第264章 360的红利
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阳光穿过国贸大厦二十八层的落地窗，在地毯上投下明亮的光斑。
林辰坐在宽大的老板椅上，翻开林小雨刚才分类放好的待批文件。
放在最上面的一份，是关于近期PC端业务增长的详细复盘报告。
报告上的数据十分亮眼。与360安全卫士的战略结盟，可以说是这半年来辰希科技走得最精妙的一步棋。
但这并没有让林辰产生松懈的情绪。
他拿起钢笔，在“三亿”这个数字上画了一个圈，然后重重地打了一个问号。
流量红利总有吃完的一天。
360的导流虽然凶猛，但这属于外部联盟借势，带有明显的工具属性。
当下沉市场能买得起电脑的用户都被覆盖完毕，增长的曲线不可避免地会趋于平缓。
传统的软件打法，快要摸到天花板了。
飞鸽现在拥有海量的用户，公众号生态也引入了成千上万的自媒体、纸媒和企业入驻。
每天产生的内容浩如烟海，图文信息呈爆炸式增长。
但目前，飞鸽的内容分发依然停留在最原始的“订阅”和“人工编辑推荐”阶段。
用户找不到感兴趣的内容，优质的内容也无法精准触达用户。
如果这个问题不解决，飞鸽就会变成一个臃肿的储物间，而不是一个充满活力的数字生态。
林辰按下桌上的内线电话：“小雨，让张栋和赵娜到我办公室来一趟。”
五分钟后。
技术总监张栋和人事总监赵娜一前一后走进了办公室。
张栋手里还端着一杯黑咖啡，眼神里带着习惯性的疲惫，但精神状态很清明。
“老板，您找我们？”赵娜在办公桌对面的椅子上坐下，打开了随身携带的工作记事本。
林辰点了点头，没有多余的客套，直接切入正题。
“老张，飞鸽现在的公众号后台，每天产生多少篇图文内容？”林辰看向张栋。
张栋在脑子里过了一下数据，回答道：“每天大概有几十万篇新增文章。特别是最近我们对几大传统纸媒开放了入驻接口后，图文资讯的增量非常大。”
“那用户是怎么看到这些内容的？”林辰追问。
“主要靠用户主动去搜索公众号的名称进行关注，或者是在‘发现’频道的总榜单里，看我们运营编辑每天手动置顶的那些热门文章。”
张栋如实汇报，这是目前国内各大门户网站通用的内容分发模式。
“太慢了，也太蠢了。”
林辰把手里的钢笔放下，身体微微前倾，目光透出几分严厉：
“我们有上亿的日活用户，每个人的喜好天差地别。有人喜欢看军事，有人喜欢看财经，有人只想看八卦娱乐。靠几个运营编辑坐在电脑前拍脑袋决定推什么文章，能满足几亿人的胃口吗？”
张栋愣了一下，皱起眉头思考了片刻。
“老板，您的意思是，我们在飞鸽内部嵌一个类似于百度的搜索引擎？”
张栋试探着提出了一个技术方案，“我们可以抓取所有公众号的文章关键词，建立一个强大的站内爬虫索引库。用户想看什么，自己输入关键词去搜。百度的竞价排名和搜索逻辑我们完全可以复刻。”
“不，那还是老路。”
林辰直接否定了张栋的想法，点出了传统搜索模式的局限性。
“百度解决的是‘人找信息’的问题。用户必须明确知道自己想要什么，才会去搜索。但大多数时候，人们在等公交、坐地铁、或者晚上睡前刷手机的时候，他们的大脑是放空的，他们根本不知道自己想看什么。”
林辰站起身，走到办公室的白板前，拿起笔，在上面写下了四个字。
信息找人。
“我要做的，不是让用户去搜索。”
林辰转过身，看着张栋，提出了一个在2010年显得有些天方夜谭的概念：
“我要让我们的系统，比用户自己更了解他们。”
“我们要通过用户在飞鸽里的每一个动作：他停留在一篇文章上的时间长短，他点赞了哪类图片，他屏蔽了哪个公众号，甚至他平时在群里聊天最常出现的高频词汇。”
“把这些数据收集起来，在底层给每一个用户画一张极其精密的‘数字画像’。然后，通过协同过滤算法，从那每天几十万篇的文章库里，精准地把军事文章投喂给军迷，把美妆资讯推给年轻女孩。”
“他们不需要搜索。只要他们往下滑动屏幕，永远有他们感兴趣的内容在等着他们。越刷越上瘾，越刷越离不开。”
会议室里安静了下来。
张栋端着咖啡杯的手停在半空中。作为国内顶尖的系统架构师，他并没有觉得林辰在异想天开，相反，他在脑海中迅速推演这套逻辑的技术可行性。
