陆迪峰的手指轻轻敲击着桌面，这是他思考时的习惯性动作。“这个方向，现在全世界都在投。OpenAI、Google、Meta、国内的几家大厂——都在砸钱建模型、囤算力、抢数据。但据我所知，目前还没有哪一家真正找到了可持续的商业闭环。投入很大，收益却不乐观。”
“那是因为他们的模型是悬在半空中的。”苏酥雪说，“他们的训练数据来自互联网——网页、论坛、论文、书籍——这些数据确实是人类知识的集合，但它们是被动采集的，与真实世界的物理反馈是脱节的。一个模型可以写出文采飞扬的文章，可以编出逻辑严密的代码，但它不知道一台机器坏了该怎么修，不知道一种新材料在高温下会有什么表现，不知道一个战术决策在实战中会产生什么后果。因为它没有自己的‘手’和‘脚’，没有与物理世界直接交互的通道。”
“而我们不一样。”
“对。我们有智能产线、有战斗单元、有太空实验平台——这些都是与物理世界直接交互的通道。我们的模型可以从这些通道中获得实时的、真实的反馈数据。它预测一个工艺参数，智能产线会告诉它这个参数实际加工出来的产品质量如何；它制定一个战术方案，战斗单元会告诉它这个方案在实战中的效果如何；它设计一个轨道机动方案，织女卫星会告诉它这个方案的燃料消耗和到达精度如何。这种闭环反馈，是那些只靠互联网数据训练的模型永远无法获得的。”
陆迪峰站起身，走到窗前，背对着苏酥雪，沉默了很久。窗外，矿区的景色在午后的阳光下一览无余——智能车间的蓝色屋顶在阳光下泛着光泽，远处的风力发电机叶片在缓缓转动，更远处的山脊线上，隐约可以看到正在建设中的光电膜测试场的脚手架。
他转过身，问道：“建这个认知引擎，需要多大的投入？”
“初期投入主要包括三块。”苏酥雪显然已经做过详细的测算，“算力基础设施，需要建设一座新的数据中心，配备至少五千张以上的高性能计算卡，总投资大约在三到四亿元。数据工程，需要对现有的所有业务数据进行清洗、标注和结构化整理，同时还要系统性地录入人类文明在各个领域的经典知识和实践经验，这部分的人力投入很大，需要组建一支至少五十人的数据工程师团队。模型研发，需要招聘和培养一批在深度学习、自然语言处理和强化学习领域有深厚积累的研究员，核心团队至少需要二十到三十人。”
“每年的运营成本呢？”
“数据
…。。