系统级摩尔定律，可能全网也是我最先提出来的，和华为的韬定律有异曲同工之处哈。

过去半个世纪，“摩尔定律”几乎是科技行业最强的叙事武器：把更多晶体管塞进一颗芯片，性能更强、成本更低，世界自动向前滚动。

但到了 AI 时代，尤其进入大模型推理成为主战场之后，这套叙事正在发生一次深刻升级——摩尔定律从“芯片内部”扩展为“系统工程”。

如果说过去的摩尔定律在追求“每平方毫米更多晶体管”，那么 AI 时代的摩尔定律更像是在追求：单位时间产出更多 token（token throughput），并且这条曲线要能持续向上。而 token throughput 的提升，早就不再是单颗 GPU 的问题，它是一整座“AI 工厂”的问题：芯片、HBM、封装、PCB、供电散热、机柜内互联、机柜外网络，以及软件如何把这些组织起来、调度起来，让系统始终跑在“最短板”之上。