铜锅里的厚重牛油彻底融化,翻滚起密集的气泡,红亮的汤底表面浮满了密密麻麻的花椒和辣椒段,浓郁的麻辣辛香混合着动物油脂的醇厚香气,霸道地刺激着人的嗅觉。
几杯冰镇的国宾啤酒下肚,驱散了些许暑气,也打开了张鹏的话匣子。他开始大倒苦水:
“创业公司?呵,听起来高大上,说白了就是拿命换钱——问题是还他娘的不一定能换到钱!” 他掏出自己那台屏幕有裂痕的手机,点开一个图标设计粗糙的APP,“看,我们团队熬了大半年搞出来的智能客服系统!核心算法我亲自调的!结果呢?客户试用两天,甩回来一句‘感觉不够人性化,冷冰冰的’!我他妈…”
他灌了一大口啤酒,压了压火气,“什么叫人性化?能准确理解问题、快速给出解决方案、降低人力成本不就完了?非要它跟你谈人生理想、嘘寒问暖吗?有那功夫我干嘛不直接雇个活人?!”
酒过三巡,桌上的毛肚、黄喉消耗大半,话题很自然地转到了张鹏的老本行——人工智能上。这位资深码农的吐槽如同开了闸的洪水,一发不可收拾:
“国内吹上天的AI三巨头?XX、XX、XX?” 张鹏撇着嘴,一脸不屑,“包装!都是资本包装出来的泡沫!算法核心哪家不是站在谷歌TensorFlow、脸书PyTorch这些巨人的肩膀上?顶多就是在人家搭好的地基上搞点内部装修,换换墙纸,刷刷油漆,就敢吹成自主研发、世界领先?脸呢?”
他掰着沾满红油的手指,开始细数家珍:
“要说算法层面真正有点硬核原创东西的,凤毛麟角!第一,北大的李明哲教授团队搞的那个‘太极’机器学习框架,算是独树一帜。他们借鉴了一些微分几何的思想来处理高维数据流形上的优化问题,理论很漂亮,开源社区反响不错,尤其是在生物信息学和复杂系统模拟方面潜力很大。但商业化落地…还早得很。”
“第二,”他伸出第二根手指,“浙大的徐冰团队,搞的‘天元’动态神经架构搜索(NAS)平台,也算半个。能根据特定任务和硬件约束自动搜索最优网络结构,在端侧部署优化上有点东西。但核心还是基于强化学习和进化算法的改良,原创性比‘太极’稍逊,而且对算力要求不低。”
“再往下数?没了!真没了!其他都是修修补补,或者就是拿着开源模型拼命喂数据,搞军备竞赛。”
“那芯片呢?”万一乐适时地给张鹏的杯子添满冰啤酒,又夹了一筷子煮得恰到好处的耗儿鱼。
“哈!芯片?!”张鹏像是听到了天大的笑话,声音陡然拔高,引得邻桌侧目。他赶紧压低声音,脸上带着苦涩和嘲讽:“这就更他妈惨烈了!寒武纪的NPU(神经网络处理器),算国内第一梯队了吧?架构设计确实有想法,专为AI计算优化。但工艺呢?台积电代工,还卡在14nm!性能功耗比跟人家7nm、5nm的怎么比?华为海思的昇腾芯片,牛逼!真牛逼!自研达芬奇架构,算力密度当时让老外都惊了。但是!”他重重地拍了下桌子,“被制裁了!EDA工具禁了,台积电不给代工了!再好的设计也是空中楼阁!现在就是无源之水,靠库存撑着,新一代?难产!”
他凑近万一乐,声音压得更低,带着点神秘:“听说…只是听说啊,上海那边有个保密级别的国家项目,在死磕5nm制程工艺,砸了天文数字的钱。但流片(试生产)三次,三次都失败了!良品率惨不忍睹,烧钱烧得肝儿颤!”
说到最敏感、也是最核心的瓶颈——光刻机,张鹏几乎是贴着万一乐的耳朵在说,呼出的热气带着啤酒和火锅的味道:“ASML?那是神!EUV(极紫外)光刻机就是他们的‘神杖’,完全垄断!咱们的上海微电子(SMEE),憋了N年,去年搞出来那个SSA800,能搞定28nm制程,这已经是零的突破,是重大胜利了!值得放鞭炮!但跟人家能造5nm、3nm的EUV比?差着马里亚纳海沟那么深的代际呢!而且光源、镜头、精密控制系统…全是卡脖子的玩意儿。”
他顿了顿,眼神里透着一丝不甘和微弱的光:“清华有个团队,在搞电子束直写(E-beam Lithography)技术另辟蹊径。这玩意儿理论上精度可以非常高,能绕过传统光刻的很多限制。但…速度慢得像蜗牛!成本高到天际!工业化量产?猴年马月的事情!现在也就是实验室里做做前沿研究。”
万一乐认真地听着,手指无意识地在沾满水汽的玻璃杯壁上划过。他捕捉到了关键信息:“如果…我是说如果,暂时不追求最顶尖的制程工艺,聚焦于算法架构的极致优化和芯片设计层面的创新,用‘软件’和‘设计’的优势来弥补‘硬件’(制程)的暂时落后?就像…用最顶尖的建筑设计和结构力学,来最大化利用相对普通的建材?”
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