餘凱推開陸堯辦公室門的時候，手裡拿著一份標記著“絕密”字樣的檔案。
他把檔案放在桌上，沒有馬上開啟，先說了句：“陸總，征程五代的完整架構和效能模擬資料，全部出來了。”
陸堯翻開檔案。
第一頁是晶片的規格表——5奈米工藝，256TOPS的AI算力，支援千億引數模型的訓練和推理。
第二頁是效能模擬的對比資料，左邊是輝達最新的H100，右邊是征程五代。
在AI訓練任務上，征程五代的效能達到了H100的百分之八十二，功耗只有H100的百分之六十五。
“八十二。”陸堯看著那個數字，“模擬資料還是實測資料？”
“模擬資料，晶片還沒流片，實測資料要等明年二季度流片之後才能出來。”餘凱翻開檔案的第三頁，“但模擬是基於臺積電5奈米工藝的完整引數做的。
如果臺積電的工藝穩定，實測資料的偏差不會超過三個百分點。
也就是說，征程五代的訓練效能，至少是H100的百分之七十九。”
陸堯靠在椅背上，逐頁看完了效能模擬的細節。
征程五代的架構跟征程四代完全不同，四代是端側推理晶片，五代是“端側推理加雲端訓練”的雙用途晶片。
架構設計上，征程五代用了地平線自研的第三代BPU架構，支援稀疏計算和混合精度訓練。
記憶體控制器重新設計過，支援HB，頻寬是征程四代的三倍。
“訓練效能做到H100的八成，成本呢？”陸堯問。
“單片成本大概在一千二百美元左右。”餘凱說，“H100的售價是三萬美元，征程五代的成本只有H100的百分之四，效能是H100的百分之八十。
這個價效比，輝達看了會睡不著。”
“產能呢？”
餘凱的表情變了一下，翻到檔案的最後一頁。
那頁是產能規劃表，上面寫著——臺積電5奈米產線，初期月產能三千片晶圓，對應晶片月產能大概在十五萬顆。
如果滿產，年產能是一百八十萬顆。
但臺積電的5奈米產線產能緊張，地平線拿到的份額只有臺積電總產能的百分之五。
“月產能十五萬顆。”陸堯重複了一遍這個數字，“太低了。”
“對。太低了。”餘凱說，“聯想的雲端大模型訓練叢集需要三萬張H100，如果換成征程五代，同等算力大概需要四萬顆。
四萬顆晶片，按現在月產十五萬顆算，三個月才能交完第一批。
而且聯想自己的需求只是一部分，地平線還有其他的客戶——比亞迪、上汽、廣汽，都在等征程五代的量產版本。”
陸堯把產能規劃表翻來覆去看了兩遍。月產十五萬顆，對地平線來說是一個不小的數字，但對聯想的雲端大模型戰略來說，遠遠不夠。
十億美元採購三萬張H100顯示卡的方案已經簽了，如果征程五代的力產能跟不上，聯想的雲端算底座就只能依賴輝達。
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