第1111章 芯片双子星
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韩妍在陈燕只在首都留了两天，周不器陪她俩看了场京剧、听了场相声，去国贸买了一大堆东西，总共花了40多万。
尤其是两只零售价16万的LV包包，让陈燕瞠目结舌，韩妍老师更是吓得连连推迟，说什么也不肯要。
在周不器的几番坚持之下，她也就美美地收下了，脸上的笑容，洋溢了一整天都不消失。
这天上午，周不器安排飞机，送她俩回东北了。
回到公司，处理点重要的事。
沈向阳的关于AI芯片的报告打上来了，总共是13页的A4纸，上面罗列的各种数据和技术方向，也把AI芯片的前沿思想和未来期待给讲清楚了。
很多内容周不器都看不太懂。
但大体内容是明白了。
所谓的AI芯片，其实就是AI加速器，专门用来处理人工智能应用中的大量计算任务的模块。可以作为单独的芯片存在，以后技术强大了，也可以集成到通用芯片中。
根据先知先觉的一个案例，周不器对AI芯片的理解就更深刻了——人脸识别。
人脸识别不是什么多前沿的科技，二十年前就出现了。九十年代初就开始广泛地应用了。二十世纪初，我国的公安部门就可以根据人脸识别技术抓捕罪犯了。
可是，为什么智能手机直到iPhoneX才真正地开始用上人脸识别技术？
因为直到这个时候，苹果的A系列芯片才终于有了仿生功能，也就是把AI芯片的技术集成到了A系列的芯片中。
所谓的人脸识别，就是人工智能的一种，是计算机仿生的一种判断，需要有超大计算量才行，市面上的通用芯片很难这个问题。
就算出现一些人脸识别的安卓机了，那也是假的，是2D识别，用不着真实的人脸，拿个人脸照片就可以解锁。
人脸识别的3D结构光不算太难，全世界有很多家公司能够做到。
难的是仿生芯片。
全世界只有苹果独一家。
有了AI处理技术的强大支撑，给苹果的A系列芯片的计算力和处理力大幅度提高了，4核芯片能够轻松吊打安卓机的8核芯片。
而当下的2008年，AI芯片还是最前沿的一个领域，是一个新的赛道，全世界的科技企业都在摸索地前行。
根据沈向阳的报告显示，对于AI芯片未来的技术方向，业内始终不能达成共识，分成了几大流派。一来是深度学习等算法模型的研发并未成熟，二来是AI的基础理论方面仍然存在很大空白。
也就是说，AI芯片是真正的“软硬一体”。
软的层面，是代码层面的AI算法；硬的层面，通过集成电路的芯片设计。而芯片设计的方式和嵌入式语言的应用，就是根据软件层面的AI算法。
两者要深度结合、高度统一，把软件上的技术通过硬件来展现出来，才能开发出最强大的AI芯片。
再往深里说……AI芯片会涉及更广更复杂的领域，不仅是集成电路半导体行业了，还要跟互联网技术、跟软件技术深度结合才行！
像高通、英特尔、三星、IBM这些顶尖的芯片公司，最强大的实力体现在“硬”的方面，“软”的方面就有所欠缺了。
他们不是互联网公司，也不是软件公司，存在着技术短板。
AI芯片的核心是AI，要先有AI技术，然后才能根据AI技术进行相关的芯片设计。最强大的AI芯片，一定是有最好的AI技术和最好的芯片设计才行。
同样的例子，还有云计算。
IBM、思科、惠普等服务器巨头搞不起来云计算平台，这个市场被互联网巨头瓜分了。因为云计算平台的核心是云操作系统的虚拟能力和调度能力，是“软”技术，几百万台服务器的分布式连接只是配套设施。
AI芯片跟云计算一样，是一个存在着互联网统治硬件的领域，主导的不应该是芯片公司，而是互联网公司。
对周不器和紫微星来说，眼下就是一个机遇！
紫微星研究院的人工智能实验室由沈向阳负责，研究的就是AI技术。完全可以技术拓展，把AI技术和芯片设计相结合。
虽然要结合两种技术，可这个工程不见得比李易男要做的4g通用芯片要难。
通用芯片因为是通用属性，所以功能更多、更精密、设计得更复杂。AI芯片功能单一，在芯片设计上的复杂度就没那么高了。
国内最缺的是芯片领域的人才，相比较之下，AI的相关人才还是比较多的。从这个角度来看，做AI芯片要比做通用芯片更可能成功。