几分钟后，张栋的额头上渗出了一层细汗。
“老板，这套逻辑在理论上是完美的。”
张栋深吸了一口气，声音变得凝重，“但这背后的技术门槛，高得离谱。”
“传统的搜索只是文本匹配，但您说的这个，是基于海量大数据的机器学习和人工智能领域的推荐算法。”
张栋放下杯子，坦诚地指出目前的困境：
“目前国内的互联网公司，包括企鹅和阿里，在底层算法这块都还处于非常初级的阶段。我们要处理每天几亿人的行为日志，进行毫秒级的特征提取和实时推荐模型计算，这对算力的要求是天文数字。”
“更致命的是人才。我手底下的这帮架构师，搞高并发通讯没问题，但要搞这种前沿的人工智能算法推荐，专业不对口。国内真正懂这块顶尖技术的人，寥寥无几。”
这才是技术发展的客观规律。
在2010年，哪怕是后世横扫全球的字节跳动，此时也还没有诞生。算法推荐的土壤，在国内还是一片荒芜。
“知道短板在哪，那就去补。”
林辰没有丝毫的犹豫，他转头看向一直在一旁认真记录的赵娜。
“赵娜，从今天开始，这件事情列入人力资源部的最高优先级。”
“传统的软件打法快到头了，未来是算力和数据的战争。我要在辰希科技，单独成立一个全新的、绝对保密的部门，名字就叫‘智能推荐与算法实验室’。”
林辰语气果决，下达了招募指令：
“国内找不到人，就去国外找。去硅谷，去谷歌和FaCebOOk的AI团队里挖。”
“国内的高校也不能放过。去清华、北大、中科院的数学系、统计学系和计算机视觉实验室，把那些正在写论文的教授和最顶尖的博士生，全部给我挖过来。”
赵娜记录着这些要求，心里暗自盘算着成本。
从硅谷挖顶级AI人才，或者是从国家级实验室里请人出山，这种级别的招募，已经不能用常规的薪酬体系来衡量了。
“林总，这批顶尖学者的薪资待遇和期权配给，咱们定在什么标准？”赵娜询问道。
“没有标准。”
林辰看着她，给出了一个让所有HR都感到震撼的答案。
“只要他确实是这个领域的顶尖大脑，能帮我们把算法的地基打牢，他要多少，我们就给多少。”
“告诉那些猎头，只要人能来，薪资预算不设上限，科研设备需要什么买什么。我用整个辰希集团的利润，来供养这个实验室。”
在未来的互联网战场上，算法就是核武器。
谁先掌握了千人千面的分发能力，谁就能把用户的碎片化时间彻底垄断。
这笔钱，一分都不能省。
赵娜看着那份薪资预算不设上限的招聘需求，立刻转身去联系各大猎头机构。
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但目前，飞鸽的内容分发依然停留在最原始的“订阅”和“人工编辑推荐”阶段。
用户找不到感兴趣的内容，优质的内容也无法精准触达用户。
如果这个问题不解决，飞鸽就会变成一个臃肿的储物间，而不是一个充满活力的数字生态。
林辰按下桌上的内线电话：“小雨，让张栋和赵娜到我办公室来一趟。”
五分钟后。
技术总监张栋和人事总监赵娜一前一后走进了办公室。
张栋手里还端着一杯黑咖啡，眼神里带着习惯性的疲惫，但精神状态很清明。
“老板，您找我们？”赵娜在办公桌对面的椅子上坐下，打开了随身携带的工作记事本。
林辰点了点头，没有多余的客套，直接切入正题。
“老张，飞鸽现在的公众号后台，每天产生多少篇图文内容？”林辰看向张栋。
张栋在脑子里过了一下数据，回答道：“每天大概有几十万篇新增文章。特别是最近我们对几大传统纸媒开放了入驻接口后，图文资讯的增量非常大。”
“那用户是怎么看到这些内容的？”林辰追问。
“主要靠用户主动去搜索公众号的名称进行关注，或者是在‘发现’频道的总榜单里，看我们运营编辑每天手动置顶的那些热门文章。”
张栋如实汇报，这是目前国内各大门户网站通用的内容分发模式。
“太慢了，也太蠢了。”
林辰把手里的钢笔放下，身体微微前倾，目光透出几分严厉：
“我们有上亿的日活用户，每个人的喜好天差地别。有人喜欢看军事，有人喜欢看财经，有人只想看八卦娱乐。靠几个运营编辑坐在电脑前拍脑袋决定推什么文章，能满足几亿人的胃口吗？”
