大学没毕业，你怎么登上福布斯了_第392章液冷技术（1/2）_仙侠修真

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第392章液冷技术（1/2）

再次来到南京大学计算机学院，周志华教授的办公室大门敞开着。

上次一起谈过合作的李院长和王主任早早地就等在了这里。一看到林渊进门，三位学术界的大佬纷纷满脸笑意地起身迎接。

“林总，快请坐。”李院长热情地招呼道。

由于双方已经正式签订了联合实验室的合同，真金白银马上就要入账，几人之间的关系自然拉近了许多，少了初次见面时的试探，多了几分“自己人”的熟络。

林渊赶紧走上前，双手与三位教授一一握手。

寒暄入座后，林渊没有绕弯子，直接抛出了一个重磅消息：“三位教授，其实除了咱们的联合实验室，我最近还在京南市郊拿了块地，正在筹建一个独立的数据研究中心。”

听到这话，几位教授虽然之前在圈子里听到过一点风声，但并不了解具体情况。

林渊平静地说道：“一期我个人投资了 3 个亿，准备先搞一个中型的计算机集群。等第一期平稳运转后，后续还会继续追加硬件投入。”

话音刚落，办公室里瞬间安静了下来。三位教授面面相觑，眼神中写满了深深的震惊。

正常情况下，在 2010 年这个节点，有魄力、有想法去砸几个亿搞底层算力中心的企业家，不能说寥寥无几，简直可以说是几乎绝迹。

除了像阿里、腾讯这种体量极其庞大、本身就靠互联网流量续命的超级巨头（比如阿里在这两年刚开始砸重金搞阿里云），普通企业根本没有这么大的资金体量，更没有这样疯狂的魄力。

毕竟，在绝大多数外行人眼里，林渊现在其实是在悬崖边上走钢丝。

ly 科技最赚钱的业务是海外游戏，一天 100 万美金流水，看似日进斗金，一个月也就 3000 万美金，一年换算下来不到 30 亿人民币。

但这 30 亿不是净利润，还得扣除高昂的海外渠道分成、服务器宽带、研发成本，最后还得给红杉和 idg 这帮投行股东分红。

而国内的主体项目——聚划算团购网，每天都在疯狂烧钱补贴，能维持收支平衡就已经是商业奇迹了，根本赚不到多少钱。

在这样的财务结构下，林渊手里其实还背着南京市政府特批的 3 个亿银行贷款。

如果有一天他的江湖地位崩盘了，游戏流水下滑，这 3 个亿的窟窿他就必须得自己填，拿什么还？只能拿这堆正在建的服务器去抵债。

所以，在很多懂行的旁观者看来，林渊现在的产业结构其实并不算健康，甚至有些入不敷出，缺乏一个绝对稳固的国内护城河来支撑这么庞大的利润点。

现在他拿着救命的现金流跑去建连个盈利模式都看不见的数据中心，还要砸钱搞校企合作，简直就是疯子的行径。

但是，别人看不懂，林渊自己却再清楚不过。因为他是一个从未来回来的人，他比这个时代的所有人都清楚，未来的世界，绝对是人工智能（ai）与深度算法模型的天下。

谁掌握了算力，谁就掌握了下一个十年的入场券。

林渊今天来，就是为了搞清楚一件事。

“三位教授。”林渊目光诚恳地看向他们，“我虽然也懂点底层代码，但在大型实验室的顶尖硬件设备采购上，我那点常识肯定不如各位专家。咱们这个实验室如果想出世界级的成果，到底需要配备什么级别的设备？”

李院长沉吟了一下，率先开口：“如果要搭建稳定的底层运算环境，我们院里之前的设想是，主要采购惠普或者 ibm 的塔式企业级服务器，求个安稳。”

周志华教授跟着补充道：“小林，既然你有自己的数据中心，我们的建议是上国产的‘曙光’系列刀片服务器集群。做咱们这种机器学习的算法模型，传统的 cpu 阵列在并行处理上是业内最成熟的方案。”

林渊听完，摇了摇头问：“传统的 cpu 算力上限太低了。既然咱们要搞最前沿的底层算法，为什么不直接搭建 gpu 显卡算力集群？”

王主任叹了口气，解释道：“林总，你可能对目前的硬件市场不太了解。我们不是没想过用 gpu，但是英伟达（nvidia）今年刚推出的新一代架构，存在很严重的质量问题。”

“是的。”周志华接话道，“他们这一代核心的漏电率和发热量大得离谱，简直就是个火炉。如果我们在实验室里满载高并发跑上几天，不仅散热是个大麻烦，甚至有直接烧毁主板的风险，这采购成本谁吃得消？所以大家现在都不建议搞英伟达，还是买曙光稳妥。”

林渊若有所思地点了点头：“原来是这样。发热和次品率确实是个大问题。但除了硬件本身，英伟达的 cuda 并行计算架构生态，目前在市面上是不是没有任何替代品？”

周志华有些惊讶于林渊对专业名词的敏感度，点头确认：“确实，单论并行计算框架，cuda 确实是目前最好的选择。但硬件缺陷摆在那，没办法硬上。”

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第392章 液冷技术（1/2）

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