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“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。”
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“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。
Iage大规模视觉识别挑战赛。
在这个名字
“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。
Iage？
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“Iage”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Iage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！