“是的，行业标准工具链，离不开它们。”
“仿真验证用的平台呢？硬件加速器呢？”
江倾接着问。
“也主要是国外的解决方案。”
张建峰如实回答，眉头皱起。
“这也是我们效率瓶颈之一，很多时候工具链不顺手，或者某些高级功能被限制，很影响迭代速度。”
江倾点点头，这才切入正题。
“我的把握，来自几个方面。”
他语气平和，像在陈述客观事实。
“第一，工具链。无问从去年开始，就在自研一套针对AI芯片设计的EDA工具，不是全功能替代，而是聚焦在我们最需要的高层次综合、特定架构优化和快速仿真验证上。目前内部测试版本，在特定任务上的效率，比传统工具链提升三到五倍。”
张建峰的眼睛瞬间张大。
“第二，架构创新。”
江倾继续侃侃而谈。
“英伟达的GPU架构固然强大，但它是通用架构，要兼顾图形渲染和通用计算。而AI芯片，尤其是训练芯片，计算模式有很强的规律性。我们基于万象模型对海量AI负载的分析，提炼出了一套更专用的稀疏计算、动态精度混合架构。纸面性能对比可能不直观，但实际跑典型AI训练任务，同等晶体管规模下，理论性能能提升百分之四十到六十。”
“百分之四十到六十？”
张建峰失声惊呼，随即意识到失态，连忙压低声音。
“江总，这……这数据有实测支撑吗？”
“有小规模FPGA原型验证，数据可靠。”
江倾给了他肯定的答复。
“当然，从原型到流片，中间还有很多工程问题要解决，但方向是对的。”
马的呼吸明显粗重了一些，看着江倾的眼神逐渐变化。
“第三，工艺和生态。”
江倾看向马，笑着耸耸肩。
“制程工艺上，我们短期内可能追不上最先进的3nm、2nm，但在7nm、5nm节点上，国内的技术正在快速成熟。中芯国际的技术突破比很多人想象的要快。至于生态……”
他洒然一笑，神色笃定。
“无问有万象，有全球最大的开发者社区之一。如果含光的架构能和我们自研的软件栈深度绑定，优化到极致，那么不好用的问题，可以很大程度上解决。因为我们会让开发者用最简单的方式，发挥出芯片最大的能力。”
他说的每一点，都直击平头哥目前最大的痛点。
工具、架构、生态。
而且，他不是空谈，每一点都给出了具体的、可衡量的预期。
张建峰已经激动得手指都在发抖。
他是搞技术的人，太明白江倾这番话的价值了。
如果真能实现，那不仅仅是追赶上A800的问题，那甚至有可能在AI训练芯片领域，走出一条全新的、更高效的路径！
马再次沉默下来。
他在消化江倾的话，在权衡，在判断。
最终，他抬起头，眼中再无半点怀疑，只剩下决绝的光。
“江总。”
他缓缓开口，声音沉稳有力。
“你需要阿狸做什么？”
这句话，意味着他信了。
不仅信了，而且决定全力投入。
到了此刻，他哪里不明白江倾早就有在布局，就等着他主动抛出橄榄枝。
而且还故意婉拒了他数次，不过现在都不重要了，结果最重要。
江倾脸上的笑容深了些。
实际上，他等这一天已经很久了。
只是前几次他故意吊着眼前这位马老师，想等他着急，等他拿出最大的诚意。
“合作，不是谁帮谁。”
江倾笑着摇了摇头，对他纠正道。
“无问有算法、有架构思路、有软件栈和生态的积累。阿狸有芯片设计团队、有工程经验、有应用场景、有资金和供应链资源。我们完全可以互补。”
他语气认真起来。
“我的建议是，成立一个联合项目组。无问出核心架构师、算法工程师和软件团队，阿狸出现有的芯片设计团队和工程力量。资源共享，目标对齐。就是刚才说的，一年，训练芯片对标并超过A800。所有知识产权共同持有，后续商业化收益按约定比例分配。”
