第 378 章 我全都要
灵犀发布后的第三天，陆尧在联想总部召集了一场闭门战略会。
参会的人比以往任何一次都多——倪光南、杨元庆、余凯、朱一鸣、李晓军、AI研究院负责人、战略部负责人，加上法务总监和财务总监。
会议室里坐了十几个人，门关上之前，陆尧对赵恒说了一句：“外面的人不要放进来，会议内容不记录，不发纪要。”
议题只有一个，但这件事比发布灵犀更大。
“灵犀的发布，市场反响很好。”陆尧在长桌一端坐下，声音不高，“外媒的评价正面，国内同行的反应积极，音浪上的讨论量突破了二十亿。
但我在看这些反馈的时候，注意到一个信号，很多人问了一个问题——灵犀的端侧模型只有五十亿参数，体验是ChatGPT的八成。
那剩下两成怎么办？云端大模型，联想到底做不做？”
会议室里安静了几秒。
财务总监先开口了，语速不快但语气很紧：“陆总，云端大模型的投入跟端侧完全不是一个量级。
OpenAI从GPT-1到ChatGPT烧了将近一百亿美元，微软投了一百亿才拿到46%的股权。
国内的大模型公司，阿里投了通义，百度投了文心，字节投了火山，每一家的投入都在几十亿到上百亿人民币。
联想如果要自研云端大模型，第一年的投入至少要一百亿人民币起步，而且短期内看不到回报。”
“一百亿是起步价。”战略部负责人接过话，“云端大模型的训练成本每年都在涨，算力、数据、人才，三样都是无底洞。
而且云端大模型赛道上已经挤满了人，OpenAI、谷歌、阿里、百度、字节，每一家都比联想跑得早。
联想现在进场，是拿自己的短板去拼别人的长板。”
倪光南坐在长桌的另一端，一直没说话。陆尧看向他：“倪院士，你的意见呢？”
倪光南翻开笔记本，上面是他这两天写的几页分析。
他没有直接讲技术，先讲了一个判断：“端侧AI的天花板是看得见的，五十亿参数的模型跑在征程四代上，体验做到ChatGPT的八成，已经是端侧芯片的极限了。
再往上，要么芯片功耗扛不住，要么用户体验断崖式下跌。
端侧AI做的是日常对话和本地推理，复杂任务和多轮推理必须靠云端。
灵犀如果没有云端能力，它就是一个功能，不是一个完整的AI助手。”
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：“联想做云端大模型，不是为了跟OpenAI正面竞争。
联想做云端大模型，是为了给端侧AI配一个云端的大脑。
端侧负责轻量推理和隐私保护，云端负责复杂计算和知识更新，两条腿走路，才能真正跑起来。”
余凯点了点头：“从芯片的角度看，地平线的征程系列是端侧芯片，云端训练和推理能力还是差了一些。
如果联想要做云端大模型，算力集群的芯片只能从英伟达买。
英伟达的H100和A100是云端训练的标准配置，没有替代方案。
而且英伟达的芯片产能紧张，订货周期已经排到了明年下半年。”
“那就先订。”陆尧开口了。
会议室里安静了一拍。财务总监抬起头，看着陆尧：“陆总，英伟达的H100显卡单价超过三万美元，如果按十万张的规模采购，采购金额超过三十亿美元。
这还不包括配套的服务器、网络和存储设备。
第一年的投入可能在五十亿美元以上。”
“不用那么多。”陆尧说，“先订十亿美元。三万张H100，加上配套的服务器和网络设备。
够不够？”
余凯快速算了一下：“三万张H100，按每张卡支持十个训练任务并行计算，够跑一个千亿参数级别的云端大模型。
但训练周期会比较长，可能需要半年到八个月。
如果要把训练周期压到三个月以内，至少要五万张卡。”
“先订三万张。”陆尧说，“训练周期长一点没关系，先把算力底座搭起来，后面根据训练进度再追加。”
财务总监还想说什么，陆尧抬手压了一下：“我知道你要说什么，云端大模型的投入大、周期长、风险高。
但我要提醒在座各位一件事——端侧AI的天花板是看得见的。
灵犀的端侧模型跑在征程四代上，五十亿参数已经是极限了。
明年征程五代出来，端侧模型的参数量可以做到一百亿，体验可以做到ChatGPT的九成。
再往后呢？两百亿？三百亿？端侧芯片的功耗和散热是有物理极限的，端侧AI的体验天花板就是ChatGPT的九成了下来。
剩下那一成，必须靠云端。”
他站起来，走到白板前，画了一条线。线的左边写着“端侧AI”，右边写着“云端AI”。
中间画了一个箭头，从端侧指向云端。
“联想的路线，是端云协同。
他端侧负责轻量推理和隐私保护，云端负责复杂计算和知识更新。
两条腿走路，才能真正跑起来。
灵犀的端侧模型已经跑通了，开源的生态也放出去了，下一步，是把云端大模型做出来。”
他转过身，看着会议室里的所有人：“十亿美元采购英伟达显卡，这个决定我今天拍了。
财务部明天启动采购流程，余凯对接英伟达的销售团队，李晓军对接服务器和网络设备的供应商。
明年一季度，算力集群要通电。”
会议结束之后，倪光南留走到陆尧旁边，说了一句：“陆总，十亿美元的采购，财务总监那边压力很大。”
“我知道。”陆尧说，“但这件事不能等，英伟达的芯片产能紧张，订货周期已经排到了明年下半年。
如果现在不订，明年一季度都拿不到货。
云端大模型的算力底座，早一天搭起来，训练就能早一天开始。”
倪光南点了点头：“云端大模型的训练，我建议从千亿参数起步。
不要一上来就做万亿参数，先做一个千亿参数的模型，把训练流程跑通，把数据 pipeline 搭好。
千亿参数的模型，体验可以做到ChatGPT的九成以上，够用了。”
“可以。”陆尧说，“千亿参数起步，训练周期六个月，明年年中，云端大模型的第一版要出来。”
倪光南记下，转身走了出去。
陆尧重新坐回办公桌前，翻开李晓军提交的英伟达芯片采购方案。
方案的第一页写着——三万张H100显卡，单价三万美元，总额九亿美元。
加上配套的服务器、网络和存储设备，总额十亿美元。
方案的第二页写着——英伟达的产能紧张，订货周期六个月，明年一季度交付第一批，二季度交付完毕。
他拿起笔，在方案上签了字。
窗外十二月的燕京天色灰沉，中关村的楼群在午后的薄雾中连成一片模糊的轮廓。
从端侧AI到云端AI，从十亿美元采购到千亿参数模型，这一步是必须要做的。
端侧AI是联想的现在，云端AI是联想的未来。
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