社区

这次更新较慢，主要是眼睛问题。 随着老花的进展，眼睛对手机、笔记本和外接屏幕三个距离完全无法兼容，不同距离不光度数不同，瞳距瞳高等都不一样，而渐进镜片又有严重的视野宽度问题。没有理想的方案。 听闻周围不少四五十岁的人早早做了人工晶体，至少正常生活和运动可以不戴眼镜了，遂约了医生。医生说我现在做有点早，并提到一种叫Neurolens的新眼镜。这东东的大致原理是认为多数成年人看屏幕时左右眼是有一定错位的，所以在镜片中加入了一点棱镜。这样我的眼镜就会有凹面镜(近视)+柱面镜(散光)+棱镜(错位)。 人的左右眼错位是必然的，因为两眼位置不同，所以有主视眼和辅视眼之分。我们的视觉是靠大脑计算合成的结果。在室外环境大脑合成计算量低所以眼睛不容易疲劳，但在看屏幕时大量锐利的字符都需要大脑实时对齐合成，长时间会导致碳基GPU发热过载导致头痛等问题。 Neurolens据说目前还颇具争议，因为人眼和大脑是经过长期进化配合的，“粗暴”改变双眼的视觉会有什么结果没人知道。但是，人类会怎样进化来适应每天一半时间看电子屏幕呢？ 正好话题是关于世界的改变，我们再从半导体延伸谈到目前人类科技的局限。 六、MOS模型的建立与经验的局限 上文提到，MOSFET是我们信息时代的基石。要准确模拟和设计这些器件的行为，需要稳健的计算模型。伯克利SPICE（Simulation Program with Integrated Circuit Emphasis）和BSIM（Berkeley Short-channel IGFET Model）正是在这样的背景下诞生的。 据我所知，这些模型的建立主要是基于经典的半导体物理学理论，例如载流子传输理论、漂移-扩散模型等。BSIM模型中包含大量的经验公式，这些公式大多是通过拟合实验数据得到的。这些公式能够描述MOSFET在不同工作区域（如亚阈值区、线性区、饱和区）下的电气行为

作为最早在网上连载《光刻机之战》系列和翻译出版ASML传记《光刻巨人》的始作俑者，我近两年一直躲开这个话题。一方面因为深入技术讨论的门槛越来越高，另外一方面实在也怕沸腾派以理服人。 昨天ASML宣布联席总裁温宁克和范登布林克明年4月份退休，让我突然想给过去的一点历史做个小注脚。 看过《光刻巨人》的朋友一定对范登布林克(Martin van den Blink)记忆犹新，他也正是三十年来ASML的技术领路人。 去年范登布林克在接受采访时，曾暗示目前即将出货的High-NA EUV光刻机(NA=0.55)可能是ASML最后一代产品。虽然业界已经开始在讨论Hyper-NA(超NA，即NA>0.7)，但老范认为它的成本会恐怖到不可能，大概原因是他能看到这一代产品已经把合作伙伴们逼到极限。(注：NA简单地说，是来描述系统可以收集和聚焦多少的光) 用比EUV更短波长的光(射线)呢？也被否决了。因为波长再降低，反射角调整会导致光损失到难以承受，光路上反射镜如果增大很多倍会导致光刻机变成个难以生产和运输的大怪物。 接下来，我们回顾一下，ASML光刻机是怎样一步步走上“绝路”的。 一、 光刻这个词，全名叫Photolithography，简称Lithography或者Litho。Litho原义是一种印刷方法，利用油和水不相容的原理，把文字和空白分开。现代的胶板印刷，也是一模一样的原理：印版搞到滚筒上，滚筒上有无图文部分亲水而有图文部分亲油(油墨)。彩色印刷呢，CMYK四种颜色的油墨依次上筒，但显然要保证每次套印一定要对齐。 请记住套印这个词(overlay)，也是把光刻机一步一步逼疯的关键之一。光刻里面的overlay，一般也是指不同层的图案对准的精度。印刷机的套印精度大概是0.05mm，据说这样就够骗过人眼了，而最先进的光刻机overlay精度是<1nm，两者差了5万倍。 早期

