等芯片一直突破1nm之后，之后的出路在哪，会往更小发展吗？
1. 走向“不只是更小”的精进：
3D堆叠与异构集成： 即使物理尺寸难以无限缩小，我们仍然可以通过垂直方向的创新来榨取更多的性能。想象一下，不是把晶体管挤得更紧，而是把不同的功能模块——CPU、GPU、内存、AI加速器——像乐高积木一样，层层堆叠，并且以更高效的方式连接起来。这种“异构集成”就像在城市里建造摩天大楼，而不是把所有建筑都塞进同一块土地。通过先进的封装技术，我们可以实现更短的信号传输路径，降低功耗，并大幅提高集成密度和功能多样性。这已经在发生，未来会更加精细化，将数据中心级别的复杂计算能力塞入更小的封装里。
量子隧穿效应的掌控与利用： 当晶体管尺寸逼近几个原子直径时，量子力学的“鬼魅”效应——比如量子隧穿——就会变得不可忽视。目前，这通常被视为是制造的“敌人”，会导致漏电和不可预测性。但未来的研究方向可能会转向“驯服”这种量子效应，甚至利用它来设计全新的计算模式。想象一下，不是简单地开关电路，而是利用量子叠加和纠缠等特性来进行计算，那将是另一场革命。虽然离大规模应用还有距离，但这无疑是探索“更小”背后潜藏的深层物理原理的必经之路。
新型材料的黎明： 硅作为半导体的基石已经屹立了几十年。但当尺寸进入原子级别，硅的物理极限就会显现。未来的突破很可能来自于对新材料的探索和应用。
二维材料： 石墨烯、二硫化钼、黑磷等材料，拥有极薄的厚度（仅一个或几个原子层）和优异的导电、导热性能。它们有望取代硅，制造出更小、更快、更节能的晶体管。
其他新兴材料： 比如具有特殊电磁学特性的超材料，以及能够实现更高存储密度的新型存储材料。这些材料的引入，不仅能让晶体管变得更小，还能赋予芯片全新的功能。
2. 计算范式的革命：
超越冯·诺依曼架构： 传统的计算机架构将数据和指令存储在同一个地方，来回搬运数据的过程成为了性能的瓶颈。当晶体管小到一定程度，这种架构的弊端会更加明显。未来的出路之一，就是“存内计算”或“近存计算”，即将计算单元与存储单元更紧密地结合，甚至在存储数据的同时进行计算，大大减少数据搬运，提升效率。
类脑计算（Neuromorphic Computing）： 模仿人脑神经网络的结构和工作方式，构建能够自主学习、适应和推理的芯片。这种计算模式对处理非结构化数据、进行模式识别和复杂决策非常高效，并且在功耗上具有巨大优势。与其说是“更小”，不如说是“更智能”，它允许芯片以一种完全不同的方式工作。
光计算（Optical Computing）： 利用光子而不是电子来传输和处理信息。光速是电子无法比拟的，理论上可以实现极高的计算速度和极低的功耗。虽然挑战巨大，但一旦突破，将是计算领域一次颠覆性的变革。
量子计算的融合： 虽然量子计算机在设计和应用上与我们目前熟悉的芯片截然不同，但它们之间的融合将是未来的一个重要方向。想象一下，一个传统芯片作为“控制器”或“预处理器”，将复杂的计算任务卸载给量子协处理器进行处理。这种“混合量子经典计算”模式，将有望解决目前传统计算机无法解决的某些科学和工程难题，例如新材料设计、药物研发、复杂系统模拟等。
3. 应用领域的扩展与深化：
更强大的AI与机器学习： 随着芯片尺寸的缩小和性能的提升，AI模型的训练和推理将变得更加高效和普及。这不仅意味着更强大的智能手机和个人电脑，更意味着AI可以嵌入到更多我们意想不到的设备中：从智能家居的每个传感器，到自动驾驶汽车的每一个决策单元，再到医疗设备的精细诊断，甚至是植入式医疗设备。
边缘计算的飞跃： 许多数据不再需要上传到云端进行处理，而是可以在数据产生的“边缘”进行实时分析。这对于需要低延迟、高可靠性的应用至关重要，例如工业自动化、远程医疗、物联网设备的协同工作等。更小的、更高效的芯片是实现大规模边缘计算的关键。
沉浸式体验与XR（扩展现实）的普及： 虚拟现实（VR）、增强现实（AR）和混合现实（MR）等沉浸式体验，对芯片的计算能力、图形处理能力和传感器融合能力提出了极高的要求。未来的芯片需要能够在极小的体积内提供媲美桌面级电脑的性能，同时保持低功耗，以实现更轻便、更舒适的XR设备。
生物与健康领域的革命： 芯片的微小化和高性能化，将促进生物传感器、可穿戴健康监测设备、甚至体内植入式医疗设备的发展。它们可以实时监测生理数据，辅助疾病诊断，甚至进行精确的药物输送。
总而言之，当芯片制造工艺突破1纳米之后，“更小”将不仅仅是尺寸的数字游戏，它将是驱动一场深刻的技术变革的催化剂。未来的出路，将是材料、架构、计算模式和应用领域的协同演进，它将让我们拥有更智能、更高效、更深入地理解和改造世界的工具。 我们可以预见，芯片的未来，将是一场关于“智慧”和“可能”的无限拓展。
网友意见
新的摩尔定律:每24个月不相信摩尔定律的人增加一倍。
我自创的摩尔定律:每增加一条专业术语，不想往下看的人增加一倍。
