赛格特约作者 宋亭舟
5月25日，上海，IEEE国际电路系统研讨会ISCAS 2026现场。华为半导体业务部总裁何庭波登台，发表《半导体新路径探索与实践》主旨演讲，正式发布“韬（τ）定律”。
韬定律的核心逻辑可以概括成一句话——以“时间缩微”替代“几何缩微”。这是中国第一次在全球半导体领域提出指导产业演进的核心原则，意义重大。
受此影响，25日当天，中国半导体制造产业链相关股价大幅上涨。
韬定律是一记真功夫
过去半个世纪，全球芯片产业都在跟着摩尔定律跑：把晶体管尺寸越做越小，每18到24个月翻一倍，性能翻倍、成本减半。这条路在几十纳米上跑得通，但走到2纳米、1纳米，物理极限和经济成本同时撞墙——量子隧穿让电子“穿墙漏电”，3纳米晶圆厂建厂成本动辄200亿美元起步，全球玩家从几十家缩到三四家。
韬定律的解法是不再死盯尺寸，转而压缩信号传播的时间常数τ。具体落地有四层协同：器件层优化电阻寄生电容、电路层用“逻辑折叠”把电路从平面折成立体多层、芯片层通过“软件—架构—芯片”全栈协同减少无效开销、系统层用自研“灵衢总线”实现超节点统一内存编址。
何庭波交出的成绩单是：过去六年，华为基于这条路径已成功设计并量产381款芯片；2026年秋季新一代麒麟手机芯片将完整应用逻辑折叠技术；到2031年，基于韬定律的高端芯片晶体管密度将达到1.4纳米制程的同等水平。
资本市场用真金白银投票。当天A股半导体板块整体大涨，韬定律相关产业链——封装、Chiplet、互连、HBM——全面拉升。国内市场相当振奋，普涨说明了一切。
华为“韬定律”点燃半导体行情，科创50涨近6%。
而对中国AI行业来说，韬定律的意义，甚至比手机芯片还要大。因为它指向的是算力芯片的另一条路径。鲲鹏昇腾超节点所代表的国产算力体系，过去几年最大的痛点不是单卡性能，而是组网效率、内存带宽、整机协同。韬定律的四层级框架，正好回应了这些痛点。
一位资深从业者说得很到位：没有韬定律，整个国产AI链就在沙地上。这是华为在最艰难的时刻，给中国AI产业的一份关键承诺。
当然，振奋之外仍需冷静。韬定律并非一夜颠覆全球产业的“万能钥匙”。在中国当前人工智能芯片的供需格局中，国产供给虽如期提升，但进口渠道持续受限、高端算力缺口仍在扩大——芯片短缺已不是短期市场波动，而是长期刚性制约。
尤其要看到，国产芯片在集群调度、框架兼容、算子优化、工具链完备性等方面与竞争对手依然存在差距，在预训练这样的高难度场景，国产芯片还未能适配。此外，芯片的良品率、成本周期、软件生态——这些挑战不会因为韬定律的发布而消失，反而更需要在长期攻坚中逐一解决。
一个并不让人惊诧的反差
也因此，当国内舆论场为这件事欢腾的同时，英文主流财经媒体的处理显得异常克制。
笔者梳理了相关英文媒体，Bloomberg、Financial Times、Reuters、Wall Street Journal这四家主流财经媒体都没有大篇幅跟进。Global Times、人民日报海外版、马来西亚SoyaCincau、华为官网英文版做了完整报道，但传播圈层基本限于中国媒体英文出口和东南亚科技媒体。
这种克制，并不是无视，而是反映西方产业界对韬定律的真实态度——尊重，但不焦虑。
为什么不焦虑？因为韬定律解决的是一个特定地缘语境下的问题——它给的是中国半导体产业在EUV光刻机被切断后的演进路径，而不是全球半导体产业演进路径的替代方案。
这就是韬定律的真正语境：两条平行的路。
摩尔定律是全球的主路——成熟、廉价、规模化、有完整的全球供应链支撑（ASML、英伟达、台积电、三星、SK海力士各司其职）。韬定律是中国的辅路——艰难、昂贵、孤独，但独立可控。
