Moores Gesetz erklärt: Vergangenheit, Gegenwart und was als Nächstes kommt

1965 hat Gordon Moore eine ziemlich genaue Vorhersage über das Tempo des technologischen Fortschritts gemacht. Er hat gemerkt, dass sich die Anzahl der Transistoren in integrierten Schaltkreisen ungefähr alle zwei Jahre verdoppelt hat. Da die Anzahl der Transistoren in einem Schaltkreis direkt mit der Rechenleistung dieses Schaltkreises zusammenhängt, hat Moore einen exponentiellen Anstieg der Rechenleistung vorhergesagt.

Diese Idee wurde als Mooresches Gesetz bekannt. Was zuerst nur eine Vorhersage war, wurde zu einem Ziel für die Tech-Branche. Das hat den Drang nach neuen Ideen in der Transistortechnik immer weiter angeheizt. Diese Idee ist in unserer Kultur so tief verwurzelt, dass sie sogar unsere Medien beeinflusst hat. Filme wie „Matrix“ und „Her“ spielen mit der Idee der exponentiellen technologischen Innovation und zeigen, wie die Zukunft aussehen könnte, wenn wir so weitermachen. Aber leider könnte es bald an seine physischen Grenzen stoßen. Ich meine, wie viel kleiner können Transistoren wirklich noch werden? Ist das Moore'sche Gesetz heute noch aktuell? Was passiert, wenn es den Endpunkt erreicht?

Was ist das Moore'sche Gesetz?

Wie ich schon am Anfang gesagt habe, geht das Moore'sche Gesetz davon aus, dass sich die Anzahl der Transistoren auf einem Mikrochip ungefähr alle zwei Jahre verdoppelt. Am häufigsten höre ich diesen Satz so formuliert: „Die Rechenleistung verdoppelt sich alle zwei Jahre.“

Transistoren sind winzige Schalter, die elektrische Signale steuern. Mehr Transistoren bedeuten in der Regel mehr Rechenleistung. Deshalb sagt Moores Gesetz voraus, dass die Rechenleistung immer weiter exponentiell steigen wird.

Ich empfehle dir, dir dieses kurze YouTube-Video von Real Engineering über Transistoren anzuschauen. Er erklärt die Geschichte und die Wissenschaft von Vakuumröhren und Transistoren auf eine leicht verständliche Art und Weise.

Die Ursprünge des Moore'schen Gesetzes

Gordon Moore war einer der Gründer von Intel. Er hat das schon 1965 gemerkt, als er die Trends in der Halbleiterindustrie beobachtet hat. Das waren die Anfänge der Halbleiterindustrie, als Computer noch riesig und teuer waren und die Transistortechnologie gerade erst begann, die Vakuumröhren zu ersetzen.

Seine Beobachtung basierte nicht auf irgendeinem physikalischen Grundgesetz, sondern auf dem rasanten Tempo der Innovationen, das er beobachtet hatte. Anfangs meinte er, dass sich die Anzahl der Transistoren jedes Jahr verdoppeln würde, aber später hat er das auf alle zwei Jahre geändert. Und dieser Zeitplan hat sich seit Jahrzehnten bemerkenswert gut eingehalten.

Die Wissenschaft hinter dem Moore'schen Gesetz

Der Schlüssel zur Umsetzung des Moore'schen Gesetzes ist die Miniaturisierung. Ingenieure finden immer neue Wege, Transistoren kleiner zu machen, sodass mehr davon auf einen einzigen Chip passen. Das macht die Rechenleistung besser und spart gleichzeitig Geld und Strom. Seit über 50 Jahren treibt dieser Schrumpfungsprozess den technologischen Fortschritt an.

Diese Grafik von Wikipedia zeigt, dass sich die Anzahl der Transistoren pro Chip in den letzten 50 Jahren ungefähr verdoppelt hat. Beachte, dass die y-Achse eine logarithmische Skala ist.

Auswirkungen des Moore'schen Gesetzes auf die Datenverarbeitung

Obwohl Moores Gesetz nur eine Vorhersage war, ist es fast schon eine sich selbst erfüllende Prophezeiung geworden, da Ingenieure und Führungskräfte es als Ziel ansehen. Dieser Trend hat die Tech-Branche und die Gesellschaft insgesamt ziemlich verändert.

