結束通話電話後，朱宋純並沒有坐回辦公桌前。
他走到巨大的落地窗邊，腦海中預演完這場即將到來的風暴。
“SLR…”
朱宋純在心中默唸著這個縮寫。
作為一個在AI領域摸爬滾打三十年的老兵，他太清楚一項新技術從實驗室走到產業鏈，中間隔著多少道鬼門關。
資源是有限的，時間是緊迫的。要想在鎂國人的眼皮子底下完成“換道超車”，必須要有精密的戰術編排，形成不可逆轉的“飛輪效應”。
“第一步，必須是晶片。”
朱宋純目光一凜。他當然知道“硬體彩票”理論——通常是硬體決定了哪種演算法能活下來，而不是反過來。為一個新演算法定製晶片是一場豪賭，贏了通吃，輸了傾家蕩產。
但在SLR前，這注定是一場值得押上身家性命的賭局。因為這可能是目前華國AI唯一一次掀翻桌子的機會。
“軟體最佳化是有極限的。在GPU架構上跑邏輯推理，就像是在沙地上跑F1賽車。GPU的數千個CUDA核心是為矩陣乘法這種‘大吞吐、低邏輯’的任務設計的。而SLR核心是‘Guel-Box’，充滿了條件判斷和非線性變換。”
“如果不解決底層硬體的適配問題，SLR遠只能是個‘慢吞吞’的數學玩具。”
“所以，必須由國家隊進場。海思、寒武紀，必須在下一代晶片的IP核中，硬化‘Guel-Box’運算元，設計專用的LPU（邏輯處理單元）。”
專業計算卡相比通用卡的優勢是巨大的。當年比特幣挖礦，一開始大家也用顯示卡。但後來位元大陸搞出了專用ASIC晶片，能效比直接提升了百倍，瞬間把顯示卡掃出了挖礦市場。
“SLR是一樣的道理。它對製程不敏感，不需要追求臺積電的3n5n致工藝。哪怕是用國內成熟的14n至28n藝，只要架構對了，去掉了GPU裡那些為了圖形渲染而存在的冗餘單元，專攻邏輯推理運算，其能效比也能吊打輝達的4nH100。”
“這一步最慢，流片週期至少三個月，所以必須最先啟動，作為‘矛尖’。”
……
“第二步，是生態的‘軀幹’——編譯器與中間表達（IR）。”
朱宋純的思緒轉向了軟體層。
“光有晶片還不夠，得讓開發者用得爽。”
“輝達的護城河不僅僅是硬體，更是CUDA。那個龐大的運算元庫，讓無數開發者產生了路徑依賴。但CUDA是為矩陣計算生的，在邏輯推理的新賽道上，它也是個瘸子。”
“我們要定義新的標準。可以讓華威的ndSpore團隊，開發一套專門針對SLR編譯器後端。”
“雖然最終的編譯器後端依賴於晶片的指令集，但中間層的框架設計現在就可以啟動。我們要打造一套專門針對SLR生最佳化的軟體棧，讓開發者能像呼吸一樣自然地遷移過來。”
……
“第三步，才是應用落地。”
“我們需要一個‘殺手級’的De，來點燃資本的熱情。”
“比如法律大模型，或者數學解題大模型。用極小的引數量，實現極高的準確率。”
想到這裡，朱宋純停頓了一下，並沒有被狂熱衝昏頭腦。他很清楚，成本優勢的建立不是一夜之間的事。
“Transforr架構的推理成本從每百萬token 100美元降到0.01美元，用了整整八年。SLR為新生事物，初期的單位算力成本必然高昂，不可能一上來就比成熟的GPU更便宜。”
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