七年之约：两个大胆判断的回访

开场交代本期是七年前访谈的回访，嘉宾罗彤是北大物理系出身的存储老兵。2019 年他判断摩尔定律最先撞墙的是 DRAM、HBM 会成为 AI 计算瓶颈，如今均已应验。

哪些说对了，哪些低估了

罗彤承认判断对了 DRAM 撞墙，但低估了 AI 应用的速度——没想到缺货会从存储蔓延到 PCB、铜板。他指出 AI 取巧在语言这个有结构、易穷尽的领域，而半导体发展是这一切的前提。

指数增长：理解这个行业的钥匙

罗彤提出用物理学方法理解行业，把摩尔定律及其失效当作钥匙。他认为疫情让普通人第一次直观理解指数增长，但指数增长本身仍存在大量误解。

DRAM 价格二十年跌幅的真相

罗彤驳斥「一年涨回 2007 年、抹平二十年跌幅」的分析报告：DRAM 每五年降十倍、二十年降一万倍，但 2007 年后跌幅放缓、2012 年后基本不跌，所以涨回 2007 年只是涨了几倍。

周期不是经济学问题，是物理学问题

罗彤给出核心框架：供应端摩尔定律两年翻倍、需求端人类数据三年翻倍，两个指数增长错配才形成周期。2012 年摩尔定律在 DRAM 失效后周期已不存在，半导体主要矛盾转向供应端的物理限制。

数据整理的需求不会消失

罗彤借黄仁勋「计算系统最关键的工作是数据整理」展开：只要数据在增长，处理需求就不会降。他判断数据增长至少还有十年空间，半导体行业才五六十年，国内半导体更是「小学水平」。

台湾三小厂：比三大家更魔幻的受益者

三大家停产 DDR4 释放出约两成产能缺口，原本只占百分之五市场的台湾三小厂市场空间一下扩大五倍，价格翻十几倍。罗彤还提到谷歌开始在服务器里用拆机 DDR4 内存。

冯诺依曼架构：权宜了五六十年

主播问存算一体、近存计算、CXL 是治标还是治本。罗彤认为根本性变革必然发生，但冯诺依曼架构是从简单入手、快速做大的正确方法，HBM 从长时段看注定是过渡产品。

HBM 的诞生与海力士加台积电的联盟

HBM 与 2.5D 封装都是 AMD 为对抗 Intel 发明的。到 HBM4，base die 要用 12 纳米，海力士拉上台积电和设计公司合作，明显领先三星和美光。罗彤认为未来趋势一定是合作。

3D DRAM：AI 时代才成立的定制化

3D DRAM 把 DRAM 与完整 SoC 逻辑芯片堆叠，性能最佳但每个客户都要一款不同芯片，当年没有两百万美金谈不了。罗彤认为 AI 能大幅缩短定制化设计时间，让定制化变成标准化。

计算生态会生物化

罗彤从人类大脑存算一体、人体菌群 DNA 含量远超人体切入，认为未来计算生态一定生物化，生物学最终会属于计算机——硅基将解码碳基无法理解的复杂性。

给年轻人的话：掌握基本架构，从低门槛进来

罗彤建议年轻人深刻理解摩尔定律及其失效的正反两面，从指数增长角度判断瓶颈所在。他 1999 年快三十岁、毫无半导体经验，靠英语能力进小设备公司做技术服务，半年后被特许半导体挖走。

三年之约与栏目收尾

罗彤认为供应端发展变慢反而让努力不容易白费，创业只要不盲目大概率做的东西未来都会缺。主播提议三年后再访，罗彤回应指数增长年代七年太久，可以两三年做一次。