上画出一个模块化结构，“芯片由三种基础单元组成：张量计算单元（tcu）、标量处理单元（spu）、智能调度单元（isu）。tcu专门处理矩阵运算，spu负责通用逻辑和控制流，isu根据任务特性动态分配计算资源。”
她详细解释：“当一个ai训练任务到来时，isu可以配置大部分资源给tcu，形成类似‘悟道’的高性能ai计算数组。当一个web服务器任务运行时，isu可以配置大部分资源给spu，形成类似‘天枢’的通用计算数组。而当一个混合任务运行时，isu可以按需分配比例，实现最佳能效比。”
章宸迅速在笔记本上计算着什么，几分钟后抬起头：“理论上可行，但工程实现难度极大。动态资源配置需要复杂的片上网络和缓存一致性协议，会增加芯片面积和功耗。而且调度算法本身就需要计算资源，可能吃掉一部分性能增益。”
“所以才需要软件团队和芯片团队深度合作。”林薇看向李峰和章宸，“如果我们能把一部分调度逻辑硬化在芯片里，另一部分软件可配置，是不是可以找到平衡点？”
李峰思考着：“这需要重新定义指令集和编程模型。传统的cpu指令集和gpu编程模型都不适用，我们需要一种新的抽象层，让开发者既能表达ai计算须求，又能描述通用逻辑，还能指定计算资源的分配策略。”
“这正是我想推动的。”林薇调出一份预研计划，“我建议成立‘统一计算架构’联合项目组，芯片团队、软件团队、算法团队各抽调三分之一的内核人员，全职投入这个项目。”
她展示项目目标：
第一阶段（6个月）：定义可配置计算数组的架构规范，完成fpga原型验证
第二阶段（12个月）：设计新的指令集和编程模型，开发编译器原型
第三阶段（18个月）：流片测试芯片，验证完整软件栈
“这个项目如果成功，”林薇环视会议室，“我们将为整个行业定义下一代计算芯片的标准。不再区分cpu、gpu、ai加速器，而是一个能够根据任务动态重组的智能计算平台。这完全符合陈总ai本地化战略的须求，也是未来科技实现技术领先的关键突破。”
会议室里陷入了长久的沉默。每个人都在消化这个构想的巨大潜力和同样巨大的挑战。
王振宇第一个打破沉默：“如果这个项目成功，对云服务意味着什么？”
“意味着革命性的改变。”林薇调出云服务架构图，“现在的云服务需要为客户提供多种实例类型：通用计算型、内存优化型、gpu加速型等等。如果有了统一计算芯片，我们可以提供‘智能算力’实例，客户只需要描述工作负载特性，我们的调度系统自动配置芯片资源，达到最佳性价比。”
她放大一个仿真场景：“比如一个短视频平台，高峰时段需要大量视频转码（通用计算密集型），同时需要实时内容审核（ai推理密集型）。现有架构需要分别调度两种资源，资源利用率低，响应延迟高。使用统一计算芯片，同一个物理服务器可以同时高效处理两种任务，资源利用率提升，成本下降。”
这个商业前景让所有人都感到兴奋。但随之而来的是现实问题。
“项目预算需要多少？”财务代表问。
“初步估算，三年总投入需要八亿左右。”林薇给出数字，“其中芯片研发四亿，软件生态三亿，其他一亿。但成功后，单是节省的芯片研发重复投入就可能超过这个数，更不用说市场领先带来的收益。”
“现有产品线怎么办？”。”
“这也是我考虑的问题。”林薇早有准备，“所以联合项目组只抽调三分之一人员，而且是轮换制。每个团队成员在项