“不過，CPU運算的本征過程確實是不消耗任何能量的，CPU運行的過程中，電能全部由通過電阻和電容轉化為了熱，這點很重要。”
“CPU運算的本征過程是不消耗能量的，是不消耗能量的……”
所有人腦子都在飛速的運轉著，好像抓住了什么，但又好像什么都沒有抓住。
……
不僅僅是阿斯麥，全世界很多公司都在視圖研究混沌科技的芯片理論。
但公開的信息真的太少了，大家跟阿斯毛一樣都只能靠猜，誰都不比誰強多少——他們所猜測的這些東西就連華夏網友都猜到了：
“你們有沒有注意到一個細節，昨天的啟動儀式上，康總說過這么一句話：
‘芯片內部幾乎可以維持恒溫，而且要加隔熱層屏蔽外界環境溫度影響，保證性能持續穩定輸出’，這意味著什么？”
“從能量守恒的角度考慮，半導體芯片只要運行，熱量就在不斷的產生，而如果這種隔熱是真的絕對隔熱的話，這些熱量難道憑空消失了？能量守恒定律被打破了？”
“不用考慮能量守恒被打破的事兒，這不科學。”
立即就有網友反駁：“而且再怎么隔熱也是不可能絕對隔熱的。我有一個猜想，大概能解釋這個事情。那就是：‘任何你需要的東西最后都會越來越少’，混沌芯片需要用到熱能，那熱能就一定會散逸的更快。”
“任何你需要的東西最后都會越來越少……”阿斯麥的一個工程師是個華夏通，經常在華夏窺網，而這句話正好被他看見：“好像很有道理的樣子。”
而他又想起中午會議上的那句：“CPU運算的本征過程是不消耗能量的，但運行的過程中電能轉化為了熱能，從而不能再被利用。熱能也必然有如此的相似性，否則能永遠用下去豈不是很不講道理？”
華夏通工程師覺得自己發現了一個了不得的東西，立即跑去跟領導做了匯報
……
“任何你需要的東西最后都會越來越少，哈哈，有意思。”這句話康碩也看到了，對此他只是一笑：這是熵增不可逆的另一種說法嗎？
這么想著，他搖了搖頭，內心也是在腹誹：不過有一點你猜的很對，熱能芯片中熱能散逸的確實更快，甚至是瞬間消失的。
康碩放下手機，躺在床上，瞇著眼，腦子里又把“輕反應混沌芯片”、“模仿式學習”的相關理論過了一遍。
從以大數據為基礎的機器學習到模仿式學習是一個巨大的跨越，康碩每一次回想都有全新的體會，每當閑暇的時候，他也總是喜歡把這些東西再從腦子里過一遍。
現有的半導體芯片是以邏輯電路為基礎的，死板的沿著刻畫的邏輯不斷流轉，如果把它認為是最簡單的智能，那它就是一根筋。
而輕反應混沌芯片呢？時時刻刻都在聚合，又分分秒秒不忘解體的輕反應表現出了隨機與規律的對立統一，正好兼具了質性思考與量化分析的特征。
這整個過程，能量瞬間充滿更微觀更深入層級的四肢百骸，就像一張虛擬的大網，類似于生物的大腦神經網絡。
說混沌芯片的運行過程更接近于生物的判斷決策過程，也正是基于此的——而這，也正是“模仿式學習”的先決條件。