第247章 完全體：人工智慧+量子計算機！
4月，因為登頂夏國首富，李易深居簡出，不是去學校就是在別墅。😲♞ ❻➈şнù𝐗.Ćᗝ𝓶 ✋♖
也不是什麼都沒做，他整理了很多記憶中，前世看到的各種數據資料。
比如谷歌人工智慧晶片：TPU（Tensor Processing Unit），張量處理器。
這是財大氣粗的谷歌，針對機器學習算法而專門製作，一款訓推一體的Ai晶片。
如果說CPU，GPU是比較萬能的工具，那麼TPU就是專用工具。
TPU就是谷歌專門為加速深層神經網絡運算能力而研發的一款晶片。
它有更高效能的深度機器學習能力。
據說，TPU與同期的CPU和GPU相比，可以提供15-30倍的性能提升，以及30-80倍的效率（性能/瓦特）提升。
每一個操作需要更少的電晶體，用更多精密且大功率的機器學習模型，並快速應用這些模型，因此用戶便能得到更正確的結果。這就是TPU。
在李易的記憶中，谷歌最新發布的TPU 晶片，包含1個張量核心，每個張量核心有4個矩陣乘法單元、1個向量單元和1個標量單元。
較比上一代產品，每美元可提供高達2倍的訓練性能。
對於大型語言模型和生成式AI模型，每美元可提供2.5倍的推理性能。
成本卻不到上一代的一半。
最新上線的TPU支持多達256個晶片互連，總帶寬超過400Tb/s，INT8性能達到100petaOps，從而解決更複雜的計算任務。
Ai模型的參數數量以每年10倍的速度增長。
而晶片性能每年最多增長2~3倍，單晶片性能增長根本撐不住。
所以，必須通過集群擴展和稀疏化模型來應對飆漲的算力需求。
傳統的設計和構建計算基礎設施的方式，無法滿足生成式AI和大型語言模型指數級的增長需求。
這就需要做許多事情，將TCO性能提升幾十倍、數百倍！
李易不是這方面的專家，他只是看過相關的報導。
星海半導體也不是直接抄襲，而是做相關的研究，徹底消化這方面的東西。
至少有一點可以確定。
就是有了一個確切的研究方向，能少走很多彎路。
商兵華的加入，能將星海半導體的人工智慧晶片提速！
除此之外，還有軟體方面的研究。
這方面李易自己就懂得比較多。
結合起來，能大大提升人工智慧技術的研究速度。
「這段時間，我們已經敲定了各方面的研究項目……從半導體原材料，到晶片設計、生產製造設備，都已經整理出來！」
「根據需求，投入相應的資金，做相關研究，攻克相關問題。」
比如，最底層的原材料方面，其實不用那麼著急。
像光刻膠、晶圓這方面，雖然依舊很重要，依舊被卡脖子，但國內也有公司在做。
只不過沒達到世界領先。
這些方面即便被卡脖子，也能暫時用一用。
現在，這方面可以投入資金，繼續做研究和提升，繼續追趕。
最主要的還是晶片生產製造方面涉及到的設備！
光刻機！
「這方面，夏科院、幾個光學研究所、臨海那邊微電子公司有相關的研究……」
光刻機這方面難度，卓院士都要搖頭。
一台光刻機，它代表的，不僅僅是一台高精密設備。
代表的是全球，各個國家最頂尖的技術集合體！
光刻機也他不是一家公司，甚至不是一個國家能搞定的。
阿斯麥，也只是一個組裝工廠而已。
一台光刻機有上百噸，兩層樓那麼高，10多萬個零部件，僅內部線纜拉出來，就有2公里。
一台光刻機需要40多個貨櫃來運輸。
一道光刻機三大核心：分別是頂級的光源(雷射系統)、高精度的鏡頭(物鏡系統)、精密儀器製造技術(工作檯)。
光源是阿斯麥受過米國Cymer；
鏡頭是蔡司提供；
工作檯是德國公司提供。
整個光刻機，阿斯麥真正掌握的核心技術：不足10%。
這些代表著全球最頂尖的技術，讓一個公司去掌控？
讓一個國家去掌控？！
這還是只是光刻機內使用的技術。
更不要說整個半導體產業鏈。
從原材料、設計、生產製造，多少技術沒有掌握？！
反正就是要一個公司、一個國家，去挑戰全球最頂尖的公司。
這誰不搖頭？
卓院士也搖頭啊！
如果只是某一方面還好說。
整個半導體產業鏈，太龐大，太多問題需要解決。
