最後，馮亦如代表技術團隊提出了一個更具前瞻性的探索須求。
“陳總，關於ai和算力方向的商業化探索，除了剛才提到的算力中心，我們還有一個初步構想。”
馮亦如的語氣充滿興奮和熱情：
“我們觀察到，很多中型企業，甚至部分大型企業，自身缺乏足夠的ai演算法專家和資料科學家。
我們在想，是否可以在我們的gasdb（高斯資料庫）雲服務或者未來的ai算力平臺之上，構建一個‘企業級ai模型市場（arketpce）’？
由我們平臺提供基礎模型、工具和算力，吸引第三方ai演算法公司或開發者，上載他們針對特定場景，如質量檢測、精準營銷、供應鏈預測等訓練好的模型或服務，供企業客戶按需訂閱使用。”
他進一步闡述：
“這樣，一方面可以極大降低企業應用ai的門坎，形成生態效應；
另一方面，也能為我們帶來平臺分成收入，探索新的商業模式。
但這需要前期在平臺架構、模型管理、安全合規、生態激勵等方面進行大量投入，並且需要得到集團在政策和資源上的支援。
我們希望陳總能支援我們進行前期的可行性研究和原型開發。”
這個構想頗具想象力，將數字技術bu從軟體提供商向平臺+生態服務商延伸。
陳預設真聽完，眼中閃過一絲興趣。
“這個想法很有價值。”陳默肯定道。
“ai的應用落地，生態是關鍵。
我支援你們成立一個小的虛擬團隊，進行前期研究和原型設計。
可以先拿我們內部的一些業務場景做試點。
需要什麼資源，寫個初步報告給我，我來推動。
這可能是我們未來區別於傳統軟體廠商的重要差異化優勢。”
馮亦如得到肯定，臉上露出了笑容：“好的，陳總！我們儘快啟用。”
須求與支援溝通環節結束，所有關鍵議題都已部署或找到了解決路徑。
陳默看了一眼時間，已近中午。
“好，上午的會議就到這裡，中午先吃飯，該休息的休息。”
陳默做最後總結。
“下午的分組討論，希望大家圍繞明年的關鍵任務，暢所欲言，拿出具體、可執行的行動計劃。
數字技術bu的未來，靠在座的每一位去拼搏，去創造。
先休息。”
說完，陳默率先起身，拿起平板計算機，在林雨晴快步上前引導下，率先離開了會議室。
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