……
然而，震驚過後，朱宋純的理性開始捕捉到這種演算法的缺點。
“不對……這玩意兒，現在的硬體根本跑不動。”
朱宋純重新坐回椅子上，指關節有節奏地敲擊著桌面，大腦開始飛速進行工程評估。
“目前的GPU，無論是輝達的H100還是國產的昇騰910，其底層架構的設計哲學只有一個——為‘矩陣乘法’極致最佳化。它們擅長的是大規模、並行的線性運算。”
“但徐辰這個SLR構……”
他盯著論文裡那些複雜的幾何公式：“大量的非線性幾何交集運算、複雜的拓撲變換、頻繁的條件判斷……”
“這在GPU看來，就是最討厭的‘分支預測’和‘標量計算’。如果強行用CUDA架構跑這個演算法，H100的幾千個核心大部分時間都會處於‘等待’狀態，利用率恐怕連5%都不到！”
“這簡直是用法拉利的引擎去拉磨，不僅慢，而且極度浪費！”
“而且，CPU也不行，核心數太少，吞吐量不夠。”
朱宋純嘆了口氣，眼神中透出一絲無奈。
“工程上是災難級的。要想產業化，必須重寫底層的運算元庫，甚至……需要專門設計一種新的晶片架構——邏輯處理單元（LPU）。”
“不過，至少從理論上證明了這條路是通的。”
朱宋純站起身，走到窗前，望著窗外正在建設的計算中心，思緒飄回了七年前。
“2017年，當Transforr架構剛橫空出世時，情況比現在好不了多少。那時候，推理一個簡單的翻譯任務，成本高達每百萬token 100美元，慢得像蝸牛。”
“後來，產業界花了整整五年。透過FlashAttention最佳化視訊記憶體讀寫，透過KV Cache加速推理，透過量化技術壓縮模型……硬生生把推理成本降到了現在的0.01美元，降幅高達99.99%！”
“正是這無數工程師堆出來的工程奇蹟，才造就了ChatGPT的爆發。”
朱宋純回過頭，目光重新落在螢幕上。
“如今，徐辰這個SLR就像是當年的Transforr。”
“雖然現在的AI產業鏈已經比幾年前成熟太多，工具鏈也更完善，要想把這個‘數學模型’打磨成‘商業產品’，速度會快很多。”
“但即便如此，按照正常的市場規律，從晶片設計到流片，從運算元最佳化到框架適配，至少也需要18個月到2年的時間，才能拿出成熟的產品。”
“兩年……”
朱宋純眉頭緊鎖。
“太久了。在AI這個日新月異的領域，兩年足夠發生三次技術迭代了。”
但隨即，他的眼中閃過一絲決絕的光芒。
“如果……動用國家力量呢？”
“如果我們集中海思、寒武紀的晶片設計能力，集中工程最佳化團隊，集中全國的算力資源，搞一次‘大兵團作戰’呢？”
“也許，我們可以把這個時間，壓縮到半年！”
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