「歡迎商教授加入我們星海半導體的研究……」
商兵華並沒有直接入職星海半導體。
依舊是燕大教授。
只不過和星海半導體合作，帶團隊研究人工智慧晶片。
除此之外，李易對卓院士說道：「光量子計算機方面，也是未來研究方向，先給卓院士投10億資金，後續用完了再找我要……」
「啊？光量子計算機你也投？！」
卓院士沒想到，李易連光量子計算機也投？
他只是給自己的學生：商兵華和李易搭橋牽線而已。
他對李易向半導體領域投入海量資金，還是很佩服的……這不是傻，是真的佩服！
如果是其他行業的人，看到李易向整個半導體領域投入千億，甚至更多資金。
只會覺得他傻。
但作為這個行業的人，卓院士只是覺得佩服。
這是海量資金投入，想要獲得研究成果，想要看到回報……太難、太慢。
尋常人拿不出這麼多資金！
能掏出這麼多資金，去投資其他項目，回報率更高。
投入半導體項目的基礎研發？
打水漂嗎？
卓院士就沒想過，找李易拿投資，投入到光量子計算機項目。
畢竟，這更是一個無底洞了。
涉及到量子計算機，這東西說給其他人聽，都感覺是騙人的玩意。
甚至……國際上，有兩條研究量子計算機的道路。
超導量子計算機！
以及：光量子計算機。
光量子計算是被其他國家排除的：太難了！
但是，所有國家都知道，在量子計算機領域，未來肯定是：光量子計算機。
超導量子計算機，只是一個『過渡產品』。
只是這個『過渡』，要過渡多久？
那就不知道了！
現在的計算機，過渡了多久？
什麼時候過渡到量子計算機？
是吧？
光量子計算機在國際上，都被很多國家排除了，沒有去研究。
李易要投資研究？
這真的就是打水漂！
但李易知道。
未來，國內光量子計算機的研究：世界領先！
夏國也是唯一一個，同時研究超導量子計算機和光量子計算機的國家。
兩條路都走！
兩手都抓！
兩手都硬！
關鍵，兩條路都處於世界領先水平，一枝獨秀！
為什麼不投？！
反正不差錢！
現在投資半導體領域，研究晶片、研究人工智慧技術……是為了人工智慧時代。
量子計算機+人工智慧，才是真正的未來！
才是真正完全體！
也不是什麼都沒做，他整理了很多記憶中，前世看到的各種數據資料。
比如谷歌人工智慧晶片：TPU（Tensor Processing Unit），張量處理器。
這是財大氣粗的谷歌，針對機器學習算法而專門製作，一款訓推一體的Ai晶片。
如果說CPU，GPU是比較萬能的工具，那麼TPU就是專用工具。
TPU就是谷歌專門為加速深層神經網絡運算能力而研發的一款晶片。
它有更高效能的深度機器學習能力。
據說，TPU與同期的CPU和GPU相比，可以提供15-30倍的性能提升，以及30-80倍的效率（性能/瓦特）提升。
每一個操作需要更少的電晶體，用更多精密且大功率的機器學習模型，並快速應用這些模型，因此用戶便能得到更正確的結果。這就是TPU。
在李易的記憶中，谷歌最新發布的TPU 晶片，包含1個張量核心，每個張量核心有4個矩陣乘法單元、1個向量單元和1個標量單元。
較比上一代產品，每美元可提供高達2倍的訓練性能。
對於大型語言模型和生成式AI模型，每美元可提供2.5倍的推理性能。
成本卻不到上一代的一半。
最新上線的TPU支持多達256個晶片互連，總帶寬超過400Tb/s，INT8性能達到100petaOps，從而解決更複雜的計算任務。
Ai模型的參數數量以每年10倍的速度增長。
而晶片性能每年最多增長2~3倍，單晶片性能增長根本撐不住。
所以，必須通過集群擴展和稀疏化模型來應對飆漲的算力需求。
傳統的設計和構建計算基礎設施的方式，無法滿足生成式AI和大型語言模型指數級的增長需求。
這就需要做許多事情，將TCO性能提升幾十倍、數百倍！
李易不是這方面的專家，他只是看過相關的報導。
星海半導體也不是直接抄襲，而是做相關的研究，徹底消化這方面的東西。
至少有一點可以確定。
就是有了一個確切的研究方向，能少走很多彎路。
商兵華的加入，能將星海半導體的人工智慧晶片提速！