2023年下半年从今天开始了。 在上半年的文章里，怀旧和AI是两大主题。非常意外的是，《金家的百年孤独》获10万+。有朋友说，才发现你也能炫文笔。这蛮心酸的，科技评论作者也得靠渲染出圈而不是靠信息量。 今年最被低估的是《蓝狐岛》，大多数人看标题就不会打开。它大概是较早点出大语言模型和知识关系的文章，一个月后Open AI的CEO Sam Altman在接受采访时确认了这个观点，而且承认ChatGPT关于知识的涌现是个谜。 类似的事还有一次印象深刻，大致是在《微小说：造物主视角》开头提到人类主要元素来自最炙热的恒星核心，不久后马斯克也提到了这个神奇的事情。 正值社会上热烈讨论大学如何报志愿，本文搭车探讨一下，人生突破圈层的问题。 一、 长久以来，大学是突破圈层的第一步。但随着互联网的发展，我们知识和能力的提高，绝对不需要靠大学里的课堂了。所谓的名校名师，大多数都不如网上的免费公开课，甚至不如小视频讲得好。 大学这种东西，早已跟不上时代，堕落成一种阻碍社会发展的科举模式。 但现实仍是这么残酷，你不参加科举，则很难跨越圈层。但这种从小学卷到大学，在金钱和时间上的强大内耗，完全没有提高社会的知识总量，只是组成了一些日后的乡党和朋党(校友)。 不能否认，大学也许可以帮助建立起终生受益的朋友圈，虽然它的代价是极高的而且回报不明。毕业后，每个同学入的圈子不一样，起点和天花板也不一样。 那么，有没有一种通用的方法可以帮助我们提高圈层呢？ 二、 有的。 这就是遇到贵人。 我们不讨论像周公子那样有资源的情况，家族类贵人不是寒门学子都有的。 贵人就是在你上层圈子的人，也包括目前和你同圈但未来会升圈的人。 贵人是有智慧的人。 三、 为什么要和智慧的人一起工作和学习呢？因为他们拥有洞见，这种能力可以帮助人们更好地理解事物的本质和内在联系。现在虽然每个人都可以通过互联网随地获取海量的知识和信息，但智慧

大家知道，我现在不爱谈半导体。作为一个极其庞大而且分工协作极其细分的产业链，又涉及到无比复杂的交叉科技和地缘政治，不可能简单用红色蓝色或者黑色白色就上个标签。也许，大多数人并不想知道事实或真相，他们只想知道自己是对的。 哲库(Zeku)的事倒是让我触动挺大的，可能领导们没看过这篇老文章吧。所以翻出来修订再供大家批评。 华为的手机芯片在麒麟以前是用山峰来命名的，应用处理器(AP)是喀喇昆仑的K3，基带(Baseband Processor或叫Modem)是不那么出名的巴龙雪山；更不为人知的是3G芯片梅里(雪山)，因为它失败了。哲库的芯片命名用马里亚纳海沟。我想大家的寓意都是一致的，用于描述这项探险的艰难，但理解上却存在上天下海的偏差。 引子 16年前，乔帮主发布第一代iPhone的时候，其实心里还是不太有底气的。在发布会前乔布斯整整排练了6天，但是问题不断：iPhone不是打不了电话就是上不了网。更糟糕的是，当时英飞凌提供的基带芯片连3G都不支持，而诺基亚和摩托罗拉早4、5年就有了3G手机。 为了赶运营商AT&T的暑期档和敲定绑定合同，乔布斯不得不提前发布了iPhone一代：一个半成品，一个只能打电话的音乐播放器。因为它还没有应用商店不能装软件、不能输汉字、只有2G、没有GPS、而其发售还要等半年后才开始。 iPhone仓促的发布使得谷歌得到充足的时间来模仿和学习iPhone。第二年，第一代安卓机G1发布时就完全赶上iPhone的进度，直接提供3G支持和应用商店，带GPS能导航甚至能换电池，高通SoC的信号还特别稳定。此后，安卓的市占率一路飙升把iPhone甩在后面。 （2008年我在硅谷买的HTC Dream(G1) 原本认为自己遥遥领先至少两年的乔帮主震怒地说到：“我要用尽苹果400亿美金的现金，发动一场热核战争，来摧毁安卓，because it's a stol

