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    在割据的一片片领域内，人口仍然存在，但是在管理员的立场而言，这些滞留在控制区域内的人，纯属多余。

    一个人切实掌控的体系，才完全可靠，这里，并没有什么雇佣、合作的必要。

    但要想仅仅一个人掌控庞大而繁杂的“全产机”之碎片，工作量又太大，如果不借助能力超强的ai来辅助进行，恐怕根本就不现实。

    想一想也是必然，联邦的apos体系，仅计划部署在nep的次级节点，核心控制部分的算力需求就超过1eflops（百亿亿次运算/秒），接近了联邦、乃至全世界范围内的巨型计算机能力上限。

    出于稳健性的考虑，该体系将采用四台算力450pflops的巨型计算机，采取+1的方式来运作，三台巨型机全时在线，另外一台则作为备份。

    运行在这体系之上的核心代码，归属apos指令、控制部分的约两千万行，但这只是内核。

    如果将考察点下移，统计某一三级节点覆盖的区域内，“全产机”体系的全部组成单元，其确切规模则难以衡量。

    但有一点则可以作为对照，三级节点，对应的覆盖范围大约为一座中型城市、及其近郊区域，面积从几百平方公里到上万平方公里不等，这么大一片区域的全部生产单元，包括企业、工场与辅助机构，总归需要约几百人、甚至几千人的管理队伍，才能运转得起来。

    成百上千名专业的管理人才，现如今，被一整套自动化、智能化系统所取代，体系本身是取代了已大部分原本只能由人来做的工作。

    可即便如此，对脱离“全产机”大框架的体系碎片，要恢复其运转，进而更要凭借这一碎片来与同类们竞争，所需要的管理、运行与维护工作，就绝非一个人单枪匹马就能应付，而必须有强大的ai来代劳。

    这种ai，硬件层面表现为算力的消耗，软件层面则涉及到人工的智能研发。


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