你讓駐場團隊把每天的良率資料報給我，我要盯著這條線。”
掛了電話之後，陸堯在辦公室裡坐了一會兒。他拿起手機，給倪光南發了一條訊息：“倪院士，征程五代流片成功了。
訓練效能H100的百分之八十一，功耗H100的百分之六十二，雲端大模型的算力底座有了。”
倪光南迴得很快：“我等這一天等了四年，雲端大模型什麼時候能跑起來？”
陸堯打字：“征程五代量產之後，明年二季度，千億引數的模型，訓練週期六個月。”
倪光南迴了一個字：“好。”
陸堯把手機放在桌上，站起來走到窗前。
十二月的西山在薄霧中只剩一道深灰色的剪影。
從2019年端側大模型立項到2024年征程五代流片成功，聯想的AI算力底座走了五年。
五年裡，地平線從端側推理晶片做到雲端訓練晶片，長興儲存從DRA到HB聯想從PC公司做到AI公司。
第二天上午，餘凱帶著征程五代的實測資料報告，在聯想總部的會議室裡給陸堯、倪光南、楊元慶做了一場完整的彙報。
會議室裡坐了十幾個人，除了倪光南和楊元慶，還有戰略部的負責人、法務總監和財務總監。
螢幕上顯示著晶片的架構圖、效能對比資料、功耗曲線、可靠性測試進度，每一頁都是實測資料。
“征程五代的實測效能達到H100的百分之八十一，功耗只有H100的百分之六十二。
同算力下的成本，征程五代是H100的四成。”餘凱翻到第三頁，螢幕上彈出一張對比表，“這是跟輝達H100、A 300、華為昇騰910B的橫向對比。
訓練效能上，H100最強，征程五代第二，300第三，昇騰910B第四。
功耗上，征程五代最低，昇騰910B第二，H100第三，300最高。
綜合能效比，征程五代排第一。”
會議室裡響起一陣低聲議論。楊元慶在旁邊問了一句：“產能跟得上嗎？”
“臺積電五萬片晶圓，中芯三萬片，合計月產四十萬顆，聯想自己的訓練叢集需要四萬顆，特斯拉的訂單需要八萬顆，比亞迪和大眾各五萬顆，剩下的產能留給其他客戶。
夠用。”餘凱翻開筆記本的最後一頁，“如果需求再往上走，中芯的七奈米良率提到百分之九十五之後，產能可以擴到月產五十萬顆。”
陸堯把報告合上，看著會議室裡的幾個人：“征程五代流片成功，是中國AI晶片的一個里程碑，但這不是終點。
雲端大模型還沒跑起來，征程五代的量產還沒開始，中芯的良率還沒提到百分之九十五。接下來半年，每一步都不能松。”
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：“明年二季度，雲端大模型的第一版要跑起來。
千億引數，訓練週期六個月。算力底座就是征程五代。
這件事，比征程五代流片本身更重要。晶片是骨頭，模型是肉。
骨頭硬了，肉才能長上去。”
會議結束之後，陸堯站在會議室的落地窗前。
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