Vương Đông Lai đứng trong phòng tiếp khách, nhìn theo bóng lưng của Christopher cùng nhóm người kia khuất dần ở cuối hành lang. Liang Song đặt tập hợp thư đã ký xong vào folder rồi ngẩng đầu nhìn anh.

Vương Đông Lai lắc đầu, quay trở lại chỗ ngồi chính, cầm lên chiếc cốc trà Long Tỉnh đã lạnh nguội và nhấp một ngụm.

Với anh mà nói, chuyện về Asme đã kết thúc; những việc còn lại là trách nhiệm của đội ngũ pháp lý và tài chính, anh không cần phải lo lắng nữa.

Anh đặt cốc xuống, đứng dậy và nói với Liang Song: “Bảo đội ngũ nghiên cứu và phát triển bộ hướng dẫn chuẩn bị sẵn sàng; chiều nay tôi sẽ đến phòng thí nghiệm để kiểm tra tiến độ.”

Trụ sở chính của công ty Galaxy Semiconductor nằm ở phía đông cùng của khu công nghệ cao Tang Đô, chỉ cách nhà máy quang khắc một con đường rộng lớn mang tên Đại lộ Bạch Quả.

Phòng thí nghiệm của đội ngũ nghiên cứu và phát triển bộ hướng dẫn nằm ở tầng mười một của tòa nhà; toàn bộ tầng này được coi là khu vực bí mật, việc ra vào đòi hỏi phải qua hai bước xác thực danh tính.

Khi Vương Đông Lai quét thẻ công tác và đi qua cổng kiểm soát, hàng chục người trong phòng thí nghiệm đang tụ tập quanh một tấm bảng trắng lớn, tranh luận không ngừng.

Trên tấm bảng đó, những sơ đồ cấu trúc được vẽ đầy đủ; các loại bút đánh dấu màu sắc khác nhau được dùng để ghi chú các luồng dữ liệu, các đơn vị điều khiển và các tầng bộ nhớ, tạo nên một bức “bản đồ chiến đấu” được vẽ đi vẽ lại nhiều lần.

“Giám đốc Vương đến rồi.”

Không ai biết ai là người đầu tiên hô lên, nhưng tiếng tranh luận lập tức im bặt.

Tất cả mọi người đều quay đầu nhìn anh, ánh mắt họ đầy sự kính trọng, mong đợi… và cả sự lo lắng không thể kiềm chế được; họ đã bị mắc kẹt trong một vấn đề này gần hai tuần rồi.

“Tiếp tục đi.”

Vương Đông Lai kéo một chiếc ghế đến góc phòng thí nghiệm và ngồi xuống, ra hiệu cho họ không cần phải quan tâm đến mình.

Nhưng không ai tiếp tục tranh luận nữa; tất cả ánh mắt đều đổ dồn về phía một vị kỹ sư lớn tuổi tóc đã bạc, người đang đứng bên cạnh tấm bảng trắng đó.

Tên ông là Trần Viễn Châu – cùng tên và cùng họ với người phụ trách hệ sinh thái Hongmeng, nhưng ông cũng đã có nhiều năm nghiên cứu và làm việc trong lĩnh vực bán dẫn.

Sau khi nghỉ hưu từ Viện Nghiên cứu Chíp lớn quy mô quốc gia, Trần Viễn Châu được Vương Đông Lai mời đến Galaxy Semiconductor để chuyên trách việc nghiên cứu và phát triển bộ hướng dẫn dành cho sản phẩm trong nước.

Trần Viễn Châu đặt bút đánh dấu xuống, quay người lại đối diện với Vương Đông Lai và nói một cách thẳng thắn: “Giám đốc Vương, ông đến đúng lúc thật.”

Chúng ta đang gặp trở ngại tại mô-đun dự đoán nhánh trong dây chuyền lệnh; tỷ lệ dự đoán chính xác chỉ đạt khoảng 90%, và không thể nào cải thiện thêm được nữa. Con số này cách đây ba năm đã được coi là tiêu chuẩn hàng đầu trong ngành, nhưng hiện nay, hệ điều hành HarmonyOS đặt ra yêu cầu rất cao về tính thời gian thực của chip: phía thiết bị ô tô cần xử lý đồ thị điểm laser và quyết định về hệ thống lái tự động cùng lúc; phía điện thoại lại cần hiểu ngôn ngữ tự nhiên của trợ lý giọng nói trong vòng vài mili giây. Mỗi lần dự đoán sai, toàn bộ quá trình sẽ phải được xóa sạch và thiết lập lại, gây lãng phí nhiều chu kỳ xử lý. Những sự lãng phí này, khi tích lũy lại, sẽ làm giảm đáng kể trải nghiệm sử dụng hệ thống HarmonyOS trên những chip cấp thấp.

