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