ムーアの法則とは？

1965年4月19日、雑誌『Electronics』に、ゴードン・ムーアの論文「Cramming More Components onto Integrated Circuits」（集積回路に、もっと多くの部品を詰めこむ）が載りました。ムーアは当時、半導体の会社フェアチャイルド・セミコンダクターを作った1人で、1959年から研究所の所長でした（インテルを共同で作るのは、その後です）。

集積回路は、トランジスタなどの部品を、1枚の小さなチップの上にまとめて作ったものです。トランジスタは、電気を流したり止めたりする、小さなスイッチのような部品です。論文は、簡単な回路では、1枚に載せる部品を増やすほど、部品1個あたりの値段が下がる、と説明しています。でも、増やしすぎると、うまくできないチップが増えて、かえって高くつきます。だから、その時々に、部品1個あたりがいちばん安くなる数があり、1965年には1枚に約50個でした。

この「いちばん安くなる数」は、毎年およそ2倍に増えてきました。少なくとも10年はそのまま続くだろうから、1975年には1枚に6万5000個になる、というのが論文の見通しです。ムーアは2008年に、これは「とても少ないデータからの、大胆な延長」で、集積回路が安い電子機器への道になる、という考えを伝えたかった、とふり返っています。

論文は、集積回路が、家庭用のコンピューター（少なくとも、大きなコンピューターにつながる端末）や、自動車の自動の制御、持ち歩ける個人の通信機器などを生むだろう、とも書いています。

ムーアが言ったのは「2年」です。ムーアは1975年、IEEE（電気・電子の学会）の国際電子デバイス会議で、見通しを「毎年2倍」から「2年ごとに2倍」に言い直しました。2008年には、1965年からの10年は、予想した10回の倍増に対して、実際は9回で、とても近かった、とふり返っています。

「18か月で2倍」も、新聞などでよく引かれます。でも、ムーア本人は1997年のインタビューで「18か月とは一度も言っていない」と話しています。

何年で2倍かのちがいは、小さく見えて、大きなちがいになります。1から始めて10年たつと、毎年2倍なら2を10回掛けて1024倍、1年半で2倍なら約100倍、2年で2倍なら32倍です。

「ムーアの法則」という名前を付けたのは、カリフォルニア工科大学（Caltech）の教授だったカーヴァー・ミードです。ムーア本人も2015年のインタビューで、同僚の1人がそう名付けた、と話しています。

物理の法則は、人が何をしても変わらない、自然の決まりです。ムーアの法則は、そうではありません。インテルも、ムーアの法則は科学の法則ではない（自然に起きることではない）と説明しています。部品の数が増え続けたのは、技術者たちが、新しい工夫を重ねてきたからです。インテルは、ムーアの法則が当たり続けるかどうかは、新しい工夫と技術の進歩しだいだ、としています。

見通しは、業界の目標にもなりました。予測されたことで、人がそれを目指して動き、予測が当たる。こうした「自己実現的な予言」になって、業界を動かす考えの1つになったのです。インテルも、インテル自身と、ライバルの会社が、何度もくり返し達成を目指してきた目標だった、と説明しています（会社の説明）。

ムーア本人も2015年のインタビューで、この名前は、業界の進み方を記録するだけでなく、業界を、ほとんど引っぱるものになった、と話しています。

長いあいだは、部品の数といっしょに、速さも上がりました。1974年にロバート・デナードたちが示したように、部品を小さくし、電圧も同じ割合で下げると、部品は速くなり、スイッチの1回の切りかえに使うエネルギーも減ります。そのため、世代ごとに、チップは同じ電気のまま、部品の数を2倍にし、クロック（チップが計算の歩みをそろえるために、1秒間に刻む拍の数。拍が多いほど、1秒間に多くの手順を進められる）も上げられました。これを「デナード・スケーリング」と呼びます。

ところが、部品が小さくなるにつれて、流れてほしくないときにも漏れる電気が増え、電圧をそれ以上下げにくくなりました。2004年ごろには、クロックを上げると、チップの使う電気と熱が、空気で冷やせる限りに近づきました。こうして、それまでの急なクロックの伸びは止まり、1つの頭脳の速さも、ゆっくりとしか上がらなくなりました。

それでも、部品の数は増え続けました。そこでチップの会社は、1つのチップに、計算する頭脳（コア）をいくつも載せるようにしました。ただ、コアを増やして速くなるのは、仕事を分けて同時に進められるときです。そう書かれたプログラムは、2011年の時点では、まだ少ないとされていました。

分かりません。部品を小さくするのには限りがあります。ムーアは2008年に、物の量が倍々で増えるという予測は、いつかは必ず行きづまる、作っている部品は分子の大きさに近づいていて、それが小さくする根本の限りになる、と話しています。

2015年のインタビューでは、これまでの数十年のような速さで進むことはもうないだろう、ムーアの法則は、これから10年かそこらで終わっていくと思う、と話しました（本人の見通し）。

一方、インテルは2023年に、チップを包んでほかとつなぐ「パッケージ」の進んだ技術と、新しい材料で、ムーアの法則のペースは続いている、と書いています。会社の役員の「この先10年かそれ以上、ムーアの法則を保つ」という言葉も載せています（会社の見通し）。

AIの学習には、とてもたくさんの計算が要ります。その計算をするのが、たくさんの部品を載せたチップです。たとえば、NVIDIA が2022年に発表した H100 は、AIの学習などに使う計算用のチップ（GPU）で、部品は800億個です。

2022年の研究（Sevilla ほか）は、AIのモデルの学習に使われた計算の量の移り変わりを調べました。2010年より前は、ムーアの法則と同じくらいの速さ（約20か月で2倍）で増えていましたが、2010年ごろからの深層学習の時代には、約6か月で2倍と、ずっと速く増えている、と書いています。

ムーア本人は、人より賢い機械が生まれて先が見通せなくなる、というシンギュラリティについて、2008年に「私は疑っている。少なくとも長い間は、起きそうにない」と答えています（くわしくは「シンギュラリティ」のページ）。