AI晶片的核心是AI，要先有AI技術，然後才能根據AI技術進行相關的晶片設計。最強大的AI晶片，一定是有最好的AI技術和最好的晶片設計才行。
同樣的例子，還有云計算。
IBM、思科、惠普等伺服器巨頭搞不起來雲端計算平臺，這個市場被網際網路巨頭瓜分了。因為雲端計算平臺的核心是雲作業系統的虛擬能力和排程能力，是“軟”技術，幾百萬臺伺服器的分散式連線只是配套設施。
AI晶片跟雲端計算一樣，是一個存在著網際網路統治硬體的領域，主導的不應該是晶片公司，而是網際網路公司。
對周不器和紫微星來說，眼下就是一個機遇！
紫微星研究院的人工智慧實驗室由沈向陽負責，研究的就是AI技術。完全可以技術拓展，把AI技術和晶片設計相結合。
雖然要結合兩種技術，可這個工程不見得比李易男要做的4g通用晶片要難。
通用晶片因為是通用屬性，所以功能更多、更精密、設計得更復雜。AI晶片功能單一，在晶片設計上的複雜度就沒那麼高了。
國內最缺的是晶片領域的人才，相比較之下，AI的相關人才還是比較多的。從這個角度來看，做AI晶片要比做通用晶片更可能成功。
而且這是個新賽道，只要做出來了，就是世界頂尖。
周不器的思維馬上從沈向陽的報告中跳了出來。
第一步，通用晶片；第二步，AI晶片；第三步，通用晶片跟AI晶片的結合，推出類似蘋果A系列晶片那樣的仿生晶片。
很顯然，對當下絕大部分的晶片巨頭來說，欠缺的都是AI晶片的能力。
紫微星在人工智慧領域的佈局不錯，既有沈向陽這個頂級科學家，又從雅虎挖來了陸器，可以說是充滿了機會。
下午快6點多了，周不器給沈向陽打了電話，“老沈？有空的話過來聊聊。”
這可是大事，沈向陽推掉了手裡的會，馬上跑了過來，“是AI晶片的事嗎？”
“對，我決定了，這個專案必須做！”
“真做？”
“嗯，必須做，這是我們的機會。”
沈向陽深深地看他一眼，“這個方向比雲端計算的風險還大，而且國內缺乏相關的配套設施，也缺乏足夠多的人才。想做AI晶片，就需要有精通軟硬兩種技術的頂級人才，既要懂人工智慧，又要懂晶片設計。”
“你呢？”
“我不行，”沈向陽搖了搖頭，“我對晶片設計的方向缺乏研究。不過李易男還可以，他的網際網路知識不算頂級，也挺不錯的。”
周不器一揮手，“不管怎樣，這件事就這麼定了，馬上啟動。紫微星這邊，做AI晶片；愛斯達那邊，做4g通用晶片。雙子星，缺一不可。”
沈向陽早就猜到這個結果了。
這符合他對周大老闆的認知。
稍做沉默，緩緩地說：“這會是一個大工程，國內不僅缺乏相關產業，更缺乏相關人才。我認為要分為三步走。”
“你說！”