半世紀にわたり、コンピューティングは安心できる予測可能な方法で進歩してきた。トランジスタ（コンピュータチップ上で電気信号をスイッチングするために使用されるデバイス）は小型化していった。その結果、コンピュータチップは高速化し、社会はその恩恵をほとんど気づかないまま静かに吸収していった。
これらの高速化したチップは、デバイスがタスクをより効率的に実行できるようにすることで、より大きな計算能力を実現する。その結果、科学シミュレーションの精度が向上し、天気予報はより正確になり、グラフィックスはよりリアルに、そして後には機械学習システムの開発と発展を目にすることとなった。まるで計算能力自体が自然法則に従っているかのように見えた。
この現象は、実業家であり科学者でもあるGordon Mooreにちなんで、ムーアの法則として知られるようになった。ムーアの法則は、チップ上のトランジスタの数が約2年ごとにほぼ2倍になるという経験的観察を要約したものだ。これによりデバイスのサイズも縮小できるため、小型化を推進する力となった。
その確実性と予測可能性の感覚は今や失われてしまった。それはイノベーションが停止したからではなく、かつてそれを支えていた物理的前提がもはや成り立たなくなったからである。
では、自動的な速度向上という古いモデルに代わるものは何か？答えは単一のブレークスルーではなく、複数の重なり合う戦略なのだ。
1つは新しい材料とトランジスタ設計だ。エンジニアは、無駄なエネルギーと望ましくないリーク電流を減らすために、トランジスタの構築方法を改良している。これらの変更は過去に比べて小規模で漸進的な改善をもたらすが、消費電力を制御下に保つのに役立っている。
もう1つのアプローチは、チップの物理的な配置方法を変えることだ。すべてのコンポーネントを単一の平面上に配置するのではなく、部品を積み重ねたり、より密集させて配置したりすることが増えている。これによりデータが移動しなければならない距離が短縮され、時間とエネルギーの両方が節約される。
おそらく最も重要な変化は特化だ。1つの汎用プロセッサがすべてを処理しようとする代わりに、最近のシステムは異なる種類のプロセッサを組み合わせている。従来のプロセッシングユニット、つまりCPUは、制御と意思決定を担う。GPUは、もともとコンピュータゲームやその他のタスクのグラフィックス要求を処理するために設計された強力な処理ユニットだ。AIアクセラレータ（AIタスクを高速化する専用ハードウェア）は、並列実行される多数の単純な計算に焦点を当てている。パフォーマンスは、これらのコンポーネントのいずれか1つの速度ではなく、それらの連携の良し悪しによって決まるようになっている。
これらの開発と並行して、研究者たちは量子プロセッサ（量子力学の力を利用する）やフォトニックプロセッサ（電気の代わりに光を使用する）を含む、より実験的な技術を探求している。
これらは汎用コンピュータではなく、従来の機械を置き換える可能性は低い。その代わりに、特定の最適化問題やシミュレーション問題など、従来のコンピュータでは多数の解を効率的に探索することが困難な非常に特殊な分野での活躍が期待される。実際には、これらの技術は、選択的に使用され従来のシステムと組み合わせて使用される専用コプロセッサとして理解するのが最善だろう。
ほとんどの日常的なコンピューティングタスクにおいては、従来のプロセッサ、メモリシステム、ソフトウェア設計の改善が、これらの実験的アプローチよりもはるかに重要であり続けるだろう。
ユーザーにとって、ムーアの法則後の生活は、コンピュータが改善を停止することを意味しない。改善がより不均一でタスク固有の方法で到来することを意味する。AI搭載ツール、診断、ナビゲーション、複雑なモデリングなどの一部のアプリケーションは顕著な向上を見せる可能性があるが、汎用パフォーマンスの向上はより緩やかになる。
新しい技術
セントルイスで開催されたSupercomputing SC25カンファレンスでは、CPU（プロセッサ）とGPU（グラフィックス処理ユニット）を量子プロセッサやフォトニックプロセッサなどの新興技術と組み合わせたハイブリッドシステムが、古典的コンピューティングの実用的な拡張として次々と発表され、議論された。日常的なタスクのほとんどにおいて、従来型プロセッサ、メモリ、ソフトウェアの改良が今後も最大の成果をもたらすことだろう。
しかし、量子デバイスとフォトニックデバイスを代替品ではなくコプロセッサとして使用することへの関心が高まっている。これらのデバイスの魅力は、複雑な最適化やルーティングタスクなど、低エネルギーまたは最適解に近い解を見つけるのに古典的なマシンだけでは指数関数的にコストがかかるような特定の種類の問題に取り組むことにある。
このサポート役として、それらは、従来のコンピューティングの信頼性と、これらのシステムの機能を拡張する新しいコンピューティング技術を組み合わせる信頼できる方法を提供するのだ。
ムーアの法則後の生活は衰退の物語ではなく、絶え間ない変革と進化を必要とする物語だ。コンピューティングの進歩は今や、アーキテクチャの専門化、慎重なエネルギー管理、そしてハードウェアの制約を深く認識したソフトウェアに依存している。危険性は、複雑性を必然性と混同すること、あるいはマーケティングの物語を解決された問題と混同することにある。
ポストムーア時代は、計算とのより誠実な関係を強いる。そこではパフォーマンスはもはや、より小さなトランジスタから自動的に受け継ぐものではなく、エネルギー、複雑性、トレードオフという点で、設計し、正当化し、対価を払わなければならないものなのだ。