這種談判一次無法走完整個流程是很正常的事情，饒是像李彥弘那樣目的明確的拜訪，口頭協議之後也再仔細核對了一次合同的內容。
谷歌方面準備在一到兩天的時間內，草擬一份分成合約，動作已經很快了。
總體的意向基本上算是達成了，就加入谷歌這件事，還是雙向奔赴的。
孟繁岐需要藉助谷歌即將開發出來的深度學習框架TensorFlow(TF，目前的程式碼實現方式實在太過不便。
谷歌海量的計算資源，和後來的張量計算單位叢集，也是孟繁岐以後想要實現種種創舉必不可少的工具。
成千上萬個計算單元，不管是英偉達的GPU還是谷歌的TPU，總是在大廠裡薅羊毛比較舒服。
如果自己構建叢集，不說幾個億的成本先進去，光是支撐這些裝置持續執行的損耗他就很難負擔得起。
所以這點上，孟繁岐必然是要加入谷歌的。谷歌也接受了分成的方式，只是具體分成怎麼分法，谷歌方面需要慎重評估一下。
既然入職的大方向已經決定，剩餘的時間，自然就有一些吹牛畫餅的環節。
千萬不能小看這部分，尤其是合同正式簽署前。大餅花得好，預算砍到腳。
真給你忽悠瘸了，上點價值和情懷，低預算將人拿下也是非常有可能的事情。
“我加入谷歌已經差不多十五年了，在這家公司見證了網際網路的崛起，而現在我認為我正在引領著人工智慧的崛起。”
現在這算是談完正事之後，討論過去和未來願景的環節，傑夫希望介紹一下自己和谷歌對AI未來的一些計劃和藍圖。
“幫助計算機識別物體，理解語言語音，甚至進行對話，這些以前看來根本是天方夜譚的事情，如今逐漸成為現實。”
“就單單拿計算機視覺這一個方向來說，就在過去的五到十年裡，計算機就快速地發展出了[看]的能力，並且，就你最新的成果來看，已經飛速來到了人類水平。”
AI時代的技術發展實在太快，這是傑夫願意下血本招攬人才的核心原因。
“谷歌現在有許多希望發展AI技術的場景，我們要實現一百多種語言的相互翻譯，以便人們更好的交流；我們要智慧分析醫療影象，更精準地預測和診斷疾病。這些所有的應用當中，其實最核心的就是兩件事情，演算法和算力。”
傑夫的總結非常精要，現代的AI主要基於神經網路這個老古董演算法，如果拋開計算能力去談論AI演算法，完全是空中樓閣。
“谷歌有決心打造世界上最強力的算力平臺，我們一定會讓優秀智慧的演算法最大程度上發揮它們的價值。”
對於傑夫的這個決心，孟繁岐並不懷疑，這正是他初期選擇谷歌的原因。
“算力的含義比較純粹，也好理解。但演算法的含義太多，其實我個人倒是覺得，網路結構本身的設計不是什麼重點和核心的東西。
真正想要改變世界，需要足夠簡單易用的框架和平臺，要易於部署，在運算的資料型別上做最佳化加速。”
這個階段，業界非常關注神經網路的設計，具體哪一層怎麼設計，用什麼操作比較好。
這個時期，這麼做起到的收益也十分巨大，比如去年的AlexNet和今年的DreamNet，都有很恐怖的提升。