一、流片回片的生死七十二小时
五月八日，凌晨三点，北京中关村地下实验室。
台积电的加密包裹准时送达。工程师用颤抖的手打开三层防护，取出那片承载着“磐石4号”的晶圆。在灯光下，晶圆表面泛着彩虹般的光晕——那是“斑马纹”隔离层的微观结构反射。
“开始测试。”林振华的声音在寂静中格外清晰。
第一项，基础功能测试。探针台降下，电压、电流、频率数据瀑布般刷屏。正常，全部正常。
第二项，存算一体核心功能测试。工程师加载了一个小型Transformer模型，输入：“人工智能的未来是……”
芯片开始运行。屏幕上跳出字符：
“人工智能的未来是……”（停顿2秒）
“让人工更智能，而不是替代人。”（完整句子，用时0.3秒）
现场爆发出压抑的欢呼。但林振华抬手制止：“继续，压力测试。”
压力测试的难度呈指数级上升。从十亿参数模型到百亿，再到千亿。当加载到千亿参数时，芯片温度飙升，散热风扇发出尖锐的啸叫。
“温度85度，还在上升！”
“降频！降电压！”
“不行，降频会影响计算精度！”
就在所有人以为芯片要烧毁时，温度曲线突然拐头——稳定在88度。芯片内部的智能温控系统启动了，自动调整了计算单元的激活模式。
“通过了！”测试工程师声音嘶哑，“千亿参数模型，推理延迟0.8秒，功耗只有英伟达H200的28%！”
实验室沸腾了。这意味着什么？意味着中国第一次在AI芯片的能效比上达到世界领先水平，意味着存算一体这条路走通了。
但狂欢只持续了十分钟。凌晨四点，坏消息传来：良率测试结果出来了——7.3%。
“一千片晶圆，只有七十三片能用，”工艺工程师脸色苍白，“而且分布极其不均匀，有的区域一片好的都没有。”
林振华盯着良率分布图，那上面像星空一样散布着零星的光点。“问题在哪？”
“隔离层不均匀。‘斑马纹’的设计太复杂，制造过程中有微观形变。我们测算过，要提升到可量产的30%良率，至少需要优化六代工艺，三年时间。”
三年，市场等不了三年。英伟达的下一代芯片明年就发布，GPT-6可能年底就推出。等三年，“磐石4号”就成了过时的技术。
会议室陷入死寂。窗外天已微亮，但每个人心里都是黑夜。
陈念在凌晨五点赶到实验室。他听完汇报，问了三个问题：
“第一，这七十三片好芯片，性能是否稳定？”
“稳定。我们连续测试了二十四小时，没有衰减。”
“第二，如果只生产七十三片，每片成本多少？”
“加上研发分摊，每片……八百万人民币。”
“第三，这七十三片能做什么？”
这个问题让所有人一愣。林振华反应过来：“可以给七十三家最重要的合作伙伴做早期测试，收集反馈，迭代设计。但……八百万一片，谁会用？”
“我会用。”陈念说。
他当场拍板：未来资本自费购买这七十三片芯片，免费送给七十三家战略合作伙伴——包括大模型公司、国家实验室、重点高校、关键行业客户。
“八百万一片，七十三片就是五点八亿。这笔钱从公司战略储备金出。”陈念的声音不容置疑，“这不是赔钱，是投资——投资生态，投资未来，投资中国AI芯片的种子用户。”
王晓东几乎要跳起来：“陈总，五点八亿！我们去年净利润才十亿！股东会杀了我们！”
“那就跟股东讲清楚，”陈念直视他，“告诉他们，我们今天花五点八亿买七十三片芯片，是为了明天不用花五百八十亿去追别人的技术。有些价值，财报体现不了。”
五月十日，“磐石4号”种子计划发布会。林振华在台上展示了那颗价值八百万的芯片，然后宣布：免费送给七十三家机构，只有一个条件——反馈真实的使用数据，帮助改进下一代。
现场一片哗然。有记者提问：“林总，这是不是承认‘磐石4号’失败了？”
“恰恰相反，”林振华回答，“这是最自信的表现——我们敢把不完美的产品交给最挑剔的用户，因为我们相信下一代能做得更好。芯片不是艺术品，是工具。工具的价值，在于有人用它创造价值。”
第一批拿到芯片的清华大学智能实验室，在一周后发布了测试报告：在医疗影像诊断任务中，“磐石4号”的能效比确实达到英伟达H200的三倍，但稳定性有待提升。
“我们愿意等下一代，”实验室主任在报告结尾写道，“因为这是中国人自己的架构，自己的路。路上有坑，我们自己填。”
这份报告被广泛传播。到五月底，未来资本收到了超过三百家机构的申请，希望加入下一代测试计划。
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