第935章 清醒過來了

阿美莉卡聖克拉拉,英偉達總部。

傍晚時分,會議室燈火通明,核心團隊齊聚。

室內氣氛比三個多月前騰達發布Z-Core Fusion時更為沉重壓抑。

前段時間臨危受命的CPU預研小組負責人亞曆克斯站在電子屏幕前。

臉上掛著苦澀的笑容:“傑森,AI訓練與推理測試數據跑完了。

前後整整100天,小組把宋詞推崇的CPU路線,從頭到尾驗算了一遍。”

“結果如何?”黃仁勳坐在長桌儘頭,心裡驀然生出一抹不祥的預感。

雖然是五月末,幾乎整個北半球氣溫都在升高。

他還是穿著那件標誌性的皮衣,仿佛這身著裝能給他帶來增益buff。

亞曆克斯深吸一口氣,話音無比沉重:“結論是:在AI訓練與推理上,CPU冇有未來。”

話音未落,屏幕畫麵隨之一變。

GPU和CPU兩條性能曲線在“並發數”坐標軸上交叉、分離,然後演變成一道天塹。

這張圖表,看得一眾英偉達高管心頭一片冰涼。

“單流推理延遲,CPU比我們的GPU快15%到20%。”

亞曆克斯伸手指著曲線唯一交點處:

“這是CPU唯一能贏的地方。8路並發,勉強打平。

32路時我們反超3倍。到1000路並發時………………”

他話音頓了頓,垂頭喪氣地歎息:“GPU的數據吞吐量是CPU的5到8倍,差距徹底拉開。

至於AI訓練,一塊128核CPU跑ResNet要數周時間。

而用8塊GPU,隻要幾個小時就能達到同等訓練量。”

此刻,會議室仿佛陷入死寂一般,極度沉悶壓抑。

接著,響起幾位高管氣急敗壞的咒罵聲。

“該死,我們都被宋詞騙了!”

“狡猾卑鄙的東方人,他應該下地獄!”

“宋詞冇有說謊。”比爾·戴利緩緩搖頭,話音裡透著白忙一場後的深深疲憊。

“AI推理場景下,CPU綜合性價比優於GPU。這句話在單流延遲這個維度上是真的。”

這位英偉達首席技術官憤憤不平地冷哼一聲:

“可他隻說單流,隻字不提8路、32路並發,更絕口不提AI訓練。

他在騰達財報會上釋放出的消息,完完全全就是一次戰略誤導。”

在座幾人都是芯片領域內行,都清楚知曉真實世界裡的AI,哪來的單流?

推薦係統、搜索引擎、客服機器人,全是成百上千路並發需求。

英偉達、英特爾、AMD,甚至華爾街那幫人,全都被首富先生耍得團團轉。

比爾·戴利目光死死鎖定著屏幕下方,那條幾乎垂直墜落的曲線。

心裡既憤怒又後悔:“AI訓練,更是CPU的地獄,速度慢得令人發指。

黃仁勳拿起桌上一份文件,這是項目小組在會議開始前遞交上來的費用支出明細。

“CPU預研小組,運營成本5500萬美元。”

“Tegra團隊抽調重定位,1200萬美元。”

“Denver核心的AI指令擴展,2100萬美元。”

“測試集群采購,1800萬美元。”

“加上谘詢、法務、商務開銷,600萬美元。”

隨著他每念出一項,會議室的氣壓就低一分,眾人的頭也垂得更低。

黃仁勳拿文件的手有些顫抖,森寒的目光掃過在場每一個人。

“100天,花了1.12億美元?”

幾位實際經手項目的高管心裡咯噔一下,暗忖情況不妙。

CEO怕是要嚴查每一筆費用的合理性,得抓緊時間把收尾清理乾淨。

CFO科萊特微微搖頭,心裡通透。

以前英偉達開發芯片項目,隻要項目搞成功,費用多花一點也冇人去深究。

隻要能賺到錢,你好我好大家好。

可現在公司在CPU項目上幾乎一敗塗地,花出去的錢一分都收不回來。

CEO肯定要嚴查花銷,把可能的損失降到最低。

“還冇完。”黃仁勳聲音冰涼如利刃。

“GPU的Pascal架構被抽走關鍵人力,整體進度拖慢一個季度。

三個GPU架構師在這期間被對手挖走。Tegra團隊士氣跌到穀底,人心渙散。”

“砰!”他突然猛地一拍桌子,力道之大差點把水杯都震倒,把眾人嚇了一個激靈。

“僅僅100天,我們就損失了1.12億美元,還搭進去一個季度的GPU進度,丟了三員大將。”

黃仁勳臉上閃過一抹不甘心與自嘲:

“最愚蠢的是,我們花了如此高昂的代價,去驗證一個三個月之前就該堅信不疑的答案!”

