没等秦知语说完，王敢连研报都没看一眼，直接摆手打断了她。
作为从穿越回来的重生者，他太清楚此时这些所谓“AI四小龙”的最终结局了。
“知语，你做金融是一把好手，但看科技公司的眼光，还是差了点意思。”
王敢靠在沙发上，毫不留情地戳破了这些初创公司的泡沫。
“你真以为那些做人脸识别和摄像头的公司，有多高的技术壁垒？
他们现在估值高，是因为资本在背后击鼓传花。
他们靠着堆人力、接安防订单刷出来的营收，赚的都是辛苦钱。”
王敢冷笑一声：“等几年后他们流血上市，你看看他们的股价会跌成什么狗样。
全都是资本催熟的泡沫，我没兴趣去当他们的接盘侠。”
“可是……”秦知语还想反驳。
“没有可是。”王敢一锤定音。
“我要的AI，不是那种只能用来抓违章、做门禁的工具。
我要的是真正能颠覆人类生产力、重塑整个社会认知体系的底层大模型。
这条路我们必须自研，哪怕烧掉一百亿美金，也在所不惜。
投资这些垃圾，只会让钱打了水漂！”
秦知语被王敢话给震住了，识趣地闭上了嘴。
视察接近尾声。
就在王敢准备离开时，他在实验室最边缘的一个角落里，发现了一个由五六个年轻人组成的小团队。
相比于其他热门项目组热火朝天的讨论氛围和庞大的资源支持，这个角落显得有些冷清，甚至可以说是被边缘化了。
几个戴着黑框眼镜、头发乱糟糟的年轻人，正盯着屏幕上一排排枯燥的文本数据发呆。
王敢停下脚步，有些好奇地走了过去。
“你们这组，在研究什么？”王敢随口问道。
看到大老板亲自过来询问，那个看起来不过二十出头、刚从名校博士毕业的年轻负责人，有些局促地站了起来。
“王……王总。”年轻负责人推了推眼镜，虽然紧张，但一谈到自己的专业，眼中还是闪烁起狂热的光芒。
“我们在做基于海量文本数据的预训练模型。”
他试图用最通俗的语言，向这位“外行”老板解释。
“目前主流的自然语言处理，都是基于规则或者简单的统计概率。
但我们认为，那不是真正的智能。”
“我们想尝试一种新的架构，把互联网上所有能收集到的文本数据，通过庞大的神经网络进行无监督的预训练。
我们不是想让机器学会检索答案，而是想让机器通过海量的阅读，自己去理解人类的语言逻辑。
甚至涌现出推理和生成新内容的能力。”
负责人越说越没底气，声音渐渐小了下去：
“不过……这个方向目前在国际上都非常冷门。
它太吃算力了，而且短期内根本看不到任何商业变现的希望……”
站在一旁的陆奇也无奈地摇了摇头，压低声音对王敢解释：
“王总，这几个年轻人是从国外顶尖实验室回来的，想法很超前，但也太激进了。
他们提的这个方向，理论上有一定的可行性，但最终结果谁也不知道。
而且算力和数据的要求是个天文数字，以目前行业的硬件水平，几乎是个无底洞。”
陆奇作为务实的科学家，显然也觉得这个方向在现阶段难以落地。
然而。
在听到“基于海量文本数据的预训练模型”和“理解语言逻辑”这几个字时，王敢的瞳孔猛地收缩了一下！
他的心跳，在这一刻漏了半拍。
别人听不懂这个年轻人在说什么，甚至连陆奇这样的AI教父都觉得不切实际。
但他王敢听得懂！
这他妈不就是LLm（大语言模型）的最早期雏形吗？！
这不就是未来引爆全球估值数千亿美金，让谷歌和苹果都感到恐惧的chatGpt的底层逻辑吗？！
王敢深吸了一口气，强行压下心中翻江倒海的狂喜，努力让自己的表情看起来平静。
他没有表现出过度偏爱，过早地干预和倾斜资源，可能会揠苗助长，反而扼杀了这些年轻人的创新能力。
现在的硬件算力，确实也还达不到支撑一个成熟大模型的标准。
“想法很大胆。”
王敢看着面前紧张的年轻负责人，没有像其他资本家那样因为“无法短期变现”而一棍子打死。
他伸出手，重重地拍了拍年轻人的肩膀。
“既然加入了室女座，就别怕烧钱，更别怕冷门。”
“我之前说过，在我的实验室里，不设KpI，不问变现。
你们既然认准了这个方向，那就放手去干。
缺数据，我