人类理解世界的方式，一直以来都是建模的过程。 远古时代，原始人类手持火把，仰望星空。当流星划过夜空、月食降临时，他们就开始尝试从天象来关联地上事件的因果。这当然不是“准确”地认识世界的方法，但这是他们愿意尝试建立模型来理解身边的现象。 随着人类认知的不断发展，各种模型也得到了不断的改进、革新或推倒重来。 有些模型相对简单容易被人类理解和接受，如成功学原则、名人名言等。它们往往更贴近我们的生活实际，便于我们消化和应用。 人的所谓智慧，也只是导入外界知识的内部建模而已。人生道理千千万万，不管是人生算法还是金线原则，它们都是听起来容易，但只要不是你自己建的模，其实用起来都很难。 大型模型，比如宗教、科学和艺术，通常试图解释现实世界中的广泛现象。这些模型的核心理念是将复杂的现实问题进行抽象化，以便人们能够更好地理解和解释它们。例如，宗教往往通过创造神祇和宇宙的起源来解释世界的奥秘；科学则通过研究自然规律和定律来描述和预测现象；而艺术则以象征和隐喻的方式表达人类的情感和思想。 然而，大型模型往往存在更复杂的应用问题。首先，由于其内容涉及广泛且复杂，大型模型往往需要大量的知识、时间和精力来理解。这使得普通人在学习这些模型时，可能会感到困难和挫败。其次，大型模型的建立门槛非常高，很难被普通人所创造。因此，这类模型通常是由一小部分精英或专业人士所发展和完善的。 同样，大的模型因为参数繁多，人脑难以理解容易排斥。尤其在科学已经发展到个人只能理解非常非常小的一个领域的情况下，人脑不再可以实现超大模型的颠覆。 而事实上，我们的科学还非常原始，对于很多最本质的问题人类还一头雾水：大到广阔的宇宙中暗能量和暗物质依然成谜；小到量子领域仍是个完整的“神秘花园”。 难道，我们的未来就这样了吗？ 可悲的是，我们每年高达千万的毕业生，还有数以亿计的初级打工者，连建模的权利都没有。他们进入各公司后立马会被教导要

这篇文章是春节期间写的，它综合了我多年和眼睛问题挣扎的个人经验。 我在90年代后期曾经尝试做过一段程序员，不幸碰到了一个严重的问题：视力疲劳。当年的电脑显示屏普遍以CRT为主，那种刺眼和闪烁程度，我估计现在的人看个10分钟都受不了。 我属于视力尤其不好的，眼睛干涩刺痛等问题非常严重。当年庸医更是多，几乎无一例外当成结膜炎甚至角膜炎，氯霉素红霉素氧氟沙星庆大霉素等尝了一溜够。当然，都没有效果，因为是无菌型炎症。 最后咬牙花了100元挂了同仁医院的副院长特需，那时100元大概相当于现在1000+元吧。副院长检查后说别太焦虑，要考虑换个工作，另外给开了“润舒”。 我说“润舒”不就是氯霉素么，抗生素没用的。副院长说，它的剂型不一样。 然后呢？我就告别了当程序员和丧失了暴富的机会，但是眼睛也逐步恢复。 一、玻璃酸钠 同仁老专家说的“剂型”这两个字我一直记得，“润舒”里的玻璃酸钠也算我第一次和人工泪液的亲密接触。 “润舒”背后是一个特别牛B的故事，山东福瑞达在中国当年非常落后的情况下，做到原创原研和世界知名简直是一个传奇。 玻璃酸也叫透明质酸(HA)，港台叫玻尿酸。玻璃酸钠是其稳定的盐，生物相容性极佳，在医疗医美领域用途广泛。 为了减少氯霉素的摄入，我后来把润舒换成了爱尔康(Alcon)的TEARS NATURALE(泪然)。2000年后，爱尔康几乎等于人工泪液的代名词，它在业界也是绝对的老大位置。 谁知道又过了10年，玻璃酸钠反而卷土重来，打得爱尔康有点应接不暇。 (北美的人工泪液玲琅满目、竞争激烈) 二、美系产品 爱尔康的泪然配方比较复杂，羟丙甲纤维素、右旋糖酐等各种名词确实也让人觉得很厉害。这也确实是事实，因为要调粘稠度，调电解质，调PH值，调流动性等等。 但有趣的是，其对手玻璃酸钠天然就具有人体适应优势，这似乎导致爱尔康后来大幅度升级，用Systane(思然或适然)替代泪然，核

