譚新強：Galileo的教誨：人類非宇宙中心點
文章日期：2021年5月21日

【明報專訊】人類非常自以為是，一切以自己為中心的動物。自古以來，不止大部分人都以為大地是平或者是方的，他們更以為天上的星星、月亮和太陽，都是圍繞着我們而運轉的。當伽利略（Galileo Galilei）以望遠鏡觀察得來科學證據，支持哥白尼（Nicolaus Copernicus）的太陽中心論，他就被教廷批鬥和逼害了20多年之久。

即使現代人也有同樣自以為是的主觀願望。不少人偏見地以為近數十的所謂新發明，例如互聯網、手機、AI、機械人和加密貨幣等，都必然是人類史上最偉大和最重要發明。更有不少人甚至相信所謂加速回報定律（Law of Accelerating Returns），認為重要科技發明的速度不斷提升，很快就將達到人網合一的所謂「奇點」（Singularity）！

客觀點來看，這些科技發展雖重要，尤其互聯網和手機，令到日常生活更方便和豐富，但怎可能比火、蒸氣機、電力、電話、汽車和飛機等更重要？有人曾問過李光耀，什麼是偉大發明？他的答案是對新加坡而言，最重要的發明是空調！他認為在熱帶地區，如沒有空調，工作效率非常低，經濟發展必更困難。你可能以為李光耀此言是開玩笑，小小一台冷氣機，怎可能那麼偉大？但事實擺在眼前，新加坡是熱帶國家中，極少數（差不多唯一）能達到發達國家水平的國家之一，成功原素當然不止空調這麼簡單，但他立國不久即決定盡快在所有政府辦公室裝置空調，肯定對提升政府效率有極大幫助。

近20年科技無助提升生產效率
若以生產效率的趨勢來判斷近20年科技發展的成效和重要性，不幸客觀結論就必然是頗為失望，甚至驚訝。因為不論美國或中國，過去20年的勞動生產率（labour productivity）增長都不斷放緩（見圖1及圖2），就如數以萬億美元計的IT投資，每人手中一台超級電腦，都提升不了我們的生產效率。更不需遑論AI結合機械人，再加5G，所有工廠都應變得更自動化，需要的工人極少，理論上人均生產效率必定急速提升。

這麼多「超偉大」發明，怎去解釋生產效率增長率不加速反放緩的重大謎團？我認為可探討3個可能性。

（1）從1970年代開始，個人電腦（PC）開始崛起和普及，企業投入大量資源，期望生產力效率大幅提升。但長近20年的投資期，效果一直是失望的，在互聯網普及前，大部分電腦幾乎可算是獨立的，主要用途只包括文書處理（word processing）、電子試算表（spreadsheet）和簡單資料庫（database）等，即使有通訊功能，也只限於速度極慢、撥號連線的modem。在這個單打獨鬥的環境下，大部分PC亦是一台昂貴的高級打字機，對生產力提升當然有限。後來隨着互聯網崛起、寬頻普及，企業開始看得到大量投資IT的回報。當然互聯網的發展，提供了創立大量新企業的機會（但即使如此，上世紀七十年代至今的生產力增長也一直放緩）。

同一道理，過去30年的新科技發展，將有重新提升生產力效率的一天，可能只是時辰未到。我贊同有此可能性，但到底現代科技，缺乏什麼催化劑，防止它們完全體現潛能？我也沒有準確答案，部分可能是投放的量未足夠，例如5G，大家一直期待網絡速度馬上提升10倍以上至Gbps級別，但事實上在美國和中國的用戶體驗極差，平均速度提升50%不到，某些情况和地區，甚至比4G更慢，亦較受障礙物如牆壁阻礙接收。應用方面更缺乏「killer apps」，據說在中國的流行5G App是Speedtest，就是用來測試通訊速度！現時平均每個基站服務約7000用户，當然寄望繼續增加密度，到了某個水平，希望能較成功體現5G功能。除此，高頻率的mmWave網絡仍在起步階段，高頻率才可真正大幅提升速度，但不幸物理上，mmWave穿透力更差，要實現IoT夢想，實時遙控高速機器，進行精細手術和應用於交通系統等，仍面對極大挑戰。

