第669章 一款框架引發的退單潮
老黃點開了一個技術論壇里熱度最高的帖子。
帖子裡詳細分析了為什麼那兩個名不見經傳的隊伍，能夠用TensorFlow拿到冠軍。
老黃一行一行地閱讀著那些分析文字，隨後直接點進了GitHub的源碼連結。
他看到了那份只有兩百多行的單文件代碼。
老黃懂技術，他太懂技術了。
正因為懂，他才感到了真正的恐懼。
這份代碼雖然變量名全是用拼音胡亂拼湊的，毫無學術規範可言，但它的底層邏輯簡直清晰得可怕。
TensorFlow把所有複雜的底層硬體調用、內存管理、算子優化，全部封裝了起來。
老黃點開幾個API說明，越看越覺得手腳發涼。
它太簡單了。
簡單到令人髮指，易用到違背常理。
老黃很清楚科研圈的痛點。
那些名校的博士生、研究員，他們的強項是搞數學模型，是推導算法，而不是去跟冰冷的硬體底層死磕。
為了讓CUDA跑得快，科研人員往往要花幾個月的時間去學習如何分配顯存、如何優化並行計算。
這是極高的學習成本。
但現在，TensorFlow直接把這些髒活累活全乾了。
科研人員只需要像搭積木一樣，調用幾個函數，就能把複雜的神經網絡跑起來。
一點點工具上的便利，就足以讓他們毫不猶豫地轉投其他陣營。
更何況，現在TensorFlow帶來的，是數量級上的效率提升。
老黃意識到問題已經嚴重到了關係公司戰略根基的地步。
如果科研圈拋棄了CUDA，他苦心經營多年的生態護城河就會瞬間崩塌。
他一把抓起桌上的座機聽筒，按下了技術副總裁的內線號碼。
「把軟體底層架構組的所有核心成員全部叫到會議室。」老黃對著話筒說道，語氣沒有半點商量的餘地。
電話那頭的副總裁愣了一下，隨即答道：「黃總，他們正在推進下半年的開發計劃……」
「全部停下。」老黃打斷了他，「你主持會議，讓他們去研究一下這個叫TensorFlow的框架。我只給你們一天時間。一天以後，我要一份詳細的底層邏輯拆解報告。」
掛斷電話後，老黃重重地靠在椅背上。
……
而在大洋彼岸的京城，中關村大廈18層。
看到比賽結果的夏東滿意的點了點頭，然後在飛書上給一個群里，發了消息。
「視頻可以發了。」
「給各大高校的科研人員們，上點高中強度的震撼。」
不到五分鐘，那支對顧超凡的專訪視頻就在字節號上正式上線。
依託於快看網龐大的流量矩陣，加上算法的精準推送，視頻的熱度在短短一個小時內就呈現出爆炸式的增長。
視頻火了，很快就從字節號開始，被搬運到了各大技術論壇和視頻網站上。
在麻省理工學院的一間計算機實驗室里，幾名博士生正圍在一起吃披薩。
其中一個叫艾薩克的博士生，正因為自己的網絡模型頻頻報錯而抓狂。
他已經連續熬了三個通宵，試圖優化基於傳統底層編寫的並行計算代碼。
同組的學弟把那段專訪視頻轉發到了實驗室的群組裡。
艾薩克點開視頻，看著屏幕上那個只比自己小十多歲的中國高中生，聽著對方輕描淡寫地說出「隨便拼了幾張二手顯卡」和「平時還要寫卷子」。
艾薩克默默地放下了手裡的披薩。
他轉過頭，看著自己屏幕上那密密麻麻、不知哪裡又出現內存泄漏的幾千行C++代碼。
實驗室里死一般的寂靜。
「這不科學。」艾薩克喃喃自語。
同組的另一個博士生嘆了口氣：「我們全組六個人，花了半年時間，經費燒了幾十萬，結果跑出來的正確率還不如一個高中生用課餘時間搞出來的東西。」
這種巨大的心理落差，正在全球各地的頂級實驗室里同步上演。
那些拿著高薪、頂著名校光環的科研人員，看著顧超凡那張寫滿「這不是很簡單嗎」的臉，只覺得自己的科研年齡全都活到了狗身上。
破防只是第一步。這些科研人員畢竟是高智商群體，在短暫的自我懷疑之後，他們立刻抓住了問題的核心。
那個叫TensorFlow的框架。
無數人開始瘋狂湧入TensorFlow的官方文檔網站。
巨大的瞬時訪問量，直接把伺服器的帶寬擠占到了極限。
