到的合格工程师，月薪没有三万打不住。
三十个人，一年就是一千多万的人力成本。
可是不招人，源码业务发展得又太快，需求都做不过来了。
现在姜亦心和钱晓乐搞出来的这个东西，等于他不用多花一分钱，凭空多了七十个人。
不对。
比多七十个人还好。
多七十个人意味着多七十个人的管理成本、沟通成本、磨合期。
而智能体不需要开会，不需要团建，不需要一对一沟通，管理成本大大降低。
韩路一看向姜亦心，认真地说：“小姜，这个工具的优先级提到最高。你需要什么资源，直接找苏总要。”
姜亦心还是第一次见韩总用这种语气说话。
“好的韩总！”姜亦心顿了一下，补充道，“对了，还要多亏陈总新设计的评审流程。我们最近在开发基于大模型的评审工具，除了用BugKiller做漏洞检测，还加入对代码风格和可维护性的建议。”
听到“陈总”两个字，韩路一恍惚了一下，还以为是陈博文。
随后他才意识到，姜亦心指的是陈建业。
哦，对了，他升技术负责人了。
韩路一又表扬了姜亦心两句，夸得小姜都不好意思了才离开。
他还要去十三楼模型组找赵文渊。
……
“文渊，你说的不太顺利，具体是指什么？”韩路一问道。
“韩总，国产适配的事，恐怕不可行。”赵文渊苦着一张脸开口道。
“技术上有难度？”韩路一挑了挑眉，已经准备自己开视界上了。
“不是。”赵文渊叹了口气，“工程量太大了。”
“CUDA做了十几年的生态，你让我带着模型组这几个人，别说适配生态，一个算子的迁移都搞不定。”
韩路一倒不觉得意外。
生态要是好做，国内这些硬件厂商早做完了，哪还有这些问题？
“拿个例子来看看。”韩路一说。
赵文渊觉得韩路一有点儿多此一举。
就算你再能写，也不能一个一个写过去啊。
况且你不是已经在做标注了吗？
赵文渊没把这些话说出口，乖乖地从代码库里找出一个算子的代码做例子。
scaled_dot_product_attention
这是变形金刚（Transformer）架构中比较重要的一个算子，可以说没有它，就做不了大模型。
“N卡那边有专门的函数，性能和精度都做过深度优化，我手头连个等价实现都没有。”
韩路一拉过一把椅子坐在电脑前，接过鼠标，打开浏览器，把相关的CUDA源代码、国产显卡的IR文档、HCCL SDK都打开来。
赵文渊在旁边看得一愣：
“韩总，你要干什么？——你不会是要、要自己写吧？”
韩路一头也没抬：“试一试。”
试一试？赵文渊心里吐槽：韩总，这可是一个团队几个月的工作量。
韩路一已经打开视界，把CUDA实现中的几个关键地方都扫了出来，然后把要适配国产显卡的要点总结了一下。
接着，韩路一在赵文渊的电脑上打开了姜亦心的AI智能体编程工具。
但他没把视界看到的关键信息都输进去。
他想先看一眼，仅靠模型自己能做到什么程度。
他输入了第一段提示词：
“把这个CUDA算子翻译成国产卡IR实现。要求精度误差小于1e-5，性能不低于N卡实现的70%。使用下面三
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