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 vị trí ngồi chính, cầm lên cốc trà Long Tỉnh đã lạnh nguội và uống 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 trà 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 công 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 nâng cao thêm được nữa. Con số này cách đây ba năm còn được coi là tiên tiến nhất trong ngành, nhưng hiện nay hệ điều hành HarmonyOS đòi hỏi tính thời gian thực cao từ các chip. Ở phía thiết bị xe hơi, hệ thống cần xử lý đồ thị điểm laser và quyết định tự lái cùng lúc; còn ở phía điện thoại di động, hệ thống phải hiểu ngôn ngữ tự nhiên của trợ lý giọng nói trong vòng vài mili giây. Mỗi lần dự đoán sai, toàn bộ quá trình 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 trên các chip cấp thấp.

Vương Đông Lai đứng dậy, đi đến trước mặt Bạch Bàn và quan sát những sơ đồ kiến trúc đó trong vài phút. Sau đó, anh lấy một cây bút đánh dấu màu 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 chính.

“Ý tưởng hiện tại của các bạn là đặt logic dự đoán nhánh ngay ở phía trước dây chuyền chính, sử dụng mô hình học sâu để nhận diện mẫu. Ý tưởng không sai, nhưng vị trí đặt nó không phù hợp. Dây chuyền chính quá chật hẹp; các tín hiệu phải đi vòng quanh nhiều lần, gây lãng phí nhiều chu kỳ xử lý. Hãy tách đơn vị dự đoán phụ trợ này ra và đặt nó ngay sau giai đoạn lấy địa chỉ lệnh. Nó không tham gia vào bất kỳ phép tính nào của dây chuyền chính, mà chỉ thực hiện một nhiệm vụ duy nhất: tính toán địa chỉ nhánh trước một chu kỳ và gửi kết quả đó cho đơn vị lấy địa chỉ lệnh.”

Anh vẽ một mũi tên đậm giữa đơn vị dự đoán phụ trợ và đơn vị lấy địa chỉ lệnh, đồng thời ghi các thông số về độ trễ quan trọng bên cạnh mũi tên đó. Trần Viễn Châu nhìn chằm chằm vào mũi tên đó trong một lúc lâu, rồi đột nhiên tháo kính đọc sách ra, lau kính bằng ống tay áo. Anh lặp lại hành động này hai lần, sau đó đeo kính trở lại và nhanh chóng viết một loạt công thức toán học bên cạnh đơn vị dự đoán phụ trợ. Tiếng bút di chuyển trên 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 độc lập, dây chuyền chính sẽ không cần phải chờ đợi, và đơn vị lấy địa chỉ lệnh cũng không cần phải cạnh tranh với các quá trình khác. Ông Vương, ý tưởng này không chỉ là tối ưu hóa, mà thực sự là một sự thay đổi cơ bản về kiến trúc hệ thống. Nhưng làm thế nào để đảm bảo sự đồng bộ dữ liệu giữa đơn vị dự đoán phụ trợ và dây chuyền chính nhỉ? Dù đơn vị dự đoán hoạt động nhanh đến đâu, nếu nó không đồng bộ với trạng thái của dây chuyền chính, kết quả dự đoán vẫn 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 tiến độ của luồng chính. Các luồng xử lý hoạt động độc lập nhau trong lĩnh vực thời gian đồng bộ. 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 bảng vẽ, sau đó lùi lại vài bước để nhìn vào bản sơ đồ kiến trúc đầy dấu vẽ 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, và thực hiện việc mô phỏng ngay hôm nay. 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 xử lý thời gian thực của hệ điều hành Hongmeng trên các chip cấp thấp 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 các cơ chế kiểm soát tốc độ xung nhịp 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 đã bạc đi phần lớn, 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 ngày càng tăng, và toàn bộ đồ thị 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 biệt.

“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 mạnh mẽ để áp đảo các mô hình mạng nơ-ron. Tuy nhiên, rào cản thực sự trong các nhiệm vụ suy luận 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 so với 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.”

