就像是一台挖掘机的油路控制芯片，就算拿毫米级制程的芯片都足以满足要求，拿45纳米的芯片去做什么？
浪费也没有这么浪费的。
实际上，李青松的整个基地集群里，用量最大的反而是那些制程较低，工艺较为落后的芯片。
如此，各种不同制程的芯片同时生产，工厂同时运行，李青松的总体芯片产能伴随着这座最新工厂的投产，顺利突破了5亿大关，达到了年产芯片5.2亿枚的水平。
当第一批45纳米芯片还未生产出来之时，李青松便开始了另一个重点项目的建设。
超级计算机！
超级计算机使用大量芯片并行运算，可以获取到远超普通计算机的性能，是工业发展、科学研究等几乎所有领域都不可或缺的关键设施。
李青松即将要发展的AI技术也离不开它。
超级计算机李青松之前也有，使用了约2万枚800纳米制程芯片，浮点运算能力达到了每秒钟约千亿次左右。
这个运算能力放在之前够用，现在就不行了。
这一次，李青松打算建造一座使用约13万枚芯片，浮点运算能力达到每秒钟400万亿次的超级计算机！
并不是李青松不想造的更大。而是，超级计算机这种设施，其算力提升并不是粗暴的芯片堆叠这么简单。
相比于提升芯片数量，更重要的是它的并行运算能力，也即如何设置一套算法，使用对应的硬件，有效的将计算任务分配给每一枚芯片。
让它们协同工作才是最重要的。
除此之外，还有内存带宽与容量、存储系统的读写速度、数据传输和延迟等等方面，都制约着超算的算力。
在其余技术没有突破的前提下，有时候多增加芯片，反而会降低超算的算力。
李青松抽调了数千名克隆体，进行了大量的优化，才最终设计出了这一套超算系统。
此刻，这座超算中心已经建造完成，就等芯片到来了。
没等几天时间，专门设计的超算芯片终于制造完成。
将它们运输到超算中心，李青松操纵着克隆体们快速开始了安装工作。
这总数约13万枚芯片被李青松分成了65536个节点，每个节点布设两枚芯片，相互之间使用专门研发的光纤连接，内存则达到了64TB。
为它供电的，是李青松专门建造的一座装机容量在1.5万千瓦时的发电站。
这玩意儿的耗电量就是这么恐怖。一个小时而已，就要耗费1.5万度电，一年就要耗费1.3亿度电。
耗电量恐怖，发热量当然也极为恐怖。
李青松为此专门设计了一套水冷系统，在超算中心周边铺设了大量的管道，总长度达到了上千公里，覆盖范围达到了十几平方公里。
完成安装之后，伴随着李青松的一道指令，它终于轰鸣着开始了运转。
刹那间，无数次计算开始在每一枚芯片之中发生。伴随着最基本电路单元的变化，热量开始生成。
一枚芯片生成的热量很小。但十几万枚芯片加起来，其发热量就极为恐怖了。
于是，冷却管道之中，冰凉的冷却水瞬间开始被加热，同时开始向外流动。
洛神星的大地常年处于零下250多度的低温，此刻，通过铺设在其中的管道，来自超算中心的热量便被散布到了洛神星的大地之中。
被冷却之后，这些水便再度回流到了超算中心里，再一次携带上热量向外流动。
如此反复循环，超算中心便能始终在适宜的温度之下运行。
此刻，伴随着超算中心开始产出热量，李青松布置在附近的传感器敏锐的探测到，这一片洛神星的大地开始了缓慢的升温，甚至有一些熔点较低的气体开始了融化，开始了向星际空间之中的扩散。
如果用红外望远镜观察的话，甚至能明显看到这一片大地的颜色更深一些，明显区别于周边区域。
如果洛神星上也有生态圈的话，李青松甚至可以说，就这一座超算而已，便能改变这一片大地的生态。
测试完毕，确认一切符合预期，李青松立刻将上千名程序员克隆体编写的学习算法上传到了超算之中。
之后，来自每一座工厂、每一座电厂、每一座科研基地、种植基地甚至于畜牧基地，以及每一辆卡车、火车、拖拉机、挖掘机、飞船、卫星，等等等等，几乎每一处芯片生成的数据都开始向这台超算汇聚。
这庞大的数据，便是这一套学习算法的“粮食”。
在这些高质量数据的喂养之下，这一套学习算法不断自我迭代自我优化，迅速的成熟了起来。
第73章 超算！
第73章 玉皇！
地球时代，人们在训练AI的时候，经常会受困于一个问题。
数据的质量太低，同时，数据的总量太小。
比如人们想要训练一个工业AI，很显然它需要大量来自工厂一线的真实数据。
但这些数据是很难获取的。一座工厂凭什么要把自己的数据交给你？
就算给了你，你怎么确认这些数据都是真的？
这还是情况比较好的时候。情况更坏的，是一些需要直接从互联网上采集数据的AI训练。
互联网上数据鱼龙混杂，大部分数据都可以被视之为垃圾。要靠一堆垃圾来训练出高度智能的AI，怎么可能做到？
但在李青松这里，一切都不是阻碍。
用于训练此刻这一套工业AI的数据，全部都是我自产的，全部来自真正的工厂一线。每一个数据我都能确保百分之百真实。
数据总量太小？
开什么玩笑，总计数万座工厂和基地，各种工业门类几乎全部涵盖，想要什么数据就有什么数据，想要多少就有多少。
