2013年的12月6日，幾件重要的事情都趕在了同一天。
最重要的一件事，谷歌發來了他們擬定的分成合同，有關孟繁岐的AI技術應當如何分取利潤，這裡面的門道前所未有的多。
孟繁岐此前與白度簽訂的只是單一技術的服務合同，單單只是一個影象的實時檢測演算法，需要約定的東西已經相當之多了。
而如今，孟繁岐需要與谷歌約定各種型別的技術該如何分成。
眾所周知，技術有賺錢的，也有不賺錢的。有看上去虧了實際賺了的，也有看起來賺了實際上血虧的。
自動駕駛汽車和類人機器人這樣的劃時代產品如果能市場化，毫無疑問將帶來鉅額利潤，但這仍然遙遠，處於純砸錢階段。
針對可以馬上變現的技術，和不那麼容易變現但很重要的技術，以及純投入研發，雖然不變現但是谷歌非常希望突破的。
不同型別的技術和方向，分成的方式錯綜複雜。
谷歌的合同在這方面疊甲疊得很厚，按理說孟繁岐目前釋出的技術都是純影象方面的技術，但這份合同裡仍舊把很多其他型別的技術都約定在裡面了。
非常嚴謹，嚴密。
比如對谷歌來說，到底什麼技術現在變現最快，收入最高？
毋庸置疑的，那必須是廣告收入，谷歌一個季度的廣告收入通常約200億美金，佔據其總收入的八成以上。
收成好的時候，一年累計下來接近千億美金，是支撐谷歌所有專案的立足之本。
目前，對谷歌來說有價值的賺錢方式是，越來越精確地預測使用者的點選選擇。
根據其內部的統計，即便只是百分之0.1的精確度改善，都將產生數億美元的額外收入。
如果孟繁岐做出推薦演算法的突破，那自然而然就可以直接進行測試，如果效果很好，那就直接上線部署。
這種情況下的分成非常簡單，多給公司帶來了多少收入，就按比例去抽成，很好理解。
外行們可能很難理解，技術提升之後多出的收入如何統計。
實際上，有關推薦演算法，使用者點選的意願提升了多少，消費意願提升了多少，多年以來都是谷歌最大的進項。
因此內部有關這方面的演算法和統計是極其先進的，每個季度對於下個季度廣告收入的預測都相當精準。
孟繁岐的經歷以影象演算法為主，自然語言和大模型瞭解過不少，推薦演算法這方面懂得就不那麼多了。
不過好在現在時間尚早，雖然孟繁岐畢業之後就很少再關注推薦和廣告方面的演算法，但是截止到20182019年左右的經典演算法他還是有些印象的。
尤其是谷歌臉書和阿狸企鵝這些大公司出品的一些論文，還是仔細讀過好幾次的。
“要不是看合同我都忘了，谷歌其實是隱藏得很深的廣告公司啊....”孟繁岐喃喃自語道，世人都覺得谷歌是科技巨頭，但它主要收入全靠廣告，其餘的部分只佔不到兩成。
“如果是這樣的話，我這幾個月首要的任務其實應該是推薦和廣告演算法了。”孟繁岐思忖了一下，谷歌給這方面的分成很高，一兩年內達到23成，但往後會逐漸稀釋，只有前兩年給提得多。
倘若孟繁岐現在使用谷歌1516年比較經典的推薦演算法，孟繁岐個人預計給谷歌來帶的廣告收益提升會在百分之五到十之間，接近百億美金。
23成就是二十多億美金，兩年就是接近五十億美金，這會是他現階段能拿到的最恐怖的一筆收入。