“我们要定义新的标准。可以让华威的MindSpore团队，开发一套专门针对SLRM的编译器后端。”
“虽然最终的编译器后端依赖于芯片的指令集，但中间层的框架设计现在就可以启动。我们要打造一套专门针对SLRM原生优化的软件栈，让开发者能像呼吸一样自然地迁移过来。”
……
“第三步，才是应用落地。”
“我们需要一个‘杀手级’的Demo，来点燃资本的热情。”
“比如法律大模型，或者数学解题大模型。用极小的参数量，实现极高的准确率。”
想到这里，朱宋纯停顿了一下，并没有被狂热冲昏头脑。他很清楚，成本优势的建立不是一夜之间的事。
“Transformer架构的推理成本从每百万token 100美元降到0.01美元，用了整整八年。SLRM作为新生事物，初期的单位算力成本必然高昂，不可能一上来就比成熟的GPU更便宜。”
“但这局棋依然能活。”
“关键在于‘共生’。SLRM与LLM结合，能产生‘一加一大于二’的化学反应。因此这个组合中的LLM可以用小参数模型，成本会降低。用昂贵但精明的SLRM做逻辑引导，用廉价且量大的传统LLM做知识填充。只要总体方案能对标同等智力的大参数模型，商业闭环就能跑通。我们不需要等八年，现在就能上牌桌。”
……
布局完进攻路线，朱宋纯的眉头微微皱起。
进攻容易，防守难。
大洋彼岸的对手，可是掌握着全球最顶尖算力和人才储备的超级霸主。一旦他们反应过来，全力跟进，华国这点先发优势能守得住吗？
“专利墙？当然要搞。但这只是防君子不防小人的手段。在国家利益面前，专利法往往就是废纸。”
“真正的防御，也许是‘人性’和‘商业规律’。”
他想到了两个词：【沉没成本】与【创新者的窘境】。
“英伟达、谷歌、微软，他们在GPU集群上砸了多少钱？几百亿，甚至上千亿美金。”
“他们的数据中心里，堆满了H100。他们的软件栈，全是基于Transformer和CUDA优化的。那些刚刚建好的超算中心，折旧期才刚刚开始。”
“现在，突然冒出来一个