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人手上。”
“如果我们在芯片领域占据一席之地，不仅能解决算力瓶颈，还能为未来所有的AI技术打下基础。”
最终，在李凡的坚持下，星联成立了“未来计算实验室”，目标是自主研发面向AI的专用芯片。
未来计算实验室成立后，团队面临的第一个难题是人才问题。星联虽然在AI领域享有一定声誉，但在芯片设计方面几乎是“空白”。
为了吸引顶尖人才，李凡亲自带队跑遍全球，从美国硅谷到欧洲的高科技企业，再到日本和韩国的芯片设计公司，他不惜重金招揽行业精英。
“我不管花多少钱，一定要把最优秀的人才挖过来。”李凡在一次内部会议上拍板，“技术是人做出来的，没有人，什么都白谈。”
经过三年的努力，星联组建了一支由全球顶尖芯片设计师组成的团队，其中包括多位曾经在GPU和ASIC设计上有重要贡献的专家。
然而，人才到位后，新问题又接踵而至。
芯片研发的周期漫长，投入高昂，而且失败率极高。未来计算实验室的前两次尝试，分别是通用AI加速芯片和一款专用ASIC芯片，均未达到预期效果。
“李总，我们可能低估了这个领域的难度。”负责研发的首席工程师张启明在汇报中苦笑着说道。
“芯片的设计逻辑太复杂，特别是AI专用计算需要大量并行架构支持，这超出了传统设计的经验。”
“我知道难。”李凡看着实验室的失败报告，语气却丝毫不见退缩。
“越难的事才越值得做。我们已经投入了这么多，不可能停下来。继续优化，缩小目标，专注于AI模型的实际需求，别想着什么都做到。”
2009年，实验室的第三次尝试终于迎来了转机。
这一次，团队选择了更聚焦的方向，专注于两类芯片的设计——
NPU（神经网络加速器）：专门针对深度学习模型的推理优化。
DPU（深度学习处理单元）：用于训练复杂的AI模型，提升模型的迭代速度。
“与其追求通用性，不如直接切入AI应用的核心需求。”张启明在团队会议上说道。
“我们发现，目前AI最大的算力消耗，集中在推理和训练阶段。这两个方向如果能单点突破，就能让我们的芯片技术具备独特的竞争力。”
李凡听后拍板：“很好，就按这个方向走。我们不需要面面俱到，专注于把AI的核心痛点解决掉。”
经过多年的攻关，2010年，星联成功推出首款商业化NPU（星思，StarMind）和DPU（星瞳，StarInsight）芯片。
这两款芯片在性能上远超行业平均水平——
NPU：专注于实时推理计算，处理速度是传统GPU的两倍，同时能耗降低50%。
DPU：优化深度学习模型训练，训练时间缩短30%，成本降低约40%。
“这是一个里程碑。”李凡在“星思”和“星瞳”发布会上的讲话被媒体广泛报道。
“我们用两款芯片证明了，星联不仅是AI软件的领导者，也能在硬件领域开创新的时代。”
芯片研发的成功，仅仅是第一步，如何让产品真正走向市场，是李凡团队面临的下一个挑战。
“李总，虽然我们的芯片性能很强，但市场接受度还是未知数。”苏雅馨提醒道，“毕竟我们的品牌，在这方面还没有建立足够的声誉——有但不多。”
“那就先从自己用起。”李凡笑着说道，“我们星联自己的业务，就足够支撑芯片的初期应用。如果我们的自家业务，就能验证这两款芯片的效果，市场自然会追随。”
于是，“星思”和“星瞳”首先被部署在星联的内部业务中：
星语平台：利用NPU优化语音识别和智能推荐服务，使响应时间缩短到毫秒级。
智能电力调度系统：通过DPU加速能源调度模型的训练，实现新能源的高效利用。
星联医疗相关设备：基于芯片的计算能力，显著提升基因数据分析的速度和精准度。
事实证明，这种策略是正确的。在内部验证了芯片的优越性能后，星联很快将“星思”和“星瞳”推向市场，与多家外部云计算公司和科研机构达成合作协议。
芯片研发的成功，让星联集团的技术版图更加完整，但李凡深知，这只是一个起点。
在一次团队庆功会上，张启明问他：“李总，您觉得‘星思’和‘星瞳’的意义是什么？”
李凡端着茶杯，沉思片刻后说道：“它们的意义不仅是技术上的突破，更是战略上的转型。我们用芯片解决了算力问题，也用芯片打开了全球市场的入口。”
“未来，AI的每一次跃进，都离不开算力，而星联，会一直站在算力革命的前沿。”