第2章 壮心不已（1 / 1）

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台下某位观众喊了一句后，华为牛逼的声音此起彼伏地在台下响起，之前因为6秒后的事故带来的疑任危机一扫而空。 “除了方才提到的算力优势外，腾1000最大的优势在于，我们的基础材料采用的是全新的拓扑半金属，它能够在你构建AI集群的时刻最大程度发挥效用。 它没有极限，或者说我们没有发现腾1000的极限在哪里，没有发现基于腾1000构建的ai集群它的上限是多少。” 英伟达此前的DGXA100系统只能将八个A100GPU联合起来作为一个单元，它在面对生成式人工智能大模型关于算力的爆炸式增少是力不从心的。 后来英伟达搞了个DGXGH200通过特制的连接系统将256个H200超级芯片和高达144TB的共享内存连接成一单元，但它仍然是有极限的。 这是因为光纤和硅基材料决定的，要想突破极限需要材料学实现突破。 而腾1000就实现了这样的突破。 大家之前只能用华国特供版的H800，这两年更是连H800都买不到了。 当然英伟达也在尝试着基于现有技能下做一些突破尝试，比如说和亚马逊联手试图打造搭载16000块H200GPU的AI超级计算机。 “大家都在探索AI算力的极限，我们对外发售腾1000，欢迎各位同行加入到腾的大家庭中来，和我们一起探索它的极限。” 在座各家的大佬们内心想的都是，用腾只是权宜之计。 未来早早我都得自己设计，自己造。 在拓扑半金属横空出世，华为推出方舟手机芯片后，不仅是各大手机厂商启动了芯片研发，各路互联网巨头同样在搞芯片研发。 只是互联网巨头投入的标的目的是AI芯片，大家都羡慕英伟达，想从英伟达手里切一块蛋糕走。 之前国内厂商们没有机会，因为你的芯片制造能力无论如何都跟不上，因此试图分蛋糕的都是硅谷巨头，以微软和谷歌两兄弟为首，这两兄弟对从英伟达处切蛋糕最为热切。 以微软为例，完全是一副要allinAI的架势，光是2024年一年就囤积了180万块AI芯片，号称要在未来三年内投入千亿美元投入到ai芯片和ai超级计算机的研发中。 之前国内厂商分不到蛋糕，只有华为能勉强吃点英伟达先进芯片不进入华国的红利。 拓扑半金属的可行性经由华为反复验证之后，国内各大互联网巨头纷纷心动，之前不具备这条件，此刻条件已经充分了，我们也想分点蛋糕。 光是满足自身内部需求都不亏，更别谈百度、鹅厂和阿狸都可以利用ai为外部提供服务。 一直都有往芯片领域投入研发费用的阿狸，他们在23年就搞了含光800，一直都有做尝试，在小马哥重回阿狸后在来年年底更是喊出了要把ai当做头号战略。 百度和鹅厂亦是如此，还包括字节跳动、各路新能源车企等等大大小小的公司，基本上都各自有各自的心思。 英伟达单季260亿美元的营收足以让任何一家公司心动。 华为发布会结束后，大家都在联系华为，因为对他们来说要自研芯片没错，但这是未来的事情，当前照样需要满足自己内部的算力需求。 “我们非常喜悦能和鹅厂达成合作，通过腾1000进行超级ai计算机方面的尝试，只是我们需要从下半年开始才能对外出货。 华为上半年腾1000的对外产能已经被光甲航天给包圆了。” 大家都无语了，你没货开什么新闻发布会啊？ 进一步是好奇，光甲航天包圆了腾1000的产能？陈元光也要进军人工智能领域吗？这可不是好消息。 大家都知道陈元光不是好惹的敌手，无论是自身能力照样战略眼光，陈元光最恐惧的地方在于没有出过错。 “陆博士，大家都在说未来是人工智能的时代，各个巨头都在往人工智能上砸钱，资源正在密集流入这个领域，光甲航天也不例外。 我们缺乏一个对人工智能足够了解的人，缺少在这一领域的领头羊，我自诩对人工智能很了解，但我放在人工智能上的精力毕竟有限。 如果你愿意来光甲航天任职，你会是分管人工智能板块的副总裁，我们每年在这一领域投入的研发费用不会低于50亿rmb，你将直接对我负责，中间没有其他的管理层级。”陈元光说。 在绵阳高科技园区周边的一家咖啡厅里，陆奇在经由了层层检查之后终于见到了在整个华人世界都充满传奇色彩的人物。

