但訓練週期會比較長，可能需要半年到八個月。
如果要把訓練週期壓到三個月以內，至少要五萬張卡。”
“先訂三萬張。”陸堯說，“訓練週期長一點沒關係，先把算力底座搭起來，後面根據訓練進度再追加。”
財務總監還想說什麼，陸堯抬手壓了一下：“我知道你要說什麼，雲端大模型的投入大、週期長、風險高。
但我要提醒在座各位一件事——端側AI的天花板是看得見的。
靈犀的端側模型跑在征程四代上，五十億引數已經是極限了。
明年征程五代出來，端側模型的引數量可以做到一百億，體驗可以做到ChatGPT的九成。
再往後呢？兩百億？三百億？端側晶片的功耗和散熱是有物理極限的，端側AI的體驗天花板就是ChatGPT的九成了下來。
剩下那一成，必須靠雲端。”
他站起來，走到白板前，畫了一條線。線的左邊寫著“端側AI”，右邊寫著“雲端AI”。
中間畫了一個箭頭，從端側指向雲端。
“聯想的路線，是端雲協同。
他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。
靈犀的端側模型已經跑通了，開源的生態也放出去了，下一步，是把雲端大模型做出來。”
他轉過身，看著會議室裡的所有人：“十億美元採購輝達顯示卡，這個決定我今天拍了。
財務部明天啟動採購流程，餘凱對接輝達的銷售團隊，李曉軍對接伺服器和網路裝置的供應商。
明年一季度，算力叢集要通電。”
會議結束之後，倪光南留走到陸堯旁邊，說了一句：“陸總，十億美元的採購，財務總監那邊壓力很大。”
“我知道。”陸堯說，“但這件事不能等，輝達的晶片產能緊張，訂貨週期已經排到了明年下半年。
如果現在不訂，明年一季度都拿不到貨。
雲端大模型的算力底座，早一天搭起來，訓練就能早一天開始。”
倪光南點了點頭：“雲端大模型的訓練，我建議從千億引數起步。
不要一上來就做萬億引數，先做一個千億引數的模型，把訓練流程跑通，把資料 pipeline 搭好。
千億引數的模型，體驗可以做到ChatGPT的九成以上，夠用了。”
“可以。”陸堯說，“千億引數起步，訓練週期六個月，明年年中，雲端大模型的第一版要出來。”
倪光南記下，轉身走了出去。
陸堯重新坐回辦公桌前，翻開李曉軍提交的輝達晶片採購方案。
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