會議室的空氣彷彿凝固了。林姝能清晰地聽到自己心臟在胸腔裡搏動的聲音，沉穩而有力。她站在演講臺前，目光掃過橢圓桌旁那一張張代表著寰宇最高權力和智慧的面孔。他們的眼神各異，有審視，有好奇，有毫不掩飾的懷疑，也有深不見底的平靜。
她開始了。
沒有繁文縟節的開場白，直接切入核心。
“過去三十年，資訊產業建立在經典計算正規化，即矽基、二進位制、馮·諾依曼架構的堅實基礎之上。寰宇藉此崛起，成就輝煌。”她的聲音清晰，不疾不徐，“但任何正規化都有其生命週期。我們目前面臨的，不是技術曲線上的尋常波動，而是底層邏輯可能發生遷移的‘正規化革命’前夜。”
她調出第一張圖表，清晰地對比了經典計算與生物啟發計算在底層邏輯、資訊處理方式、能耗模型和適用問題上的根本性差異。她沒有貶低現有路徑，而是客觀地指出了其在大規模複雜系統、非結構化資料處理、能效比等方面逐漸逼近的理論和物理極限。
“我們目前重點投入的‘前沿方向’，本質上是經典範式的極致最佳化，是在已知地圖上向邊緣的艱難拓荒。而生物啟發計算，則可能代表著另一套完全不同的‘座標系’。”她引用了自己報告中的核心比喻，“它或許無法解決所有問題，但在某些關鍵領域，比如下一代人工智慧、複雜系統模擬、新型藥物研發等方面，具有顛覆性的潛力。”
接著，她引入了傅明提供的“紅色模型”資料，但巧妙地將其轉化為對“機會成本”和“戰略靈活性”的論述。
“根據內部財務模型分析，維持現有技術路徑的極高投入，其邊際效益正在遞減。更重要的是，這種高度的資源集中，無形中大幅提升了我們應對正規化切換時的‘轉身成本’和‘時間成本’。”她展示了一條模擬曲線，顯示當顛覆性技術臨界點來臨時，高度依賴舊正規化的巨頭企業所面臨的巨大風險和漫長的追趕週期。“我們投入巨資最佳化的，可能是一個正在逐漸‘固化’的戰場，而忽略了即將出現新戰場的可能性。”
她沒有指責任何人，只是冷靜地陳述資料和邏輯推匯出的風險。
“因此，我的核心建議是：寰宇不應放棄在現有路徑上的優勢，但必須立即啟動對生物啟發計算等非經典範式的‘戰略性觀察與有限投入’。這不意味著分散資源，而是建立一套應對不確定性的‘戰略預警與期權機制’。”她提出了一個分階段的投入方案，從少量的基礎研究資助、與頂尖學術機構建立聯合實驗室，到設立內部的小型孵化團隊，進行原理驗證和早期應用探索。
“我們需要在主流航道的旁邊，派遣數艘輕快的‘偵察艇’。它們的目標不是取代主力艦隊，而是為我們繪製潛在的新地圖，確保當海圖真的需要更換時，寰宇不會迷失方向。”
十五分鐘，分秒不差。
林姝結束了她的彙報。
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本書又名
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