吳恩達，為什麼震撼？
因為在 2010 年，AI 模型還處於一個概念階段，並沒有很成熟的具體方案，大家都在摸著石頭過河。
而林淵此刻提出的意見，彷彿就只站在河對面看著所有人在河水裡掙扎。
沉默了好一會兒，吳恩達長長地撥出一口氣，眼神複雜地看著林淵：“那你今天來找我的真正目的是？”
“我現在需要把底層的雲計算先做出來。”林淵坦誠地說道，“我知道吳教授您是做人工智慧絕對是最頂尖的，而對基礎的雲計算架構這不屬於您的專業領域。但是，只要我這套底層模型能做出來，算力跑通了，以後就可以用來訓練AI大模型！這一點，我想您比我更清楚。”
林淵這番話沒有任何水分。
AI大模型靠的是什麼？不是什麼虛無縹緲的“機器覺醒”，而是海量的資料餵養。
就像下國際象棋，人類下棋一秒鐘只能推演幾步，但AI的推算，一秒鐘可以高達幾萬、幾千萬次！
它能瞬間窮舉出所有可能的分支。初期的AI可能很弱智，但只要給它足夠的資料和算力，它就能不斷自我迭代、越來越成熟。
它冰冷、機械、絕對理智，不夾雜任何感情因素。
而支撐起這一切的，就是恐怖的算力叢集，以及深不見底的研發資金投入！在前期，這個模型像個弱智一樣吞噬著現金，不可能產生任何商業收益。
資本是逐利的，都很現實，他們要的是短期回報，絕不會在這個無底洞裡砸錢。
在這個時間節點，沒有人在做這件事情，也或者說，這件事情還沒有到硬體足夠支撐的那一步。
還是那句話，如果打一場仗，贏的機率哪怕只有 50%，都輪不到你一個沒有背景人脈的人上桌。
只有誰都不看好，只有大家都認為必輸，你才有那麼一次機會可以嘗試。
吳恩達思索了片刻，問道：“那你現在的具體規劃是什麼？”
林淵條理清晰地丟擲他的戰略閉環：“首先，我要搞定研發團隊，在國內把雲計算的基礎架構撐起來。接著，我會佈局本地的O2O賽道，獲取最高頻的資訊反饋和真實的國民消費資料。等到這套閉環跑通，有了資料和算力，如果輝達的GPU技術擴張成熟……我會立刻啟動下一階段，也就是AI大模型的演算與訓練！”
林淵緊緊盯著吳恩達的眼睛：“到時候，我希望吳教授您能親自回國，幫我主持大局！”
吳恩達真的是被林淵這一環扣一環的超前思想給徹底震撼了。
這種理念，哪怕放到十年後都不過時，更別說在這個AI連影子都還沒見到的2010年了！
“所以，你這次來，是想透過我給你背書，從美國挖人回去搞雲計算的？”吳恩達苦笑著搖了搖頭，看穿了林淵的意圖。
林淵坦然地點了點頭：“是的。國內的生態和技術底蘊您也知道，指望他們從零手搓叢集是不可能的。就像之前我搞的那個‘天才杯’，說實話，是我有些想當然了，根本沒有能挑大樑的人來。”
吳恩達深有同感地點了點頭。當時林淵搞天才杯，他還滿懷期望地掛了名，結果虎頭蛇尾沒下文了。他是真的希望華國可以出一批頂尖的人才。
這也不怪林淵，他的公司剛剛起步，沒有什麼名氣，甚至林淵本人是個二本的學生，還大二。
如果這個比賽能夠首接保送南京大學，再或者是可以首接去斯坦福留學，那麼肯定就能招來人。
但是吳恩達再牛逼也不可能搞得過來斯坦福的名額。（外界總把推薦信魔化，以為一封信就能讓藤校大門敞開，其實完全是不懂規矩的臆想。屬於基本盤，在那自我安慰，好像別人一封信就能多麼牛逼一樣。這種都是沒出過國的。）
“可是小林，”吳恩達皺起眉頭，提出了自己的擔憂，“你能在國內給到什麼條件？哪裡的研發環境我是知道的，出了名的事情多、愛打壓、講山頭文化，最關鍵的是……工資太低。”
這確實是致命問題。矽谷的頂尖工程師，憑什麼回國受氣？
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