網頁加載速度變得像蝸牛一樣慢，甚至時不時跳出502的錯誤提示。
「盛夏科技的技術團隊在搞什麼飛機？連個文檔網站都維護不好！」各大技術論壇里全是抱怨的帖子。
但這絲毫沒有阻擋科研人員的熱情。他們一遍遍刷新網頁，把文檔下載到本地，把源碼克隆到自己的電腦里。
經過一天一夜的瘋狂研究，全球的AI圈子達成了高度的共識。
第一反應是：這東西簡直是科研神器。
他們終於不用再去看那些晦澀難懂的硬體手冊了。
TensorFlow就像是一個完美的翻譯官，把科研人員的數學語言，毫無損耗地翻譯成了機器能懂的指令。
搭建一個複雜的網絡模型，過去需要寫上萬行代碼，現在只需要不到三百行。
這是效率上的革命。
而緊接著，所有人的第二反應也出奇地一致。
趕快去買AMD的顯卡！
既然這個神器目前只支持在AMD的硬體上運行，那這就成了他們唯一的選項。
在各大高校的採購部門，電話鈴聲開始此起彼伏地響起。
艾薩克第一時間衝到了導師的辦公室，拍著桌子要求立刻更改本季度的硬體採購清單。
「把之前預定的那批英偉達顯卡全部取消掉！」艾薩克對著負責採購的行政人員大喊。
行政人員一臉懵逼：「但是訂單已經下出去了，現在取消要扣違約金的。」
「扣！馬上扣！」艾薩克急得直跳腳，「現在不取消，等下個月那些破銅爛鐵送過來，我們整個實驗室就要在學術界墊底了！」
同樣的場景，在多倫多大學、在斯坦福、在劍橋，紛紛上演。
大批已經向硬體供應商下達的英偉達顯卡訂單，迎來了瘋狂的退單潮。
只要是條款允許取消的，科研團隊哪怕損失一部分定金，也毫不猶豫地撤回了需求。
他們生怕自己動作慢了，就買不到市面上僅存的AMD顯卡。
在這場瘋狂的搶購潮中，李飛飛正坐在自己的辦公室里，看著屏幕上的新聞發呆。
她的比賽通告，雖然巧妙地暗示大家，TensorFlow這個框架非常開放，未來英偉達的顯卡也一定能夠完美兼容，不要因為一時的狂熱去盲目搶購AMD的硬體。
但她完全低估了學術圈的殘酷競爭法則。
帖子裡詳細分析了為什麼那兩個名不見經傳的隊伍，能夠用TensorFlow拿到冠軍。
老黃一行一行地閱讀著那些分析文字，隨後直接點進了GitHub的源碼連結。
他看到了那份只有兩百多行的單文件代碼。
老黃懂技術，他太懂技術了。
正因為懂，他才感到了真正的恐懼。
這份代碼雖然變量名全是用拼音胡亂拼湊的，毫無學術規範可言，但它的底層邏輯簡直清晰得可怕。
TensorFlow把所有複雜的底層硬體調用、內存管理、算子優化，全部封裝了起來。
老黃點開幾個API說明，越看越覺得手腳發涼。
它太簡單了。
簡單到令人髮指，易用到違背常理。
老黃很清楚科研圈的痛點。
那些名校的博士生、研究員，他們的強項是搞數學模型，是推導算法，而不是去跟冰冷的硬體底層死磕。
為了讓CUDA跑得快，科研人員往往要花幾個月的時間去學習如何分配顯存、如何優化並行計算。
這是極高的學習成本。
但現在，TensorFlow直接把這些髒活累活全乾了。
科研人員只需要像搭積木一樣，調用幾個函數，就能把複雜的神經網絡跑起來。
一點點工具上的便利，就足以讓他們毫不猶豫地轉投其他陣營。
更何況，現在TensorFlow帶來的，是數量級上的效率提升。
老黃意識到問題已經嚴重到了關係公司戰略根基的地步。
如果科研圈拋棄了CUDA，他苦心經營多年的生態護城河就會瞬間崩塌。
他一把抓起桌上的座機聽筒，按下了技術副總裁的內線號碼。
「把軟體底層架構組的所有核心成員全部叫到會議室。」老黃對著話筒說道，語氣沒有半點商量的餘地。
電話那頭的副總裁愣了一下，隨即答道：「黃總，他們正在推進下半年的開發計劃……」
「全部停下。」老黃打斷了他，「你主持會議，讓他們去研究一下這個叫TensorFlow的框架。我只給你們一天時間。一天以後，我要一份詳細的底層邏輯拆解報告。」
掛斷電話後，老黃重重地靠在椅背上。
