第539章  意外来人，未雨绸缪（纯ai商业，不喜勿订）

    江一锋正跟胡倩布置电影的上映和宣发策略，私人手机却响了，是陈嘟灵打过来的。

    半个小时之后，胡倩离开，陈嘟灵带著两个白人老外，走进了江一锋的办公室。

    两人年纪都不小了，看起来五六十岁的样子，其中一人还秃顶了。

    但是穿著打扮还是很讲究，有一股英伦绅士的感觉。

    而且两人言行很默契，其中一人外向健谈，另一人内向沉默，十分互补。

    外向的那位见到江一锋后，主动说道：「尊敬的江，我们终于见到你了！

    你好，我是西蒙，这位是我的好友尼格尔。」

    江一锋起身跟两位握了握手，说道：「你们好，听嘟嘟说，你们手上有全新的晶片架构技术，想要找我们合作？」

    看江一锋开门见山，西蒙也没绕弯子，他点头说道：「没错，我们想制造出一款全新的晶片，专门用在人工智慧领域。

    这种晶片，我们称之为AI晶片。

    目前我们已经储备了一定的技术，跑通了相关架构，也找好了工程师团队，但是需要资金来启动项目。」

    江一锋做了个入座的手势，然后坐到了沙发的主位上。

    陈嘟灵熟练的烧水，开始泡茶。

    等西蒙和尼格尔都坐下，江一锋才继续问道：「你们是瑛国人，瑛国的风投机构也不少，为什么你们不找本地投资，反而不远万里来华国找我？」

    听到这话，西蒙苦笑了一下，解释道：「老实说，我们之前找过好几家VC，但得到的只有嘲笑和拒绝。

    你知道的，AI研究还是很新的领域，本身市场就很小，我们要做专门针对AI研究的专业级晶片，风投不看好我们。」

    说到这里，西蒙停顿了一下，一直没说话的尼格尔补充道：「其实我们被VC羞辱了，他们看不起我们的技术和项目，说了不少难听的话。

    我们要做的技术架构叫IPU，相比于GPU，IPU不仅能耗更低，计算能力更强，而且天生适合稀疏、不规则、低算术强度的计算。」  

    听到这话，江一锋瞬间坐直了身体。

    如果尼格尔说的话是真的，那么IPU的价值非常大。

    前世江一锋只是对AI领域的发展有一些片面了解，主要是出于好奇心看了一些视频讲解。

    他大概记得一些AI发展的路径和方向，但对于AI相关的供应链，比如专业晶片等方面，他了解得不多。

    所以江一锋不认识西蒙和尼格尔—这两位明年创立了Graphcore（拟未）公司，专门研发专业级AI晶片，公司估值一度接近30亿美金。

    但他们是典型的技术狂人，有技术洁癖，坚持搞AI晶片，不肯兼容CUDA，最终导致公司经营困难，惨澹收场。

    虽然不认识眼前的两人，但江一锋懂技术。

    他问道：「你们看过扩散模型的理论？如果IPU架构真如你们所言，那确实非常适合扩散模型的研究。」

    西蒙点了点头，很自信的说道：「IPU架构跟扩散模型是天生一对！

    扩散模型推理的核心痛点是叠代去噪的过程太繁琐，这通常需要反复推理，推理流程经常在50步以上。

    你们使用GPU晶片，每一步都要把UNet参数从片外搬到计算单元，就算GPU的HBM带宽再高，来回倒腾50次也是巨大开销。

    不仅计算速度慢，而且耗能很大。

    而我们IPU的架构是稀疏化模型，可以把所有参数和存储都放进晶片里。

    这意味著50步的推理叠代，GPU要搬50次数据，IPU只搬1次。

    这不仅是性能优化，更是架构维度的降维打击。

    当然，你和陈女士提出的扩散模型理论，是AI领域非常伟大的训练模型。

    我们正是在看到相关文章之后，才决定来到华国。

    因为我们知道，你跟我们是一路人，都是技术狂人。

    我们不为了钱，就为了实现理想的技术，打造出一个会思考的机器！」

    等西蒙说完，陈嘟灵一边倒茶，一边补充道：「西蒙和尼格尔先生都是晶片领域专家，他们的两次创业都很成功，第一家公司Element是90年代的独角兽，在2000年以6.4亿美元的价格出售给博通；

