林野立刻跟上：“那算法呢？我们的底层算法要不要开放给他们检测？毕竟腾格里未来的计算精度要求，只会比现在更高。”
“必须开放。” 吴军毫不犹豫，“科学研究讲究透明可验证，我们的定点运算逻辑、数据调度模型、精度修正算法，全都可以交给 CERN 物理学家团队检测、校验、复盘。
不怕他们查，越查，越能证明我们的架构无懈可击。而且CERN的物理学家常年处理高精度粒子数据，他们的校验和反馈，能帮我们进一步优化算法，让它更适配未来腾格里对撞机的超高精度计算需求——这也是我们和CERN合作，打样之外的另一重意义。”
“那编程语言呢？要不要重新做一套？”
吴军摇头：“先完全兼容现有语言，Python、C++、Fortran、他们物理界用的 ROOT、Geant4，全部无缝对接，不让他们改一行代码，降低使用门槛。
但我们同时提供自研的计算语言，专为 2048 位定点、存算一体、海量存储优化。他们用旧语言能跑，用新语言能再快 3~10 倍。选择权交给他们，速度交给我们。更关键的是，这套自研语言，我们也会根据CERN的使用反馈不断迭代，未来直接适配腾格里对撞机的数据处理场景，实现技术无缝衔接。”
林野彻底清晰了：“计算、存储、算法、软件，全部打包进联合中心，既帮CERN解决当下的难题，也为腾格里对撞机的未来打样、积累经验。”
吴军最后看着他，轻轻点头，说出了最关键、最落地、最有格局的一句话：“所以最终方案很简单：我们不只送他们一套能算的机器，更要送他们一整套能装下全人类物理数据、跑得动未来一百年科研任务的超导存算底座。
共建、共用、共研，让 CERN 成为我们技术走向全球的第一个标杆，更成为我们承接腾格里对撞机这类超级科研项目的技术跳板——今天我们能轻松处理LHC两年的数据，明天，我们就能从容扛起腾格里100公里半径、800T磁场带来的所有算力挑战。”
林野深深吸了口气：“明白了，就这么定。”
CERN 的合作思路理清楚了，更理清了未来对接腾格里对撞机的布局，他很快转向更实际的问题，语气带着几分直白的困惑。
“吴老师，CERN 这边我们定了共建联合中心，也明确了为腾格里打样的目标。那接下来，像 AI 大模型中心、影视后期制作、气象仿真、生物医药这些，全都需要超大算力。我们是直接免费拉去给他们测试，还是要收费？现实里都是怎么做的？”
吴军靠在桌沿，语气沉稳，给林野讲了一下行业最基本的规则：“现实里，所有超算、智算、算力云，全都是一套标准打法：小测免费、大测限价、商用收费。没有全免费，也没有一上来就漫天要价。”
林野点点头，等着他往下说。
“第一，小型测试完全免费。比如 AI 公司跑一个小模型收敛、影视公司渲染一段 4K/8K 片段、药企做一个小分子对接。给资源、给环境、给适配，让他们亲眼看到：我们比传统 GPU 集群快多少、省多少电、精度高多少。这一步，相当于打样，必须免费。”
“第二，中型基准测试，收成本价，甚至半送。比如跑一套标准数据集、跑一段生产级流程。我们的存储比计算便宜 50—100 倍，超导硬盘又已经上市一年，成本压得极低。收一点钱，覆盖运输、部署、人工，不让公司觉得我们是在做慈善，也不让他们有压力。”
“第三，正式商用，严格按算力计费。按时长、按核时、按作业量、按存储容量，明码标价。但我们有优势：存算一体 + 超低功耗 + 超快速度，同样任务，我们总价可以比传统超算便宜一截，但利润更高。”
林野想了想，还是更偏向技术纯粹：“那我们能不能…… 直接送过去让他们随便测？反正存储成本很低。”
吴军温和地摇了摇头。“可以大方，但不能白给。一是企业会觉得免费的东西不可靠，反而不敢用；二是测试也要定边界：仅限验证、不能跑生产、不能长期占用；三是我们要输出标准：先测性能、再签框架、最后按量付费。这是成熟行业的做法，不是小气，是专业。而且，我们还要靠企业客户的测试反馈，进一步优化架构的稳定性和兼容性——这些优化，未来也能用到CERN的联合中心，用到腾格里对撞机的数据处理上，一举多得。”
林野又问：“那软件和语言呢？他们要重新写代码吗？”
“完全兼容他们现在的语言和框架。” 吴军很肯定的说到，“Python、C++、Fortran、PyTorch、TensorFlow、影视渲染器、物理仿真引擎，全部无缝适配，不让他们改一行代码。
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