道现在肯定不会再有同事像三年前一样问为什么非要自己做芯片?



问为什么非要自己搞框架?买英伟达的gpu,用tensorflow,不是更省事吗?”



冯庭波的声音里带着一丝少见的情绪:



“所以,昇腾不是为了替代英伟达,是为了不在算力芯片上被卡。



dspore不是为了替代tensorflow,是为了有选择的权利。”



冯庭波深吸一口气,“这条路很难,很烧钱,甚至短期内看不到商业回报。但这是华兴的使命,是海思的使命,也是我们这一代技术人的使命。”



她停顿了几秒,让这番话沉淀。



然后,语气转为务实:



“回到商业层面。



昇腾集群已经内部部署了三个试点,支撑盘古大模型的训练。



实测数据显示,在同等算力下,昇腾+dspore的组合,训练效率比英伟达+tensorflow高5,能耗低10。



在推理场景,优势更明显,效率高8以上。”



“客户反馈呢?”姚尘风问。终端bg虽然主要做消费者业务,但他对ai在手机端的应用很关注。



“已经有三家互联网公司、两家科研机构、五家大型国企在测试。”冯庭波说:



“反馈总体正面,尤其是在数据安全要求高的场景。



比如政务、金融、军工等,我们的全栈国产方案有不可替代的优势。”



“成本呢?”郑青山又问。



“单卡成本目前还比英伟达高,但集群整体t(总拥有成本)已经持平。”冯庭波很坦诚。



“随着规模扩大、良率提升,成本会持续下降。



更重要的是,一旦国际形势有变,我们的供应链是安全的,不会断供。”



郑青山点点头,没再追问。



冯庭波的汇报持续了半小时,最后以一张生态合作图结束。



“总结:昇腾ai芯片和集群,已经具备了大规模商用的能力。



下一步,我们的重点是:第一,扩大产能,满足内部和外部需求;



第二,完善工具链,降低开发门槛;



第三,与云bu、六大军团深度协同,打造标杆案例。”



她回到座位。



陈默则在一旁止不住点头,冯总是真的6啊,昇腾在她手里提前了两年多达到前世的进度。



左梦安看向一脸欣赏的陈默:“陈默,你补充几句?”



陈默倒是没想到这么快就轮到自己表演了,于是点点头,站起身。



他没有走到台前,就站在自己的座位旁。



会议室里所有人的目光都集中在他身上。



“各位,刚才辛总和冯总已经把技术和数据讲得很透了。”陈默开口,声音不大,“我想从战略层面,补充三点思考。”



他竖起一根手指:



“第

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