沈知周最终还是答应了。
或许做个纯粹的科学家没什幺不好的，关起门做十年、二十年的实验，把冷板凳坐穿，如果能做出点真正留得下的东西，那就是功德无量。但时至今日，她早已不再是那个躲在高中物理实验室里的女孩了。
她有责任。
她清楚，要成为一个在这个领域拥有话语权的科学家，光会埋头在一堆数据里做实验是不够的，你还得懂得如何向资本、向市场、向大众，讲一个足够动听的故事。
将一项复杂的科研成果的核心逻辑，在三分钟内讲清楚，讲得足够有吸引力，比攻克一个技术难题还要难。演讲稿只有一页，配一张架构图。为了这张图和这三百个字，她跟江寻的团队在线上开了六次会，来来回回到实验室现场开了三次现场会。磨了两个星期，稿子改了三版，终于敲定了最终稿。
七月十四号，峰会前夜。
沈知周盯着面前白板上D 计算公式，已经看了快半个小时了。
一种隐约的不安感盘旋在心头,来自于明日演讲中的某个逻辑缺口,她一遍遍复盘PPT上的理论推演框架，企图找出那个若隐若现的漏洞。
光模拟电路，借用光学的干涉、衍射去模拟电子的运算逻辑，从而实现神经网络的计算。这思路没什幺问题，也是目前学科主流的研究方向。但这并不是最完美的路，就好像教一个天生的飞鸟如何在地上奔跑。本质上还是把光当成电的替代品，用的还是电子计算的那套陈旧思维范式。
如果不模拟呢？如果彻底抛开电子芯片的逻辑，让光做它最擅长的事呢？
矩阵乘法。
庞大的AI模型在计算时，最核心的动作就是巨量的矩阵乘法。如果……如果能让光本身，在物理传播的过程中就直接完成这个运算呢？
一束经过调制的光，通过一个特殊设计的光学元器件阵列。这个过程，本身就是一次输入向量与系统矩阵的线性变换。光的强度和相位变化精确地对应了一次大规模矩阵乘法。近乎零延时，也没有电子热效应带来的功耗瓶颈。
沈知周脑中的思绪越来越清晰,她顾不上看时间，立刻拨了江寻的电话。
电话那头有点吵，似乎有不少人。
她将自己的想法简扼地复述了一遍。电话那头沉默了大概半分钟，随后传来江寻的声音，“三十分钟后，我去你们实验室”。
江寻听懂了。
沈知周确实是天才。
可时间太紧。明天下午三点，路演就要开始。所有的材料、数据模型、甚至是江寻准备了半年的演讲稿，都要在十二个小时内全部推翻重来。
他们坐在空无一人的实验室里，面对面坐着，谁也没说话。白板上画满了她仓促间列出的几个关键的可行性论据，是他刚才听完她的阐述后亲手写下的。
两个选择。
走那条最稳妥的路。用准备了半个月的方案，讲一个四平八稳的故事。以棱镜现在在业界的声望，加上国家重点实验室的背书，拿到融资几乎是板上钉钉的事。
又或者，走一条最疯狂也最迷人的路。
“周周，” 江寻就这幺看着她， “无论今晚你的决定是什幺，我都会支持。”
