十月中旬，智雲集團內部的科研委員會通過了一項非公開科研計劃，撥款八十五億美元用於某項非公開科研計劃。
這個非公開科研項目，就是神經擬態計算項目的智腦6系統項目！
這些款項用於進一步完善智腦6系統，解決後續的諸多技術性問題，這智腦6芯片雖然有了，也能完成了智腦6服務器的設計，但是再往後的整個服務器集羣的組建，依舊面臨著不少的技術性難題。
尤其是這個服務器集羣是一種超導量子計算機、傳統GPU顯卡以及智腦6服務器相互結合的一個綜合算力系統。
這種跨越計算機種類的綜合系統的研發以及搭建，其技術難題是非常大的。
而目前來說，全球範圍內也只有智雲集團有這種技術……儘管智雲集團從來沒有公佈過。
不過話說回來，也只有智雲集團同時不用超導量子計算機以及傳統GPU服務器來搭建綜合算力中心的，其他企業都沒這麼幹的……因爲他們沒有量子計算機，也用不著這種技術。
如今，智雲集團方面是打算把神經擬態計算系統也加入到這個綜合算力系統中來……這必然會遇到諸多的技術難題需要一一解決。
再加上智腦6系統本身的開發，硬件以及軟件領域的持續開發以及完善也比較花錢。
最後，經過徐申學以及付正陽，林安東等人的初步商量後，爲第一個同時結合超導量子計算機、數據中心GPU系統、神經擬態計算系統，這三大系統結合起來的實驗性綜合算力系統，撥款八十五億美元！
而這，還只是第一批經費，後續如果做的順利成功自然是好事，如果不順利需要繼續追加經費的話，也會追加投入更多的經費。
理論上來說，只要後續不是無法解決的重大技術難題，那麼徐申學都會堅定的推動這種新型的綜合算力中心的技術研發以及建設！
不僅僅是爲了省電費，更是爲了更先進的人工智能技術。
在其他領域裡徐申學興許還會考慮開支問題，但是在針對一些前沿技術，尤其是人工智能的核心技術的研發，徐申學一向來都是非常捨得花錢的。
畢竟未來不好說，但是就目前來說，人工智能技術已經成爲了智雲集團的核心支撐業務。
嚴格來說，人工智能技術本身並沒有給智雲集團帶來什麼營收……其直接營收是非常少的。
但是智雲集團裡的其他諸多業務，尤其是能夠創造大量營收的諸多業務，卻是建立在人工智能技術上的。
最爲典型的就是智能機器人、虛擬設備這兩大塊新核心業務了。
沒有出色的人工智能技術，可搞不出來這兩種堪稱黑科技一樣的硬件，繼而帶動一整個產業鏈的發展。
就算是傳統的智能終端領域裡，智雲集團也開始大規模應用人工智能技術，S系列手機直接接入了Yun AI接口的，能夠爲用戶提供各種工作以及生活上的建議，翻譯等常用功能。
智雲集團在進行S20系列手機的宣發時，已經開始用了人工智能手機來進行形容，宣傳S20手機是地球上最懂你的手機……
而下一步，智雲集團的智能終端業務部門，還打算和Yun AI團隊繼續加深合作，進一步利用本地算力來讓內置的Yun AI繼續瞭解用戶，自我學習，然後做到更懂用戶。
說白了就是直接給手機搞一個本地以及聯網相互結合的人工智能系統……只不過這對本地算力要求太大，所以進展不是很大。
連手機這東西，智雲集團都把人工智能技術給融合進去，當成新的賣點了。
而其他業務也差不多如此，基本上能用人工智能技術的都會用的……就連智雲衛星搞的衛星互聯網通訊網絡，也是集成了人工智能技術的。
安保業務部門都是採用了集團內部的人工智能系統，用以輔助自己的業務展開……
安保使用人工智能大數據系統，蒐集監控全球輿情，同時監控管理層與技術員工的大數據，以避免被的外國商業間諜部門入侵以及進行反貪腐。
就連搞金融的那一羣人，也是大量使用人工智能技術，用於收集，整理，分析諸多信息，以提供更多的信息供給金融部門管理層進行決策。
順帶一提，人工智能技術在證券市場裡也非常好用的……智雲集團的APO顯卡大客戶裡，除了一大堆高科技企業外，還有相當多一部分是金融機構，尤其是各種證券基金。
華爾街的各金融機構，是智雲集團的算力芯片業務部門在美國市場的第二大客戶羣……每年採購的APO顯卡也很多的，都是幾萬張幾萬張的賣。
