本人的觀點：

1.計算機是人類的產品，沒有靈魂，沒用自主意識，即使是人工智慧，也是使用軟體（目前是 程式設計所寫）操作。

2.計算機晶片製作工藝，把單個電晶體做到更小積體電路中，變得越來越困難，現在的鐳射刻 技術接近了極限。有待進一步的技術突破阿貝解析度的限制。內部連線、電晶體設計的極 限等。

3.未來人類對於計算機的生產及應用極限，下一代計算機重點也許不再是電子晶片計算機，有可能是生物計算機，即是極限也是發展的無限。

如今我們的生活幾乎已經每分每秒都離不開計算機，但是計算機也面臨工藝的極限，內部連線的極限，電晶體的設計極限以及技術投入方面的極限。

1.工藝的極限

現在的半導體制造工藝中很重要的一個部分是光刻，光刻利用曝光和顯影在光刻膠層上畫幾何圖形，然和透過刻蝕工藝將光掩膜上的圖形轉移到所在的襯底上。

這種工藝在理論上受到阿貝解析度的限制。簡單地說，由於可見光的波動性使其可以發生衍射，光束不能無限的聚焦。而解析度的極限值大約在λ⁄2n， 其中λ是光刻所用的鐳射波長，n是介質的數值孔徑（Numerical Aperture)。數值孔徑現在光學能達到的極限是1.4，那麼光刻精度的極限就是λ⁄2.8。這麼看來，要做到更小的工藝，我們就要用到波長更短的鐳射，而短波長的鐳射利用起來本就非常複雜。雖然科學家提出了新的工藝技術，使得現在的光刻工藝突破了阿貝解析度的限制，能夠使用波長是193nm的鐳射能做出14nm的工藝，這種工藝技術也大大提高了製作成本。無論是在阿貝解析度的限制下利用更短波長的鐳射還是開發出新技術來突破阿貝解析度的限制，把單個電晶體做到更小變得異常困難。

2.內部連線的極限

隨著單位面積積體電路中的電晶體越來越多，內部連線成了積體電路中越來越重要的部分。內部連線要麼做到快速的訊號傳輸，要麼做到儘量細的銅線和密集的排布，但魚和熊掌不能可得兼。

因為更細的銅線會增加銅線的電阻而更密集的排線也會影響銅線間電流的相互影響。早在1995年英特爾的研究員們就指出了真正限制積體電路發展的是其內部的連線技術 。 為了解決這個問題，科學家們提出了光波導管的概念來替換傳統的銅線連線方式，而這種內部連線的方式也受到麥克斯維爾方程的理論限制，比如電磁波傳輸的速度上限。

所以，即便是電晶體能夠越做越小，如何在保證快速訊號傳輸的同時加入更多的內部連線也成為了一個非常棘手的問題。

3.傳統電晶體的設計極限

當電晶體尺寸做到10nm的時候，電晶體的柵氧化層僅僅之有幾個原子的厚度。在這個尺度下至少會有三個問題。

其一，在量子隧穿效應的影響下，電晶體的性質將變得很不穩定。

其二，因為每個電晶體的製造過程不可能完全一樣，每個電晶體會有不同的特性，而產生的不同特性在奈米級的尺度下會更加明顯。

其三，電晶體將會發生嚴重的漏電。這對移動裝置興起的今天是一個相當大的問題。

4.技術投入的極限

科學家們面臨各種物理極限時候在晶體管制作工程方面提出的改變。而正是這些改變的措施造就了這第四項極限。新科技的研發需要大量的資金以及時間，即便是研發成功，公司的技術人員也需要投入大量的精力去學習並使用這些新的技術。這就導致了很多中小晶片製造商無力承擔這項技術投入，而轉向繼續使用老技術進行生產加工。

正是因為這些中小晶片廠商大量退出新技術的研發，晶片產業的發展在到達原有技術的理論極限之後遇到了發展的瓶頸。發展速度也因此明顯放緩。這也是導致了2013年ITRS對摩爾定律進行了第二次的修正的原因之一。 所以單純將電晶體做小這條路不會一直走下去，而摩爾定律在今後的某個時間段可能會再一次遇到瓶頸。

如今，技術更新換代極快，計算機的發展雖然面臨極限，但未來我們也會看到一個個極限被突破或者擴充套件。

現在說到計算機的極限，大家就會不約而同地會指CMOS積體電路的相關極限，如溝道尺寸和時鐘頻率等方面已達到極限。早在十幾年前，國際半導體路線圖就預測傳統積體電路的工藝尺寸達到10nm時，流過溝道的電子會發生量子隧穿效應。本來在這個尺度電子數目就少，少數電子的行為足夠影響元器件的電氣效能，因此元件的可靠性會下降。但是高K柵技術的發明現在已經使工藝尺寸到達了7nm，再往下發展真的很難了。另一方面，時鐘頻率的提高也早已停滯不前。觀察計算機主頻你會發現這一點。在如此小的晶片上整合指數增長的元件，如果運算速度再高的話，晶片的散熱成了問題，晶片的溫度會達到無法工作的高度，這也是限制傳統積體電路進一步發展的重要因素。

