无论如何，易科的Q3财报在这个月十五号都要出炉了。

　　尽管心里已经有预期，但亲自走入暴风雨中的陆奇还是心神不宁，也免不了在心中自嘲，看客与当事人的感受终究不同，这份压力还是受着了。

　　11月2日，上午11点，陆奇开完会接到了秘书的通知，方总中午请客。

　　等他抵达小食堂，听到正在放着的音乐是《All You Need Is Love》便不禁微微一笑，那篇由谷歌发布《Attention Is All You Need》的名字就是来自披头士的这首歌。

　　陆奇与埃尔德、吴恩达打了招呼，没聊几句就转入了深度学习DL的话题，也就立即打起精神，讲述自己更多的想法。

　　这两位在易科都不简单，一位总领研发范畴的事务，一位是深度学习的主要负责人，虽说自己算是空降组建深度学习事业部，但资源的分配和使用也需要相互的沟通。

　　陆奇能在微软做到高位，自然不会轻视人事工作。

　　“谷歌那边把自注意力机制的模型在论文里命名为Transformer，我问了问，他们内部是在开发新的NLP模型了。”吴恩达谈到上次业界探讨后的变化。

　　吴恩达之前是斯坦福的副教授和人工智能实验室主任，而在加入易科前就在谷歌负责相关工作，与那边的研究交流没有中断，上次的激辩同样给他带来不少灵感。

　　陆奇点点头，也说着自己掌握的消息：“业界对于Transformer的表现很认可，像去年成立的OpenAI，他们现在也在着手研发一款以Transformer为核心的大模型，干脆直接以它命名，叫GPT，Generative Pre-trained Transformer。”

　　OpenAI是一家去年成立的公司，有不少领域内知名的人物参与。

　　方卓这时候简单总结道：“难道谷歌的这个Transformer真就能超过RNN和CNN了？我们在这两方面已经投入很多了。”

　　RNN是循环神经网络，CNN是卷积神经网络，易科的Siri是基于前者，太白则是基于后者。

　　同样，业界在人工智能领域的研究也主要是这两个方向以及它们的变体，RNN能处理序列数据中的时间依赖性而广泛应用于自然语言处理任务，CNN则因为它在图像识别和处理中的出色表现，成为计算机视觉领域的基石。

　　像易科的机器人Guard就使用了CNN在视觉方面的成果。

　　但现在，诞生于一场激辩中的第三个方向竟然隐隐有取代RNN和CNN的趋势，这无疑会削弱易科在相关领域研究的优势。

　　陆奇听到方总这样说，保持沉默，埃尔德也不出声。

　　反倒是吴恩达笑了起来：“方总，在科学研究上，方向错了，越努力就距离成功越远，这一点从我最开始做科研就已经被事实教育过，RNN在处理长序列时遇到了梯度消失和爆炸的问题，这一点的突破一直很艰难。”

　　“现在，Transformer模型有希望解决这个问题，并且已经表明它的并行处理能力和更高效的训练特性，这就应该按照对的来。”

　　“我们投入的资源和精力并不能左右科学的正确答案。”

　　“答案就在那，我们只是用各种各样的方式发现角落里的它。”

　　“况且，RNN与CNN仍旧会在特定的场景下发挥作用。”

　　吴恩达不管是不是方总在试探自己的想法，先表明在科研上的立场。

　　方卓微微点头，沉吟道：“其实，不瞒你们，陆总的到来给我很多新的思考，你们今天说的这个Transformer，谷歌在做，OpenAI在做，好像大家一下子又认为这个方向可以创造很多新可能，既然真有希望，那我们在战略上的定位是不是还需要修改。”

　　他说着自己这两天在想的事情：“陆总还说了英伟达要卖铲子的事，我现在回想，黄仁勋当时确实在现场很高兴，和我聊过自注意力机制对GPU的促进，如果还要提高重视程度，那我们实际上在整个产业链上是能用出更多力气的。”

　　“这马上冰芯要收购中芯了，实际上，冰芯也已经在主导长电在封测领域的方向，如果英伟达可以卖铲子，我们为什么不可以卖？”

　　方卓说着自己考虑修正的方向。

　　陆奇刚要点头，忽然反应过来，吃惊地说道：“冰芯要收购中芯了？”

　　方卓点点头，确认自己说了这话。

　　陆奇陷入思考，按方总所说，冰芯不仅要收购中芯，还已经在国内封测领域有主导权，这样再加上易科，俨然便是设计、制造、封测一条龙。

　　如果在未来两年之内能解决光刻胶的问题，构建更大范围内的软硬件生态，这必然能带来足够的后劲。

　　他油然一叹，严肃地说道：“方总，当务之急就是要恢复冰芯在先进制程上的制造能力啊。”

　　方卓“嗯”了一声，想说点什么又放弃了。

　　算了，都到这时候了，反正也快献礼了。

　　反正，意思就是这个意思。

　　如果真如陆奇所说，真如吴恩达的思考，业界如谷歌和OpenAI等公司开始对新的模型充满期望，那自己也有必要重新审视与英伟达的合作，重新思考要做的战略调整了。

　　午餐越吃越沉默，方卓在思考未来，吴恩达在思考DL