厨房里传来炒菜的声音，油锅滋啦一响，紧接着是葱姜爆香的味道飘出来，沈星苒还没到，屋里只有他们三个人的说话声混着灶台上锅铲碰撞的动静。
“算力这个词，你怎么理解？”钱益民放下茶杯，忽然问了这么一句，语气还是慢悠悠的，但那双眼睛在镜片后头盯着许琛，显然是想听点实在的东西，不是场面话。
许琛没有立刻回答，先端起面前那杯茶抿了一口，给自己留了几秒钟组织语言的时间。
“我理解的算力，跟水电煤气差不多，是一种新型的基础设施。”他说，“以前一个城市的发展看修了几条路，通了几趟地铁，现在再往后看，得看这个城市能调动多少算力资源，能不能支撑起密集型的数据运算需求。”
钱益民没接话，只是端着杯子看着他，示意他继续说。
“具体到我自己的项目上。”许琛往前欠了欠身，语气变得更实在了些，“我们在做一款互动影游，核心逻辑是给每个用户提供实时的、个性化的叙事分支，这背后需要的算力支撑，跟以前那种录播式的内容完全不是一个量级。用户每做一个选择，系统就要即时渲染出对应的画面和剧情走向，延迟必须控制在能接受的范围内，不然体验就崩了。”
“这个我听沈教授提过一嘴。”钱益民终于开口接了话，“说是你们前阵子渲染延迟一直卡在瓶颈上，靠借我们超算中心的算力集群才压下去的。”
“是。”许琛点头，不避讳，“我们自己的服务器扛不住高峰并发的压力，靠临时租用的算力撑过去的。这也是我今天想跟钱叔请教的地方——像我们这样的内容产业，未来对算力的依赖只会越来越重，不光是我们，AI图形生成、故事线的文本生成模型，还有一些需要实时联网运算的网络服务类产品，都是同样的逻辑。可国内目前能调用的高性能算力资源，集中度太高，普通企业想申请，门槛和排期都不友好。”
钱益民听着，手指在茶杯边缘转了转，没有马上接话，好像是在心里过一遍许琛说的这些话。
沈毅那边端着最后一盘菜出来，摆在桌上，一共四菜一汤，红烧排骨、清炒时蔬、一道鱼香肉丝，还有一份看着清淡些的凉拌木耳，汤是紫菜蛋花汤，热气腾腾的，飘着淡淡的香油味。
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