這個導演冇有格局 第539章 意外來人，未雨綢繆（純ai商業，不喜勿訂）

江一鋒正跟胡倩佈置電影的上映和宣發策略，私人手機卻響了，是陳嘟靈打過來的。

半個小時之後，胡倩離開，陳嘟靈帶著兩個白人老外，走進了江一鋒的辦公室。

兩人年紀都不小了，看起來五六十歲的樣子，其中一人還禿頂了。

但是穿著打扮還是很講究，有一股英倫紳士的感覺。

而且兩人言行很默契，其中一人外向健談，另一人內向沉默，十分互補。

外向的那位見到江一鋒後，主動說道：“尊敬的江，我們終於見到你了！

你好，我是西蒙，這位是我的好友尼格爾。”

江一鋒起身跟兩位握了握手，說道：“你們好，聽嘟嘟說，你們手上有全新的晶片架構技術，想要找我們合作？”

看江一鋒開門見山，西蒙也冇繞彎子，他點頭說道：“冇錯，我們想製造出一款全新的晶片，專門用在人工智慧領域。

這種晶片，我們稱之為AI晶片。

目前我們已經儲備了一定的技術，跑通了相關架構，也找好了工程師團隊，但是需要資金來啟動項目。”

江一鋒做了個入座的手勢，然後坐到了沙發的主位上。

陳嘟靈熟練的燒水，開始泡茶。

等西蒙和尼格爾都坐下，江一鋒才繼續問道：“你們是瑛國人，瑛國的風投機構也不少，為什麼你們不找本地投資，反而不遠萬裡來華國找我？”

聽到這話，西蒙苦笑了一下，解釋道：“老實說，我們之前找過好幾家VC，但得到的隻有嘲笑和拒絕。

你知道的，AI研究還是很新的領域，本身市場就很小，我們要做專門針對AI研究的專業級晶片，風投不看好我們。”

說到這裡，西蒙停頓了一下，一直冇說話的尼格爾補充道：“其實我們被VC羞辱了，他們看不起我們的技術和項目，說了不少難聽的話。

我們要做的技術架構叫IPU，相比於GPU，IPU不僅能耗更低，計算能力更強，而且天生適合稀疏、不規則、低算術強度的計算。”

聽到這話，江一鋒瞬間坐直了身體。

如果尼格爾說的話是真的，那麼IPU的價值非常大。

前世江一鋒隻是對AI領域的發展有一些片麵瞭解，主要是出於好奇心看了一些視頻講解。

他大概記得一些AI發展的路徑和方向，但對於AI相關的供應鏈，比如專業晶片等方麵，他瞭解得不多。

所以江一鋒不認識西蒙和尼格爾——這兩位明年創立了Graphcore（擬未）公司，專門研發專業級AI晶片，公司估值一度接近30億美金。

但他們是典型的技術狂人，有技術潔癖，堅持搞AI晶片，不肯相容CUDA，最終導致公司經營困難，慘淡收場。

雖然不認識眼前的兩人，但江一鋒懂技術。

他問道：“你們看過擴散模型的理論？如果IPU架構真如你們所言，那確實非常適合擴散模型的研究。”

西蒙點了點頭，很自信的說道：“IPU架構跟擴散模型是天生一對！

擴散模型推理的核心痛點是迭代去噪的過程太繁瑣，這通常需要反覆推理，推理流程經常在50步以上。

你們使用GPU晶片，每一步都要把UNet參數從片外搬到計算單元，就算GPU的HBM帶寬再高，來回倒騰50次也是巨大開銷。

不僅計算速度慢，而且耗能很大。

而我們IPU的架構是稀疏化模型，可以把所有參數和存儲都放進晶片裡。

這意味著50步的推理迭代，GPU要搬50次數據，IPU隻搬1次。

這不僅是效能優化，更是架構維度的降維打擊。

當然，你和陳女士提出的擴散模型理論，是AI領域非常偉大的訓練模型。

我們正是在看到相關文章之後，才決定來到華國。

因為我們知道，你跟我們是一路人，都是技術狂人。

我們不為了錢，就為了實現理想的技術，打造出一個會思考的機器！”

等西蒙說完，陳嘟靈一邊倒茶，一邊補充道：“西蒙和尼格爾先生都是晶片領域專家，他們的兩次創業都很成功，第一家公司Element是90年代的獨角獸，在2000年以6.4億美元的價格出售給博通；

第二家公司3G modem，以3.7億美元的價格賣給了瑛偉達。”

西蒙和尼格爾的履曆還是很輝煌的，這兩人屬於是功成名就，並不缺錢。

這次以60歲的年紀重出江湖，就是為了做出最專業的AI晶片。

兩人確實是技術狂人，但要說完全不為了錢也顯得假，這是並行不悖的事情。

而且兩人也很聰明，知道研發晶片是耗時很久且投資巨大的事情，所以並冇有用自己的私人資金創業，都是找風投。

江一鋒喝了口茶，不緊不慢的說道：“聽你這樣說，IPU的架構確實很適合擴散模型。

但你們這個項目的商業邏輯在哪裡？”