这两条路不是真假关系，也不是替代关系。它们都是真功夫，但服务的对象和时间表不同。
承认这一点，比一味夸大“颠覆摩尔定律”更接近真相，也更符合华为这家公司的真实姿态——事实上何庭波从未说出颠覆之词。
在无人区点灯，是一种孤独
2016年，华为创始人任正非在全国科创大会上，说过一句话：
“华为正在本行业逐步攻入无人区，处在无人领航、无既定规则、无人跟随的困境。”
九年之后，2025年6月与人民日报记者对话，他用了另一个意象——“在无人区点灯”。
韬定律就是这盏灯。
它解决的是一个全球半导体产业目前没有迫切需要解决的问题——因为别人还能走主路。但中国走不了主路，所以华为只能在没人走过的方向上自己点一盏灯。
这种探索的价值不在于它一定能找到比主路更好的路，而在于它本身就是探索。经济学家弗里德里希·哈耶克——1974年诺贝尔经济学奖得主——一生论证过一个命题：真正重要的创新无法被预先规划。市场之所以创造了人类历史上最多的财富，不是因为有人事先设计了它的方向，而是因为无数分散的探索者在试错中相遇、碰撞、产生意外的连接。
梁文锋也曾说过：创新都是自己产生的，不是刻意安排的。
OpenAI前研究员Kenneth Stanley在他的著作《为什么伟大不能被计划》（Why Greatness Cannot Be Planned）里把这个命题做了通俗化的延伸——目标越明确、搜索路径越窄，越容易被欺骗性的“看似进步”误导，反而错过真正的伟大。
这个判断对韬定律是双刃剑。
一方面，它支持华为这条路的价值——副产品、意外发现、新路径，都不能被排除。麦克斯韦研究电磁场时不知道自己在为无线电铺路；登月计划没有规划出互联网，但计算技术的副产品最终促成了它。封装、Chiplet、混合键合、CPO，这些技术原本是摩尔定律放缓的修补方案，但它们正在成为下一代算力的主体架构。韬定律走的也可能是这条意外路径。
但另一方面，它也警告着一件事——“不可计划的伟大”必须发生在开放的环境里。如果探索是在一个封闭的回音壁里进行的，那不是探索，是自我重复。
这是华为这条路真正的考验所在。
为什么参照系很重要？
很多人会说：华为是中国最特殊的企业，它有内生的压力机制——内部赛马、自我批判、狼性文化、研发投入占营收20%以上。任正非治下的华为，从来不需要外部对手提醒它前进。
这个判断有相当的真实性。
2020年，任正非接受《南方早报》采访时说：华为生存下来的唯一措施，是向一切先进学习。
华为的内部驱动力确实是中国企业里最强的，这一点无人发出质疑。它有“无人区点灯”的精神气质，有任正非“自我批判”传统下的内生张力，有“以客户为中心”反过来鞭策自己的文化机制。
但问题在于——自我驱动+没有外部尺子，本身就构成了一个危险的组合。
一个再勤奋的探索者，如果失去外部参照系，也只能进步在自己定义的方向上。它会变得勤奋，但不一定变得伟大，尤其在竞争白日化的高端芯片领域。
这便是外挂在这个结构之上的“深层隐忧”——不是华为会松懈，而是华为会失去衡量自己的尺子。
韬定律2031年实现1.4nm等效晶体管密度——这个目标在2026年看是了不起的承诺。但2031年时，全球前沿在哪里？是在1nm真制程上？是已经换了GAA、CFET、二维材料新架构？是大模型范式从LLM切换到JEPA、世界模型？没有人知道。
这不是说华为会放慢，而是说华为会把全部资源压在自己定义的方向上。如果这个方向恰好和未来产业需要的方向一致，华为大成；如果不一致，华为只能在自己的标准里走得很远，但和真正的前沿越来越远。
这种风险，华为自己最清楚。所以任正非反复说“向美国学习”“全家都在用苹果手机”。他要的不是借鉴具体技术，是保持外部尺子的存在。
