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与此同时，圣克拉拉，英伟达总部。
黄仁勋正穿着他那件标志性的皮衣，在会议室里来回踱步。
他的面前，同样摆着那篇论文。
「你们怎麽看？」老黄停下脚步，目光如电，扫视着在座的技术高管。
「Jensen（黄仁勋英文名），这个算法对我们的CUDA生态是个挑战。」一位首席架构师面色凝重，「它大量使用了min丶max这种非线性算子，而且数据依赖性很强，无法像矩阵乘法那样进行大规模并行流水线优化。在H100上跑这个，SM单元的利用率可能连20%都不到。」
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「也就是说，我们的显卡，在这个算法面前，变成了『废铁』？」老黄的声音很冷。
「不能说是废铁，但确实……性价比极低。」
老黄沉默了。
作为「AI军火商」，他最怕的不是竞争对手，而是「技术路线的变更」。
英伟达之所以能躺着赚钱，是因为全世界都在用Transformer，都在做矩阵乘法。他只要把矩阵乘法做到极致，就能垄断市场。
但现在，有人想换个玩法。
这才是英伟达最担心的事情。
英伟达的护城河，从来不仅仅是硬体性能，而是CUDA生态。数百万开发者习惯了调用cuBLAS丶cuDNN这些高度优化的库来构建模型。如果一种新算法绕过了这些库，甚至需要全新的硬体支持，那麽英伟达的垄断地位就会出现裂痕。
「AMD那边有什麽动静？」老黄问道。
「MI300系列的架构比较灵活，他们在标量计算单元上保留了更多的资源，理论上跑SLRM会比我们稍微从容一些。」技术部主管回答，「而且，他们最近在积极接触PyTorch团队，试图推动对非矩阵算子的原生支持。」
「不能给他们机会。」老黄的眼神变得冷峻。
他走回座位，双手撑在桌面上，下达了一系列指令。
「第一，软体层面。立即启动cuSLRM项目。抽调最精锐的CUDA工程师，针对SLRM的核心算子进行手写汇编级优化。我要让全世界看到，即使是跑几何逻辑，英伟达的GPU依然是最快的。」
「第二，硬体层面。Blackwell架构的设计已经冻结，来不及大改。但在下一代Rubin架构中，必须预留专门的『逻辑推理单元』。我们要把这种非线性计算，也变成硬体原生的指令。」
「第三，生态层面。」老黄顿了顿，语气中透出一丝商业巨头的狠辣，「联系PyTorch和TensorFlow的维护团队，以『技术合作』的名义，提供专项资金和人力，帮助他们优化基于CUDA的SLRM实现。我们要确保，当开发者想要尝试这个新算法时，他们最先想到的丶最好用的工具，依然是跑在英伟达显卡上的。」
「我们要用生态的厚度，去淹