响当当的科技股，请看：微软与英特尔(Wintel)、英伟达(NVIDIA)、苹果公司，曾经分别在5年中上涨7~12倍，其各自股价的顶峰，在2000(Wintel)、2007(NVIDIA)、2012(Apple)年，请记住这几个日子，我们后面会讲到。

查看原图这背后起作用的是什么力量呢？是摩尔定律和人类的视觉极限。

摩尔定律说的是：集成电路芯片上所集成的电路的数目，每隔18个月就翻一倍。其实质，是硅片工业提供的计算能力极限的增长速度。

按照摩尔定律，计算能力的提升是指数式的，这就造成了周期性的计算能力过剩，谁能够消化这种过剩，谁就能站在浪潮之巅。

在微软与Intel的时代，PC机大行其道，CPU主频从80286时代的约5MHz上升到目前的3.6GHz。Wintel时代的转折点在2000年，主频的增长明显滞后于晶体管数目的增长，即CPU主频上升已经无法容纳过剩的计算能力。

这 之后，NVIDIA的GeForce系列图形处理器，将电脑中处理图像输出的运算独立出来，使显卡减少了对CPU的依赖，极大地提升了显示性能，也成为三 维图形处理的必需部件。NVIDIA图形处理器的转折点在2006年，其核心时钟主频的增长同样开始滞后于晶体管数目的增长，即GPU主频上升也已经无法 容纳过剩的计算能力。

NVIDIA的状况启示我们，人类视觉的极限是硬件无法容纳过剩计算能力的根源。即一旦应用达到了人眼分辨的极限能力，就不再有超高速的增长前景了。

如 果我们回顾2000年的PC可以发现，当时的Windows XP操作系统可以支持屏幕显示1024×768分辨率，32位真彩色，这同样接近了人眼对于静态画面的视觉极限，即便10年后，主流的分辨率不过 1280×800，仍然是32位真彩色。在NVIDIA这里，视觉的极限是对动态图像的分辨极限，除此之外，并无不同。

左图为Intel历代CPU芯片的主频，右图为NVIDIA历代GPU核心时钟频率，分别对比摩尔定律中的晶体管数目变化，转折点分别出现在2000年和2006年，之后1年之内股价即出现历史最高点。

查看原图图中的斜率代表了增长速度，在Wintel、NVIDIA辉煌的年代，他们的速度都与摩尔定律相匹配，在撞上了各自的视觉极限之墙之后都降了下来，苹果呢？

查看原图苹果复兴终结的原因，到底是不是乔布斯的去世呢？我看不是，乔布斯即使在世也难以改变目前的局面，因为苹果创造了自己的视觉极限，即视网膜屏（Retina显示屏）。

查看原图说 到可穿戴设备，我最看好谷歌眼镜，因为目前的开发者版本分辨率仅为640×360，未来的扩展空间极大，谷歌还有很长的海滩可以去冲浪。而苹果的 iPad mini 和 iWatch 似乎走错了方向，以Retina显示屏的设计思路来看，越小的显示器对计算能力的要求越低，苹果的下一代产品，包括可穿戴设备都没有利用过剩计算能力的潜 力。

谷歌眼镜对过剩计算能力的利用，将建立谷歌在未来5~10年增长的基础。

谷歌眼镜将可能拓展计算能力的应用，直到撞到自己的视觉极限。那么为什么视觉极限这么重要呢？如果你问我，我会告诉你，人是视觉动物，视觉相关的神经占大脑的比例，远远超过其他感官，甚至超过其他感官的总和。开发与视觉相关的可穿戴设备的前景，要远远好过其他设备。

让我们来算一算视觉极限：

令\alpha 为人眼视角最小极限，大约是1分（1/60度），按照视角最小极限是1/2个像素计算，tan(\alpha/2) = d/4h = 1/(4h×ppi)，h是人眼到显示器的距离，普通电脑h大约是40cm，也就是约16英寸，d是像素直径（单位是英寸），ppi是每英寸的像素数目， 这样计算ppi是大约100（你按照16英寸计算是107），一个15寸屏，长宽比是16:10的话，长宽大概是12.5英寸和8英寸，100的ppi意 味着大约1280×800，这是PC时代。这个时代的意义是，你的眼睛不能分辨像素边缘与像素中心发射的光，这样你就看不到像素的形状了。

