有關于小辛的詳細信息，辛啟天不會講出來。
當前市場的所有的啟天AI，嚴格來說，其實并沒有深度學習等等能力！
原因是所有硬件，無法支撐啟天AI進行復雜的，本質的核心算法運算。
一旦完整運行起來，機器將會直接宕機！
現在，在啟天AI推動下。其實有許多企業高校等機構，也都發現了相關問題。
圈子內，已經出現了一定的AI芯片熱度。
不同的是，他們和辛啟天的認知不一。
卡內基梅隴這些個AI實驗室們，把AI芯片，當做芯片一種細分領域。
基本定義為NPU。
提起芯片，人們大都想到CPU。實際上，CPU不過是一種比較均衡的核心運算處理器。
還有例如，BPU、DPU、FPU等等。
而NPU是比較熱門的話題，主要為視頻圖像等數據處理。
市面上很多研究AI的機構，主要著手方向就是搞圖形圖像分析，各種演化算法很多。
核心的計算內核，都是乘法器電路。
最新理論，是打算用模擬電路形態，代替數字電路！
辛啟天望著眾人，“我和他們采取的方法有點相似，同樣是利用模擬電路。不同的是，在底層邏輯電路中，將會進行深層次改變。”
“相關核心算法模式，我已經發送了。你們看一看吧！”
眾人立刻好奇的打開內部系統。
這套電路圖運算模式，是小辛和辛啟天共同整理出來的。
采用一種，有別于加減乘除的，動態多行法則運行的底層架構模式。
直接將各種基礎計算邏輯，進行了強大的優化和升級。
所有不同類別的芯片，整合到了一起。不是把CPU、GUP等等架構或者邏輯電路整合。而是把不同芯片的能力，整合到了一起。
辛啟天借用了一部分量算元器件的模式。進行了簡化和升級，且加入了變化后的部分植物編碼，作為新的指令集。
植物編碼這里，辛啟天不會擔心泄露。因為進行了轉換，相當于加密了。小辛自己縮減出來的東西，辛啟天自己拿到后，都無法回推出完整的植物編碼，更不用其他不知道整體思想的人。
最終的成果，從功能上來說，也相當于CPU。不過，將會是一個全能，且全部能力頂尖的CPU。
有了核心的運算模式，肯定是遠遠不夠的。
把一加一等于二刻在晶圓上面，要考慮的東西太多了。
在當前，大家得至少理解AICPU的核心電路圖。普通的芯片，核心電路圖就是邏輯電路，與或非。用數學來表示就是算法。
AICUP比植物編碼簡單的多，但很難理解。
因為，它的坐標太多了，而且是動態的。
那么，在電路圖中的表示，卻無法隨即動態。必須將多種可能全部都表示出來，而后，在根據條件，來將不同狀態接入電路。
這么一來，用傳統數學算法，表達辛啟天提供的AICPU電路，復雜程度會直線上升！
在眾人皺眉思考的同時。