吴恩达，为什么震撼？
因为在 2010 年，AI 模型还处于一个概念阶段，并没有很成熟的具体方案，大家都在摸着石头过河。
而林渊此刻提出的意见，仿佛就只站在河对面看着所有人在河水里挣扎。
沉默了好一会儿，吴恩达长长地呼出一口气，眼神复杂地看着林渊：“那你今天来找我的真正目的是？”
“我现在需要把底层的云计算先做出来。”林渊坦诚地说道，“我知道吴教授您是做人工智能绝对是最顶尖的，而对基础的云计算架构这不属于您的专业领域。但是，只要我这套底层模型能做出来，算力跑通了，以后就可以用来训练AI大模型！这一点，我想您比我更清楚。”
林渊这番话没有任何水分。
AI大模型靠的是什么？不是什么虚无缥缈的“机器觉醒”，而是海量的数据喂养。
就像下国际象棋，人类下棋一秒钟只能推演几步，但AI的推算，一秒钟可以高达几万、几千万次！
它能瞬间穷举出所有可能的分支。初期的AI可能很弱智，但只要给它足够的数据和算力，它就能不断自我迭代、越来越成熟。
它冰冷、机械、绝对理智，不夹杂任何感情因素。
而支撑起这一切的，就是恐怖的算力集群，以及深不见底的研发资金投入！在前期，这个模型像个弱智一样吞噬着现金，不可能产生任何商业收益。
资本是逐利的，都很现实，他们要的是短期回报，绝不会在这个无底洞里砸钱。
在这个时间节点，没有人在做这件事情，也或者说，这件事情还没有到硬件足够支撑的那一步。
还是那句话，如果打一场仗，赢的概率哪怕只有 50%，都轮不到你一个没有背景人脉的人上桌。
只有谁都不看好，只有大家都认为必输，你才有那么一次机会可以尝试。
吴恩达思索了片刻，问道：“那你现在的具体规划是什么？”
林渊条理清晰地抛出他的战略闭环：“首先，我要搞定研发团队，在国内把云计算的基础架构撑起来。接着，我会布局本地的O2O赛道，获取最高频的信息反馈和真实的国民消费数据。等到这套闭环跑通，有了数据和算力，如果英伟达的GPU技术扩张成熟……我会立刻启动下一阶段，也就是AI大模型的演算与训练！”
林渊紧紧盯着吴恩达的眼睛：“到时候，我希望吴教授您能亲自回国，帮我主持大局！”
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