這次Unity來慕尼黑，不是為了投資娛樂公司，更不是為了看哪個女團。
真正讓曹逸森專程飛這一趟的，是算力。
Unity的人工智慧團隊擴張得比最初預想還快。剛開始，他們只是做幾個規模不大的模型，訓練資源靠雲服務和現成GPU還能勉強支撐。
可隨著Transformer、音訊模型和嵌入式人工智慧幾個團隊陸續搭起來，原來的預算很快就不夠用了。
尤其林哲加入以後，研發進度明顯加快，模型規模也跟著往上走。現在一次正式訓練，動輒就是數百張GPU並行，如果再繼續擴大，幾千張都不是什麼誇張的數字。
而2022年的高階人工智慧算力，繞來繞去都繞不開NviCore。
車從機場出來沒多久，麥克便把一份資料遞到曹逸森手裡。
“這次他們歐洲團隊的人基本都在。”
他靠回座椅，補了一句：“聽說CEO也會來，所以我才專門從紐約飛過來。”
曹逸森低頭翻了兩頁。
坐在另一邊的林哲忽然開口：“其實單純買GPU，不是最重要的。”
曹逸森抬頭看他。
“那你最想要什麼？”
“開發許可權。”
林哲回答得很直接。
“CUDA現在當然很好用，可如果我們以後真準備做自己的人工智慧加速晶片，總不能永遠只會把模型丟到NviCore的卡上跑。”
他說著把平板轉過來，上面是一份內部測試資料。
“我們得知道模型在硬體層面到底是怎麼被最佳化的，尤其到了嵌入式端，單純堆算力解決不了所有問題。”
David也接了過去：“終端裝置最麻煩的是功耗、記憶體和頻寬。以後如果真想把模型塞進手機、汽車甚至其他邊緣裝置，底層最佳化遲早得自己掌握。”
“所以這次如果能談，最好別隻談採購。”
林哲點了點頭：“工具連結口、編譯器支援、聯合最佳化，能拿多少拿多少。哪怕先從技術合作框架開始，也比只買幾千張卡有用。”
曹逸森聽到這裡，輕輕點了下頭。
這跟他的想法差不多。
想讓NviCore直接把核心原始碼交出來，基本不用想。但合作可以一層一層往裡談。
開發介面、聯合調優、部分軟體棧授權，甚至讓對方工程團隊幫Unity搭訓練叢集和推理框架，這些東西對現在的Unity都很有價值。
“採購規模呢？”
麥克翻了下檔案。
“第一階段一億美元。”
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