就连芯片工厂，我都有十几座，年产芯片5亿多枚，够不够训练？
不够？不够我再造一些就是。反正正好要提升芯片产量。
相比于曾经地球上的人类同行们——虽然此刻一切证据都显示人类文明似乎并未存在过，一切都只是自己的错觉，但李青松仍旧固执的认为这一定是某个阴谋，人类一定存在过——李青松此刻无论是数据总量还是数据质量，都足以碾压。
在足够多且质量足够高的食物喂养之下，这一套工业AI迅猛的成长了起来。
在训练之中，李青松还开始着手同步进行下一项工作。
光纤化改造。
他将原本用于连接不同基地和不同芯片的数字通信线缆全部替换为了光缆，于是，不仅信号稳定性极大提升，通信速率也直接提升了十几倍。
完成光纤化改造之后，李青松也同时建造了其余足足五座超算，同时开始了不同门类工业AI的训练。
在李青松的规划之中，适用于不同工业场景的AI系统，自己一共要训练出约100个，分别部署在不同的工业体系之中，以实现生产效率的极大提升，和对于人力需求的极大降低。
人力需求降低了，生产效率提升了，单个克隆体能发挥出来的作用自然就会成倍提升。
自己便可以在克隆体数量没有增加的前提之下，再度大规模提升总体生产力。
除了这100个分行业工业AI之外，李青松还打算训练出一个总AI，由这个总AI来管理和协调下属的100个分行业AI。
之所以如此设置，是出于在不同星球建设分基地的考虑。
因为通讯延时的存在，李青松无法实时控制位于其余星球的克隆体，工业生产便无法进行。
这样一来，自己还怎么开发其余星球？
有了AI技术，一切问题便迎刃而解。
到时候，自己便可以将实时性要求较高且较为基础的工作全部交给AI去做，自己部署在那里的克隆体只负责输入决策即可。
就比如此刻李青松打算开发的敌神星，在他的规划之中便是这种模式。
譬如有100台挖掘机，自己只需要做出“五个小时后去挖一个大坑”这个决策，并通过克隆体将相关指令输入到AI之中即可。
AI则会去控制着这些挖掘机，在对应的时间点去完成对应的任务。
因为这些决策对于实时性要求不高的缘故，就算有通讯延迟也无所谓。
最多效率会降低一点而已，但没关系，到时候多造几座工厂就能补回来。
这便是李青松对AI技术如此重视的原因所在。
此刻，伴随着一座又一座超算建成，伴随着光纤化改造的完成，以及对每一座工厂智能化改造的完成，那些工业AI终于可以投入到使用之中了。
第一座尝试智能化运行的工厂，是一座钢铁厂。
在钢铁工业AI的控制之下，李青松将所有实时性要求较高的岗位都交给了AI去执行。
于是，在无人参与的情况之下，矿石被自动送入到了破碎车间，然后完成清筛、分离、清洗等作业，又被送入到了冶炼炉之中……
克隆体们的工作则从生产者变成了决策者、监督者以及维护者。
他们监督、维护着这一条体系的运行，处置各种突发意外，修理各种破损部件，并通过与李青松的意识连接来获取最新的决策然后将其执行。
此刻的钢铁工业AI还不算太成熟。毕竟芯片性能仍旧较为有限，工业算法也不够优秀。
但没关系，这一切都可以慢慢提升，慢慢优化。
最重要的是，就算仅仅只是此刻还不够完善的AI，便让这座钢铁厂从之前需要4000名克隆体参与才能运转，直接降到了此刻仅需要2500人便能运转！
AI技术的巨大潜力毫无阻碍的展现在了李青松面前。
“很好，很好。”
李青松满心欢喜，立刻遵循这里的模式，开始了对其余冶金工厂的智能化改造。
在此之外，其余行业的AI也在加紧训练之中。
种植AI、畜牧AI、化工AI、交通AI……
以及最为重要的，也是李青松设想之中，统管、协调其余所有分行业AI的总AI，也在新一座更大型的超算之中运转着，时刻接受着数据的投喂和训练。
这个总AI，李青松为它起了一个极为响亮的名字。
人类的神话传说之中，玉皇大帝是天庭的掌管者。而天庭主管世间一切。
既然如此，这个总AI的名字，就叫做，玉皇！
当然，此刻的玉皇还很弱小，很不完善，功能也不多。但没关系，只要持续不断地投喂数据和训练，它总能成长起来。
完成了芯片技术和AI技术的布局，李青松将注意力投入到了另一项开发敌神星必不可少的技术之上。
更高效的星际推进技术！
规模同样巨大的推进技术研究基地之中，数万名克隆体日夜不休的忙碌着，从最基本的化学燃料配比、材料学性能，到发动机的整体结构、船身构造与布局等方面同时展开着研究。
第74章 玉皇！
第74章 战力提升
当前阶段的太空航行，李青松始终受制于一个极为严重的问题。
化学燃料的效率太低了。
正因如此，当初远征敌神星的时候，李青松才不得不从洛神星这里“扔”过去大量补给和燃料，以支撑战舰战斗。
在发射探测器到地球去的时候，更是不得不制造出了总质量达到七万余吨的超巨型火箭。
虽说造奇观这种事情确实很有成就感，但成就感背后，更多的却是无奈。