“张总，咱们这次准备砸这么多钱去赞助。”
“要不要在赞助协议里加一条限制条款？”
小刘看着张建忠，语气里带着试探。
“我们要不要要求主办方规定，所有参赛队伍在模型训练和数据处理阶段，必须强制使用我们英伟达的显卡和CUDA架构？”
“如果他们用了竞争对手的卡，比如AMD的，或者用了其他平台的框架，就直接取消参赛资格？”
小刘觉得这是一个非常合理的商业诉求。
既然我花了钱，当然要买断赛道，不能让别人来蹭热度。
张建忠听到小刘的建议，先是愣了一下，随后笑着摇了摇头。
他放下手里的文件夹，看着小刘。
“小刘啊，你这个想法，在传统的快消品或者体育赛事赞助里，是没问题的。”
“比如你赞助了一场马拉松，你当然可以要求选手必须穿你品牌的跑鞋。”
“但是，在技术圈，尤其是这种顶级的科研比赛里，这一套行不通。”
张建忠耐心地给下属解释背后的逻辑。
“你要了解这些搞科研、写代码的人的心理。”
“这帮技术极客，骨子里都有着极强的反叛精神和骄傲。”
“他们通常都有自己一套非常固定、而且经过长时间打磨的研究方法和技术栈。”
“如果你作为一个赞助商，强行去规定他们必须用什么工具。”
“你猜他们会怎么想？”
小刘想了想，回答道。
“可能会觉得我们在限制他们的发挥？”
“不止是限制发挥。”张建忠的手指轻轻敲击着桌面。
“他们会觉得受到了侮辱。”
“在他们看来，技术应该是由解决问题的效率来决定的，而不是由资本的强制条款来决定的。”
“如果你加了强制条款，反而会引发他们的逆反心理。”
“结果就是，那些真正有实力、有自己独特技术路线的顶尖团队，可能会直接罢赛，不来玩了。”
张建忠的语气变得严肃起来。
“比赛的受众一旦减少，顶尖选手的流失，会导致整个比赛的含金量大幅度下降。”
“那我们花这么多钱赞助的意义何在？”
“我们是来扩大影响力的，不是来把人赶走的。”
张建忠又补充了一个商业上的考量。
“而且，如果你要在规则上做这种硬性的技术限定。”
“主办方承担的压力会非常大，他们需要向参赛者解释，甚至需要修改底层的评判系统。”
“这会极大地增加我们的谈判难度和赞助成本，对我们来说非常不划算。”
小刘听完张建忠的分析，恍然大悟。
“张总，还是您看问题透彻。”
小刘及时地拍了一个马屁。
“这不就是网上常说的格局打开了吗。”
“强扭的瓜不甜，咱们得让他们心甘情愿地用。”
张建忠对小刘的态度表示赞许。
“没错。我们现阶段的核心策略，不是去封杀别人。”
“而是要把英伟达GPU和CUDA这个概念，深深地植入到所有人的脑海里。”
“只要我们赞助了比赛，刷了足够的存在感。”
“那些想赢的队伍，自然会去寻找计算速度最快的方案。”
“他们只要一对比，就会发现，用别人的卡要浪费大量时间配环境、调bUg。”
“而用我们的CUDA，可以直接上手跑核心算法。”
“为了拿奖金，为了发论文，他们别无选择，只会主动来用我们的技术。”
“我们要做的，就是大大方方地把舞台搭好。”
“至于演员用什么道具，让他们自己去选。”
“最后赢的人手里拿着的，一定是我们英伟达的产品。这就是最好的广告。”
小刘连连点头。
“明白了张总，这招叫放长线钓大鱼。那您先看看清单，看具体定哪些，我们后续去推进。”
张建忠重新拿起文件夹，开始仔细审阅。
这份表格上的第一个项目，也是距离现在举办时间最近的一个比赛。
ImageNet大规模视觉识别挑战赛。
在这个名字下面，小刘附上了几句关于这个比赛的简介。
“由斯坦福大学李飞飞教授主导发起的图像数据库项目衍生的挑战赛。”
“目标是评估计算机视觉算法在海量图像分类和目标检测上的性能。”
“该数据库包含数百万张经过人工手动标注的高分辨率图像，涵盖数千个类别。”
“目前正在筹备首届比赛，急需赞助商提供算力和资金支持。”
张建忠微微皱了皱眉头。
ImageNet？
他仔细在脑海里搜索了一下，自己之前并没有听说过这个比赛的名字。
李飞飞教授的名字他倒是有所耳闻，知道是一位在学术界比较活跃的华裔学者。
但是，数百万张人工标注的图像？
这个规模让张建忠感到有些不可思议。
现在的计算机视觉领域，主流的研究方向还是如何让机器理解图像的几何特征、边缘轮廓这些逻辑规则。
大家用的数据集，通常也就是几千张图片。
弄几百万张图片来做比赛？
这算力需求得有多恐怖？
张建忠虽然有些疑惑，但看着这段简介，他敏锐的商业嗅觉告诉他。
这个比赛的规模绝对不小，而且极具前瞻性。
张建忠没有立刻下定论。
他把椅子转过去，面对电脑屏幕，打开了浏览器。
他在搜索框里输入了“ImageNet”和“李飞飞”。
按下回车键。
网络上关于这个项目的资料并不算多，因为它还没有正式引起轰动。
但张建忠还是找到了一些李飞飞团队发表的早期论文和项目愿景。
他快速地浏览着屏幕上的文字。
越看，他的眼神越亮。
他终于明白了李飞飞想要做什么。
她提出了一种与当前学术界主流截然不同的思路。
她认为，想要让计算机真正学会认识这个世界，不能靠人类去教它规则。
而是应该给它看海量的数据。
海量的、已经打好标签的数据。
让计算机自己从这几百万张图片里，去找出规律，去总结特征。
张建忠的大脑飞速运转。
几百万张高分辨率图像，如果用传统的CPU去一张张处理。
去提取特征，去做比对。
那所需要的计算时间，将是一个天文数字。
一个普通的实验室，根本跑不动这种规模的数据集。
但是。
如果用GPU呢？
如果用拥有成百上千个流处理器、擅长大规模并行矩阵运算的GPU呢？
张建忠瞬间意识到，这个庞大、消耗算力的ImageNet数据库。
简直就是为了英伟达的显卡量身定制的最佳试炼场！（记住本站网址，Ｗｗｗ．WX52．info，方便下次阅读，或且百度输入“ xs52 ”，就能进入本站）