按照林安東教授的技術路線，至少要組建百臺以上的服務器，擁有兩萬億左右的神經元數量，才能夠勉強和現有的超導量子計算機以及數據中心GPU進行配合運算，最后發揮出來其獨特的低精度計算以及模糊計算領域上的優勢。
最終，通過這種綜合的計算機系統所組成的算力中心，才能夠訓練出來技術更先進的，至少比現有人工智能技術先進一個層級的新型人工智能。
數量少了，沒用，但是想要把這么多的智腦6芯片組合起來，這可不容易……其難度不會比早期階段假設通用計算的超級計算機，前些年的GPU算力中心容易多少，甚至更難。
最后，還有一個更關鍵的問題，是如何和這三種不同類型的計算系統給有效連接起來，協同工作，共同訓練人工智能。
這里頭可是蘊藏著巨大的技術難題。
也就是智云集團這邊的技術團隊自信十足，覺得自己這邊的研發人員一個個都是頂級天才，各領域里的最頂級的一批精英，再加上充足的資金以及各種資源支持，這才有信心在預期時間內搞出來。
換了其他企業的技術人員想要搞這種系統，估計看了都得兩眼發黑……把三種完全不同類型的計算機系統整合起來一起協同工作，其技術難度是非常大的。
在當下，除了智云集團的技術團隊有兩可能搞定這種事，其他企業基本沒這可能性。
不過還是那句話，其他企業也不需要這種技術就是了，畢竟他們沒有上萬可控量子比特的超導量子計算機，也沒有成熟可用的神經擬態計算系統。
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