吴军没有立刻反驳，也没有立刻答应，只是看着林野，眼神里带着欣赏，又带着成熟决策者的沉稳。
“你想直接送？”
“对。” 林野点头，非常坦荡，“ 是做全人类科学的，又不是商业公司。我们卡着设备、收高价、签独家，意义不大。他们需要高精度计算，我们刚好能做。送一套过去，物理研究能往前迈一大步，这比赚多少钱都值。而且这个设备现在还是内部测试版，可以以帮助测试的名义送过去。”
吴军轻轻点头，没有否定这份纯粹，但他也不会让技术以 “施舍” 的方式送出去。
“你的心意是对的，格局也够。但不能这么送。”
林野一愣：“为什么？”
“第一，直接送，会让别人以为我们在搞技术施舍，反而轻贱了这套架构的价值。
第二，送可以，但必须有规范：只用于科研、不可拆解、不可逆向、不可商用，专利和标准必须握在手里。
第三，我们不能只送 ，未来要做全球科研开放计划：顶级实验室都可以申请使用，星金科技提供算力底座。更重要的是，我们和的合作，也是在为腾格里对撞机的未来数据处理打样。”
林野眼神一凝，腾格里对撞机他再清楚不过。那是正在规划中的、远超LHC的超级对撞机，半径足足100公里，磁场强度更是达到了800T，未来产生的数据量，将是现有数据的数十倍甚至上百倍，对计算和存储的要求，也会突破当前所有技术极限。
吴军顿了顿，语气沉稳有力：“我们不是在送一台机器。我们是在定义人类下一代科学计算的标准。送，可以。但要送得体面、送得规则清晰、送得让全世界认可我们的技术主导权。而，就是我们最好的试金石。先搞定LHC的海量数据，打磨好存算一体的全套方案，未来腾格里对撞机建成，我们才能从容承接它的所有算力需求，真正撑起人类粒子物理研究的下一代基石。”
林野瞬间明白了，他想的是帮科学，吴军想的是定规则、铺未来。两者不冲突，反而刚好互补，甚至比他想得更长远。是当前的标杆，腾格里则是未来的终极挑战，先打样、再升级，一步都不踏空。
“那您的意思是？”
吴军微微一笑，目光望向远方，语气轻却分量十足：“不送整机，但在建立一个超导算力中心。我们出设备、出技术、出维护，他们出场地、出项目、出数据。名义是全球联合实验室，本质是：从今天起，人类前沿科学的算力引擎，由我们造。而这个联合实验室，也会成为腾格里对撞机未来数据处理中心的雏形，提前验证技术、积累经验。”
林野看着眼前的吴军，心里彻底服气。热血他有，格局吴军有，更难得的是，吴军总能把当下的合作和未来的布局牢牢绑定。两人合在一起，才真正能撑起一个时代，既能接住当下的挑战，也能扛起未来的使命。
可吴军又补了一句，直接点中现实最痛的地方：“还有，光送存算中心，没用。必须连存储一起送，而且要送够量。现在的LHC已经让我们感受到了数据压力，未来腾格里对撞机半径100公里、磁场强度800T，每秒产生的数据会是现在的数十倍，要是现在不把存储和计算的协同方案打磨好，未来根本接不住。”
林野微微一怔，他只想到了腾格里对撞机的硬件规模，却没细算过数据量的爆发式增长。800T的磁场强度，意味着能捕捉到更微弱、更罕见的粒子信号，随之而来的，就是海量的原始数据，哪怕是现在最先进的存储架构，也未必能从容应对。
吴军继续道：“你知道现在的存储现状。他们过去靠磁带库和传统磁盘阵列，速度慢、调用难、备份周期极长。也正是因为我们的超导硬盘已经上市整整一年，他们去年就分批采购部署，热数据读写、实时调取速度确实快了很多，比以前顺畅不少。
但问题是，快归快，容量依然远远不够用。LHC 每秒钟都在喷数据，两年积累下来的体量，早已超出他们现有超导硬盘的承载上限。冷数据依旧要回写到磁带，冷热分层极其繁琐，拖慢整个研究流程。
计算我们解决了，存储这道坎，他们照样跨不过去。而这道坎，也是未来腾格里对撞机必须跨过的。我们现在帮彻底解决冷热数据切换、海量数据存储的问题，就是在为腾格里打样，提前扫清技术障碍。”
