第508章 数学AI的训练 六（1 / 2）
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原因其实不难理解。在资本的逻辑里，AI的价值=用户规模×变现能力。无论是自动驾驶、金融风控还是内容生成，这些领域都有几亿甚至几十亿的潜在用户，市场是真实存在的蓝海。
但他这个所谓的“数学AI“呢？目标用户是全球顶尖的数学研究者，甚至还不是所有数学研究者。因为博士以下的数学问题，当前主流AI已经基本能解决个七七八八了，从高中竞赛到本科泛函分析，现有模型配合检索增强和符号计算工具，足够应付绝大多数教学场景，完全没必要为此重写一个新框架。
这套架构真正服务的，是博士后、教授、顶尖研究员，是那些在偏微分方程、代数几何、朗兰兹纲领、解析数论深水区里摸黑打洞的人。这群顶级数学研究者的群体加起来能有多少人？其全球也许也就几千人？退一万步讲，就算这些人全都成了付费用户，按照B端SaaS的标准定价，一个用户一年能贡献多少收入？假设非常乐观地估计，每位用户年费100万人民币，1千个用户，一年也就10亿的理论天花板收入。但扣除研发和运维成本，实际利润可能只有几千万。
而且这还是非常乐观的估计，真实情况只会更惨。
要知道数学系的预算能有多少？真要花100万一年去买这个，还不如直接多招几个博士后来得实在。
尤其是纯数学系，那经费状况懂的都懂。隔壁生命科学买一台质谱仪几百万，材料学院烧一炉样品几十万，计算机学院拉一批GPU像买白菜，院长们虽然心疼但还能咬牙批。可数学系呢？一块黑板、一盒粉笔、一台咖啡机，基本就是核心生产资料了。
你跟数学系主任说：“我们这个AI一年授权费一百万。”
对方大概率会沉默三秒，然后温和地问你：“同学，你知道我们整个系今年的办公经费是多少吗？”
更要命的是，这套AI一旦真的被完善出来，数学界验算推导的效率将呈指数级飙升。到那时候，原本用来当计算苦力的底层研究员就会面临大规模失业，数学研究所可能反而会变少。
这就是一个商业悖论——产品越成功，市场就越萎缩。
这笔账怎么算，都不划算。
更要命的是沉没成本。为了这么点“苍蝇肉”，去调动原本用来研发“主力模型的几百名核心工程师？去占用那比黄金还贵的LPU算力资源？这就好比让印钞厂停下印钞机，去专门给你印限量版的精美小卡片。由于主力AI产品人力缩减和算力挪用所导致的间接损失，那更是以数十亿人民币来计算的！
在如今的AI市场，这在任何一个理性的资本家眼里，都是一笔烂到极点的买卖。
最终，那些大厂高管们只能用诸如“战略方向不匹配“、“目前算力紧张“、“需要更多时间评估“等客套话，委婉地拒绝了徐辰的合作提议。
“哎，果然，资本都是短视的。“徐辰无奈地靠在椅背上，摇了摇头。
兜兜转转，破局的希望还是落在了那个最纯粹的人身上。
……
最后无奈，徐辰还是拨通了梁文锋的电话，说了下自己的想法。
电话那头的梁总陷入了短暂的思考，然而仅仅半分钟后，他便干脆利落地接受了这个提议。
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