州那边的进展还算顺利，接下来会有一个难关，一是更进一步的工艺上，二是我们的宣传和客户方面”
冰芯在28nm的进展没法大肆宣传，向外界传递的讯号也可能会导致客户动荡，这没法兼得
“关关难过关关过”虞红稍微松了一口气，“28nm就先让方总亏成首负吧”
她做了一个向下的手势
关于新工艺的宣发，之前就有过交流，必然是易科强行要上、可能翻车、良率不够、总体亏本的产物
当然，这会是第三方的消息源，但易科与冰芯的表现也会暧昧
方卓叹了口气，想聊聊冰芯现在的研发三班倒，可是又觉没什么太过渲染的必要，微微摇头，问道：“明天我去见英伟达的黄仁勋，你跟我一起吗？”
“不去，免得添乱”虞红干脆利索的拒绝，又说道，“等会让秘书给你两份技术研究，是Siri那帮团队搞的，哦对，我们又从谷歌挖了个小团队，唔，应该算他们蛊惑的，把‘谷歌大脑’的吴恩达主任给弄来了”
吴恩达也是斯坦福的副教授，与Siri团队的人都很熟悉
他近来搞了个业内震惊的突破，开发的人工神经网络通过观看一周的YouTube，自主学会了识别哪些是关于猫的视频
有媒体称赞，吴恩达让人工智能领域翻开了崭新一页
他所率领的团队加入易科无疑是又一次技术研发实力的补足
方卓在拿到虞红所说的“技术研究”之后发现不单单是对易科相关研发的描述，还有相当一部分是和明天之行相关
按照吴恩达的研究，GPU并行计算与神经网络十分契合，他之前为了让Ai识别出一只猫，使用了6万个CPU处理器，而在使用GPU并行计算后只需要12个
简单说，神经网络是“高度”并行的，而GPU的架构相较于CPU是将更多的晶体管用于数值计算，不是用于缓存和流控
当今业界，只有英伟达在重资研发GPU与被它命名为CUDA的相关平台
方卓明白了虞红的意思，这也属于可以和黄仁勋谈论的小筹码，英伟达现在也正寻找新的战略增长点
事实上，除了GPU，英伟达在08年就推出了基于ARM架构的芯片Tegra，尝试进军移动领域，但没产生什么水花
随后到了10年，迭代了双核处理器，再至去年11月，英伟达与台记合作，推出了四核处理器，意图在多核领域堆积参数
英伟达Tegra的“抢跑”行为获得了二级市场的认可，四核处理器的纸面参数十分强劲，一度让股价大涨30%
只是，当Tegra实装到HTC上，手机翻车了，过热、卡顿后便是理所当然的技术质疑和饱受指责
最主要的原因除了四核Tegra表现不佳，还在于英伟达在基带技