Vương Đông Lai đứng dậy, đi đến trước mặt trưởng nhóm và quan sát những sơ đồ kiến trúc đó trong vài phút. Sau đó, anh lấy một cây bút đen và vẽ một sơ đồ đơn giản bên cạnh mô-đun dự đoán nhánh – một đơn vị dự đoán phụ trợ nhỏ, hoạt động độc lập so với dây chuyền lệnh chính.

“Ý tưởng hiện tại của các bạn là đặt logic dự đoán nhánh ngay ở phía trước của dây chuyền lệnh chính, sử dụng mô hình học sâu để nhận diện các mẫu hành vi. Ý tưởng không sai, nhưng vị trí đặt nó không phù hợp. Dây chuyền lệnh chính đã quá chật chội; các tín hiệu phải đi qua nhiều khâu xử lý, và chỉ sau vài chu kỳ xử lý thôi, chúng đã bị mất đi.”

“Hãy tách ra đơn vị dự đoán phụ này và đặt nó ngay sau giai đoạn lấy địa chỉ. Nó không tham gia vào bất kỳ phép tính nào của luồng chính, mà chỉ làm một việc duy nhất: tính toán trước địa chỉ đích của các nhánh một chu kỳ, sau đó đưa kết quả đó cho đơn vị lấy địa chỉ.”

Anh ấy vẽ một mũi tên đậm giữa đơn vị dự đoán phụ và đơn vị lấy địa chỉ, và ghi lại một số thông số về độ trễ quan trọng bên cạnh mũi tên đó.

Chen Yuanzhou nhìn chằm chằm vào mũi tên đó trong một lúc lâu, rồi đột nhiên tháo kính đọc sách ra, dùng tay áo lau kính.

Anh ấy lặp lại hành động này hai lần, sau đó đeo kính trở lại và dùng bút đỏ viết nhanh một loạt công thức toán học bên cạnh đơn vị dự đoán phụ.

Tiếng bút trượt trên trang giấy ngày càng nhanh hơn; khi viết đến dấu bằng cuối cùng, tay anh hơi run, không phải vì lo lắng, mà là vì hào hứng.

“Nếu tách logic dự đoán ra và vận hành nó độc lập, thì luồng chính sẽ không cần phải chờ đợi, và đơn vị lấy địa chỉ cũng không cần phải cạnh tranh với các thao tác khác. Ông Vương ơi, ý tưởng này không phải là việc tối ưu hóa, mà là việc thay đổi cấu trúc hệ thống hoàn toàn. Nhưng làm thế nào để đảm bảo sự đồng bộ dữ liệu giữa đơn vị phụ và luồng chính nhỉ? Dù đơn vị dự đoán chạy nhanh đến đâu, nếu dữ liệu của nó không đồng bộ với trạng thái của luồng chính, thì kết quả dự đoán cũng sẽ vô ích.”

“Vương Đông Lai đã vẽ thêm một đường kẻ chấm giữa đơn vị hỗ trợ và luồng xử lý chính, đồng thời ghi chú biểu đồ thời gian cho việc lưu trữ đồng bộ bên cạnh.”

“Hãy sử dụng bộ đệm FIFO đồng bộ; độ sâu của bộ đệm không cần quá lớn, chỉ cần đủ để lưu trữ kết quả dự đoán của hai lần xử lý là được. Khi đơn vị dự đoán hoàn tất công việc, hãy ngay lập tức đưa kết quả đó vào bộ đệm; đơn vị lấy chỉ thị sẽ tự lấy kết quả đó vào đúng thời điểm cần thiết. Luồng xử lý chính không bao giờ phải chờ đợi kết quả dự đoán, và kết quả dự đoán cũng không bao giờ làm chậm quá trình xử lý chính. Các luồng xử lý hoạt động độc lập nhau trong lĩnh vực thời gian đồng bộ khác nhau. Trước đây, khi thiết kế bộ điều phối lõi hệ điều hành Hongmeng, Và đã sử dụng ý tưởng bộ đệm đồng bộ tương tự này; thông số độ sâu của bộ đệm FIFO có thể được áp dụng trực tiếp.”

