi ro tiền tệ trong bối cảnh nợ gia tăng, còn Ethereum giữ vị thế tài sản hợp đồng thông minh hàng đầu. Trong khi đó, nhiều altcoin cần dòng tiền đầu cơ mạnh mẽ hơn để hoạt động tốt và có thể gặp khó khăn trong giai đoạn thanh khoản thắt chặt. Hayes chuyển một phần vốn sang các tài sản truyền thống như trái phiếu kho bạc và cổ phiếu ngành năng lượng. Mặc dù vậy, mục tiêu dài hạn $1 triệu cho Bitcoin của ông vẫn không thay đổi. Thông điệp chính là thị trường tiền mã hóa vẫn nhạy cảm với thanh khoản toàn cầu, và trong giai đoạn hiện tại, sự kiên nhẫn và chọn lọc sẽ được đền đáp thay vì đầu tư dàn trải vào altcoin.

bitcoinist2 giờ trước

Arthur Hayes Bán NEAR, Worldcoin Và Zcash Để Luân Chuyển Sang Cổ Phiếu Năng Lượng

bitcoinist2 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay

Bài viết Nổi bật

Làm thế nào để Mua CHIP

Chào mừng bạn đến với HTX.com! Chúng tôi đã làm cho mua USD.AI (CHIP) trở nên đơn giản và thuận tiện. Làm theo hướng dẫn từng bước của chúng tôi để bắt đầu hành trình tiền kỹ thuật số của bạn.Bước 1: Tạo Tài khoản HTX của BạnSử dụng email hoặc số điện thoại của bạn để đăng ký tài khoản miễn phí trên HTX. Trải nghiệm hành trình đăng ký không rắc rối và mở khóa tất cả tính năng. Nhận Tài khoản của tôiBước 2: Truy cập Mua Crypto và Chọn Phương thức Thanh toán của BạnThẻ Tín dụng/Ghi nợ: Sử dụng Visa hoặc Mastercard của bạn để mua USD.AI (CHIP) ngay lập tức.Số dư: Sử dụng tiền từ số dư tài khoản HTX của bạn để giao dịch liền mạch.Bên thứ ba: Chúng tôi đã thêm những phương thức thanh toán phổ biến như Google Pay và Apple Pay để nâng cao sự tiện lợi.P2P: Giao dịch trực tiếp với người dùng khác trên HTX.Thị trường mua bán phi tập trung (OTC): Chúng tôi cung cấp những dịch vụ được thiết kế riêng và tỷ giá hối đoái cạnh tranh cho nhà giao dịch.Bước 3: Lưu trữ USD.AI (CHIP) của BạnSau khi mua USD.AI (CHIP), lưu trữ trong tài khoản HTX của bạn. Ngoài ra, bạn có thể gửi đi nơi khác qua chuyển khoản blockchain hoặc sử dụng để giao dịch những tiền kỹ thuật số khác.Bước 4: Giao dịch USD.AI (CHIP)Giao dịch USD.AI (CHIP) dễ dàng trên thị trường giao ngay của HTX. Chỉ cần truy cập vào tài khoản của bạn, chọn cặp giao dịch, thực hiện giao dịch và theo dõi trong thời gian thực. Chúng tôi cung cấp trải nghiệm thân thiện với người dùng cho cả người mới bắt đầu và người giao dịch dày dạn kinh nghiệm.

Tổng lượt xem 451Xuất bản vào 2026.04.21Cập nhật vào 2026.06.02

Làm thế nào để Mua CHIP

Thảo luận

Chào mừng đến với Cộng đồng HTX. Tại đây, bạn có thể được thông báo về những phát triển nền tảng mới nhất và có quyền truy cập vào thông tin chuyên sâu về thị trường. Ý kiến ​​của người dùng về giá của CHIP (CHIP) được trình bày dưới đây.

活动图片