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第256章 华芯二院

十月是手机圈集体爆发的月份,搭载华国首款5纳米制程芯片麒临9000h的华微m30一骑绝尘,今年的神机p30销量突破一亿台,全系产品全球总销量突破2亿台,有了中东市场,仅是手机一项,按目前的增长趋势华微问鼎宝座有望。

米家旗舰机最终还是选择了晓龙865芯片,而其他机型则是使用了华芯技术的澎湃芯片。

V家则推出了自研的V系列芯片,使用华芯7纳米工艺以及华微达芬奇架构,在性能上完全不输865。

销量上,三兴在华国已被挤下王座,跌到第4,能否维持住前5都要看它最后这两个月能否爆发。

而存储市场,常江存储持续发力,以其领先的128层堆叠技术快速抢占市场,固态存储方面,市占率冲到了75%,价格算是稳住了。

内存方面,由于三星、海力士、金斯顿等品牌的大规模倾销,价格已跌落谷底,泡菜国恢复正常贸易后才逐渐有了反弹的趋势,但这个过程中却倒了一批企业。

好在合肥常鑫坚守住了,还趁势收购了一波坚持不下去的企业,在与常江存储深度合作后,研发进度猛涨,市占率稍有提升。

半导体芯片市场,华芯晶圆厂的规模效应开始发力,尽管市场已全面开放,三兴与台鸡电的订单也大不如从前,三兴好歹有自己的渠道,但台鸡电已经开始走向亏损。

阿斯迈体系的芯片,越来越多的企业开始选择中芯,毕竟他们知道华芯跟台鸡电的矛盾,这位大哥可不敢得罪。

厮杀惨烈的新能源汽车市场,bYd已经把中心放到了海外市场,11月初搭载白泽芯片与半固态电池的bYd新能源汽车就要落地米国,欧洲方面则成为了一匹妥妥的黑马,截止10月,欧洲市场销量突破30万辆,而且市场反馈非常不错。

国际局势上,米方蓝绿两党分歧日益严重,连华国造出EUV这样的大事件都被用来当成了竞争筹码,在一众企业的四处游说下,执政的蓝党勉强稳住局势,继续保持现状。

不过台鸡电米国工厂也开始动工,老匹夫这是两头下注,哪边才是真的,只有他自己心里清楚。

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消失一月有余的路阳这时正在蓉城科学院实验室,季一楠挖来了原达摩学院量子实验室负责人施小云团队,为此阿里马哥还打了几通电话抱怨路阳不厚道。

几次通话后,不仅团队过来了,连实验室设备也送了过来,帮助华芯二院快速完成了实验室的搭建。

“超导量子只能在绝对零度会出现,所以保证环境的是基础的基础,我们在达摩实验室时,退干扰频率高发,所以这次为了稳定温度,得从做系统。”

施小云今年48岁,为阿里重金挖来的海归人物,但是到了他这个级别,金钱反而不是最重要的,在看到华芯一口气出现了3个院士后,季一楠没花多大功夫,对方就过来了。

在应若涵的要求下,路阳在华科二院一直带着副黑色的手套,“施教授的意思我明白,只是这套系统有没有参考?”

“欧洲Lmb实验室在这方面实力最强,他们甚至做到10平的房间温度稳定在绝对零度。”施小云不急不缓的说道。

“国内呢?”路阳可没办法去那么远的地方搞技术,在国内的话他还有把握。

施小云起身,放下手上的工具,“路总,可以考虑下西北有色金属研究所,那边是我国超导研究的核心力量。”

来之前路阳想象的就是搭好模拟环境,利用系统完善,但是量子芯片根本就没反应,启动不起来就算是系统也没法,只能按照施小云的方案来,先把低温控制系统给做好。

达摩院的装置,低温控制系统只有不到30立方厘米的空间,还是圆形的,连台笔记本都放不下。

“那行,有什么要求您尽管提,我会跟那边联系下!”

走出实验室,应若涵正守在门外,第一眼看的就是路阳的手套是否还在。

“放心吧,我不会乱来的。”路阳不由好笑,自从来到蓉城华芯二院,她便寸步不离,每次路阳走进实验室都会紧张万分。

“数据中心那边传来消息,11月初建好,不过硬件方面,还得多组合,纯国产化心中做不到,操作系统也不兼容。”

“没事,数据中心交给老温会安排人的,你试试联系下西北有色金属研究所,需要超导方面的专家支援,施博士要求很高,这也是我的想法,既然要搞,最终目的就是通用型量子计算机。”

过来大半月,应若涵对量子计算的基础理论还是比较了解的。

“行,这事我对接下,不过为什么我们需要如此规模庞大的服务器集群,以华芯的需求,用不着。”

路阳对蓉城数据中心的要求只有一个,那就是华国最大的服务器集群,整体算力要超过bAt三家之和,这件事董事会起初是持反对意见的。

在路阳的坚持下,众人才勉强同意。

“有大用,算力是未来的一切,我们不能放着那么多现金流不用,钱只有花了才算钱。”

量子计算机与大语言模型必须是路阳接下来的重点方向,Gpt单身训练数据超过1000亿,以现状华国的数据根本就不够,而且大部分还是中文,这根本行不通。

这东西有些超前了,所以路阳暂时没打算告诉应若涵。

应若涵说道,“有的是地方花钱,哪像你说的。”

“电子科技大这边一楠已经联系好了,你哪天过去?”

“下周吧!”

宿舍区就在二院旁边,路阳回到住处,又开始忙碌起来,这些天他始终在不断学习人工智能方面的相关知识,发现了一个很大的问题。

中文语境是不适配数据模型的,通常的处理方式就是先把中文翻译成英文,然后英文再转换成01语言,让机器识别,最后的结果再翻译回中文,这一来一回,增加了计算步骤不说,还会丢失信息。

只能说中文太博大精深了,一个字,不同的音调都能表达不同的意思。

这有利有弊,通俗点来说就是准确性不行,如果是华国人还好说,换成机器,简直要崩溃。

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