“李博士，赵博士。”林澈与两人握手，语气平和，“来之前在实验室多待了会儿，看你们最新发布的SDK性能测试数据，所以迟到了几分钟，见谅。”

李源眼中闪过一丝惊讶：“林总还关注我们的SDK迭代？”

“当然。”林澈自然地走到白板前，拿起笔在某个性能参数上画了个圈，“这个数据，在特定矩阵运算下比上一版提升了18%，但对内存带宽的要求也增加了23%。我在想，如果放在车载环境下，温度变化对带宽稳定性的影响，你们有没有做极端测试？”

这个问题如此专业，以至于连赵伟都愣住了。几秒后，他才反应过来：“这个...我们确实发现了这个问题，正在优化内存控制器......”

沈南鹏和王明交换了一个眼神，他们都意识到，今天的竞争对手，可能比想象中更难对付。

简单的寒暄后，三方代表落座。李源站在会议室前方，开始了他的融资路演。

“各位投资人，壁立科技本轮计划融资10亿元，用于我们首颗通用AI训练芯片‘擎天’的流片和量产准备。”李源打开PPT，展示了芯片的架构图，“基于我们独创的动态稀疏计算架构，‘擎天’在自然语言处理和推荐系统等场景下，能效比可以达到市场主流产品的2.3倍。”

他继续展示着一组组测试数据、性能对比和未来的产品路线图。台下，三路投资人都全神贯注地听着，不时在笔记本上记录着。

路演结束后，进入了最关键的问询环节。

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沈南鹏率先提问：“李博士，技术很出色。但我想了解的是商业化路径。据我所知，国内大模型公司都有自己的芯片研发团队，你们如何说服他们使用壁立的芯片？”

李源从容应答：“沈总问到了关键。我们的优势在于通用性。自研芯片通常针对特定模型优化，而‘擎天’的动态架构可以适应快速迭代的算法。而且，我们提供完整的软件栈迁移工具，客户现有基于CUDA的代码，只需要少量修改就能在我们的芯片上运行。”

王明接着问道：“团队扩张计划是怎样的？特别是流片之后，如何快速组建销售和支持团队？”

“这正是我们需要融资的原因之一。”赵伟接过问题，“我们计划在流片同时，就在北京、深圳和硅谷组建技术支持团队。芯片不是卖出去就结束，而是要陪着客户一起优化、一起成长。”

轮到林澈时，他却问了一个出乎意料的问题：“李博士，如果流片失败，你们的Plan B是什么？”

会议室顿时安静下来。这是个相当尖锐，却又极其现实的问题。

李源深吸一口气，坦诚回答：“坦白说，没有Plan B。我们所有的资源都押注在‘擎天’上。但我们的优势是，架构是经过FPGA验证的，流片风险主要存在于工艺实现，而非设计本身。而且，我们选择了相对成熟的7纳米工艺，而不是冒险冲击5纳米。”

林澈点点头，不再说话。

问询环节结束，李源做了总结陈词：“各位，壁立科技要做的不是又一个AI芯片，而是一个能够真正挑战现有格局的产品。我们需要的不仅是资金，更是能够与我们共同承担风险、共享未来的战略伙伴。”