2010 年四月的汉市，长江边的垂柳已垂落满枝新绿，风里裹着潮湿的花香，漫进涛宇集团新落成的研发大楼。十三楼的战略会议室里，落地窗外是波光粼粼的江面 —— 货轮缓缓驶过，在水面拖出长长的白痕，室内却弥漫着比江面更紧绷的筹备气息。张涛面前摊着一张写满名字的名单，笔尖在 “技术总监陈明”“市场总监刘薇”“法务专员赵凯”“芯片测试主管周磊”“AI 技术专员吴曼” 等名字上反复划过，纸页边缘被指尖磨出淡淡的毛边，最终圈定这五人，组成赴德考察团的核心成员。
“涛芯 1 号的订单刚稳定，中低端市场也站稳了脚跟，但我们不能停在原地。” 张涛将名单推到桌中央，指腹在桌角 “人工智能” 的烫金标识上轻轻摩挲，“现在全球都在抢 AI 赛道 —— 德国博世的工业 AI 已经能实现生产线 0.1 秒故障诊断，美国谷歌刚推出 tpU 芯片，专门适配深度学习模型，算力比普通芯片高 10 倍，功耗却低一半。而 AI 的核心还是芯片，未来的智能家居要靠 AI 控温，工业物联网要靠 AI 调度，这些都需要专门的 AI 芯片适配。要是我们现在不布局，等国外的 AI 芯片技术成熟了，又会像当初被莱茵卡脖子一样，陷入被动。”
技术总监陈明皱着眉，伸手从桌下拿出一叠厚厚的 AI 行业报告，页面上贴满了彩色便签：“张总，我查了半个月资料，博世的工业 AI 算法确实领先，但他们的技术只适配自家传感器，对外只开放 30% 的接口；谷歌 tpU 更封闭，核心架构的专利就有 57 项，咱们去拜访，能拿到真东西吗？别到时候只看了个‘技术演示’，啥核心信息都摸不到。”
“拿不到全部，也要摸清方向。” 张涛从抽屉里取出一份标注 “机密” 的蓝色文件夹，里面是他熬夜梳理的 “AI 与芯片融合需求清单”，每一页都写满了密密麻麻的批注，“我们的目标很明确：第一，摸清国外先进 AI 技术对芯片的具体需求 —— 比如工业 AI 需要的算力密度、数据吞吐率，消费级 AI 对功耗的极限要求，这些数据能帮我们确定后续 AI 芯片的研发方向；第二，寻找潜在合作团队 —— 德国慕尼黑工业大学的 AI 实验室有 3 位华人研究员，我托人打听了，他们一直想把 AI 算法落地到国内芯片上，还有美国斯坦福大学的张教授团队，在低功耗 AI 芯片设计上有突破，或许愿意技术合作。”
他顿了顿，转头看向法务专员赵凯，语气多了几分严肃：“赵凯，你要提前准备技术授权的法律框架 —— 明确哪些技术可以共享，哪些核心专利必须保留，避免像之前和莱茵合作那样，被对方用‘专利捆绑’套牢。我们是去‘技术交流’，不是去‘买技术’，核心还是要靠自己消化吸收，不能把希望寄托在别人身上。”
市场总监刘薇这时补充道：“张总，我这边也收到不少客户反馈 —— 美的已经在研发 AI 智能空调，问咱们能不能出适配的芯片；海尔的物联网冰箱项目，也在找低功耗 AI 解决方案。这次考察要是能带回 AI 芯片的技术方向，咱们就能提前和客户对接，抢占市场先机。”
会议结束后，张涛没有直接回办公室，而是特意绕到四楼的算法研发区。此时的研发区里，工程师们正围着电脑调试涛芯 1 号的适配程序 —— 小林正对着屏幕调整智能洗衣机的芯片参数，屏幕上跳动的数据流里，“水位检测响应延迟 0.2 秒” 的绿色字样格外醒目；周磊则拿着示波器，测试涛芯 1 号在高温环境下的稳定性。李华雪趴在靠窗的工位上，面前摊着一叠芯片测试数据，手里握着红色记号笔，正在 “功耗波动 ±3%” 的字样旁写优化建议，阳光透过玻璃落在她的笔记本上，把字迹染得暖洋洋的。
听到脚步声，李华雪抬头，看到是张涛，立刻起身：“涛哥，您怎么过来了？是涛芯 1 号的适配出问题了吗？”
“不是，有件更重要的事想跟你商量。” 张涛拉过一把椅子，在她对面坐下，将考察计划和 AI 芯片资料推到她面前，“现在做芯片不能只盯着传统领域了。昨天美的的王总找我，说他们的 AI 智能空调需要芯片支持‘实时学习用户习惯’，但目前的涛芯 1 号算力不够，只能做基础控温；还有海尔的物联网冰箱，想接入 AI 食材识别，也需要更高算力的芯片。要是我们现在不布局 AI 芯片，等客户都用了国外的芯片，涛芯 1 号的市场早晚会被挤压。”
李华雪拿起 AI 芯片资料，指尖飞快地划过 “算力需求：100topS”“功耗控制：50w”“数据带宽：200Gb\/s” 等参数，眼睛渐渐亮了起来，笔杆在掌心轻轻敲击：“我明白您的意思了 —— 就像当初做动态功耗算法，要提前适配国内 14nm 工艺一样，现在做 AI 芯片，也得先摸清 AI 技术的‘脾气’。比如工业 AI 要处理大量传感器数据，芯片的响应速度就得比现在快 5 倍；智能家居的 AI 模型小，反而更看重低功耗，可能需要把单芯片功耗控制在 10w 以内；医疗 AI 更严格，数据容错率得低于 0.001%，不然会影响诊断结果。”
