王振宇第一个打破沉默：「如果这个项目成功，对云服务意味着什麽？」

「意味着革命性的改变。」林薇调出云服务架构图，「现在的云服务需要为客户提供多种实例类型：通用计算型丶内存优化型丶GPU加速型等等。如果有了统一计算晶片，我们可以提供『智能算力』实例，客户只需要描述工作负载特性，我们的调度系统自动配置晶片资源，达到最佳性价比。」

她放大一个模拟场景：「比如一个短视频平台，尖峰时段需要大量视频转码（通用计算密集型），同时需要实时内容审核（AI推理密集型）。现有架构需要分别调度两种资源，资源利用率低，响应延迟高。使用统一计算晶片，同一个物理伺服器可以同时高效处理两种任务，资源利用率提升，成本下降。」

这个商业前景让所有人都感到兴奋。但随之而来的是现实问题。

「项目预算需要多少？」财务代表问。

「初步估算，三年总投入需要八亿左右。」林薇给出数字，「其中晶片研发四亿，软体生态三亿，其他一亿。但成功后，单是节省的晶片研发重复投入就可能超过这个数，更不用说市场领先带来的收益。」

「现有产品线怎麽办？」章宸关心更实际的问题，「『悟道2.5』和『天枢3.0』都在研发中，如果抽调核心人员，可能影响进度。」

「这也是我考虑的问题。」林薇早有准备，「所以联合项目组只抽调三分之一人员，而且是轮换制。每个团队成员在项目组工作一年后，回到原团队，同时新的人员补充进来。这样既保证新项目推进，又不影响现有产品研发。」

她看向章宸：「事实上，新项目的很多技术积累可以反哺现有产品。比如动态调度技术可以用于改进『悟道』晶片的资源利用率，可配置计算思想可以影响『天枢』晶片的下一代设计。」

这个回答让章宸点头认可。技术研发最怕重复造轮子和闭门造车，如果能形成良性循环，投入回报比会高很多。

「最后一个问题，」李峰提出，「这个项目需要跨团队的高度协作，但我们的绩效考核体系是按团队划分的。晶片团队的成功指标是晶片性能，软体团队是软体质量，算法团队是模型精度。如何激励大家为一个跨领域的项目共同努力？」

这个问题直击要害。组织的激励机制往往决定了创新的成败。

林薇调出一份新的考核方案：「我已经和陈总讨论过这个问题。统一计算架构项目将作为集团级战略项目，参与人员的绩效考核将单独制定。考核指标包括三部分：个人技术贡献丶跨团队协作丶项目里程碑达成情况。项目成功后，参与者将获得特殊的期权激励和晋升通道。」

她补充道：「更重要的是，这个项目成功与否，将直接影响公司未来十年的竞争力。参与其中的人，将有机会定义下一代计算标准。这种成就感和荣誉感，本身也是强大的激励。」

会议室里的气氛开始转变。从最初的疑虑和保守，逐渐转变为跃跃欲试和期待。

「我需要三天时间思考具体方案。」章宸表态，「如果架构设计可行，我支持这个项目。」

「软体团队可以立即开始新编程模型的研究。」李峰说，「我们一直在思考如何打破AI与通用计算的壁垒，这是个绝佳机会。」

「云服务团队会全力配合测试和验证。」王振宇承诺，「我们可以提供真实场景的工作负载数据，帮助优化架构设计。」

林薇看着这些表态，心中那块石头终于放下。她知道，真正的困难才刚刚开始，架构设计丶技术实现丶团队磨合丶资源协调，每一步都是挑战。但至少，第一步已经迈出。

「好，三天后我们再次开会。」她总结道，「届时请各位提交详细的技术评估和资源需求。在这之前，请大家思考一个问题：如果我们成功统一了AI算力和通用算力，计算世界会变成什麽样？我们的客户会因此获得什麽价值？我们的竞争对手会如何应对？」

会议结束，人们陆续离开，但讨论并没有停止。在走廊里，在电梯中，在茶水间，晶片工程师和软体架构师们已经开始交流想法，争论技术细节，勾勒未来图景。

林薇最后一个离开会议室。她走到窗边，看着窗外园区里穿梭的人群。那些研发大楼里，有数千名工程师正在为不同的项目奋斗。而今天，她刚刚为这些分散的力量找到了一个共同的丶宏伟的目标。

统一AI算力与通用算力，这听起来像是技术乌托邦，但她相信这是必然趋势。AI正在渗透到每一个计算场景，计算正在从「人指挥机器」走向「机器自主决策」。在这个过程中，硬体的界限丶软体的边界丶算法的藩篱，都必须被打破和重建。

手机震动，是陈醒发来的消息：「会议开得如何？」

林薇回覆：「迈出了第一步。困难很多，但方向应该是对的。」

「方向正确比什麽都重要。具体困难，我们一起解决。」

看着这条消息，林薇感到一种坚定的力量。她知道，这场技术变革的征程不会平坦，但只要有清晰的愿景和坚定的执行，再难的技术高峰也有机会攀登。