芯片和大模型的负反馈循环
这件事不只关乎华为一家，它关乎整个中国AI产业链。
当下中国大模型的真实处境，差距不是在缩小，而是在拉大。Anthropic未公开的Mythos模型训练参数达到10万亿，其单次训练成本高达100亿美元。日本、英国和加拿大的金融高官，为此发出警告，此并非危言耸听。
历来敌视中国的Anthropic，在特朗普访华期间，公开发布公告，目标到2028年建立对中国顶尖大模型12-24个月的领先水平，这与谷歌和亚马逊资助发布的《斯坦福AI报告》中“中美差距仅为2.7%”，可谓云泥之别。
“中美差距缩小到 2.7%”，许多中国的从业者、投资者、政策制定者乃至普通群众，都为此感到信心满满。
中国大模型企业当下面对的，是一个加速拉开的差距。而这个差距的根源是算力。美国长期对H100、H200、Blackwell等顶级AI训练芯片实施对华限售禁令，2026年虽允许H200在逐案审批条件下有限出口，但附加性能阉割、价格上浮30%–50%、使用场景审计、随时断供等限制性条款，使供应链风险持续突出。
这就构成了一个负反馈循环：
这是一个会自我强化的循环。它不是华为一家的问题，是整个国产AI链的系统性风险。
打破这个循环的关键，不在华为这一端——华为已经在尽全力。关键在另一端：让中国大模型企业用上前沿算力，跑出真实的需求和真实的反馈，反向拉动华为快跑。
而当下的产业政策方向，正好是反过来的——把进口的口子收得越来越紧。表面上看是在保护国产，实际上是把华为和国产大模型一起锁死在一个加速衰减的循环里。
韬定律是5年承诺。这5年里，全球大语言模型至少迭代10代，不清楚是否会发生范式迭代。华为一直在尽力，但客观上大模型和高端芯片追赶之间存在一个五年的时间差，可能造成协同追赶节奏的紊乱，最终不仅影响AI能力的跃升，也不利于包括华为在内的芯片产业链的飞速提升。
开放让经济更安全
值得庆幸的是，在基本面上，中国学术界、政策界、产业界都保持着相当得清醒。一种更加理性且主流的观点是反对产业封闭发展，主张吸纳国际优秀科技和文化。
北大学者程美东近期发表在《湖北日报》理论版的文章直接指出：“建构自主知识体系，绝不能走封闭化的道路，不能排斥西方的优秀知识成果”。
人民网理论频道2025年5月发表的相关文章则认为：“中国自主的知识体系并不意味着封闭保守，排斥西方和其他外来知识体系另搞一套；相反，只有以开放包容的姿态加强文明交流互鉴，积极吸收人类文明一切优秀知识成果，才能真正形成特色”。
作为最具分量的党媒，求是网在进行相关研究后也强调，中国走的是“既拒绝照搬照抄西方知识体系又能吸收和借鉴人类社会一切文明成果”的新路。
知识体系如此，技术体系同样如此。真正的自主，从来不是以拒绝外部为前提的自主——是在吸收、消化、超越中实现的自主。
最近的中国案例是新能源汽车。
2018年特斯拉获准在上海独资建厂、2020年Model 3国产，当时一片“狼来了”的担忧——很多人以为特斯拉会把中国新势力压垮。结果完全相反：理想、小鹏、蔚来、比亚迪、零跑都是在和特斯拉同台竞争中跑出来的。
到2024年，中国新能源车产销量已经跃居全球第一，比亚迪超过特斯拉成为全球第一大新能源车企。“鲶鱼效应”不是抽象概念，它是被中国汽车业完整验证过的真实机制。
与狼共舞——相比特斯拉需要中国市场，中国市场更需要特斯拉
更早的国际案例是18世纪英国对美国的纺织技术封锁——英国通过法律禁止纺织机器、图纸、工匠出境，希望永久保持纺织业领先。结果是1789年工匠塞缪尔·斯莱特把整套技术带到了美国新英格兰，美国纺织业反向崛起，最终在19世纪后期超过英国。封锁从来没有真正成功过。
