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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TPUv6架构调整的可能性。