为什么10年前不会出现980，855，a12这样性能的芯片？
10年前，也就是2014年左右，你想要在智能手机、平板电脑或者其他消费电子产品上看到今天980、855，甚至是 A12 这种级别的芯片性能，那简直是天方夜谭。为什么会差这么多？这背后其实是科技发展数十年积累下来的“厚积薄发”，我们可以从几个关键的维度来掰扯掰扯。
一、制程工艺的飞跃：从“大象”到“蚂蚁”的微缩革命
这可能是最核心的原因。芯片的性能很大程度上取决于其内部晶体管的数量和密度。晶体管越小，集成度越高，单位面积上能容纳的晶体管就越多，这直接转化为更强大的计算能力和更高的能效。
10年前（2014年左右）的主流制程： 当时消费级芯片的主流工艺节点大概在20nm到14nm之间徘徊。像高通骁龙801、苹果 A8 这样的芯片，虽然在当时已经是顶级旗舰，但其内部的晶体管密度和数量远不如现在。
现在的先进制程： 到了2024年，主流旗舰芯片已经普遍采用了7nm、5nm甚至3nm工艺。以台积电为例，从28nm到7nm，晶体管密度翻了几十倍，而从7nm到3nm，进步更是惊人。
打个比方： 想象一下你要在一块土地上建房子。10年前，你可能只能用砖头和水泥，房子盖得又大又笨重，单位面积能住的人不多。而现在，你拥有了纳米级别的工具，可以建造超高层建筑，每一层都做得非常精密，单位面积能容纳的人数呈几何级增长。
制程工艺进步带来的具体好处：
更高的晶体管密度： 允许在同等芯片面积上集成更多的核心、更大的缓存、更强的GPU、更先进的ISP（图像信号处理器）等。
更低的功耗： 更小的晶体管开关速度更快，所需的电压也更低，这直接转化为更低的功耗，意味着手机续航更长，发热也更少。
更高的运行频率： 在同等功耗下，更小的晶体管可以运行在更高的时钟频率上，直接提升了运算速度。
二、架构设计的持续演进：不仅仅是堆料，更是“巧思”
光有先进的制程还不够，芯片内部的“大脑”——CPU和GPU的架构设计也在不断进步。这就像建造一座摩天大楼，不仅需要好的材料（制程），还需要精妙的结构设计（架构）。
CPU架构的进步： 从10年前的单核、双核、四核，到现在动辄八核、十核甚至更多，而且采用了大小核（big.LITTLE）异构设计。比如CortexA73、A75、A76、A77、A78、X1、X2、X3等，每一代都在指令集、流水线深度、乱序执行能力、分支预测等方面进行优化，让每个核心都更聪明、更高效。苹果的A系列芯片更是以其自研架构的强大性能闻名，每年都带来巨大的提升。
GPU架构的进步： 游戏、高清视频、AI运算都离不开GPU。10年前的GPU可能只能处理简单的3D渲染，而现在集成的GPU（如Adreno系列、Mali系列、苹果的GPU）拥有更多的计算单元（shader units）、更高的时钟频率、更先进的渲染技术（如光线追踪的初步支持），性能早已不可同日而语。
专门化加速器的兴起： 现代芯片不再是万能的，而是会针对特定任务集成专门的硬件加速器。
NPU/AI引擎： 这是近些年最显著的进步之一。10年前几乎没有专门的AI计算单元，所有AI任务都要靠CPU或GPU来完成，效率低下。现在，几乎所有高端芯片都集成了强大的NPU，专门负责神经网络运算，使得人脸识别、语音助手、图像处理等AI功能得以飞速发展，并且能耗更低。
ISP（图像信号处理器）： 负责处理摄像头传感器的数据。更强大的ISP能够处理更高分辨率、更高帧率的视频，支持更复杂的降噪算法、HDR技术，以及先进的计算摄影功能。
DSP（数字信号处理器）： 负责音频、传感器等信号的处理，也变得越来越强大。
安全协处理器： 负责加密解密、身份验证等安全任务。
三、内存和缓存技术的协同发展：为高性能“喂粮”
再强大的CPU和GPU，如果没有足够快的数据传输通道和存储空间来“喂养”，也只能是“巧妇难为无米之炊”。
内存（RAM）速度： 10年前智能手机普遍使用LPDDR2或LPDDR3内存，速度相对较低。现在，主流旗舰已经普及了LPDDR5X，其带宽和速度相比10年前提升了数倍，大大减少了CPU等待数据的时间。
缓存（Cache）的容量和速度： CPU内部的缓存（L1、L2、L3 Cache）就像CPU的“临时工作台”，容量越大、速度越快，CPU就能更快地访问常用数据。现代芯片的缓存设计也更加复杂和高效。
