“CPU确实是王者，但它是一个偏科的王者。”
林辰拿起笔，画了一个大圆圈，在里面写下“CPU”三个字母，随后在这个大圆圈里画了四个小方块。
“英特尔的CPU，核心数量很少，四核、八核，但每一个核心的处理能力非常强大，它就像是一个精通各种复杂公式的大学老教授。你把一个极其复杂的微积分逻辑题交给他，他能迅速、准确地给你解出来。”
接着，林辰在右侧画了一个方框，在里面写下“GPU”三个字母。
然后，他用笔尖在这个方框里密密麻麻地点了好多个小圆点。
“而GPU，图形处理单元，它没有复杂的控制逻辑，但它内部包含了成百上千个微小的计算核心，它就像是操场上站着的一万个只会算一百以内加减法的小学生。”
林辰看着眉头依然紧锁的安德森，抛出了一个致命的问题：
“安德森，如果现在有一道题，需要进行一百万次简单的一加一等于二的运算。”
“你是觉得那个精通高等数学的老教授算得快，还是这一万个同时在纸上写答案的小学生算得快？”
安德森愣住了。
他的瞳孔猛地收缩了一下，大脑中那固有的硬件认知壁垒，在林辰这个通俗易懂的对比面前，出现了一丝裂缝。
“当然是……那一万个小学生同时算，速度更快。”安德森的声音有些发涩。
“没错。这就是并行计算的威力。”
林辰，声音在安静的套房内回荡，带着强烈的震撼力。
“你觉得未来的移动互联网时代，我们要处理的数据，还是那种传统的、复杂的单一逻辑指令吗？”
“不！”
林辰的眼神变得异常冷厉。
“随着智能手机的全面普及，几十亿人每天在手机上滑动屏幕。”
“他们会产生海量的图片、无数条几秒钟的语音对讲、复杂的滑动轨迹，以及数以百亿计的商品点击记录。”
“这些数据，全都是碎片化的、非结构化的海量底层数据！每一条数据都非常简单，但它们的并发量是以前PC时代的十万倍、百万倍！”
“如果你用英特尔的CPU去处理这些海量的碎片并发数据，那个老教授会被活活累死，服务器的成本会高到让任何一家公司破产！”
林辰把笔扔在桌上，逼视着安德森。
“只有GPU这种拥有成千上万个并发核心的硬件，才能在一瞬间，同时处理这几百万、几千万条微小的数据流！”
“把那些只用来打游戏的显卡，成百上千块地并联在我们的云端服务器机柜里，这就是未来处理移动互联网信息大爆炸的唯一解法！”
安德森站在原地，额头上已经渗出了一层细密的冷汗。
他懂技术，所以他比任何人都清楚林辰这番话的含金量。
这套逻辑在工程学上是完全成立的。
只是在此之前，整个硅谷的大厂都陷入了“CPU统治一切”的路径依赖中，没有人敢把几千块游戏显卡塞进企业级的服务器机房里。
“但是，林先生……”
安德森咽了一口口水，试图平复自己剧烈跳动的心脏，但他发现自己的声音依然在发抖。
“仅仅是为了处理图片和并发数据，投入这么大的人力去重构底层的CUDA运算架构，这研发成本依然高昂。我们现在的当务之急，不是先做好基础的云服务存储吗？”
“安德森，你的眼光还是太窄了。”
林辰走近安德森，压低了声音，说出了一个在2010年还被封存在各大高校实验室里、无人问津的学术词汇：
“处理并发数据，只是GPU在云端的第一步。”
“真正让我花重金去招募这批顶尖算法人才的原因，是另外四个字。”
林辰看着安德森的双眼，一字一顿地说道：
“深度学习。”
这四个字一出来，安德森的身体猛地一震，连退了两步，后背直接撞在了沙发扶手上。
“深度学习……神经网络？！”
安德森作为老牌科技高管，怎么可能没听过这个词。
但他满脸都是震惊与不可思议。
“林先生！那只是学术界的一个科学幻想！过去的几十年里，无数的科学家试图让计算机模拟人类大脑的神经元去自我学习，但全都失败了！”
“因为要训练一个有用的人工智能模型，需要输入的数据量和计算量根本无法估算！用现有的CPU架构去跑神经网络，算上几年都跑不出一个结果！这在商业上是绝对的死路！”
“过去是死路，是因为他们没有找到合适的算力引擎。也是因为过去没
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