论上是完美的。”

    张栋深吸了一口气，声音变得凝重，“但这背后的技术门槛，高得离谱。”

    “传统的搜索只是文本匹配，但您说的这个，是基于海量大数据的机器学习和人工智能领域的推荐算法。”

    张栋放下杯子，坦诚地指出目前的困境：

    “目前国内的互联网公司，包括企鹅和阿里，在底层算法这块都还处于非常初级的阶段。我们要处理每天几亿人的行为日志，进行毫秒级的特征提取和实时推荐模型计算，这对算力的要求是天文数字。”

    “更致命的是人才。我手底下的这帮架构师，搞高并发通讯没问题，但要搞这种前沿的人工智能算法推荐，专业不对口。国内真正懂这块顶尖技术的人，寥寥无几。”

    这才是技术发展的客观规律。

    在2010年，哪怕是后世横扫全球的字节跳动，此时也还没有诞生。算法推荐的土壤，在国内还是一片荒芜。

    “知道短板在哪，那就去补。”

    林辰没有丝毫的犹豫，他转头看向一直在一旁认真记录的赵娜。

    “赵娜，从今天开始，这件事情列入人力资源部的最高优先级。”

    “传统的软件打法快到头了，未来是算力和数据的战争。我要在辰希科技，单独成立一个全新的、绝对保密的部门，名字就叫‘智能推荐与算法实验室’。”

    林辰语气果决，下达了招募指令：

    “国内找不到人，就去国外找。去硅谷，去谷歌和facebook的ai团队里挖。”

    “国内的高校也不能放过。去清华、北大、中科院的数学系、统计学系和计算机视觉实验室，把那些正在写论文的教授和最顶尖的博士生，全部给我挖过来。”

    赵娜记录着这些要求，心里暗自盘算着成本。

    从硅谷挖顶级ai人才，或者是从国家级实验室里请人出山，这种级别的招募，已经不能用常规的薪酬体系来衡量了。

    “林总，这批顶尖学者的薪资待遇和期权配给，咱们定在什么标准？”赵娜询问道。

    “没有标准。”

    林辰看着她，给出了一个让所有hr都感到震撼的答案。

    “只要他确实是这个领域的顶尖大脑，能帮我们把算法的地基打牢，他要多少，我们就给多少。”

    “告诉那些猎头，只要人能来，薪资预算不设上限，科研设备需要什么买什么。我用整个辰希集团的利润，来供养这个实验室。”

    在未来的互联网战场上，算法就是核武器。

    谁先掌握了千人千面的分发能力，谁就能把用户的碎片化时间彻底垄断。

    这笔钱，一分都不能省。

    赵娜看着那份薪资预算不设上限的招聘需求，立刻转身去联系各大猎头机构。