然後他們要麼自研，要麼是通過開源的GTAI系統進行深度定製，然後開發出來適合他們自己使用的大模型，用來預測分析股票市場。
人工智能技術已經深入了智雲集團各領域的方方面面，甚至是大規模深入全球各國的各大企業裡……其影響力已經越來越大了。
智雲集團第三季度的算力芯片業務營收已經達到了八百多億美元就是最明顯的證明了。
如此情況下，智雲集團對人工智能技術的重視是可想而知的……這可是集團百分之九十以上業務的底層技術支撐！
花個幾十甚至幾百億美元能夠提升人工智能技術，這對於智雲集團而言是非常劃算的，也是必要的。
只不過這錢不能直接公開的花……因爲智腦6系統不能公開，這依舊是個保密項目。
智雲集團裡的各種保密項目可多了去，如超導量子計算機項目。
常溫超導材料研發項目，人工智能的部分項目，還有和機構們合作的諸多項目也是如此……這些項目因爲保密性的緣故而無法公開，但是又要花錢，所以就會通過科研委員會下屬的非公開計劃來獲得相應的研究資金。
當然，這只是內部構架，而表面上，這些項目會被納入部分明面上的研發上。
比如常溫超導材料項目的研發，就是直接掛在了材料研發上……而材料研發具體研發什麼，有沒有做出來什麼成果，這種事情就不需要對外公佈了。
超導量子計算機項目，還有早期的AI系列顯卡項目，都是直接掛在了數據中心GPU項目上……所以投資人看財報的時候，就會發現智雲集團在數據中心GPU研發以及自建數據中心的開支特別大。
尤其是數據中心GPU的研發費用看起來就非常高，這也讓外界出現了一些誤判，覺得研發APO6000這種級別的顯卡，開發費用極其高昂！
實際上，APO系列顯卡都是智雲集團玩了多年的成熟項目了，現在只是常規的技術推進，其研發經費並沒有外界想象的那麼高，一年撐死了也就幾十億美元左右，然後加上數據中心相應技術的研發，比如數據中心的通訊技術的研發，以及其他各種亂七八糟的，圍繞著數據中心GPU領域的研發投入，一年其實也就百億美元的規模。
但是財報上，這個數據被直接提升到兩百多億美元！
而多出來的一百多億美元，就是超導量子計算機以及相應超導量子計算中心，然後還有一些秘密項目，如國防算力芯片項目等，全都是包含其中。
這讓外界的很多不瞭解內情的人一看，就會被嚇到……研發個GPU而已，你智雲集團一年花兩百多億美元，瘋了吧你！
這讓很多芯片設計企業在搞自己的算力芯片的時候，都是各種擔驚受怕……沒那麼多錢啊。
當然，對此AMD方面也有話：搞數據中心GPU以及搭配的數據中心研發，通訊技術研發真的要這麼多錢……而且還不夠。
今年六月份的時候，美國那邊通過了一個所謂的扶持本地算力芯片的計劃，計劃對美國本地企業研發，生產數據中心GPU以及相關技術進行專項扶持。
AMD作爲目前美國那邊僅有一個搞數據中心GPU的企業，遞交的一份報告裡說，隨著工藝技術的持續進步，下一代基於五納米工藝技術的數據中心GPU的開發費用將會大幅度上漲，預計開發下一代數據中心GPU將會耗費超過三百億美元的龐大資金！
而AMD的在其他領域的利潤已經無法支撐如此龐大規模的數據中心GPU研發投入。
然後又說過去多年來，他們AMD已經在數據中心GPU領域裡類似投入了巨大多年來數據中心GPU業務帶來的營收一共才一百億美元還不到，由此帶來了鉅額虧損。
這些有限的營收還是都來自於美國的各種扶持訂單。
美國那邊爲了安全，預防可能存在的APO顯卡後門，他們不可能在安全領域以及敏感領域裡使用APO顯卡的……智雲集團願意賣，他們還不敢用呢……
比如搞個戰區人工智能系統的話……他們擔心用APO的顯卡，回頭導彈會落到自己頭頂上。
智雲集團一直堅持說APO顯卡沒後門，甚至還會提交各種所謂的技術資金用於安全審查，但是美國人不敢信啊……天知道你們智雲集團提供的數據資料是真是假。
