走出天宇中央研究院地下的AI大模型核心基地，许晨站在冰冷的电梯间内，深吸了一口气。
在刚才的交谈中，陆天阳展示的“天星-1.5”大模型确实令人震撼。
但在那璀璨的神经网络节点与完美的响应速度背后，许晨却清醒地看到了一个悬在天宇头顶的致命隐患——算力。
随着“天星”大模型从参数量突破500亿的阶段向着更高阶的千亿级别迭代，其对训练算力的吞吐需求呈现出一种恐怖的指数级爆发态势。
然而，现实情况却十分残酷。
随着欧美的供应链合规限制与实体清单相继落地，全球GPU算力霸主英伟达（NVIDIA）已经正式停止了向天宇集团出售高端AI训练显卡（A100/V100系列）。
目前天宇科技园地下数据中心里那三万张运算显卡，全是许晨此前通过晨宇资本在美股熔断时期囤积、或者通过海外渠道化整为零抢购回来的“余粮”。
这些显卡应付目前的“天星-1.5”内测尚且够用，但要想维持大模型未来数年、数十年的持续进化，这些算力卡早晚会被榨干。
“把未来的AI霸权与算力生命线寄托在别人的施舍上，注定是海市蜃楼。”
许晨眼神深邃。
实际上，早在2020年初全球科技封锁苗头初显时，他就已经在暗中谋划天宇科技的另一张底牌：独立自研GPU（通用图形处理器/AI算力加速卡）！
这正是AI大模型与算力显卡之间的“因果纽带”：正因为天宇提前押注了大模型这颗“最强大脑”，才更早、更迫切地逼出了自研GPU这颗“算力心脏”！
电梯没有上升回地面，而是顺着专用轨道继续向着地下实验室的更深处沉降。
“叮——”
电梯门在另一片戒备森严的密闭区域前缓缓拉开。
这里是天宇中央研究院最核心的部门之一——天宇GPU与并行计算硬件研发中心。
走廊两旁，高精密的电路测试台、仿真服务器以及搭载庞大EDA软件的图形大屏鳞次栉比。
数百名身着防尘服的技术人员正夜以继日地进行着架构仿真与逻辑校验。
在过去这半年的时间里，许晨为了打造这支能与英伟达、AMD在算力赛道上一决高下的GPU铁军，可谓倾尽了集团的资源与财力：
利用晨宇资本在美股做空套现回来的庞大资金，许晨联手陈立峰与赵敏，借着欧美科技业裁员与疫情的特殊窗口，以线上顾问与海外实验室的隐蔽形式，一举签下了1150名全球顶尖人才！
而这其中，有超过一百名来自硅谷英伟达、AMD以及英特尔的GPU架构师与底层软件专家，被许晨彻底整合进了天宇半导体的研发体系中。
顺着幽蓝色的指示灯光，许晨径直走向了中央架构分析台。
控制台前，一位身材魁梧、两鬓有些斑白的中年学者正戴着耳机，面色严肃地对着三块屏幕调试着GPU的物理层RTL代码。
这个人，正是天宇GPU项目总设计师、天芯半导体并行计算首席架构师——顾振华！
顾振华在半导体行业内的名头十分响亮。
在加入天宇之前，他曾担任硅谷某芯片巨头的资深架构总监，拥有超过二十年图形处理器与通用计算芯片的研发经验，个人手握数十项GPU核心专利。
当许晨拿着千亿级资金池与全套自研路线图找到他时，顾振华被许晨打动了，毅然放弃了硅谷的高薪期权，带着数十名核心下属整体加入天宇，担起了国产GPGPU破局的重任。
“顾总工，架构设计进展如何了？”许晨温和的声音打破了实验室内的紧张气氛。
顾振华猛地转过头，见是许晨过来，连忙摘下耳机，脸上露出一抹发自内心的笑容：“许总！您来得正好！我们刚把凌云G100的首个完整RTL架构仿真给跑通了！”
顾振华一边说着，一边按下控制键，屏幕上立刻跳出了一颗极其复杂的硅片物理架构拓扑图。
这就是天宇耗时半年、耗资数十亿砸出来的第一代自研GPGPU算力卡——“凌云G100”！
顾振华没有对自己和团队的工作进行夸大，而是以严谨的技术视角，开始向许晨详细讲解这颗自研显卡的优缺点、技术妥协以及真实的进度落点：
“许总，按照您之前的战略部署，我们并没有去抄英伟达的架构，因为那不仅会掉入庞大的专利陷阱，而且他们的CUDA闭源生态壁垒太高。”
“我们完全是从零开始，设计了一套抛弃传统图形渲染包袱、专注于AI张量运算与大规模并行计算的自研GPGPU架构。”
顾振华指着屏幕上的核心参数分析道：
“首先，说它的缺点与技术瓶颈。”
“第一，制程工艺被严重卡死。受限于欧美实体清单，我们拿不到台积电5nm甚至7nm的先进代工产能。这颗凌云G100第一代只能基于我们中芯国际的N+1工艺（逻辑密度接近7nm）进行流片。”
“因为工艺限制，芯片的整体晶体管密度和极限能效比，无法直接对标英伟达目前旗舰显卡，芯片功耗偏大。”
“第二，是显存带宽（HBM）的软肋问题。GPGPU做AI训练，最怕的是有算力、没带宽。”
“目前全球高带宽显存（HBM）几乎被三星、海力士和美光三家垄断。天宇目前还没有自己的HBM封装产线，所以我们在凌云G100第一代上，做出了无奈的技术折中——采用了LPDDR5多通道堆叠与自研内存子系统来替代HBM，虽然靠架构优化撑住了带宽，但对比国际顶级AI卡，依然存在性能损耗。”
“第三，生态软件栈的大山。英伟达最恐怖的不是硬件，而是积累了十几年的CUDA软件生态，让全球数百万开发者都在用它。”
“我们虽然正在同步开发天宇自研的类CUDA编译器与算子库（内部代号天启软件栈），但要完全兼容主流AI框架，还需要漫长的时间去啃硬骨头。”
听着顾振华毫不隐瞒提及的自身客观缺点，许晨点了点头，眼神依旧沉稳：“技术规律不可违背，制程和显存的短板是我们目前必须面对的现实。那它的优势与核心突破在哪儿？”
……