目送著兩個年輕人離開，喬源便開啟電腦開始繼續處理工作。
成為教授之後工作突然就變得繁重起來。
好訊息是他不用再去給英才班上習題課了。
壞訊息則是他得給研究生正式上課了。
不過他現在看的並不是上課的教案，而是有為集團給他發的正式函件，又是求合作的意向函。有為集團的意思是，由有為集團出錢和人，喬源這邊出技術跟專利，雙方合作成立一家科技初創公司。主要研究和運營方向就是合作設計新一代的AI晶片。
目標也很明確。
要知道現在AI晶片早已經開始發力，已經不再是輝達一家獨大的格局。
尤其是一些比較特殊的架構，已經開始展現出了在AI領域極為特別的能力。
比如Chip as del，也就是晶片即模型的架構。
簡單來說就是這種晶片在設計之初，直接將大模型嵌入到硬體之中。
將大模型那數十甚至上百億的引數，直接蝕刻進晶片的金屬互聯層。這就將模型權重透過硬體的形式直接寫在矽片之上，成為了晶片物理電路的一部分。於是這種晶片在資料中心使用時，能直接從物理層面消除計算與儲存之間的資料搬運瓶頸，直接繞過高頻寬記憶體和那些複雜的1/0介面。對於客戶來說可以直接訂製自己需要的大模型晶片。
優勢自然是很明顯的，首先是推理速度的大幅度提升。大模型直接嵌入晶片，還不用呼叫記憶體，推理速度自然直接飆升。目前來說，由加拿大初創公司推出的相關晶片，推理速度能夠達到約1。7萬tokens每秒，這是輝達最先進Al晶片的48倍。而且還不止是推理速度的高速提升，其功耗還只有250W，只有輝達GPU方案的十分之一。硬體成本更是低到二十分之一。當然這種方案也不全是優點，同樣也有著極大的缺陷。
最重要的就是缺乏通用計算能力。而且將大模型寫入硬體，意味著針對不同的大模型需要設計不同的晶片，大模型想要升級就需要訂購新的晶片。這也是這種晶片雖然對比輝達優勢極大，但並沒有能搶佔輝達全部市場的原因。
完全犧牲了通用性，就只適合單一模型部暑的場景。再加上大模型想要更新就得更換GPU，這太過麻煩。但現在喬貝恩的出現讓有為集團看到了另一種可能。
設計方案可以參考晶片即模型的設計。然後將構成喬貝恩的智慧體和喬源寫的智慧體通訊標準和邏輯都封裝在硬體之中。從而大幅度提高智慧體內部的讀寫和記憶能力。
當然鑑於喬貝恩的靈活性，還可以使用可程式設計SRA來儲存喬貝恩的微調權重。
作為人類首個通用智慧體，這能大幅提升喬貝恩的運算和輸出能力。
雖然現在喬貝恩的存在還處於保密狀態，無法大規模推廣。
但未來等到喬貝恩跟世人見面的時候，就能順勢推出這款晶片。
相當於提前研究並佈局一個以通用人工智慧為基礎的大模型完整解決方案。
根據有為集團的內部研報，這款晶片一旦研究成功，未來的市場將是萬億級的！
因為如果喬貝恩一旦推廣，該系列的晶片將成為未來網際網路的基礎設施之一。
並透過晶片繫結整個智慧體生態系統。從硬體到軟體再到服務，形成一個三位一體的護城河系統。正是因為這些研判，所以喬源收到了這份意向函。
有為集團給出的方案其實也還算公道。新公司喬源用相關技術入股，並負責技術指導，總計佔百分之六十九的股份。有為集團佔百分之二十一，剩下的百分之十則是由國家積體電路產業投資基金佔股。
跟之前演算法的專利池一樣，未來在國家積體電路產業投資基金收回成本之後，每年公司分紅的利潤同樣會進入國家專項扶持資金池。有為集團的意向函還給出了投入的規劃。
有為集團預計在兩年內總計投入五十億人民幣，國家積體電路產業投資基金配套投入八億。這些資金主要用於建設新的實驗室，購買相關裝置，公司人員的薪酬。流片費用以及前期的基礎設施墊付費用等等。總之預算如何使用的明細表太長了，總計五十多頁，喬源壓根懶得去仔細看。
喬源現在大概也理解了老爹說的，人的錢就不能太多。太多了之後壓根就不屬於自己，還會活得很累的意思了。自從他成為教授之後，生活已經發生了諸多改變。
比如陸明遠就給了他一份研究中心成立以來的優秀博士畢業生名單。附件裡還包含了喬源的那些師兄師姐們。袁老也給他發了份差不多的東西。這些名單跟通訊方式都是遍及全球的。
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