（2）人均生產效率增長放緩，有可能是定義和數據準確度的問題。會否是不可以金錢來量度近代科技發展所帶來的所有好處，除經濟增長外，亦有助改善人類健康、延長壽命，以及提升快樂感？有可能，事實上在過去200多年，全球人類壽命的確上升很多，從不到30歲升至現在的70多歲；但大部分應該是公共衛生的改善，尤其自來水的普及，農業進步導致營養改良，以及接生技術和環境改善，大幅減低嬰兒夭折率等，而非來自先進癌症治療法或基因工程技術。當然，近年英美的平均壽命更出現下跌趨勢。快樂的定義更抽象，跟科技發展更沒有一個必然關係，去多幾次日本就一定開心啲？著名人類學家Steven Pinker認為，原始的hunter-gatherers，以狩獵為生，不用花太多時間工作和計劃生活，平均快樂度反而比生活較穩定和富庶的農業社會高很多。原因是農業需要長達一年的工作計劃、播種、灌溉、收割和儲糧等等，全年忙碌，亦需全年憂慮天氣和瘟疫等。現代人更惨，不止需要計劃一年，未上幼稚園，已需要開始計劃人生，每年每月每日都有無窮無盡的所謂工作、責任和煩惱。

有人企圖解釋，可能分母也有問題。人均生產力增長減速，或者是因為現代經濟高度自動化，需要工作的人愈來愈少，即是失業，underemployment和不需工作的人愈來愈多，所以人均生產效率就被拉低了。這個解釋有兩個問題，首先在這次COVID大流行前，以美國為例，失業率跌至3.5%的50年新低，何來工作人數在減少？近月隨着美國疫情減退，失業率又再急速下降，所以此論點不成立。

有人指出，雖然表面失業率低，但有不少人不再尋找長工，只做點「零工」（gig），或只領救濟，所以人均生產效率被拉低。我沒有深入研究過，但我懷疑近年underemployment的情况，是否真的比以前嚴重。我的印象是從前較以農業為重的社會，鄉下的「閒人」更多，城市化才是提升人均生產力的最重要元素。

總括來說，我承認經濟數據未必能夠完全反映科技進步對人類的影響，但仍不可以此為解釋生產效率增長放緩的藉口。

人類發展漸近兩科學極限
（3）我認為最重要的解釋是人類發展已逐漸走近兩個科學上的極限。第一個是地球資源所能提供的可延續發展極限。人類發展，從古至今，尤其從工業革命開始，都可說是建築在耗用地球資源身上，尤其倚賴化石能源，最初是最髒的煤炭，後來是更好用但更有限的石油，再加上較清潔但難儲存運輸的天然氣。近年我們當然開始發現化石能源的碳排放，帶來嚴重氣候變化問題，如不能在極有限時間內解決，足可導致一次全球大規模動植物滅絕災難！

樂觀來看，這個危機當然也提供很多發展再生能源、電動車輛（electric vehicle, EV）、儲能、碳捕獲（carbon capture），以至「地球工程」（geoengineering）技術的機會。但不能否認的是地球本身是個充滿有機化學（organic chemistry）的環境，最方便的能源必然是與炭相關的，石油的能源密度是任何電池技術的20倍以上。按《巴黎氣候協議》的計劃，人類必須在2050年前達到碳中和，談何容易？去年因疫情，全球碳排放確下降了約6.5%，接近但仍不到每年遞減7%的目標，今年美、中等經濟重開，有可能達標嗎？

另一個更根本的是物理的極限。歷史上最偉大的科學突破，毫無疑問是二十世紀初，愛恩斯坦的狹義和廣義相對論，和稍後由玻爾（Niels Bohr）、海森堡（Werner Heisenberg）和薛丁格（Erwin Schrodinger）等人所發展的量子力學（quantum mechanics）。兩套理論非常偉大，亦有極大實用性，核能和核武正是它們的結合，是禍是福，見仁見智。但不幸過去60年，理論物理已可說碰到了堅硬牆壁，相對論與量子力學有非常根本性，甚至哲學性矛盾，聰明如愛恩斯坦，窮人生最後30年努力，也無法解決此問題。後人想出很多充滿創意的理論，例如超弦理論（Superstring Theory），但全都是紙上談兵，毫無實驗證明，所以於事無補。

物理極限對應用科技和經濟發展有很大影響。整個IT革命都是由半導體技術進步所推進。最有名的摩爾定律（Moore's Law），雖並非一條真正永恒不變的物理定律，但在過去50年，一直是芯片發展的一個指標。事實是每一代的芯片發展，雖仍在進步，但速度早已放緩，最初摩爾定律預期每9至I2個月，芯片密度即可翻一倍，近年已放緩至兩年以上。強如過去的老大英特爾（Intel），已停滯於14nm兩年以上，只有台積電和三星能繼續推前，能成功生產7nm芯片。即使台積電等能如期做到2nm，無疑必將接近物理極限，再縮小必將帶出各種量子世界的奇怪現象如「穿隧效應」（tunneling effect），極難控制芯片性能。

