如何透過設計降低功耗，又或者在晶片執行時，能夠最科學的發熱，這些都是晶片設計的難點。

尤其是跟平面的晶片設計不同，極簡eda還沒那個積累跟能力，直接在庫中儲存足夠多已經設計好的各種電路圖，所以一切都要重新開始，自然問題也會很多，這很正常。

最初寧為是不想攙和進去的，畢竟有三月嘛。

但當三月將不少問題，報送到他的郵箱裡，尤其是一些需要協同運算且還非常複雜的問題，讓寧為瞅到之後，病還是犯了……

自己吹下的牛逼，總得多做出點貢獻才好。

所以很自然的，寧為開始每天都要抽出些時間來研究晶片設計的具體工作。好在這個方向上，毫不誇張的說，寧為覺得自己還是很有天賦的。

尤其是針對一些複雜性問題的解決，他總能蹦出最直接的解決思路並在交給三月驗證之後，往往都能得到較為完美的結果。這甚至讓寧為懷疑他的大腦是不是真的跟cpu有什麼共通之處。

關注技術細節方面的東西多了，對外面發生的事情關注自然就少了。

當然關於諾貝爾晚宴上發生的一切，寧為還是知曉的。

畢竟是熱點新聞，尤其對於華夏來說是熱點新聞，就算三月想不關注都難。

說實話，尼爾斯·庫爾斯頓的話，並沒有讓寧為產生什麼心理上的波動，就如同米卡·斯蘭帕剛看到這番宣言時一樣，寧為也懷疑是不是那位瑞國皇家科學院院士腦子進水了。

這種明顯會對一個獎項公信力造成打擊的話，怎麼可能當著記者的面說出來？

有那麼一瞬間，寧為都以為這位庫爾斯頓院士，是三月獎委員會買通的臥底了，他在諾貝爾晚宴上說出的這番話，則是為了三月衝擊國際性獎項，吹響號角。

寧為沒去深想這個問題，只覺得無趣，就不在關注了。

當初他把許多事情外放，而不是任何事都親力親為，獲取最大利益，本就是希望能不去思考這些勾心鬥角的事情。

數學很有趣，物理同樣很有趣，思維在各種維度上跳躍，對於純粹的理科生而言，透過複雜的空間構型解決一個個問題帶來的舒爽感遠比去琢磨一幫人的心裡在想些什麼，琢磨人性有趣的多。

即便一定要思考人性，群體意識下的社會構型也比去揣測單體意識不可測性要更符合邏輯。簡單來說，就是林子大了什麼鳥都有，但許多奇葩的鳥兒，只在樣本足夠複雜的時候才會出現。

網路時代，每天都能在新聞上看到各種奇葩的新聞，足以讓人發出現實原來可以比更奇葩，甚至發出神劇編劇都不敢這麼寫劇本的驚呼。

但實際上跟神劇中的奇葩很常見，但現實中的奇葩故事跟種種巧合，雖然肯定會有，但如果真從機率學的角度來看，發生的機率其實是可以忽略不計的。

這就好像已經到了2025年，人類已經登入月球許多次了，距離馬斯克要向火星移民百萬人只剩下三年時間了，但西半球依然有百萬人堅定的相信地平說，並努力的在證明這一點，甚至成立了地平說協會。

這個數字看上去龐大，但是跟西半球的總人口數量比起來，百萬人著實不多，也不過是幾千人裡面藏著一個奇葩而已，自然不具備代表性。

就好像每天全世界都有許多未成年人逃學，但最終純粹因為不想上學還混了個環保小公主稱號的，全世界也就一個人而已，大多數人逃學，那就是逃學。

當然那位小公主已經沉寂了，大概還在跟高中知識死磕，但這些寧為並不關心，因為沉浸在學術的世界裡，有趣的事情太多了。

即便是晶片設計這種聽起來就極為複雜且嚴肅的專案其實同樣如此。尤其是晶片設計本就是協同性要求極高的一項技術，對於總覽全域性的人來說，即便是各個部門都給出了正確的結果，將之結合起來的時候，往往也能發現許多有趣到會導致系統性災難的問題。

就好像寧為希望三維矽通管cpu能偶整合ai識圖功能，這就需要晶片內的cpu、ddr、匯流排、ai處理器、mipi，都能完美的工作。

&nipi採集到影象，儲存入ddr，ai處理器進行識別，然後由cpu進行驗證計算，一整套工序需要考驗mipi速率跟能力，dma的速率跟能力，匯流排是否匹配，ddr速率，ai處理器識別速率跟匹配，cpu互動效率等等……

即便每個部門負責的一塊功能都能在驗證時達到完美，但將每個完美的功能全部綜合到一起的時候，哦豁，晶片剛跑就開始發燒，是從頭開始設計，還是丟給下游廠商去堆散熱就成了一個問題。

而對於寧為來說，他要做的是透過全域性考量，從理論上不但讓一個個部門給出各自完美的解決方案，還要有預見性的解決一些將所有功能綜合起來還不會出現太大問題的統籌性指導。

極具挑戰性且極為耗廢腦力的工作，一旦沉溺，問題就會很嚴重。比如吃飯、喝水時都會考慮問題是如何出現的，又該如何解決，自然就不會去深入琢磨其他人的想法。

更何況就算要琢磨人的想法，也不如去看實驗室各個部門之間溝通的那些交流（tuiguo記錄。理科文化人之間為了工作而撕逼往往能展現出極為強大且遠超文件記錄的文字功底。那些充滿了內涵的語言，足以讓許多文學類博士都為之汗顏，可以說極為充分的展現了華夏文字的博大精深。

當然，那些都是閒暇時才會乾的事，對此寧為已經見怪不怪了，甚至還學了幾手……