择。

不论是现在还是十几年以后，屏幕的技术主要就分成两种，一种是LED，一种是LCD。

至于过早以前的TFT屏等技术，早就已经淘汰到社会的边边角角了，李毅根本不会做考虑。

三星主打的是LED技术，或者称呼为OLED技术更好。

但三星此时的OLED技术对比LG的LCD技术。还有很多的问题。

显示的色彩，亮度等这些上不用提，这些是OLED厉害，但此时OLED在耗电上，还是要比LCD严重的。

以后技术更新换代了，才比LCD低了下来。

另外一个自然还有成本，LCD拥有绝对优势。

其实国内此时的屏幕生产方，比如京东方技术也已经非常不错。

但经过内部专家团队的分析之后，考虑到FF未来SU7的市场定位，还是暂时决定采用三星或者LG的。

至于最后这两家选用哪一家，现在还确定不了。

总要多采购一些，回来做了测验以后再决定。

但这里面有一个问题，就是这两家最先进的屏幕不一定会卖给自己，所以李毅才托雷布斯约见一下。

“行，我试着联系一下，完了给你消息。”

李毅把这个事情完毕之后，转到了超级计算机的采购上。

在很多人的印象中，超级计算机算是国防重器，国内的不论是神威超级计算机还是太湖之光超级计算机，一台建设的费用都是数以亿计，十亿计，甚至搭建的场地都需要数百平方米，上千平方米的大房子。

但这个认知不能说错，但却也比较片面。

因为除了大家所熟知的这些国家级超级计算机，几年十几年后通常用的各种云服务，其实也算是超级计算机的一种。

但李毅要的超级计算机并不是这样的超级计算机。

即便他能买得起这样的超级计算机，这东西的耗电量，李毅目前也未必能用得起。

然后即便掏空腰包能够给这样的超级计算机交的起电费，但对于他来说，这样的超级计算机暂时也没用。

除非等到几年之后抖音发展起来。

不然他又不跟腾训、淘宝一样，需要这样的计算机去处理海量的数据，需要建设这样的超级计算机。

因为这种依靠CPU并列搭建的超算，运行的是多分支、高精度的科学计算。

而李毅需要的超级计算机是用来训练AI，训练智能驾驶的。

这种运行方式需要的是低精度大规模并行，和线行运算并不是一个路线。

这种超级计算机的核心技术，其实主要就是源自于游戏显卡，来自于GPU芯片。

比如英伟达的4090显卡，A100芯片。

几年之后用来挖比特币的矿机，理论上来说也是这种超级计算机的一种。

在人工智能领域，大型语言模型训练方面，GPU效果都要远超CPU。

李毅以前看过一篇帖子，是根据网络上的一些揣测总结，红极一时的ChatGPT-4的训练，所使用的A100GPU数量可能超过1万个。

以当时A100的性能，这是拥有540亿个晶体管，超过6912个CUDA核心，是当时全球最大的显卡处理器，一张的价格就超过1.3万美元。

一万张下来，只硬件采购成本，就是一个亿美元，何等夸张？

何况这样采购的公司还不止一家。

也正是因为这一点，才把英伟达的股票，短时间内推高，超过了两万亿美元市值。

不过此时英伟达的GPU性能跟以后的A100，那可不是天差地别的差距，而是相隔时空的差距。

即便过几天发布的GeFTX680显卡，性能也只有A100的几十万分之一，即便价格也只400美元左右，但如果想要达到ChatGpt-4的能力，那就需要几十亿张……金额，几十万亿美元……

李毅突然被这个数据惊呆了。

但好在，钱辰这个硬件系统总裁给他叫醒了过来。

“按照国际自动机工程师学会提出的自动驾驶标准，目前自动驾驶级别分为6个等级，分别是无自动化（L0）、驾驶支援（L1）、部分自动化（L2）、有条件自动化（L3）、高度自动化（L4）和完全自动化（L5）。”

“我们初步只要达到L2级别甚至是达到L1级别，就可以初步实现商用。”

“如果要达到这样的级别的话，根据现在英伟达那边传过来的消息，我们初步需要他们680的显卡1万张左右。”

李毅皱了一下眉头。

四百美元单片这个定价是英伟达对于大客户的价格，包括目前透露出来的性能，也是需要保密的。

“四百万美元…