Rokid-go大获成功之后，近期连续发表了7篇很多这方面的论文。又有过“人机大战”的实践证实，可以说紫微星已经引领了全球人工智能计算的行业大转向。
人工智能，将会在紫微星的带领下，真正地走进GPU的时代！
而这也进一步地提高了做人工智能科研的门槛。
因为过去的那种靠着暴力地堆积大量CPU来提高算力的模式，在人工智能领域算是彻底的行不通了。
就比如超级计算机。
超级计算机，就是有着超级计算能力的电脑，在这个领域，国内有着很强大的实力，不比美国差多少。
为什么？
因为CPU的叠加属性。
CPU的计算，绝大多数都是线性的，就像流水线上的工人，是一个任务一个任务的去执行。美国有最好的CPU芯片，最多就是流水线工人的干活水平高了，单体工作能力比较强。
国内的CPU芯片比较差，却可以用暴力堆积的方法来解决算力缺陷。
工人的单体能力差，但是没关系，多在流水线上安排一些工人就好了。美国的超算用1000个芯片，我们的用1万个芯片，总能跟他们达到同样的算力了吧？
无非就是多费点电而已。
在国家战略面前，电费才几个钱？
一台超级计算机，主机可以装满一层大楼，没有空间限制，就可以无限地堆积算力低下的CPU，靠着无数CPU芯片的堆积，来达到超算的效果。
所以联想、曙光、浪潮，包括一些高校和军方，都可以开发出自研知识产权的超级计算机，在这个领域打破技术壁垒。
可是，GPU就不行了。