他顿了顿，目光直视林星石：“谷歌是靠搜索起家的。我们的商业模式建立在用户通过搜索寻找信息，然后我们通过展示相关广告来获利。但是，如果有一个AI，能直接告诉用户答案，用户还需要点击链接吗？如果用户不点击链接，我们的广告展示在哪里？我们的流量去哪里？”
“这是釜底抽薪。”谢尔盖·布林补充道，语气中带着一丝焦虑，“这让我想起了当年的雅虎。他们以为自己拥有了整个互联网的目录，直到谷歌出现，用一个搜索框打破了他们的美梦。现在，我们感觉自己就像是坐在泰坦尼克号上的雅虎，而GPT就是那座冰山。”
林星石并没有否认，反而点了点头：“搜索的本质是获取信息。如果获取信息的路径被缩短了，旧的模式自然会被淘汰。这是技术演进的必然。”
“所以，我们不能当雅虎。”佩奇斩钉截铁地说道，“谷歌必须掌握这项技术。我们必须拥有自己的大模型，甚至要比GPT更好。但是，我们起步晚了。虽然我们在深度学习上有积累，但在这种生成式预训练模型的路线上，星火科技至少领先了我们两年。”
“两年，在互联网行业，就是两个世纪。”
佩奇深吸了一口气，抛出了他的筹码：“我们需要GPT的完整源码、所有的实验数据、训练记录，以及星火科技在AI训练软件生态上的全力支持。我们知道，你们有一套专门针对大规模模型训练的分布式框架，效率比我们的TensorFlow原型机还要高。”
李明在一旁听得心惊肉跳。谷歌这是要直接把星火的老底都掏走啊。
“拉里，你知道你在要什么。”林星石神色不变，手指轻轻敲击着桌面，“这些东西，是星火目前最核心的资产。你觉得，谷歌能拿什么来换？”
“算力。”
佩奇吐出一个词，然后看了一眼身边的杰夫·迪恩。
杰夫·迪恩从包里拿出一份厚厚的文件，推到了林星石面前。
“我们知道星火正在搞GPU，也知道你们在28nm制程上遇到了瓶颈。”杰夫·迪恩沉声说道，“但是，GPU最初是为了图形渲染设计的，用它来跑深度学习，虽然可以用，但效率并不是极致。里面有太多的晶体管是浪费在光栅化、纹理映射这些AI根本不需要的功能上。”
林星石眉毛一挑，他知道重头戏来了。
“所以，谷歌在两年前秘密启动了一个项目。”杰夫·迪恩打开了文件的一页，上面是一张复杂的芯片架构图，“我们称之为TPU，Tensor Processing Unit（张量处理单元）。”
“这是一款专门为机器学习定制的ASIC（专用集成电路）。”
“它没有复杂的缓存结构，没有分支预测，没有乱序执行。它只有一个巨大的矩阵乘法单元。”杰夫·迪恩的眼中闪烁着狂热的光芒，“在处理AI推理任务时，它的性能是同代CPU的30倍，GPU的15倍。而能效比，更是提高了整整80倍！”
林星石看着那张架构图，眼神中流露出一丝赞赏。
虽然在这个时空，因为星火的蝴蝶效应，TPU的问世可能比原历史稍微提前了一点，或者说谷歌被迫提前拿出来展示了。但不得不承认，TPU v1的设计思路是非常惊艳的。它做到了极致的减法，把所有的晶体管都用在了刀刃上。
“我们愿意用TPU项目的核心数据、全套设计专利，来交换GPT。”佩奇盯着林星石，“我知道你在布局AI芯片。有了TPU的技术，星火的AI芯片研发周期至少可以缩短一半。而且，我们可以共享专利池，以后在AI硬件领域，谷歌和星火可以联手制定标准。”
这是一个巨大的诱惑。
对于林星石来说，GPT的源码虽然珍贵，但在他脑子里，那只是第一代的产物。GPT-2、GPT-3甚至更高级的模型架构都在他的规划中。用现在的技术换取未来的硬件加速，这笔账怎么算都划算。
更重要的是，TPU的设计思想对于星火正在规划的AI推理芯片有着直接的借鉴意义。
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