為了延續積體電路的發展，對新型邏輯電路的研究在全世界範圍內早已啟動。新邏輯電路的形態有很多，比如量子點邏輯電路、分子電子學邏輯，自旋邏輯電路、各種各樣的奈米尺度的磁邏輯電路等等，不一而足。這些邏輯電路都採用不同的電學或磁學性質表徵二元邏輯，取代了傳統電路用電壓高低電平表示0和1。各種新邏輯電路都有了不同程度的發展，到目前和傳統CMOS電路相比，都有潛在的巨大優勢，但多少都有不好克服的困難。很難說，這青黃不接的時期要經歷多久。但是大致發展的方向應該是沒問題的，因為電學性質相對磁學性質來說，前者往往處在更大的一個尺度上，而後者則是電子更微觀的性質，比如磁性力的來源就有電子自旋耦合、電子軌道耦合等。

道路是光明的，發展是曲折的，未來是光明的。

計算機的極限在哪裡，這真的是一個好問題，就像我們所知道的那樣，機械裝置投入生產後，解放的是體力勞動，而計算機則是解放人的腦力勞動，很好的去理解計算機的極限，有助於我們更好的認識我們的世界，也能指導我們更好的去做出職業規劃和發展。

計算機也一樣，二戰時期，德軍使用的Enigma就是一臺計算機，不過Enigma是一臺主要部件為機械的計算機，程式是透過精密的機械部件設計來寫入的，主要用途是用來加密和解密軍隊的作戰指令和情報，在當時被譽為絕對安全的加密方式，憑人類是無法在有生之年破解的，但是放到現在，只需數百行程式碼，任何一部手機都可輕易的破解，1946年誕生了世界上第一臺電子計算機，埃尼阿克號重達30噸，用了一萬八千個電子管，在當時，科學家認為有必要的話，透過增加電子管數量，計算機的效能還能再提高三到五倍，但其實埃尼阿克的效能還不如現在市場上賣的科學計算器。

現在我們所使用的手機、PC和筆記本都是大規模積體電路的產物，7奈米工藝生產的晶片進入市場以後已經有學者發出聲音，認為摩爾定律（每18個月計算機效能提升一倍）即將失效，人們無法一直透過提高晶片單位面積的電晶體數量來獲得性能提升，因為小於奈米級別就將進入另一個人類還難以控制的領域（晶片可能會受量子效應影響）。

無法透過工藝升級來生產更先進的晶片是不是就代表計算機發展即將到達極限了呢？

很顯然不是這樣，如果關注科技新聞，你可能早就聽聞微軟、IBM、甚至是蘋果公司都已經投入了對量子計算機的研究，就在2018年，中科院也宣佈在量子計算機領域取得重大突破，傳統計算機能解決的問題，量子計算機自然不在話下，對於某些特殊型別的應用（需要快速遍歷大量有限種可能的程式），比如密碼破解，傳統計算機需要上百年時間計算的任務，量子計算機可以只在一瞬間就完成。

從工藝、材料領域雖然很難得出我們想要的結論，但是從另一個角度來看，我們卻能夠很清晰的找出計算機的極限。

要想利用計算機解決問題，就必須要為計算機編寫程式（AI也只是一種計算機程式）。計算機的優勢就在於它資訊儲存容量大，不易出錯，它接受外界資料輸入，能做邏輯判斷，數值計算速度快且不知疲憊，在這些領域它的實力遠超人類，對於計算機，所有的問題都是由資料輸入、判斷、計算、儲存、輸出這幾個事件組成的迴圈，而且嚴格的按照程式執行。

即然知道計算機工作的原理（從機械式計算機到量子計算機都是如此），那麼我們就從原理出發，看看計算機有哪些事情肯定做不到。

首先 ，一個問題必須是有解的，計算機才能解決，如果無解的問題，計算機也會無能為力。

其次，計算處理的資料必須是可數的，關於這一點，我們先來看一道計算機非常擅長解決的題：

有一組數，第一個數是1 接下去是 3，5，7，9 一直到999，問把這些數字全加起來結果是多少？

類似這樣的題目，無論是到999，還是9999……99（一億個9），計算機都能算出來，只是隨著數字增加，計算機需要消耗的時間與記憶體大小不同，因為它不知疲憊。

可是如果我們把題目稍微修改一下，題目是把數列 1，3，5，7，9……一直加下去，求這些數的和，這時計算機就無法計算了。

要問為什麼，因為它不可數，計算機不知疲憊，計算機速度很快，但是不管多快，計算機也永遠不能完成這樣的計算。

第三 ，在計算機科學中有一類專門被稱為“不可解問題”的問題計算機也解決不了

不可解問題是一個理解起來比較困難的問題，它既不是“需要花大量時間才能求解的問題”，也不是“本來就無解的問題”，更不是“目前誰都不知道解法的問題”，許許多多的數學函式都能被編寫成計算機程式，但是不能被編寫成程式的函式是大量存在的，在這裡我們不對這類問題做深入討論，我們只要記得，想要為某個問題編寫程式，我們必須要能確切的表達，如果我們連文字表達都做不到，那麼這個程式通常也就做不出來了。

計算機能解決的問題就是計算機的極限，技術再怎麼發展，它依然不會改變，就像相對論所描述的那樣，任何物體相對於空間的運動速度都無法超越光速。

首先，計算機的理論極限是哥德爾不完備定理，即計算機有可解問題的邊界。第二，硬體水平決定了計算機計算問題的複雜度上限。第三，高效的演算法可以有效降低計算問題的複雜度。