个领域的基础认知，杨立坤是这一类。另一种是工程派，追求的是把好的想法变成真正能跑起来的系统，让它在真实场景里产生效果。”

“何开明是后者，他的论文不是那种只在实验室里的东西，都是能直接搬到工程系统里用的。这种人在学术圈有时候不如理论派风光，但在工业界的价值极高。”

“他为什么愿意来红星？”

甘良才笑了起来，“他的理由和其他人拒绝的理由恰好反过来。”

“杨立坤他们看到的是，红星没有数据、没有互联网生态、没有学术圈子。”

“何开明看到的是，红星有自研GPU、有自研存储、有先进封装，一条完整的硬件链路，他跟我说了一句话，我印象很深。”

甘良才学着何凯明的语气。

“未来AI最大的瓶颈不是算法，是算力，谁拥有自研的算力底座，谁就不用看硬件厂商的脸色，红星是我见过的，唯一一家有可能从芯片到系统到应用全链路自主的公司。’”

陈星听到这话，也笑了起来。

聪明人，绝顶的聪明人。

杨立坤、邓力他们看的是现在的条件够不够好，环境够不够成熟，跳槽的机会成本有多高。

何凯明看到的是红星两坤年后的样子。

红星现在确实什么AI积累都没有。

但红星有芯片、有制造能力、有操作系统、有终端用户。

两坤年后，4坤年后当AI从实验室走向产品，当算力需求爆炸式增长，红星自研的GPU和算力底座，就是何凯明可以不看任何人脸色的底气。

他赌的不是红星的现在，是红星的将来。

“条件谈好了？”

“谈好了。”甘良才翻到另一份文件，“独立实验室，学术自主权，允许自由发论文和开源成果，不受硬件业务短期考核约束，这些条件你之前批过的，我跟他确认了。”

陈星满意的点了点头。

“入职手续走到哪一步了？”

“签了意向，MSRA那边的离职流程预计六月底走完，最快八月份九月份何凯明就能到深城报到。”

“当然，这次也有意外收获，比如我在斯坦福那边抓到了一个叫沈天行的，专攻GPU架构层的视觉加速，据他说他是沈老的表侄。”

“谁？哪个沈老？