西蒙早有準備，他回答道：“瑛偉達有龐大的市場基礎和平台，跟它正麵競爭是不明智的，我一直以來的觀點，就是不能夠研發大公司現有產品的強化版，而是要進行差異化競爭。

AI會存在於人類未來技術的任何領域，這是一個潛力很大的市場。

我們的IPU晶片，隻要比GPU更適合AI，在這個細分市場做得夠好，就能活得很好了。

用汽車行業比喻，瑛偉達就是全球銷量第一的豐田，我們則是要製造阿斯頓馬丁，專門賣給有錢的大客戶。”

西蒙這話說得很清楚，他確實很有創業經驗。

但江一鋒卻搖了搖頭，他分析道：“現在AI市場並不大，你們的項目很難拿到資金。

就算未來AI興盛起來，專業級晶片也隻能夠賣給研發AI的大型公司。

這些大型公司可能會短暫的購買IPU專業晶片，但是時間一長，他們肯定會研發自己的晶片的。

自研的ai晶片不僅自主性更強，還能更匹配自家公司的AI模型。

長遠來看，IPU要獨立發展是行不通的。”

江一鋒雖然不瞭解Graphcore和IPU，但他現在既有商業分析能力，又有技術儲備，看問題非常透徹。

幾句話就戳中了Graphcore的死穴，讓西蒙和尼格爾都沉默了。

如今才2015年，AI屬於是理論研究越來越多，但技術應用還比較初期的時候。

現在的AI，基本以人臉識彆、機器人、AR視效增強和雲計算等形式展現，還是一個純輔助的工具，在商業上並冇有單列出來。

江一鋒算是第一個吃螃蟹的人。

放眼全球，山海經實驗室是第一家明確提出ai研究和應用的大型公司，並且每年都投入了大筆資金，也產出了一些成果。

即使這樣，山海經實驗室的ai研究還是個吞金獸，投入和產出不成正比。

這還是在江一鋒利用自身影響力，讓字節、快手、熊貓以及搜弧等公司采購了山海經的演算法程式，又讓風鈴遊戲、怪獸特效等子公司不斷合作供血，纔在賬麵上好看一些。

未來的AI在商業上都冇有完全走通，更何況現在，所以AI這東西受到的質疑不小。

在很多人看來，AI就是工業智慧化的變種稱呼而已，遠不如工業4.0這個概念火熱。

對於這種情況，江一鋒還是挺喜歡的。

現在其他國家和公司不重視AI應用，投資不夠大。

山海經實驗室的大筆投入，反而豎起了旗幟，占據了人才優勢。

西蒙和尼格爾能被吸引過來，就是個很好的例子。

在未來，Graphcore的輝煌期就是跟微軟達成合作，給微軟提供專業AI晶片，那也是Graphcore估值的巔峰期。

但冇過兩年，微軟就吸收了不少技術，宣佈自研AI晶片，不再對外采購。

其餘AI巨頭，什麼穀歌、字節等等，要麼是瑛偉達的客戶，要麼就自研AI晶片。

Graphcore的IPU晶片賣不出去，年營收不足500萬美金，最後被軟銀以6億美金收購，在晶片競爭中基本出局。

江一鋒在2015年就預見了未來的情況，這分析可謂是一針見血，邏輯清晰，西蒙和尼格爾無法反駁。

陳嘟靈看著江一鋒，滿臉的崇拜。

西蒙剛來山海經工作室找到她的時候，可是侃侃而談，彷彿要建立一個AI晶片帝國，把陳嘟靈給唬住了。

現在江一鋒分析幾句，這兩人就“現原形”了。

“不愧是老師啊！”

陳嘟靈在心裡感歎著，又給江一鋒把茶倒滿。

她以為江一鋒要繼續打壓，冇想到江一鋒話鋒一轉，開始說好話：“你們項目的商業邏輯有待商榷，但IPU架構確實是天才設想。

如果你們真是技術狂人，就應該帶著技術加入一家專門研發AI的大公司，由這家公司給你們提供研發資金，幫你們安排好供應鏈和各項雜事。

你們就專心做研發，這樣才能設計出最好的AI晶片。”

山海經實驗室目前使用的晶片，基本都是瑛偉達生產的，在算力上確實限製了AI發展，能耗也很高。

江一鋒確實很需要一款專業的AI晶片，來推動AI研究。

而且再過幾年，米國就要在晶片上卡博子了。

江一鋒原本是打算提前多囤積一些晶片，來應對不利局麵。

現在西蒙和尼格爾找上門，他便順勢而為，乾脆自研AI晶片，並搞出一條生產線，徹底解決未來卡博子的情況。

剛好山海經實驗室已經得到了國家認可，官方的大產業基金要投資入股。

這筆投資還在談，按照杜薇的說法，官方很看好江一鋒和人工智慧，總投資預計會超百億，分三期打款，占股預計在20%左右。

聽到江一鋒的提議，尼格爾看向了西蒙。

西蒙剛想禮貌的拒絕，他還是想試試單獨開公司。

卻聽江一鋒又說道：“按照你們現在的思路，是永遠做不出超越GPU架構的晶片的，也無法跟瑛偉達抗衡。

無論如何差異化，IPU還是在遵循摩爾定律，走的還是傳統發展路徑，在這方麵瑛偉達積累的優勢無限大。”

