人工智能技术看上去可以落地盈利的方向有很多，可实际上不少都是伪需求。
做成PPT吹牛的时候，能把大家说得都一愣一愣的，但真要实践应用起来，却发现好像不是那么回事。
AI技术看似什么都能做，可在许多地方上效果有限，部署起来却又比较麻烦，最关键的地方在于还会凭空多出一个责任的问题。
未来能够盈利比较多的成功模式孟繁岐基本上都在布置，并且研发了核心技术了，即便是OpenAI这样群星荟萃的阵容，也不可能赶在重生人士前面实现大规模的商业应用。
在孟繁岐看来，OpenAI其实已经走向了穷途末路。
“原本OpenAI不温不火了两年多，始终落后于谷歌。而后马斯克撤资，山姆接管OpenAI，迫于资金的压力，不得不投靠微软以获新生。”孟繁岐回顾了一下前世的脉络，再看现在快了很多的进度，OpenAI再有个三五个月应该就快熬到头了。
“这就是算力的威力，T方法系列如今身处算法舞台的C位，如果没有能力运算T方法，几乎是可以收拾收拾准备退出人工智能的核心圈子了。”孟繁岐深知，人工智能即是最开放的圈子，同时也是最垄断的圈子。
明面上，人工智能圈内的技术，不论是论文代码乃至数据都完全公开可查，似乎人人都可以获得，可以说是开放至极。
但另一面，人工智能所需要的算力自T方法开始，飞速地膨胀了起来。发展到后来，那便是我什么都给你，你又能如何？
这是一种更高级别的垄断，公开了一切方式方法，普通人却无算力去负担这样的计算。
在这个硬件水平比较匮乏的阶段，别说是普通人了，就连OpenAI这样的机构都已经开始跟不上计算设备的军备竞赛，考虑转型盈利机构以求生了。
“说起来，我觉得现在的人工智能训练框架对于资源的利用还不够到位。在未来，成百上千张显卡同时进行并行计算将会成为常态，以我们目前利用资源的方式，一定会造成巨大的浪费。”孟繁岐找了个角度，从计算能力的问题上，扯到了自己的挖角计划。
“我个人认为，我们需要有一个自己内部的计算框架，自己在上面多做些优化，这样对算力的节省很可能是数倍，进而对资金的节约也是类似的。”孟繁岐这话有私心在里面，希望山姆可以帮助自己挖人，但话里却也是没有虚假的成分。
如果能够对数据的运算类型，多卡并行的办法分别做出优化，原本需要64张卡才能进行的运算，很可能可以减少至16卡乃至8卡就可以做到。
做相同的事情只需要几分之一的设备，其对资源和金额的节省是不言而喻的。