“首先，是算力的競爭。
AI的深入應用對算力的需求是指數級增長的。
我們的‘企業級AI算力中心解決方案’預研進展不錯，但海思的晶片供應......雖然目前一切正常，但我們是否需要考慮更復雜的供應鏈風險？
比如，如果高階晶片獲取受限，我們的解決方案競爭力會打多少折扣？
是否需要啟動一些低製程工藝下的演算法最佳化，或者探索其他非美系的替代方案作為技術備份？”
馮亦如的問題首接而尖銳，觸及了潛在的“卡脖子”風險。
在座所有人都知道海思對於華興的意義，但也清楚其面臨的巨大外部壓力。
陳默面色凝重，他知道的遠比在座其他人更多，但此時不能明言。
他引導討論：
“這是一個非常好的‘藍軍’問題。
我們不能基於一切都會風平浪靜的假設來做戰略。
立峰，從市場端看，客戶對算力國產化的訴求和接受度如何？
如果出現極端情況，我們是否有基於現有條件的‘B計劃’來維持客戶信任？”
周立峰接過話頭：
“高階客戶，尤其是金融、政企，對全棧國產化的訴求非常強烈，這也是我們的核心賣點。
但如果核心晶片受制，確實會動搖根本。
從銷售角度，我們需要未雨綢繆，一方面強化我們軟體和系統層面的優勢，另一方面，是否可以考慮與國內其他晶片設計公司，甚至在必要時候，與部分國際友商建立更深的合作關係，作為特定場景下的備選？
當然，這涉及到複雜的戰略權衡。”
趙坤從產品角度補充：
“我們的軟體架構是否足夠解耦，能夠相對平滑地適配不同的硬體底層？
這在設計之初就需要考慮。
EDA工具鏈的研發更要加快，不僅是服務海思，也要能支援國內更多的晶片設計公司，提升整個生態的抗風險能力。”
討論由此展開，從算力延伸到基礎軟體、資料庫、ERP的未來架構設計，如何更好地擁抱雲原生、支援異構計算、實現軟硬協同最佳化。
會議的第二個焦點，集中在商業模式創新上。
徐建明再次提到了“企業級AI模型市場”的構想。
“如果我們能成功搭建這個平臺，就有可能從軟體許可商的角色，部分轉向平臺運營和生態賦能者。
這不僅能帶來新的收入來源，更能增強客戶粘性，構建護城河。”
徐建明展示了一個初步的商業模式畫布。
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