又沉默了数秒，马云终于从惊讶中回过神来。
他没有立刻质疑，而是深吸了一口气，身体重新靠回椅背，手指在桌面上轻轻敲击着，目光复杂地看着江倾。
“江总。”
他缓缓开口，声音比刚才严肃了许多。
“不是我不相信你，只是你这话说出口————确实有些骇人听闻。我再跟你确认一遍，刚才那些话，果真如此？”
“当然。”
江倾笑了笑，语气笃定。
“我既然敢说，就有把握。马老师要不要听听，我的把握从哪来？”
“洗耳恭听。”
马云坐直身体，神情无比严肃。
张建峰与在座的其他人也立刻竖起耳朵，生怕会漏掉一个字。
王憷然同样悄然凑近了江倾一些，眼睛眨也不眨地盯着她，满眼期待。
虽然听不懂，就是想听，想看他在自己擅长的领域闪闪发光的样子。
江倾没有立刻解释技术，而是看向张建峰，先问了一个问题。
“张院长，你们现在做芯片设计，用的eda工具，主要还是synopsys、cadnce、
ntor这三家的吧？”
张建峰立马点头。
“是的，行业标准工具链，离不开它们。”
“仿真验证用的平台呢？硬件加速器呢？”
江倾接着问。
“也主要是国外的解决方案。”
张建峰如实回答，眉头皱起。
“这也是我们效率瓶颈之一，很多时候工具链不顺手，或者某些高级功能被限制，很影响迭代速度。”
江倾点点头，这才切入正题。
“我的把握，来自几个方面。”
他语气平和，象在陈述客观事实。
“第一，工具链。无问从去年开始，就在自研一套针对ai芯片设计的eda工具，不是全功能替代，而是聚焦在我们最需要的高层次综合、特定架构优化和快速仿真验证上。目前内部测试版本，在特定任务上的效率，比传统工具链提升三到五倍。”
张建峰的眼睛瞬间张大。
“第二，架构创新。”
江倾继续侃侃而谈。
“英伟达的gpu架构固然强大，但它是通用架构，要兼顾图形喧染和通用计算。而ai
芯片，尤其是训练芯片，计算模式有很强的规律性。我们基于万象模型对海量ai负载的分析，提炼出了一套更专用的稀疏计算、动态精度混合架构。纸面性能对比可能不直观，但实际跑典型ai训练任务，同等晶体管规模下，理论性能能提升百分之四十到六十。”
“百分之四十到六十？”
张建峰失声惊呼，随即意识到失态，连忙压低声音。
“江总，这————这数据有实测支撑吗？”
“有小规模fpga原型验证，数据可靠。”
江倾给了他肯定的答复。
“当然，从原型到流片，中间还有很多任务程问题要解决，但方向是对的。”
马云的呼吸明显粗重了一些，看着江倾的眼神逐渐变化。
“第三，工艺和生态。”
江倾看向马云，笑着耸耸肩。
“制程工艺上，我们短期内可能追不上最先进的3n、2n，但在7n、5n节点上，国内的技术正在快速成熟。中芯国际的技术突破比很多人想象的要快。至于生态————”
他洒然一笑，神色笃定。
“无问有万象，有全球最大的开发者社区之一。如果含光的架构能和我们自研的软件栈深度绑定，优化到极致，那么不好用的问题，可以很大程度上解决。因为我们会让开发者用最简单的方式，发挥出芯片最大的能力。”
他说的每一点，都直击平头哥目前最大的痛点。
工具、架构、生态。
而且，他不是空谈，每一点都给出了具体的、可衡量的预期。
张建峰已经激动得手指都在发抖。
他是搞技术的人，太明白江倾这番话的价值了。
如果真能实现，那不仅仅是追赶上a800的问题，那甚至有可能在ai训练芯片领域，走出一条全新的、更高效的路径！
马云再次沉默下来。
他在消化江倾的话，在权衡，在判断。
最终，他抬起头，眼中再无半点怀疑，只剩下决绝的光。
“江总。”
他缓缓开口，声音沉稳有力。
“你需要阿狸做什么？”
这句话，意味着他信了。