陆奇喝了口桌上和申海里独立咖啡店出品没有区别的美式，心想这不会是为了莱特而专门建的咖啡厅吧，然后点头道： “陈师长教师，既然我会从加州坐几万英里的航班，中间转机数返来见你，就阐明了我对和你合作有着非常浓重的兴趣。 经由了人生的起起伏伏这么多年，我的职业生涯不算圆满，但也算得上成功。” 陆奇也是传奇人物，博士卒业后前后在雅虎、微软、百度担负高管，在百度的时刻一度担负CEO主导了百度allin人工智能的战略，绝对的打工人天花板，比自封的打工皇帝含金量要高得多。 只是和陈元光比起来，他身上的传奇色彩就变得不值一提了，在阿美利肯刺杀被海外媒体大批曝光后，陈元光身上的传奇色彩又多加了一层。 “和薪酬、职位、权力这些相比，我对做的事情更感兴趣，光甲航天明显是这样一家企业，有着宏伟的愿景，更重要的是有着实现宏伟愿景的清晰蓝图。 我有几个问题想请教一下，会抽出时光来见我，想必对我的履历有所了解，我过来工作的企业他们都是toC的企业，光甲航天的生意明显不是toC的业务。 那么这就带来了一个问题，光甲航天进入人工智能领域的目的是？和其他科技巨头一样，要做toc的业务，做生成式ai？ 照样说什么其他的目的？ 我需要知道光甲航天在人工智能领域的目的是什么。” 陈元光说：“不不不，那跨度太大，而且完全是为了追逐热度来做生成式ai不是我的风格，这种事情未免太无聊了。 我们只是和目标放在toC业务上的巨头们不同，我们打算从此刻开始进入人工智能领域，最主要照样满足我们内部需求。 也就是太空采矿，未来太空采矿必然会是大规模高批量的人工智能作业，我们在本年收购了包括达闼在内一共7家机械人公司，一共花了50亿rmb。 如果不是联邦不允许，我甚至想从谷歌手里把波士顿动力给买过来。 机械人和人工智能结合，打造用于太空采矿的人工智能，这是目标。 在追求目标的过程中，会根据实践产出，也可以有一些副产物，但这些副产物都必须要为我们的核心目的服务。” 陆奇点头透露表现理解：“清楚，这样的目标和我之前的标的目的照样存在比较大的一个差异。 不过我在百度的时刻也做过相似的业务，百度的自动驾驶业务，它更多也是一个tob的业务。 只是这个的话，老实说这太难了，真的非常困难。 此刻大家都知道人工智能最重要的三点，数据、算力和算法，数据和算法相辅相成，大批数据训练下能够优化算法。 算力的话，以拓扑半金属展现的潜力来看，华国早早能够解决这一桎梏。 唯独数据，你要做的领域限制度太高，限制在太空采矿，这就意味着你在地球模拟的数据全都没用，机械人在太空失重环境下，是不能用地球重力下的范式。 这就意味着收集不到数据，只能把机械人送上太空之后才能收集数据，这样收集的数据样本会非常小，关于算法训练来说会非常力不从心。 数据会是大问题。” 陆奇一下抓住了陈元光所提目标的关键，不愧是人工智能领域的大佬，一直以来都是做搜索引擎和人工智能相关工作。 陈元光说：“没错，所以我们才打算在这两年要发射空间站，发射空间站之后，要把机械人送上太空收集数据。 这的确很难，但很难不代表不用做。” 陆奇听完后连连点头，他之所以从百度离职，表面上是他主动提的，实践上是他的战略调解影响到了百度的核心利益，内部大批的反对声音导致他不得不走。 陆奇不由得想起前店主百度，搜索引擎的钱太好赚，路径依赖导致了百度的故步自封和转型困难。 “是啊，不能因为难就不做。 陈师长教师，我很喜悦在职业生涯暮年能收到这样的offer，烈士暮年壮心不已，我还希望能够做出一番事业。 未来人类在走向太空的航程中，我也能留下不轻的一笔。 我还有最后一个疑问，那就是待遇，工资我不太关心，我只关心期权，有期权吗？” 陆奇答应后陈元光的心放了下来，然后听到这个问题不由得笑了：“期权这东西没用。”

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