有的是純粹對華夏的科研環境有顧慮。
留在北美隨時可以參加頂會、隨時可以和同行交流、隨時可以拿到最新的論文和資料。
回到華夏？那魚頭朝向我，是喝還是不喝？
喝是真不會喝，可不喝是不是不給面子？
甘良才把筆記本合上，做了一個總結。
“陳總，我跑了兩個半月，接觸了十幾號人，說句老實話，比起錢和待遇，這些人看重的是平臺能力。是資料、是生態、是學術圈子的正反饋迴圈。”
“壞訊息說完了，那好訊息呢？”
“何開明非常非常願意加入我們紅星，他現在在微軟亞洲研究院，主攻計算機視覺，方向是深度卷積神經網路在視覺任務上的應用，重點是他今年才二十五歲，比陳總你還小一歲，沒有楊立坤那種學術大佬的光環，也沒有鄧力在大廠的深厚積累，但這個人有一個特點。”
“擅長工程落地。”
甘良才解釋道：“學術界做AI的人分兩種，一種是理論派，追求的是提出全新的框架、全新的正規化，希望改變整個領域的基礎認知，楊立坤是這一類。另一種是工程派，追求的是把好的想法變成真正能跑起來的系統，讓它在真實場景裡產生效果。”
“何開明是後者，他的論文不是那種只在實驗室裡的東西，都是能首接搬到工程系統裡用的。這種人在學術圈有時候不如理論派風光，但在工業界的價值極高。”
“他為什麼願意來紅星？”
甘良才笑了起來，“他的理由和其他人拒絕的理由恰好反過來。”
“楊立坤他們看到的是，紅星沒有資料、沒有網際網路生態、沒有學術圈子。”
“何開明看到的是，紅星有自研GPU、有自研儲存、有先進封裝，一條完整的硬體鏈路，他跟我說了一句話，我印象很深。”
甘良才學著何凱明的語氣。
“未來AI最大的瓶頸不是演算法，是算力，誰擁有自研的算力底座，誰就不用看硬體廠商的臉色，紅星是我見過的，唯一一家有可能從晶片到系統到應用全鏈路自主的公司。’”
陳星聽到這話，也笑了起來。
聰明人，絕頂的聰明人。
楊立坤、鄧力他們看的是現在的條件夠不夠好，環境夠不夠成熟，跳槽的機會成本有多高。
何凱明看到的是紅星兩坤年後的樣子。
紅星現在確實什麼AI積累都沒有。
但紅星有晶片、有製造能力、有作業系統、有終端使用者。
兩坤年後，4坤年後當AI從實驗室走向產品，當算力需求爆炸式增長，紅星自研的GPU和算力底座，就是何凱明可以不看任何人臉色的底氣。
他賭的不是紅星的現在，是紅星的將來。
“條件談好了？”
“談好了。”甘良才翻到另一份檔案，“獨立實驗室，學術自主權，允許自由發論文和開源成果，不受硬體業務短期考核約束，這些條件你之前批過的，我跟他確認了。”
陳星滿意的點了點頭。
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