在應用層面上，影響也必極大。單是AI無人駕駛，已是個極重要的科技夢想，亦是Tesla股價的一個重要支柱。馬斯克（Elon Musk）教主是個頂級銷售員，他一直不斷告訴「信徒」無人駕駛是個相對簡單的ANI（Artificial Narrow Intelligence）應用，只需GPU或ASIC夠快，加上視覺數據，必可在短期內成功。按馬斯克的說法，年輕一代不需要學駕駛汽車，法律甚至將禁止人類開車，所有汽車變成AI無人駕駛的EV。

無人駕駛為極複雜AI難題
事實上，無人駕駛是個極複雜的AI難題，最近連馬斯克開始承認困難比原先想像中高很多。不止Tesla，大部分其他公司都碰到同樣問題，不少甚至已放棄。Uber和Lyft都計劃出售無人駕駛部門，Alphabet的Waymo，近日CEO和CFO等多位高層相繼辭職。德國各大汽車廠近日都推出質量非常不錯的EV，但並無太多AI功能。

我一向認為無人駕駛沒那麼簡單，應屬於AGI（Artificial General Intelligence）問題，即需要所謂common sense。人腦當然遠比電腦慢，但複雜度遠比芯片高，人腦neurons（神經元）數量超過1000億，synapses（突觸）數量更超過125萬億，更加是三維物體，連形狀和組織都對人腦的思考、性格和整個意識（conciousness）非常關鍵，遠比現時最先進二維為主，7nm GPU的540億原子粒多和複雜。即使未來用到2nm技術，能做出人類common sense的機會仍很低。不少AI專家認為，AGI需要whole brain simulation，或甚至不可以矽為基礎原料，改以用所謂wet ware，不知是否想以基因工程技術，在試管中培植出一個以碳為基礎原料的有機AI系統？聽起來，比Frankenstein（科學怪人）更恐怖！

我沒有答案，只想提醒大家不要過度自以為是，人類始終是渺小的，我們對宇宙的認知非常有限！

（中環資產擁有Tesla、Uber、Alphabet、台積電及三星財務權益）

中環資產投資行政總裁
[譚新強 中環新譚]

https://www.mpfinance.com/fin/columnist3.php?col=1463481132098

晶圓代工廠不願意大幅擴充，IC設計廠商只好自己買設備確保產能，雖然類似的案例不是沒有，像蘋果過去就會買設備給代工廠，但發生在IC設計產業，還真的挺有意思的。

【半導體設備市場發出「異常」信號】

近幾個月，半導體行業的熱點和主題一直是產能吃緊和漲價，已經非常成熟的IC設計+晶圓代工產業模式，分工明確，效率越來越高，這在客觀上也推升了產能吃緊程度。在這樣的產業背景下，近期出現了一系列十分吸引眼球的「新鮮」事件。

就在昨天，業界傳出消息，IC設計大廠聯發科為了鞏固電源管理IC產能，自掏腰包16.2億元新台幣採購了一批半導體設備，租給晶圓代工廠力積電搶產能。

由於5G需求大爆發，加上遠程辦公／教育需求持續旺盛，聯發科在2020上半年向力積電每月下單3000片12吋晶圓用於生產電源管理IC。進入下半年後，下單量快速拉昇到每月7000片，全年取得12吋電源管理IC用晶圓數量達到6萬片。即使如此，仍不能滿足客户訂單需求。基於此，預計到2021年，聯發科每月將從力積電獲得上萬片電源管理IC的12吋晶圓產能，全年取得電源管理IC晶圓數量將比2020年翻倍增長。

而聯發科的產能狀況只是整個市場的一個縮影，類似這樣的情況大量存在。

傳統上，只有晶圓代工廠、封測廠和IDM才會購買半導體設備用於自家的生產，而IC設計廠是無Fab模式，是不需要半導體設備這類重資產投資的，這也是當初產業由IDM分化為IC設計+晶圓代工模式的主要原因，即分工明確，提升了產業效率。

此次，聯發科採購半導體設備，在租給對應的晶圓代工廠的操作非常罕見。這也從一個側面反應出，當下晶圓代工產能吃緊狀況已經非常普遍，且程度很深，從而形成了巨量的市場空白。而量變必定引發質變，IC設計廠商權衡後，認為做出少有的購買半導體設備這一舉動，投入產出比依然為正，且後續帶來的收入非常可觀，只有如此，才會做出這樣的決定。可見，市場對產能的需求是多麼的大而強烈。

