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          筆趣閣 > 科幻小說 > 首富從黑科技開始 > 第416章 生物芯片面世

          第416章 生物芯片面世(2 / 3)

          馬鑫對周瀟說道:“如果生物芯片的所有測試能夠達到我們的預期,起源集團就能夠實現芯片的彎道超車,有了我們自己的芯片,我們要生產產品就容易多了。”

          馬鑫這段時間也在關注蘋果的新產品發布會,他說道:“蘋果的創意的確很牛,但是他們生不逢時,如果我們有超常的芯片技術,智能眼鏡我們也能夠開發!”

          馬鑫說這話的時候十分不爽,因為蘋果智能眼鏡第一天的銷售數據已經出來了。

          蘋果的智能眼鏡發售二十四小時后,總共銷售出去了一百九十萬臺,其中被夏國消費者吃掉了一百一十萬臺。

          這絕對是十分瘋狂的數據,該數據也遠遠超過了流蘇手機發布二十四小時之后的銷量。

          上一次蘋果產品二十四小時銷售接近兩百萬臺,還是往上數幾年的蘋果12了。

          但是iPhone十二的售價還不到一萬塊,而智能眼鏡的售價高達了兩三萬,兩個產品之間的價格有重大的懸殊,智能眼鏡能夠銷售出去一百九十萬臺足以說明了蘋果該產品的科技性之強,號召力之強,也讓全球各地的蘋果粉絲再一次復蘇。

          這不是打華為和起源集團的臉,而是打整個夏國科技界的臉。

          那些時常在網上叫囂要愛國就得買國產產品的網友們,這一次都不說話了,因為管你愛國還是不愛國,大部分有條件的人都去預約蘋果了,這就是科技的魅力,也是馬鑫很不爽的地方。

          馬鑫忍不住吐槽說道:“要是在當初咱們發布流蘇手機的時候,有自己的高性能芯片,蘋果這個時候早就關門大吉了,還發布什么智能眼鏡。”

          吐槽歸吐槽,現階段最重要的事情就是測試實驗室制作的生物芯片。

          莫璃將芯片盒子放在桌子上。

          盒子是肉眼看得到的,是用于保護芯片并不是芯片本身,在盒子里面有一顆十分小的芯片。

          芯片的大小可能只有十分之一個小拇指指甲蓋的大小,這種體積遠遠地小于臺式機電腦的芯片也小于傳統手機的芯片。

          莫璃戴著手套,臉上也帶著放大鏡片,這才小心翼翼地將芯片從盒子里取出來放在無菌紙上。

          莫璃對周瀟介紹說道:“生物芯片主要是以生物電子元件構建的芯片,它利用蛋白質有開關特性,用蛋白質分子作元件從而制成的生物芯片,其性能是由元件與元件之間電流啟閉的開關速度來決定的。用DNA制成的計算機芯片,它的一個存儲點只有一個分子大小,所以它的存儲容量可以達到普通計算機的十億倍。由蛋白質構成的集成電路,其大小只相當于硅片集成電路的十萬分之一。而且在理論上運行速度更快,只有1×10^(-11)秒,大大超過人腦的思維速度。”

          周瀟疑惑著說道:“但是目前來看這個芯片也是肉眼可見的。”

          莫璃十分自信地回答說道:“這是因為我們為了方便操作,所以說將包裹DNA芯片的外殼材料的體積做大了一點。”

          莫璃說道:“這一次我們為了穩定起見,所研發的DNA芯片級運算速度只是目前市面上最快的硅晶體芯片的一萬倍而已,未來如果市場需要,我們可以將這個倍數擴大得更多。”

          莫璃說這話已經說得非常明確了,如果市場需要,實驗室可以將芯片的體積做得足夠小,甚至要在顯微鏡下才能夠看見。而性能可以做得更強,超過現在芯片運算速度的十萬倍甚至千萬倍都行。

          以生物學的角度去生產計算機芯片,完全是開啟了新世界的大門。

          在傳統的以硅晶體為原材料的半導體領域,芯片的運算速度為進步一點點都要花費工程師們巨大的努力。

          而且隨著芯片的工藝越來越精密(目前達到了3nm級別),摩爾定律似乎也失效,人類早晚會觸及晶體芯片的天花板。

          但是在芯片領域,起源集團僅僅是小小的嘗試,而且技術還沒有完全發揮到極致,所生產的芯片性能就輕而易舉地超出了現階段全球最先進的芯片運算能力。

          所以剛才莫璃說,起源集團僅僅是簡單的嘗試,就讓研發的芯片運算速度高于目前市面上最快芯片速度的一萬倍,要是起源集團愿意,生物芯片也可以像當初的牙膏廠(因特爾)一樣,只要西方的晶體芯片技術快追上生物芯片了,生物芯片就可以再將自己的運算能力提高十倍,這又得讓西方公司花好幾年追趕一陣子。

          莫璃還解釋說:“因為運算邏輯的問題,所以在傳統的芯片領域CPU和GPU(顯卡芯片)是分開做,但在生物芯片領域,我們可以合二為一。”

          在傳統的晶體芯片領域,CPU和GPU因為用來處理的任務不同,所以設計上有不小的區別。

          GPU的工作大部分是計算量大,但沒什么技術含量,而且要重復很多很多次。

          舉一個簡單的例子,GPU的運算速度取決于雇傭了多少小學生。而CPU的運算速度取決于請了多么厲害的教授。教授處理復雜任務的能力是碾壓小學生的,但是對于沒那么復雜,但是量特別大的任務,還是頂不住人多。

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