四、软件和生态系统的成熟：让硬件潜力得以释放
硬件的进步最终要通过软件来体现价值。
操作系统和驱动的优化： 操作系统（如Android、iOS）和底层的驱动程序经过多年的迭代，对多核异构处理、功耗管理、新硬件的支持等方面都做了大量的优化。
开发工具和API的进步： 开发者能够利用更先进的开发工具（如Android Studio、Xcode）和API（如Vulkan、Metal）来更充分地调用硬件的性能，开发出更复杂、更流畅的应用和游戏。
机器学习框架的发展： TensorFlow Lite、PyTorch Mobile 等框架的出现，使得在移动端运行复杂的机器学习模型成为可能，这反过来又推动了NPU的发展。
五、市场需求和竞争的驱动：一场永无止境的军备竞赛
这一切进步的背后，是消费者对更强性能、更长续航、更好拍照、更流畅游戏体验的持续追求，以及厂商之间激烈的市场竞争。
智能手机的普及和升级换代： 智能手机早已成为人们生活中不可或缺的工具，用户对手机性能的要求越来越高，这驱动着芯片厂商不断投入研发。
应用场景的拓展： 游戏、AR/VR、AI应用、高清视频拍摄和剪辑等对芯片性能提出了更高的要求，厂商不得不满足这些新的需求。
竞争格局： 高通、苹果、联发科、三星等几大芯片巨头之间的竞争异常激烈，谁能在性能、能效、制程上取得突破，就能在市场上占据优势。
总结一下：
10年前的芯片，无论是在制造工艺的精细度、CPU/GPU的架构复杂度、还是在专门化硬件加速器的集成度上，都远远落后于现在。而今天的980、855、A12（更不用说现在更新的芯片了）之所以能达到惊人的性能，是因为数十年来，晶圆厂（如台积电、三星）在制程工艺上实现了多次跨越式的突破，芯片设计公司（如高通、苹果、ARM）在处理器架构、GPU设计以及各种AI/ISP等专用单元的集成上不断创新和优化，同时内存、存储等周边技术也协同发展，最终在市场需求的驱动下，共同造就了今天我们在移动设备上看到的强大算力。这就像是数十年积累的能量，在最近几年集中爆发出来，让我们见识到了“小小的芯片，大大的能量”。
一、制程工艺的飞跃：从“大象”到“蚂蚁”的微缩革命
这可能是最核心的原因。芯片的性能很大程度上取决于其内部晶体管的数量和密度。晶体管越小，集成度越高，单位面积上能容纳的晶体管就越多，这直接转化为更强大的计算能力和更高的能效。
10年前（2014年左右）的主流制程： 当时消费级芯片的主流工艺节点大概在20nm到14nm之间徘徊。像高通骁龙801、苹果 A8 这样的芯片，虽然在当时已经是顶级旗舰，但其内部的晶体管密度和数量远不如现在。
现在的先进制程： 到了2024年，主流旗舰芯片已经普遍采用了7nm、5nm甚至3nm工艺。以台积电为例，从28nm到7nm，晶体管密度翻了几十倍，而从7nm到3nm，进步更是惊人。
打个比方： 想象一下你要在一块土地上建房子。10年前，你可能只能用砖头和水泥，房子盖得又大又笨重，单位面积能住的人不多。而现在，你拥有了纳米级别的工具，可以建造超高层建筑，每一层都做得非常精密，单位面积能容纳的人数呈几何级增长。
制程工艺进步带来的具体好处：
更高的晶体管密度： 允许在同等芯片面积上集成更多的核心、更大的缓存、更强的GPU、更先进的ISP（图像信号处理器）等。
更低的功耗： 更小的晶体管开关速度更快，所需的电压也更低，这直接转化为更低的功耗，意味着手机续航更长，发热也更少。
更高的运行频率： 在同等功耗下，更小的晶体管可以运行在更高的时钟频率上，直接提升了运算速度。
二、架构设计的持续演进：不仅仅是堆料，更是“巧思”
光有先进的制程还不够，芯片内部的“大脑”——CPU和GPU的架构设计也在不断进步。这就像建造一座摩天大楼，不仅需要好的材料（制程），还需要精妙的结构设计（架构）。
CPU架构的进步： 从10年前的单核、双核、四核，到现在动辄八核、十核甚至更多，而且采用了大小核（big.LITTLE）异构设计。比如CortexA73、A75、A76、A77、A78、X1、X2、X3等，每一代都在指令集、流水线深度、乱序执行能力、分支预测等方面进行优化，让每个核心都更聪明、更高效。苹果的A系列芯片更是以其自研架构的强大性能闻名，每年都带来巨大的提升。
