库构建。
这是让心智」真正有料」的关键，需要收集、清洗、标注海量的对话、百科、服务数据来训练它。
第四，全面的测试、优化、安全合规。」
他顿了顿，给出一个初步估算。
「如果追求一个功能完整、体验流畅、明显超越现有水平的旗舰级智能助手。
按照现在的技术条件、市场人力成本，组建一个80—120人的顶尖团队，全流程投入，周期大约还需要3—6个月，总成本
大概在1500万到4500万之间，具体取决于我们自研的程度，以及功能复杂度。」
「4500万？」
陈默下意识重复了一遍，心里对比了一下刚刚决定要投至少数亿，甚至十亿级别的半导体团队。
忽然觉得
ai，好像也没那么烧钱嘛？
谷智鑫一看陈默的表情，立刻明白老板可能低估了后续的投入，赶紧补充。
「陈总，这4500万，是开发一个智能语音助手应用」的成本！
它只是心智核心」这个大脑控制嘴巴」说话、并调用一些简单手机功能的一个出口、一个埠应用！」
他的语气严肃起来：「真正烧钱的，是陪养和升级大脑」本身！
比如我们接下来，想攻关的dre—2级语境理解模块」。
那需要天量的标注数据（成本无上限）和庞大的算力（需要采购或租赁昂贵的gpu伺服器集群，俗称算力卡」，同样是成本无上限）来进行训练。
那才是真正的吞金兽」，起步投入可能就是以亿为单位，而且持续不断。
这4500万，只是给初生的大脑装上一个能用的玩具喇叭」而已。
陈默听完，彻底明白了。
这就好比，造出了一个潜力无限的火箭发动机（心智核心）。
现在花几千万，给它造个能飞起来的实验性小火箭（智能助手），固然不错。
但要让它变成，能载人登月的重型火箭（强人工智慧），后面需要的燃料（数据）和发射场（算力）才是天文数字。
「明白了！」
陈默点点头，思路迅速清晰。
这个「吞金兽」橙子科技自己养，短期倒是可以，但长期看，财务压力和战略聚焦，都会有问题。
必须为它找一个更合适、更能发挥其价值、也更能承担其成本的「家」。
他脑子里，