“成立一年，从零到四颗芯片流片，你还要怎样？”（点赞1.5万）
“之前橙子控股估值万亿，我以为多牛呢，结果芯片就这水平？”（点赞2.8万）
“楼上醒醒，是橙子控股万亿，不是橙子半导体，半导体只是其中一块！”（点赞1.2万）
“反正挺失望的！以为橙子能搞出比肩英伟哒的东西，结果就是个低端替代品！”（点赞1.9万）
虎臭上，一篇深度分析文章标题刺眼：
《橙子半导体的“一年”：从万众期待到差强人意》
“橙子控股万亿估值的消息，把公众对橙子半导体的期待，拉到了不该有的高度。
人们以为，能撑起万亿估值的半导体业务，应该是能挑战英伟哒、高桶的。
但现实是，橙子的四颗芯片，在性能上只是‘对标’国际主流，而非‘超越’。
这不是橙子的问题，是期待的问题。
一个成立一年的半导体团队，做出四颗量产/流片芯片，已经足够优秀。
但资本市场和公众，对‘橙子’这两个字的期待，远不止于此！”
加州，圣克啦啦，英伟哒总部。
黄皮衣坐在办公室里，面前的大屏幕上，是橙子半导体发布会的全程录像。
他按下暂停键，画面定格在CZ-NPU200的参数页。
“128TOPS，25W！”他喃喃道，然后看向对面的工程师：“我们的P100，现在什么进度？”
工程师推了推眼镜。
“架构定稿，下个月流片。
单精度浮点算力10.6TFLOPS，INT8算力约210TOPS。
功耗300W！”
“对比呢？”
工程师沉默了两秒。
“受限于加速卡、互联带宽与MindCore生态，实效算力方面，P100只有CZ-NPU200的1.6倍，远达不到理论上几十倍的差距！”
功耗方面，CZ-NPU200是P100的1/12。
对方基于MindCore的AGI适配程度，完全可以说CZ-NPU200因为是专为MindCore设计，不兼容其他架构，甚至可以用软件来适配硬件，可以达到接近100%。
我们只能被动适配兼容MindCore，目前约70%。”
黄皮衣沉默了很久。
“这是一场不公平的比赛！”工程师低声说：“对方唯一的优势是功耗，但他们靠着‘裁判’，制定了对自己有利的规则。”
黄皮衣摇摇头。
“规则不是橙宝这个裁判定的，是市场定的，现在MindCore就是AI的通用基座，全球91%的新项目在用，凯文，我们改变不了这个事实！”
他站起身，走到窗前。
“适配！全力以赴地适配！
我们的算力优势永远在，能耗比可以慢慢优化。
最终，市场看的是总拥有成本，不是单一参数。
把P100的流片时间提前，一周内必须完成！”
工程师点头，转身出去。
黄皮衣站在窗前，看着圣克啦啦的夕阳。
橙子半导体，他记住了这个名字。
一周后，英伟哒召开全球发布会。
《英伟哒发布Tesle P100：全球首款为MindCore深度优化的AGI兼容算力卡》
算力：210TOPS（INT8）
功耗：300W
工艺：16nm
架构：Pascal，专为MindCore兼容优化
亮点：支持多卡互联，单机柜可扩展至2PFLOPS算力
《华尓街日报》：“英伟哒反击橙子半导体，P100算力碾压CZ-NPU200”
“在橙子半导体发布CZ-NPU200一周后，英伟哒迅速推出竞品Tesle P100。
P100的INT8算力达到210TOPS，是CZ-NPU200的1.6倍。
尽管功耗高出12倍，但在数据中心场景下，算力是更核心的指标。
英伟哒再次证明，其在AI算力领域的霸主地位不可动摇。”
国内媒体迅速跟进。
《藤迅新闻》：英伟哒P100发布，算力碾压橙子CZ-NPU200
“英伟哒CEO黄皮衣表示，P100是‘全球最强的AI算力卡’。
在AGI训练任务中，P100的性能是CZ-NPU200的3-5倍。
尽管功耗更高，但数据中心更看重算力密度和扩展性。
橙子半导体的‘低功耗’策略，在数据中心场景下优势并不明显！”
公知们集体高潮了。
“看看，这才是真正的AI芯片，橙子那个，自娱自乐而已！”（点赞1.2万）
“128TOPS也敢叫AI芯片？英伟哒210TOPS，这才是行业标杆！”（点赞9800）
“橙子半导体投入十多亿去搞，还不如人家英伟哒一次普通的迭代。差距摆在那里，不服不行！”（点赞8700）
“所以说，种花半导体还差得远，一个CZ-NPU200就吹上天，人家英伟哒一出手，直接打回原形！”（点赞1.1万）
但也有冷静的声音。
“楼上几位，P100功耗300W，CZ-NPU200功耗才25W，你要不要算算电费？数据中心不是只看算力，还要看PUE、散热、运营成本！”（点赞3400）
“P100卖多少钱？NPU200才卖多少钱？抛开价格都不说，比什么性能？”（点赞2800）
“橙子半导体成立一年多，英伟哒成立了23年，拿一个婴儿和成年人比力气，有意思吗？”（点赞4200）
但冷静的声音，被狂欢淹没了。
一周后，两份订单报告同时送到陈默的办公桌上。
第一份，来自橙子半导体中心：
意向客户名单（北美）
薇软：2000片CZ-NPU200，用于Azvre数据中心推理节点测试
谷哥：1500片，用于搜索排序模型推理
亚马孙：1000片，用于Alexe语音助手端侧推理
Facabook：800片，用于内容审核模型推理
合计：5300片，意向金额约1.2亿美刀
第二份，来自战略风控中心：
意向客户名单（种花）
阿狸云：5000片Tesle P100，用于机器学习平台训练节点
藤迅云：4000片，用于游戏AI训练
白度：3000片，用于自动驾驶模型训练
字节调动：2000片，用于推荐系统训练
橙宝互联：3000片，用于MindCore训练集群
合计：1.7万片，意向金额约3.4亿美刀
陈默看着这两份报告，沉默了很久。
种花的互联网公司，不缺电，缺算力。
训练模型需要大算力卡，P100正好满足需求。
北美的互联网公司，不缺算力，缺电。
数据中心的电费，反而是最大的运营成本之一，CZ-NPU200的低功耗优势，在推理场景下非常明显。
陈默想清楚之后，笑了。
橙子半导体研发的CZ-NPU200，种花算力卡，最适合北美企业的需求。
英伟哒研发的P100，北美算力卡，最适合种花企业的需求。
这不是黑色幽默，是全球化分工的必然结果。
陈默放下报告，走到窗前。
所以，我们赢了还是输了？
陈默想了想。
主要还是看怎么定义赢。
如果赢是指‘性能第一’，那橙子半导体输了。
如果赢是指‘找到自己的生态位’，那橙子半导体赢了！
而且，这些北美客户的订单，说明了一个问题，CZ-NPU200有独特的价值。
不是所有场景都需要大算力，推理场景更需要低功耗。
这个推理市场，跟训练市场一样，大有可为！
陈默想清楚之后，打了个电话给周雨萌。
“告诉孙院长，订单照接！但产能要跟上，别像当年橙子5s那样，卖断货了，海丝那边的芯片反而供不上了！”
周雨萌:“明白！”
陈默一个人站在窗前，看着窗外橙子小镇的灯火。
6号楼里，孙元西的团队还在加班。
一年，四颗loT芯片。
不算惊艳，但足够扎实，不算领先，但在市场上找到了自己的位置。
这，就是橙子半导体迈出的第一步。