第49章 深度与表面（1/2）

---

“蓝核资本”秘密筹备的“ai for science”宏大计划，虽未正式公布，但其先期动作已如深海地震引发的次声波，在极小的核心圈层内传递，被“基石”那套日益灵敏的情报网络所捕捉。

研究团队提交的分析报告触目惊心：“蓝核”不仅调集了其投资组合内最顶尖的ai算力平台和生物、材料领域的海量私有数据，更在背后初步形成了与数家国家顶级科研机构的“战略合作意向”。这意味着，他们试图将最前沿的算法、最庞大的数据和最权威的科研力量进行“三位一体”的整合，直接冲击新物质发现、新药研发等创新的最上游。

“这是真正的‘源头创新’之争。”林晚晴在家庭书房里，对着屏幕上的报告摘要，神色凝重，“如果让他们成功构建这套体系，未来很多颠覆性技术的‘第一张蓝图’，可能都将诞生于他们的实验室。我们即便能在工程化和产业化上做得很好，也可能永远在追赶他们定义的‘下一代技术’。”

陈远站在窗前，手指无意识地敲击着窗框。他能感受到那种扑面而来的、基于绝对资源和技术垄断地位的压迫感。“他们想掌控‘发现’本身，而不仅仅是‘发明’。”他沉声道，“这的确是一个维度的跃升。”

压力是真实的，但陈远和林晚晴并未被吓倒。相反，这份压力迫使他们更清晰地审视“基石”自身模式的独特优势。

“我们的优势，从来不是资源的‘量’，而是‘质’与‘联结’的深度。”陈远在联盟核心层会议上，声音沉稳而坚定，“我们无法、也不应该去和他们比拼算力的浮点运算次数或数据集的tb级容量。我们要拼的是，对具体产业场景‘痛点’的深刻理解，对跨领域知识进行‘创造性翻译’的能力，以及我们生态内部那种基于信任和共同目标的、灵活的‘微创新’网络。”

他提出了一个应对策略：“深潜计划”。

该计划包含两个层面：

一、问题导向的深度研究。要求联盟各成员企业，提炼出各自领域最核心、最底层的1-2个“卡脖子”科学问题（而不仅仅是技术难题），例如“青澄”材料在极端应力下的失效微观机理、“明德”特定酶在复杂生物网络中的全息调控逻辑等。这些问题往往需要最基础的物理、化学、生物学理论突破。

二、构建“问题—求解者”精准匹配网络。依托“幼苗基金”和“跨界问题池”，将这些深层次科学问题，定向推送给那些在相关基础科学领域有独到见解的科研团队或个人，并设立专项小额资助，鼓励他们进行高度聚焦的自由探索。“我们要做的，是成为‘问题’与‘可能解’之间最高效、最富洞察力的‘连接器’和‘翻译官’。”