第126章 业务四面：另一扇门（1/2）

三天后。

林晨再次推开了T厂总部大楼的玻璃门。

HR发来的面试通知言简意赅：您已通过技术三面，恭喜。下一轮为业务综合面，面试官为张副总裁，请于本周四上午十点准时到达前台。

张副总裁。林晨在网上搜过这个名字——张明远，T厂智能平台事业部分管副总裁，履历横跨产品、运营与技术，是那种能把商业直觉和工程逻辑都讲得头头是道的人。与陈博士那种纯粹的技术学者气质截然不同。

电梯直达三十八层。

接待他的行政把他领进一间视野极好的会议室，窗外是深圳湾开阔的海景，阳光把海面打碎成一片晃眼的金鳞。林晨在长桌旁坐下，接过一杯咖啡，只抿了一口便放在一旁。

他不想让任何东西干扰待会儿的思维清晰度。

门打开的声音。

进来的是一位四十出头的男人，西装外套随意搭在手臂上，衬衫袖子挽到肘部，步伐带着一种掌控全局的从容。他把外套搭在椅背上，大方地坐下，先朝林晨点了个头。

林晨是吧，我是张明远。他声音爽朗，带着点北方口音，陈博士那边我听说了，夸你在技术判断上有自己的思路框架。我这边问的不是技术，是商业，是落地。

他停顿了一下，目光直接落在林晨脸上。

你在外面漂了这几个月，自己搭了个量化系统，还跟一堆Web3的项目接触过。张明远语气随意，像是在聊天，那我就想问你：以你这几个月的真实体会，你认为——AI真正能给一个企业创造价值的地方在哪？不是那种PPT里的答案。

问题抛来，干脆，带着一种考验真实性的压迫感。

林晨沉默了几秒。

他想起了那几个月接触过的形形色色的项目——Web3的、元宇宙的、AI套壳的。那些故事讲得天花乱坠，却往往在一个问题上打转：这东西的成本，到底能不能被真实的商业逻辑支撑起来？

他想起自己的量化系统。为了追求更高的预测准确率，他曾经尝试过更复杂的模型，但很快撞上了现实的墙——本地算力不够，上云成本激增，而收益的边际提升却越来越小。他最终不得不回头，在模型复杂度、计算成本和预测精度三者之间寻找那个最优的平衡点。

那个过程，远比调出一个漂亮的评测指标更难，也更真实。

我觉得，AI能给企业真正创造价值的地方，林晨开口，语速平稳，最先进的模型，而是用刚刚够用的智能，解决一个过去无法规模化处理的具体问题

张明远微微扬了扬眉，没有打断。

我接触过不少打着AI旗号的项目，最终讲不通的，往往不是技术不够好，而是根本没有算清楚账——这个AI能力，它的物理运行成本，跟它能创造出来的商业价值之间，是否真的成正比？林晨继续，很多公司在做的事，说穿了是在用昂贵的算力，去解决一个本来就不是高频刚需的问题。钱花出去了，价值落不下来。

那你觉得什么样的场景，是真正值的？张明远追问，身体微微前倾。

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