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投影大屏幕前，任少卿穿着一件常见的格子衬衫。
他手里拿着翻页笔，电脑连着旁边那台外接算力测试机。
“各位领导，这就是我们九天实验室目前跑通的十五亿参数模型。”
“我们内部代号叫天问二号。”
任少卿把话筒放下，直接拉开椅子在电脑前坐下。
“纸面数据比较枯燥，我直接做几个实景演示。”
他在输入框里敲入一段文字，是一道简单的商业场景问答，涉及三个国家之间的物流成本对比和供应商选择。
按下回车键后，旁边那台体型庞大的外接算力测试机发出低沉的轰鸣声，内置的几张顶级通用GPU风扇立刻全速运转，排风口喷出的热浪让会议室里的温度都升高了几分。
屏幕上弹出运算提示，两三秒后，一段条理清晰的分析结果显现出来。
虽然偶有措辞生硬之处，但逻辑链条完整，结论合理。
任少卿又敲入第二条指令，让模型把刚才的分析翻译成英文摘要。
几秒钟内，一段语法通顺的英文段落出现在屏幕上。
会议室里安静了几秒。
在2015年这个节点，能做到这种程度的自然语言理解和多步推理，已经远超市面上任何公开产品。
何廷波推了推眼镜，拿出一份纸质文件。
“任总，徐总。”
“回响那边送来的底层数据结构我们连夜看过了。”
“他们想要一种专门针对神经网络计算优化的NPU芯片。”
如果说传统CPU是能解答各种复杂难题的大学老教授，显卡GPU是能同时批改海量简单试卷的中学生团队，那么NPU（神经网络处理器）就是一座专门为AI算法定制的“流水线工厂”。
它不需要懂复杂的系统逻辑，也不处理图形渲染，只做一件事，极其高效且省电地疯狂处理AI最需要的海量矩阵乘除法。
何廷波接着用专业的话语概括道：“指令集非常简单粗暴，不处理图形，只做矩阵乘法和张量计算加速。”
他顿了顿，语气变得更加审慎。
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