张朝洋点了点头，觉得这个话题有点大，笑着问：“对了，下围棋，你那个软件行不？真能赢职业棋手？”

周不器很谦虚地说：“不一定能100%的赢，99%吧！”

张朝洋没好气地说：“你就吹吧！真这么能，下棋的对手，你怎么不直接去找李世石和古力？找了一个什么二流角色？”

现在的围棋行业，世界排名前二的基本就是公认的两个人，一个是韩国的李世石，一个是中国的古力。

相比较之下，还是李世石稍微厉害一些，等级分稍高。

周不器辩争道：“二流角色？你懂不懂啊？朴廷桓那也是世界顶级的高手，不比李世石和古力差，好不好？他世界排名第五！”

张朝洋问：“怎么不直接找最厉害的棋手？”

周不器道：“这第一场人机对弈，地点是在首尔啊。这是韩国嘛，会比较开放，外国记者可以来得更多、更有利于全球性的报道。等这次把市场打开了，引起了轰动，组织第二次的人机大战了，就可以去国内的首都或者魔都了，到时候再把李世石和古力都叫来，上演终极对决。这次在韩国，就是暖场。”

张朝洋接着问：“下围棋的算力多大啊，你怎么这是怎么提供的？”

“AI芯片呗。”

周不器也有点含糊，具体的情况他也不太清楚，只是有一个大概的了解。他批过一个申请，沈向阳为此购买了2万块的英伟达的GpU来提供算力，费用是3亿美元。除此之外，自研的AI芯片，也使用了2万块，花费1亿美元。

张朝洋问：“我看报道，说是你们为了把这件事做成，总共投入了4万块显卡。”

周不器道：“不太准确吧，应该是2万块。还有2万块是自研的，不是GpU。”

这就有着专用芯片和通用芯片的区分了。

GpU通常是指通用芯片，是可以“通用”的，放在很多场景都可以。显卡最重要的组成部分，就是GpU，很多时候就用显卡来指代GpU。

很多媒体不太懂具体的技术，在报道的时候就会比较随意，就说用了多少多少的显卡……其实不准确，实际上应该是通用的GpU芯片。

除了通用的，还有专用的呢。

比如沈向阳的另一个团队，就一直在自研AI芯片。

如果是通用芯片，那其实很简单，去外面采购GpU芯片，然后组装到AI芯片上，就成功了，也可以顶着“自研”的旗帜。

紫微星并没有这样搞，是真的在自研，是在搞专属于紫微云的专用AI芯片。

两者的区别，就是显卡GpU是通用的，相当于“兼职”，可以干的事情很多，干什么都行；专用的AI芯片，是专职，只做AI计算这一件事，更节能、更廉价、更大的计算量。

相比于价格高得离谱的显卡GpU，谁都知道自研“全职”、“专职”的AI芯片更有未来。

可是，这是个全新的不成熟的领域，存在着许许多多个方向，到底哪条路是对的？不知道！这研发风险就很大了。

花了几十亿美元搞研发，搞不好就失败了。

有这几十亿美元，直接去英伟达买通用芯片，既省时又简单。

现在的科技产业里，真正在做自研AI芯片开发的公司，除了紫微星，也就是英特尔、谷歌、Ibm、英伟达、高通这些科技巨头了。

从价格上来说，的确便宜。

从效果上来说，跟成熟的显卡相比还有一定的差距。

张朝洋就感慨着说：“你现在是越来越能了！”

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