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整个过程中，没有人催促。
所有人都在等著他。
“马老师说得对。”
江倾终於开口，声音平和，却透著认真。
“依赖別人的晶片，就像把房子的地基打在別人的土地上。
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，我们目前的旗舰產品是含光800，主要针对ai推理场景，在图像识別、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。
一是製程工艺，含光800用的是台积电12nm工艺，而a100是7nm，a800虽然为了合规做了一些调整，但底子还是7nm。
製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生態几乎是行业標准。
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態，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，也没有迴避问题。
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。
製程、架构、软体栈、生態。
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，在网络上看到关於江倾的早期报导。
那时他刚创立无问科技不久，接受採访时说过一句话。
“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。
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