第508章 切入正题，天方夜谭（2 / 3）

技术细节，但马云抬手示意他稍等，目光依旧锁定江倾。

王然屏住呼吸。

她不懂晶片，但她听得懂「依赖别人不是长久之计」，更看得懂马云眼中那种迫切又克制的期待。

心头一紧，她转头看向江倾。

江倾并没有立刻回答。

他拿起筷子，夹了一筷子清蒸东星斑腹部最嫩的肉，放进面前的小碟里，又用公勺舀了点盘底的鼓汁淋上去。

动作慢条斯理，似乎此刻讨论的不是关乎企业未来战略的核心问题，而是这道鱼的火候如何。

鱼肉送入口中，他细细咀嚼，咽下，才放下筷子，拿起湿毛巾再次擦了擦手。

整个过程中，没有人催促。

所有人都在等著他。

「马老师说得对。」

江倾终于开口，声音平和，却透著认真。

「依赖别人的晶片，就像把房子的地基打在别人的土地上。平时没事，一旦地动山摇，最先垮的就是地基。」

他自光扫过张建峰，开门见山。

「张院长，请问咱们这边现在到什么进度了？目前遇到的难题主要是哪些？」

话题转向技术细节，张建峰立刻打起了精神。

「江总，我们目前的旗舰产品是含光800，主要针对ai推理场景，在图像识别、语音处理这些领域已经有不俗的表现，也初步应用在阿里云的部分客户场景里。」

他的语速加快。

「但说实话，跟英伟达的a系列晶片相比，尤其在训练侧，差距还很明显。」

看了眼马云，得到肯定的眼神后，他继续开诚布公。

「我们现在最大的难关有几个。一是制程工艺，含光800用的是台积电12n工艺，而a100是7n，a800虽然为了合规做了一些调整，但底子还是7n。制程的差距直接体现在电晶体密度、功耗和性能上。」

江倾认真倾听，偶尔点头。

「二是架构设计。」

张建峰接著介绍。

「英伟达在gpu上的积累太深了，cuda生态几乎是行业标准。我们自研的架构，在通用性、编程易用性上还有很长的路要走。三是软体栈和开发者生态，晶片造出来，得有人用，用得顺手，才能形成正向循环。」

他说得很实在，没有夸大成绩，也没有回避问题。

桌上其他几位阿狸的高管也偶尔补充几句，提到的多是供应链、人才储备、专利壁垒等现实困难。

王然努力去听那些陌生的词汇。

制程、架构、软体栈、生态。

虽然一知半解，但她能感受到这些词语背后沉甸甸的分量。

是技术的高山，是商业的壁垒，是无数聪明人投入无数金钱时间，依然难以逾越的障碍。

她的目光再次回到江倾脸上。

他听得很专注，眉头微拧，手指在桌面上轻轻敲击不停，她知道这是他思考时的习惯动作。

王楚然看著他那双眼睛，深邃、冷静，映著顶灯柔和的光。

她忽然想起很久以前，在网络上看到关于江倾的早期报导。

那时他刚创立无问科技不久，接受采访时说过一句话。

「问题之所以是问题，是因为你还没有找到解决它的方法。」

当时哪怕他已经名声在外，还是有不少人觉得他这话太狂妄。

但她不觉得。

因为她所见证的是，太多在别人看来无解的问题，在他面前，最终都变成了可以解决的事情。

张建峰的陈述告一段落，桌上再次安静，所有人的目光都集中在江倾身上，等待他的回应。

江倾沉默了片刻。

时间不长，也许只有十几秒，但在紧绷的氛围里，却显得格外漫长。

王憷然甚至能听到自己心脏在胸腔里鼓动的声音，咚咚——————咚咚————

江倾忽然笑了笑。

不是那种社交场合礼貌性的笑，而是带著点玩味，像是想到了什么有趣的事情。

「马老师。」

他看向马云，语气轻松。

「我先问个问题。你想把平头哥做到哪一步？或者说，阿狸在ai晶片上的目标是什么？」

马云被他问得一愣，随即笑著摇摇头，笑容里有种破釜沉舟的豪气。

「哪一步？江总，咱们明人不说暗话，做事情，谁不想做到最好？」

他身体前倾，声音压低了些，却字字清晰。

「短期内，我想让我们的晶片至少达到a800的水平，能真正支撑起大规模ai训练。长远看————」

他眼中闪过锐光。

「超过a800，甚至————摸到h系列的门槛。」

h系列。

英伟达最顶尖的数据中心gpu，代表著目前ai算力的巅峰。

桌上有人轻轻吸了口气。

这个目标，不可谓不宏大，甚至可以说————有些大胆。

马云说完，自己也笑著摇了摇头，像是觉得这个目标太过遥远。

「当