“今天我不講技術，講一個大家都關心的問題，華夏Ai到底行不行？我給大家看一組資料。”
他在影片裡翻開一張表格，上面列著中國AI產業鏈的關鍵節點——晶片設計、晶片製造、儲存晶片、大模型、演算法、應用場景。
每一個節點標註著國內的代表公司和技術水平。
“晶片設計，地平線的征程晶片已經裝進了大眾、豐田和特斯拉。
晶片製造，中芯國際的7奈米良率爬到了百分之八十八。
儲存晶片，長興儲存的DRA進了華為和聯想的全系產品。
大模型，百度的文心、阿里的通義、位元組的火山都在迭代。
演算法，魔門塔的L4自動駕駛在三個城市跑了兩百萬公里。
應用場景，音浪的全球日活突破十五億，聯想的裝置出貨量一年兩億臺。”
他合上表格，對著鏡頭說了一句：“華夏AI不是從零開始。
我們有自己的晶片、自己的儲存、自己的演算法、自己的終端、自己的場景。
差距在雲端大模型，但我們的路線不一樣。
OpenAI把AI放在雲端，我們把AI裝進每一臺裝置裡，兩條路，其實都能走通。”
這條影片的評論區裡，情緒明顯比之前那些焦慮的影片要穩。
有人寫“聽完心裡踏實了一點”，有人寫“端側AI確實是華夏的機會”，還有人寫“陸堯在金陵搞的那個晶片產業鏈，現在終於看懂了”。
陸堯看到這條影片的時候，正在去會議室的路上。
他停下來看完了整條影片，然後把手機放進口袋，走進會議室。
會議室裡坐著倪光南、餘凱、楊元慶和幾位戰略部的人。
議題只有一個——面對全球AI資本狂潮和國內的焦慮情緒，聯想應該做什麼。
“倪院士，你先說。”陸堯在長桌一端坐下。
倪光南翻開筆記本，上面是他這兩天寫的幾頁分析。
他沒有講技術，先講了一個判斷：“這輪AI浪潮，全球資本的注意力集中在雲端大模型上。OpenAI、Anthropic、Inflection AI，這些公司的估值都是幾百億美元。
但云端大模型有一個問題——它的使用者門檻高，需要聯網，資料要上傳，延遲不可控。
真正能讓AI普及到每一個人的，是端側AI。”
他停了一下，然後說了一句讓在場所有人都坐直了的話：“華夏的機會不在雲端，而是在端側。
我們有全球最大的裝置市場，有最完整的硬體供應鏈，有最多的應用場景。
把AI裝進手機、PC、平板、汽車裡，讓每一個使用者都能用上本地的AI能力，這件事美國做不了，歐洲做不了，只有中國能做。”
餘凱接過話：“征程四代的晶片已經跑通了五十億引數的端側大模型。
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