说到这里，郭长征又有些无奈。
“不过用盛夏科技的这个东西，得搭配着买一批AMD的显卡才行。”
“买卡的经费申请报告我早就交上去了，到现在学校还没批下来。”
“所以，夏冬你看。”郭长征摊了摊手。
“即便我知道‘大力出奇迹’这条路是对的，走起来也有难度。”
“没有海量的数据，没有庞大的算力集群，所有的想法最后都只能卡在文档里。”
郭长征的语气中充满了科研工作者的辛酸与现实的无奈。
夏冬安静地坐在对面，听着郭长征的倾诉。
他在脑海中对郭长征进行着最终的评估。
这个副教授，技术嗅觉极其敏锐，战略眼光堪称一流。
他完全预判了未来深度学习的发展路径，甚至指出了数据和算力是两个最核心的制约因素。
这种认知高度，别说在北邮，就算放到全中国，甚至全世界的学术圈里，都绝对排得上号。
但是，夏冬的心里非常清醒。
认知高，并不代表一定能成功。
在夏冬前世的记忆里，中国互联网和科技圈的大佬名单中，并没有郭长征这个名字。
北邮的知名校友录上，似乎也没有这位副教授留下过什么惊天动地的学术成果。
夏冬在心里得出了结论：郭长征缺乏把想法落地的条件。
他没有钱去组建标注团队弄数据，也没有钱去买几千张显卡搭算力集群。
在体制内的科研体系下，他只能向现实妥协，去做那些容易出论文、容易拿经费的传统项目。
等几年后深度学习真正爆发，他也只能作为一名旁观者，在课堂上对着下一届学生感慨：“其实我当年也想到过这个方向。”
这就是现实。
时势造英雄，这句话一点都没错。
这个世界上，从来不缺聪明人，也不缺能看到未来的人。
但看到未来，和走到未来，是两码事。
你的能力再强，如果没有匹配的资源作为底座，没有足够的资金作为燃料，一切都是零。
能力是一个放大器，它可以是十倍，也可以是一百倍。
但资源是基数。
如果基数是零，放大一百倍，依然是零。
郭长征就是一个活生生的例子。空有屠龙之术，却连
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