尼古拉雖然知道未來的摩爾定律將會失效，但還希望看看對方是否真材實料。旋即詢問道“那麼你的方案是什麼？”
哈桑茨斯基的聲音陡然提高道“換掉底層邏輯。我們一直在用二進位制模擬世界，但自然界本身並非非黑即白。溫度、壓力、語言、意識——這些連續變數更適合以三態表示：-1、0、+1。這就是平衡三進位制的核心優勢。”
哈桑茨斯基調出第一組對比資料：傳統二進位制表示數字7： 111（三位）；平衡三進製表示數字7： 101?（其中1?代表-1，僅需三位）
“看起來一樣？但請注意，在進行加法運算時，三進位制可自動完成部分進位抵消，減少運算步驟。更重要的是，其數值表示具有自然對稱性，無需補碼機制即可處理負數，極大簡化ALU設計。”
接著，他展示了更深層的優勢：能耗效率提升30%以上。
由於三進位制單位（trit）的資訊熵高於位元（bit），相同資訊量所需的基本單元更少。實驗資料顯示，在執行浮點矩陣乘法這類AI核心操作時，三進位制架構平均功耗比同代CS二進位制系統低32.7%。
硬體複雜度下降，容錯能力增強。“您知道嗎？Сетунь當年在莫斯科大學連續執行十年，故障率僅為同期IB統的1/5。因為它採用冗餘設計和自校驗邏輯，在訊號漂移時能自動識別並修正錯誤。這種特性，恰恰是當前大規模神經網路訓練中最需要的——穩定性。”
與人工智慧原生契合。“現代深度學習依賴梯度傳播，本質上是在高維空間中尋找極值點。而三進位制的-1/0/+1輸出，天然對應‘抑制’‘中立’‘啟用’三種狀態，完美匹配ReLU之前的線性變換過程。我們可以直接構建基於trit的啟用函式硬體層，跳過複雜的量化壓縮流程。”
他進一步指出：“谷歌Brain團隊去年內部報告提到，他們為將FP32模型壓縮至INT8，投入了超過200人年的工程成本。如果底層就是三進位制，這一切都可以規避。”
與現有佈局協同：從28奈米到光量子，構建全棧算力生態聽到這裡，尼古拉微微前傾身體，眼神中閃過一絲興趣。
“你說得不錯，但我們已經投入巨資發展兩條主線：一是‘北極熊’的先進製程半導體，二是新西伯利亞的光量子計算專案。你如何證明三進位制不是重複建設，而是戰略補充？”
哈桑茨斯基早有準備。“首先，請看這張協同圖譜。”他在螢幕上劃出一個三角結構：
【三進位制經典計算】/【28n片製造】——→【光量子混合架構】
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