硬件，才能在一瞬间，同时处理这几百万、几千万条微小的数据流！”
“把那些只用来打游戏的显卡，成百上千块地并联在我们的云端服务器机柜里，这就是未来处理移动互联网信息大爆炸的唯一解法！”
安德森站在原地，额头上已经渗出了一层细密的冷汗。
他懂技术，所以他比任何人都清楚林辰这番话的含金量。
这套逻辑在工程学上是完全成立的。
只是在此之前，整个硅谷的大厂都陷入了“CPU统治一切”的路径依赖中，没有人敢把几千块游戏显卡塞进企业级的服务器机房里。
“但是，林先生……”
安德森咽了一口口水，试图平复自己剧烈跳动的心脏，但他发现自己的声音依然在发抖。
“仅仅是为了处理图片和并发数据，投入这么大的人力去重构底层的CUDA运算架构，这研发成本依然高昂。我们现在的当务之急，不是先做好基础的云服务存储吗？”
“安德森，你的眼光还是太窄了。”
林辰走近安德森，压低了声音，说出了一个在2010年还被封存在各大高校实验室里、无人问津的学术词汇：
“处理并发数据，只是GPU在云端的第一步。”
“真正让我花重金去招募这批顶尖算法人才的原因，是另外四个字。”
林辰看着安德森的双眼，一字一顿地说道：
“深度学习。”
这四个字一出来，安德森的身体猛地一震，连退了两步，后背直接撞在了沙发扶手上。
“深度学习……神经网络？！”
安德森作为老牌科技高管，怎么可能没听过这个词。
但他满脸都是震惊与不可思议。
“林先生！那只是学术界的一个科学幻想！过去的几十年里，无数的科学家试图让计算机模拟人类大脑的神经元去自我学习，但全都失败了！”
“因为要训练一个有用的人工智能模型，需要输入的数据量和计算量根本无法估算！用现有的CPU架构去跑神经网络，算上几年都跑不出一个结果！这在商业上是绝对的死路！”
“过去是死路，是因为他们没有找到合适的算力引擎。也是因为过去没有移动互联网每天产生的亿万级免费数据去‘喂养’这个模型。”
“现在，数据有了。全世界上十亿台智能手机，就是我们最好的数据采集器。”
“而算力引擎，就
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