娱乐大亨：从互联网开始布局 第1215节
“AI推理场景下，CPU综合性价比优于GPU。这句话在单流延迟这个维度上是真的。”
这位英伟达首席技术官愤愤不平地冷哼一声：
“可他只说单流，只字不提8路、32路并发，更绝口不提AI训练。
他在腾达财报会上释放出的消息，完完全全就是一次战略误导。”
在座几人都是芯片领域内行，都清楚知晓真实世界里的AI，哪来的单流？
推荐系统、搜索引擎、客服机器人，全是成百上千路并发需求。
英伟达、英特尔、AMD，甚至华尔街那帮人，全都被首富先生耍得团团转。
比尔��戴利目光死死锁定着屏幕下方，那条几乎垂直坠落的曲线。
心里既愤怒又后悔：“AI训练，更是CPU的地狱，速度慢得令人发指。”
黄仁勋拿起桌上一份文件，这是项目小组在会议开始前递交上来的费用支出明细。
“CPU预研小组，运营成本5500万美元。”
“Tegra团队抽调重定位，1200万美元。”
“Denver核心的AI指令扩展，2100万美元。”
“测试集群采购，1800万美元。”
“加上咨询、法务、商务开销，600万美元。”
随着他每念出一项，会议室的气压就低一分，众人的头也垂得更低。
黄仁勋拿文件的手有些颤抖，森寒的目光扫过在场每一个人。
“100天，花了1.12亿美元？”
几位实际经手项目的高管心里咯噔一下，暗忖情况不妙。
CEO怕是要严查每一笔费用的合理性，得抓紧时间把收尾清理干净。
CFO科莱特微微摇头，心里通透。
以前英伟达开发芯片项目，只要项目搞成功，费用多花一点也没人去深究。
只要能赚到钱，你好我好大家好。
可现在公司在CPU项目上几乎一败涂地，花出去的钱一分都收不回来。
CEO肯定要严查花销，把可能的损失降到最低。
“还没完。”黄仁勋声音冰凉如利刃。
“GPU的Pascal架构被抽走关键人力，整体进度拖慢一个季度。
三个GPU架构师在这期间被对手挖走。Tegra团队士气跌到谷底，人心涣散。”
“砰！”他突然猛地一拍桌子，力道之大差点把水杯都震倒，把众人吓了一个激灵。
“仅仅100天，我们就损失了1.12亿美元，还搭进去一个季度的GPU进度，丢了三员大将。”
黄仁勋脸上闪过一抹不甘心与自嘲：
“最愚蠢的是，我们花了如此高昂的代价，去验证一个三个月之前就该坚信不疑的答案！”
科莱特轻声安慰，试图缓和气氛：“杰森，事情已经发生，发怒没有任何作用，还是想想下一步该怎么办吧。”
她把面前的笔记本侧转，屏幕稍稍对准CEO，表情严肃：“这是腾达前几天上线的东西。”
屏幕上，正是元宇宙开发者平台AI.com页面。
科莱特如临大敌地说：“我请专业人员测试过。
这个AI.com的本质，就是一个软件开发加算力供给一体化平台。”
“它要对标的，是我们的CUDA平台，会在根基上挤压GPU生态。”
听着CFO笃定的语气，副总裁肖博恩插话：“这不可能，腾达没有自己的硬件！”
还有几位高管也觉得CFO小题大做，不赞成她的看法。
众所周知，软件必须依赖硬件运行，开发者需要真实的体验算力。
腾达的CPU虽然已经被设计出来，但还没有流片批量生产。
没有硬件底层支撑，怎么可能先有软件生态？
黄仁勋凌厉的目光扫过几人，冷声呵斥：“不要拿传统思维去衡量一家超级科技巨头！”
科莱特也是一脸疑惑：“虽然我也不知道腾达是怎么做到的。
但AI.com确确实实在提供算力，把先软件后硬件这条路走通了。”
黄仁勋心头警铃大作：“若真是这样，腾达这个逆序打法就太恐怖了。
他们把等待硬件的时间，变成积累软件生态的时间，必然是CUDA头号劲敌。”
传统硬件公司最痛苦的一点，就是芯片流片量产前的空窗期，这段时间都是白白浪费掉了。
亚历克斯插上一句：“AI.com我也研究过。
我认为腾达是通过云计算把一块还不存在的芯片，提前模拟出来。
然后让开发者在模拟环境里写代码。”
他眉头蹙起，疑惑道：“但我不明白的是，模拟一块没有造出来的芯片，需要那块芯片的完整架构规格。
腾达怎么敢在芯片还没定型的时候，就把软件铺出去？
难道他们把软件团队和硬件团队，从第一天就绑在一起的？”
他挠了挠头，继续推测：“我之前怀疑腾达是用云计算虚拟化技术......”
