“再往後，生成式模型會崛起。AI不僅能識別貓和狗，還能自己生成貓和狗的圖片，甚至生成從來沒有存在過的人臉。”
“再進一步，文字生成、程式碼生成、音樂生成，這些都會在接下來幾年內一一實現。等大語言模型成熟之後，人機互動的方式都會被改寫。”
“同時，移動互聯短影片、直播、智慧推薦系統，這些現在看起來還只是娛樂工具的玩意兒，用不了幾年就會成為整個網際網路流量的核心入口。”
“而這個入口的背後，全靠深度學習在支撐。誰先把推薦演算法做到極致，誰就能在下一波流量紅利裡佔據絕對優勢。”
“開源社群會加速這個程序。未來的技術壁壘不在於誰寫了最好的程式碼，而在於誰能先構建出完整的開發者生態。”
“形成正向迴圈的技術平臺會在競爭中形成贏家通吃的局面。所以先發優勢非常重要——哪怕是學生團隊的先發優勢。”
他一口氣說完，辦公室裡安靜了幾秒。
這些判斷在他嘴裡說出來是“預判”，但實際上每一條都是上輩子已經被驗證過的既定事實。
影像識別超越人類的年份，生成式模型爆發的節點，大語言模型改變人機互動的方式，短影片平臺靠推薦演算法崛起。
這些東西對他來說不是預測，是回憶。
只是這份回憶被他用條理清晰、邏輯嚴密的方式重新組織了一遍，聽上去就像是一個對技術趨勢有深刻洞察的人在做一個極為大膽的判斷。
鄭立智靠回椅背，手指無意識地敲著桌面。
吹牛的、畫餅的、眼高手低的，他看一眼就能分辨。
“你做過什麼準備嗎？”鄭立智問。
語氣已經變了，不再是最初那種“我勸你別急”的口吻，而是真正在瞭解一個專案的可行性。
江亦辰從口袋裡掏出手機，翻到備忘錄裡提前整理好的一份文件，遞了過去。
那是他這幾天抽空寫的一份初步構想，包括技術路線、團隊組建計劃、階段性目標和資源需求評估，總共不到兩千字，但結構完整，關鍵節點一目瞭然。
鄭立智接過手機，從頭到尾看了一遍，看得很慢。
看完之後他把手機還給江亦辰，沉默了好一會兒。
“你這個東西”他終於開口，“有點東西。”
“我在高中就對這方面很感興趣”江亦辰面不改色地說，“看了不少相關的論文和行業報告。”
這話老油條也是張口就來的。
鄭立智又沉默了一會兒，然後站起來，走到窗邊看了看外面的校園，又轉過身來。
“雖然那時候協議上有寫過扶持條款，但流程還是要走一下的。”
“創業服務中心的入駐需要評審，你得準備一份正式的商業計劃書，還需要至少一個指導老師的推薦，這個我給你背書。”
“另外種子基金雖然不多，但審批流程涉及到就業指導中心和財務處兩個部門，不是我一個人說了算。”
他走回辦公桌前，拿起桌上的座機話筒又放下，似乎是在想應該先打給誰。
“這樣吧，我等下回去就跟各方協調一下，下午給你答覆。”
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