“那你今天和我们说这么多，究竟有何图谋？总不会是突然给我们扫盲开眼的吧？”
顾诚见被戳穿了，也就不再掩饰：“马哥就是贼啊，一下就看出来了。行，那我也不瞒着你们，实话说了吧。未来的深度学习型人工智能，要想运作得好，需要的配套条件千头万绪，我也不可能一个人包打天下，从头做到脚。所以有些配套，我觉得未来会有一定前途，但是还不配我亲自出手的，你们今天要是有意向，就可以自己找资源准备起来了。”
马风和丁三石的耳朵一下子就竖起来了。
顾诚这家伙创造的奇迹太多了，哪怕是他拔根毛下来，一点微末的看不上的小生意，那背后都是无限商机。
当然了，顾诚看不上的生意，一般做起来肯定比较辛苦，或者低俗，要不无法形成垄断不能常年暴利，只能赚个几年快钱，然后就要陷入低门槛的激烈竞争。
但即便如此，那也肯定是一门普通人求都求不来的商机。
见哥们儿都听得很认真，顾诚也不藏着掖着，干脆地伸出三根指头，比划着说：
“未来要做好深度学习型人工智能，关键有三方面的条件。
第一是要有好的算法，这个是核心，就像是软件。
第二是要有充分的大数据，这个就相当于是软件里的输入素材。而且深度学习型软件是可以自我优化自我进化的，输入素材越多、数据标示越好最终的效果就越好越精准。一旦某一方面的大数据有优势，未来的巨头可以很快形成滚雪球效应，跟后来者拉开差距。
第三，就是要有处理这些天量数据的硬件处理速度——以目前的人工智能运算量来看，哪怕是解决最简单的图片识别，或者语音智能识别，甚至只是输入法频次统计反馈，都不是任何一个单独的服务器可以承载的。或许每一个需求，都要用一个数据络的进一步便利，把各大互联网公司的数据中心整合起来。
或者让专门的服务器/数据托管公司形成虚拟服务器/虚拟数据中心的架构，实时优化调度计算资源，把闲置的计算力量以一个相对较低的价格临时、分时租赁给出现处理需求的人工智能公司——用这些招数，可以轻松做到在硬件物理性能没有飞跃的情况下，靠优化配置节约数倍的计算资源成本。”
“你说的这招，目前技术上实现得了？”马风和丁三石异口同声地狐疑道。
顾诚淡定地耸耸肩：“比较难，但是已经有机会——年初的时候，英特尔公司就开始力推双核cpu处理器了，对多线程计算的分配效率和架构也做出了很大优化。我们公司，目前就基于此基础，尝试了内部代码编译服务器的‘分布式编译’架构。你们不信的话可以去参观一下。”
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