第703章 徐阳给陈澈带来的惊喜（2 / 3）

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“不是哥们。”

郭景林握着酒瓶回来，发现他们两个人还在聊这些，都有点无语了。

他无语的不是两人还在聊。

他是无语两人在聊这些。

重新坐在自己的位置上，郭景林碰了碰陈澈的胳膊，对着徐阳道：

“姐夫，吃饭啊。”

徐阳闻言看过去，他甚至都不知道郭景林离开过，点点头看向周围。

服务员刚好端着开胃汤过来，依次放到了几人面前，很快在场所有人都有了。

餐桌前众人已经开始吃了起来，餐具碰撞的声音不绝于耳。

徐阳拿起小碗里的汤勺，轻拨了一下汤面从三块排骨里首先挖了一勺汤。

郭景林拿起白色的公筷，伸向缓缓转动的餐盘里，夹了一些到餐盘上道：

“快吃吧，等会儿好好喝几杯。”

陈澈喝着汤没搭理郭景林，而是重新看向徐阳，继续刚才的话题道：

“姐夫觉得这中间的挑战是什么？”

徐阳闻言，立马放下汤勺，把鲜美的汤汁咽进嘴里，笑了笑说道：

“我只是拙见，并不权威啊。”

陈澈道：

“没事姐夫，咱们就是聊聊嘛，我现在是真有这方面需求，姐夫可别藏私。”

徐阳连忙道：

“肯定不藏私，就是一点认识。”

陈澈洗耳恭听道：

“姐夫你说。”

徐阳当下摊开手掌，说道：

“我是觉得第一是算力，训练需要大量GPU集群，持续投入巨大，杭城那边虽然有阿里云，但自建或租赁的成本都是天文数字，真要自己做成本是大问题，第二是数据上的，想要搞那种大模型平台需要高质量、海量、多样化的数据，特别是中文数据，数据的清洗、标注、合规性都是大问题，算法上Trasforr是基础，但如何优化架构、提升训练效率、降低推理成本？如何解决模型幻觉偏见和安全问题？这些都需要顶尖的算法团队，最后也是最重要的一点，无论成功与否还是要找到能赚钱的场景，是提供API服务？赋能特定行业？还是做成产品？现在大家都在摸索，不知要多久。”

期间，徐阳声情并茂。

他是一个老实人，平常话不多，只有涉及到他熟悉的专业才显得侃侃而谈。

陈澈认真听着，不时点头道：

“姐夫分析得很透彻啊，其实最大的痛点就是投资的价值所在嘛，算力问题，随着芯片发展和云服务成熟，成本曲线肯定是下降的，数据需要长期积累和有策略地获取，说到底，算法和人才，这正是我投资最看重的——有没有核心的、能攻坚的团队。

徐阳点点头。

陈澈在这时笑了笑又道：

“至于落地...我相信，当模型足够强大时应用场景会自己涌现出来，甚至创造出我们现在想不到的需求，关键在于先把这个“大脑”练好、练强，杭城有阿里达摩院这样的机构在引领，还有浙大等高校的人才基础，大环境方面我觉得土壤是有的。”

徐阳点头道：

“嗯，达摩院确实在NLP和视觉方面很强，他们肯定也在布局大模型，高校实验室也有一些前沿研究，不过从实验室成果到产业化、工程化落地，中间还有很长的路要走，需要巨大的资金支持和商业化的魄力。”

说到这里，徐阳看向陈澈，其实心里已经有了猜想，最后迟疑又问道：

“所以你是想找那些已经有一定技术积累，敢于挑战这个大方向的初创团队？”

陈澈喝了一口汤道：

“没错，最好是那种如今有清晰技术路线图，核心团队背景过硬，比如有GoogleBrai，FAIR，或者国内顶尖实验室经验的，并且对模