张量计算单元。”
林峰的睫毛动了一下，但没有转身。
许琛的手指顺着图上勾勒的线条移动，停在另一处。“还有这里，发射队列，深度设计，十二级流水线。”他的指尖在纸上敲了敲，“你说得对，为了追求指令集的完整兼容性，为了加上那些投资人要求的‘通用’功能，流水线被拉得太长。分支预测失败的清空代价太大，功耗控制不住，频率上不去，有效算力释放不出来。这是致命伤。”
林峰终于侧过一点头，镜片后的眼睛瞥向许琛手指的方向。许琛说的，正是他们团队内部反复争论、最终却无力挽回的症结所在。
“但是，”许琛话锋一转，指尖离开了那个失败的模块，滑向草图旁边大片的空白区域，“错的，不是专用ASIC这个方向。”
他收回手，双手重新垂下，目光落在林峰微微僵硬的后背上。
“错的是，你们之前，没有一个像‘烛龙’引擎这样，能够完美、极致、且规模化地消耗专用算力的，绝对应用场景。”
“烛龙”引擎。
这三个字从许琛嘴里吐出来，像一颗投入死水潭的石子。林峰的肩膀几不可察地绷紧了。他当然知道烛龙。那是近一年来，在图形渲染和AI生成领域掀起惊涛骇浪的名字。一个名不见经传的国内团队开发的引擎，却在实时渲染、物理模拟、数字人驱动等多个维度上，展现出了碾压许多国际大厂的恐怖性能。业内早有传言，这套引擎的底层架构，与市面上的通用GPU指令集截然不同，更轻量，更专注，更……诡异。
“你说，你们之前烧了三个亿，试错，失败，方向被带偏。”许琛的声音平静地叙述着，“因为你们的芯片，设计出来是要卖给谁？卖给需要跑各种任务的AI服务器？卖给需要兼容各种游戏的显卡厂商？你们要面对的是一个需要‘通用’、需要‘兼容’、需要满足无数不确定需求的市场。所以你们被迫妥协，被迫在架构里塞进大量可能永远用不上的冗余单元，然后为此付出功耗、成本和效率的代价。”
他顿了顿，让话语的分量沉下去。
“但现在，情况不同了。”许琛的目光扫过这间空旷破败的办公室，扫过林峰疲惫的侧脸，最后
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