准確的说已经等了翟达两天了，一直到他回来才开启。

不算太大的会议室里，程墨等一眾鸿图高管已经就座，同时还包括唐晓峰、孙婷、周墨这样的“机核半导体”高管，甚至卢薇也在此，显然会议级別非同小可。

翟达和眾人打了个招呼，而后坐在了卢薇身旁。

桌子是你提出的，就由你来主讲吧。”

程墨点点头，无名指推了推眼镜：“那么我就偕越了..”

“在之前的会议中，由於我司软体能力逐渐被硬体限制，加之.：.正在经歷一场“財务危机”，所以我个人提议，可以通过股权投资、收购专利等方式，考虑提前布局『硅基半导体』：.”

让我们先了解一下当前硅基半导体领域的状况。

首先是普通人最能体会到的“製程尺寸”，目前主流尺寸是45纳米，先进级產品40纳米左右，实验室製程最高28纳米。

其次是用途，主流用途基本都在cpu上，包括pc端和近两年火热的移动端，再拓宽一点，存储晶片也是硅基半导体范畴內，但从晶圆往后工艺就不太一样了。

而gpu晶片，目前只有游戏党和影视后期用户需要。

再看製造领域，比如如雷贯耳的“光刻机”，目前尚处於duv也就是“深紫外光刻”，至於“euv”极紫外光刻还未诞生...差的多远呢2017年第一台商业euv才出现。

当然要说人家已经提前研製，或者实验室里有相关技术，自然也是有可能的。

不过全球专利检索里，尚未看到这个苗头。

不过，这种后世看当前的落后，並不代表没有“专利护城河”，或没有產业爭夺，这其实是全球竞爭最激烈的领域之一。

研究院的诉求其实很简单，除了翟达其他人也预见不到未来会被卡脖子。

但现在已经被卡脖子了，只不过是不一样的卡法。

实在是“同行”太拉跨了。

被寄予厚望的“量熵大数据”，因为gpu晶片的拉膀，性能迟迟无法提升，除了低性能领域，在高性能领域已经快被硬体锁死，也就是外面的技术不突破，量熵大模型就只能龟速提升。

虽说算法本身也有升级空间，但就好似三条腿的人只剩两条腿了，终究是残疾。

而市面上，甚至没有一家公司，能为ai训练提供专业解决方案，主流思路居然是“超算”：：

那玩意儿能碰么全是坑！

鸿图os也因为缺乏自己的手机晶片，软体能力被卡了。

而以研究院的研发能力和研发投入，完全有机会在2011年这个时间点，去朝著硅基半导体进发，甚至，能够在当前行业水平上，大力助推硅基半导体发展。

但...前提就是能在眾多的“护城河”里，找到一个突破口。

就好似一个iv60的壮汉，明明能扭转战局打出风采，但一群iv25的菜鸡不让你入场，那说什么都是空的。

任何產业，都是逐渐构筑的，诞生时间越长，积累的壁垒越多，有时压根不是“做不做的到”的问题，而是专利壁垒下不允许你“做”。

而对比碳化硅，硅基就是这么一个情况，若不考虑专利限制，不要说研究院了...国內能做的多了。

程墨得到翟达示意，继续往下讲：“那么今天的会议，就是关於此计划的调研匯报...首先经过多方研討，基本可以確定方案可行，我將分成三个部分来讲。”

轻敲键盘，大屏幕出现一个ppt。

“一、过去的入场券：专利收购或併购投资特定企业。”

“二、：未来的启动步骤：联合研发。”

“三、：自身优势：隔空围堵。”

说到此处时，程墨不自觉竖起了三根手指