Technische Fortschritte

Dank Moores Gesetz wird der Drang nach schnellerer und kleinerer Technologie immer größer.

Zum Beispiel nahmen die ersten Computer einen ganzen Raum ein! Spätere Versionen passten locker auf einen großen Schreibtisch, und heute haben wir winzige Laptops, Tablets und Handys. In der relativ kurzen Zeit zwischen meiner Kindheit und heute hat sich meine Familie von einem einzigen sperrigen Desktop-PC, den sich alle geteilt haben, zu einem Zustand entwickelt, in dem jeder seinen eigenen Laptop, sein eigenes Tablet und sein eigenes Smartphone hat! Und es gibt jetzt ein paar Sachen, die ich auf meinem Handy machen kann, die ich damals auf meinem Desktop-PC nicht konnte.

Cloud Computing ist ein weiterer wichtiger Fortschritt. Die rasante Zunahme der Rechenleistung hat das Internet und moderne Cloud-Dienste ermöglicht, die gemeinsam genutzte Rechenleistung und Speicherplatz anbieten. Diese Dienste sind mittlerweile so umfangreich, dass sie die Anforderungen ganzer Unternehmen erfüllen und unglaublich große Datenmengen analysieren können.

KI und maschinelles Lernen haben sich auch dank der Fortschritte in der Hardware stark weiterentwickelt. GPUs und TPUs liefern die nötige Rechenleistung, um komplexe Modelle zu trainieren. Das hat zu echten Durchbrüchen in vielen Bereichen geführt, von der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zur Bilderkennung. Der Drang, KI effizienter zu machen, kommt auch von Umweltproblemen. Mehr zu diesen Ideen findest du in unserem Blogbeitrag „ “ Nachhaltige KI: Wie kann KI ihren ökologischen Fußabdruck verringern?.

Branchenanwendungen

Du weißt vielleicht gar nicht, wie viele Dinge um dich herum Chips haben. Von der Spülmaschine bis zum Auto – alles hat Mikrochips und profitiert vom Moore'schen Gesetz.

Im Gesundheitswesen haben Fortschritte in der Halbleitertechnologie KI-gestützte Diagnosetools ermöglicht, die medizinische Bilder analysieren, sowie tragbare Gesundheits-Tracker, die Vitalparameter in Echtzeit überwachen. Diese leistungsstarken Chips ermöglichen eine viel genauere Überwachung chronischer Krankheiten, die Verfolgung der Fruchtbarkeit und die frühere Erkennung von Krankheiten.

Im Auto-Bereich hängt der Aufstieg von selbstfahrenden Autos stark davon ab, dass riesige Mengen an Sensordaten, wie Radar, LiDAR und Kameras, in Echtzeit verarbeitet werden können. Dank schnellerer und kleinerer Transistoren können moderne Autos sofort reagieren, was die Sicherheit erhöht.

Auch die Finanzbranche hat von den Möglichkeiten kleinerer Transistoren echt profitiert. Dank superschneller Berechnungen können Handelsalgorithmen Marktveränderungen im Mikrosekundenbereich nutzen.

Es ist keine Überraschung, dass auch die Telekommunikation Veränderungen durchgemacht hat, zum Beispiel mit der Einführung von 5G-Netzen und der Verbreitung von Geräten für das Internet der Dinge.

Wo sind die Grenzen von Moores Gesetz?

Seit Jahrzehnten ist Moores Gesetz ein zuverlässiger Indikator für den Fortschritt. Aber kann das so weitergehen? Ist das Moore'sche Gesetz am Ende?

Physische Barrieren

Im Moment setzen wir das Moore'sche Gesetz um, indem wir die Transistoren immer kleiner machen. Aber es gibt ein paar physische Hindernisse, die wir überwinden müssen, wenn wir diesen Weg weitergehen wollen.

Die erste Herausforderung ist die Hitze. Kleinere Transistoren werden heißer, deshalb sind gute Kühlsysteme echt wichtig. Kleinere Transistoren haben oft weniger Isolierung, und weil mehr davon auf einen Chip passen, fließen mehr Elektronen auf kleinerem Raum. Das führt zu viel mehr Hitze pro Fläche.

