等到東大企業深受晶片短缺的困擾，開始尋求替代的時候，至微的全系列晶片全面鋪向市場。價格肯定是比原來的時候高不少，但是絕對比飛上天的外國同類產品便宜多了。
因為每款晶片都通過了最嚴苛的安全性、穩定性認證，並作做到了陣腳和程式碼級的全相容。那些企業用樣品試用驗證後非常滿意，整體表現比原來的還要好很多，立刻向至微下了海量的訂單。沒辦法，被缺芯弄怕了。
等國外的晶片生產企業反應過來提高供應的時候已經來不及了。東大出臺了措施引導行業選用自主可控的產品，而且企業也轉變了理念。原來有人提出換用東大國產晶片的時候，管理層給出的意見是“出了問題你負責嗎？”；現在有人提出繼續使用西方產品的時候，得到的意見是“斷供出問題了你負責嗎？”
國產替代的潮流已經不可能逆轉。
這個會場的企業界人士除了TS外，差不多都和至微有合作。就連三星儘管在晶片代工方面是直接競爭對手，但是也有很多合作。
三星大量使用至微的基帶晶片，這款基帶產品釋出好多年了，但是能在效能上對標的還沒有，即使是閹割版的也領先很多。本來原始設計在功耗方面表現就很好，隨著工藝的迭代這一特點越發顯著，比整合的SOC還要優越。加上產量非常大，每年幾億片的產量，研發費用已經攤的很薄，極具價效比。
因為效能優越，也催生了一個長盛不衰的產業，那就是回收利用。使用這款基帶的廢舊手機的價格遠遠高於其他的手機，二手的晶片也非常搶手，大量用在對功耗不怎麼敏感的場景中。
釋出會開始前幾分鐘，班行遠夫妻才有說有笑的到場。簡單的和幾家跨國巨頭交流後，釋出會正式開始。
這次釋出會照例是呂欣主持。
照例是一個非常簡短的開場白：“感謝各位朋友的到來。這次釋出會主要是介紹研究院覺得比較重要的成果，以及一個不怎麼重要的成果。因為其中的一項和至微聯絡密切，所以就在一起召開發佈會。首先，請我的老師金泰熙院長做介紹。”
金泰熙今天穿的是一身宋制漢服，端莊大氣。走上臺說：“一直忙著管孩子和處理研究院的事情，很久沒有面對這麼多人了，有失禮的地方還請多多包涵。”
“今天要釋出的技術是一個大模型人工智慧。自從OpenAI釋出ChatGPT以來，這方面的研究逐漸成了熱點，很多人相信，人工智慧將會改變世界。”
“研究院很早就開始了大模型的研究，早在2016年就在研究院、寶光以及至微系統部署了自研的大模型用於輔助工作，表現還不錯。”
“需要指出的是，這個大模型並不是主動、有目的的開發的。可能在座的很多人都不知道，孩子們爸爸除了是一個數學家、物理學家、計算機科學家和作外，還是一個歷史學家。雖然他在歷史方面的成果並不像其他方面引人注目，但是也做了很多的工作。”
“我先生研究的方向是夏商周三代和先秦史。研究歷史文字是很重要的，問題是有大量的甲骨文還沒有被識讀出來。為了推動甲骨文識讀，先生設計了一個非常原始的具有人工智慧性質的程式進行輔助。這個程式有一個特點，會根據研究人員的反饋透過調整引數自我最佳化。”
“這個程式表現不錯，幫了語言學家很大的忙。因為這個程式是針對文字研究開發的，所以理解文字、語句的意思是必須要具備的性質。後來研究院的計算機科學家注意到了這一點，就以這個程式為基礎開始進行大模型人工智慧的研究，最終的成果就是今天要釋出的模型。”
金泰熙的話一真九假，大模型基本上是程式自我演化出來的，科學家的主要工作就是看程式碼，研究執行的基礎，形成理論。隨著加速卡的更新換代，這個人工智慧早已經迭代了好幾個大版本，現在要釋出的也遠遠不是最新的版本，只比最新的ChatGPT領先一代。
“技術的事情我不懂，而且釋出會後研究院會在下一期的《格物致知》上面發關於這個大模型的論文，大家看論文就好了。我簡單的介紹一下這個大模型……”
身後的大螢幕上顯示了這個大模型的各項指標和技術特性，並且由現場的人隨機提問演示了這個大模型。很多人都是計算機業界的，ChatGPT又是當紅炸子雞，對大模型多少有些瞭解。透過演示很容易看出來這個大模型比ChatGPT高階多了。
研究院公開這個大模型也不單純是因為有先進多的，有著更深層次的考慮。很顯然大模型會逐步深入到藍星社會生活的方方面面。世界上大多數國家都不具備單獨開發大模型的能力，更多的是使用現成的。
大模型可以是生產力工具，也可以是形態工具，透過設定回答的傾向，可以對使用者不動聲色的進行形態方面的引導。很少會有人意識到，人工智慧是可以具有傾向性的。
研究院的科學家們無比的相信，因為這正是他們做的。這個大模型會在回答問題時稍微那麼一點點的傾向東大，很不明顯，但是會在不知不覺間影響人，用的越久受到的影響越大。
演示完這個大模型後金泰熙說：“稍後研究院會上線電腦和手機端的客戶端，歡迎大家使用。對了是免費的。”
當然不是真免費，主要是讓全世界的使用者幫忙訓練。而且，如果在形態方面發揮了作用，經濟方面的價值微不足道。
關閉演示介面後金泰熙補充說：“對了，在下一期的《格物致知》上會發表一篇先生牽頭的論文，在理論上研究了在圖靈-馮·諾依曼體系下，人工智慧所能達到的上限。”