科萊特輕聲安慰,試圖緩和氣氛:“傑森,事情已經發生,發怒冇有任何作用,還是想想下一步該怎麼辦吧。”

她把麵前的筆記本側轉,屏幕稍稍對準CEO,表情嚴肅:“這是騰達前幾天上線的東西。”

屏幕上,正是元宇宙開發者平台AI.com頁麵。

科萊特如臨大敵地說:“我請專業人員測試過。

這個AI.com的本質,就是一個軟件開發加算力供給一體化平台。”

“它要對標的,是我們的CUDA平台,會在根基上擠壓GPU生態。”

聽著CFO篤定的語氣,副總裁肖博恩插話:“這不可能,騰達冇有自己的硬件!”

還有幾位高管也覺得CFO小題大做,不讚成她的看法。

眾所周知,軟件必須依賴硬件運行,開發者需要真實的體驗算力。

騰達的CPU雖然已經被設計出來,但還冇有流片批量生產。

冇有硬件底層支撐,怎麼可能先有軟件生態?

黃仁勳淩厲的目光掃過幾人,冷聲嗬斥:“不要拿傳統思維去衡量一家超級科技巨頭!”

科萊特也是一臉疑惑:“雖然我也不知道騰達是怎麼做到的。

但AI.com確確實實在提供算力,把先軟件後硬件這條路走通了。”

黃仁勳心頭警鈴大作:“若真是這樣,騰達這個逆序打法就太恐怖了。

他們把等待硬件的時間,變成積累軟件生態的時間,必然是CUDA頭號勁敵。”

傳統硬件公司最痛苦的一點,就是芯片流片量產前的空窗期,這段時間都是白白浪費掉了。

亞曆克斯插上一句:“AI.com我也研究過。

我認為騰達是通過雲計算把一塊還不存在的芯片,提前模擬出來。

然後讓開發者在模擬環境裡寫代碼。”

他眉頭蹙起,疑惑道:“但我不明白的是,模擬一塊冇有造出來的芯片,需要那塊芯片的完整架構規格。

騰達怎麼敢在芯片還冇定型的時候,就把軟件鋪出去?

難道他們把軟件團隊和硬件團隊,從第一天就綁在一起的?”

他撓了撓頭,繼續推測:“我之前懷疑騰達是用雲計算虛擬化技術………………”

比爾·戴利開口否決:“虛擬化是把服務器分割成多台虛擬機。

讓多個業務共享一台物理機,提高計算資源分配效率。

不可能改變硬件與軟件的不協調性。

這位斯坦福前計算機係主任思索道:“除非騰達打破了軟件必須綁定硬件的束縛,在兩者之間加了一層。”

亞曆克斯眼睛一亮:“您的意思是,增加一層翻譯層或者轉換層,讓軟件不在乎硬件,徹底解耦。

比爾·戴利點點頭:“AI.com目前還是跑在CPU、GPU上,但中間隔著一層。

開發者寫的代碼,是寫在翻譯層上,擺脫對硬件的依賴。”

“這樣也行?”眾人聽得目瞪口呆。

比爾·戴利回應:“無論是CPU還是GPU,本質都是計算能力。

隻是架構不同,乾不同的活各有所長。

因為計算本質是統一的,可互換的,理論上騰達設計的中間翻譯層可以存在。”

他又舉了個例子:“一台車可以裝汽油發動機,也可以裝電動機。

它們結構完全不同,能源不同,但最終本質,都是把能量變成動力。”

“不過算力通過翻譯層必然伴隨著損耗浪費,算力成本會提升,這點有些得不償失。”

“損耗可以通過規模效應來對衝。”科萊特分析起來:

“大規模部署服務器、研發投入分攤等等,隻要規模夠大,就能把成本降低。”

“假設算力轉換損失20%,騰達通過大量規模建設數據中心,把單位算力成本降低30%,這樣總成本算下來依舊便宜。”

黃仁勳恍然大悟:“原來如此!難怪騰達這些年瘋狂建設數據中心。

雖然前期投入成本高,可一旦規模效應顯現,就能對衝算力翻譯層損耗成本。”

想通關鍵一環,他急切詢問:“英偉達也有虛擬化技術,我們能不能做到類似效果?”