除了聯發科這一吸睛的操作之外，近期還有多種因產能吃緊而出現的不同尋常事件，如三星晶圓代工業務部針對旗下的8吋晶圓廠進行自動化擴建投資，以提高生產效率。

一般情況下，業界12吋晶圓產線為全自動化生產，也就是在無塵室中藉助架設在高處的運輸系統移動晶圓盒。不過，8吋晶圓盒仍由工作人員用搬運車運送。

據韓媒報道，三星已經在部分8吋晶圓廠的產線測試自動化運輸設備。這樣的自動化升級，需要投入大量的資金，據三星估計，如果要在所有8吋晶圓廠中導入自動化運輸設備，可能需要約870萬美元的附加投資。而且，這樣的投資也是有風險的，不能絕對保證取得預想的生產效果。

此外，由於產能越來越緊張，很多小型IC設計公司到處找產能而不得，即使是加價也拿不到，因此還上演過一些很是讓人心酸的悲情場面。

可見，無論是IC設計的代表聯發科，還是晶圓代工的代表企業三星，為了產能，都在不惜血本，甚至不約而同地改變了各自原有的經營模式。與此同時，規模較小的IC設計和晶圓代工廠則沒有那麼強大資金實力，能夠在這一大波機遇中分得的蛋糕就比較有限了，甚至有被「擠壓變形」的風險。

總體來看，這種產能嚴重吃緊的狀況，使得相關的IC設計廠商，晶圓代工廠，以及半導體設備廠這三方成為了最主要受益者。

晶圓代工催漲半導體設備

在IC設計廠商、晶圓代工廠和半導體設備廠這一鏈條上，晶圓代工廠與設備商直接產生聯繫，而晶圓代工廠的火爆，直接帶動着半導體設備市場的增長。據SEMI統計，今年9月，北美半導體設備製造商出貨金額達 27.5億美元，月增3.6%，年增40.3%，創今年新高，並創下連續12個月超過20億美元的佳績，還創下近 20 年來單月歷史新高。

SEMI 認為，2020年,隨着數據中心基礎建設和服務器存儲需求增加，加上疫情以及美中貿易戰加劇，供應鏈為預留安全庫存，帶動芯片需求提升，是帶動今年晶圓廠設備支出大幅增長的重要因素。

近期，台積電也針對資本支出做出展望，預計今年資本支出將貼近170 億美元，這也從一個側面反映出客户下單並未因疫情而減緩，需求相當強勁。

SEMI認為，這一波設備支出走強，佔晶圓製造設備銷售約一半的晶圓代工和邏輯製程支出貢獻最多，2020 年及 2021 年都維持個位數穩定增長；DRAM 和 NAND Flash 在2020 年支出將超過 2019 年，且在 2021 年增長幅度都將超過20%。

另外，晶圓廠設備包括晶圓加工、晶圓廠設施和光罩設備，預計 2020 年將增長 5%，受惠於內存支出復甦，以及先進製程與中國市場的大力投資，2021 年將大幅上升 13%。

按地區來看，台灣、中國與韓國都是 2020 年及 2021 年設備支出金額的領先市場，其中，台灣2020年設備支出在去年大增 68% 後，略微修正，預計 2021 年將回升，反彈幅度達10%。

由於台灣是全球範圍內晶圓代工業最發達的地區，這裏的半導體設備支出會明顯高於其它地區。而採購設備，本來都是晶圓代工廠做的，如今作為IC設計大廠的聯發科也加入這一採購大軍，無疑會進一步提升台灣在全球半導體設備市場的影響力。

IC設計廠商的重資產化

在過去的半個世紀，整個半導體行業一直是從單一的IDM向IC設計+晶圓代工這一分工合作方向發展，但最近幾年，特別是從2015年在全球掀起的半導體併購狂潮開始，整個產業似乎在從分散向整合方向演進。這其中，有相同業務模式公司之間的合併，也有不同業務模式公司的合併。與此同時，原本單一業務模式的廠商，也越來越多地在向複合業務模式方向發展。

典型代表就是台積電，該公司本來只做晶圓代工，但隨着市場地發展，進入本世紀第二個十年以後，台積電開始導入封裝測試業務，因為這樣可以進一步提升市場掌控力和話語權，提升產品上市速度。

另外，就是有越來越多的IC設計廠商涉足晶片生產過程，特別是封裝測試領域，相比於晶圓代工，IC設計廠商進入封測業務的投入相對少，門檻也會低一些。它們這樣做的主要目的同樣是提升市場掌控力和話語權，提升產品上市速度。最具代表性的就是CMOS圖像傳感器（CIS）領域，由於CIS在2019年出現了井噴，嚴重供不應求，促使一些CIS芯片設計廠商開始投入大量資金建廠、購置封測設備，從原來的fabless業務模式，逐步轉型為fab-lite。