……
而在大洋彼岸的京城，中關村大廈18層。
看到比賽結果的夏東滿意的點了點頭，然後在飛書上給一個群里，發了消息。
「視頻可以發了。」
「給各大高校的科研人員們，上點高中強度的震撼。」
不到五分鐘，那支對顧超凡的專訪視頻就在字節號上正式上線。
依託於快看網龐大的流量矩陣，加上算法的精準推送，視頻的熱度在短短一個小時內就呈現出爆炸式的增長。
視頻火了，很快就從字節號開始，被搬運到了各大技術論壇和視頻網站上。
在麻省理工學院的一間計算機實驗室里，幾名博士生正圍在一起吃披薩。
其中一個叫艾薩克的博士生，正因為自己的網絡模型頻頻報錯而抓狂。
他已經連續熬了三個通宵，試圖優化基於傳統底層編寫的並行計算代碼。
同組的學弟把那段專訪視頻轉發到了實驗室的群組裡。
艾薩克點開視頻，看著屏幕上那個只比自己小十多歲的中國高中生，聽著對方輕描淡寫地說出「隨便拼了幾張二手顯卡」和「平時還要寫卷子」。
艾薩克默默地放下了手裡的披薩。
他轉過頭，看著自己屏幕上那密密麻麻、不知哪裡又出現內存泄漏的幾千行C++代碼。
實驗室里死一般的寂靜。
「這不科學。」艾薩克喃喃自語。
同組的另一個博士生嘆了口氣：「我們全組六個人，花了半年時間，經費燒了幾十萬，結果跑出來的正確率還不如一個高中生用課餘時間搞出來的東西。」
這種巨大的心理落差，正在全球各地的頂級實驗室里同步上演。
那些拿著高薪、頂著名校光環的科研人員，看著顧超凡那張寫滿「這不是很簡單嗎」的臉，只覺得自己的科研年齡全都活到了狗身上。
破防只是第一步。這些科研人員畢竟是高智商群體，在短暫的自我懷疑之後，他們立刻抓住了問題的核心。
那個叫TensorFlow的框架。
無數人開始瘋狂湧入TensorFlow的官方文檔網站。
巨大的瞬時訪問量，直接把伺服器的帶寬擠占到了極限。
網頁加載速度變得像蝸牛一樣慢，甚至時不時跳出502的錯誤提示。
「盛夏科技的技術團隊在搞什麼飛機？連個文檔網站都維護不好！」各大技術論壇里全是抱怨的帖子。
但這絲毫沒有阻擋科研人員的熱情。他們一遍遍刷新網頁，把文檔下載到本地，把源碼克隆到自己的電腦里。
經過一天一夜的瘋狂研究，全球的AI圈子達成了高度的共識。
第一反應是：這東西簡直是科研神器。
他們終於不用再去看那些晦澀難懂的硬體手冊了。
TensorFlow就像是一個完美的翻譯官，把科研人員的數學語言，毫無損耗地翻譯成了機器能懂的指令。
搭建一個複雜的網絡模型，過去需要寫上萬行代碼，現在只需要不到三百行。
這是效率上的革命。
而緊接著，所有人的第二反應也出奇地一致。
趕快去買AMD的顯卡！
既然這個神器目前只支持在AMD的硬體上運行，那這就成了他們唯一的選項。
在各大高校的採購部門，電話鈴聲開始此起彼伏地響起。
艾薩克第一時間衝到了導師的辦公室，拍著桌子要求立刻更改本季度的硬體採購清單。
「把之前預定的那批英偉達顯卡全部取消掉！」艾薩克對著負責採購的行政人員大喊。
行政人員一臉懵逼：「但是訂單已經下出去了，現在取消要扣違約金的。」
「扣！馬上扣！」艾薩克急得直跳腳，「現在不取消，等下個月那些破銅爛鐵送過來，我們整個實驗室就要在學術界墊底了！」
同樣的場景，在多倫多大學、在斯坦福、在劍橋，紛紛上演。
大批已經向硬體供應商下達的英偉達顯卡訂單，迎來了瘋狂的退單潮。
只要是條款允許取消的，科研團隊哪怕損失一部分定金，也毫不猶豫地撤回了需求。
他們生怕自己動作慢了，就買不到市面上僅存的AMD顯卡。
在這場瘋狂的搶購潮中，李飛飛正坐在自己的辦公室里，看著屏幕上的新聞發呆。
她的比賽通告，雖然巧妙地暗示大家，TensorFlow這個框架非常開放，未來英偉達的顯卡也一定能夠完美兼容，不要因為一時的狂熱去盲目搶購AMD的硬體。
但她完全低估了學術圈的殘酷競爭法則。