现在，最大的问题是制造。

“从单纯的垂直通孔，到360度的全向网状连接，最大的问题是精度。”

这是褚柏的判断，也是他这次非要过来的一个重要原因：机器视觉和深度学习在芯片制造领域的应用。

当然，在来之前，褚柏并不知道白驹科技的这个碳硅融合半导体的方案。

但ai在芯片设计制造领域的应用，可并不是什么稀罕事儿。

就现在，eda工具，尤其是仿真工具，很大程度上已经开始用上了ai的推理能力。

而华为这两年的芯片设计，受限于国内的工艺制程，迭代是非常艰辛的。

原本褚柏此来，是想和白驹科技探讨，是否能够将现有的机器视觉以及ai模型进行升级，以在现有工业基础的前提下，进一步挖掘当前性能的潜力。

“只要有数据，那自然是可以的。”郝成点了点头：“只是具体能做到什么程度，现在不太好判断！”

“没什么不好判断的！”褚柏一下子就激动了：“相比于语言模型，不管是计算光刻，还是基于深度学习的掩膜优化、甚至是自动化系统各个方面，都是要简单的多的。

“而华为在工业ai领域已经积累了大量的经验，我们联合起来，至少能提高50%以上的性能。而碳硅融合芯片的生产问题也是可以解决的！

“我现在脑子里就有好几种方案，只不过都需要经过进一步的验证，所以，碳硅融合的芯片也可以交给我们进行实验性的制造，直至实现量产。”

褚柏所说的“我们”可不止指的华为，而是包括中芯国际、沪上微电子等等国内芯片产业链里的几乎所有顶尖企业。

在阿美莉卡严密的封锁下，华为的麒麟昇腾鲲鹏等能够实现全国产化的规模量产，除了他们自己坚持不懈的努力，与这些企业的鼎力支持也是分不开的。

而这，正合郝成的意思。

白驹科技当前并没有芯片设计和制造领域的经验，碳硅融合半导体现在更像是一种思路和理念，郝成设计的样本规模也较小。

真要应用到大规模的集成电路上，中间还有很长的一段路要走。

而这段路，硅半导体已经走过了，相当一部分人有着海量的经验。

如果通过小沙或者墨枢，将这些经验与碳硅融合的思路结合起来，到那时候，才是真正的起飞。

而这些设计和制造经验，公开网络可是获取不到的，对于各大芯片设计和生产企业来讲，肯定也都是企业的绝对机密。

而趁着这个机会，将这些企业聚拢，并形成一个超强有力的合体，去实现芯片设计和制造的突破，是符合所有人的利益的。

郝成自是无不应允。

“那我们就初步先定下这个草案，”郝成说道：“后续将所有人聚拢到一起，再制定详细的方案。”

“嗯，没问题！”褚柏已获得非常高的授权，这种初步方案他自己就可以拍板做出决定。

……

一连两天的时间，郝成一直在接待应邀而来的重要领域的专家或者企业负责人，那是一刻也没有闲着。

在商谈的过程中，他也在一步一步的构建着白驹科技未来的规划。

“聚拢一批顶尖科技企业、顶尖科研机构和高校、顶尖人才，然后共同攀登科技的高峰，小沙，你觉得怎么样？”这几天的所有会谈，小沙也都是参与其中的，甚至，很多领域，小沙要比郝成理解的深入。

但是对于这个郝成都很有把握的问题，小沙却卡壳了。

【我…我不知道。】小沙更类人了以后，说话甚至都还停顿了一下，然后还加了一句解释【我的能力，局限于现在，融合分析已经可以说是强项了。

【但是，事物是不断的在变化的，今天的科技别说代表明年，可能连下个月甚至明天都代表不了。我只能根据当前的技术水准来分析问题，而显然，这并不合适。】

郝成点了点头，现在ai所谓的推理能力，其实是运算而不是思考。而所谓的参数，就是运算所涉及的广度了，涉及的越广，算力需要越高，执行越慢。

哪怕是基于微意识体模型算法的小沙，也是基于运算的映射融合，距离思考这个词也仍有很大的距离。

至于发展的眼光看问题，自然也很难具备。

【因为受限于现有算力卡的硬件，我现在的能力还只是二维的运算融合。】

小沙说道：【思考问题受到的