除此之外，還有軟體方面的研究。
這方面李易自己就懂得比較多。
結合起來，能大大提升人工智慧技術的研究速度。
「這段時間，我們已經敲定了各方面的研究項目……從半導體原材料，到晶片設計、生產製造設備，都已經整理出來！」
「根據需求，投入相應的資金，做相關研究，攻克相關問題。」
比如，最底層的原材料方面，其實不用那麼著急。
像光刻膠、晶圓這方面，雖然依舊很重要，依舊被卡脖子，但國內也有公司在做。
只不過沒達到世界領先。
這些方面即便被卡脖子，也能暫時用一用。
現在，這方面可以投入資金，繼續做研究和提升，繼續追趕。
最主要的還是晶片生產製造方面涉及到的設備！
光刻機！
「這方面，夏科院、幾個光學研究所、臨海那邊微電子公司有相關的研究……」
光刻機這方面難度，卓院士都要搖頭。
一台光刻機，它代表的，不僅僅是一台高精密設備。
代表的是全球，各個國家最頂尖的技術集合體！
光刻機也他不是一家公司，甚至不是一個國家能搞定的。
阿斯麥，也只是一個組裝工廠而已。
一台光刻機有上百噸，兩層樓那麼高，10多萬個零部件，僅內部線纜拉出來，就有2公里。
一台光刻機需要40多個貨櫃來運輸。
一道光刻機三大核心：分別是頂級的光源(雷射系統)、高精度的鏡頭(物鏡系統)、精密儀器製造技術(工作檯)。
光源是阿斯麥受過米國Cymer；
鏡頭是蔡司提供；
工作檯是德國公司提供。
整個光刻機，阿斯麥真正掌握的核心技術：不足10%。
這些代表著全球最頂尖的技術，讓一個公司去掌控？
讓一個國家去掌控？！
這還是只是光刻機內使用的技術。
更不要說整個半導體產業鏈。
從原材料、設計、生產製造，多少技術沒有掌握？！
反正就是要一個公司、一個國家，去挑戰全球最頂尖的公司。
這誰不搖頭？
卓院士也搖頭啊！
如果只是某一方面還好說。
整個半導體產業鏈，太龐大，太多問題需要解決。
「歡迎商教授加入我們星海半導體的研究……」
商兵華並沒有直接入職星海半導體。
依舊是燕大教授。
只不過和星海半導體合作，帶團隊研究人工智慧晶片。
除此之外，李易對卓院士說道：「光量子計算機方面，也是未來研究方向，先給卓院士投10億資金，後續用完了再找我要……」
「啊？光量子計算機你也投？！」
卓院士沒想到，李易連光量子計算機也投？
他只是給自己的學生：商兵華和李易搭橋牽線而已。
他對李易向半導體領域投入海量資金，還是很佩服的……這不是傻，是真的佩服！
如果是其他行業的人，看到李易向整個半導體領域投入千億，甚至更多資金。
只會覺得他傻。
但作為這個行業的人，卓院士只是覺得佩服。
這是海量資金投入，想要獲得研究成果，想要看到回報……太難、太慢。
尋常人拿不出這麼多資金！
能掏出這麼多資金，去投資其他項目，回報率更高。
投入半導體項目的基礎研發？
打水漂嗎？
卓院士就沒想過，找李易拿投資，投入到光量子計算機項目。
畢竟，這更是一個無底洞了。
涉及到量子計算機，這東西說給其他人聽，都感覺是騙人的玩意。
甚至……國際上，有兩條研究量子計算機的道路。
超導量子計算機！
以及：光量子計算機。
光量子計算是被其他國家排除的：太難了！
但是，所有國家都知道，在量子計算機領域，未來肯定是：光量子計算機。
超導量子計算機，只是一個『過渡產品』。
只是這個『過渡』，要過渡多久？
那就不知道了！
現在的計算機，過渡了多久？
什麼時候過渡到量子計算機？
是吧？
光量子計算機在國際上，都被很多國家排除了，沒有去研究。
李易要投資研究？
這真的就是打水漂！
但李易知道。
未來，國內光量子計算機的研究：世界領先！
夏國也是唯一一個，同時研究超導量子計算機和光量子計算機的國家。
兩條路都走！
兩手都抓！
兩手都硬！
關鍵，兩條路都處於世界領先水平，一枝獨秀！
為什麼不投？！
反正不差錢！
現在投資半導體領域，研究晶片、研究人工智慧技術……是為了人工智慧時代。
量子計算機+人工智慧，才是真正的未來！
才是真正完全體！