第202章 合作的標杆和策略

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但我們同時提供自研的計算語言,專為2048位定點、存算一體、海量存儲優化。他們用舊語言能跑,用新語言能再快3~10倍。選擇權交給他們,速度交給我們。更關鍵的是,這套自研語言,我們也會根據CERN的使用反饋不斷迭代,未來直接適配騰格裡對撞機的數據處理場景,實現技術無縫銜接。”

林野徹底清晰了:“計算、存儲、算法、軟件,全部打包進聯合中心,既幫CERN解決當下的難題,也為騰格裡對撞機的未來打樣、積累經驗。”

吳軍最後看著他,輕輕點頭,說出了最關鍵、最落地、最有格局的一句話:“所以最終方案很簡單:我們不隻送他們一套能算的機器,更要送他們一整套能裝下全人類物理數據、跑得動未來一百年科研任務的超導存算底座。

共建、共用、共研,讓CERN成為我們技術走向全球的第一個標杆,更成為我們承接騰格裡對撞機這類超級科研項目的技術跳板——今天我們能輕鬆處理LHC兩年的數據,明天,我們就能從容扛起騰格裡100公裡半徑、800T磁場帶來的所有算力挑戰。”

林野深深吸了口氣:“明白了,就這麼定。”

CERN的合作思路理清楚了,更理清了未來對接騰格裡對撞機的布局,他很快轉向更實際的問題,語氣帶著幾分直白的困惑。

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“吳老師,CERN這邊我們定了共建聯合中心,也明確了為騰格裡打樣的目標。那接下來,像AI大模型中心、影視後期製作、氣象仿真、生物醫藥這些,全都需要超大算力。我們是直接免費拉去給他們測試,還是要收費?現實裡都是怎麼做的?”

吳軍靠在桌沿,語氣沉穩,給林野講了一下行業最基本的規則:“現實裡,所有超算、智算、算力雲,全都是一套標準打法:小測免費、大測限價、商用收費。沒有全免費,也沒有一上來就漫天要價。”

林野點點頭,等著他往下說。

“第一,小型測試完全免費。比如AI公司跑一個小模型收斂、影視公司渲染一段4K\/8K片段、藥企做一個小分子對接。給資源、給環境、給適配,讓他們親眼看到:我們比傳統GPU集群快多少、省多少電、精度高多少。這一步,相當於打樣,必須免費。”

“第二,中型基準測試,收成本價,甚至半送。比如跑一套標準數據集、跑一段生產級流程。我們的存儲比計算便宜50—100倍,超導硬盤又已經上市一年,成本壓得極低。收一點錢,覆蓋運輸、部署、人工,不讓公司覺得我們是在做慈善,也不讓他們有壓力。”

“第三,正式商用,嚴格按算力計費。按時長、按核時、按作業量、按存儲容量,明碼標價。但我們有優勢:存算一體+超低功耗+超快速度,同樣任務,我們總價可以比傳統超算便宜一截,但利潤更高。”

林野想了想,還是更偏向技術純粹:“那我們能不能……直接送過去讓他們隨便測?反正存儲成本很低。”

吳軍溫和地搖了搖頭。“可以大方,但不能白給。一是企業會覺得免費的東西不可靠,反而不敢用;二是測試也要定邊界:僅限驗證、不能跑生產、不能長期占用;三是我們要輸出標準:先測性能、再簽框架、最後按量付費。這是成熟行業的做法,不是小氣,是專業。而且,我們還要靠企業客戶的測試反饋,進一步優化架構的穩定性和兼容性——這些優化,未來也能用到CERN的聯合中心,用到騰格裡對撞機的數據處理上,一舉多得。”

林野又問:“那軟件和語言呢?他們要重新寫代碼嗎?”

“完全兼容他們現在的語言和框架。”吳軍很肯定的說到,“Python、C++、Fortran、PyTorch、TensorFlow、影視渲染器、物理仿真引擎,全部無縫適配,不讓他們改一行代碼。

同時我們把自研語言開放給他們測試,用了就能再快幾倍,兼容兜底,新語言提效,企業零風險切換。而企業客戶的使用場景更複雜,他們的反饋,能幫我們完善自研語言,讓它不僅能適配科研場景,也能適配商業場景,未來騰格裡對撞機的數據分析,也能用到這些優化後的功能。”

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