周軒一陣恨鐵不成鋼：“我的祖宗，你是科技行業的大佬，誰算每股凈資產呢，那是傳統行業，蓋房子賣地皮的算法。別說你已經盈利了，就是只有營業額沒利潤。光算市盈率，給你三五十倍都算很少的了，人家大洋國互聯網泡沫最嚴重的的時候，給兩百倍都很輕松。
我也不是圖你多賺錢，關鍵是你這樣油鹽不進，也耽誤技術進步的速度了呀。有些事情，你不調度資源去做，別人倒是想做，但兩三年內也摸不到門道，不如互通有無一下。”
周軒說的道理，倒是沒錯的。
人工智能這玩意兒，被顧玩拿來當工具使，確實是因為這東西將來容易被開源，封堵不住。而且算法不受專利法保護，只要算法的思想啟發到了別人，別人也可以自己另起爐灶。
但是另一方面，雖然算法不受法律保護，但在人工智能還比較稀缺的時候，其他人想抄也不一定抄得懂，這里面有一個時間差的問題，是不容忽視的。
說個最簡單的道理，在深度學習型人工智能剛誕生的時候，比如地球上的09/10年那陣子，谷歌和非死不可剛剛分別雇傭了杰夫辛頓和另一位齊名的班吉爾.揚教授，去他們的研究所搞事情。
那時候，地球上懂深度學習的人才，一共就三個頂級教授，以及他們從2006年開始帶的那幾屆博士生。在谷歌聘書發出去的那一瞬間，地球上懂這事兒的菜30個人。
所以，人才分裂增殖也是需要時間的。從30個技術大牛分裂成一兩百個，可能就要兩年，到上千人，又要兩年——所以到谷歌弄出法爾法狗的2016年，深度學習人工智能才算是徹底開始進入公眾式爆發。
也就是說到這個時間節點上，相關頂級專業技術人才的規模，才多到足以讓所有十億美金估值級別的科技公司，都能雇傭得到幾個這方面的人才。
從30個足夠專業的人才分裂到好幾千，地球人用了6年時間。而2016年地球上給一個深度學習碩士生開出的畢業薪酬，就至少是30萬月薪，博士有80萬月薪，都是按人民幣算。（這個價格17/18年后很快就降了一波，因為每過一兩年，人才都會分裂出幾倍的數量。盡管還有缺口，但不會有一開始那么稀缺。）
所以說，想明白這個道理之后，也給顧玩提供了一個思路：
雖然，算法和思想不受法律的保護，但他還有一個籌碼可以控制，那就是未來數年內，人工智能方面的人才布局。
因為人還太少，都是他跟麻依依的門生故舊、同學同事，而且這些人也還沒有充分意識到自己在產業界的價值，這就有了以人為籌碼的操作空間。
如果顧玩扮演地球上杰夫辛頓或者班吉爾教授的角色，他就能影響未來數年，誰來扮演地球上谷歌那種“搭建通用人工智能、算法開源平臺”的武林盟主角色。
他自己不想當商業層面的武林盟主，他不是那塊料，也不會經營。哪怕加上麻依依，也經營不了。
麻依依是那種學霸型的CEO，調度好一家科技公司，已經是她的極限了。
所以，顧玩花了幾天時間，把這個問題前因后果想明白之后，給表哥回了個話：
“我還是不會讓汪精銘這種有奶便是娘的投機者搭便車機會的。但你說的也不無道理，我對人工智能的應用角度確實狹窄，也沒精力拓寬。后續基礎投入也不多。
所以，我決定引入國內頂級的有社會責任感的科技公司，來跟我合作。我可以用技術支持，換取他們給漢核科技支付技術轉讓費、或者其他融資支持，但不會允許任何金融資本染指漢核的股份。