不想看的直接拉到文章倒数第三段看结论吧。字体加粗了。
我看到很多回答在纠结Si原子有多大，5nm能放下几个Si原子。事实上，5nm制程的芯片Fin(材料是Si或SiGe)最顶上的尺寸就有5.5nm左右，3nm制程的芯片Fin最顶上的尺寸有4.5nm左右。决定几纳米制程的并不是X方向的Fin尺寸，而是与之垂直的Y方向的Dummy Poly的尺寸，因为这个方向才是Source/Drain夹着的方向，Source和Drain的距离是看这个方向。为什么叫Dummy Poly是因为它在以后的工艺中不存在，要被掏掉填HKMG与导线Tungsten的。Dummy Poly底部的尺寸决定了能填多少HKMG，HKMG这几站工艺对电性影响很大，也因此Dummy Poly底部的尺寸跟电性有极强的关系。这个尺寸要是太小可能导致HKMG把Gate塞满，导线Tungsten填不进去，这才是未来制程的瓶颈，而不是大家所说的量子效应(还没到那一步)。因此制程越小的时候，就越需要改变HKMG材料，把HKMG改薄让导线塞进去的同时还要保证电性的调控(HKMG的材料/厚度是可以用来调VT的)。N5的Dummy Poly尺寸大约是Poly Pitch的1/3不到，也就是15nm左右。
因此对于光刻机来讲，它首先最重要的贡献就是做出X方向的Fin结构与Y方向的Dummy Poly结构。
以下是某公众号提供的N22 FinFET的process flow，感兴趣的可以看一下:
https:// mp.weixin.qq.com/s/3nbi cNT8KRb0Y38ARY3KFg
站点18就是形成了Dummy Poly (这时候还是amorphous silicon)
https:// mp.weixin.qq.com/s/-IjG 6XIPQdhTAb5qc0Dc4g
从站点26开始就是在Fin上Etch做Source和Drain
https:// mp.weixin.qq.com/s/YqX_ -Kn_KcA-vYAI9zZYtg
这一部分讲Dummy Poly掏掉后长HKMG，注意PMOS与NMOS的HKMG材料是不一样的，一个是HK/TiN/TaN/TiN/TiAl，一个是HK/TiN/TaN/TiAl。
以下为原答案
利益相关，匿了。
我应该是知乎上少数见过T家N5，N3制程的人。
我来给大家澄清一个误区，所谓的5nm芯片到底如何定义的:
什么是5nm制程的芯片？
目前5nm制程的芯片有台积电已经量产的FinFET。查阅台积电的road map可知5nm FinFET的X方向的Fin周期(Fin Pitch)大概在28nm左右，Y方向的Gate Pitch(Poly Pitch)大概在51nm左右。7nm FinFET的Fin Pitch大概在30nm左右，Poly Pitch大概在60nm左右。以此来推，3nm FinFET的Fin Pitch大概在26nm左右，Poly Pitch大概在45nm左右。用波长13.5nm的EUV曝光出这样的pitch不难吧？那5nm制程代表什么呢？其实自从芯片越做越小，当摩尔定律走到极限时，传统的从source到drain的距离已经不能描述几nm制程了。真要追究的话，可以用“从source到drain的有效距离”来描述。在Gate里(原来是填Dummy Poly的，后续工艺掏空后填HKMG)的HKMG是呈U字型的，U字型底部SiO2/HK/MG的长度大概就是5nm。然后一根Tungsten作为导线插入U字型与外面相连。
整个transistor没有行业外人士所想象的只有5nm那么小吧？按照这种定义模式，1nm也是有希望的。
我在网上找到一张图，是N14/16或者以下的工艺了，Step4中架在Fin上面红色的就是Dummy Poly(amorphous silicon经过anneal)，Poly顶部还有SiN/SiO2等HM。Step5 Dummy Poly两侧绿色的Spacer就是电介质材料，然后在Fin区域挖出一个平台，长紫色的Epi(Source和Drain，PMOS长的是SiGe，NMOS长的是SiP)。Step6里把Dummy Poly掏掉填上了HKMG及导线Tungsten，顶上再加盖SiN做HM。
硅原子的直径好像是
0.117nm多？
一纳米也就是10个小原子排排坐？？？
捞一捞自己之前的做梦回答
直接问之后的出路了，，，
个人感觉是高级封装技术吧
呐呐呐，想必你是知道摩尔定律的吧
那你可读过戈登摩尔的原文，就三页，不多
来恰
Moore, Gordon E.,Cramming more components onto integrated circuits,Electronics, Vol 32, No. 8, April 19, 1965.
