陈醒深知，移动生态的突围只是第一步，决定未来十年乃至更长时间格局的，是人工智能的算力霸权。
因此，“悟道1号”AI芯片的筹建，被提升至前所未有的战略高度，其内部代号“崐仑”，寓意着打造一座支撑起未来科技数字帝国的、巍峨不朽的算力基石。
项目激活会议在高度保密的新设立的“崐仑项目部”会议室举行。
这里与“天舟计划”指挥部的喧嚣截然不同，氛围沉静而专注，墙壁上挂满了复杂的神经网络架构图、芯片布线路由示意和各种晦涩的数学公式。
林薇作为项目总负责人，主持了首次内核团队会议。
与会者除了她之外，还有几位关键人物：
华科院计算技术研究所的哈森院士，这位在并行计算和计算机架构领域享誉世界的泰斗，如今是“悟道1号”的首席科学顾问；刚从硅谷归国的AI芯片架构专家章宸博士，他曾在世界顶级的芯片设计公司领导过多款成功AI加速器的研发；以及从“天权”团队抽调过来的内核骨干，负责芯片后端实现与工艺对接。
“各位，时间紧迫，客套话就不多说了。”
林薇开门见山，身后的主屏幕上投射出“悟道1号”的初步性能指标要求，
“我们的目标，不是设计一款仅仅优于当前市场水平的AI芯片。我们的目标，是要为下一代端侧和边缘侧智能设备，定义一个新的算力标准。初步指标：在典型AI模型下，能效比要达到国际顶尖同类产品的三倍以上，峰值算力不低于1 PFLOPS，同时必须支持混合精度计算和动态功耗管理。”
这个目标极具挑战性，甚至可以说是激进。章宸博士微微皱眉，率先发言：
“林总，这个指标非常大胆。要在能效比上实现数量级的提升，意味着我们不能走传统通用GPU或者简单堆砌计算单元的老路。我们必须从架构上进行革命性创新。”
“这正是我们聚集于此的意义。”
哈森院士缓缓开口，声音沉稳有力，
“我研究过天权3号的设计，你们在‘异质双簇’和能效控制上做得不错。但AI计算有其特殊性，数据流动模式、计算密度与通用CPU截然不同。‘悟道’需要一种全新的、以数据流为内核的架构。
章宸博士眼睛一亮，接口道：
“哈院士的思路与我不谋而合。我们可以设计一种动态数据流调度引擎，根据神经网络模型的结构，实时配置计算单元之间的连接和数据流向，实现真正的‘计算追随数据’，而非让数据在固定的计算单元间奔波。这能极大提升计算效率和能效。”
“架构创新是灵魂，但实现是关键。”
来自天权团队的后端专家提出了现实问题，
“这样的新架构，对EDA工具、物理设计和制造工艺都提出了极高的要求。尤其是我们计划采用的先进工艺节点，其设计规则和寄生效应会非常复杂。而且，全新的架构意味着几乎没有成熟的经验可供参考，验证周期可能会非常长。”
“这正是我们面临的挑战，也是我们必须克服的障碍。”
林薇语气坚定，
“集团已经承诺，‘长城计划’的十亿级专项资金将优先保障‘崐仑’。我们需要在几个关键路径上并行推进：
第一，架构设计与仿真。由哈院士和章博士牵头，在一个月内完成内核架构的初步定案，并搭建虚拟原型进行大规模算法仿真。
第二，人才集结。激活‘崐仑学者’计划，面向全球招募顶尖的AI芯片架构、编译器和验证人才。同时，与国内顶尖高校创建联合实验室，定向培养后备力量。
第三，工具链与生态准备。赵静的AI软件团队需要同步介入，开始设计针对新架构的专用编译器、算子库和开发套件。芯片再好，没有易用的软件生态也是空中楼阁。
第四，工艺路径评估。我们需要立刻与‘华夏芯谷’和‘追光计划’团队联动，评估不同工艺节点对实现我们架构目标和成本控制的可行性。”
林薇的目光扫过在场每一位专家，最后落在章宸博士身上：
“章博士，您刚从硅谷回来，对国际上前沿的Chiplet技术怎么看？这在未来是否是我们提升集成度和降低复杂度的可行方向？”
章宸博士沉吟片刻，回答道：
“Chiplet绝对是未来的趋势。它允许我们将大型单片机拆分成多个更小、更易设计和制造的小芯片，通过先进封装技术集成在一起。这不仅能提升良率、降低成本，还能实。我建议成立一个预研小组，专门跟进Chiplet技术和相关接口标准。”