Gelsinger 支持基于光的芯片制造
WIRED AI··作者 Joel Khalili
关键信息
文章指出，Gelsinger 认为出路在于光刻技术的进步，即利用纳米级光束来打印芯片特征。 文中还提到，当前领先的 EUV 光刻由 ASML 推动，使用 13.5 纳米波长的光，而 xLight 正处于这种更精密图案化的更广泛探索之中。
资讯摘要
前英特尔 CEO Pat Gelsinger 现在在深科技风投公司 Playground Capital 担任普通合伙人。 他的目标是帮助新一代半导体初创公司重新激活摩尔定律，也就是晶体管数量大致每两年翻一番的长期趋势。 随着芯片制造商逼近物理极限，这一趋势已经放缓，继续缩小晶体管变得越来越困难，也越来越昂贵。 Gelsinger 认为，打破这一僵局的最佳方式是推进光刻技术，即用极小尺度的光束在芯片上刻写图案。
他特别提到 ASML 领先的 EUV 光刻技术，它使用波长为 13.5 纳米的光进行打印。 他还加入了 xLight 的董事会，这家公司是 Playground 旗下的投资项目，专注于新的光刻技术，并且最近获得了美国政府的支持。 在采访中，他表示 AI 已经让深科技风投的机会窗口进一步打开，并认为许多投资者正在转向这一领域。 他还强调，成功的深科技投资需要非常强的技术尽调团队，包括工程师、博士和教授等。
资讯正文
第二年3月，Gelsinger宣布，他已在专注于深科技的风投公司 Playground Capital 担任普通合伙人，押注那些建立在新科学之上的早期技术。
Gelsinger 接下这一职位，旨在帮助新一代半导体初创公司重新点燃摩尔定律。几十年前，Intel 联合创始人 Gordon Moore 预测，芯片上的晶体管数量大约每两年翻一番，性能也会随之大幅跃升。这个规律在很长一段时间里都成立，但随着半导体公司逼近物理极限，进一步缩小原子尺度的晶体管变得代价高昂且困难重重。
Gelsinger 认为，打破这一僵局的最佳方式，是通过光刻技术的进步——利用纳米级光束蚀刻芯片。由荷兰公司 ASML 开发的领先光刻技术，使芯片制造商能够使用波长为 13.5 纳米的光进行打印。其逻辑在于，若能塞入更多、更小的特征，就能解锁更强大的处理器。
加入 Playground 时，Gelsinger 还进入了 xLight 的董事会；这家公司是其投资组合中的企业，正在开发新型光刻技术，最近也获得了美国政府的投资。（当我们交谈时，Gelsinger 反复提到一句话：“上帝说，‘要有光！’”）
随着人工智能重塑软件行业，越来越多的风投公司正在转向深科技。但 Gelsinger 认为，几乎没有谁比他更有能力识别赢家。
WIRED 在 7 月初巴黎举行的 RAISE Summit 会议上见到了 Gelsinger。我们讨论了他筛选深科技创始人的方法、美国政府对 AI 和半导体不断变化的立场，以及为什么这两个领域的突破必然相辅相成。
本次对话已为长度和清晰度作编辑。
WIRED：从你离开 Intel 到加入 Playground，大约间隔了四个月。那段时间你在想什么？
PAT GELSINGER：我妻子说：“你还没收工呢。”
我当时在考虑政府职位、大学职位、CEO 职位、私募股权、风投。这其实是一个演绎式的过程。我决定自己不想再参加[任何更多的]公开财报电话会议。我也不觉得自己是个政客。最后只剩下私募股权或者风投。
我想做那些真正重要的事——如果成功了，能够带来改变——并且和我喜欢的人一起做。
为什么你最终没有选择私募股权？
私募股权开出的支票更大，但它没那么聚焦技术。到了我职业生涯的这个阶段，我是想开大额支票并担心财务回报，还是想做很酷的技术？
我们正站在科学的边缘，去验证那些想法。这一直都是我的那类人。我热爱技术。
由于 AI 对软件行业造成冲击，不少风投公司都在转向深科技。你如何看待 AI 正在改变下一轮投资机会出现的地点？
大门已经彻底打开了。
2024年，半导体行业原本的目标是到2030年做到1万亿美元。现在，我们明年就会达到1万亿美元。我不需要我的公司赢得整个市场才获得惊人的回报，我只需要它们赢得一个可观的份额。AI 对深科技风投就是这么起作用的。
好消息是，很多风投机构都在朝这个方向转变。坏消息是，在很大程度上，它们已经忘了怎么做深科技——怎么挑出赢家和输家。
当有时发明背后的物理原理还没有被证明时，你们是如何评估深科技创始人的可信度的？
我们的投资团队非常技术化——他们是工程师、博士、教授等等。然后我们会进行严格的技术尽调：大量访谈和背景调查。核心难题是什么？他们能不能深入地阐述出来？
我们要资助的是某个具体议题上最好的团队，而不是“一个团队”。
但当这些初创公司的想法有时已经逼近科学认知的极限时，这些核查在多大程度上真的可行？