    第二家公司3Gmodem，以3.7亿美元的价格卖给了瑛伟达。」

    西蒙和尼格尔的履历还是很辉煌的，这两人属于是功成名就，并不缺钱。

    这次以60岁的年纪重出江湖，就是为了做出最专业的AI晶片。

    两人确实是技术狂人，但要说完全不为了钱也显得假，这是并行不悖的事情。

    而且两人也很聪明，知道研发晶片是耗时很久且投资巨大的事情，所以并没有用自己的私人资金创业，都是找风投。

    江一锋喝了口茶，不紧不慢的说道：「听你这样说，IPU的架构确实很适合扩散模型。

    但你们这个项目的商业逻辑在哪里？」

    西蒙早有准备，他回答道：「瑛伟达有庞大的市场基础和平台，跟它正面竞争是不明智的，我一直以来的观点，就是不能够研发大公司现有产品的强化版，而是要进行差异化竞争。

    AI会存在于人类未来技术的任何领域，这是一个潜力很大的市场。

    我们的IPU晶片，只要比GPU更适合AI，在这个细分市场做得够好，就能活得很好了。

    用汽车行业比喻，瑛伟达就是全球销量第一的丰田，我们则是要制造阿斯顿马丁，专门卖给有钱的大客户。」

    西蒙这话说得很清楚，他确实很有创业经验。

    但江一锋却摇了摇头，他分析道：「现在AI市场并不大，你们的项目很难拿到资金。

    就算未来AI兴盛起来，专业级晶片也只能够卖给研发AI的大型公司。

    这些大型公司可能会短暂的购买IPU专业晶片，但是时间一长，他们肯定会研发自己的晶片的。

    自研的ai晶片不仅自主性更强，还能更匹配自家公司的AI模型。

    长远来看，IPU要独立发展是行不通的。」

    江一锋虽然不了解Graphcore和IPU，但他现在既有商业分析能力，又有技术储备，看问题非常透彻。

    几句话就戳中了Graphcore的死穴，让西蒙和尼格尔都沉默了。

    如今才2015年，AI属于是理论研究越来越多，但技术应用还比较初期的时候。

    现在的AI，基本以人脸识别、机器人、AR视效增强和云计算等形式展现，还是一个纯辅助的工具，在商业上并没有单列出来。

    江一锋算是第一个吃螃蟹的人。

    放眼全球，山海经实验室是第一家明确提出ai研究和应用的大型公司，并且每年都投入了大笔资金，也产出了一些成果。

    即使这样，山海经实验室的ai研究还是个吞金兽，投入和产出不成正比。

    这还是在江一锋利用自身影响力，让字节、快手、熊猫以及搜弧等公司采购了山海经的算法程序，又让风铃游戏、怪兽特效等子公司不断合作供血，才在帐面上好看一些。

    未来的AI在商业上都没有完全走通，更何况现在，所以AI这东西受到的质疑不小。

    在很多人看来，AI就是工业智能化的变种称呼而已，远不如工业4.0这个概念火热。

    对于这种情况，江一锋还是挺喜欢的。

    现在其他国家和公司不重视AI应用，投资不够大。

    山海经实验室的大笔投入，反而竖起了旗帜，占据了人才优势。

    西蒙和尼格尔能被吸引过来，就是个很好的例子。

    在未来，Graphcore的辉煌期就是跟微软达成合作，给微软提供专业AI晶片，那也是Graphcore估值的巅峰期。

    但没过两年，微软就吸收了不少技术，宣布自研AI晶片，不再对外采购。

    其余AI巨头，什么谷歌、字节等等，要么是瑛伟达的客户，要么就自研AI晶片。

    Graphcore的IPU晶片卖不出去，年营收不足500万美金，最后被软银以6亿美金收购，在晶片竞争中基本出局。

    江一锋在2015年就预见了未来的情况，这分析可谓是一针见血，逻辑清晰，西蒙和尼格尔无法反驳。

    陈嘟灵看著江一锋，满脸的崇拜。

    西蒙刚来山海经工作室找到她的时候，可是侃侃而谈，仿佛要建立一个AI晶片帝国，把陈嘟灵给唬住了。

    现在江一锋分析几句，这两人就「现原形」了。

    「不愧是老师啊！」

    陈嘟灵在心里感叹著，又给江一锋把茶倒满。

    她以为江一锋要继续打压，没想到江一锋话锋一转，开始说好话：「你们项目的商业逻辑有待商榷，但IPU架构确实是天才设想。

    如果你们真是技术狂人，就应该带著技术加入一家专门研发AI的大公司，由这家公司给你们提供研发资金，帮你们安排好供应链和各项杂事。

    你们就专心做研发，这样才能设计出最好的AI晶片。」

    山海经实验室目前使用的晶片，基本都是瑛伟达生产的，在算力上确实限制了AI发展，能耗也很高。

    江一锋确实很需要一款专业的AI晶片，来推动AI研究。

    而且再过几年，米国就要在晶片上卡博子了。

    江一锋原本是打算提前多囤积一些晶片，来应对不利局面。

    现在西蒙和尼格尔找上门，他便顺势而为，干脆自研AI晶片，并搞出一条生产线，彻底解决未来卡博子的情况。

    刚好山海经实验室已经得到了国家认可，官方的大产业基金要投资入股。

    这笔投资还在谈，按照杜薇的说法，官方很看好江一锋和人工智慧，总投资预计会超百亿，分三期打款，占股预计在20%左右。