Ein weiteres Problem, das bei extrem kleinen Maßstäben auftritt, ist der „Elektronenverlust“. Das ist ein Phänomen, bei dem Elektronen aus ihrem Lernpfad auf dem Schaltkreis „auslaufen“ und sich zu einem anderen Teil des Chips bewegen. Die enge Bauweise und die schwache Isolierung dieser kleinen Transistoren machen das Problem noch schlimmer. Das kann zu Stromausfällen und komischem Verhalten führen.

Illustration eines Elektronenlecks. Bild vom Autor mit Copilot erstellt.

Die Grafik oben ist eine super vereinfachte Erklärung für ein Problem, das bei immer kleineren Transistoren und anderen Bauteilen auftritt: Elektronenverlust.

Die meisten Halbleiter, die in Transistoren verwendet werden, sind heutzutage aus Silizium (daher auch der Name „Silicon Valley“). Die Eigenschaften von Silizium, wie Elektronenbeweglichkeit und Hitzebeständigkeit, werden mit immer kleiner werdenden Transistoren weniger effektiv. Das macht es immer schwieriger, effizient zu bleiben.

Forscher schauen sich an, ob man in diesen kleinen Größen andere Materialien wie Silizium-Germanium, Galliumarsenid oder sogar supermoderne Optionen wie Graphen und Kohlenstoffnanoröhren verwenden kann. Damit könnten wir vielleicht einige dieser physikalischen Hindernisse vorübergehend umgehen und unseren Miniaturisierungsprozess weiter vorantreiben.

Wirtschaftliche und produktionstechnische Herausforderungen

Ironischerweise kommt eine weitere große Herausforderung für Moores Gesetz aus Moores zweitem Gesetz, das auch als Rocks Gesetz bekannt ist. Dieses Prinzip besagt, dass sich die Kosten für den Bau von Halbleiterfabriken ungefähr alle vier Jahre verdoppeln. Während die Rechenleistung immer besser wird, steigen auch die Kosten dafür. Mckinsey hat in seinem Bericht „ ” geschätzt, dass die Kosten für die Rechenleistung, die für unsere KI-Revolution nötig ist, bis 2030 auf 7 Billionen Dollar steigen könnten! Nur die Zeit wird zeigen, ob die Firmen einen Weg finden, diesen Kurs weiter zu verfolgen.

Gilt das Moore'sche Gesetz noch?

Die Wahrheit ist, dass niemand weiß, ob Moores Gesetz auch in Zukunft noch zutrifft. Die Miniaturisierung von Tranen scheint an physikalische und wirtschaftliche Grenzen zu stoßen, und die Branchenführer sind sich uneinig, ob sie noch lange weitergehen kann. Einige, wie Jensen Huang, der Chef von Nvidia, denken, dass die physikalischen und wirtschaftlichen Grenzen der Transistorminiaturisierung erreicht sind und dass Moores Gesetz nicht mehr gilt. Andere, wie Intel-Chef Pat Gelsinger, meinen, dass Miniaturisierung nicht der einzige Weg ist, und zeigenauf neue Technologien, die uns aus dieser Moore'schen Gesetz-Flaute rausschleppen könnten.

Frühere Herausforderungen für das Moore'sche Gesetz

Ob du's glaubst oder nicht, wir haben diese Diskussion schon mal gehabt. Auf unserem Weg zur Miniaturisierung gab's einige Herausforderungen, die uns dazu gebracht haben, Moores Gesetz zu hinterfragen.

In den 1990er und frühen 2000er Jahren, als Transistoren kleiner als 100 nm wurden, mussten Ingenieure mit großen Problemen bei der Wärmeableitung klarkommen, was sie zuerst als Hindernis für die weitere Verkleinerung sahen. Aber dank besserer Transistoren, Materialien und der Wärmeverwaltung auf Chip-Ebene ging es trotz dieser Probleme weiter voran.

Dann hatte Intel 2016 wieder Probleme mit dem Wechsel von 14-nm- auf 10-nm-Transistoren. Die komplizierte Herstellung und Probleme mit Stromverlusten haben die Entwicklung ziemlich ausgebremst. Intel und andere Halbleiterfirmen haben diese Probleme aber durch die Weiterentwicklung der EUV-Lithografie, die Optimierung von Materialien und die Verbesserung von Transistordesigns gemeistert, sodass die Branche wieder vorankommt. Dieser Übergang dauerte aber fast fünf Jahre, sodass sich Forscher fragten, ob das Moore'sche Gesetz noch stimmt.

