“重视程度决定着公司的投入，也就决定着在这个赛道上的发展，方总的认知没错。”陆奇说到这里，顿了顿，“只是，不够伟大。”

　　主流但不够伟大的认知。

　　方卓没有生气，他是能进行探讨的人。

　　他最后一次并且是见陆奇以来最沉重的表情：“陆总，既然说到这份上，我也就更坦诚了，我很难说易科未来的营收与竞争力是什么样的，这次来自BIS的限制让我们上下都极其错愕。”

　　陆奇见方总坦诚，也就跟着坦诚地说道：“方总，锦上添花不如雪中送炭，我认为我有机会在易科发挥出自己的能力，百度、阿里、腾讯都和我有过接触，但我还是更愿意来易科，哪怕未来会有一段艰难的时期。”

　　方总激动的站起来：“陆总……”

　　陆奇回应道：“方总……”

　　方卓和陆奇重重的握了握手，确定了彼此的心意和诚意。

　　“陆总。”方卓重新落座，再谈现状，“尽管现在很艰难，尽管易科需要转型，但现在最紧要的任务还是恢复我们的主营业务，不可能直接一刀把自己砍死，而且，人工智能仍旧需要时间发展，也不是短时间就一下子突破了的。”

　　他很确定这一点。

　　陆奇微微点头，也认同这一点。

　　“易科已经成立了新兴产业事业部，做的就是前沿技术的转化，包括‘鲲鹏’电车也是归属在它下面。”方卓放慢语速，斟酌道，“如果陆总愿意来，易科会成立一个深度学习事业部，会把这一块的研发都划过来，任何……”

　　他强调道：“任何陆总认为需要的资源，我都可以提供，另外，DL与公司其他业务的合作也可以优先推动。”

　　原本的深度学习是在新兴产业事业部之下的，现在单拎出来，再给予足够的资源以及最高的优先级。

　　这肯定不算ALL IN AI，但易科真没到需要那样搏的程度。

　　再加上，现阶段的深度学习实际上所需的资源也是有上限的，这种承诺会随着研发的突破而自然而然的兑现。

　　陆奇只是短暂思考就爽快的答应了下来。

　　“好，方总，我很乐意与全球最好的DL研发团队一起工作，我认为我们能创造出更耀眼的火花！”

　　方卓很高兴，也颇为欣赏陆奇这样的果决，笑着问了句：“陆总，如果我今天不那么认同你的观点呢？”

　　“那可能是易科的损失。”陆奇颇为自信地说道。

　　方卓再度与陆奇握了握手。

　　陆奇最后问了一件外界都极其关心的事：“方总，易科的Q3财报会在什么时候发？”

　　方卓没有给出确切时间，只答了一句：“它会在应该发的时候发。”

　　这无疑是外界目前对易科最关心的一项，包括今天在易科寻求机会的陆奇都没忍住问了出来，只是，他对于方总这样的回答有些摸不着头脑。

　　但是，陆奇已经做好了易科持续下滑的心理预期，并不会为即将发生的事情有任何惊讶，自己这一趟来易科就是要重塑辉煌的。

　　套用一句美国正流行的话，让易科再次伟大！

　　十月的国庆假期让易科的组织架构发生了一些改变，陆奇快速入职，以高级副总裁和深度学习事业部总裁的身份成为易科的一员。

　　这则消息引起小小的波澜，不少人对于陆奇这种时候加入易科十分不解，船都要沉了，还往上跳？

　　但也仅仅是小波澜罢了，大家的目光都还集中在易科的Q3财报上。

　　三季度已经结束，财报什么时候发？

　　易科迟迟没有动静，这种沉默也被视为一种消极的信号，为10月15日披露的做空仓位再加了3亿美元。

　　RC对冲基金的做空急先锋拉塞尔隔空在TikTok上喊话易科，呼吁早点披露受大众关注的Q3财报。

　　“早死晚死都是死，易科快点吧，我已经迫不及待了！”

