在今（2015）年的4月19日，各大資訊媒體的頭條，幾乎都被「摩爾定律邁入五十周年」的相關新聞給佔據。正如目前擔任超大型積體電路研究公司（VLSI Research Inc.）總裁的丹．哈契森（Dan Hutcheson）曾說過的：摩爾定律（Moore's Law）是二十世紀所發展出的最重要經濟理論，毫無疑問的，它同時也是創新經濟學所發展出的最重要理論。因此，若要票選一條主宰資訊相關產業的「規矩」，那麼摩爾定律必定不遑多讓，是大家心目中的首選。但除了摩爾定律之外，到底還有那些引領科技發展，並創造科技奇蹟的「規矩」呢？接著就讓我們來為大家一一介紹。
計算的「摩爾定律」
1965年4月19日，在美國的《電子學》（Electronics）雜誌第114–117頁上，刊出了當時任職於快捷半導體（Fairchild Semiconductor）公司的高登．摩爾（Gordon Moore）所撰寫的一篇標題為〈Cramming More Components onto Integrated Circuits〉（在積體電路上塞更多的元件）的文章。高登．摩爾於該文中預言，在相同面積的積體電路上，電晶體和電阻的總數將每年增加一倍。但經歷10年後，積體電路上的元件密度並沒有如高登．摩爾當初所預期的那麼快速增長，於是他在1975年的IEEE國際電子元件大會（International Electron Devices Meeting, IEDM）上，發表了另一篇標題為〈Progress in Digital Integrated Electronics〉（數位積體電子的進展）的文章，依據當時的實際情況，將摩爾定律由「每年增加一倍」修改為「每兩年增加一倍」。
2005年7月25日，在美國的《科學人》（Scientific American）雜誌上，刊出了一由奇普．華爾特（Chip Walter）主筆，標題為〈Kryder's Law〉的訪稿。在文中希捷公司（Seagate Corp.）的技術長馬克．奎德（Mark Kryder），依據1990年到2005年間磁碟儲存密度增長了1000倍的現象，推估未來磁碟儲存密度，將以每18個月增加一倍的速率增長，平均每年的增幅將近60%。由於這個增長的速率比摩爾定律還來的更快，大家很快的就發現它與實際增長的現況背離。於是馬克．奎德在2009年10月出版的IEEE磁學學報《Transactions on Magnetics》上，發表了一篇標題為〈After Hard Drives—What Comes Next?〉（取代硬碟的儲存技術為何？）的修訂文章，將磁碟儲存密度增長的速率下修至每年40%，並預測到了2020年，有著兩張碟片的2.5吋硬碟儲存容量將成長到40 TB，而售價將逼近40美元。但可惜的是，截至目前為止硬碟儲存容量的增長，遠遠沒有奎德定律所預期的這麼樂觀。
在1998年4月5日，網頁可用性大師賈柯柏．尼爾森（Jakob Nielsen）於其所任職的NN/g公司網站上發表了一篇標題為〈Nielsen's Law of Internet Bandwidth〉（尼爾森的網際網路頻寬定律）的文章，並在該文開宗明義處就挑明了說，這是一份針對網路的高階用戶所做出的統計分析，而結果顯示從1983年到文章發表的這段期間內，高階用戶的網路頻寬平均以每年50%的增幅成長，約略每21個月成長一倍。相較於其它每18個月就成長一倍的「類摩爾定律」，賈柯柏．尼爾森認為網路頻寬成長較為遲緩的三大主因是：電信公司的投資保守、用戶不願意花太多錢、及高階用戶群的逐漸擴大，因而稀釋掉網路頻寬增長速率。
在2010年3月29日，史丹佛大學教授強納森．庫梅（Jonathan Koomey）總結其過去對電腦設備電力使用的研究，在IEEE計算歷史年報《Annals of the History of Computing》上發表了一篇標題為〈Implications of Historical Trends in the Electrical Efficiency of Computing〉（計算用電效率之歷史趨勢影響）之文章，就其所分析的60年來電腦設備用電資料發現，每隔18個月，因為用電效率的提昇，相同計算量所耗用的電量會減半。而用電效率之所以會提昇，部分得歸功於摩爾定律所帶來的半導體技術進展，而部分可能就要歸功於電力轉換效率之提昇。
除此之外，強納森．庫梅還指出，目前的計算技術所耗用的電能，還遠大於理論上每次計算所可能耗用的最小電能。他引用物理學家理查德．費曼（Richard Feynman）在1985年於〈Computing Machines in the Future〉（未來的計算機器）一文中所做的分析，推估當時電腦的用電效率在理論上還可以提昇1,011倍。即使從那時起到2010年為止，用電效率已提昇了約40,000倍，但達到理論極限之前，就算是不考慮採用諸如光或量子計算這類的技術，明顯的仍有很長的一段路要走。