都说买股票买的是预期，其实通常买的是故事。 老话说，Buy the rumor, sell the news。也就是，有故事的时候买，消息落地(故事结局)赶紧卖掉。 注意，上述谚语中即使故事成真，如果没有新的故事了，股票也不再涨了。 和量子计算很像(旧文：量子计算的谎言与真相)，碳化硅(SiC)的故事也很漂亮：有深度有门槛有前景有震撼，大家都有美好的未来。 那么，碳化硅和大众曾经喜欢的石墨烯、纳米管、钠电池等等宏大的故事有没有相似处呢？ 倒是不太一样，这东西已经有了应用规模。 今天的文字，可能有些人看了会不开心。 一、 本文说的碳化硅，是指碳化硅半导体。 在半导体领域，弯道超车是做梦，所有的梦想都必须用钱和时间砸出来。 1987年，北卡州立大学的一个实验室的五个学生和他们的老师创建了Cree，因为他们研究了好几年的碳化硅长晶方法取得了突破。而碳化硅在LED照明和功率半导体中都有颠覆性创新的潜质。 Cree的LED业务很快取得了进展。在随后30年间，在投资人眼里Cree一直是一个LED公司，附赠一个碳化硅芯片的故事。 早在公司刚创立时，John Palmour博士就申请了碳化硅MOSFET的核心专利。但到了该专利20年保护期过了，Cree也没能推出相关产品。 二、 那时业界普遍认为，虽然碳化硅天然耐高压，但是它的晶体缺陷太多，做出可靠的SiC MOSFET几乎是不可能的。特别是MOSFET用于电力领域，可靠性是No.1 的要求。 其它碳化硅半导体玩家把研发方向转到BJT、JFET和SBD二极管等。 SBD从2001年英飞凌商用后经过多次事故洗礼，逐渐各厂都相对成熟，然后带来的就是门槛低、利润低。配合光伏风电把故事讲大，是SiC SBD的套路。 JFET的主推公司是UnitedSiC，但随着SiC MOSFET的成熟，JFET似乎已经不再是最完美的方案。UnitedSiC在20

一、AMAT的版图扩张 半导体设备领袖应用材料公司(AMAT)在收购东京电子(TEL)失败后，并没有气馁。不断扩张版图弥补短板，仍是AMAT的重要目标。 下一个猎物，是Kokusai Electric(KE)。 Kokusai在日语是“国际”的意思，“国际电信”是日本侵华时期成立的官方无线电设备公司，它在2000年和日立电子合并成日立国际电气(Hitachi Kokusai Electric)。 在主搞广播通信的日立国际里，有个很诡异的部门，专做半导体薄膜。 这个部门的LPCVD(tube CVD)和氧化/扩散业务非常强，而AMAT在相关领域非常弱鸡，拿下日立这个部门，将如虎添翼。 但这个事怎么操作呢？日立没说很想卖呀。 这就需要私募来缝合了。 二、KKR勇斗艾略特 2017年初，KKR不断购入日立国际的股票，然后在4月份和日立达成协议，分拆薄膜部门22亿美元单独拿下，这就是后来的KE。 没想到，美国另一家激进对冲基金巨头艾略特的刀也拔了出来。 艾略特(Elliott)虽然规模小一些，但是其著名的歌者老板(Paul Singer)玩狠的声名超过了KKR。艾略特一度持股接近9%，迫使KKR把收购价从22亿提高到30亿。 虽然没有确切证据说明AMAT站在KKR背后，但KKR能坚持高价完成收购，然后仅一年就以35亿美元转手KE给AMAT，说两者没关系我是不信的。 爱尔兰、日本和韩国迅速就批准了AMAT这项并购。但AMAT等了两年，也没等到最后一个批准： 中国没同意。 三、AMAT的隐含损失 适逢2019年特朗普对华为的打击，使得中国对美系厂商的并购特别谨慎。国内相对比较优秀的设备商如北方华创、沈阳拓荆等的主攻方向也是做薄膜(沉积和炉管等)，和KE重合度还是挺高的。 直到2021年3月底订婚合约到期，我国官方也没答复，AMAT只得宣布并购失败。 AMAT通过拿下KE反攻内存设备市场

