李沫用紅筆在一頁資料上畫了個圈：
“高階晶片設計用的EDA工具，Synopsys、Cadence、Mentor三家佔了百分之九十五的市場。國產EDA工具只能在低端市場苟延殘喘，而且很多還是用國外開源核心改的。”
他翻到下一頁，“工業模擬CAE軟體更慘，ANSYS一家就佔了百分之四十。”
陸遠翻著那些資料，手指在“超過百分之九十”那幾個字上停了很久。
李沫又翻到最後一頁，是一份美方供應商的授權條款影印件。
他用雷射筆點著那行小字，聲音壓得很低。
“這條才是真正的核彈。如果華夏企業在某些領域的技術水平超過美方設定的‘閾值’，授權自動終止，不需要任何理由。”
他把雷射筆關掉，雙手撐在桌上。
“遠哥，這意味著什麼？意味著我們就算把自己的技術搞上去了，也不能用。因為一旦用了，就超過了他們的‘閾值’，他們就有理由斷供。我們連自己研發出來的東西都要藏著掖著，不敢實裝。”
會議室裡安靜了幾秒。
陸遠把報告合上，放在桌上，手掌按在上面。
“那就讓我們超過他們的‘閾值’，讓他們斷。斷了，我們自己補。補上了，就再也不需要他們。”
李沫連續失眠了好幾天，黑眼圈深得像被人揍了兩拳。
第三天的凌晨三點，他從床上爬起來，開啟筆記型電腦，對著空白的文件發了一夜的呆。
天亮時，他給陸遠發了條訊息：“我有個想法。”
“傳統工業軟體的路子走不通。那些軟體是幾十年的數學物理方程積累，每一步都精確求解。華夏起步晚，想用同樣的路徑追趕，猴年馬月都追不上。那就換一條路——不用方程，用資料。用AI從海量的模擬結果和實驗資料中學習物理規律，用深度學習網路替代那些計算密集型的求解過程。不是做另一個ANSYS，是做一種全新的、由AI驅動的模擬平臺。”
李沫在會議室裡把這條思路講給陸遠聽時，聲音都在抖。
不是害怕，是興奮。
“陸總，這條路沒人走過。華爾街那幫搞量化的，用深度學習預測股價，也是從歷史資料中找規律。我們做的事，本質上是類似的——用AI學習物理場的演化規律。一旦走通，這就是降維打擊。我們的計算速度會是他們的幾十倍，而且不用求解偏微分方程——神經網路自己會算。”
陸遠沒有立刻表態。
他盯著李沫在投影上畫出的那條技術路線圖，盯了很久。
“給你多少人？”
“二十個。但我要陸小雨的智腦API介面，不限量。”
“批了。”
接下來數週，李沫帶著團隊在地下二層沒日沒夜地幹。
他們把ANSYS和國產開源軟體的幾百萬組模擬資料導進智腦大模型，訓練AI去理解流體力學和固體力學的內在規律。
第一次測試，AI算出的機翼壓力分佈和ANSYS差了將近百分之四十。
李沫說很正常，繼續喂資料。
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