铜锅里的厚重牛油彻底融化，翻滚起密集的气泡，红亮的汤底表面浮满了密密麻麻的花椒和辣椒段，浓郁的麻辣辛香混合着动物油脂的醇厚香气，霸道地刺激着人的嗅觉。
几杯冰镇的国宾啤酒下肚，驱散了些许暑气，也打开了张鹏的话匣子。他开始大倒苦水：
“创业公司？呵，听起来高大上，说白了就是拿命换钱——问题是还他娘的不一定能换到钱！” 他掏出自己那台屏幕有裂痕的手机，点开一个图标设计粗糙的APP，“看，我们团队熬了大半年搞出来的智能客服系统！核心算法我亲自调的！结果呢？客户试用两天，甩回来一句‘感觉不够人性化，冷冰冰的’！我他妈…”
他灌了一大口啤酒，压了压火气，“什么叫人性化？能准确理解问题、快速给出解决方案、降低人力成本不就完了？非要它跟你谈人生理想、嘘寒问暖吗？有那功夫我干嘛不直接雇个活人？！”
酒过三巡，桌上的毛肚、黄喉消耗大半，话题很自然地转到了张鹏的老本行——人工智能上。这位资深码农的吐槽如同开了闸的洪水，一发不可收拾：
“国内吹上天的AI三巨头？XX、XX、XX？” 张鹏撇着嘴，一脸不屑，“包装！都是资本包装出来的泡沫！算法核心哪家不是站在谷歌TensorFlow、脸书PyTorch这些巨人的肩膀上？顶多就是在人家搭好的地基上搞点内部装修，换换墙纸，刷刷油漆，就敢吹成自主研发、世界领先？脸呢？”
他掰着沾满红油的手指，开始细数家珍：
“要说算法层面真正有点硬核原创东西的，凤毛麟角！第一，北大的李明哲教授团队搞的那个‘太极’机器学习框架，算是独树一帜。他们借鉴了一些微分几何的思想来处理高维数据流形上的优化问题，理论很漂亮，开源社区反响不错，尤其是在生物信息学和复杂系统模拟方面潜力很大。但商业化落地…还早得很。”
“第二，”他伸出第二根手指，“浙大的徐冰团队，搞的‘天元’动态神经架构搜索（NAS）平台，也算半个。能根据特定任务和硬件约束自动搜索最优网络结构，在端侧部署优化上有点东西。但核心还是基于强化学习和进化算法的改良，原创性比‘太极’稍逊，而且对算力要求不低。”
“再往下数？没了！真没了！其他都是修修补补，或者就是拿着开源模型拼命喂数据，搞军备竞赛。”
“那芯片呢？”万一乐适时地给张鹏的杯子添满冰啤酒，又夹了一筷子煮得恰到好处的耗儿鱼。
“哈！芯片？！”张鹏像是听到了天大的笑话，声音陡然拔高，引得邻桌侧目。他赶紧压低声音，脸上带着苦涩和嘲讽：“这就更他妈惨烈了！寒武纪的NPU（神经网络处理器），算国内第一梯队了吧？架构设计确实有想法，专为AI计算优化。但工艺呢？台积电代工，还卡在14nm！性能功耗比跟人家7nm、5nm的怎么比？华为海思的昇腾芯片，牛逼！真牛逼！自研达芬奇架构，算力密度当时让老外都惊了。但是！”他重重地拍了下桌子，“被制裁了！EDA工具禁了，台积电不给代工了！再好的设计也是空中楼阁！现在就是无源之水，靠库存撑着，新一代？难产！”
他凑近万一乐，声音压得更低，带着点神秘：“听说…只是听说啊，上海那边有个保密级别的国家项目，在死磕5nm制程工艺，砸了天文数字的钱。但流片（试生产）三次，三次都失败了！良品率惨不忍睹，烧钱烧得肝儿颤！”
说到最敏感、也是最核心的瓶颈——光刻机，张鹏几乎是贴着万一乐的耳朵在说，呼出的热气带着啤酒和火锅的味道：“ASML？那是神！EUV（极紫外）光刻机就是他们的‘神杖’，完全垄断！咱们的上海微电子（SMEE），憋了N年，去年搞出来那个SSA800，能搞定28nm制程，这已经是零的突破，是重大胜利了！值得放鞭炮！但跟人家能造5nm、3nm的EUV比？差着马里亚纳海沟那么深的代际呢！而且光源、镜头、精密控制系统…全是卡脖子的玩意儿。”
他顿了顿，眼神里透着一丝不甘和微弱的光：“清华有个团队，在搞电子束直写（E-beam Lithography）技术另辟蹊径。这玩意儿理论上精度可以非常高，能绕过传统光刻的很多限制。但…速度慢得像蜗牛！成本高到天际！工业化量产？猴年马月的事情！现在也就是实验室里做做前沿研究。”
万一乐认真地听着，手指无意识地在沾满水汽的玻璃杯壁上划过。他捕捉到了关键信息：“如果…我是说如果，暂时不追求最顶尖的制程工艺，聚焦于算法架构的极致优化和芯片设计层面的创新，用‘软件’和‘设计’的优势来弥补‘硬件’（制程）的暂时落后？就像…用最顶尖的建筑设计和结构力学，来最大化利用相对普通的建材？”
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