这些历史经验指向同一个结论——保护出来的产业，从来没有强大过；强大起来的产业，都是在与最强对手同台竞争中练出来的。
中国社科院世界经济与政治研究所研究员徐奇渊的研究，深刻解释了这一点。他在《全球产业链重塑：中国的选择》中提出一个核心命题——“产业链国际竞争力与完全自主可控的二元悖论”：一个国家在某个产业链领域的全球竞争力、影响力，与该国对这个产业链的完全自给自足，二者难以同时兼得。换句话说，越是想做到完全自主可控，越容易失去全球竞争力；越是参与全球竞争，越能在竞争中练出真正的产业链优势。这一悖论在汽车、家电、互联网、新能源各个产业里都被反复印证。
2025年10月高层座谈会上，徐奇渊、陈斌开、杨赫、张瑜、李洪凤、江鑫、周宇翔、叶国富等先后发言。
徐奇渊还有一个更朴素的判断：“越是开放，中国经济就越安全”。它并不是对国家安全战略的反对，而是对“安全”本身的更深定义：真正的安全不是靠把外部挡在门外实现的，而是靠在开放中建立无可替代的竞争力实现的。
而华为，恰恰是中国最不需要被保护的企业。
任正非在2024年10月与ICPC选手座谈时说过一句话——“封闭起来就要落后，华为要向美国学习开放性、包容性。”
2023年9月与原科技日报总编辑刘亚东对话时，他说——“美国的先进文化还是要学习的，我们从来没说'打倒美国'。”
更早，他多次公开说“华为最大的敌人是华为自己”。
这是华为创始人对外部竞争最清晰的态度。他从来没有要求被保护。他要求的是“活下去”——而活下去的方式，不是把对手挡在门外，而是把自己练到能在世界级赛场上活下来。
任正非比任何人都清楚一件事——封锁，对华为来说既是危机也是机遇。但产业上的过度保护，对华为来说，可能只是慢性温水。
强劲对手：给华为最好的礼物
5月28日，金融时报独家披露：英伟达CEO黄仁勋已同意加入清华大学经济管理学院顾问委员会。这个委员会由朱镕基2000年亲自倡导成立，现任主席是苹果CEO蒂姆·库克，成员还包括马斯克、纳德拉、扎克伯格、戴尔等美国科技领袖，以及马云、马化腾、李彦宏等中国企业家。这是中国最顶级商学院、面向全球科技产业的开放姿态——一种国家级别的“高水平开放”立场。
黄仁勋加入清华大学，任职经管学院顾问
韬定律是5年的阶段性承诺，但产业政策不能只看5年的承诺。产业政策的真正职能，不是给国产企业划一块保护区，而是为整个产业的长期演进保持动态的张力。
这就要求产业政策必须做到三件事：
第一，灵活。不能一刀切。芯片有不同代际、不同用途、不同产业链上下游位置——训练芯片、推理芯片、消费级、企业级、车规级，每一类的开放与管制需求都不一样。一刀切的封锁会同时伤害国产产业链上下游。
第二，精细。要区分“国家安全”和“产业保护”两件事。安全审查（如对H20后门的核查）是合理的，要做核查并给出调查结论；产业保护（如限制非安全敏感的高端GPU进口）是另一件事，要慎用。两件事混在一起做决策，就会干扰宏观政策取向的一致性，不利于产业发展。
第三，深度跟踪产业变化。大模型每半年迭代一次、范式可能在两三年内切换、前沿模型已经把训练成本推到100亿美元一次。产业政策不能用2018年的尺子量2026年乃至2030年的产业。
最后，说一句可能得罪人的话：产业政策要服务产业，不要指导产业。即便是华为的崛起，固然受益于国家的支持、保护，但并非某些政策指导的结果，在企业层面，组织文化、管理模式、业务战略都是华为成功更关键的因素。
也因此，打开国门，放进来几匹狼，反而可以让华为更有斗志、勇气和决心，这是给华为最好的礼物，也是给中国AI产业最好的礼物。