第20章 一定是一款革命性的工业软件
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老婆，你先睡，我还需要整理一点儿技术思路，这会儿有点儿灵感。”吃过晚饭，又折腾了许久，纪弘拍了拍程荟，轻声道。
“老公，现在我们的生活已经很好了，不要再像以前那么拼了，身体更重要！”程荟眼中闪过一丝心疼。
“就一小会儿，我整理个思路，不会很晚的，你先睡吧，乖~Mu~A！”
程荟也知道，灵感这东西不立刻整理出来，明天可能就没了，会导致以后老公更辛苦，也就没有再多劝：“那你一定要早点睡！亲亲~”
“嗯~”
……
AI趋势预测类模型，这是前两天纪弘获得相关设计和训练灵感的时候记录下来的。
“这东西还真复杂，不控制变量的情况下，哪怕【类思考模型】也力有未逮。”纪弘闭上眼睛，默默盘算着：
【如果用它去预测A股股票的走势，然后巨资去买，想都不用想，肯定会亏个底朝天！】
【如果不出手去买的话估计还会好一些，毕竟一件事情自己一旦介入这本身就是一个变量，而这种牵一发而动全身的变量，后果是最不可预计的。】
【还有，如果利用它去预测未来经济趋势，那是不是也要将这种超强大的AI能力本身也加入到变量当中去？】
【都有这种超级强大的AI了，会对经济没有任何影响？不可能的！它本身就是生产工具的一部分，是能产生经济价值，甚至如果指导政策制定和落实，甚至会改变大局。
【但一旦把自身也作为变量进行预测运算，那不可测的因素就会呈指数级上升，这种连锁效应绝对会把模型本身的能力榨干，然后拖垮。】
纪弘又想起【类思考模型】的基础【簇式卷积网络】。
“整体与局部的关系，个体与簇的关系，【时间-影响】曲线模型……”
“如果将时间与影响的局部综合模型简化为【簇】作为自身对预测事物的【整体变量】计入预测模型呢？”
“不同的【簇】……权重……”
纪弘的脑子在飞速的转着，又结合到了今天所获的技术能力——GPU算力调度方向技术能力——这是不是也是另一种调度呢？
这些天，纪弘的脑子越来越灵光，举一反三的能力也越来越强了——这种【时间与影响】的综合模型是否计入预测模型的变量，计入的权重与时机，本身跟【调度】就有异曲同工之处，只是确实更为复杂了。
但如果快刀斩乱麻，化繁为简，以【簇】做为基础变量单元的话——
每时每刻都会产生变量，将一段时间产生变量总和作为【簇】……
这样的话，时间跨度越短，【簇】越精细，变量参数就越多，相应的预测精准度就越高，预测模型也就越强大，当然，算力消耗也更大。
时间跨度越长，【簇】越粗糙，变量参数越少，算力消耗就小，相应的，预测模型也就越弱，精准度就会差点儿。
“思路还是可以的，回头测试一下，看看效果。”
纪弘脑筋飞速的旋转着，双手噼里啪啦的敲着键盘，迅速的记录着自己的思路和方案，慢慢的形成了一整套的理论和技术方案。
“变量越少越精准，预测股票和经济估计会差点儿意思，顶多差强人意，但如果用在工业上呢？比如芯片流片成功率与性能预测？”
纪弘感觉很有搞头，而且这东西是真的有巨大的市场需求的！
芯片的设计与制造，流片费用是一个无论如何也避不过去的成本，而且，越先进的制程，流片成本越高。
14纳米芯片进行一次流片就需要3000万人民币以上，7nm则至少需要两亿多。
台积电最新的制程，3nm的流片成本几乎就已经到了很多顶尖芯片设计企业都付不起的程度了，据爆料，苹果就为M3系列付出了10亿美元，也就是几乎七八十亿元人民币的流片成本。
这个成本，也就财大气粗的苹果能负担了，高通和联发科都力有未逮，只能选择次一级的工艺。
但流片又是一道不可或缺的芯片设计和制造流程——它决定着芯片设计方案是能否可用，是一个验证设计合理性的实验性质的生产过程。
如果，利用这种AI能力将这种实验生产过程转移到线上，转移到一个工业软件中呢？
“这就是一个能够百分分之百拟真的仿真软件！不对，这应该叫真真软件！”
纪弘神色一亮：“如果能搞，那一定是一款革命性的工业软件！”
……
思路很清晰，但目前时机还不成熟，方案也需要细化，而且这种超大规模的工业软件，再加上需要更强大的AI辅助，必定是需要完整的类思考模型来支撑的，那就需要专有的GPU硬件了。
所以需要再等等，而这几天，纪弘更多的的心思还是铺在公司的初期运营上。
不当家不知道油盐柴米贵，不创业也不知道这件事儿是那么的繁琐复杂。
一连好几天，他只要在公司这块儿，那就会忙的脚不沾地儿。
直到周四，人员架构基本确立，技术团队基本成型，还招聘了一位前台和招聘专员之后，把纪弘自己从招聘和打杂的工作中解放了出来，这种状况才有所缓解。
而赵东赫这边差不多，他更是忙的热火朝天：
“内部服务器、代码服务器都已经配置完成，对外服务的服务器按照安排，暂时用的千寻云服务器，相关的项目开发工作已经可以有序展开。”
“缘来集团那边什么情况？有什么进展吗？”纪弘还惦记着通讯社的事儿，于是问道。
“创界不是很想撒手，想搞一个三方合作。”赵东赫说道：“之前的经理昨天来过，说的那叫一个天花乱坠，打感情牌呢还跟我，我跟他能有啥感情？而且你还不在，他跟我讲完全也完全是对牛弹琴。”
“三方合作？创界能干啥？”纪弘不是瞧不起老东家，而是待的时间长了，太了解他们的水平了：
“来就就一个外包项目，金额也不是很大，放了就放了，问题能解决，缘来集团也不会抓着不放，还想搞什么三方合作，创界现在有有这么缺业务吗？”
