第284章 算法的重要性

  聽完所有數據匯報，林歡點點頭，表情卻沒大家那麼輕鬆。

  「好，成績擺在這，大家辛苦了。那今天，我要跟大家商量一件很重要的事。」

  眾人收起笑意，坐直了身子。

  林歡掃了一圈，直截了當的說道，「我們能拿下這麼多下沉市場，不是因為商業模式多先進。說到底，我們還在教育市場的初期，只是在打時間差。」

  「等拉手、美團那幫人在超一線城市整合完資源、互相吞併完，他們早晚帶著龐大的資金和品牌優勢回頭收割三四線，跟我們正面干。這不是危言聳聽，無非早晚的事。」

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  他敲了敲桌子，「在座的都是管理層，我想知道，接下來的業務推進上，你們有沒有辦法避開這個問題？」

  會議室安靜下來，跟著交頭接耳地討論。

  老規矩，林歡不留現場給人壓力，「給你們半小時，拿出一個能落地的方向。」

  說完推門出去。

  回到自己辦公室，他點上煙，翻開技術部提交的影院線上選座系統最新報告。

  剛才那個問題非常現實。

  網際網路商業模式要是來來回回只靠地推、打折、補貼，沒有核心技術護城河，大資本隨時想下場就能下場。

  京東、阿里的閃購都是例子，開口就是百億補貼，用戶直接被搶走一大半，美團也只能被迫跟進。

  影院票務系統能建一點護城河，但也不是仿不出來。

  而且這項目還在初級階段，工程師匯總上來的數據不容樂觀。

  開發一套能顯示座位、能賣票的網頁系統，對林歡來說太簡單。

  真正的硬骨頭是「高並發調度」和「底層算法同步」。

  早期影院票務市場一片混沌，各家影院用的都是各自封閉的區域網售票系統，滿天星、火烈鳥之類。

  要把這些老古董打通，做成統一的在線選座平台，難度極大。

  尤其碰上熱門大片，幾萬幾十萬人同時湧入搶票，怎麼保證線上選座和線下售票口的座位狀態毫秒級同步？

  怎麼避免幾十個人同時點一個座的「超賣」和伺服器宕機？

  這背後需要複雜的分布式鎖機制和龐大的算法支撐。

  而LH科技現在樣本量太少，算法跑的數據量，根本撐不起一套完美的並發調度架構。

  作為重生者，林歡比誰都清楚算法這倆字的含金量。

  算法這個東西，得靠極其龐大的數據量持續餵養，才能驗證、才能疊代。

  後世抖音為什麼能橫掃全球、搶走所有人的時間？

  UI界面不複雜，核心就是那套算力驚人的推薦機制。

  你每一次划動、每一次停留，它都拿去給你做精準反饋。

  建立在海量數據和算力上的體驗，讓它的留存率碾壓所有傳統巨頭。

  別的平台都在深耕視頻內容，只有它在死磕算法，結果不言而喻，連America都親自下場制裁。

  以前所謂的卡脖子，是虛無縹緲的、自己不守契約搞出來的惡果。

  對TikTok這次的制裁，是真切的恐懼。

  智能駕駛也是一個道理。

  人會疲勞、有盲區，電腦不會，它只會根據輸入的海量路況，冰冷且精確地找出最高效最安全的方案。

  現在這個時間節點，國內絕大多數網際網路大佬還把AI當科幻噱頭，算法頂多是個分類輔助工具。

  要過幾年，「阿爾法狗」才在眾目睽睽之下贏下世界圍棋冠軍柯潔。

  從那一刻起，沒人敢小看這東西。

  到後來下象棋，AI只要走出第一步，人類特級大師推演一眼就知道毫無勝算，直接投子認輸。

  這就是底層算法的壓制力。

  而想餵出這樣一頭算法巨獸，得有強大的物理算力撐著。

  這就是林歡砸鍋賣鐵也要建仙林數據中心的原因。

  本地O2O，團購、外賣、電影票，能提供最真實、最龐大、最貼近民生的線下消費數據流。

  這才是他的終極目標：搶在所有對手反應過來之前，先把這口底層數據池攥在手裡，然後不斷做大。

  也是為什麼一眾高管都想不通，身為技術天才的林歡，放著輕資產的補貼戰不打，非要去建機房，吃力不討好。

  林歡心裡清楚，論細節、論商業模式，他絕對占不到便宜，疊代再快、學的教訓再多，也干不過那幫人。

  想站穩，只能把自己的最大優勢發揮到極致，前瞻性。

  他知道未來十幾年是怎麼走的。

  別人是推算、是預計、是幻想，他是確定。

  這是兩個概念。

  半小時很快過去。

  林歡掐滅菸頭，推門回到二號會議室。

  剛才還吵吵嚷嚷的屋子瞬間安靜。

  他拉開主位的椅子坐下，掃過眾人。

  「怎麼樣，討論出什麼更好的方法沒？」

  一時之間，你看我，我看你，沒人接話。

  明擺著，這種問題他們早想過，真有方案早說了。

  就在一片沉默里，一直坐在旁邊若有所思的COO俞明軒抬起了頭。

  他像是在心裡盤算了很久，站起身來。

  「林總，我有一個提議。」

  俞明軒一開口，所有人的目光唰地全集中到了他身上。

  （還有更新耶）