2026年4月27日下午，在中国科学技术大学物质科研楼，一场围绕半导体产业发展与物理专业学生职业路径的对话展开。这不仅是一场技术分享，更是一堂关于时代方向与个体选择的思考课。主讲人是埃芯半导体总经理洪峰，中科大物理学院校友。
洪峰的分享，从一个熟悉却被重新定义的起点开始——摩尔定律。洪峰指出，摩尔定律本质上是一条“经济学规律”。通过晶体管数量的每两年翻倍，它使算力价格以万倍速下降 。 从More Moore到More than Moore：随着制程逼近物理极限，简单的尺寸微缩已不够，Chiplet、先进封装、HBM等异构集成技术成为关键 。 Sam Altman的万物摩尔定律：当强大的AI加入劳动力大军，供应链成本将趋近于零。未来，住房、教育、食品等一切必需品的成本，或许也将遵循“两年减半”的逻辑 。
“Moore Law让计算变得可能，Scaling Law让智能变得必然。” 洪峰如是说。
如果说摩尔定律定义了算力的上限，那么Scaling Law则指明了通向AGI的路标 。 可预测的智能：AI性能随参数量、数据量和算力的扩大按某种稳定规律提升 。这意味着“如何获得更强AI”从经验驱动变成了可规划的工程问题 。 AI的反向驱动：为了支撑Transformer架构对高带宽、大算力的极度渴求，半导体再次进入“黄金十年”，驱动先进工艺、先进存储器与先进封装的物理极限挑战。AI，正在反向驱动半导体产业进入新一轮爆发。
在半导体竞赛中，光刻机固然备受关注，但洪峰提出了一个更深刻的洞察：工艺设备决定“能不能造”，而量检测设备决定“能不能造得好” 。 良率即生命：在一道拥有1000道工序的半导体晶圆制造产线上，即便每道工序良率99.9%，最终综合良率也仅约36.8% 。 看得见才控得住：进入埃米（Å）时代，特征尺寸逼近物理常数，制造核心从“做出结构”转变为“看得见、测得准” 。埃芯半导体的光学和X射线晶圆量测解决方案，为先进制程提供底层支撑 。先进封装的新盲区：随着3D堆叠与混合键合技术的发展，先进封装量检测愈加挑战，其重要性不亚于晶圆前道量检测。
当前，中国半导体已迈入“国家战略阶段” 。 尽管部分工艺设备如镀膜、刻蚀、清洗等环节已实现突破，但量检测设备的国产化率仍不足10% 。 中国半导体设备的发展核心，已不再仅仅是追求“国产化率”，而是能否支撑起AI算力芯片的制造与良率工程 。
在分享的最后，话题回到同学们最关心的问题：职业选择。作为物理学院的校友，洪峰结合自身跨越通信、半导体到创业的历程，为学弟学妹们送上三点建议：
1、物理是通用的钥匙：不要为自己的能力设限。物理训练带来的底层逻辑思考能力，在各行各业都是稀缺的竞争优势。
2、差距在于自驱学习：职场的起点各异，但持续学习的能力才是拉开人生差距的关键。
3、主动拥抱AI：在认知边界前所未有之高的当下，学会使用AI工具，就是在降低自身的学习成本。
这场对话的最后，洪峰校友送给在座学弟学妹一句话：“我们正站在Moore Law与Scaling Law的交汇点。你所学的物理，不只是书本上的知识，更是打开未来世界的钥匙。”让我们一同见证半导体重构的AI时代！