GPU架构的进步： 游戏、高清视频、AI运算都离不开GPU。10年前的GPU可能只能处理简单的3D渲染，而现在集成的GPU（如Adreno系列、Mali系列、苹果的GPU）拥有更多的计算单元（shader units）、更高的时钟频率、更先进的渲染技术（如光线追踪的初步支持），性能早已不可同日而语。
专门化加速器的兴起： 现代芯片不再是万能的，而是会针对特定任务集成专门的硬件加速器。
NPU/AI引擎： 这是近些年最显著的进步之一。10年前几乎没有专门的AI计算单元，所有AI任务都要靠CPU或GPU来完成，效率低下。现在，几乎所有高端芯片都集成了强大的NPU，专门负责神经网络运算，使得人脸识别、语音助手、图像处理等AI功能得以飞速发展，并且能耗更低。
ISP（图像信号处理器）： 负责处理摄像头传感器的数据。更强大的ISP能够处理更高分辨率、更高帧率的视频，支持更复杂的降噪算法、HDR技术，以及先进的计算摄影功能。
DSP（数字信号处理器）： 负责音频、传感器等信号的处理，也变得越来越强大。
安全协处理器： 负责加密解密、身份验证等安全任务。
三、内存和缓存技术的协同发展：为高性能“喂粮”
再强大的CPU和GPU，如果没有足够快的数据传输通道和存储空间来“喂养”，也只能是“巧妇难为无米之炊”。
内存（RAM）速度： 10年前智能手机普遍使用LPDDR2或LPDDR3内存，速度相对较低。现在，主流旗舰已经普及了LPDDR5X，其带宽和速度相比10年前提升了数倍，大大减少了CPU等待数据的时间。
缓存（Cache）的容量和速度： CPU内部的缓存（L1、L2、L3 Cache）就像CPU的“临时工作台”，容量越大、速度越快，CPU就能更快地访问常用数据。现代芯片的缓存设计也更加复杂和高效。
四、软件和生态系统的成熟：让硬件潜力得以释放
硬件的进步最终要通过软件来体现价值。
操作系统和驱动的优化： 操作系统（如Android、iOS）和底层的驱动程序经过多年的迭代，对多核异构处理、功耗管理、新硬件的支持等方面都做了大量的优化。
开发工具和API的进步： 开发者能够利用更先进的开发工具（如Android Studio、Xcode）和API（如Vulkan、Metal）来更充分地调用硬件的性能，开发出更复杂、更流畅的应用和游戏。
机器学习框架的发展： TensorFlow Lite、PyTorch Mobile 等框架的出现，使得在移动端运行复杂的机器学习模型成为可能，这反过来又推动了NPU的发展。
五、市场需求和竞争的驱动：一场永无止境的军备竞赛
这一切进步的背后，是消费者对更强性能、更长续航、更好拍照、更流畅游戏体验的持续追求，以及厂商之间激烈的市场竞争。
智能手机的普及和升级换代： 智能手机早已成为人们生活中不可或缺的工具，用户对手机性能的要求越来越高，这驱动着芯片厂商不断投入研发。
应用场景的拓展： 游戏、AR/VR、AI应用、高清视频拍摄和剪辑等对芯片性能提出了更高的要求，厂商不得不满足这些新的需求。
竞争格局： 高通、苹果、联发科、三星等几大芯片巨头之间的竞争异常激烈，谁能在性能、能效、制程上取得突破，就能在市场上占据优势。
总结一下：
10年前的芯片，无论是在制造工艺的精细度、CPU/GPU的架构复杂度、还是在专门化硬件加速器的集成度上，都远远落后于现在。而今天的980、855、A12（更不用说现在更新的芯片了）之所以能达到惊人的性能，是因为数十年来，晶圆厂（如台积电、三星）在制程工艺上实现了多次跨越式的突破，芯片设计公司（如高通、苹果、ARM）在处理器架构、GPU设计以及各种AI/ISP等专用单元的集成上不断创新和优化，同时内存、存储等周边技术也协同发展，最终在市场需求的驱动下，共同造就了今天我们在移动设备上看到的强大算力。这就像是数十年积累的能量，在最近几年集中爆发出来，让我们见识到了“小小的芯片，大大的能量”。
网友意见
10年前的制程工艺要做出来980这样的芯片，芯片面积要比你手上的手机都大。
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