第107章 别叫老板，叫老师

站在宽敞明亮的走廊里挂了电话，麦可&183;乔丹整理了一下身上的西装，这才踱着步子走进了不远处的会议室。

他此刻并不在伯克利分校，而在大名鼎鼎的微软研究院矽谷实验室。

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正如刚才跟彼得&183;萨纳克聊的那样，当研究经费因为种种原因出现缩减，有能力的大佬们就会选择更多的商业性合作来获取资金，维持研究。

这次他就是专门来跟微软谈合作的。

这些年微软研究院矽谷实验室一直跟伯克利分校联系比较紧密。

比如双方本就有许多联合研究项目，还会共同指导博士生。

伯克利分校许多教授都在担任这里的顾问或者访问研究员。

同样，伯克利分校也会经常邀请这里的研究人员来学校讲课。

这次麦可&183;乔丹是来签署一份合同的，双方将共同合作研究下一代分布式优化算法设计，也就是zurel。

对于微软来说这也是一次非常必要的合作。

毕竟人工智慧依然是最重要的发展方向之一。

这次合作的目的，也是希望能将分布式优化、机器学习理论等等伯克利的强项，转化为zurel平台的核心竞争力。

简单来说就是让微软的云平台能提供更快、更便宜、更可靠、以及更能处理极端规模问题的i计算计算平台，来应对同行的竞争。

没办法，对于微软来说他们错过了移动网际网路时代。自然不想再错过云计算时代。

然而世界云计算市场同样竞争激烈。亚马逊的、谷歌的云平台这些全球挑战自不必说。

区域市场上诸多华夏公司的挑战同样让人伤神。

比如小里云、华为云等等————

而且这次合作还有更深层次的目的。

微软越来越不满对openi的依赖了。尤其是openi运行和训练大模型成本太高了！

许多微软高层都认为他们需要更独立以及多样性的i基础模型。

再加上麦可&183;乔丹正好有很多学生在微软研究院任职，这些消息自然而然的就传到了他耳朵里。

于是双方开始眉来眼去，所以即便麦可&183;乔丹跟亚马逊有长期的合作，但还是想办法促成了这次合作。

毕竟第一期就持续三年，且总计八百万美元的研究经费在当下可不是一笔小数目。

当然初期合作这三年非常重要，如果能做出成绩，后续自然还有更大额的资金跟进。

签约仪式非常顺利。

相关的条款之前早已经沟通好了，今天无非就是走一个形式。

在所有合同上签署完自己的名字，双方开始喝香槟的时候，麦可&183;乔丹突然想起了刚刚彼得&183;萨纳克打来的那通电话。

于是看向这次签约的代表，微软研究院院长大卫&183;史密斯跟rvnl主任亚历克斯&183;布朗正色推荐道：「我建议你们看一下iop官网上发布的一篇关于优化——

的文章。作者是u跟

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