张栋愣了一下，皱起眉头思考了片刻。
“老板，您的意思是，我们在飞鸽内部嵌一个类似于百度的搜索引擎？”
张栋试探着提出了一个技术方案，“我们可以抓取所有公众号的文章关键词，建立一个强大的站内爬虫索引库。用户想看什么，自己输入关键词去搜。百度的竞价排名和搜索逻辑我们完全可以复刻。”
“不，那还是老路。”
林辰直接否定了张栋的想法，点出了传统搜索模式的局限性。
“百度解决的是‘人找信息’的问题。用户必须明确知道自己想要什么，才会去搜索。但大多数时候，人们在等公交、坐地铁、或者晚上睡前刷手机的时候，他们的大脑是放空的，他们根本不知道自己想看什么。”
林辰站起身，走到办公室的白板前，拿起笔，在上面写下了四个字。
信息找人。
“我要做的，不是让用户去搜索。”
林辰转过身，看着张栋，提出了一个在2010年显得有些天方夜谭的概念：
“我要让我们的系统，比用户自己更了解他们。”
“我们要通过用户在飞鸽里的每一个动作：他停留在一篇文章上的时间长短，他点赞了哪类图片，他屏蔽了哪个公众号，甚至他平时在群里聊天最常出现的高频词汇。”
“把这些数据收集起来，在底层给每一个用户画一张极其精密的‘数字画像’。然后，通过协同过滤算法，从那每天几十万篇的文章库里，精准地把军事文章投喂给军迷，把美妆资讯推给年轻女孩。”
“他们不需要搜索。只要他们往下滑动屏幕，永远有他们感兴趣的内容在等着他们。越刷越上瘾，越刷越离不开。”
会议室里安静了下来。
张栋端着咖啡杯的手停在半空中。作为国内顶尖的系统架构师，他并没有觉得林辰在异想天开，相反，他在脑海中迅速推演这套逻辑的技术可行性。
几分钟后，张栋的额头上渗出了一层细汗。
“老板，这套逻辑在理论上是完美的。”
张栋深吸了一口气，声音变得凝重，“但这背后的技术门槛，高得离谱。”
“传统的搜索只是文本匹配，但您说的这个，是基于海量大数据的机器学习和人工智能领域的推荐算法。”
张栋放下杯子，坦诚地指出目前的困境：
“目前国内的互联网公司，包括企鹅和阿里，在底层算法这块都还处于非常初级的阶段。我们要处理每天几亿人的行为日志，进行毫秒级的特征提取和实时推荐模型计算，这对算力的要求是天文数字。”
“更致命的是人才。我手底下的这帮架构师，搞高并发通讯没问题，但要搞这种前沿的人工智能算法推荐，专业不对口。国内真正懂这块顶尖技术的人，寥寥无几。”
这才是技术发展的客观规律。
在2010年，哪怕是后世横扫全球的字节跳动，此时也还没有诞生。算法推荐的土壤，在国内还是一片荒芜。
“知道短板在哪，那就去补。”
林辰没有丝毫的犹豫，他转头看向一直在一旁认真记录的赵娜。
“赵娜，从今天开始，这件事情列入人力资源部的最高优先级。”
“传统的软件打法快到头了，未来是算力和数据的战争。我要在辰希科技，单独成立一个全新的、绝对保密的部门，名字就叫‘智能推荐与算法实验室’。”
林辰语气果决，下达了招募指令：
“国内找不到人，就去国外找。去硅谷，去谷歌和FaCebOOk的AI团队里挖。”
“国内的高校也不能放过。去清华、北大、中科院的数学系、统计学系和计算机视觉实验室，把那些正在写论文的教授和最顶尖的博士生，全部给我挖过来。”
赵娜记录着这些要求，心里暗自盘算着成本。
从硅谷挖顶级AI人才，或者是从国家级实验室里请人出山，这种级别的招募，已经不能用常规的薪酬体系来衡量了。
“林总，这批顶尖学者的薪资待遇和期权配给，咱们定在什么标准？”赵娜询问道。
“没有标准。”
林辰看着她，给出了一个让所有HR都感到震撼的答案。
“只要他确实是这个领域的顶尖大脑，能帮我们把算法的地基打牢，他要多少，我们就给多少。”
“告诉那些猎头，只要人能来，薪资预算不设上限，科研设备需要什么买什么。我用整个辰希集团的利润，来供养这个实验室。”
在未来的互联网战场上，算法就是核武器。
谁先掌握了千人千面的分发能力，谁就能把用户的碎片化时间彻底垄断。
这笔钱，一分都不能省。
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