Chen Viễn Châu đặt cây bút đánh dấu màu đỏ vào giá đỡ trên bàn, sau đó lùi lại vài bước để nhìn vào bản sơ đồ kiến trúc đầy dấu chấm tròn đó, im lặng một lúc lâu.

Rồi anh quay sang một người trẻ tuổi đeo kính trong nhóm và nói: “Tiểu Lưu, hãy sử dụng ngôn ngữ lập trình Verilog để xây dựng một phiên bản nguyên mẫu của đơn vị dự đoán mà ông Vương vừa vẽ. Hãy thiết lập các ràng buộc thời gian theo phương án FIFO đồng bộ; sau khi hoàn thành việc xây dựng nguyên mẫu hôm nay, hãy tiến hành thử nghiệm mô phỏng ngay lập tức. Ông Vương ơi, nếu phiên bản này hoạt động thành công, tỷ lệ độ chính xác của kết quả dự đoán chắc chắn sẽ tăng thêm vài phần trăm nữa.”

Anh nói thêm một câu, giọng điệu rất chắc chắn: “Không phải là sự tăng lên theo cấp số nhân, mà là việc loại bỏ hoàn toàn sự chậm trễ trong quá trình dự đoán.”

Nếu bộ logic dự đoán nhánh này được triển khai thành công, thì khả năng thực hiện các thao tác thời gian thực trên các chip cấp thấp của Hongmeng sẽ ít nhất đạt tới mức của các chip cấp trung và cao hiện nay.”

Vương Đông Lai gật đầu mà không nói thêm gì nữa.

Anh ấy tiếp tục ở lại phòng thí nghiệm một thời gian, xem kỹ các giải pháp tối ưu hóa cho giao thức đồng bộ hóa bộ nhớ và thiết kế hệ thống kiểm soát tần số trong chế độ tiết kiệm năng lượng, đồng thời đưa ra vài đề xuất điều chỉnh, sau đó rời khỏi phòng thí nghiệm về tập hợp lệnh.

Ánh sáng trong hành lang rất mờ; chỉ có đèn khẩn cấp vẫn sáng.

Anh bước vào thang máy và nhấn nút tầng nơi đội ngũ nghiên cứu phát triển chip AI đang làm việc.

Bầu không khí trong phòng thí nghiệm chip AI còn trầm trọng hơn so với ở phòng thí nghiệm về tập hợp lệnh.

Trên bàn dài, có vài tấm bảng thử nghiệm; mỗi tấm đều được gắn các phiên bản khác nhau của lõi xử lý tăng tốc AI.

Bên cạnh các tấm bảng thử nghiệm, có một đống dày các báo cáo về đường cong tiêu thụ năng lượng; góc dưới mỗi trang trong những báo cáo đó đã bị gấp đến nỗi mép giấy bị rách.

Người phụ trách dự án tên là Chu, một kỹ sư thiết kế hệ thống giàu kinh nghiệm được mời về từ Nvidia. Tóc ông ấy đã phần lớn bạc đi, nhưng ánh mắt vẫn rất sắc bén.

“Giám đốc Vương.”

Ông Châu dẫn anh đến trước bàn thử nghiệm chính; trên màn hình đang hiển thị đường cong tiêu thụ điện năng của một loạt tác vụ suy luận trí tuệ nhân tạo.

“Hiện tại, bộ vi xử lý tăng tốc trí tuệ nhân tạo của chúng tôi dựa trên kiến trúc SIMD truyền thống, và hiệu suất của nó trong lĩnh vực nhận dạng hình ảnh và xử lý ngôn ngữ tự nhiên đã sánh ngang với các sản phẩm cùng cấp của Nvidia, nhưng mức tiêu thụ điện năng vẫn còn cao. Nguyên nhân chính là do việc truyền dữ liệu diễn ra quá thường xuyên: mỗi lớp trong mạng nơ-ron đều phải tải lại các trọng số từ bộ nhớ RAM bên ngoài, và mỗi lần tải lại đều tiêu tốn nhiều điện năng hơn so với việc thực hiện các phép tính đó. Nếu không giải quyết được vấn đề này, chip trí tuệ nhân tạo của chúng tôi chỉ có thể được sử dụng trên máy chủ, chứ không thể được tích hợp vào xe hơi hay điện thoại di động.”

Ông phân tích từng giai đoạn trong quá trình truyền dữ liệu, đánh dấu lượng dữ liệu được truyền đi ở mỗi giai đoạn trên màn hình.

