杨振眼下拿出来的这一套解决方案，其实只是让维塔数码的工程师们，开开眼界见识一下，然后才好谈其它的。
但即使如此，对方也立马被折服了。
因为就这效率，其实已经超出他们的预期很多了。
再加上几款插件和软件，收获大了去了。
这也意味着，手头当前正在做的那个项目，或许不需要耗费一亿五千个小时的超长预期渲染周期了。
而每缩短一点点时间，就可以节省下来无数的钞票。
毕竟，特效是真的跟烧钱差不多啊！
这才是他们为什么，会显得如此高兴的真正原因！
至于杨振这边，为什么会在这件事情上这么上心，那自然也是有他自己的考量在内的。
借此给开拓者的GPU打开市场是一方面，推动嘉禾传媒在3D电影上的布局，则是第二個方面。
最后一个，其实还是着眼于未来游戏和VR/AR的产业上，就当是先行落下一颗棋子了……
而且，杨振现在也已经很清楚，维塔数码这次的大项目，其实就是《阿凡达》了。
所以这样的热度不去蹭，那不是傻？
就拿GPU来说吧，事实已经被反复证明过了，影响力巨大的影视娱乐，尤其是特效大制作影片和大型网络游戏，对于GPU的需求和推动，绝对是超乎想象的。
毫不夸张地说，英伟达之所以能崛起，靠的就是游戏、挖矿、AI这三连击。
而这三者，有个共同的属性需求，那就是算力。
算力有多么重要，其实是不需要多说的，你只需要看看后世的大老美，明令禁止了英伟达和AMD向国内销售主流芯片，就能明白它的价值意义了。
那一年的全球算力市场，几乎是大老美和国内的天下，前者占了34%，我们国内占了33%。
在智能算力上，我们更是占到了45%的份额，而大老美，却只占了28%。
那时候国内在规模上，其实已经开始领先了，当时智算中心20个，在建的还有20个，是老美的一倍之多。
但是为什么规模大，总算力却反而比对方低呢？
原因很简单，那就是计算芯片上的差距太过于明显，所以单位算力就比对方要低了一些。
这里面，有高性能CPU芯片的原因，比如自从对方禁止超算用CPU销售到国内之后，我们的超算，就再也没有进入过世界前列。
最快的超算神威·太湖之光，性能只相当于第一名Frontier的十分之一，落后十分明显。
但其实更大的差距，还在于GPU。
GPU和CPU芯片不太一样，以CPU提供算力，更适合复杂的逻辑运算。
比如大多数通用软件，70%以上晶体管，会用于构建Cache和控制单元，计算核心从几个到几十个不等。
而GPU就不一样了，它适合逻辑简单、计算密集型的并发任务，70%以上的晶体管，都能用于构建计算单元，计算核心可以几千甚至上万个，适合量大又简单的运算。
后世AI技术的崛起，就是因为人们发现，GPU简直天生就是为AI计算而生的，这才有了该领域在技术突破上的狂飙突进。
因为AI大模型，在参数规模上得到大幅度提升，一般都能达到千亿甚至是万亿规模。
这就导致了海量的并行计算需求，而GPU，就可以通过并行处理大量的计算任务，从而大幅度提高计算速度和效率，并大幅度缩短AI算法的训练和推理时间。
这才是为什么GPU，能成为AI时代的算力核心的真正原因。
所以可以说，GPU对AI的提升是革命性的。
杨振记忆里，在2010年的时候，AI的先驱吴恩达，为了让AI程序识别出一只猫，使用了16000颗CPU，才能完成这一实验。
但后来换成GPU去试验的时候，却发现只需要12颗GPU就够了。
由此可见，GPU对于AI来说，是多么的至关重要了……
所以对于主动找上门来的维塔数码，杨振又怎么可能会轻易错过？
要知道，好莱坞最喜欢在后期特效上追求极致技术的GG公司，除了工业光魔，也就是维塔数码了，至于皮克斯、梦工厂、蓝天工作室啥的，毕竟性质上还有所差异。
再加上《阿凡达》背后的那个卡车司机，单只是这
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