而且这是个新赛道，只要做出来了，就是世界顶尖。
周不器的思维马上从沈向阳的报告中跳了出来。
第一步，通用芯片；第二步，AI芯片；第三步，通用芯片跟AI芯片的结合，推出类似苹果A系列芯片那样的仿生芯片。
很显然，对当下绝大部分的芯片巨头来说，欠缺的都是AI芯片的能力。
紫微星在人工智能领域的布局不错，既有沈向阳这个顶级科学家，又从雅虎挖来了陆器，可以说是充满了机会。
下午快6点多了，周不器给沈向阳打了电话，“老沈？有空的话过来聊聊。”
这可是大事，沈向阳推掉了手里的会，马上跑了过来，“是AI芯片的事吗？”
“对，我决定了，这个项目必须做！”
“真做？”
“嗯，必须做，这是我们的机会。”
沈向阳深深地看他一眼，“这个方向比云计算的风险还大，而且国内缺乏相关的配套设施，也缺乏足够多的人才。想做AI芯片，就需要有精通软硬两种技术的顶级人才，既要懂人工智能，又要懂芯片设计。”
“你呢？”
“我不行，”沈向阳摇了摇头，“我对芯片设计的方向缺乏研究。不过李易男还可以，他的互联网知识不算顶级，也挺不错的。”
周不器一挥手，“不管怎样，这件事就这么定了，马上启动。紫微星这边，做AI芯片；爱斯达那边，做4g通用芯片。双子星，缺一不可。”
沈向阳早就猜到这个结果了。
这符合他对周大老板的认知。
稍做沉默，缓缓地说：“这会是一个大工程，国内不仅缺乏相关产业，更缺乏相关人才。我认为要分为三步走。”
“你说！”
“第一，让李易男加入紫微星的技术委员会，并担任紫微星研究院的副院长，协调和完善两边的技术协作。”
“好！”
这当然没问题。
虽然是改名了，但紫微星和爱斯达就是货真价实的一家人。虽然不是一个集团公司，但属于控股的关系。
就像阿里和拆分后的蚂蚁，从股权结构上看是两家公司，可从管理体系中看，蚂蚁依旧在阿里的组织体系内。
沈向阳道：“第二，跟清华大学合作。我跟李易男谈过了，他也去微电子所考察了。做芯片是一个漫长的过程，五年、十年能出结果就不错了。国内缺少人才，那咱们就自己从零开始培养。可以根据我们的需要来设计专业课程。”
周不器抽了抽嘴角。
靠！
又来布置任务。
这种事，肯定要周大老板出面协调了，不仅要沟通好学校，还要跟中央和教育口的主管部门协商。
在清华弄一个新专业，又是这种级别的高科技……少说也要投资几十上百亿，要邀请国内外最顶尖的教授，必须得靠国家力量来推动。
沈向阳也知道这很有难度，说道：“如果开设不了本科专业，可以设硕士和博士专业。吸纳计算机专业和集成电路专业的本科同学。”
这就简单多了。
甚至都不用国家推动了，紫微星出点钱就能给办了，周不器脸色好看了许多，轻轻点头，“嗯，回头就组织一个技术访问团，去跟清华接洽。”
沈向阳道：“第三点，也就是最重要的一点了，还是要去硅谷发展，在硅谷建立生物计算实验室和AI芯片实验室。把那边的研究成果拿回来，跟国内这边的研究对接，也可以在教学中应用。”
说白了，就是钱。
普通的工程师只能做一些普通的技术岗，在科研实验室里工作都是顶尖工程师，也就是说这一类的实验室人均薪水都很高。
初步评估，一个硅谷的50-60人团队的科研实验室，每年的薪酬、福利开销会达到4000万-5000万美元。
此前，已经计划好要在紫微星美国研究院建立四个实验室了：认知计算实验室，人工智能实验室，深度学习实验室，大数据实验室。现在又多了生物计算实验室和AI芯片实验室。
每年为这个研究院的开支可能要达到3亿美元。
周不器对金钱数字什么的已经麻木了，没觉得2亿美元和3亿美元有多大差距。
只要移动互联网的风口捕获住，那赚钱就会比抢银行都快。
这点研发经费根本不算什么。
人工智能，就是移动互联网之后的下一波巨大的机会。
要尽早入场。
周不器大手一挥，“就这么定了！开搞！”
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“沈兄！”
“嗯！”
沈长青走在路上，有遇到相熟的人，彼此都会打个招呼，或是点头。
但不管是谁。
每个人脸上都没有多余的表情，仿佛对什么都很是淡漠。
对此。
沈长青已是习以为常。
