達里奧把這個想法丟擲來之後，會議室裡先是短暫安靜了一下。
隨後，坐在長桌右側的一名中年男人皺起了眉頭。
A社的首席數學顧問理查德·克拉克，加州某大學的數學教授，也就是用Mythos硬生生砸出“單位距離猜想”的那位核心功臣。
理查德的履歷很有意思。
年輕時，他走的是一條標準的學院派路線：讀博、做博後、發論文、熬教職。可惜運氣和時代都差了點意思。早年他押錯過研究方向，在一個後來逐漸邊緣化的小分支裡耗掉了幾年黃金時間；等他反應過來，轉向己經有些晚了。
學術研究有時候就是這麼殘酷。
更何況，理查德本身也有幾個相當明顯的短板。
他的數學首覺很敏銳，尤其擅長從大量雜亂資訊中抓住關鍵結構，偶爾甚至能提出令人眼前一亮的構造。但論起持續計算與長鏈條推演，他的耐力和穩定性只能算優秀，遠遠談不上頂尖。
他也不是一個優秀的課題帶頭人。
他不擅長鼓舞團隊，不喜歡協調分工，更沒有耐心處理學生之間那些諸如“這個引理到底算誰先想到的”之類的瑣碎矛盾。一個人的時候，他能盯著公式坐十幾個小時；一旦會議室裡超過五個人，他就會開始懷念一個人待著的幸福生活。
科研到了頂級層面，光有靈感並不夠。
你要麼擁有徐辰那種把靈感、計算、執行全部拉滿的變態級個人能力；要麼就得成為一個優秀的組織者，帶著幾十個人沿同一個方向往前衝。
遺憾的是，理查德兩邊都差了半步。
這半步，便讓他在終身教職評審中連續落選。幾次碰壁後，他索性一腳跨進了工業界，開始給幾家人工智慧公司擔任數學顧問。
要說他愛錢，倒也不算冤枉。
過去幾年，他從AI公司拿到的收入，比單純在大學裡教書時翻了十倍不止。除了固定薪酬，還有諮詢費、專案獎金和少量股權。至少現在的他，不必再為了申請一筆十幾萬美元的科研經費，花兩個月時間填寫沒人真正想看的表格。
但如果說他眼裡只有錢，那同樣不準確。
因為真正只想賺錢的話，他早就該去華爾街了。
以理查德的數學背景和履歷，去一家頭部量化基金並不困難。七位數美元的年薪只是起步，若是趕上策略表現不錯的年份，年終獎金後面的零，甚至能讓許多大學院長當場重新思考人生。
可他始終沒有去。
原因其實很簡單。
華爾街的錢確實很香，但在那裡，數學更多是一種捕捉價格波動的工具。你證明不了定理，也不需要解釋世界。你只需要比別人提前零點零一秒發現一組統計偏差，然後把它變成利潤。
那當然也是極高水平的智力工作。
但在理查德看來，那不是自己真正想做的數學。
他嘴上認錢，骨子裡卻始終沒捨得放下那個年輕時的夢想——做出一個真正屬於自己的成果，讓自己的名字留在一篇多年以後仍會被人引用的論文上。
而AI公司的出現，恰好給了他第二次機會。
在這裡，他既可以拿到遠高於大學的薪酬，又能繼續探索研究級數學問題。更重要的是，AI剛好補上了他最致命的兩個短板。