Từ lớp tích chập đến lớp kết nối toàn phần, rồi đến cơ chế chú ý, lượng dữ liệu được truyền đi tăng lên đáng kể; tổng thể, đồ thị đó trông giống như một bức tường đang nghiêng.

Vương Đông Lai không trả lời ngay lập tức.

Ông đi đến phía trước bàn làm việc, lấy cây bút đánh dấu và vẽ nên một bản phác thảo kiến trúc hoàn toàn mới.

Đó không phải là kiến trúc SIMD truyền thống, mà là một loại đơn vị tính toán vector với cấu trúc lai: sử dụng độ phân giải thô để xử lý các phép nhân ma trận quy mô lớn, và độ phân giải tinh để thực hiện các phép tính liên quan đến cơ chế chú ý sau khi dữ liệu được làm loãng đi.

Cả hai hệ thống đều sử dụng chung một bộ bộ nhớ đệm trên chip, nhưng logic điều phối hoạt động của chúng lại được tách rời nhau.

“Các GPU truyền thống sử dụng công nghệ SIMD để tăng cường sức mạnh tính toán, và dựa vào việc thực hiện các phép tính một cách cơ học để áp đảo các mô hình mạng nơ-ron. Tuy nhiên, rào cản thực sự trong các nhiệm vụ suy luận của trí tuệ nhân tạo không phải là sức mạnh tính toán, mà là quá trình truyền dữ liệu. Mỗi lớp trong mô hình mạng nơ-ron đều yêu cầu việc chuyển các giá trị trọng số từ bộ nhớ ngoài vào đơn vị tính toán, và mỗi lần thực hiện thao tác này đều tiêu tốn nhiều năng lượng hơn cả việc thực hiện một phép tính thông thường. Giải pháp của các bạn sử dụng bộ nhớ đệm trên chip có dung lượng lớn để giảm số lần truyền dữ liệu; hướng tiếp cận này là đúng đắn. Tuy nhiên, dung lượng của bộ nhớ đệm trên chip vẫn có hạn, và dù nó lớn đến đâu thì cũng không thể lưu trữ hết toàn bộ các giá trị trọng số của mô hình GPT.”

Ông ấy vẽ thêm vài đường trên sơ đồ kiến trúc của đơn vị tính toán vector có độ phân giải hỗn hợp, và thêm một bộ công cụ nén dữ liệu đơn giản giữa bộ nhớ đệm trên chip và bộ nhớ RAM ngoài.

“Việc thêm một lớp logic nén và giải nén dữ liệu dựa trên phần cứng, thay vì sử dụng phần mềm, là một giải pháp hiệu quả. Các giá trị trọng số trong mô hình mạng nơ-ron thường chứa nhiều dữ liệu thừa; sau khi được xử lý để tạo thành dạng tản mát, phần lớn các giá trị đó đều bằng không, và những giá trị không bằng không cũng có những quy luật nhất định. Do đó, việc sử dụng các bộ công cụ nén dữ liệu dựa trên phần cứng sẽ giúp tăng hiệu quả trong quá trình truyền dữ liệu.”

“Bằng cách sử dụng các kỹ thuật mã hóa độ chênh lệch nhẹ nhàng, người ta có thể nén luồng dữ liệu chứa các thông số trọng số xuống chỉ còn vài phần trăm so với ban đầu; nhờ đó, lượng dữ liệu cần được truyền tải cũng sẽ giảm đi tương ứng.”

Chu Công nhìn chằm chằm vào bản thiết kế cấu trúc đó trong thời gian khá lâu, ánh mắt anh càng lúc càng sáng lên.

Anh lấy cây bút đánh dấu màu đỏ và viết vài dòng bên cạnh phần mô tả về động cơ nén dữ liệu: mã hóa độ chênh lệch, nén giá trị bằng không, định lượng tự động… Mỗi dòng đều đại diện cho những hướng tiên tiến trong lĩnh vực nén dữ liệu bằng phần cứng, nhưng thực tế chỉ có rất ít công ty thực sự áp dụng chúng trên các con chip.

Sau khi suy nghĩ một lúc, Chu Công đặt ra một câu hỏi quan trọng: Quá trình nén và giải nén dữ liệu thường gây ra sự chậm trễ; nếu tổng thời gian chậm trễ vượt quá khả năng xử lý của các đơn vị tính toán, thời gian thực hiện toàn bộ quá trình xử lý dữ liệu sẽ bị kéo dài.

