“我也不怕告訴你們，我搞了15個月的deep-Id人臉識別技術，只是我在深度學習型人工智慧方面的試水作品，主要是為了培養團隊。從明年，也就是o6年開始，我會把人工智慧的主要努力方向，放到使用者行為分析、偏好分析上面。
最終實現‘用人工智慧揣摩使用者喜歡什麼，從而把他喜歡的內容產品推送給對方’這種商業模式。我相信，這一天實現的時候，不管是叮鐺網還是某點網，或者nInetIco，正版付費使用者的規模都會產生一個數倍乃至數十倍規模的爆炸。
到時候，內容產業會迎來一個‘盜版的垃圾資源容易找，但是盜版的、知道你品味的好書好歌好遊戲難找，使用者或許不會為純粹的內容付費，但是他們不得不為‘內容+知道他喜歡什麼內容’的人工智慧組合套餐付費。”
顧誠用一句輕鬆的展望，把馬風和丁三石都拉到了一個悠然神往的世界裡。
丁三石是做內容產業的，從遊戲到音樂，他深知國內的盜版問題有多嚴重。而如果可以解決盜版問題，足以養活多幾十倍乃至百倍的內容產業者，並且把細分需求的長尾效應揮到何等極致的程度。
“你……你在《長尾理論》這本書裡寫的未來遠景，原來在多年之前你就已經知道要怎麼去實現了？這……這也太誇張了吧，你寫《長尾理論》的時候，你連傑夫辛頓教授的名字都沒聽說過，也不認識吧？那個世界上都還沒有‘深度學習型人工智慧’這個概念，你是怎麼預言未來會有這麼一種技術來實現你的佈局的？”
丁三石覺得自己的大腦已經不夠用了。他這輩子沒服過幾個人，雖然他很服顧誠，但直到今天，他才現跟顧誠一比，他自己完全就是井底之蛙啊。
除非顧誠是先知或者穿越者，否則怎麼可能在兩三年之前就預料到今天才略微看得到一點萌芽的未來傳媒分形態？
“你猜對了，我在寫《長尾理論》之前，就已經看到今天，甚至看到三年五年之後了。”顧誠毫不謙虛地承認了。他需要這種鐵口直斷的威望，來讓丁三石和馬風對自己深信不疑。
“那你今天把這些都告訴我們，你就不怕我們也開始佈局，跟馬騰那樣抄襲你的套路麼？”馬風對人性的認識更加深刻，第一時間覺得顧誠似乎有什麼有恃無恐的陰謀。
顧誠沒心沒肺地笑了，笑得非常君子坦蕩蕩“抄？怎麼抄？大資料在我手上，你們有麼？人工智慧的演算法在我手上，你們有麼？這些都沒有，就算知道我的思路，你們拿什麼抄？”
馬風一愣，心說確實是這個道理。
難怪顧誠有恃無恐了。
馬風暗忖顧誠這人如果不是抱有什麼目的，很少跟同行吐露這麼多幹貨的。今天突然說這些，莫非是另有所圖？於是他自然而然地問道
“那你今天和我們說這麼多，究竟有何圖謀？總不會是突然給我們掃盲開眼的吧？”
顧誠見被戳穿了，也就不再掩飾“馬哥就是賊啊，一下就看出來了。行，那我也不瞞著你們，實話說了吧。未來的深度學習型人工智慧，要想運作得好，需要的配套條件千頭萬緒，我也不可能一個人包打天下，從頭做到腳。所以有些配套，我覺得未來會有一定前途，但是還不配我親自出手的，你們今天要是有意向，就可以自己找資源準備起來了。”
馬風和丁三石的耳朵一下子就豎起來了。
顧誠這傢伙創造的奇蹟太多了，哪怕是他拔根毛下來，一點微末的看不上的小生意，那背後都是無限商機。
當然了，顧誠看不上的生意，一般做起來肯定比較辛苦，或者低俗，要不無法形成壟斷不能常年暴利，只能賺個幾年快錢，然後就要陷入低門檻的激烈競爭。
但即便如此，那也肯定是一門普通人求都求不來的商機。
見哥們兒都聽得很認真，顧誠也不藏著掖著，乾脆地伸出三根指頭，比劃著說
“未來要做好深度學習型人工智慧，關鍵有三方面的條件。
第一是要有好的演算法，這個是核心，就像是軟體。
第二是要有充分的大資料，
這個就相當於是軟體裡的輸入素材。而且深度學習型軟體是可以自我最佳化自我進化的，輸入素材越多、資料標示越好最終的效果就越好越精準。一旦某一方面的大資料有優勢，未來的巨頭可以很快形成滾雪球效應，跟後來者拉開差距。
第三，就是要有處理這些天量資料的硬體處理度――以目前的人工智慧運算量來看，哪怕是解決最簡單的圖片識別，或者語音智慧識別，甚至只是輸入法頻次統計反饋，都不是任何一個單獨的伺服器可以承載的。或許每一個需求，都要用一個資料中心的處理能力去處理。