“嗯。”赵东赫点了点头：
“代理的搜索推广业务这几年被短视频平台冲击的非常厉害，营收已经低于最高时期的三分之一了。
“今年发力AIGC，转型也不顺利，我们走之后，除了裁员，还开始严查考勤和绩效、而且所有的福利都停发了，就是变相的在降工资。”
“先不管他们了，紧着已经确定的项目先开工。”
纪弘接着交代道：“三个客户都已经签了合同打了预付款，团队也基本成型了，接下来就看你的了。”
“没问题！”
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“就一小会儿，我整理个思路，不会很晚的，你先睡吧，乖~Mu~A！”
程荟也知道，灵感这东西不立刻整理出来，明天可能就没了，会导致以后老公更辛苦，也就没有再多劝：“那你一定要早点睡！亲亲~”
“嗯~”
……
AI趋势预测类模型，这是前两天纪弘获得相关设计和训练灵感的时候记录下来的。
“这东西还真复杂，不控制变量的情况下，哪怕【类思考模型】也力有未逮。”纪弘闭上眼睛，默默盘算着：
【如果用它去预测A股股票的走势，然后巨资去买，想都不用想，肯定会亏个底朝天！】
【如果不出手去买的话估计还会好一些，毕竟一件事情自己一旦介入这本身就是一个变量，而这种牵一发而动全身的变量，后果是最不可预计的。】
【还有，如果利用它去预测未来经济趋势，那是不是也要将这种超强大的AI能力本身也加入到变量当中去？】
【都有这种超级强大的AI了，会对经济没有任何影响？不可能的！它本身就是生产工具的一部分，是能产生经济价值，甚至如果指导政策制定和落实，甚至会改变大局。
【但一旦把自身也作为变量进行预测运算，那不可测的因素就会呈指数级上升，这种连锁效应绝对会把模型本身的能力榨干，然后拖垮。】
纪弘又想起【类思考模型】的基础【簇式卷积网络】。
“整体与局部的关系，个体与簇的关系，【时间-影响】曲线模型……”
“如果将时间与影响的局部综合模型简化为【簇】作为自身对预测事物的【整体变量】计入预测模型呢？”
“不同的【簇】……权重……”
纪弘的脑子在飞速的转着，又结合到了今天所获的技术能力——GPU算力调度方向技术能力——这是不是也是另一种调度呢？
这些天，纪弘的脑子越来越灵光，举一反三的能力也越来越强了——这种【时间与影响】的综合模型是否计入预测模型的变量，计入的权重与时机，本身跟【调度】就有异曲同工之处，只是确实更为复杂了。
但如果快刀斩乱麻，化繁为简，以【簇】做为基础变量单元的话——
每时每刻都会产生变量，将一段时间产生变量总和作为【簇】……
这样的话，时间跨度越短，【簇】越精细，变量参数就越多，相应的预测精准度就越高，预测模型也就越强大，当然，算力消耗也更大。
时间跨度越长，【簇】越粗糙，变量参数越少，算力消耗就小，相应的，预测模型也就越弱，精准度就会差点儿。
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纪弘脑筋飞速的旋转着，双手噼里啪啦的敲着键盘，迅速的记录着自己的思路和方案，慢慢的形成了一整套的理论和技术方案。
“变量越少越精准，预测股票和经济估计会差点儿意思，顶多差强人意，但如果用在工业上呢？比如芯片流片成功率与性能预测？”
纪弘感觉很有搞头，而且这东西是真的有巨大的市场需求的！
芯片的设计与制造，流片费用是一个无论如何也避不过去的成本，而且，越先进的制程，流片成本越高。
14纳米芯片进行一次流片就需要3000万人民币以上，7nm则至少需要两亿多。
台积电最新的制程，3nm的流片成本几乎就已经到了很多顶尖芯片设计企业都付不起的程度了，据爆料，苹果就为M3系列付出了10亿美元，也就是几乎七八十亿元人民币的流片成本。
这个成本，也就财大气粗的苹果能负担了，高通和联发科都力有未逮，只能选择次一级的工艺。
但流片又是一道不可或缺的芯片设计和制造流程——它决定着芯片设计方案是能否可用，是一个验证设计合理性的实验性质的生产过程。
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“这就是一个能够百分分之百拟真的仿真软件！不对，这应该叫真真软件！”
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“创界不是很想撒手，想搞一个三方合作。”赵东赫说道：“之前的经理昨天来过，说的那叫一个天花乱坠，打感情牌呢还跟我，我跟他能有啥感情？而且你还不在，他跟我讲完全也完全是对牛弹琴。”
“三方合作？创界能干啥？”纪弘不是瞧不起老东家，而是待的时间长了，太了解他们的水平了：
“来就就一个外包项目，金额也不是很大，放了就放了，问题能解决，缘来集团也不会抓着不放，还想搞什么三方合作，创界现在有有这么缺业务吗？”
“嗯。”赵东赫点了点头：
“代理的搜索推广业务这几年被短视频平台冲击的非常厉害，营收已经低于最高时期的三分之一了。
“今年发力AIGC，转型也不顺利，我们走之后，除了裁员，还开始严查考勤和绩效、而且所有的福利都停发了，就是变相的在降工资。”
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