先说说其他方向首先是More Moore
我们需要更多的摩尔，手动dog头
其实就是沿着摩尔定律继续弄下去
这里有一些资料给了一些相应的问题以及一些Trade-offs
总结下来主要是
1.在减小沟道长度是面临的栅极漏电问题
fet和bjt的一个区别就在于Ig很小
也就是流入栅极的电流
作为一个开关要电流干啥？
这层Oxide氧化物理想条件下是电容存在，电阻无穷大哒
但沟长L小到28nm再向下乃至10nm的时候，这层的厚度就特别小（记得是1纳米左右，10多个原子好像）
这里是量子力学的主场，隧穿效应来一套
所以平面结构是不行的
得让管子支棱起来
胡正明教授就发明了FinFET
大概长这样
右边这个噢(⊙o⊙)！
影响最深的就是鲁汶的一个教授15年吧isscc给的截止频率，，120 80 65 40 28 14nm的截止频率
然后再14nmFinFET那里，截至频率就下降了1/3好像
英特尔的许多芯片到现在都是14nmFinFET工艺
只是后面有多少个加号罢了（x）
写到这里的时候，发现网上现有的资料挺多的
不写了，溜了，看大家都是认为是高级封装（x）
那我就直接做个搬运工吧hhh
首先是 @李一雷 大大的文
关于异构
b站上的
许个愿，明天，哦不，是今天。。。。
虚拟机能上线
当硅基芯片突破1nm之后，量子隧穿效应将使得“电子失控”，芯片失效（确切的说，5nm甚至7nm以下，就已经存在量子隧穿效应）。这种情况下，替换芯片的硅基底，也许是芯片进一步发展的可行出路之一。
早在2016年，《科学》杂志就报到了劳伦斯伯克利国家实验室(Lawrence Berkeley National Laboratory)的研究成果：世界上最小的晶体管——1纳米栅极长度的二硫化钼（MoS2）晶体管。
进一步缩小晶体管尺寸是提高计算机算力和打破技术瓶颈的重要突破口。晶体管越小，芯片上的容量就越大，处理器的速度就越快，计算机效率也就越高。多年来，计算机行业一直受摩尔定律的支配。摩尔定律指出，半导体电路中的晶体管数量每两年就会翻一番。但展望未来，摩尔定律开始遇到麻烦。所谓的麻烦，我指的是物理定律。你看，虽然用硅制造7nm节点在技术上是可行的，但在那之后就遇到了问题，小于7nm的硅晶体管在物理上紧密相连，电子会经历量子隧穿效应。因此，电子可以连续地从一个门流向下一个门，而不是停留在预期的逻辑门内，这在本质上使得晶体管不可能处于关闭状态。
那么，如何拯救“失控的电子”呢？
工业界一直在压榨硅基底的每一点产能。通过将材料从硅换成二硫化钼（MoS2），我们就可以制造出一个只有1纳米长的栅晶体管，并像控制开关一样控制它
众所周知，晶体管由三个端子组成：源极，漏极和栅极。电流从源极流向漏极，并由栅极控制，栅极根据施加的电压而进行导通或关断电流。
硅和二硫化钼（MoS2）都具有晶格结构，但是通过硅的电子有效质量比二硫化钼（MoS2）小。当栅极长度为5纳米或更长时，硅晶体管可以正常工作。但当栅极长度小于这个长度时，一种叫做量子隧穿的量子力学现象开始出现，栅势垒就不再能够阻止电子从源极流入漏极。这意味着我们不能关闭晶体管，即电子失去了控制。
而通过二硫化钼（MoS2）的电子有更高的有效质量，他们的流动可以通过更小的门长度来控制。二硫化钼（MoS2）也可以缩小到原子般的薄片，大约0.65纳米厚，且具有较低的介电常数（反映了材料在电场中存储能量的能力），这些特性，使得当二硫化钼（MoS2）栅极长度减少到1纳米时，也可以对晶体管内部电流流动进行有序的控制。
虽然劳伦斯伯克利国家实验室对此方案的可行性进行了实验验证，但不得不强调的是，这里的研究仍处于非常早期的阶段。一个14nm的芯片上有超过10亿个晶体管，而伯克利实验室团队还没有开发出一种可行的方法来批量生产新的1nm晶体管，甚至还没有开发出使用这种晶体管的芯片。但是哪怕仅仅作为概念的证明，这里的结果仍然是非常重要且令人鼓舞的的，期待后续新材料的发现可以继续允许更小的晶体管尺寸，并随之提高未来计算机的功率和效率。
参考文献：
【2】https://newscenter.lbl.gov/2016/10/06/smallest-transistor-1-nm-gate/
【3】https://science.sciencemag.org/content/354/6308/99/tab-figures-data
看了下所有人都忽略了最大的问题，差钱。按现在的形势发展下去，1nm大概梦里有。
根据摩尔第二定律，fab建厂成本每4年翻1倍。以TSMC为例，一座7nm厂造价将近100亿刀，5nm厂将近200亿刀。那3nm呢？2nm呢？
就说3nm，产品研发和制程实现成本之高，已经到了任何一个10亿级用户以下的市场都消化不了的阶段。所以一个足够大到能养活先进制程产品的市场，才是我们在这场半导体战争中的真正底牌。
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