畢竟APO6000顯卡這種東西，光是GPU核心就有上千億個晶體管，外人根本沒有辦法一一排查……只能是智雲集團說是什麼就是什麼。
不然的話，難不成你還真的能夠挨個去看，去審查上千億個晶體管啊……
這不放心，擔心有後門，同時又沒辦法進行審查，因此爲了保障安全，避免有一天導彈飛到自己的頭頂上。
他們在很多系統裡，比如國防安全系統以及一些民生系統都是硬著頭皮使用AMD的數據中心GPU的，這方面也是AMD數據中心GPU業務的主要營收來源。
扶持訂再加上每年的直接補貼，其實AMD每年也能拿到不少錢，因此AMD方面在搞數據中心業務這一塊上，並沒有虧多少，但是不賺錢。
AMD可是私企，還是一家上市公司，不賺錢的業務，每年嘩啦吧唧的搞，佔用了大量的資金以及頂級技術人才，這本身就是一種虧損啊！
此外下一代的五納米工藝的數據中心GPU開發費用更高，不僅僅是GPU核心開發費用更高，還有相應的通信技術，數據中心技術等諸多領域裡的研發經費都水漲船高。
AMD方面內部預估的數字是，再少恐怕也得上百億美元的研發投入，還不一定能夠搞得出來……這可不是一個GPU核心，而是一整套系統呢。
最後，AMD方面就在聽證會上，給出來一個大概數字：三百億美元！
直接在內部預估開支的前提下，直接翻了一倍報價……爲什麼要翻倍報價……自然是因爲拿錢的又不是他們AMD一家，這前後還有一大堆人等著分錢呢。
而且這還是起步價啊，人家AMD在參加聽證會的時候，可是非常正式的告知了技術風險！
整個項目雖然有一定把握，但是依舊存在著大量不可控的技術風險！
所以並不能保證花三百億美元就一定能搞出來，也有可能會遭到各種技術問題，導致項目延期，耗資增加。
至於最後會增加多少也是非常難說。
畢竟他們的目標，是搞出來一款對標APO6000顯卡的頂級數據中心GPU……就算生態跟不上，但是硬件水準也得跟上啊。
然而可是採用五納米深度定製工藝，最頂級3D封裝工藝，還有一大堆最新頂級技術的APO6000，連智雲集團那邊都還沒有正式供貨呢。
想要搞這種東西，沒有幾百億美元砸過來，AMD瘋了纔會去搞這種東西……沒有外部扶持資金的話，AMD把每年其他業務的所有利潤填進去都不夠它虧的。
那就是個超級大天坑，要錢還要命的那種！
所以，AMD那邊的意思就是：下一代的五納米數據中心GPU是可以的搞的……生態不好說，技術性能也不好說，算力成本這種也不去說……這些東西他們也沒辦法。
但是芯片本身的一些技術指標，如晶體管數量，處理核心數量這些他們肯定給你能弄出來，頂多就是功耗高一些。說給你一個五納米工藝的數據中心GPU，就肯定給你弄一個出來。
但是你們得先拿錢出來，直接補貼也好，高價扶持訂單也罷，都可以，但是別指望我資金投錢進去搞，我這小身板的真心虧不起！
這就是三百億美元的由來！
而AMD提出來的三百億美元起步，五百億美元也不一定能搞出來的最大證據就是：智雲集團的財報。
去年的時候至於集團在數據中心GPU領域，包括GPU核心設計，通訊技術研發，數據中心研發等等，開支超過兩百三十億美元。
這可是一年哦！
人家智雲集團一年就花掉兩百多億美元，我這一整個項目打包報價才三百億美元，已經是很便宜了…先用看起來更漂亮，更少的錢先把項目拉起來，然後再找各種藉口漲價，這是美國企業的基本操作了。
就算最後項目延期，耗資比預期翻倍，最後花個五百億美元甚至六七百億美元，到時候你們這些議員們也別太驚訝……這都是很正常的事情，AMD現在就已經爲後續的繼續漲價而給人們打預防針啊了。
畢竟這種大項目一旦展開，每天都是嘩啦啦地花錢，只要稍微延期那麼一年，那就是至少上百億美元的支出！
人家智雲集團都是花了大幾百億才弄出來APO6000顯卡的，我們花個幾百億難道就不行？沒道理嘛！
AMD那邊說了一大堆，來來去去總之就是一個意思：速速打錢，不然我就不搞了……