比尔��戴利开口否决：“虚拟化是把服务器分割成多台虚拟机。
让多个业务共享一台物理机，提高计算资源分配效率。
不可能改变硬件与软件的不协调性。”
这位斯坦福前计算机系主任思索道：“除非腾达打破了软件必须绑定硬件的束缚，在两者之间加了一层。”
亚历克斯眼睛一亮：“您的意思是，增加一层翻译层或者转换层，让软件不在乎硬件，彻底解耦。”
比尔��戴利点点头：“AI.com目前还是跑在CPU、GPU上，但中间隔着一层。
开发者写的代码，是写在翻译层上，摆脱对硬件的依赖。”
“这样也行？”众人听得目瞪口呆。
比尔��戴利回应：“无论是CPU还是GPU，本质都是计算能力。
只是架构不同，干不同的活各有所长。
因为计算本质是统一的、可互换的，理论上腾达设计的中间翻译层可以存在。”
他又举了个例子：“一台车可以装汽油发动机，也可以装电动机。
它们结构完全不同，能源不同，但最终本质，都是把能量变成动力。”
“不过算力通过翻译层必然伴随着损耗浪费，算力成本会提升，这点有些得不偿失。”
“损耗可以通过规模效应来对冲。”科莱特分析起来：
“大规模部署服务器、研发投入分摊等等，只要规模够大，就能把成本降低。”
“假设算力转换损失20%，腾达通过大量规模建设数据中心，把单位算力成本降低30%，这样总成本算下来依旧便宜。”
黄仁勋恍然大悟：“原来如此！难怪腾达这些年疯狂建设数据中心。
虽然前期投入成本高，可一旦规模效应显现，就能对冲算力翻译层损耗成本。”
想通关键一环，他急切询问：“英伟达也有虚拟化技术，我们能不能做到类似效果？”
比尔��戴利低声自语：“翻译层存在的前提，是需要一个源语言。
腾达让硬件、软件、翻译层三者能够对齐的锚定物是什么？”
“比尔！”
“抱歉杰森，我想问题走神了。”比尔��戴利一脸惋惜。
“我们做不出翻译层！
这起码需要一个能让计算指令集、内存模型、互联协议等等所有因子对标的锚定物，我们没有。
另外还需要云计算底座承载、分发，我们也没有。”
黄仁勋闻言，彻底抛弃心头一抹不切实际的幻想，彻底坚定信念。
此次，他眼神清明，已经从CPU项目失败中挣脱出来：
“过去100天，我们做了一件蠢事。但事情已经发生，再去懊悔就是第二件蠢事。”
他目光扫过众人脸庞，一字一顿：“从今天起，英伟达只有一个方向，GPU。”
“CPU预研小组即刻解散。所有技术人员明天早上九点，回GPU架构部门报到。”
“Pascal架构，全员加速。我要把被偷走的这一个季度，尽快追回来。”
黄仁勋开始履行CEO的职权，有条不紊地部署，要求众人争分夺秒。
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