老黄点开了一个技术论坛里热度最高的帖子。
帖子里详细分析了为什么那两个名不见经传的队伍，能够用TensorFlow拿到冠军。
老黄一行一行地阅读着那些分析文字，随后直接点进了GitHub的源码链接。
他看到了那份只有两百多行的单文件代码。
老黄懂技术，他太懂技术了。
正因为懂，他才感到了真正的恐惧。
这份代码虽然变量名全是用拼音胡乱拼凑的，毫无学术规范可言，但它的底层逻辑简直清晰得可怕。
TensorFlow把所有复杂的底层硬件调用、内存管理、算子优化，全部封装了起来。
老黄点开几个API说明，越看越觉得手脚发凉。
它太简单了。
简单到令人发指，易用到违背常理。
老黄很清楚科研圈的痛点。
那些名校的博士生、研究员，他们的强项是搞数学模型，是推导算法，而不是去跟冰冷的硬件底层死磕。
为了让CUDA跑得快，科研人员往往要花几个月的时间去学习如何分配显存、如何优化并行计算。
这是极高的学习成本。
但现在，TensorFlow直接把这些脏活累活全干了。
科研人员只需要像搭积木一样，调用几个函数，就能把复杂的神经网络跑起来。
一点点工具上的便利，就足以让他们毫不犹豫地转投其他阵营。
更何况，现在TensorFlow带来的，是数量级上的效率提升。
老黄意识到问题已经严重到了关系公司战略根基的地步。
如果科研圈抛弃了CUDA，他苦心经营多年的生态护城河就会瞬间崩塌。
他一把抓起桌上的座机听筒，按下了技术副总裁的内线号码。
“把软件底层架构组的所有核心成员全部叫到会议室。”老黄对着话筒说道，语气没有半点商量的余地。
电话那头的副总裁愣了一下，随即答道：“黄总，他们正在推进下半年的开发计划……”
“全部停下。”老黄打断了他，“你主持会议，让他们去研究一下这个叫TensorFlow的框架。我只给你们一天时间。一天以后，我要一份详细的底层逻辑拆解报告。”
挂断电话后，老黄重重地靠在椅背上。
……
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