Câu trả lời của Vương Đông Lai không hề do dự chút nào: Cần phải thực hiện việc xử lý song song giữa logic nén/giải nén và luồng tính toán; không phải giải nén xong rồi mới tiến hành tính toán, mà là vừa giải nén vừa tính toán. Ngay sau khi một khối dữ liệu được giải nén xong, nó sẽ được đưa ngay vào luồng tính toán; không cần phải chờ đợi đến khi toàn bộ lô dữ liệu được giải nén xong. Như vậy, chi phí do sự chậm trễ gây ra sẽ bị giảm bớt nhờ tốc độ xử lý cao của luồng tính toán, đồng thời mức tiêu thụ điện năng cũng giảm xuống mà thời gian chậm trễ thì không tăng lên.

Anh viết dòng cuối cùng lên tấm bảng trắng, sau đó quay người đặt cây bút đánh dấu trở lại vị trí cũ.

Chu Công nhìn vào dòng chữ đó trong thời gian rất lâu, không nói được lời nào.

Trên bàn thử nghiệm, đường cong tiêu thụ điện năng vẫn đang di chuyển chậm rãi trên màn hình; mức tiêu thụ điện năng trong quá trình tính toán của từng tầng mạng nơ-ron được phân tích thành hai phần chính: việc vận chuyển dữ liệu và các phép tính ma trận, trong đó phần vận chuyển dữ liệu chiếm tỷ lệ cao đáng ngạc nhiên.

Anh ấy biết rằng nếu giải pháp kiến trúc mà ông Vương Đông Lai đề xuất này thành công, thì các chip AI trong nước sẽ có bước tiến vượt bậc, từ không có gì chuyển thành có thực sự, cả trong lĩnh vực thiết bị xe hơi lẫn điện thoại di động.

Anh quay người lại và nói với đội ngũ: “Hãy thực hiện việc mô phỏng giải pháp đơn vị tính toán đa cấp độ do ông Vương đề xuất ở cấp độ RTL, và phải cho kết quả trong vòng ba ngày. Ngoài ra, hãy thông báo cho ông Lương biết rằng lịch sản xuất chip AI sẽ được đẩy nhanh; nhà máy sản xuất công nghệ quang khắc cần phải sắp xếp thêm dây chuyền sản xuất riêng.”

Ngay lập tức, tiếng gõ phím vang lên khắp phòng thí nghiệm.

Một số kỹ sư trẻ tụ tập quanh bàn thử nghiệm, bàn luận sôi nổi về giải pháp mã hóa cho bộ công cụ nén phần cứng. Một người đã lấy ra báo cáo phân tích mức độ thưa thớt của các trọng số mạng nơ-ron mà Văn đã thực hiện trước đó, và ghi rõ tỷ lệ nén thông qua phương pháp mã hóa đệ quy ở từng tầng.

Người kỹ sư trẻ vừa chuyển từ Nvidia sang làm việc cùng ông Châu đã nhìn chằm chằm vào màn hình trong một lúc lâu, rồi bất ngờ nói: “Nếu chúng ta thực sự hoàn thành được dự án này, thì sau này GPU của Nvidia sẽ không thể cạnh tranh được với chúng ta trong lĩnh vực xử lý dữ liệu tại phía thiết bị người dùng nữa đâu.”

“Đây không phải là cuộc chiến về giá cả, mà là việc tìm cách đơn giản hóa quy trình thông qua cấu trúc hệ thống. Họ vẫn đang sử dụng các phương pháp tính toán dựa trên SIMD, trong khi chúng tôi đã chuyển sang sử dụng phương pháp tính toán vector, dựa trên dòng dữ liệu.”

Chu Công không trả lời.

Anh chỉ nhìn vào bản sơ đồ cấu trúc hệ thống được vẽ đầy đủ trên bàn của ông Bạch, và nhớ lại rằng khi còn làm việc tại Nvidia, mình đã nhiều lần đề xuất áp dụng phương pháp tính toán dựa trên bộ nhớ gần để phát triển các chip AI, nhưng mỗi lần đề xuất đó đều bị các dự án GPU cho trung tâm dữ liệu có độ ưu tiên cao hơn lấn át.

Bây giờ, khi ngồi trong phòng thí nghiệm tại Đường Đô cùng với một nhóm người trẻ tuổi, anh lại một lần nữa thực hiện điều đó, và cuối cùng cũng có người sẵn lòng theo đuổi con đường này một cách nghiêm túc.