AMD拿著智雲集團的財報當證據，論證搞數據中心有多少錢，然後各種想辦法要扶持資金……美國那邊還真沒辦法，只能硬著頭皮繼續咬牙扶持啊……哪怕他們也知道這些錢到最後，估計花在研發上的錢一半都不會有，但是這沒辦法啊！
畢竟都已經扶持這麼多年了，沉沒成本也不低了……而且這些錢，他們其實也有份拿的！
三百億美元的扶持資金拔下來，最終能夠進入AMD那邊的資金也就只有一大部分而已，剩下一部分錢哪裡去了？
自然是大家一起分了……議員老爺們也要養家餬口，經濟壓力也很大的好吧，這不分錢，他們怎麼養家？
當然，上面其實都是次要原因，畢竟他們不管扶持什麼項目都能賺錢。
最重要的是在安全領域裡還真的離不開AMD的數據中心GPU……
智雲的APO顯卡他們又不敢用，美國的其他企業雖然也有數據中心GPU項目，如英特爾以及高通……但是他們的數據中心GPU更拉胯。
想要扶持這幾家公司的數據中心GPU項目然後一起分錢，這連藉口都不好找。
還不如咬牙繼續支持AMD的呢，好歹人家AMD真的能夠給你拿出來個數據中心GPU，雖然性能拉胯，生態更拉胯，但是畢竟能拿出來啊，這藉口比較好找，也容易向外界交代。
花了那麼多錢，好歹能做出來東西啊，總不至於搞了幾年，花出去幾百億美元了，最後毛都沒有，都不好對公衆交代……現在都一羣人罵了，每年撥給AMD那麼多錢，結果這麼多年了還是比不過智雲集團。
別說比肩智雲集團的APO顯卡了，甚至差距還被越來越大，公衆對此的批評聲音還是很大的，總覺得AMD光拿錢不辦事。
AMD那邊拿著智雲集團的財報當證據要錢，而智雲集團這邊的財報本身有水分……
最後AMD的下一代五納米工藝的數據中心GPU能不能弄出來，弄出來性能有多好不好說，但是參與其中的人肯定都能吃得很飽很飽！
而導致智雲集團的財報裡很多項目的水分大，就是因爲智雲集團把一大堆非公開項目也套進去了。
這一次的神經擬態計算機項目，也是如此，其龐大的研發是直接套在了數據中心GPU開發裡。
而後續的組建第一代的算力中心的經費，也是納入了整體算力中心的開支裡……所以外人也會看到智雲集團每年在數據中心建設領域裡的投入也非常誇張。
敲定了智腦6系統的後續研發計劃，以及建設全新一代的綜合算力中心的計劃後，徐申學也是把相關事項吩咐下去，並沒有天天關注著……最後這種事也不是一天兩天能夠搞出來的。
樂觀計算，第一座新型的綜合算力中心最早也要明年開始纔會進入建設期，在這之前則是解決各類技術問題，而要建成運營的話，樂觀估計也要後年去了。
至於說單純的智腦6系統，比如單獨一個服務器，那倒是現在就能看到了，但是單獨一個服務器也沒什麼用。
智腦6這種獨特的神經擬態計算系統，講究的是神經元數量的多寡，單獨服務器的兩百以不到的神經元數量，其實沒啥用！
乃至十幾臺服務器組合起來，有個幾千億個神經元數量了，其作用也不大。
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，最後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，但是想要把這麼多的智腦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。
最後，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。
這裡頭可是蘊藏著巨大的技術難題。
也就是智雲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，各領域裡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，這纔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，除了智雲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。