“新地平线”总部，前所未有的紧张氛围，笼罩着两个刚刚成立不久的项目组。

“未来智能项目组”的会议室里，徐涛、高翔、索菲亚、赵启元、周嘉豪以及丰院士团队的李哲等人，正围坐在一块巨大的全息屏幕前。屏幕上，代表着全新“脉冲神经元网络-可塑性版”（SNN-Plasticity V1.0）模型训练进程的监控界面，正以一种令人焦虑的缓慢速度刷新着。

“不行，速度太慢了。”徐涛的指关节在桌面上敲击着，眉头紧锁，“按照目前的计算速度，要完成对这个百万神经元规模验证性网络的初步训练，至少需要两周时间。这还只是第一轮，后续的模型调优和扩展，根本无法想象。”

索菲亚调出了一份资源占用报告，上面的数据清晰地显示了问题的根源：“我们这个融合了‘赫布理论’和‘自组织临界’机制的新模型，其计算复杂度，与之前的‘混沌版’模型相比，不是线性增加，而是指数级的上升。每一个时间步，系统不仅要计算所有神经元的膜电位变化，还要实时更新数亿个突触连接的权重。这其中的计算量，太恐怖了。”

“目前，我们的训练任务，已经持续占用了公司这台‘神威之心’超过百分之四十的核心算力。”她最后总结道。

百分之四十，这在过去，是一个足以支撑数个重大项目并行运行的庞大算力资源。而现在，仅仅是为一个验证性的AI模型进行初步训练，就已经消耗了近一半。

高翔的表情同样凝重。他知道，这还只是开始。他们构建的，是一个最简化的、基于“赫布理论”的权重更新模型。如果未来要引入更复杂的、模拟神经递质化学调节的机制，计算量还会再次爆炸性增长。

而在走廊另一端的“前沿物理项目组”办公室，林浩和克劳斯面临着同样，甚至更加严峻的处境。

他们的白板上，已经被那个融合了分子动力学、有限元分析和人工智能算法的“动态拓扑抑制”模型框架所填满。模型已经构建完成，但当他们进行初步的计算量评估时，得到的结果，让两人都倒吸了一口凉气。

“只是一个10纳米x10纳米x10纳米的微米尺寸模拟体系，包含大约一百万个原子。”克劳斯指着电脑屏幕上那天文数字般的预估计算时间，“如果我们想要在皮秒级的时间分辨率下，实时追踪每一个原子的运动，并同时计算动态能量场的分布，再反馈给AI算法进行‘回路’识别和干预……这个计算量……”

“我做了一个粗略的估算。”林浩接过了话头，声音有些干涩，“要让这个模型以一个有意义的速度运行起来，而不是看它一帧一帧地‘PPT式’播放，我们至少需要调动这台‘神威之心’百分之五十的核心算力。而且，这还只是一个验证性的小尺寸模型。”

一个需要百分之四十，一个需要百分之五十。

两个项目组的需求加起来，已经达到了百分之九十。