尼古拉虽然知道未来的摩尔定律将会失效，但还希望看看对方是否真材实料。旋即询问道“那么你的方案是什么？”
哈桑茨斯基的声音陡然提高道“换掉底层逻辑。我们一直在用二进制模拟世界，但自然界本身并非非黑即白。温度、压力、语言、意识——这些连续变量更适合以三态表示：-1、0、+1。这就是平衡三进制的核心优势。”
哈桑茨斯基调出第一组对比数据：传统二进制表示数字7： 111（三位）；平衡三进制表示数字7： 101?（其中1?代表-1，仅需三位）
“看起来一样？但请注意，在进行加法运算时，三进制可自动完成部分进位抵消，减少运算步骤。更重要的是，其数值表示具有自然对称性，无需补码机制即可处理负数，极大简化alu设计。”
接着，他展示了更深层的优势：能耗效率提升30%以上。
由于三进制单位（trit）的信息熵高于比特（bit），相同信息量所需的基本单元更少。实验数据显示，在执行浮点矩阵乘法这类ai核心操作时，三进制架构平均功耗比同代cmos二进制系统低32.7%。
硬件复杂度下降，容错能力增强。“您知道吗？cetyhь当年在莫斯科大学连续运行十年，故障率仅为同期ibm系统的1\/5。因为它采用冗余设计和自校验逻辑，在信号漂移时能自动识别并修正错误。这种特性，恰恰是当前大规模神经网络训练中最需要的——稳定性。”
与人工智能原生契合。“现代深度学习依赖梯度传播，本质上是在高维空间中寻找极值点。而三进制的-1\/0\/+1输出，天然对应‘抑制’‘中立’‘激活’三种状态，完美匹配relu之前的线性变换过程。我们可以直接构建基于trit的激活函数硬件层，跳过复杂的量化压缩流程。”
他进一步指出：“谷歌brain团队去年内部报告提到，他们为将fp32模型压缩至int8，投入了超过200人年的工程成本。如果底层就是三进制，这一切都可以规避。”
与现有布局协同：从28纳米到光量子，构建全栈算力生态听到这里，尼古拉微微前倾身体，眼神中闪过一丝兴趣。
“你说得不错，但我们已经投入巨资发展两条主线：一是‘北极熊’的先进制程半导体，二是新西伯利亚的光量子计算项目。你如何证明三进制不是重复建设，而是战略补充？”
哈桑茨斯基早有准备。“首先，请看这张协同图谱。”他在屏幕上划出一个三角结构：
[三进制经典计算]\/\\[28nm芯片制造]——→[光量子混合架构]
哈桑茨斯基继续解释道“我们的计划不是取代现有体系，而是成为桥梁。”
短期（1–3年）：依托北极熊28nm产线，流片首批三进制asic芯片
“不需要euv光刻机，也不依赖finfet工艺。我们使用改进型soi晶体管实现三态阈值控制，良品率预估可达85%以上。第一批将用于联邦安全局的数据加密加速器，以及西伯利亚油田的实时地质建模。”
中期（3–5年）：构建三进制-量子混合计算平台
“当前光量子计算机面临最大问题是测量坍缩带来的不确定性。而三进制中的‘0’态可作为‘观测缓冲区’，在量子态读取前进行暂存与纠错。我们已在理论层面验证该模型，误差率可降低至10??以下。”
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