1.2基础设施作为技术驱动力
基础设施技术的发展一直是互联网、大数据、AI等技术领域的驱动力，例如计算能力的极大发展促使了已经诞生 60 年的 AI 技术的再次爆发，如图 1-3 和图 1-4所示。
对于一家大型互联网企业而言，一方面，在电商、金融科技、云计算、大数据、AI等重要战略方向发展过程中，基础设施技术对其支持的重要性已经无可替代 ；另一方面，基础设施技术已经成为许多类型业务的直接竞争力，甚至在云计算、AI领域中，计算能力、存储能力、网络能力都成为业务的一部分。
衡量基础设施的竞争力的性能指标在很大程度上是计算/存储能力。在最近几十年的发展历程中，得益于半导体产业的飞速发展，特别是在“摩尔定律”的驱动下， 算力的发展保持稳健的大跨度向前发展的趋势。
摩尔定律是由Intel公司创始人之一戈登 • 摩尔（GordonMoore）提出来的，即当价格不变时，集成电路上可容纳的元器件的数目，约每隔 18～24个月便会增加一
倍，性能也将提升一倍，如图 1-5所示。换言之，每一美元所能买到的电脑性能，将
每隔 18～24个月翻一倍以上。可以说，这四十多年半导体工业技术的持续进步，是推动科技进步的非常重要的驱动力之一。
然而时至今日，这一经验规律已经面临巨大挑战，各界纷纷预测摩尔定律将在不久的将来因面临工艺、材料等方面的物理限制而终结（如图 1-6 所示），可以说“The FreeLunch Is Over”，表现出来的迹象就是：
• 因为半导体工艺升级带来的计算性能的提升不再像以前那么快，业界领头羊Intel公司 CPU的发展步伐慢了下来，从 2016年起，已弃用了原先的 Tick-Tock技术演进模式（如图 1-7 所示），而采用了 PAO（Process-Architecture- Optimization）的演进模式（如图 1-8 所示），即在同一个制程节点上，跨度三年出三代处理器芯片。因此，互联网行业单纯依靠站在芯片行业的肩头获取摩尔定律红利已经无法满足自身的需求。
• 在摩尔定律作用减缓后，为了追求更高的计算性能，另一个发展方向是堆积更多的计算单元，但是这导致的功耗及发热量问题，成为非常重要的关注点，如图 1-9所示。
我们将会经常碰到各个领域因为摩尔定律作用减缓所带来的挑战。
