算力翻了十六倍，功耗只增加了兩瓦。
“餘凱，”陸堯轉過身，“征程四代流片成功，地平線的估值會翻倍，下一輪融資的估值至少在兩百億美元。”
“估值是市場給的，不是我們自己定的。”餘凱說，“我現在關心的是量產良率和客戶匯入，晶片再強，如果客戶用不上，就是一塊矽片。”
陸堯點了點頭，沒有再說。
他坐回桌前，翻開測試報告，逐頁看了一遍。
在功能安全那一頁停了一下，問了一句：“ISO 26262的認證進度呢？”
“ASIL-D的認證在推進中。”餘凱說，“TüV的稽核員下個月來北京做現場評審，如果透過，征程四代就是國內第一款拿到ASIL-D認證的AI晶片。”
“這件事優先順序最高。”陸堯說，“認證過了，大眾和豐田的訂單才可能真正落地。
歐洲車企對功能安全的要求比國內車企嚴格得多。”
餘凱合上筆記本：“我讓質量團隊全力跟認證。”
從地平線出來，陸堯直接回了聯想總部。
下午有一場跟倪光南和AI研究院團隊的多模態大模型評審會。
征程四代的算力提升意味著端側大模型的引數量可以進一步放大，推理速度也會更快。
倪光南的團隊已經把模型引數從三十億提到了五十億，正在測試在征程四代上的執行效果。
評審會上，倪光南把測試資料投到大螢幕上。
五十億引數的端側大模型在征程四代上跑出了每秒六十個token的推理速度，跟雲端大模型的速度持平。
多模態能力同步上線，模型可以同時處理文字、影像和語音輸入，輸出文字和影像。
測試機型是Take Fold二代，摺疊狀態下跑輕量任務，展開狀態下跑完整的多模態推理。
“陸總，端側大模型加征程四代的組合，已經能替代百分之七十的雲端AI功能。”倪光南合上筆記本，“下一步要把剩下的百分之三十補上，讓使用者完全不需要聯網就能用AI。”
“百分之三十是什麼功能？”
“長文生成、複雜邏輯推理、多輪長對話。”倪光南說，“這些任務需要的算力超出了端側晶片的上限。
解決辦法是端雲結合，端側跑輕量任務，雲端跑過載任務，使用者無感知切換。”
陸堯想起在上海見的那個火山引擎的年輕人，想起他說的端雲結合方案。
位元組的推薦演算法和雲服務是備選，阿里的通義和百度的文心也在接觸中。
他把這件事記在筆記本上，準備讓AI研究院的團隊做一輪評估。
“端雲結合的技術路線，你讓團隊出一份方案。”陸堯說，“評估一下位元組、阿里和百度三家雲服務商的優缺點，重點看資料安全和成本結構。”
倪光南點頭記下。
會議結束之後，陸堯在辦公室裡翻開了一份新的行程表。
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