Ngày hôm sau, Vương Đông Lai ngồi trong văn phòng và xem xét những dữ liệu mô phỏng RTL đầu tiên mà nhóm phát triển chip AI đã hoàn thành trong đêm. Đường cong tiêu thụ năng lượng trên màn hình giảm dần một cách ổn định, và thời gian phản hồi của các đơn vị tính toán có độ tinh vi khác nhau cũng vượt qua các chỉ tiêu thiết kế.

Anh cầm bút điện tử và ghi hai dòng chữ vào báo cáo: “Thời điểm sản xuất mẫu chip cần được đẩy nhanh; nhà máy sản xuất quang khắc cần sắp xếp dây chuyền sản xuất riêng biệt để đảm bảo việc giao hàng những mẫu chip AI đầu tiên đúng hạn.” Sau đó, anh gửi báo cáo đó cho Văn để lưu trữ.

“Văn, hãy kiểm tra tổng số nhân viên hiện tại của Tập đoàn Ngân Hà và phân bố hoạt động kinh doanh của họ.”

Trên màn hình, ngay lập tức xuất hiện một nhóm dữ liệu.

Tổng số nhân viên đã vượt qua mốc một triệu người, họ được phân bố trên các lĩnh vực kinh doanh chính như Starfire Express, Pinhao Fan, Galaxy Supermarket, Galaxy Energy, Galaxy Semiconductor, Galaxy Aerospace, Galaxy Biology, cũng như tại các ký túc xá dành cho nhân viên, nhà hàng cộng đồng, trung tâm đào tạo sản xuất và trung tâm chăm sóc con cái nhân viên vừa được xây dựng trên khắp cả nước.

Với quy mô lao động hơn một triệu người, đây đã là doanh nghiệp tư nhân đầu tiên trong nước đạt được con số này. Ngay cả so với các doanh nghiệp nhà nước, quy mô này cũng không hề kém cạnh.

Hơn nữa, bất kỳ ai cũng có thể nhận thấy rằng, với tốc độ phát triển của Galaxy Technology, số lượng nhân viên chắc chắn sẽ còn tiếp tục tăng lên. Chẳng hạn như các lĩnh vực như Galaxy Supermarket, Galaxy Agriculture, Galaxy Home Appliances… đang phát triển mạnh mẽ khắp nơi.

“Hãy soạn thảo một kế hoạch điều chỉnh lương thưởng và phúc lợi, yêu cầu tăng mức lương cơ bản cho toàn thể nhân viên, với mức tăng tối thiểu không dưới 10%. Các khoản trợ cấp ăn uống, nhà ở và giao thông cũng cần được cải thiện đồng thời. Ngoài ra, các chính sách khích lệ lâu dài dành cho nhân viên ở các vị trí then chốt cần được tăng gấp đôi. Các kế hoạch cụ thể cần được gửi đến tôi trong vòng một ngày; tôi sẽ sử dụng chúng vào ngày mai.”

“Tiến độ xây dựng ký túc xá dành cho nhân tài và trung tâm chăm sóc con cái nhân viên cần được lập thành báo cáo riêng biệt. Hãy dành một khoản ngân sách đặc biệt từ quỹ dự phòng của tổng giám đốc, và không cần tuân theo quy trình phê duyệt ngân sách thông thường. Bạn hãy soạn thảo kế hoạch cụ thể, sau đó gửi cho các trưởng bộ phận để xác nhận ngay.”

“Cuối cùng, hãy lập ngân sách hàng năm. Năm tới, chúng ta sẽ mở rộng quy mô hoạt động của Education, thành lập một hệ thống giáo dục đầy đủ, từ mẫu giáo đến tiểu học, trung học cơ sở và trung học phổ thông. Trong giai đoạn đầu, chủ yếu tập trung phục vụ nhân viên của tập đoàn; mục tiêu là tạo ra những sản phẩm giáo dục chất lượng cao. Có thể sẽ phải chịu lỗ trong giai đoạn đầu, nhưng sau này tỷ suất lợi nhuận cần được kiểm soát ở mức khoảng 8%.”

“Hãy mở rộng quy mô trồng trọt nông nghiệp của Agriculture, sử dụng các giống cây mới được phát triển bởi bộ phận nghiên cứu và phát triển sinh học của chúng ta để thực hiện việc trồng trọt với chất lượng và hiệu quả cao.”

Wang Dong nói rất nhanh, nhưng Vā không hề bỏ sót bất kỳ thông tin nào. Ngay lập tức, cô sử dụng sức mạnh tính toán siêu việt của mình để thực hiện các kế hoạch được đề ra.