随着人工智能（AI）技术在各行各业的广泛应用，对计算能力的需求呈指数级增长。AI模型的训练与推理需要庞大的算力支持，与此同时，摩尔定律的放缓已成为不可忽视的现实。摩尔定律曾预测，集成电路上可容纳的晶体管数量每两年翻一番，性能随之提升，但近年来，物理极限和技术瓶颈使其增速明显减缓。这一矛盾对计算机软件开发带来了深远影响。
一方面，软件开发面临严峻挑战。传统的硬件依赖路径受阻，迫使开发者寻求新的优化方案。软件必须更高效地利用现有硬件资源，例如通过算法优化、并行计算和分布式系统设计来弥补硬件性能的不足。AI应用如深度学习模型，需要处理海量数据，若硬件进步放缓，可能导致训练时间延长、成本上升，进而影响创新速度。
另一方面，这一局面也催生了机遇。开发者正转向软件层面的创新，如开发轻量级AI模型、采用边缘计算以减少对中心化硬件的依赖，并探索量子计算等新兴技术作为补充。AI驱动的自动化工具正在提升软件开发效率，帮助应对复杂性。开源社区和跨学科合作也加速了解决方案的产生。
在人工智能需求日益强大而摩尔定律放缓的背景下，计算机软件开发必须拥抱变革，通过智能化、资源优化和多样化技术路径，实现可持续进步。这不仅是技术挑战，更是推动行业转型的契机。
