授，去他们的研究所搞事情。
那时候，地球上懂深度学习的人才，一共就三个顶级教授，以及他们从2006年开始带的那几届博士生。在谷歌聘书发出去的那一瞬间，地球上懂这事儿的菜30个人。
所以，人才分裂增殖也是需要时间的。从30个技术大牛分裂成一两百个，可能就要两年，到上千人，又要两年所以到谷歌弄出法尔法狗的2016年，深度学习人工智能才算是彻底开始进入公众式爆发。
也就是说到这个时间节点上，相关顶级专业技术人才的规模，才多到足以让所有十亿美金估值级别的科技公司，都能雇佣得到几个这方面的人才。
从30个足够专业的人才分裂到好几千，地球人用了6年时间。而2016年地球上给一个深度学习硕士生开出的毕业薪酬，就至少是30万月薪，博士有80万月薪，都是按人民币算。（这个价格17/18年后很快就降了一波，因为每过一两年，人才都会分裂出几倍的数量。尽管还有缺口，但不会有一开始那么稀缺。）
所以说，想明白这个道理之后，也给顾玩提供了一个思路：
虽然，算法和思想不受法律的保护，但他还有一个筹码可以控制，那就是未来数年内，人工智能方面的人才布局。
因为人还太少，都是他跟麻依依的门生故旧、同学同事，而且这些人也还没有充分意识到自己在产业界的价值，这就有了以人为筹码的操作空间。
如果顾玩扮演地球上杰夫辛顿或者班吉尔教授的角色，他就能影响未来数年，谁来扮演地球上谷歌那种“搭建通用人工智能、算法开源平台”的武林盟主角色。
他自己不想当商业层面的武林盟主，他不是那块料，也不会经营。哪怕加上麻依依，也经营不了。
麻依依是那种学霸型的e，调度好一家科技公司，已经是她的极限了。
所以，顾玩花了几天时间，把这个问题前因后果想明白之后，给表哥回了个话：
“我还是不会让汪精铭这种有奶便是娘的投机者搭便车机会的。但你说的也不无道理，我对人工智能的应用角
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