第 379 章 征程五代

余凯推开陆尧办公室门的时候，手里拿着一份标记着"绝密"字样的文件。

他把文件放在桌上，没有马上打开，先说了句："陆总，征程五代的完整架构和性能仿真数据，全部出来了。"

陆尧翻开文件。

第一页是芯片的规格表——5纳米工艺，256TOPS的AI算力，支持千亿参数模型的训练和推理。

第二页是性能仿真的对比数据，左边是英伟达最新的H100，右边是征程五代。

在AI训练任务上，征程五代的性能达到了H100的百分之八十二，功耗只有H100的百分之六十五。

"八十二。"陆尧看着那个数字，"仿真数据还是实测数据？"

"仿真数据，芯片还没流片，实测数据要等明年二季度流片之后才能出来。"余凯翻开文件的第三页，"但仿真是基于台积电5纳米工艺的完整参数做的。

如果台积电的工艺稳定，实测数据的偏差不会超过三个百分点。

也就是说，征程五代的训练性能，至少是H100的百分之七十九。"

陆尧靠在椅背上，逐页看完了性能仿真的细节。

征程五代的架构跟征程四代完全不同，四代是端侧推理芯片，五代是"端侧推理加云端训练"的双用途芯片。

架构设计上，征程五代用了地平线自研的第三代BPU架构，支持稀疏计算和混合精度训练。

内存控制器重新设计过，支持HBM3，带宽是征程四代的三倍。

"训练性能做到H100的八成，成本呢？"陆尧问。

"单片成本大概在一千二百美元左右。"余凯说，"H100的售价是三万美元，征程五代的成本只有H100的百分之四，性能是H100的百分之八十。

这个性价比，英伟达看了会睡不着。"

"产能呢？"

余凯的表情变了一下，翻到文件的最后一页。

那页是产能规划表，上面写着——台积电5纳米产线，初期月产能三千片晶圆，对应芯片月产能大概在十五万颗。

如果满产，年产能是一百八十万颗。

但台积电的5纳米产线产能紧张，地平线拿到的份额只有台积电总产能的百分之五。

"月产能十五万颗。"陆尧重复了一遍这个数字，"太低了。"

"对。太低了。"余凯说，"联想的云端大模型训练集群需要三万张H100，如果换成征程五代，同等算力大概需要四万颗。

四万颗芯片，按现在月产十五万颗算，三个月才能交完第一批。

而且联想自己的需求只是一部分，地平线还有其他的客户——比亚迪、上汽、广汽，都在等征程五代的量产版本。"

陆尧把产能规划表翻来覆去看了两遍。月产十五万颗，对地平线来说是一个不小的数字，但对联想的云端大模型战略来说，远远不够。

十亿美元采购三万张H100显卡的方案已经签了，如果征程五代的力产能跟不上，联想的云端算底座就只能依赖英伟达。

英伟达的产能紧张，订货周期排到了明年下半年，供应链风险不可控。

"余凯，产能要扩。"陆尧说，"月产十五万颗不够，至少要做到月产五十万颗。"

余凯翻开笔记本，算了几秒："月产五十万颗，对应晶圆需求大概是每月一万片。

台积电的5纳米产线产能已经排满了，拿不到更多的份额。

唯一的办法是在国内找替代产能。

中芯国际的7纳米产线可以跑征程五代的设计，但性能会打折扣，大概只能做到H100的百分之六十五。

而且中芯的7纳米良率目前只有百分之八十八，产能也紧张。"

"如果中芯的7纳米良率提到百分之九十五，产能能扩到多少？"

"月产三十万颗，加上台积电的十五万颗，总产能四十五万颗。"余凯说，"接近目标。"

陆尧想了几秒，然后说了一句："中芯的7纳米产线，你让技术团队去驻场支持。

把地平线的芯片设计参数脱敏之后给中芯参考，帮助他们把良率提上去，这件事悄悄做，不要公开说。"

余凯记下，然后又问了一句："陆总，征程五代是端侧和云端双用途的芯片。

如果产能扩到月产四十五万颗，端侧和云端的分配比例怎么定？"

"三成给端侧，七成给云端。"陆尧说，"端侧AI的芯片需求靠征程四代和四代的升级版来满足。

征程五代主要供给云端训练集群。

联想自己的云端大模型训练集群优先供应，剩下的给比亚迪、上汽、广汽的智驾方案。"

余凯在笔记本上记下分配比例，合上笔记本。

他站起来准备走，走到门口的时候回头看了一眼陆尧："陆总，征程五代的性能仿真数据，要不要在明年的CES上发布？"

"不发。"陆尧说，"等流片之后，实测数据出来再发。

现在发仿真数据，别人会说是PPT芯片。

等明年二季度流片成功，实测数据达到H100的八成，再开一场发布会。

到时候，英伟达会睡不着觉的。"

余凯推门走了出去。

陆尧重新翻开征程五代的性能仿真报告，在最后一页签了字。

他把报告放进文件柜，然后拿起手机给李晓军发了一条消息："征程五代的产能规划，月产目标五十万颗。

台积电加中芯国际双线代工。

你帮我把这个方案整理成一份完整的产能扩张计划，下周提交到地平线董事会。"

李晓军回得很快："收到，另外，中芯国际的驻场支持团队，什么时候出发？"

陆尧打字："元旦之后，余凯会安排。"

他把手机放在桌上，靠在椅背上。从端侧AI到云端AI，从英伟达的三万张H100到地平线的征程五代，联想的算力底座正在从"依赖进口"转向"自主可控"。

征程五代的性能做到H100的八成，成本只有H100的百分之四。

如果产能扩到月产五十万颗，联想的云端大模型训练集群就可以逐步从英伟达切换到地平线。

这条路虽然很长，但方向已经清晰了。


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