第206章 AI界的反应 一
杨老的新闻如同一场及时雨，彻底洗刷了国内关于“造神”的质疑。
徐辰的生活也重新归于平静，每天穿梭在图书馆和实验室之间，静静等待着那些投递出去的论文开花结果。
但他并不知道，在大洋彼岸，一颗被他半个月前随手种下的种子，终于迎来了发芽的时刻。
……
时间来到9月9日。
这一天，，对于镁国的AI行业来说，是注定载入史册的“黑色星期二”，尽管大众对此一无所知。
加州山景城，谷歌总部。
深夜十一点，Google Brain的实验室里依旧灯火通明。
高级研究员大卫·陈正百无聊赖地刷着arXiv。作为一名负责Gemini模型推理优化的工程师，他最近的日子并不好过。OpenAI的GPT-5依然像一座大山压在头顶，而Meta的LLaMA系列又在开源社区疯狂背刺，谷歌这个曾经的AI霸主，如今却显得有些步履蹒跚。
“又是这种标题党……”
大卫看着屏幕上一篇名为《Logic Is Also You Need》的论文，撇了撇嘴。
自从《Attention Is All You Need》火了之后，这种蹭热度的标题简直泛滥成灾。
“作者……徐辰？”
大卫愣了一下。
“这名字怎么有点眼熟？好像是那个搞定哥德巴赫猜想的数学天才？”
出于好奇，也是出于对数学天才的一丝敬意，他没有直接划走，而是点开了PDF。
原本只是想随便扫两眼，看看数学家是怎么“玩票”AI的。
然而，十分钟后。
大卫的坐姿从葛优瘫变成了正襟危坐，眼睛死死地盯着屏幕上的公式。
“Gumbel-Box几何嵌入……逻辑门控单元……这思路，有点野啊。”
作为资深从业者，他一眼就看出了这个架构的精妙之处。它没有试图去修改Transformer的主干，而是像外挂一样，巧妙地利用几何约束来修正概率生成。
“这玩意儿……能跑通吗？”
职业习惯让他立刻打开了Colab，按照论文里的伪代码，手搓了一个极简版的Demo。
虽然没有经过大规模训练，参数也是随机初始化的，但他只是想验证一下那个核心的“几何求交”算子是否真的可导。
但作为大厂员工，上班时间都在忙着优化Gemini的推理延迟，根本没空搞这种“私活”。
于是，接下来的半个月里，大卫只能利用下班后的碎片时间，一点一点地复现这个模型。
……
半个月后。
看着屏幕上那条虽然抖动剧烈、但却顽强向下的Loss曲线，大卫的手开始颤抖。
“卧槽……真的收敛了？！”
他猛地站起身，立刻拨通了杰夫·迪恩的电话。
杰夫·迪恩是谁？
在谷歌，甚至在整个硅谷，这个名字就是一个神话。
他是谷歌大脑的创始人，是MapReduce、BigTable、Spanner等分布式系统的设计者，是TensorFlow的缔造者。
在程序员圈子里流传着无数关于他的“查克·诺里斯式”笑话：
“当杰夫·迪恩提交代码时，编译器会向他道歉。”
“杰夫·迪恩不需要编译器，他直接写二进制机器码。”
“光速在真空中是常数，是因为杰夫·迪恩还没优化它。”
他是真正的“代码之神”，是谷歌技术帝国的基石。
……
电话接通，那头传来杰夫·迪恩冷静而富有磁性的声音。
“大卫，现在是凌晨一点。如果不是AlphaGo有了自我意识，或者地球即将毁灭，你最好给我一个合理的解释。”
“杰夫，别睡了！快看我发给你的邮件！我们可能错过了一个亿！”大卫的声音都在颤抖，“不，是错过了一个时代！”
十分钟后。
杰夫·迪恩坐在家里的书房，盯着屏幕上的论文和Demo数据。
他的眼神，从最初的困倦，逐渐变得锐利，最后变成了震惊。
作为系统架构的大师，他看到的不仅仅是算法的精妙，更是其背后对计算范式的颠覆。
“这个中国人……他绕过了矩阵。”
杰夫·迪恩喃喃自语。
“现在的AI，本质上是建立在矩阵乘法之上的。无论是GPU还是我们引以为傲的TPU，其底层逻辑都是为了加速矩阵运算。”
“但是这个SLRM……”
杰夫·迪恩的手指在桌面上轻轻敲击。
“它的核心是几何求交和非线性变换。这些操作在现有的TPU上跑，效率极低。TPU那庞大的脉动阵列会因为无法填满数据而空转。”
“这意味着，如果我们想大规模部署这个模型，我们现有的硬件架构……全是废铁。”
这对于谷歌来说，是一个灾难性的结论。
要知道，谷歌为了TPU项目，已经投入了数千名工程师和数百亿美元。TPUv4刚刚部署到数据中心，TPUv5正在流片。
现在，突然有人告诉他：你们的路走窄了。
“马上召开战略会议。”杰夫·迪恩拿起电话，声音不容置疑，“通知皮查伊，还有DeepMind的哈萨比斯。所有人，立刻上线。”
……
第二天，谷歌最高级别的战略会议室。
会议室里的气氛，冷静得近乎压抑。
这里坐着的，是谷歌技术体系的最高大脑：桑达尔·皮查伊（CEO）、杰夫·迪恩（首席科学家）、戴密斯·哈萨比斯（DeepMind创始人）。
屏幕上投射的，正是徐辰的那篇论文。
“结论？”皮查伊的声音听不出情绪。
杰夫·迪恩推了推眼镜，指着架构图上的核心模块：“从数学上讲，这是完美的。它绕过了Transformer最大的缺陷——注意力机制的计算冗余。它用几何关系替代了注意力权重，这让逻辑推理变成了‘查表’而不是‘计算’。”
“但是，”杰夫的话锋一转，切中了商业逻辑的要害，“这对我们现有的基础设施，是一个灾难。”
“解释一下。”
“我们的TPU，其核心架构是脉动阵列。这种架构是为了大规模矩阵乘法而生的。它就像是一个巨大的流水线工厂，只有当数据像洪流一样整齐划一地流过时，效率才最高。”
杰夫调出一张对比图：
“但徐辰提出的SLRM模型，其核心算子是极值、交集和随机采样。这些操作充满了条件判断和非线性变换。”
“如果让TPU跑这个，就像是让一辆F1赛车去送外卖。赛车很快，但它在红绿灯和楼道里会卡死。我们的TPU利用率会从70%暴跌到5%以下。”
会议室陷入了死寂。
这意味着，谷歌引以为傲的算力护城河，在这个新算法面前，失效了。
“英伟达呢？”哈萨比斯突然问道，“他们的GPU会好一点吗？”
“好不到哪去。”杰夫摇头，“CUDA核心虽然比TPU灵活，但本质上也是单指令多线程架构，依然依赖数据并行。面对这种高维几何逻辑，GPU的缓存命中率会低得令人发指。”
皮查伊的手指轻轻敲击着桌面。
作为CEO，他看到的不是技术难题，而是战略危机，也是战略机遇。
“如果这个算法是真的，那么谁先造出适合它的硬件，谁就定义了下一代AI。”
皮查伊抬起头，目光锐利：“成立‘几何计算’专项组。DeepMind负责算法复现，硬件团队立刻评估TPU v6架构调整的可能性。
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