他语气笃定：“刚好，我们的超导存储芯片，比计算单元便宜 50 倍到 100 倍，成本极低、容量极大、功耗极低、永不掉电、超快全局检索。
我们直接在建一套全域超导存储中心，和存算单元配套，整套联合共建。计算 + 存储一站式解决，让他们彻底淘汰磁带库，彻底告别冷热数据切换的麻烦。这套方案跑通了，未来腾格里对撞机的数据中心，只需要在此基础上扩容、优化，就能直接落地，不用再从零摸索。”
林野立刻跟上：“那算法呢？我们的底层算法要不要开放给他们检测？毕竟腾格里未来的计算精度要求，只会比现在更高。”
“必须开放。” 吴军毫不犹豫，“科学研究讲究透明可验证，我们的定点运算逻辑、数据调度模型、精度修正算法，全都可以交给物理学家团队检测、校验、复盘。
不怕他们查，越查，越能证明我们的架构无懈可击。而且的物理学家常年处理高精度粒子数据，他们的校验和反馈，能帮我们进一步优化算法，让它更适配未来腾格里对撞机的超高精度计算需求——这也是我们和合作，打样之外的另一重意义。”
“那编程语言呢？要不要重新做一套？”
吴军摇头：“先完全兼容现有语言，Python、C++、Fortran、他们物理界用的 ROOT、Geant4，全部无缝对接，不让他们改一行代码，降低使用门槛。
但我们同时提供自研的计算语言，专为 2048 位定点、存算一体、海量存储优化。他们用旧语言能跑，用新语言能再快 3~10 倍。选择权交给他们，速度交给我们。更关键的是，这套自研语言，我们也会根据的使用反馈不断迭代，未来直接适配腾格里对撞机的数据处理场景，实现技术无缝衔接。”
林野彻底清晰了：“计算、存储、算法、软件，全部打包进联合中心，既帮解决当下的难题，也为腾格里对撞机的未来打样、积累经验。”
吴军最后看着他，轻轻点头，说出了最关键、最落地、最有格局的一句话：“所以最终方案很简单：我们不只送他们一套能算的机器，更要送他们一整套能装下全人类物理数据、跑得动未来一百年科研任务的超导存算底座。
共建、共用、共研，让成为我们技术走向全球的第一个标杆，更成为我们承接腾格里对撞机这类超级科研项目的技术跳板——今天我们能轻松处理LHC两年的数据，明天，我们就能从容扛起腾格里100公里半径、800T磁场带来的所有算力挑战。”
林野深深吸了口气：“明白了，就这么定。”
的合作思路理清楚了，更理清了未来对接腾格里对撞机的布局，他很快转向更实际的问题，语气带着几分直白的困惑。
“吴老师， 这边我们定了共建联合中心，也明确了为腾格里打样的目标。那接下来，像 AI 大模型中心、影视后期制作、气象仿真、生物医药这些，全都需要超大算力。我们是直接免费拉去给他们测试，还是要收费？现实里都是怎么做的？”
吴军靠在桌沿，语气沉稳，给林野讲了一下行业最基本的规则：“现实里，所有超算、智算、算力云，全都是一套标准打法：小测免费、大测限价、商用收费。没有全免费，也没有一上来就漫天要价。”
林野点点头，等着他往下说。
“第一，小型测试完全免费。比如 AI 公司跑一个小模型收敛、影视公司渲染一段 4K/8K 片段、药企做一个小分子对接。给资源、给环境、给适配，让他们亲眼看到：我们比传统 GPU 集群快多少、省多少电、精度高多少。这一步，相当于打样，必须免费。”
“第二，中型基准测试，收成本价，甚至半送。比如跑一套标准数据集、跑一段生产级流程。我们的存储比计算便宜 50—100 倍，超导硬盘又已经上市一年，成本压得极低。收一点钱，覆盖运输、部署、人工，不让公司觉得我们是在做慈善，也不让他们有压力。”
“第三，正式商用，严格按算力计费。按时长、按核时、按作业量、按存储容量，明码标价。但我们有优势：存算一体 + 超低功耗 + 超快速度，同样任务，我们总价可以比传统超算便宜一截，但利润更高。”