这个提议，既给了阿狸最需要的技术突破可能，又保障了无问的核心利益，同时绑定了双方。
马几乎没有犹豫。
“好！”
他声音不大，却掷地有声。
“就这么办！具体细节，让下面的人尽快对接，拿出方案。需要什么资源，阿狸全力支持！”
尘埃落定。
桌上紧绷的气氛骤然松弛。
几名阿狸高管脸上都露出了笑容，开始低声交谈，讨论着接下来的安排。
张建峰更是迫不及待地拿出手机，似乎想立刻记录下什么。
侍者适时地开始上后面的菜品，热汤、时蔬、点心，食物的香气再次弥漫开来。
马亲自给江倾斟满酒，又给自己倒上，向他举杯。
“江总，这杯我敬你。”
他神情郑重，不再是平时那副总是高深莫测的样子。
“不只是为合作，更是为你这份魄力和眼光。芯片这一仗，不好打，但有你在前面领路，我心里有底！”
江倾举杯与他相碰，笑容恣意。
“马老师言重了，是互相成就。”
两人相视而笑，一饮而尽。
王憷然在一旁，默默地看着这一切。
看着江倾三言两语，就敲定了一项可能改变行业格局的重大合作。
看着这些平时高高在上的大人物，此刻眼中对他的推崇、信任。
她拿起公筷，轻轻夹了一块蜜汁火方，放到江倾面前的碟子里。
动作自然，带着温柔的关切。
江倾侧头看她，对她笑了笑。
这一眼，让王憷然心里所有翻腾的激烈情绪，瞬间化成了融融的暖意。
看，他再厉害，此刻也会对她笑。
会吃她夹的菜。
这就够了。
饭局的后半段，气氛热烈了许多。
大家开始讨论更具体的合作方向、时间节点、官宣文案，甚至开起了幼稚的玩笑。
马心情极好，难得讲起了他早年创业时的趣事，引得众人阵阵笑声。
江倾也放松下来，偶尔插话，言语幽默风趣，引得满桌欢笑。
王憷然依然话不多，但脸上的笑容真切了许多。
她小口吃着东西，时不时注意着江倾的酒杯、餐碟，在他需要时，自然地递上毛巾或添上茶水。
存在感不强，却让人感觉很舒服。
得体，懂事，又不显刻意。
马注意到了这点，趁着一次碰杯的间隙，笑着冲江倾挑眉。
“江总，王小姐真是贴心。”
这话说得随意，却是一种认可。
江倾看了眼王憷然，后者正微微低头，耳根有些泛红。
“她很好。”
他微笑着简单应了声，语气里的肯定却比任何华丽赞美都让王憷然心跳加速。
饭局接近尾声时，已经是九点出头。
庄园里的灯光次第亮起，勾勒出亭台楼阁的轮廓，远处隐约传来流水潺潺的声音。
侍者送上了餐后甜点，还有一壶解腻的普洱。
马喝了一口茶，看向江倾，忽然问了一嘴。
“江总，你那个具身智能的项目，最近怎么样了？听说月底要在临安测试？”
江倾点点头，把茶盏拿到嘴边吹了下。
“对，第一次整机联调。马老师有兴趣的话，到时候可以来看看。”
“一定！”
马爽快答应，似乎就在等着这个邀请。
“这可是大事。对了，你前面说机器人真要实用化，得跟具体场景结合。京的物流仓库是一个，我们阿狸这边的菜鸟驿站、零售门店，你看是不是也能搞几个试点？”
“当然可以。”
江倾欣然应允。
“场景越多，数据越丰富，迭代越快。马老师愿意提供场景，求之不得。”
“那就说定了！”
马很高兴，笑得红光满面。
“到时候我让具体负责人跟你团队对接。咱们啊，在AI这块，软硬结合，线上线下联动，说不定真能搞出点别人想不到的东西。”
两人又就着这个话题聊了一会儿，约定了后续沟通的框架。