    听到江一锋的提议，尼格尔看向了西蒙。

    西蒙刚想礼貌的拒绝，他还是想试试单独开公司。

    却听江一锋又说道：「按照你们现在的思路，是永远做不出超越GPU架构的晶片的，也无法跟瑛伟达抗衡。

    无论如何差异化，IPU还是在遵循摩尔定律，走的还是传统发展路径，在这方面瑛伟达积累的优势无限大。」

    所谓摩尔定律，是半导体行业的两大定律之一，即「集成电路上可以容纳的电晶体数目在大约每经过18个月到24个月便会增加一倍」。

    在这个定律下，晶片的纳米制程是越做越小的一纳米制程越小，在固定面积下能堆叠的电晶体就越多，晶片的性能就越强。

    这是过去几十年，半导体行业发展的大趋势。

    江一锋喝了口茶，继续说道：「晶片的纳米制程不可能无限缩小，越到后面，每次叠代要投入的资金成本就越大。

    这种道路真的对吗？

    半导体行业一直在堆叠电晶体，却忘了在某一个阶段停一停，扩展出宽度来。

    比如28nm制程。

    这是平面电晶体的集大成者。

    从16/14nm开始，晶片行业就全面转向FinFET，电晶体从「躺著」变成「站著」，电流从「平面流动」变成「三维翻山」。

    这种立体结构固然提升了性能，但也增加了不确定性和耗能。

    28nm就是最稳定的平面电晶体架构，不仅可以抗住各种高低温环境，使用寿命也能长达十年。

    如果用28nm制造出IPU，应用在ai领域，能在伺服器里稳定跑十年，还能保证数据不出错、不掉电、不降频。

    这多么完美？

    你们有没有考虑过「倒退」，在28nm制程上发力？」

    听到江一锋的话，西蒙人都麻了，哪有先进位程不用，倒退回去搞28nm制程的。

    28nm和14nm的性能差距非常大。

    西蒙刚想拒绝，负责技术的尼格尔却突然问道：「如果我们主攻28nm制程的晶片，如何解决算力和性能的劣势？」

    江一锋笑著说道：「可以采用数据流架构，同时发展存算一体，再研发晶圆级系统把面积当制程用，制作出稳定高效、性能强劲且低能耗的晶片。

    到时候瑛伟达称霸消费电子市场，而我们主攻工业市场，比如汽车、航天和AI领域。

    这才是真正的差异化竞争。

    我对数据流架构等理论都有研究。」

    江一锋这话说完，尼格尔瞬间来了兴趣，大家立即就探讨了起来。

    其实江一锋主攻28nm制程，首先是为了防止未来被卡博子。

    在2015年，国内是能买到包括DUV光刻机在内的28nm全套设备的，江一锋可以跟钟芯合作，成立一家项目公司，专门用来研发生产28nm工艺的IPU晶片。

    一方面给AI研究提供更专业的晶片，另一方面提前布局28nm制程的国产替代。

    这事并不难，钟芯今年跟华为、高通和长电都成立了合资公司。

    其次，抛开卡博子的问题，江一锋提出的发展思路是可行的。

    因为工业晶片不同于手机和电脑等消费电子，对晶片大小没有太高的要求。

    如果抛开面积限制，运用架构技术实现算力叠加，弥补性能弱势，那28nm制程的晶片真的很有优势。

    稳定耐用，节能高效，价格相对便宜，还能稳定供货，这就是工业生产的最爱。

    未来国内被米国卡博子，就在这方面发展出了深度，利用晶圆级系统，实现了千万亿次计算能力，把28nm制程的晶片玩出了花。

    客观上说，IPU的架构思路，跟江一锋的这个思路是殊途同归的。

    所以尼格尔被打动了。

    大家聊了两个多小时，越聊越投机，尼格尔当即就同意了江一锋的提议，愿意加入江一锋的团队。

    由江一锋成立一家ai晶片公司，挂在山海经实验室旗下，西蒙和尼格尔以技术入股。

    协议签订之后，江一锋才发现自己捡到宝了。

    尼格尔和西蒙是真有货，IPU架构基本跑通了，各种技术专利就有900多项。

    其团队成员并不多，核心也就20来个人，但都是行业精英。

    尼格尔和西蒙也非常满意，在华国工作非常高效，供应链体系完备，兄弟公司也很到位。

    既有山海经实验室，还有晶片厂，理论实践两手抓，对于晶片研发很有帮助。

    而且他们实践过后，越发觉得江一锋的发展道路是对的，所以干劲很足。

    江一锋对这事也非常重视。

    为了未雨绸缪，他亲自推进自研晶片工作，耗费了不少时间和精力，拍电影的进度都有些耽误。

    至于疾速追杀2的宣传，江一锋只在线上发博推广，线下活动全部都没参加。

    忙碌的时间总是过得很快，一晃就到了12月22号。

    疾速追杀2在燕京万达影城举办了隆重的首映礼。

    作为女主角，奥妹非常的敬业。

    在燕京寒冷的天气下，她依旧穿了一身红色的低胸礼服，展露出雄厚的事业线，成为了全场的焦点。

    令人意外的是，江一锋因为晶片的事情而缺席了首映礼，引发外界的猜测。

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