他直接喚出了係統界麵。
一個半透明的、類似雷達掃描界麵的虛擬屏幕懸浮在視野中，中心是一個不斷旋轉的淡藍色光點，周圍是代表不同成功率的扇形區域。
池宏試著回憶起前世那篇著名的“人工智能神經算法”的聖經——《AttentionIsAllYouNeed》。
&ner架構不僅徹底顛覆了自然語言處理（NLP）領域，還推動了計算機視覺、語音識彆等多領域的範式變革，成為各大模型的核心基礎。
其核心是一種高效模擬神經元信息傳遞與整合的算法模型。
“不管是工業機器人，智能製造，還是自動駕駛，高性能分析等，全都離不開AI的支持。”
池宏結合2003年的技術水平——CPU主頻、內存容量、硬盤速度、編程語言特性、主流框架限製——開始編寫一份簡化的、理論上的實現方案。
手指在鍵盤上翻飛，一行行偽代碼和邏輯框圖在文檔中快速成型。
他試圖將這個“未來”的算法，適配到當前的硬件和軟件環境中。
方案完成。
池宏意念一動，啟動了【方案可行性監測儀】。
一道無形的掃描波束籠罩了電腦屏幕上的文檔。
視野中的虛擬雷達界麵瞬間變化！
中心的光點劇烈閃爍，發出刺眼的紅光！
掃描波束如同撞上了一堵無形的牆壁，瞬間被彈回！
虛擬界麵上，一個巨大的、血紅色的“0%”跳了出來！
下方滾動著清晰的診斷信息：
【警告：方案可行性評估——無！】
【核心障礙：硬件性能嚴重不足！】
【關鍵瓶頸分析：】
CPU計算能力：當前主流CPU浮點運算能力遠低於算法需求閾值。並行處理能力不足。
內存容量與帶寬：算法模型所需數據吞吐量遠超當前主流內存帶寬上限。內存容量無法支撐模型參數加載。
GPU通用計算：當前顯卡核心架構設計專注於圖形渲染，缺乏通用計算單元，無法有效分擔CPU計算壓力。
存儲I/O速度：機械硬盤讀寫速度成為數據加載和模型保存的嚴重瓶頸。
軟件生態：缺乏高效並行計算框架及底層數學庫支持。
【結論：在當前技術背景下，該方案不具備任何工程實現可能性。】
看著那冰冷的“0%”和詳儘的分析報告，池宏並沒有太多意外。
“果然如此。”
他靠在椅背上，目光投向窗外。
2003年……
他腦海裡浮現出此時最頂級的個人電腦配置：奔騰4HT3.2GHz，1GBDDR400內存，GeForceFX5950Ultra顯卡，7200轉IDE硬盤……
這些在當下堪稱夢幻的配置，在二十年後的人工智能模型麵前，連玩具都算不上。
“本地部署AI……”池宏低聲自語，帶著無奈的笑意，“就算是最省成本、最輕量化的DS模型，想滿血流暢運行也得是RTX4080級彆起步的顯卡。”
錢的問題隻是小事，硬件代差才是鴻溝。
“看來，這最強外掛……”池宏輕輕敲了敲桌麵，“短期內是彆想上線了。”
他關閉了那份徒勞的方案文檔，清空了屏幕。
短暫的沉默後，他眼中非但沒有沮喪，反而燃起了一種更熾熱、更具挑戰性的光芒。
硬件！
一切的瓶頸，歸根結底，在於硬件！
摩爾定律正在發揮作用，但速度還不夠快。
未來的智能時代，需要更強大的算力核心，更高效的內存架構，更快速的存儲介質，更先進的製造工藝……
池宏的目光變得深邃而堅定，仿佛穿透了時空的壁壘，看到了未來集成電路板上那納米級的溝壑與晶體管。
“看來，”他輕聲自語，“這場硬件的工業革命……”
“得等著我來做了。”