“就是这个道理。” 张涛点点头，语气里带着期许，“我想让你帮考察团整理一份技术评估参考 —— 不用太复杂，但要把国外 AI 技术的优势、劣势，还有对芯片的核心需求列清楚。比如博世的工业 AI 算法适合什么样的芯片架构，谷歌 tpU 的短板在哪里，咱们能不能找到突破点。你之前跟华州科大的 AI 实验室合作过，他们有不少国外技术的对比数据，整合进来会更全面。”
李华雪立刻点头应下，指尖在笔记本上写下 “AI 技术评估报告” 几个大字：“涛哥，您放心，我今晚就能整理好。正好华州科大的王教授上周还跟我聊过，他们做过博世和谷歌 AI 技术的适配测试，我现在就跟他要数据。”
当天晚上，李华雪的工位上堆满了 AI 技术资料 —— 从德国博世的 “工业 AI 故障诊断系统白皮书” 到美国谷歌的 “tpU 芯片架构解析”，每一份资料上都贴着彩色便签：红色标注技术优势，蓝色写短板，黄色记对芯片的需求。她将 AI 技术分为 “工业级”“消费级”“医疗级” 三类，逐一梳理：工业级 AI 需高可靠性，数据容错率低于 0.001%，算力密度不低于 50topS；消费级 AI 优先低功耗，单芯片功耗控制在 10w 以内，支持多设备协同；医疗级 AI 对算力和精度要求双高，需支持多模态数据（图像、文本、传感器数据）同步处理。
整理到一半，她忽然想起白天和王教授的通话，立刻拿出手机回拨：“王教授，这么晚了打扰您不好意思了，您上午说博世的工业 AI 算法需要先预处理传感器数据，具体会增加芯片多少负担呀？” 电话那头，王教授详细解释：“没事没事，老头子我也没睡，博世的算法要把传感器数据转化为 16 位浮点格式，芯片处理时间会增加 0.3 秒，要是能在芯片里加个‘数据格式转换单元’，就能省不少时间。” 李华雪立刻在 “工业级 AI 芯片需求” 那页补充：“需集成专用数据格式转换单元，降低预处理耗时。”
她还特意在资料里加入 “技术风险评估” 板块：博世 AI 依赖专用传感器，适配普通芯片需额外开发接口，成本增加 15%；谷歌 tpU 不支持多任务处理，无法同时运行 AI 控温和数据存储，难以应用在复杂场景；国外企业的技术授权多附带 “排他条款”，可能限制与其他企业合作。这些细节，都是从华州科大的测试报告和行业案例中提炼的，能帮考察团更精准地判断技术价值。
凌晨两点，李华雪终于将资料整理成册，封面用蓝色笔写着《AI 技术与芯片适配评估报告》，扉页上贴着一张技术对接清单，详细列出考察时需重点询问的问题：“AI 模型的参数规模（参数量、层数）”“数据处理的延迟要求（毫秒级 \/ 微秒级）”“是否接受定制化芯片架构”“技术授权的范围（全栈授权 \/ 部分授权）”。她将报告放进蓝色文件袋，走到窗边伸了个懒腰 —— 远处的长江上，货轮的灯光像星星一样闪烁，江风透过窗户吹进来，带着淡淡的水汽。她想起张涛说的 “不能再落后”，心里涌起一股劲：就算国外技术现在领先，只要提前布局，摸清需求，咱们的 AI 芯片迟早能追上。
第二天一早，考察团出发前的最后一次准备会上，张涛拿到了这份报告。他翻开第一页，就看到李华雪用红笔标注的 “核心结论”：“国外 AI 技术虽领先，但芯片适配存在明显短板 —— 博世依赖专用硬件，谷歌封闭性强，国内企业可从‘定制化架构 + 自主算法’切入，结合涛芯 1 号的低功耗优势，实现差异化突破。” 他抬头看向李华雪，笑着拍了拍文件袋：“有这份报告，考察团心里就有底了，比带十本行业书都管用。”
李华雪又递过一个银色 U 盘，上面贴着 “AI 技术资料备份” 的标签：“涛哥，这里面是电子版资料，还有我做的技术评估框架表 —— 遇到不确定的技术参数，直接填进去就能对比。考察时要是有不懂的，随时给我打电话，我 24 小时开机。”
上午十点，汉市天河机场的国际航班登机口前，考察团五人提着行李箱，与送行的同事道别。张涛最后看了一眼手机里李华雪发来的 “考察注意事项”——“拜访博世时重点问工业 AI 的数据预处理需求，见谷歌团队要确认 tpU 的算力分配机制”，然后关掉手机，随着人流走进登机口。飞机缓缓升空，透过舷窗，汉市的轮廓渐渐缩小，长江像一条银色的丝带，缠绕着这座城市。他握紧手里的报告，心里清楚：这次远渡重洋，不仅是为了引进 AI 技术，更是为了给中国自主芯片找一条新的出路 —— 从 “适配传统设备” 到 “驱动 AI 未来”，这一步，必须走稳。
而此时的涛宇研发大楼里，李华雪正召集算法团队开短会。她把 AI 芯片的需求参数写在白板上，指着 “低功耗” 和 “高算力” 两个关键词：“咱们从今天开始，先做 AI 芯片的算法预研 —— 小林和周磊负责优化动态功耗算法，争取把单芯片功耗再降 10%；吴曼和我一起研究 AI 计算单元的架构，看看能不能在涛芯 1 号的基础上做扩展。” 白板上，“AI 芯片预研计划” 的字样旁，被人画了一个小小的太阳，像在预示着这场新征程的光明未来。屏幕上跳动的代码，伴随着键盘的敲击声，在研发区里轻轻回荡，悄然拉开了 “芯片 + AI” 的全新序幕。