第 397 章 征程五代流片
十二月下旬，燕京。
余凯的电话打进来的时候，陆尧正在看长兴存储三期的产能报告。
手机在桌上震了两下，他看了一眼屏幕上的名字，接起来。
余凯的声音从听筒里传来，语速比平时快了一倍，尾音带着一点压不住的颤。
“陆总，征程五代的流片成功了。”
陆尧把产能报告合上，靠在椅背上。“数据怎么样？”
“台积电五纳米工艺，实测数据跟仿真数据偏差不到两个百分点。”余凯那边传来翻动文件的声音，像是在边打电话边核对测试报告。
“训练性能达到H100的百分之八十一，功耗控制在H100的百分之六十二。
端侧推理的能效比更是碾压，同等算力下功耗只有英伟达方案的百分之四十。
NPU的稀疏计算单元实测效率比仿真高了一点五个百分点。
陆总，我们做出来了。中国自己的云端训练芯片，性能到H100的八成。”
陆尧握着手机，没有说话。
窗外十二月的燕京天色灰沉，中家村的银杏树落尽了叶子，光秃秃的枝丫在灰蓝色的天幕下画出一排细密的线条。
他想起2019年冬天在联想控股董事会上跟倪光南讨论云端大模型的那场争论，想起2020年半夜给余凯打电话问征程五代架构方案的那个晚上，想起台积电产能被砍、中芯国际良率爬坡的那段日子。
四年了。
从征程四代到征程五代，从端侧推理到云端训练，地平线走了四年。
“可靠性测试的排期定了吗？”陆尧问。
“流片回来之后做一轮完整的可靠性测试，三周。”余凯说，“温度循环、高温高湿、长时间满载运行、电磁兼容，四个大项全部跑一遍。
测试通过之后，台积电和中芯国际双线量产。
台积电那边月产能规划五万片晶圆，中芯国际的七纳米产线良率已经提到了百分之九十三，月产能规划三万片。
合计月产四十万颗左右，明年二季度可以满产。”
“特斯拉的订单什么时候要？”
“明年一季度末，他们改款车型三季度量产，芯片要在二季度末之前到货。
我们的量产时间表刚好卡在二季度初，来得及。”余凯停了一下，又补了一句，“另外，比亚迪和大众的采购团队上周来北京看了征程五代的测试数据，两家都表达了明确的意向。
比亚迪想锁定每月五万颗的产能，大众在评估欧洲工厂的适配方案。
如果这两家签下来，征程五代的产能会被吃掉一大半。”
陆尧在笔记本上记了一笔。
征程五代流片成功，意味着联想的云端大模型训练集群可以逐步从英伟达切换到地平线。
三万张H100的采购合同还在执行，但后续的扩容可以从地平线走。
十亿美元省下来，换成征程五代，同样的算力成本只有英伟达的四成。
“余凯，流片成功的消息先不对外发。”陆尧说，“等可靠性测试跑完，量产启动之后，再开一场发布会。到时候把特斯拉、比亚迪、大众、丰田的客户代表请到现场。
让用户看到，征程五代不是PPT芯片，是量产芯片。”
“明白。”余凯说，“另外，中芯国际的驻场团队提了一个请求，他们说征程五代的良率如果能在中芯的七纳米产线上做到百分之九十五，中芯的七纳米工艺就彻底跑通了。
到时候不光是地平线的芯片，其他国产芯片公司也可以在中芯的七纳米产线上做代工。
这个意义比地平线一家公司大得多。”
“驻场团队全力配合中芯的工艺优化。”陆尧说，“良率每提一个点，产能多五万颗。这件事对地平线、对中芯、对整个国产芯片产业链都有好处。
你让驻场团队把每天的良率数据报给我，我要盯着这条线。”
挂了电话之后，陆尧在办公室里坐了一会儿。他拿起手机，给倪光南发了一条消息：“倪院士，征程五代流片成功了。
训练性能H100的百分之八十一，功耗H100的百分之六十二，云端大模型的算力底座有了。”
倪光南回得很快：“我等这一天等了四年，云端大模型什么时候能跑起来？”
陆尧打字：“征程五代量产之后，明年二季度，千亿参数的模型，训练周期六个月。”
倪光南回了一个字：“好。”
陆尧把手机放在桌上，站起来走到窗前。
十二月的西山在薄雾中只剩一道深灰色的剪影。
从2019年端侧大模型立项到2024年征程五代流片成功，联想的AI算力底座走了五年。
五年里，地平线从端侧推理芯片做到云端训练芯片，长兴存储从DRAM做到HBM，联想从PC公司做到AI公司。
第二天上午，余凯带着征程五代的实测数据报告，在联想总部的会议室里给陆尧、倪光南、杨元庆做了一场完整的汇报。
会议室里坐了十几个人，除了倪光南和杨元庆，还有战略部的负责人、法务总监和财务总监。
屏幕上显示着芯片的架构图、性能对比数据、功耗曲线、可靠性测试进度，每一页都是实测数据。
“征程五代的实测性能达到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。”余凯翻到第三页，屏幕上弹出一张对比表，“这是跟英伟达H100、AMD MI300、华为昇腾910B的横向对比。
训练性能上，H100最强，征程五代第二，MI300第三，昇腾910B第四。
功耗上，征程五代最低，昇腾910B第二，H100第三，MI300最高。
综合能效比，征程五代排第一。”
会议室里响起一阵低声议论。杨元庆在旁边问了一句：“产能跟得上吗？”
“台积电五万片晶圆，中芯三万片，合计月产四十万颗，联想自己的训练集群需要四万颗，特斯拉的订单需要八万颗，比亚迪和大众各五万颗，剩下的产能留给其他客户。
够用。”余凯翻开笔记本的最后一页，“如果需求再往上走，中芯的七纳米良率提到百分之九十五之后，产能可以扩到月产五十万颗。”
陆尧把报告合上，看着会议室里的几个人：“征程五代流片成功，是中国AI芯片的一个里程碑，但这不是终点。
云端大模型还没跑起来，征程五代的量产还没开始，中芯的良率还没提到百分之九十五。接下来半年，每一步都不能松。”
他停了一下，然后说了一句让会议室里所有人都坐直了的话：“明年二季度，云端大模型的第一版要跑起来。
千亿参数，训练周期六个月。算力底座就是征程五代。
这件事，比征程五代流片本身更重要。芯片是骨头，模型是肉。
骨头硬了，肉才能长上去。”
会议结束之后，陆尧站在会议室的落地窗前。
从流片成功到量产启动，从云端大模型到算力底座，联想的AI战略正在从端侧走向云端。
手机震了一下，是朱一鸣从南京发来的消息：“征程五代流片成功，HBM的配套测试也要跟上。
长兴存储的HBM3已经准备好了，征程五代的内存控制器设计跟HBM3完全适配。
等芯片量产之后，HBM3同步供货。”
陆尧回了一行字：“同步供货，芯片和存储绑在一起，算力底座才完整。”
他把手机放进口袋，重新看向窗外。从端侧到云端，从芯片到存储，从算力底座到云端大模型，联想的AI产业链正在一块一块地拼起来。
芯片是骨头，存储是血管，模型是肉。骨头硬了，血管通了，肉才能长上去。
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