　　“方总，方总，你在吗？赶快盖章吧！”

　　类似的声音不乏在他的同行嘴里出现。

　　方卓对此没有回应，也不觉得有什么好回应的，他除了关心冰芯与中芯两边的消息，目前也在关注阿美那边如火如荼的竞选。

　　就在过去没多久的10月9日，阿川和阿希两位候选人在华盛顿大学进行了第二场电视辩论，其中涉及的经济与贸易政策都值得关注。

　　对于易科而言，这是差与更差的待遇。

　　作为热点事件，易科的名字在今年频频被各路候选人提及，这成为了一个缩影，大家都乐意最起码在口头上以更激进的方式博取选票。

　　10月20日，方卓再次在报纸上看到了阿川提及易科，这次倒是很简短。

　　“我对再谈论易科没什么兴趣，它已经事实性的死亡了。”

　　“我对于制造更多的这类死亡更感兴趣，它们可以成为我们的养分。”

　　10月25日，方卓接到了陆奇的电话。

　　陆奇在汇报自己接手的工作过后奇怪地问了个问题：“方总，我听说下个月好像会有易科的发布会？这是发布什么的？”

　　“易科秋天都会有发布会的，陆总，你不知道吗？”方卓反问了句。

　　“我知道，但……”陆奇欲言又止，但易科现在还能发布什么？

　　还是发布笔记本？又或者智能家居产品？

　　方卓想了想，答道：“就是常规产品的发布。”

　　易科秋天都是常规发布手机的。

　　这次发布会牵扯到很多东西，各方面的保密程度都十分之高，内部知情的极少数高层也保持缄默。

　　陆奇大致知道了，是和上次发布会差不多。

　　他没有追问，反正快看到了。

　　10月28日，方卓接到中芯的消息，10nm制程已经进入小规模量产的阶段，预计能在12月进行大规模量产，只是良率仍旧有待提升，产能也要逐渐爬坡。

　　距离月底只有三天时间，媒体对于易科Q3财报的关注再次到了一个热烈的地步，按照规定，最迟的发布时间也要到了。

　　只是，真正到了10月31日，周一这天首先是公布了纳斯达克的做空仓位，易科不出意外的连续四次刷新历史记录，达到划时代的225亿美元，市值也抵达2153亿美元的新低。

　　就在大家屏气凝神的等待易科公布Q3财报之时，易科向SEC提交Form 12b-25，以“公司的经营业务发生重大变化”的理由获得15天的短暂宽限期。

　　也就是，易科的Q3财报最迟会在11月15日发布。

　　拉塞尔第一时间收到消息并锐评：“易科竟然又拖延了15天，拜托，我能在我死之前看到易科的Q3财报吗？”

