，徐騰都要做出新的決定，透過電郵和電話，提醒其他人採取一些新的策略。
谷歌公司在人工智慧和雲端計算、大資料領域的業務，一直保持著很高的研究投入，但還是無法同華銀財團相提並論，特別是在人工智慧領域。
因為谷歌很謹慎。
徐騰則更激進，更大範圍的使用人工智慧，並在不斷的使用過程中積累資料和經驗，不斷修正，不斷提高，當然，徐騰也擁有谷歌的絕大多數成果。
這不是一個科幻故事。
這是一個起步階段就投資了數十億美元的長期投入，一個超過10年的累積和進步。
事實上，谷歌的人工智慧研究，在2012年的水準已經比徐騰所知道的那種進度更快五六年左右……在圍棋界，早已沒有一個人類棋手能和谷歌的新智慧程式deepmind抗衡，而這只是谷歌核心人工智慧系統的一個子方向運用。
這個進度相比華騰公司仍然有一個很大的差距。
原因很簡單。
魯博士4。0就是deepmind的第四代，由劍橋大學ai實驗室開發的雛形，經過華騰公司的投資和不斷擴充套件，最終逐漸升級到魯博士的4。0系統。
谷歌的阿爾法、deepmind都是從英國hassabis公司購入，相當於魯博士的1。0、2。0兩個版本，而這家hassabis公司就是劍橋大學ai實驗室的創業公司。
如果說華騰公司的魯博士是ai系統的4。0版本，谷歌公司的deepmind其實就是魯博士2。0版本，兩者的源頭都來自於同一個理論體系，劍橋大學stephanwinkelmen教授的神經元深度學習理論。
兩者之間的差別，主要是設計方向和程式體的總量的差別，中間還存在一次從量變到質變的過程，要想走完這段路，谷歌還有太多事情要做。
因為谷歌的人工智慧公司只有200多名工作人員，30多名科學家，而華騰公司科學中心的ai科學部人員和規模，大致是谷歌在這個領域的7倍級。
華騰公司又不是上市公司，只要徐騰有足夠的資本，他就能無限投資……事實上，魯博士已經能夠憑藉雲端計算和大資料的能力，在金融資本市場透過衍生品交易，配合華銀財團最優秀的幾位金融分析員，不斷獲利，維持自身發展所需要的巨量資金。
這就是史的變化。
這大概也是中國領先美國的極少數領域之一。
一切競爭的根本，終究還是人才的競爭，徐騰下手最早，在過去十年培養的人才基數是谷歌的十倍級，這就是雙方的差距。
這就是全國體制和市場機制的競爭。
谷歌要考慮投資和收益，徐騰不考慮，他聘用全球最好的專家，在全球創立7個研究中心，逐漸轉移到國內，挑選國內最優秀的研究生，吸引到華騰科學中心，擴大人才規模。
美國對此有所察覺，他們只是沒有意識到，差距到底有多大，他們猜測中國的ai研究比美國快，大概快兩三年左右。
美國所犯的最大錯誤是以為中國最大ai研究中心在某資訊工程大學，而他們依靠的是五角大樓＋私有企業的最佳模式，他們不相信自己會慢，至少不會慢很多。
這就像超高音速武器事件，對於中國的突破，五角大樓一臉懵逼，完全不理解發生了什麼事。
他們不知道，早在某年某月，某院就已經提出了12000公里射程反艦武器的學術理論……在這個領域，我們擁有更深入的理論研究，培養了更多的研究人員，投入了更多資金，最終，我們贏了。
一切競爭都是這樣，工業如此，科學也是如此。
在工業基礎器件領域，我們缺乏理論研究