第291章 联合登月前（求月票！）

  至于为什么不和其他厂商合作，背靠华为的昇腾生态尚且是一片空白，其他厂商可想而知。

  “其实华为的计算卡和英伟达比起来差距还是挺大的，唉，不过确实没办法，我们现在的情况就是买不到英伟达的计算卡，哪怕阉割版都买不到。”

  pony苦笑，他联想起他办公电脑用的还是linux操作系统，整个阿波罗科技有专门的桌面支持团队，确保大家能够用linux用的舒心，他就知道当前面临的是怎样的窘境。

  华为方面一直在给阿波罗科技推鸿蒙，说你们用鸿蒙肯定比linux好用，至于火箭设计仿真软件、流体力学计算软件等等工业软件在鸿蒙系统上用不了，我们会给你解决。

  不过华为在推动这件事，只是他们说解决，暂时都还没看到解决了。

  林燃也苦笑：“是的，问题在于，就算英伟达会卖给我们，我也不敢用啊，谁知道会发生什么。”

  林燃随后又振奋道：“不过还好，我和华为那边沟通过，对我们而言，他们的芯片已经够用了。

  因为根据元素特性推导材料性质，这类模型的数据量很稀疏，数据、算力和算法三要素里，对数据和算法的依赖远高于算力。”

  pony对人工智能也颇为了解，腾讯每年从ai领域挖来的大牛不计其数，哪怕此时chatgpt还没有横空出世，他希望从林燃这了解更多信息，好为后续开展工作提供方向：“林生，你仔细说说。”

  林燃进一步解释道：“这是因为材料科学领域的数据非常非常有限，数据共享也好获取也好都面临着空前的障碍。

  不同实验室产出的实验数据除非刊登到论文里，不然各家的数据是不会进同一个池子，当然他们想要进同一个池子，也会有各种各样的担心。

  因为你很难保证，所有研究机构提供的数据不会污染数据库。

  有人数据造假，就会污染整个数据源。

  目前就我了解到的情况，类似研究数据非常稀缺，最多的数据也要少于4000个样本。

  特征工程是ai模型成功的关键，但其设计在材料属性预测中尤为复杂。