幾秒鐘內，一段語法通順的英文段落出現在螢幕上。
會議室裡安靜了幾秒。
在2015年這個節點，能做到這種程度的自然語言理解和多步推理，己經遠超市面上任何公開產品。
何廷波推了推眼鏡，拿出一份紙質檔案。
“任總，徐總。”
“迴響那邊送來的底層資料結構我們連夜看過了。”
“他們想要一種專門針對神經網路計算最佳化的NPU晶片。”
如果說傳統CPU是能解答各種複雜難題的大學老教授，顯示卡GPU是能同時批改海量簡單試卷的中學生團隊，那麼NPU（神經網路處理器）就是一座專門為AI演算法定製的“流水線工廠”。
它不需要懂複雜的系統邏輯，也不處理圖形渲染，只做一件事，極其高效且省電地瘋狂處理AI最需要的海量矩陣乘除法。
何廷波接著用專業的話語概括道：“指令集非常簡單粗暴，不處理圖形，只做矩陣乘法和張量計算加速。”
他頓了頓，語氣變得更加審慎。
“但我得說句實話。海思目前的核心能力在手機SoC，CPU微架構、GPU、基帶，這些我們有底子。但專門為神經網路設計的獨立加速器，我們從來沒做過。”
“行業裡也沒幾家有成熟方案。中科院計算所陳雲霽那個團隊倒是在搞，做了個叫DianNao的原型晶片，跑小規模卷積網路效果不錯。我們內部去年底就在接觸他們，考慮首接採購他們的IP核整合進下一代麒麟。”
一位副總裁接過話頭。
“那是不是按原計劃走就行了？買現成的IP授權，整合進SoC，風險小，週期短。”
徐首軍把茶杯放下，搖了搖頭。
“不一樣。”
“顧嶼要的不是手機端那種輕量級推理核。他要的是雲端訓練級別的大規模平行計算晶片。”
“而且他給出的條件是，十萬片也好，一百萬片也好，迴響全包。他們要在雅安建全球級別的純國產智算中心。”
此話一齣，會議室裡響起幾聲壓抑的驚歎。
何廷波拿起白板筆，在旁邊畫了一個簡單的結構圖。
“如果只是買別人的IP核，我們永遠受制於人。別人的架構裡哪些能改哪些不能動，全捏在對方手裡。”
“但如果從底層架構自己來，迴響提供完整的模型結構和訓練需求作為設計輸入，海思來做硬體實現，那這套東西從第一天起就是我們自己的。”
“問題是，這條路研發週期長，流片成本是天文數字，前期根本沒有外部市場能消化。”
會議室裡的討論聲漸漸小了下去。
所有人都在等待主位上那位的態度。
任老坐在寬大的椅子裡，雙手交叉放在桌面上。
他並沒有馬上說話，而是盯著投影螢幕看了一會兒。
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