窮慣了的人，哪怕一下子有錢了，也不會窮奢極欲，因為他很清楚這份錢多麼來之不易。
接下來的時間，林青專心地把眼前這一碗八寶粥和三個豬肉包解決完了。
然後他回了公司辦公室，開始檢視目前公司的業務。
當下，外骨骼產線是投入最高，但回報最慢的一條線。
大幾十萬的價格就是一個巨大的門檻，把無數想購買，但是又沒有購買能力的客戶擋在了門檻之外。
不過幸好趁著之前的網際網路熱度，目前已經成功回本，而且也有了一些利潤。
真正佔大頭，利潤最高的產業還是AI監控和AI工控。
目前，又接了陳婉華四人的工廠訂單，實現了新的利潤增長點。
舊的利潤點，像是賴馳宇的樓盤、金盾安防的大樓，以及齊廣躍的倉庫。
他們安裝的AI監控，還會產生後續的AI演算法授權費，和雲儲存服務費。
像是AI監控特有的抽菸檢測，違規操作檢測。
這些都是要按時間收費的。
這也是能源源不斷產生利潤的一個來源。
周尋嶼等技術小組的人，也在對演算法進行最佳化，爭取將誤報率從百分之二，降到百分之一以下。
不過，現在業務越來越多，原本公司的老人已經有些捉襟見肘。
林青準備再發一些招聘廣告，再招一批新員工。
當然，待遇肯定是不能和周尋嶼這批老人比的，否則林青就真的只開工資去了。
不過相應的，要求也會放寬一些，讓他們進來之後能夠處理一些日常的事務就可以了。
員工有些不夠用只是其一，公司也還有一些需要最佳化的地方。
比如，目前的算力基礎已經有些跟不上了。
公司的AI訓練和推理全部依賴採購的GPU伺服器。
如果條件允許的話，還是啟動一個自研專用計算晶片的研究更靠譜一些。
林青仔細思考了一下，覺得這個方向很有必要。
初期的時候，青裳可以先從FPGA方案入手，然後和高校、或者研究所合作，從而在像視覺檢測這種特定演算法上，實現比GPU更高的能效比。
單純的用GPU去帶，不光成本太高，而且還受制於人，並不划算。
自研出專用的AI算力硬體，這件事短期來看是燒錢的，是不明智的，遠遠不如拿海外的GPU伺服器直接來用方便。
但如果青裳想要真正的發展科技，走上世界一線科技公司的路子，那麼擁有自研專用AI算力硬體就又是必須的了。
有了自研的專用AI算力硬體，長期使用不光能降低成本，還能做定製的加速硬體，無論是算力功耗，還是效率，都全面超過通用的GPU。
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