因为这里是镇魔司，乃是维护大秦稳定的一个机构，主要的职责就是斩杀妖魔诡怪，当然也有一些别的副业。
可以说。
镇魔司中，每一个人手上都沾染了许多的鲜血。
当一个人见惯了生死，那么对很多事情，都会变得淡漠。
刚开始来到这个世界的时候，沈长青有些不适应，可久而久之也就习惯了。
镇魔司很大。
能够留在镇魔司的人，都是实力强横的高手，或者是有成为高手潜质的人。
沈长青属于后者。
其中镇魔司一共分为两个职业，一为镇守使，一为除魔使。
任何一人进入镇魔司，都是从最低层次的除魔使开始，
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然后一步步晋升，最终有望成为镇守使。
沈长青的前身，就是镇魔司中的一个见习除魔使，也是除魔使中最低级的那种。
拥有前身的记忆。
他对于镇魔司的环境，也是非常的熟悉。
没有用太长时间，沈长青就在一处阁楼面前停下。
跟镇魔司其他充满肃杀的地方不同，此处阁楼好像是鹤立鸡群一般，在满是血腥的镇魔司中，呈现出不一样的宁静。
此时阁楼大门敞开，偶尔有人进出。
沈长青仅仅是迟疑了一下，就跨步走了进去。
进入阁楼。
环境便是徒然一变。
一阵墨香夹杂着微弱的血腥味道扑面而来，让他眉头本能的一皱，但又很快舒展。
镇魔司每个人身上那种血腥的味道，几乎是没有办法清洗干净。
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在周不器的几番坚持之下，她也就美美地收下了，脸上的笑容，洋溢了一整天都不消失。
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但大体内容是明白了。
所谓的AI芯片，其实就是AI加速器，专门用来处理人工智能应用中的大量计算任务的模块。可以作为单独的芯片存在，以后技术强大了，也可以集成到通用芯片中。
根据先知先觉的一个案例，周不器对AI芯片的理解就更深刻了——人脸识别。
人脸识别不是什么多前沿的科技，二十年前就出现了。九十年代初就开始广泛地应用了。二十世纪初，我国的公安部门就可以根据人脸识别技术抓捕罪犯了。
可是，为什么智能手机直到iPhoneX才真正地开始用上人脸识别技术？
因为直到这个时候，苹果的A系列芯片才终于有了仿生功能，也就是把AI芯片的技术集成到了A系列的芯片中。
所谓的人脸识别，就是人工智能的一种，是计算机仿生的一种判断，需要有超大计算量才行，市面上的通用芯片很难这个问题。
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也就是说，AI芯片是真正的“软硬一体”。
软的层面，是代码层面的AI算法；硬的层面，通过集成电路的芯片设计。而芯片设计的方式和嵌入式语言的应用，就是根据软件层面的AI算法。
两者要深度结合、高度统一，把软件上的技术通过硬件来展现出来，才能开发出最强大的AI芯片。
再往深里说……AI芯片会涉及更广更复杂的领域，不仅是集成电路半导体行业了，还要跟互联网技术、跟软件技术深度结合才行！
像高通、英特尔、三星、IBM这些顶尖的芯片公司，最强大的实力体现在“硬”的方面，“软”的方面就有所欠缺了。
他们不是互联网公司，也不是软件公司，存在着技术短板。
AI芯片的核心是AI，要先有AI技术，然后才能根据AI技术进行相关的芯片设计。最强大的AI芯片，一定是有最好的AI技术和最好的芯片设计才行。
同样的例子，还有云计算。
IBM、思科、惠普等服务器巨头搞不起来云计算平台，这个市场被互联网巨头瓜分了。因为云计算平台的核心是云操作系统的虚拟能力和调度能力，是“软”技术，几百万台服务器的分布式连接只是配套设施。
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当一个人见惯了生死，那么对很多事情，都会变得淡漠。
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