　　易科越是拖延，这份Q3财报的威力也就越大，胜利就在眼前，就差这最后的盖棺定论了。

　　拉塞尔一想到易科股价崩溃的场面就有一种发自肺腑的爽快的战栗感，也就愈发不满易科这种千方百计的拖延。

　　不只是拉塞尔，这次像“空头大师”查诺斯、“对冲乔丹”科恩、“做空之王”保尔森等人都因为Q3财报发布落空而嘲讽出声。

　　鬣狗群集，追击虚弱的狮子，秃鹫盘旋，等待猎物的死亡。

　　国内媒体则是用了一个“黑云压城”的词语来描述易科正遭受的史无前例的压力。

　　时间步入十一月一号，正是西方传统的万圣节。

　　许久没有更新的方卓在推特上出现了新的动态，与空头同乐。

　　但他没有言语，只有一个滑稽的似乎要睁开眼的鬼脸表情。

　　略略路，我要睁眼了。

　　只是，方卓随手更新，国内媒体的信心却像是忽然回了一丢丢，新浪财经进行非正式的分析——许久没见的方总一出现，就好像在黑云压城中看到一丝金光，是我想象的那样吗？

　　连新浪的人都不敢想，都不敢纳入正式的分析，只这样默默的带着期待地问了一句。

　　是吗？

　　方总，是吗？

　　是甲光向日金鳞开吗？

第255章 甲光向日金鳞开

　　无论如何，易科的Q3财报在这个月十五号都要出炉了。

　　尽管心里已经有预期，但亲自走入暴风雨中的陆奇还是心神不宁，也免不了在心中自嘲，看客与当事人的感受终究不同，这份压力还是受着了。

　　11月2日，上午11点，陆奇开完会接到了秘书的通知，方总中午请客。

　　等他抵达小食堂，听到正在放着的音乐是《All You Need Is Love》便不禁微微一笑，那篇由谷歌发布《Attention Is All You Need》的名字就是来自披头士的这首歌。

　　陆奇与埃尔德、吴恩达打了招呼，没聊几句就转入了深度学习DL的话题，也就立即打起精神，讲述自己更多的想法。

　　这两位在易科都不简单，一位总领研发范畴的事务，一位是深度学习的主要负责人，虽说自己算是空降组建深度学习事业部，但资源的分配和使用也需要相互的沟通。

　　陆奇能在微软做到高位，自然不会轻视人事工作。

　　“谷歌那边把自注意力机制的模型在论文里命名为Transformer，我问了问，他们内部是在开发新的NLP模型了。”吴恩达谈到上次业界探讨后的变化。

　　吴恩达之前是斯坦福的副教授和人工智能实验室主任，而在加入易科前就在谷歌负责相关工作，与那边的研究交流没有中断，上次的激辩同样给他带来不少灵感。

　　陆奇点点头，也说着自己掌握的消息：“业界对于Transformer的表现很认可，像去年成立的OpenAI，他们现在也在着手研发一款以Transformer为核心的大模型，干脆直接以它命名，叫GPT，Generative Pre-trained Transformer。”

　　OpenAI是一家去年成立的公司，有不少领域内知名的人物参与。

　　方卓这时候简单总结道：“难道谷歌的这个Transformer真就能超过RNN和CNN了？我们在这两方面已经投入很多了。”

　　RNN是循环神经网络，CNN是卷积神经网络，易科的Siri是基于前者，太白则是基于后者。

　　同样，业界在人工智能领域的研究也主要是这两个方向以及它们的变体，RNN能处理序列数据中的时间依赖性而广泛应用于自然语言处理任务，CNN则因为它在图像识别和处理中的出色表现，成为计算机视觉领域的基石。

　　像易科的机器人Guard就使用了CNN在视觉方面的成果。

　　但现在，诞生于一场激辩中的第三个方向竟然隐隐有取代RNN和CNN的趋势，这无疑会削弱易科在相关领域研究的优势。

　　陆奇听到方总这样说，保持沉默，埃尔德也不出声。

　　反倒是吴恩达笑了起来：“方总，在科学研究上，方向错了，越努力就距离成功越远，这一点从我最开始做科研就已经被事实教育过，RNN在处理长序列时遇到了梯度消失和爆炸的问题，这一点的突破一直很艰难。”

　　“现在，Transformer模型有希望解决这个问题，并且已经表明它的并行处理能力和更高效的训练特性，这就应该按照对的来。”

　　“我们投入的资源和精力并不能左右科学的正确答案。”

　　“答案就在那，我们只是用各种各样的方式发现角落里的它。”

　　“况且，RNN与CNN仍旧会在特定的场景下发挥作用。”

　　吴恩达不管是不是方总在试探自己的想法，先表明在科研上的立场。

　　方卓微微点头，沉吟道：“其实，不瞒你们，陆总的到来给我很多新的思考，你们今天说的这个Transformer，谷歌在做，OpenAI在做，好像大家一下子又认为这个方向可以创造很多新可能，既然真有希望，那我们在战略上的定位是不是还需要修改。”