Zukünftige Innovationen

Es gibt Grund zu der Annahme, dass auch die Herausforderungen, vor denen wir aktuell stehen, gemeistert werden können. Die neuesten Innovationen gehen weg von der alten Idee, Transistoren immer kleiner zu machen, und suchen stattdessen nach anderen Möglichkeiten, um die Leistung zu verbessern.

Ein vielversprechender Fortschritt ist das 3D-Chip-Stacking, bei dem Ingenieure die Transistordichte erhöhen, indem sie die Chips nicht weiter horizontal verkleinern, sondern vertikal stapeln. Das ist eine Änderung an der Architektur, damit man nicht auf Miniaturisierung angewiesen ist.

Quantencomputing ist ein total neues Rechenkonzept, das Qubits nutzt, die in mehreren Zuständen existieren können (nicht nur 1 und 0), um Probleme zu lösen, die für klassische Computer eine Herausforderung sind. Du kannst dir das so vorstellen, dass jeder „Transistor“ mehr Fähigkeiten bekommt. Das würde die Rechenleistung verbessern, ohne dass man mehr „Transistoren“ braucht, sondern indem man einfach die Funktionen der „Transistoren“ ändert.

Einige Forscher untersuchen sogar optische Datenverarbeitung, bei dem Daten mithilfe von Licht schneller übertragen werden als mit herkömmlichen elektronischen Systemen. Photonen sind viel schneller als Elektronen, sodass Infos schneller durch das System fliegen können. Also würden wir auch hier nicht die Anzahl der Transistoren erhöhen. Aber die Rechenleistung würde vermutlich durch eine höhere Bewegungsgeschwindigkeit durch sie hindurch erhöht werden.

Wie sieht die Zukunft der Computer aus?

Selbst wenn sich Moores Gesetz verlangsamt oder gar nicht mehr gilt, bleibt die Zukunft der Computertechnik super vielversprechend.

Eine spannende Entwicklung ist die Einführung neuer Materialien wie Graphen und Indiumgalliumarsenid. Diese Materialien haben echt gute elektrische Eigenschaften und könnten irgendwann Silizium als Basis für Chips der nächsten Generation ablösen. Sie können dabei helfen, einige der grundlegenden Einschränkungen der herkömmlichen Halbleitertechnologie zu lösen.

Es gibt auch eine ganz neue Art von Computern, die gerade aufkommt: Neuromorphic Computing. Neuromorphische Chips sind von der Struktur und Funktion des menschlichen Gehirns inspiriert und nutzen künstliche Neuronen und Synapsen, um wie ein biologisches Gehirn zu funktionieren.

Künstliche Intelligenz verändert auch die Computerwelt. Fortschritte in den Bereichen KI und maschinelles Lernen werden wahrscheinlich nicht nur von Hardware-Verbesserungen abhängen, sondern auch von der Effizienz der Software. Da KI-Modelle immer besser werden, werden auch spezielle Prozessoren für KI-Aufgaben immer wichtiger.

Fazit

Moores Gesetz ist seit über 50 Jahren ein verlässlicher Maßstab für den technologischen Fortschritt und hat wohl ganze Branchen geprägt. Auch wenn wir bald an die Grenze kommen, wie viele Transistoren wir auf einen bestimmten Raum packen können, könnten Innovationen wie 3D-Chip-Stacking, Quantencomputer und neuromorphe Architekturen unsere Rechenleistung weiter steigern.

Was denkst du? Ist das Moore'sche Gesetz tot? Müssen wir unsere Erwartungen an die Entwicklung der Rechenleistung überdenken? Oder wird die Menschheit wieder eine Innovation finden, um den Trend fortzusetzen?

Welche anderen festen Tech-Konzepte könnten neben dem Moore'schen Gesetz noch auf der Strecke bleiben? Schau dir die DataFramed-Diskussion an: „ “ Ist Big Data tot? MotherDuck und das Small Data Manifesto mit Ryan Boyd, Mitbegründer von MotherDuck.

Und wenn dich diese Art zu denken fasziniert, könnte ein Job im Bereich KI was für dich sein. Schau dir diese 7 Jobs im Bereich Künstliche Intelligenz (KI) an , die du 2025 machen kannst.