第八十九章基石
第八十九章基石(第3/5页)
，净利润约三亿元。如果要启动这个项目，意味着要将未来一到两年的绝大部分利润都投入进去，其他项目的扩张节奏都要相应放缓。
他沉默了片刻，然后说：“这个项目，我原则上同意。但有几个条件。”
“你说。”
“第一，分期投入。第一期先建数据中心和基础数据平台，算力规模可以小一些，先跑起来再说。第二，认知引擎的开发必须与我们的主营业务深度绑定——它首先要服务于智能产线的优化和迭代，其次才是类脑网络和太空项目。第三，安全问题。你之前提到的规则感知模块的思路，要用到这个引擎上。我们必须确保这个引擎不会失控，不会产生我们无法理解和控制的认知行为。”
“这三条我都同意。”苏酥雪说，“尤其是第三条——规则感知模块的架构设计，我已经有了初步的思路。我们可以把引擎的底层约束设计得比战斗单元的规则感知更加严格，从根本上杜绝失控的可能。”
“那就开始干吧。”陆迪峰说，“你先出一个详细的实施方案和时间表，我们下次会上正式讨论。”
苏酥雪离开后，陆迪峰重新坐回桌前，拿起那份建议书，又翻了一遍。他的目光停留在其中的一段话上：
“我们所要建设的数据库，不应仅仅包含我们自身业务产生的数据。它应当成为人类文明知识的系统性汇编——从牛顿的《自然哲学的数学原理》到爱因斯坦的广义相对论论文，从瓦特的蒸汽机图纸到冯·诺依曼的计算机架构笔记，从《考工记》中的冶金配方到《天工开物》中的农业技术，从克劳塞维茨的《战争论》到孙子兵法。所有这些人类在漫长历史中积累的、经过实践检验的知识，都应当被结构化地收录进来，成为认知引擎的养料。”
这段话让陆迪峰感到一种沉甸甸的分量。他知道，苏酥雪所描述的，不仅仅是一个技术项目，更是一项文明级别的工程。如果这个认知引擎真的能够建成，它将不仅仅是一个商业工具，更是一个能够传承和延续人类智慧的数字载体。
但同时，他也清醒地认识到，这项工程的难度和风险都是空前的。数据的采集和整理本身就是一项浩大的工程——人类几千年来积累的知识浩如烟海，如何筛选、如何分类、如何结构化、如何确保准确性和完整性，每一个环节都是巨大的挑战。而模型的训练和部署更是充满了不确定性——大模型的 行为 往往难以预测，即使是设计者也无法完全理解其内部的运作机制。苏酥雪提到的“规则感知模块”能否有效地约束模型的行为，目前还只是一个理论上的设想，没有经过实践的验证。
他在建议书的最后一页空白处，写下了一行批注：
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