此次，在產能嚴重吃緊的產業大環境下，聯發科直接購買半導體設備租給相應的晶圓代工廠，似乎在從另一個角度詮釋着IC設計業的變遷態勢，以後很可能會出現更多類似的現象。

最近幾個月，聯發科曝光率一直很高，這與華為有着很大的關係。由於受到貿易限制，華為原有的美國晶片元器件供應鏈受阻，特別是手機處理器、電源管理和無線連接晶片，而這些正是聯發科的強項，因此，華為向其發出了大量訂單，這在很大程度上導致了其產品的供不應求。

另外，還有消息稱，聯發科有希望拿下蘋果訂單，最有機會打進的是iPad或是iPhone 產品線，如果屬實的話，這將會進一步提升其2021年業績。或許，這也是該公司不惜花大錢購買設備租給晶圓代工廠，為其保證產能的一個重要原因吧。總之，如果能同時擁有華為和蘋果這兩大客户的話，前期多進行投資，是非常值得的。

嚐鮮

為了尋求產能支持，有些電源管理IC和MOSFET廠商正在考慮從8吋晶圓升級到12吋晶圓生產，不過，這種想法的可操作性不強，主要原因在於，用12吋晶圓生產MOSFET在技術層面沒有問題，但就目前的產業情況來看，成本難以接受。而起初的參與者，都屬於「嚐鮮」、吃螃蟹的。

此次，聯發科購買的半導體設備將租給力積電，主要是為了保證其電源管理IC產能。這裏就涉及到了「嚐鮮」的話題。具體來講，就是由於電源管理IC大多采用8吋晶圓製造，鮮少廠商使用12吋晶圓生產，因為12吋晶圓大多提供給邏輯製程使用，而力積電本來就具備DRAM技術，因此擁有12吋鋁製程產能，較適合量產電源管理IC技術，而台積電、聯電在12吋生產大多以銅製程，相比之下不適合量產電源管理IC，因此，聯發科才會罕見採購設備回租給力積電，以鞏固其未來電源管理IC產能。

聯發科似乎有「嚐鮮」、開創新業務和模式的傳統。早在20年前，當時的聯發科在業內還是岌岌無名的晚輩，當時，該公司憑藉「一站式」的手機方案，即為手機客户提供主晶片和參考設計，從而解決了手機80%的設計工作，客户只需要完成後續的20%工作就可以了。一舉統治了山寨機市場，並由此打下了立足產業的基礎，才有機會發展壯大到今天。

目前，ASIC設計服務正在興起，聯發科的ASIC設計服務在業內也是一絕，也是較早投入發展該業務的半導體廠商。目前，在提供ASIC設計服務的企業裏，聯發科是數一數二的。不久前，有消息稱，當下在處理器市場熱得發燙的AMD將ASIC設計服務訂單交給了聯發科，也從側面展現出了其ASIC設計實力。

如今，聯發科又開始涉足半導體設備業務。可以説，該公司一直走在不斷嚐鮮的路上。

大家知道5月22號是什麼節日嗎?

答案是比特幣披薩日

2010年5月18日，美國一位程式設計師在網路論壇貼文，希望能用1萬個比特幣換取披薩，四天後，也就是5月22日，該名程式設計師成功換取到兩盒披薩，成為第一個用比特幣換取真實世界貨物的人。

1萬個比特幣換算成現在的市價約8000萬美元，而在9年前，只價值25美元。

2008年，一位名為中本聰的日裔美國人發表第一篇關於比特幣的論文，主張以網路流通的電子虛擬貨幣取代實體貨幣，並真的把比特幣「造」了出來。

比特比與傳統貨幣不同地方在於，比特幣沒有一個中央發行機構，每個用比特幣進行交易的人，都是純粹信任比特幣這個系統，就好比我們用台幣進行交易，我們信任的是政府。

通常政府能決定要印發多少張紙鈔，而比特幣則是由礦工們找到一連串的哈希值，當找到正確的哈希值時，系統就會產生對應的比特幣數量。

比特幣系統會自動改變尋找哈希值的難度，而難度變化的頻率取決於解題的速度，早期時，一般人只要使用一般的電腦就能夠獲取比特幣，如今隨著愈來愈多人的加入，挖採比特幣的難度愈來愈高，所要求的電腦配備也愈來愈強，像是 ASIC 芯片，就是專門為比特幣挖礦設計的芯片。

不曉得各位有沒有買過比特幣的經驗呢?