陆明盯着白板上的架构图，突然拍了下大腿：“我在顶会论文里见过！有人提过用gpu做通用计算，但没人做出成熟的开发环境，连参考案例都没有！”“没有，我们就自己造。”林晓把马克笔塞到他手里，语气斩钉截铁，“你带团队改代码，把模型训练的任务移植到gpu上，解决内存访问、数据传输这些问题；刘洋，你去扫货——市面上能买到的最高端显卡，不管多少，都给我买回来，搭一个gpu计算集群！”
这步棋走得太大胆了。当时的it圈，gpu还被当成“游戏显卡”，硅谷的巨头们也只在实验室里摸索gpgpu（通用图形处理器）的用法，没人敢直接搭集群用于ai训练——林晓这是要在一片荒地上，亲手修一条通向未来的算力高速公路。
从此，“伏羲”实验室的灯就没熄过。一部分人守着算法，反复优化模型结构，试图减少计算量；陆明则带着另一队人扎进了gpu的世界，代码改了一版又一版，内存访问冲突的报错弹出一次又一次。有工程师盯着屏幕上的错误日志，熬到眼镜滑到鼻尖，手里的咖啡凉了都没动；陆明自己更是抱着代码本在服务器机房蹲了两天，连饭都是用外卖盒接着吃，困了就靠在机柜上眯一会儿。林晓没少往实验室跑，要么拎着热乎的早餐进来，要么拍着大家的肩膀说“再坚持下，突破就在眼前”，手里的资金更是给得痛快——采购设备、请技术顾问、甚至为了抢一块稀缺显卡，溢价从欧洲代理商手里调货，从不含糊。
另一边，苏清雪按着林晓的意思，借着“升级办公图形处理设备”的名义，在全球范围悄悄扫货。跟代理商签保密协议，显卡用“工业控制模块”的名义报关，一箱箱往郊区的秘密机房运——没人知道，星辰网络正在囤积未来ai时代最关键的算力基石。
三周后的一个凌晨，办公室的门被猛地推开。陆明顶着两个黑眼圈，头发乱得像鸡窝，声音里裹着哭腔，手里的训练日志被汗水浸得发皱：“成了！林总！gpu集群跑通了！”他把日志摊在桌上，手指哆嗦着指向“训练时长：4天”的字样，“之前要21天的迭代，现在——你看！4天！效率翻了近七倍！”
林晓盯着屏幕上飞速滚动的训练日志，一行行绿色的“训练成功”提示跳出来时，他长长舒了口气——算力的坎总算迈过去了，更重要的是，星辰网络在ai的底层基础设施上，先卡住了关键位置。可这份轻松没持续多久，他的指尖敲了敲桌面，目光落在窗外泛白的天际：算力突破只是第一步，“伏羲”的潜力越大，盯着它的人就越多。高盛那边肯定不会善罢甘休，金素妍背后的势力也不会看着星辰攥着算力优势，说不定还有更深处的力量，正躲在暗处，盯着“伏羲”这块能改写行业规则的筹码。
