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“特別是复杂模型训练场景下的稳定性和工具链成熟度，”卡尔补充道，“我们的nsight工具链、多机多卡並行库，都经过了十几年的打磨，而这方面，aetosv0.1几乎还处於初级阶段。”
“但是，”卡尔的声音带著一些困惑，“我们最大的失误，在於严重误判了对方技术叠代的速度和方向，我们当时的推演是：aetos团队接下来会优先补齐生態工具链，完善调试工具、性能分析器，並著力提升v0.1在复杂模型下的稳定性，这是任何一个理性团队都会选择的路径一一先夯实基础，再追求性能飞跃。我们预计，下一个里程碑版本，至少需要六到九个月才能看到显著的性能提升，但是现在看来应该是我们判断失误了，他们显然採取了一条激进的策略，而且根据我的判断，他们的下一个版本很有可能在某些方面逼近甚至超越我们的cuda性能，不然没道理连这些华国知名的厂商也选择押宝。”
老黄点点头：“那以你们的推测，他们的下代技术可能是什么？”
“按照我的理解，想要全面超越cuda这几乎是不可能做到的，所以我们认为，他们可能採用了一种类似“场景切片』的策略。
即不再追求通用性，而是针对少数几个最具代表性的ai模型，进行单独的优化，甚至是手搓』级別的硬体指令级优化，这样才有可能达到我们cuda的性能，这可能会大幅牺牲通用计算能力，就像是跑车可以在赛道上碾压家用轿车，但是无法应对日常通勤的各种路况，
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卡尔一顿分析，在场几位高管都纷纷点头，对於aetos能够比肩cuda，他们是绝对不可能相信的，也就现在的解释才能够说的通。
但事实上，完全是乱分析，和真实的情况完全不匹配，这也不能怪他们，毕竟像周昀这样的异类，纵观整个歷史，也並不多见。
“卡尔的推测很有道理。”丽莎附和道，“他们很可能是在集中火力打造几个样板工程，用於发布会演示和初期宣传，这確实能解释他们为何能如此快速地推出新版本，也符合他们寻求市场突破口的逻辑。”
“我同意，”大卫也找回了些信心，“这种策略短期內能製造声量，但长期来看，无法支撑一个健康的生態系统，开发者不会为了几个特定的模型，就迁移到一个通用性欠佳的平台。”
一时间，大家都更加倾向於这个合理的解释，不过老黄却始终没有表態，他总感觉这次的事情並不简单。
“卡尔，”老黄突然开口，“你的分析基於一个前提他们的技术能力、工程方法论，仍然在我们的认知框架內，但我们有没有考虑过另一种可能性？我们是否因为自身太成功，思维已经被现有的技术范式所禁錮？
我们是否不自觉地认为，通往高性能计算的路径，只有我们走过的这一条，或者只有我们认知中的那几条？“
“这个.....”卡尔谨慎地回应，“但从计算机科学的基础原理来看，通用性与极致性能往往难以兼顾，这是眾所周知的权衡，要实现您所说的那种技术，其难度不亚於重新发明一套计算理论。”
“是啊，我们不能自己嚇自己，基於现有情报，卡尔的推断是最符合逻辑的，我们应该以此为基础来制定策略，而不是为一个极小概率的假设投入过多资源。”
老黄看著他的团队，知道他们说的是商业世界和工程领域最常见的理性判断。他自己也清楚，卡尔的分析概率更大。
但他就是感觉其中有点不太对。
他沉默了片刻，最终做出了决断：“好吧，应对策略制定，优先基於卡尔的分析和预测，但是我们也要应对我说的那种情况，另外我几天后会亲自过去参加对方的发布会！”
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