通常，当你看到深科技方向开始涌现时，往往会有两三家公司朝着同一个想法聚拢。你很少会发现那只“渡渡鸟”。这时你就会问自己：‘我是在选最好的那个吗？’
跟我说说你在 Playground 的投资吧。你已经加入了 xLight 的董事会。
我加入 Playground 的原因之一，就是因为 xLight。我想做的就是这种公司，因为我非常投入于推动半导体行业成为未来——把摩尔定律从小憩中唤醒。
如果我们解决了光，这就是最难的问题。我能不能突破 13.5 纳米的光波长？那就是下一次突破。借助自由电子激光，我们可以更进一步，做到 5 纳米、4 纳米、3 纳米、2 纳米波长的光。
xLight 不是在对抗 ASML，而是在和 ASML 一起合作。我们要做的第一件事，就是把我们的光源接入进去，让 ASML 的设备变得更好。没有比这更好的了。
你认为，比起处理器设计，光刻才是重新唤醒摩尔定律的关键吗？
光是最重要的东西。上帝说：“要有光。”我们要尽可能地把这份力量发挥到极致。
这个领域正在涌现各种各样的东西——新材料结构、超导、铁电材料——但它们都需要光刻。光刻一直是半导体的中心。如果我能让光刻重新焕发生机，那会非常令人振奋。
这是人类历史上相当令人振奋的时期。对于技术人来说，没有比这更好的时代了。
你怎么看那些试图在 AI 推理领域挑战 Nvidia 的半导体初创公司浪潮——以及那种未来愿景：来自众多供应商的处理器在单一系统中和谐协作？
我们训练模型一次，但会使用很多很多次。推理将会成为发力方向。而且很明显，我们完全可以做得更好。
显然，训练一直是 GPU 的主战场。但即便是 Nvidia 也意识到，它的 GPU 并不适合所有推理场景。[例如 Groq 的交易。]
我在 Playground 的工作，是让 AI 变得强大 1 万倍，而不是 10 倍。这将发生在那些看起来不像今天 GPU 的芯片上。
我认为，模型供应商也在试图把自己从底层硬件中抽离出来。他们正试图让底层采用异构硬件架构变得更容易。
那存储呢？
高带宽内存是一项有问题的技术。它是我们目前最好的选择。但到本 दशक末，你会开始看到堆叠式内存架构变得占据更主导的地位。d-Matrix、Fractile 和 Cerebras 正在打破人们对内存架构形态的边界。
我相信其中一些硬件创新会比现在好 10 倍到 100 倍。这意味着 1 吉瓦可以产出相当于 10 吉瓦的 token。我任何时候都会接受这笔交易。
你之前把能源描述为推动 AI 进步的主要瓶颈之一。要纠正这个问题，投资应该投向哪里？
在美国，过去十年我们的能源产能扩张一直只有低个位数增长。这太可耻了。在数字化 AI 时代，能源产能就是经济产能。我并不想反气候，但我们对气候过于关注，以至于忘了产能。
我们必须开始思考如何推动能源扩张。但这确实是个难题：新的燃气轮机供应链需要八年；核电建设要花十年；太阳能则取决于中国供应链。
我的一家公司 Alva Energy 正在做核能升级。让我们走快车道——从今天的核能装机中榨取更多价值——同时也让我们重新点燃核电建设。
这是一个需要创新的领域，因为从根本上说，AI 时代的赢家和输家，将取决于谁拥有建设系统所需的能源产能。
最后一块拼图，是让 AI 的效率大幅提升——芯片、电力分配。我们有多家公司正在做电压调节和转换。这关乎从整个技术栈去看问题。
你加入 Playground 时说，你希望延续美国的领导地位，并确保 AI 的好处能够均衡分配。最近，芯片出口管制以及对 AI 模型发布的干预等迹象表明，美国政府愿意把自己的领导地位当作筹码。在这种背景下，我想知道，这两个目标是否可能会变得互相排斥？
这类问题总是有阴阳两面。但从根本上说，我并不认为它们彼此冲突。
如果让我在美国和中国谁在基础模型领域拥有领导地位之间做选择，我会选谁？当然是美国。我希望这些模型建立在我们的价值观之上，改善人类体验，解决世界上许多最棘手的问题。这是一场我们希望西方国家赢得的竞赛。
看起来，美国政府似乎无法决定，在 AI 监管上究竟是尽可能放手，还是尽可能强势介入，规定哪些模型可以被广泛发布。
这件事变化太快了。一个重要的基础模型每四周就会发布一次。在这种背景下，我需要监管吗？我需要监管什么？这些模型需要满足哪些质量和安全要求？这些都是合理的问题。
我们正在实时摸索，因为事情发展得太快了。让我感到稍微安心的一点是，我们正在就此展开辩论。
但你的立场是什么？模型在发布前是否应该接受美国政府机构的审查？
模型需要在流程上保持完整性，并且测试过程要有可见性。我想知道专有基础模型是用什么训练出来的。我希望有严格的基准测试。我想知道它们不仅仅是第一个做成某件事，而是以适当的安全要求和价值观对齐来完成这件事。
这两件事中必须有一件发生：要么由行业自己完成审查，要么就得由政府介入，确保这件事得到落实。
来源与参考
收录于 2026-07-22