比爾·戴利低聲自語:“翻譯層存在的前提,是需要一個源語言。

騰達讓硬件、軟件、翻譯層三者能夠對齊的錨定物是什麼?”

“比爾!”

“抱歉傑森,我想問題走神了。”比爾·戴利一臉惋惜。

“我們做不出翻譯層!

這起碼需要一個能讓計算指令集、內存模型、互聯協議等等所有因子對標的錨定物,我們冇有。

另外還需要雲計算底座承載、分發,我們也冇有。”

黃仁勳聞言,徹底拋棄心頭一抹不切實際的幻想,徹底堅定信念。

此次,他眼神清明,已經從CPU項目失敗中掙脫出來:

“過去100天,我們做了一件蠢事。但事情已經發生,再去懊悔就是第二件蠢事。”

他目光掃過眾人臉龐,一字一頓:“從今天起,英偉達隻有一個方向,GPU。”

“CPU預研小組即刻解散。所有技術人員明天早上九點,回GPU架構部門報到。”

“Pascal架構,全員加速。我要把被偷走的這一個季度,儘快追回來。”

黃仁勳開始履行CEO的職權,有條不紊地部署,要求眾人爭分奪秒。

“宋詞給我們畫了個CPU大餅,讓我們內部爭吵、搖擺、內耗。而騰達轉頭就把軟件生態鋪到雲端。”

他看向科萊特,針對性吩咐:“CUDA生態推廣,下個季度起預算翻倍。

開發者大會,我們也要辦。免費的開發雲,我們也要做。”

“是。”

黃仁勳沉默了一會兒,語重心長道:“我們為什麼會計,被一家芯片領域的新兵牽著鼻子走?

是因為宋詞的赫赫威名與影響力嗎?”

他搖了搖頭:“我捫心自問,因為我們不甘心Tegra的失敗。

我們一直偷偷希望,CPU這條路,我們冇有走錯。”

比爾·戴利感慨道:“宋詞給我們上了一課,冇有戰略定力的公司,無法長久。”

亞曆克斯遲疑道:“傑森,數據和真實測試結果不會撒謊,CPU不適合AI。

宋詞放出煙霧彈誤導我們,恰恰說明GPU更適合AI,有冇有一種可能………………”

黃仁勳心頭一凜:“你是說,騰達在秘密研發GPU?”

“該死!”他轉念一想,越想越覺得這大概率就是真相。

騰達這種體量的科技巨頭,如果在研發GPU,那對英偉達的衝擊無可想象。

他最在意的不是花了1.12億美元冤枉錢,而是浪費了100天寶貴的時間。

這100天,英偉達方向被誤導倒退,騰達卻在急速前進,這是雙倍速的相對差距。

芯片研發,不是一場均速的馬拉鬆,而是一場踩著節點拚命衝刺的接力。

錯失一個節點,往往要連累下一代。

領先一個節點,就能用一代的領先,滾出兩代的優勢。

100天時間不算長,但一來一回,足以決定整整一代芯片的成敗。

比爾·戴利建議道:“派人查一查供應鏈。

芯片可以藏在實驗室裡、代碼可以藏在服務器裡,但供應鏈藏不住。”

黃仁勳點頭:“GPU計算要用到高帶寬內存。

海力士的高帶寬內存隻有我們和AMD兩家客戶。

如果有第三家客戶出現,那騰達一定在偷偷研發GPU。”

科萊特懊悔地歎了口氣:“三個月前我們還是太莽撞了,被宋詞拋出的AI前景迷了眼。

當時查一查騰達的供應鏈、招聘人才,總能找出蛛絲馬跡,不該盲目下注CPU。”

“細細查一查,就能大致判斷一下騰達AI路線。”黃仁勳冷聲道。

雖然通過供應鏈無法判斷出騰達的芯片架構是什麼、性能有多強,但足以判斷出做GPU還是CPU。

比爾·戴利附和:“我們雖然有GPU,但缺乏最前沿的AI成果。

通過調查騰達的布局,也能給我們一些技術思路上的反饋。”

·科萊特主動攬下這話:“我來處理。

黃仁勳站起身,神色決絕:“英偉達的CPU夢徹底死了!散會!”