每當半導體產業界要預測未來，摩爾定律（Moore’s Law）一直是個雖受時間磨損但總被提及的指標；但你可知道，其實在摩爾定律之外，還有許多SKC定律（Sinclair-Klepper- Cohen’s Law）定律、哥達德定律（Goddard’s Law）以及萊特定律（Wright’Law）的其他類似定律（注）？

　　最近美國麻省理工學院（MIT）針對以上定律在短期性與長期性預測方面的準確度做了一番評比，并表示他們的分析成果將改善未來有關技術演變、候選技術以及因應全球性變化之策略的預測準確度。

　　MIT 發現，整體看來，長期性預測方面表現最佳的是萊特定律，其準確度可超越摩爾定律，因為其結構視野來自于產量（units-of-production），而非絕對時間；舉例來說，摩爾定律預測每18個月半導體元件電晶體密度將加倍，但萊特定律則預測，生產量數字增加，生產成本就會下降（無論其中花了多久時間）。

　　根據MIT研究，萊特定律──取航太工程師Theodore “T.P.” Wright之名──能在長期性預測方面更具準確度的原因，是因為能自動適應經濟成長率。

　　MIT 以62種不同技術產品的實際成本以及產量等歷史數據，包括電腦、通訊系統、太陽能電池、航空器與汽車…等等，代入萊特定律以及哥達德定律（認為進步只受經濟規模的驅動）、SKC定律（是萊特定律與哥達德定律的結合）等其他定律，再利用歷史數據可倒敘檢視的特性來評比每種定律的精確度。

　　MIT對各種預測定律的評比結果顯示，萊特定律在長期性預測方面的準確度表現最好（來源：MIT）

　　MIT 表示，其研究成果顯示只要謹慎使用歷史數據，未來技術的進展是可預測的，每年的典型精確度可達到約2.5%；該研究是由MIT教授Jessika Trancik、圣菲研究所（Santa Fe Institute）教授Bela Nagy，牛津大學（University of Oxford）教授Doyne Farmer以及St. JohnOs學院教授Quan Bu共同進行。