靈犀釋出後的第三天，陸堯在聯想總部召集了一場閉門戰略會。
參會的人比以往任何一次都多——倪光南、楊元慶、餘凱、朱一鳴、李曉軍、AI研究院負責人、戰略部負責人，加上法務總監和財務總監。
會議室裡坐了十幾個人，門關上之前，陸堯對趙恆說了一句：“外面的人不要放進來，會議內容不記錄，不發紀要。”
議題只有一個，但這件事比釋出靈犀更大。
“靈犀的釋出，市場反響很好。”陸堯在長桌一端坐下，聲音不高，“外媒的評價正面，國內同行的反應積極，音浪上的討論量突破了二十億。
但我在看這些反饋的時候，注意到一個訊號，很多人問了一個問題——靈犀的端側模型只有五十億引數，體驗是ChatGPT的八成。
那剩下兩成怎麼辦？雲端大模型，聯想到底做不做？”
會議室裡安靜了幾秒。
財務總監先開口了，語速不快但語氣很緊：“陸總，雲端大模型的投入跟端側完全不是一個量級。
OpenAI從GPT-1到ChatGPT燒了將近一百億美元，微軟投了一百億才拿到46%的股權。
國內的大模型公司，阿里投了通義，百度投了文心，位元組投了火山，每一家的投入都在幾十億到上百億人民幣。
聯想如果要自研雲端大模型，第一年的投入至少要一百億人民幣起步，而且短期內看不到回報。”
“一百億是起步價。”戰略部負責人接過話，“雲端大模型的訓練成本每年都在漲，算力、資料、人才，三樣都是無底洞。
而且雲端大模型賽道上已經擠滿了人，OpenAI、谷歌、阿里、百度、位元組，每一家都比聯想跑得早。
聯想現在進場，是拿自己的短板去拼別人的長板。”
倪光南坐在長桌的另一端，一直沒說話。陸堯看向他：“倪院士，你的意見呢？”
倪光南翻開筆記本，上面是他這兩天寫的幾頁分析。
他沒有直接講技術，先講了一個判斷：“端側AI的天花板是看得見的，五十億引數的模型跑在征程四代上，體驗做到ChatGPT的八成，已經是端側晶片的極限了。
再往上，要麼晶片功耗扛不住，要麼使用者體驗斷崖式下跌。
端側AI做的是日常對話和本地推理，複雜任務和多輪推理必須靠雲端。
靈犀如果沒有云端能力，它就是一個功能，不是一個完整的AI助手。”
他停了一下，然後說了一句讓會議室裡所有人都坐直了的話：“聯想做雲端大模型，不是為了跟OpenAI正面競爭。
聯想做雲端大模型，是為了給端側AI配一個雲端的大腦。
端側負責輕量推理和隱私保護，雲端負責複雜計算和知識更新，兩條腿走路，才能真正跑起來。”
餘凱點了點頭：“從晶片的角度看，地平線的征程系列是端側晶片，雲端訓練和推理能力還是差了一些。
如果聯想要做雲端大模型，算力叢集的晶片只能從輝達買。
輝達的H100和A100是雲端訓練的標準配置，沒有替代方案。
而且輝達的晶片產能緊張，訂貨週期已經排到了明年下半年。”
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