但是同時，每個資料中心處理的多個問題又可能有很高的重複率，資料處理過程量的複用率會很高。所以擁有越多處理需求、越多處理硬體資源的企業，在處理效率上就會有明顯的優勢。這時候，我們就會現，依靠傳統的‘為每一個新的業務需求購置一批伺服器、搞一個專門的資料中心’，效率會非常低下，成本會非常高昂……”
顧誠剛說到這兒，被不怎麼懂技術的馬風給打斷了“那麼怎麼解決這一點呢？如果只是錢貴的話，那也不是什麼大問題，我們費錢別人也費錢，大家一起漲價不就行了？”
“呵呵……如果是‘你貴我也貴’，確實問題不大，漲價就是了。但是如果人工智慧的應用成本太高，它對傳統產業和傳統諮詢類人工崗位的替代效應就不明顯了。用人工智慧大面積解決問題，必須是其成本明顯低於僱傭人類客服、記者、編輯、老師、諮詢師、查法律文書卷宗的基層律師、只會開票的基層會計師……
資本家才會把這些重複腦力勞動的基層白領開除掉，改用機器人。不解決成本問題，或許你不會被其他人工智慧競爭對手同行甩開，但對於整個人工智慧行業消滅人類崗位的程序，起碼會造成三到五年的延後。”
馬風還在琢磨其中的算計，丁三石卻已經聽懂了“確實，就跟今年我看到濱江咱黃易總部隔壁，有幾家做新興產業Led的公司，雖然大家都貴，但是賣不出去的主要原因不是因為比同行貴，而是‘買了Led的產品之後，售價減去產品全生命週期內省下來的電費，依然比節能燈都貴’，所以那些物業老闆才不買。我跟其中一家叫羅萊迪斯的公司老闆喝過幾次功夫茶，就聽他說起過這事兒。
還有隔壁的海康威視，早幾年也是這個情況――一套監控賣那麼貴，之所以賣不出去，不是因為它比競爭對手大華家賣得貴，而是因為多裝這幾套監控的成本，比多僱傭一個保安都貴了，才賣不出去。這兩年成本下來了，那些精明的企業主才開始多裝監控少僱保安。”
馬風的見識還是很廣博的，他做電商起家，各行各業都瞭解一點。聽了丁三石舉的例子，他馬上就想通了。
人工智慧的普及，說到底是跟人力成本在pk價錢，不是跟同行pk價錢。比人便宜才有資本家用。
於是他誠懇地追問顧誠“那小顧你覺得，有什麼快降低人工智慧運算成本的辦法呢？總不能讓我們去投資英特爾，指望硬體廠商把單位計算效能的cpu價錢加猛降下來吧？”
“當然不是。”顧誠端起茶杯，作勢喝了一口，表情很淡定，“先，cpu的架構模式，處理深度學習演算法需要的並行資料處理時，效率還是太低了。就算要在硬體上下手，也不該找英特爾。”
應該找英偉達，但是這句話顧誠就敝帚自珍了，沒必要告訴馬風和丁三石。
他從o2年就收購了agIea公司，在人工智慧用gpu領域的佈局，已經佔到了先機。未來不管是挖英偉達的技術團隊、積累技術儲備，還是直接想辦法到英偉達投資，都很靈活。
這事兒，他自己就能做，不需要馬風和丁三石的配合。
他今天需要說出來的，都是些他不願意啃的硬骨頭。
“其次，即使不在硬體的物理指標上爭取跨越式展，我們還可以在資源配置效率上做文章――這個解決方案，就叫做雲端計算。利用未來網路的進一步便利，把各大網際網路公司的資料中心整合起來。
或者讓專門的伺服器/資料託管公司形成虛擬伺服器/虛擬資料中心的架構，實時最佳化排程計算資源，把閒置的計算力量以一個相對較低的價格臨時、分時租賃給出現處理需求的人工智慧公司――用這些招數，可以輕鬆做到在硬體物理效能沒有飛躍的情況下，靠最佳化配置節約數倍的計算資源成本。”
“你說的這招，目前技術上實現得了？”馬風和丁三石異口同聲地狐疑道。
顧誠淡定地聳聳肩“比較難，但是已經有機會――年初的時候，英特爾公司就開始力推雙核cpu處理器了，對多執行緒計算的分配效率和架構也做出了很大最佳化。我們公司，目前就基於此基礎，嘗試了內部程式碼編譯伺服器的‘分散式編譯’架構。你們不信的話可以去參觀一下。”
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