91书院(91shuyuan.com)更新快，无弹窗！
院带研究生呢。不过人家还是乐衷于写代码，李一杲和王禹翔可没少受他点拨，跟他身边的博士们也混得挺熟。这次李一杲决定搞AI芯片，自己的研究生导师和花子牛师叔都给他推荐了不少得力干将。
王禹翔点了点头，脸上洋溢着笑意：“有，而且还不少呢，几个核心的我都聊过了，确认很快就能到位。我跟他们合计着，已经列了个人员清单，我发你看看。”
说着，王禹翔就把人员清单发给了李一杲。李一杲拿着手机，一边滑动屏幕一边点头，心里盘算着这班子人马能不能撑起滴水岩的AI芯片大旗。
王禹翔发来的人员配置清单详尽细致：芯片设计工程师20人，专攻SOC的逻辑设计、整体架构设计、数字芯片设计等，堪称芯片开发的基石；硬件工程师15人，肩负硬件设计的重任，从PCB布局到高速接口设计，无一不包；软件工程师20人，则负责打造和维护芯片的软件生态系统，操作系统、驱动程序、调试工具等一应俱全；验证工程师10人，他们像是芯片界的“质检员”，确保硬件和软件设计严丝合缝，功能性能双达标；测试工程师10人，对芯片进行全方位“体检”，功能、性能、可靠性，一个都不能少；算法工程师10人，专注于AI算法的优化与适配，让算法在芯片上如鱼得水，高效运行；项目经理和协调人员5人，他们是项目的“指挥官”，规划、协调、进度控制，确保项目稳步前行；安全专家5人，为算法和模型筑起铜墙铁壁，加密、访问控制，守护信息安全；质量保证团队5人，则是整个开发流程的“守门员”，确保最终产品质优价廉。
李一杲浏览完清单，不禁叹了口气。想想滴水岩公司，如今不过十几人的小团队，却每月操持着几十亿的生意，工资开销相比之下简直微不足道。而今这AI芯片开发团队，人数众多，工资待遇更是可观，一对比，心里那叫一个疼啊。他不禁犯嘀咕，荣贵君投进来的这笔钱，到底能不能打出个水漂来？
王禹翔发来的文件里，除了人员列表，还有设备的配置计划和预算资金。高性能计算资源——高性能服务器，那是大规模数据处理和AI模型训练的“利器”，即便选用国产GPU/TPU，每台服务器成本也高达百万，100台配置下来，那就是1亿元的大手笔。开发工具和软件，如JupyterNotebook、PyCharm等，有免费或商业版本可选，费用相对较低，可以忽略不计。TensorFlow等AI框架的企业版高级功能，虽需付费，但一年百来万也还算承受得起。然而，EDA工具的费用却让人咋舌，企业版或高级功能，一年没有3000万元下不来。还有仿真和验证工具，每年1000万元的费用也是必不可少的。版图设计和制造设备虽然费用不菲，但此处暂且按下不表。测试设备，逻辑分析器、自动测试设备等，七七八八加起来，1000万的投入是跑不掉的，每年维护费用还得500万元打底。
要把AI软件塞进AI芯片里，那可不是一件简单的事儿，涉及的领域广得跟大海似的，复杂得跟迷宫一样。王禹翔在他的真脑项目蓝图里，团队就挑了个大梁，专攻最核心的部分。其中，编译器开发与优化，那可是重中之重，相当于整个项目的命脉。你想啊，软件是用高级语言写的，芯片呢，它只认机器码。编译器，就是这两者之间的桥梁，负责把AI算法那些高深莫测的东西，翻译成芯片能听懂的“大白话”。这一步，那可是关键中的关键。
当然，除了这个，还有其他一些核心环节，也是项目团队得亲力亲为的。比如芯片架构设计，还有给AI芯片量身定做的操作系统，实时操作系统（RTOS）、嵌入式操作系统（OS）这些。这部分国家已经给定了规矩，统一了标准，项目团队也需要根据自己的需求，稍微调整调整，让它更贴合自己的项目。
至于剩下的，像核心算法怎么在硬件上实现、系统集成后的验证、功耗和热管理的精细调控、硬件安全的铜墙铁壁加上加密技术，还有SDK的开发，这些都得靠咱们自己的团队来搞定，这样才能保证芯片的性能杠杠的。真脑项目组就盯着这些核心活儿干，其他的，特别是生产环节，那是一点都不沾边，全靠第三方合作来搞定。所以，这投资看起来才“不大”，要是从研发到生产全都自己包圆儿，那可不是几个亿能打发得了的，上千亿估计都未必够。
王禹翔见李一杲边看边嘴唇直哆嗦，忍不住笑出声来：“大师兄，花钱的事儿，至于这么紧张吗？这加起来还不到三个亿呢，你有十个亿傍身，怕啥？”
李一杲故作无奈地叹了口气，一脸认真地说：“小师弟，兜里的钱再多，也得装装样子哆嗦几下，这样才能显得我花这钱是真的心疼啊。不然，怎么显得我是下了狠心，割肉投资的呢？”
李一杲虽然哆嗦得跟筛子似的，但批准王禹翔的方案