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著，目光复杂地看著江倾。
「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，眼睛眨也不眨地盯著她，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，你们现在做晶片设计，用的EDA工具，主要还是Synopsys、Cadnce、
Mentor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？硬体加速器呢？」
江倾接著问。
「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，很影响叠代速度。」
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，像在陈述客观事实。
「第一，工具链。无问从去年开始，就在自研一套针对AI晶片设计的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，要兼顾图形渲染和通用计算。而AI
晶片，尤其是训练晶片，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，同等电晶体规模下，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，中间还有很多工程问题要解决，但方向是对的。」
马云的呼吸明显粗重了一些，看著江倾的眼神逐渐变化。
「第三，工艺和生态。」
江倾看向马云，笑著耸耸肩。
「制程工艺上，我们短期内可能追不上最先进的3n2n但在7n5n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像的要快。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体栈深度绑定，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，发挥出晶片最大的能力。」
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训练晶片领域，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，意味著他信了。
不仅信了，而且决定全力投入。
到了此刻，他哪里不