到 了iPhone时代，有两点不同，第一是人眼到显示器的距离h变成了大约25cm，即10英寸左右，第二是乔布斯说了，我们要搞视角最小极限是1个像素的 显示器，因为这样人就无法区分相邻的像素了，那么公式就变成了tan(\alpha/2) = d/2h = 1/(2h×ppi)，按照这个公式，10英寸计算的ppi大概是330（你按照10英寸计算是343），一个3.5寸屏，长宽比是3:2的话，长宽大概 是3英寸和2英寸，300的ppi就是大概1000×700，实际上第一个采用Retina显示屏的iPhone 4是960×640。这个时代的意义是，你不能分辨临近2个像素发出的光，这样你根本看不到像素的边缘了，像素连在了一起。

当然，下一步的视觉极限，其实就是视角的最小极限之内容纳2个像素，这样你根本看不到像素，如果颜色合适，你会看到完美的自然图像，在明视距离上也就是ppi达到约600，不过，谷歌眼镜会把距离缩小到1英寸左右的尺度上，这就意味着理论上的ppi会达到5000以上，这会提出极大的计算能力的需求，因为较高的ppi乘以刷新率，就是对运算速度的要求。


但 我更想讨论的是摩尔定律的终结，目前集成电路芯片上的电路宽度约为20纳米，而量子力学预测的电路极限是5纳米，当电路宽度低于5纳米时，由于海森堡不确 定性原理的作用，电子将溢出电路，弥漫到电路之外的空间之中，使任何传统的电子学原理都不再起作用。那时硅谷将失去存在的基础。

那么末日何时到来呢？

从20纳米到5纳米，蚀刻精度变为4倍，意味着单位面积上的晶体管会变为原来的16倍，按照摩尔定律，单位面积上的晶体管每18个月会变为原来的2倍，即需要：18个月× 4 = 72个月 = 6年。

也就是说，在2013+6=2019，即2020年之前，我们将迎来摩尔定律的终结，那一天硅谷将山崩地裂，江河倒流，因为那一天将是集成电路工业的末日。

6年，并不遥远！

我们终将告别硅谷和摩尔定律的时代，迎来量子计算机的诞生。

计算机科学的根本在于2进制的数学，即建立在bit基础上，非0即1的逻辑体系，每一个数据和每一次运算，每一个计算单元都要么是0要么是1，但量子计算机的每一个数位都在0和1的状态之间，即由于“薛定谔的猫”，量子计算机的每一个计算单元，都处于0和1叠加的状态。

第一个掌握量子计算机的国家，将会在8秒到22小时之内破解任何其他国家的军用防火墙；80年代手持计算器芯片的计算能力超过了人类第一台计算机ENIAC，量子计算机出现之后，一台个人电脑的计算能力将超过目前造价数十亿美元的超级计算机。

也许你会说，量子计算机还很遥远，是一个幻想。那么不要忘记，硅谷的极限在2020年，也就是说，6年之后如何量子计算机不能投入使用，硅谷就走到头了。

不 要低估科技的发展速度，2004年，维也纳大学将量子隐形传输的纪录（你没看错，就是星际迷航或者机器猫的任意门那种东西）提高到了600米，传输的是光 粒子； 2006年，马普所的科学家们将实体例子的信息传输了约0.5米，这也打破了量子传输只能用于光粒子的偏见； 2007年，澳大利亚科学家传送了5000个铷原子……

2015年我们将可能看到传输第一个分子，未来甚至是DNA分子，量子传输的物理学基础与量子计算机是互通的，量子传输的研究突破，就意味着我们离量子计算机的时代越来越近了。

anyway，我不是研究科技公司的，以上纯属一个热爱挖掘历史、清洗数据、画出忽悠大家的图表的不靠谱分析师的想象……

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