所謂摩爾定律，是半導體行業的兩大定律之一，即“整合電路上可以容納的晶體管數目在大約每經過18個月到24個月便會增加一倍”。

在這個定律下，晶片的奈米製程是越做越小的——奈米製程越小，在固定麵積下能堆疊的晶體管就越多，晶片的效能就越強。

這是過去幾十年，半導體行業發展的大趨勢。

江一鋒喝了口茶，繼續說道：“晶片的奈米製程不可能無限縮小，越到後麵，每次迭代要投入的資金成本就越大。

這種道路真的對嗎？

半導體行業一直在堆疊晶體管，卻忘了在某一個階段停一停，擴展出寬度來。

比如28nm製程。

這是平麵晶體管的集大成者。

從16/14nm開始，晶片行業就全麵轉向FinFET，晶體管從“躺著”變成“站著”，電流從“平麵流動”變成“三維翻山”。

這種立體結構固然提升了效能，但也增加了不確定性和耗能。

28nm就是最穩定的平麵晶體管架構，不僅可以抗住各種高低溫環境，使用壽命也能長達十年。

如果用28nm製造出IPU，應用在ai領域，能在服務器裡穩定跑十年，還能保證數據不出錯、不掉電、不降頻。

這多麼完美？

你們有冇有考慮過“倒退”，在28nm製程上發力？”

聽到江一鋒的話，西蒙人都麻了，哪有先進製程不用，倒退回去搞28nm製程的。

28nm和14nm的效能差距非常大。

西蒙剛想拒絕，負責技術的尼格爾卻突然問道：“如果我們主攻28nm製程的晶片，如何解決算力和效能的劣勢？”

江一鋒笑著說道：“可以采用數據流架構，同時發展存算一體，再研發晶圓級係統，把麵積當製程用，製作出穩定高效、效能強勁且低能耗的晶片。

到時候瑛偉達稱霸消費電子市場，而我們主攻工業市場，比如汽車、航天和AI領域。

這纔是真正的差異化競爭。

我對數據流架構等理論都有研究。”

江一鋒這話說完，尼格爾瞬間來了興趣，大家立即就探討了起來。

其實江一鋒主攻28nm製程，首先是為了防止未來被卡博子。

在2015年，國內是能買到包括DUV光刻機在內的28nm全套設備的，江一鋒可以跟鐘芯合作，成立一家項目公司，專門用來研發生產28nm工藝的IPU晶片。

一方麵給AI研究提供更專業的晶片，另一方麵提前佈局28nm製程的國產替代。

這事並不難，鐘芯今年跟華為、高通和長電都成立了合資公司。

其次，拋開卡博子的問題，江一鋒提出的發展思路是可行的。

因為工業晶片不同於手機和電腦等消費電子，對晶片大小冇有太高的要求。

如果拋開麵積限製，運用架構技術實現算力疊加，彌補效能弱勢，那28nm製程的晶片真的很有優勢。

穩定耐用，節能高效，價格相對便宜，還能穩定供貨，這就是工業生產的最愛。

未來國內被米國卡博子，就在這方麵發展出了深度，利用晶圓級係統，實現了千萬億次計算能力，把28nm製程的晶片玩出了花。

客觀上說，IPU的架構思路，跟江一鋒的這個思路是殊途同歸的。

所以尼格爾被打動了。

大家聊了兩個多小時，越聊越投機，尼格爾當即就同意了江一鋒的提議，願意加入江一鋒的團隊。

由江一鋒成立一家ai晶片公司，掛在山海經實驗室旗下，西蒙和尼格爾以技術入股。

協議簽訂之後，江一鋒才發現自己撿到寶了。

尼格爾和西蒙是真有貨，IPU架構基本跑通了，各種技術專利就有900多項。

其團隊成員並不多，核心也就20來個人，但都是行業精英。

尼格爾和西蒙也非常滿意，在華國工作非常高效，供應鏈體係完備，兄弟公司也很到位。

既有山海經實驗室，還有晶片廠，理論實踐兩手抓，對於晶片研發很有幫助。

而且他們實踐過後，越發覺得江一鋒的發展道路是對的，所以乾勁很足。

江一鋒對這事也非常重視。

為了未雨綢繆，他親自推進自研晶片工作，耗費了不少時間和精力，拍電影的進度都有些耽誤。

至於疾速追殺2的宣傳，江一鋒隻在線上發博推廣，線下活動全部都冇參加。

忙碌的時間總是過得很快，一晃就到了12月22號。

疾速追殺2在燕京萬達影城舉辦了隆重的首映禮。

作為女主角，奧妹非常的敬業。

在燕京寒冷的天氣下，她依舊穿了一身紅色的低胸禮服，展露出雄厚的事業線，成為了全場的焦點。

令人意外的是，江一鋒因為晶片的事情而缺席了首映禮，引發外界的猜測。