Anh 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 dạng phần cứng khi dữ liệu được truyền vào hoặc truyền ra khỏi bộ nhớ đệm trên chip là rất quan trọng. Đây không phải là phương pháp nén dữ liệu thông thường dựa trên phần mềm, mà là những bộ công cụ chuyên dụng được thiết kế trực tiếp trên chip silicon. 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 tập trung, phần lớn các giá trị đó đều bằng không, và những giá trị không bằng không cũng có những quy luật nhất định.”

“Bằng cách sử dụng các kỹ thuật mã hóa độ chênh lệch nhẹ nhàng, chúng ta có thể nén luồng dữ liệu chứa các trọng số xuống chỉ còn một phần nhỏ so với ban đầu, từ đó giảm đáng kể lượng dữ liệu cần vận chuyển.”

Chu Công nhìn chăm chú vào bản thiết kế kiến trúc đó trong thời gian dài, ánh mắt anh càng lúc càng sáng lên.

Anh lấy cây bút đỏ ra và viết vài dòng bên cạnh phần mô tả 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 phần cứng, nhưng chỉ có rất ít công ty thực sự áp dụng chúng trên chip silicon.

Sau khi suy nghĩ một lúc, Chu Công đặt ra một câu hỏi quan trọng: Quá trình nén và giải nén sẽ gây ra độ trễ, và nếu độ trễ này tích lũy vượt quá thời gian rảnh rỗi của các đơn vị tính toán, thời gian thực hiện các thao tác suy luận sẽ bị kéo dài.

Câu trả lời của Vương Đông Lai không hề do dự: Chúng ta cần xử lý song song logic nén/giải nén với luồng tính toán; không phải giải nén trước rồi mới 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 toàn bộ lô dữ liệu được giải nén xong. Như vậy, độ trễ sẽ bị “nuốt chửng” bởi tốc độ xử lý của luồng tính toán, làm giảm tổng mức tiêu thụ năng lượng và không làm tăng độ trễ tổng thể.

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

Chu Công im lặng suy nghĩ rất lâu trước dòng chữ đó.

Trên màn hình, đường cong tiêu thụ năng lượng của nhóm thiết bị đang được kiểm thử vẫn đang dao động chậm rãi; mức tiêu thụ năng lượng của từng tầng mạng nơ-ron được phân tích thành hai phần: vận chuyển dữ liệu và thao tác tính toán ma trận, trong đó phần vận chuyển dữ liệu chiếm tỷ lệ cao đáng ngạc nhiên.

Anh biết rằng nếu giải pháp kiến trúc mà Vương Đông Lai đề xuất có thể được triển khai thành công, thì các chip AI trong nước sẽ có bước tiến vượt bậc, đặc biệt là trong lĩnh vực ứng dụng trên xe hơi và điện thoại di động.

Anh quay người 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 cần phải có 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, và nhà máy quang khắc cần phải sắp xếp thêm một 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 thí nghiệm, bàn luận sôi nổi về các giải pháp mã hóa cho động cơ nén phần cứng. Một người đã lấy ra báo cáo phân tích độ thưa của các trọng số mạng nơ-ron mà Văn đã thực hiện trước đó, và ghi rõ tỷ lệ nén của kỹ thuật mã hóa độ chênh lệch cho từng tầng.

Người kỹ sư trẻ từng cùng Chu Công làm việc tại Nvidia nhìn chăm chú vào màn hình trong một lúc lâu, rồi bất ngờ nói: “Nếu chúng ta thực sự thành công trong việc triển khai công nghệ này, thì sau này các GPU của Nvidia sẽ không thể cạnh tranh được với chúng ta trong lĩnh vực suy luận tại điểm cuối 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 việc áp dụng các 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 được nhóm phát triển chip AI 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 các 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, Pinhaofan, 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 phải qua 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 hoàn chỉnh 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.