陈砚舟合上本子，慢慢站起身，将包挎在肩上，手机依旧贴在耳边，周强的声音断断续续传来。他没再多听，挂断电话后，推回椅子，朝图书馆大门走去。走出图书馆大门时，天已经黑了。

他把包往肩上提了提，脚步没停，直接拐进了侧门的小路。那条路通向教学楼后巷，平时没人走，路灯也坏了一半。他不是怕黑的人，只是习惯走没人注意的地方。

手机在口袋里震动了一下。

他拿出来看了一眼，系统界面浮现在屏幕上：【任务完成奖励发放】——“国际金融知识”技能卡已到账。

他点了确认，眼前瞬间闪过一串像数据流一样的东西，像是有人往他脑子里塞了一份文件。几秒后，那种感觉就没了，好像什么都没发生过。但他知道不一样了。就像以前背单词，得一个一个记，现在翻开书，整页内容都能看懂。

他转身又推开了图书馆的门。

这次他没去老位置，而是上了二楼期刊区。电脑终端还开着，他坐下，输入关键词：“人工智能 行业报告 全球”。

页面跳出来一份PDF，标题很长，《2025年全球人工智能产业趋势与投资价值分析》。他点开，一百三十七页，密密麻麻全是图表和术语。换作昨天，他可能要看两小时才能理清框架。现在，他直接翻到第十二页的市场细分图，蓝笔在纸上画出三条线：自动驾驶、智能客服、医疗影像识别。

前三页的数据他扫了一遍。北美投入最大，欧洲偏重伦理监管，亚洲集中在应用落地。资本流向清晰，但问题也明显——大家都在抢高参数模型，拼算力堆叠，训练成本越来越高。

他眉头紧锁，手指不自觉地敲打着桌面，内心满是纠结。这种打法看似热闹，可对他来说，风险太大。烧钱快，回本慢，一旦算法被超越，前期投入全打水漂，这就如同把所有赌注押在一个不确定的赌局上。但要是放弃这个热门方向，又该从何处寻找新的突破口呢？

他皱眉。

这种打法不适合他。烧钱快，回本慢，风险集中在技术端。一旦算法被超越，前期投入全打水漂。

红笔在“医疗影像识别”下面划了一道。

这个领域政策支持多，刚需性强，而且基层医院设备落后，对轻量化工具需求大。如果能做个低配置也能跑的模型，反而有机会切进主流视野看不到的缝隙。

他正想着，旁边传来翻书声。

抬头一看，林悦坐在斜对面，手里捧着一本旧书，封面写着《瓦尔登湖》。她穿着浅色毛衣，头发扎成一束，眼睛盯着纸面，手指轻轻敲着书脊。

陈砚舟没说话。

他知道这个人不太喜欢被打扰。上次辩论赛，对方辩手连喊三次“请回答”，她才抬起头，说了一句“你问的问题不在我的逻辑起点上”，然后继续低头写笔记。

过了几分钟，她合上书，看了他一眼。