芯片，更不是通用CPU。”
大卫·黄挑了挑眉，“解释一下你的区分？对很多客户来说，GPU就是GPU。”
“对于‘001’和我们将要面对的挑战而言，这种区分至关重要。”林风身体也微微前倾，“简单比喻，通用CPU像是功能齐全的瑞士军刀，什么都能做一些，但面对真正的重型任务时，效率不足。而AI训练芯片，更像是专为锻造巨型构件设计的工业级锻锤。它的使命单一而极致：以最高的吞吐量和能效，反复、持续地‘捶打’海量的原始数据，从中锤炼出更强大、更精妙的神经网络模型。”
他的语速平稳，用词却精准：“我们的‘001’生态不是一个静态的产品，它是一个需要持续进化、甚至可能自主迭代的生命体。这意味着，我们可能需要以每周、甚至更高的频率，用全球不断产生的新数据、新交互，去训练规模更大、结构更复杂的模型。这对芯片的矩阵运算能力、高精度浮点计算能力，提出了更高的需求。同时，”