快思慢想研究院院长、特邀评论员田丰认为，这是华为芯片技术路线从论文推演走向量产验证的一次关键跨越。5月ISCAS会议上逻辑折叠首次公开时，业内最集中的反对意见就是散热，听众的质疑几乎清一色指向“堆得越密、烧得越狠”这一直觉。这篇论文的分量在于，它不再用仿真数据自证，而是把已经完成量产、即将出货的麒麟2026拿出来做逐模块实测。

　　何庭波在论文中给出的数据显示，麒麟2026的芯片晶体管密度从约每平方毫米1.55亿提升到2.38亿个，跃升55%。在相同性能下，NPU功耗下降66%，GPU下降58%，CPU性能核心下降41%。其中NPU尤为突出：29TOPS算力不变，频率降63%，电压从0.85V降至0.55V，功耗密度下降73%。

　　田丰表示，密度和功耗在同一代产品上同时改善，这在几何微缩逻辑下是矛盾的，但在实测数据里成立。这是判断一项工艺路线是“实验室成果”还是“产业级路线”的分水岭，也是这篇论文相较前两篇最核心的增量。

　　不过，折叠也并非万能钥匙，而是需要迭代的系统工程。何庭波明确指出，τ（韬）是时间缩放定律，而非能量缩放定律。若设计者将节省的时间全部用于提升频率，芯片反而可能更耗电。

　　比如，麒麟2026上DSP第一代折叠虽然总功耗降低25%，但因为芯片面积缩小了40%，功率密度反而上升24%。但第二代折叠方案已经解决了这个问题，DSP重新设计后，功耗降低47%，功率密度低于折叠前的平面版本。而CPU因任务串行性强，在等效性能下只降低了9%的主频和41%的功耗，远不及NPU、GPU这类并行数据密集型模块。