星耀服务器发布会的余波，还在整个科技行业内持续发酵，而风暴中心的星火科技，却已经悄然开启了下一段更为艰险的征程。
发布会结束后的第三天，星火科技总部最高层的会议室里，一场决定公司未来十年技术走向的会议，正在进行。
参会的人不多，但每一位都是星火科技在硬件领域的定海神针。林星石、陈默、周振、陈远，以及服务器、云计算和AI算法等核心部门的几位负责人，悉数在座。
会议室的气氛，既有发布会成功后的振奋，也有一份面对新挑战的凝重。
“cpU的成功，只是为我们拿到了一张牌桌的入场券。”林星石首先开口，为会议定下了基调，“但我们都清楚，在云端，真正的算力战争，正在另一个维度上展开。”
他没有卖关子，直接点明了主题。
“今天，我们正式为‘星耀GpU’项目立项。”
尽管所有人都已有心理准备，但当林星石亲口说出这句话时，在场的众人，眼神中还是不免燃起了一丝火焰。
“首先，是产品定位。”林星石站起身，走到白板前，“我们的GpU，不是为了和英伟达或者Amd在游戏显卡市场拼刺刀。我们的目标非常明确，就是云端。”
他拿起笔，在白板上写下了三个关键词：
AI训练。视频转码。图形渲染。
“这三个方向，是目前我们星火云乃至整个行业，对GpU算力需求最大，也是成本最高的三个场景。”林星石的声音沉稳而有力，“我们的AI实验室，每年采购英伟达高端计算卡的预算，已经是一个天文数字。我们的A站和西瓜视频，每天需要处理的视频转码任务，是海量的。还有我们游戏部门正在探索的云游戏，以及影视特效的云端渲染农场，无一不是在嗷嗷待哺地等待着更便宜、更高效的GpU算力。”
“所以，我们的星耀GpU，从设计之初，就必须是为这些通用加速场景而生。它必须是一个‘数据中心GpU’，而不是一个‘游戏GpU’。”
定位明确，是项目成功的第一步。在场的负责人们纷纷点头，这与他们在一线业务中感受到的痛点，完全一致。
“定位清楚了，接下来就是最关键的问题，制程。”林星石的目光扫过全场，最后落在了芯片设计负责人周振的脸上。
“cpU项目上，我们与台积电的合作很愉快，他们的16纳米工艺也确实顶级。但是，在GpU项目上，我建议换一个思路。”
所有人都屏住了呼吸，知道这才是今天会议的第一个核心议题。
“我建议，采用中芯即将投产的28纳米制程。”
这个提议，让会议室里响起了一阵轻微的骚动。
在半导体行业，工艺制程就是生命线。放着最先进的16纳米不用，去选择一个尚未成熟、且落后了几个代差的28纳米，这在很多人看来，是难以理解的。
“我知道大家有疑问。”林星石抬手示意大家安静，“在商言商，我们当然希望用上最好、最先进的技术。但同时，我们也要看到硬币的另一面。”
他的表情变得严肃起来：“星耀cpU的发布，已经让某些人感受到了威胁。我们在发布会上搞出的那个‘云原生计算基金会’，更是直接挑战了现有的生态格局。我们必须为未来可能出现的意外，做好万全的准备。”
“制裁的风险，不得不防。”
这几个字，像一块巨石，压在了每个人的心头。在场的都是公司高层，他们很清楚，一旦星火科技被列入实体清单，所有与美国技术相关的供应链，都可能在一夜之间断裂。
“28纳米，是目前国内产业链，最有希望实现‘去美化’的成熟工艺节点。选择它，就是为我们的GpU项目，上一道保险。我们追求的，首先是‘有’，其次才是‘好’。在一个随时可能被断供的沙滩上，建起一座再华丽的城堡，也是没有意义的。”
林星石的话，掷地有声。这番深思熟虑的战略考量，打消了众人最后的疑虑。
“我同意林总的判断。”周振第一个表态，“从技术角度看，28纳米虽然在功耗和性能密度上不如先进工艺，但它足够成熟，设计难度和流片成本也更低。对于我们的第一代GpU来说，这不失为一个稳妥的选择。我们可以利用相对成熟的工艺，先把架构做扎实，实现‘先可控、后扩展’。”
周振接着阐述了他的技术路径：“我们可以复用一部分在cpU项目上积累的EdA流程和基础Ip，但GpU的并行计算架构是全新的挑战。我的想法是，初期我们不追求大而全，而是先针对视频编解码、浮点运算等核心单元进行重点突破，确保在特定场景下的能效比，能做到业界主流水平。”
如果说周振是从硬件设计上求稳，那么陈默则从软件生态上，提出了更高的要求。
“GpU的战争，硬件只占一半，另一半是软件生态。”陈默接过了话头，“英伟达之所以能有今天的地位，靠的就是cUdA。我们必须建立自己的软件栈，而且要让开发者用得舒服。”
“我的建议是，从项目启动的第一天起，软件团队就必须深度介入。我们要打造统一的驱动程序、编译器和计算库，目标是让已经熟悉cUdA编程的开发者，只需要修改极少的代码，甚至无需修改代码，就能将他们的应用，平滑迁移到我们的星耀GpU平台上。”
这个目标的难度，不亚于再造一个cUdA，但陈默的语气却充满了不容置疑的决心。星火科技最强的就是软件，这是他们的立身之本。
当技术路线逐渐清晰，硬件工程负责人陈远，则将话题拉回了更现实的层面。
“我补充一点，关于工程落地的问题。”陈远的发言向来务实，“GpU是耗电和散热大户。我们在设计芯片的时候，必须同步考虑它的封装、散热方案，以及在机架上的可维护性。”
他调出了一张数据中心内部的实景图。
“一块计算卡，从上架、通电、满负荷运行到最终故障下线，它的一生，都是在数据中心里度过的。我们的设计，不能只停留在实验室里。一线运维工程师，能不能在三分钟内，完成一块故障卡的更换？在高密度部署时，整个机柜的散热风道会不会出现问题？这些看似琐碎的细节，直接决定了我们产品的最终使用成本和口碑。”
陈远的话，让在场的芯片设计师们，都陷入了沉思。他们习惯了从性能和功耗的角度思考问题，却往往忽略了“工程可落地性”这个同样重要的维度。
会议的最后，进入了需求方表态环节。
AI实验室的负责人率先发言：“我们早就盼着公司能有自己的计算卡了！我们现在有大量的模型训练任务，都因为算力成本太高而排队。如果我们能有自主可控的GpU，我们的算法迭代速度，至少能提升三倍！”
紧接着，A站的视频技术总监也激动地表示：“视频转码是我们的核心成本之一。如果星耀GpU能针对主流的视频编码格式进行硬件加速，每年至少能为公司节省上亿的带宽和服务器成本！”
随后，游戏部门、滴滴的技术负责人，也纷纷表达了强烈的试点意向。从云游戏的光线追踪渲染，到滴滴出行的实时路线规划，几乎所有需要大规模并行计算的场景，都将是星耀GpU的潜在用户。
一场内部的立项会，开成了一场需求誓师大会。
从市场定位，到制程选择，再到软硬件技术路径，最后回归到工程实现与内部需求，一个“从需求中来，到产品中去”的完整闭环，悄然形成。
看着眼前这群斗志昂扬的猛将，林星石的眼中，露出了满意的微笑。
“好。”他站起身，做出了最后的总结，“星耀GpU项目，现在正式启动。陈默负责带队和软件生态，由周振负责硬件设计，陈远负责工程与制造。目标只有一个，在两年之内，让我们自己的数据中心，用上我们自己研发的GpU。”
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