第507章 数学AI的训练 六（1/2）

原因其实不难理解。在资本的逻辑里，ai的价值=用户规模x变现能力。无论是自动驾驶、金融风控还是內容生成，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“呢目標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號计算工具，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的標准定价，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100万人民幣，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，基本就是核心生產资料了。

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將呈指数级飆升。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——產品越成功，市场就越萎缩。

这笔帐怎么算，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。由於主力ai產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幣来计算的！

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，他便乾脆利落地接受了这个提议。

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