1965年，那時戈登·摩爾（Gordon Moore）還在仙童半導體公司，他開始將新出現的集成電路的未來發展理論化；而那時，他的實驗室里的集成電路才集成了64個晶體管，而一年之前，最先進的集成電路還只能集成32個晶體管。平面型晶體管問世于1959年，之后摩爾開始注意到：差不多每隔一年，集成電路上所集成的晶體管數量就會翻番。在1965年春天，摩爾在一篇發表在《電子雜志》特刊中的文章中表達了這一看法，并且他還特別提到這一趨勢還將繼續持續至少十年。十年還沒過去，摩爾的朋友卡沃·米德（Carver Mead）教授也注意到了這一趨勢，至此，“摩爾定律”這個詞才被真正創造出來。

　　摩爾定律已經經歷了輝煌的五十年（準確的五十年紀念日的官方日期是2015年4月19號），回顧其過往的歲月以及觀察其隨著行業而不斷進化的過程是一件十分有趣的事情；而且這還能為計算創新的前進方向的預測提供依據。

　　1965年：戈登·摩爾的預見性猜想

　　摩爾的預測基于兩項他對行業做出的重要觀察。

　　首先是在任何給定的時間芯片上集成的元件的數量。更多的元件就意味著單個元件的成本就越低，所不同的是隨著元件數量的增加，產量就下降了，所以在某些時間點上，元件數量的增加卻會帶來收益的降低。在1970年，他將自己觀察得到的數據繪制成了一張復雜度和收益之間的圖表，

　　摩爾對行業的最初觀察結果是存在一個元件密度和對應成本的最優點。

　　另外，摩爾發現單個芯片上的元件的最佳數量正在快速上升——自1959年平面晶體管問世以來，這一數字幾乎每一年就會翻番。那是一個指數級的增長曲線，如下圖所示；他將這條線延伸到了未來，并且預測這一增長趨勢還將繼續持續十年時間。盡管摩爾在做出這項預言之前聽Douglas Engelbart談論過這一主題，但摩爾是第一個將其寫進文章里并做出特定預言的人。摩爾從來沒將這個預言看做一項“定律”，或者其他什么規則性的東西。但他在文章中對這一預言做出了詳細的解釋，他認為未來十年內遇到的每一個需要解決的技術文章最終都將被解決。

　　摩爾觀察到的第二個現象是從第一個集成電路問世以來，元件密度差不多都每年翻一番。

　　1975年：Carver Mead造出“摩爾定律”

　　在Carver Mead于1975年提出“摩爾定律”這一術語的時候，摩爾事實上已經修正過他自己的預言了。摩爾其實從沒指望過自己的預言能夠十分精確，但該預言卻幾乎完美地預測了半導體行業未來十年的發展。但是，摩爾發現從元件密度的增加中獲得收益的增速正在減緩，于是在1980年，摩爾將翻番的時間間隔改成了2年。

　　英特爾的House將摩爾定律重新塑造成今天的模樣

　　盡管元件密度的增速在1975年減緩了，但英特爾的Dave House卻發現單個元件的運算速度變快了。從中他提煉出了一個理論：集成芯片的計算能力每18個月翻倍一次，這比摩爾最早的預言要慢，而比摩爾1975年的修正版又更快。從這時起，摩爾定律才開始流行起來，并成為了一個精心維持的法律形式的預言，成了半導體行業亦步亦趨追隨的對象，以至于每一代工藝革新時都有人拿摩爾定律說事，就像本文現在正做的那樣。

　　如果你正從事半導體行業內的工作，那么摩爾定律的細節對你來說一定非常重要。你有足夠的理由質疑集成電路照這樣的步伐前進的未來還能持續多久。而對于更大多數人來講，摩爾定律的最主要影響還是我們的計算類消費品的性能提升和成本下降——事實上我們并不在意半導體行業會怎么去實現它。所以有必要從一個更宏觀的視野下來理解集成電路的過去和未來。

　　從算盤到超級計算機

　　盡管計算的革命是從晶體管和集成電路的出現開始的，但事實上計算機在和硅緊密結合之前就早已存在。計算機歷史博物館的走道起點是算盤，后來計算的任務交給了計算尺，然后是可以追溯到Charles Babbage的機械計算器，然后出現了依賴真空管的大型機。而在集成電路出現之前，研究人員還用分離的晶體管制成了早期的超級計算機，如CDC 6600和Atlas。

　　如果我們回顧摩爾的文章出現之前30年的計算發展的歷史，我們可以列出一個計算能力的圖表：從1938年的Konrad Zuse的Z1機械計算機的每秒一個周期到1965年CDC6600的3 MFLOPS（每秒百萬個浮點操作）。即使我們將Z1機械計算機的的計算速度設定為1 FLOP，那個時代計算能力的倍增也需要12-18個月時間，這和摩爾關于集成電路的預測是相似的，但實現的物理機制卻已經大不相同。

　　Ray Kurzweil在他的書《奇點將至》中則走得更遠，甚至將1900年的機械制表機也納入到了數據中。如果我們將這些數據聚集起來繪成圖表，那就不難發現事實上計算能力的指數級的增長已經持續了一個多世紀了！

　　集成電路之后

　　現在的集成電路正在逐漸逼近尺寸和計算能力的極限，這可能意味著嚴格定義的摩爾定律的結束。但是我們還有大量新技術在等待時機接替上來，就像集成電路對分立的晶體管、晶體管對真空管做的那樣。其中最可能的大概就是以今天的GPU為代表的并行計算了。并行計算不僅能在圖形處理上給計算性能帶來顯著的提升，而且也能為針對多處理器內核的應用程序提供強有力的性能支持。另外還有就是聽起來高深莫測的量子計算，但目前還沒有一臺有使用價值的實際機器出現。當然，還有那些各種各樣的新物理計算機架構，從光計算到石墨烯等不一而足。

　　許多孩子都聽過一個寓言故事，說的是一個數學家要求國王在國際象棋的棋盤格上按倍增的方式放滿米粒，而這樣做卻足以讓國王破產。同樣的，盡管目前看來后續技術似乎還不甚明了，但我們卻處在一個幸運的位置上，因為下一步的創新必然會是計算發展中的一個重要的“大事件”，而我們正等待著去見證它。摩爾在接受采訪時也表示，硅半導體技術不可能一直高速地發展下去，像石墨烯或是納米技術這樣的新技術才能滿足未來發展的需要。