秘書翻開手裡的檔案，公事公辦地說道：“林總，對於這5個億的專項扶持資金，我們給出的方案是分期支付。當然，由於金額巨大，肯定要符合體制內的明文規定，所有的要求和指標都必須清清楚楚地寫進合同裡。”
林淵笑了笑，意料之中，體制內的錢不是那麼好拿的，不開會、不走流程、不在飯局上探探底，首接把錢打給你？那你純粹是做夢，省一都不敢這麼玩。
“那是自然，只要領導能在政策上支援我就可以了。”林淵從容地說道。
大秘點點頭：“這點你放心，李市長跟我特別交代過。第二點，我要跟你對一下資金的撥付節點。這5個億會分三批發放：第一批啟動資金是一個億，隨著專案節點驗收，第二批是兩個億，第三批最後尾款也是兩個億。”
頓了頓，大秘補充道：“這只是前期的投資。如果林總你到時候真的能夠把這個雲計算專案落地，做出來，達到我們的預期條件之後……市裡和省領導，肯定還會再拿更大的力度支援你的。”
林淵點點頭，之前己經無息貸款 3 個億了，相當於就撥了 4 個億的前期投資，夠給面子了，自己既沒背景。又沒有什麼通天的人脈，能做到這一步，真的是絕對的到位了。
而且真的如果到時候雲計算能完全落地，那他媽就不是政府支不支援的問題了，那是各大資本和各個地市搶著給你送錢、求著你落戶！
大秘繼續看著檔案說道：“目前我們調研過全國相關的試點專案，基本上我們定的量化考核指標有三個。第一個，是PUE值。”
所謂的PUE，就是資料中心電能使用效率的指標。打個最簡單的比方，如果PUE是2.0，就意味著“每給伺服器供1度電，就要額外浪費1度電在空調散熱、供電損耗等輔助設施上，總共用了2度電”。
雲計算和儲存是非常耗電的，這玩意兒就是個吃電的超級怪獸。到了後世搞AI大模型算力的時候，一個滿載的機櫃一個月電費就能高達幾十萬！
能量不會憑空消失，它只會轉移，你在計算機裡高頻運算，散發出的恐怖熱量就需要龐大的冷卻系統去壓制。
所以，做雲計算拼到最後，拼的就是誰能把這個電力損耗降到最低。
不是沒有人能搞出算力叢集，而是你要考慮實際的商業成本。如果成本過高，連電費都賺不回來，那就得不償失了。
大秘看了看資料，念道：“目前國內包括阿里在內的大廠，普遍的PUE指標都在2.0到2.5左右。稍微好一點的能做到2.1。我們經過專家評估，給你定的第一階段考核指標是：PUE必須控制在1.8以內。”
林淵點了點頭。
這個要求說實話很寬鬆了，絕對不算過分。在2010年，這己經是國內非常優秀的水平。但在林淵眼裡，這還遠遠不夠。
因為他知道，國外走在世界前列的谷歌資料中心，常年把PUE控制在1.1到1.2之間！從這個資料就能看出來，目前國內和國際頂尖水平的差距到底有多大。
所以李定遠給他提出來的要求絕對不過分，甚至都可以說有點寬鬆。因為市場在變化，在進步。
就如同輝達的 GPU，他也在不停的迭代。那麼如果再過幾年，自己連 1.8 的 PUE 都搞不出來，可以回家洗洗睡了。
大秘見林淵沒有任何異議，便繼續說道：“第二個核心指標，是上架率，也就是併發叢集的排程能力。”
通俗點講，上架率是什麼意思，比如LY科技現在投資的一期資料中心有3000個機櫃，二期建完總共是15000個。
你把這上萬臺伺服器全塞進去，不代表它們就能同時協同工作。
這就是雲計算真正最難的地方——算力叢集排程。
如果你只有一兩臺、甚至一百臺伺服器，隨便找個高階程式設計師都能搞定。但當數量上升到5000臺、10000臺時，這幾萬臺機器之間要互相通訊、分配任務。
如果沒有一套牛逼的底層架構，這幾萬臺機器光是互相“打招呼”確認狀態的網路風暴，就能把整個系統的頻寬徹底鎖死！最後計算能力沒提升，全內耗宕機了。
這就好比讓一百個人一起幹活很容易，但你要讓十萬個人沒有任何層級、同時完美協同去蓋一棟樓，沒有一個逆天的“總指揮系統”，瞬間就會變成炸營的災難。
阿里現在的“飛天”系統，正卡在這個瓶頸上欲仙欲死。
而之前林淵給阿里王堅團隊提供的那個“高併發處理架構”，其實就是一劑飲鴆止渴的毒藥。那套架構用的是“強一致性的中心化鎖機制”。
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