很多群众最近对一项源自美国的技术五味杂陈：它就是核酸检测。 作为喜欢写科技史的公众号，今天聊聊这项技术的诞生地：一家命运特别悲催的美国公司。 一、 这家公司的起点非常高：创始人几乎都是医学或生物学博士，还有一个诺贝尔奖获得者(伯克利病毒研究室主任)。 后来不断有牛人加入或做顾问，包括发明基因克隆技术的人和和发明口服避孕药的人，以及一位现代遗传学技术奠基人(另一位诺奖得主)。 这些巨佬聘用的人当然也不可能是普通人，该公司一时间云集了上百名顶尖学校的博士：生物、医学、化学、机械、电子和计算机等专业齐全。 这家公司的名字叫Cetus，创建于1971年。 二、 我们经常在电视上看到生医实验室用一大排的那种吸管，学名叫移液器，它可以准确定量地给一堆培养管提供等量菌种或培养液。 Cetus当然不会做太没有挑战的事。他们重点研发的第一个产品是用微处理器控制的做180个试管阵列自动移液、震动和筛选，这样每周可以筛选高达一万种菌株。 那时还是抗生素研发比较热门的时代。 要知道，当时PC还远未诞生，他们自己发明组合了一套微机。 三、 公司的两位顾问发明了真正的基因工程技术，即把DNA转移到不同物种上生存培养。后来两人创立了著名的Genentech，那是另一段传奇我们暂且不表。 Cetus看到基因技术的革命即将到来，决定抓住机会搞基因药物。β干扰素和治疗癌症的白细胞介素2(IL2)是这帮牛人选中的方向。 研发方向并没有错，只要药品上市肯定大赚。Cetus在1981年上市募资，孤注一掷，豪赌未来。Cetus放弃了自研仪器的业务。 生不逢时，核酸倍增和检测的技术随后在公司诞生了。 四、 Cetus里一名默默无闻的研究人员Kary Mullis，在1983年偶然灵机一动想到聚合酶链式反应(PCR)可以用来复制核酸。 公司同事不太愿意帮他，领导觉得他这个技术没有公司主业(做抗癌药物)重要。公司甚至差点开

引子 《达芬奇密码》和《天使与魔鬼》里的主角兰登教授(汤姆汉克斯饰)，是丹布朗一套系列书的核心人物。这套书最新的一本叫《本源》(Origin)。 在《本源》一开始，千亿富翁埃德蒙宣布自己的科学发现，将使三大宗教土崩瓦解。而书中和兰登教授搭档的主角，是名叫E-Wave的量子计算机。 在这本书中，嵌入了特斯拉汽车的广告。而E-Wave大概率是加拿大公司D-Wave的广告。 2011年，D-Wave成为世界上最早商用量子计算机的公司。直到今天，D-Wave在实用量子计算领域仍一马当先。 一、科研投入 量子大概是科研界吹牛的重灾区。但更神奇的是，有时很难说清楚他们是在吹牛还是说谎。 各种媒体都很喜欢报道，谁霸权了谁又超越了霸权，某某量子xxx能一下子算出来传统计算机几亿年都算不出来的题，互联网危在旦夕。 但我觉得，很多记者并不知道自己在说什么。 也许，谁能拿到经费才是关键。 关于研发经费来自政府还是私营公司，倒是个有趣的事。 据Quantum Insider/光子盒统计，中国关于量子的财政拨款(100亿)几乎等同世界其它国家的总和。而中国的量子科技公司数量只有15家(不含BATH)，不到欧美的5%。 排除政府投入，下图是《自然》杂志上关于私营公司投资量子技术的分布图，虽然数据稍微有点旧，但可以看出中外差别还挺大的。 二、量子科技的分类 量子科技的应用主要有量子计算和非量子计算两大类。我这样分类，估计你们也挑不出毛病。 欧美公司研发普遍集中在量子计算，而中国和东亚更喜欢量子通信。 量子通信太神奇了，我也不懂，不是本文重点。反正他们说巨有用，估计效果至少比肩莲花清瘟吧。 《自然》杂志：中国的量子专利集中在量子通信(黄色)和其它(蓝色)，量子计算(深橙色)并不算多 关于量子计算的研究呢，虽然超级复杂，但仍可简单分为硬件和软件。 其中硬件需要很多实验物理学家和尖端工程师，还要很多很多贵重的