“那就好好讲。”霍华德合上电脑，“今天，让这里的人记住你。”

半小时后，交流会正式开始。

全场三十余人，全是来自谷歌、openai、摩根士丹利、高盛、亚马逊ai实验室的技术负责人。

艾伦率先开场，简单介绍了金融算法的前沿方向，随后话锋一转，直接把舞台交给江屿：

“接下来这位，来自中国的技术人，用一套跨界模型，帮文森特集团躲过黑天鹅、优化五十家商超——江屿。”

江屿站上讲台，没有华丽ppt，只投出核心代码与四维模型架构。

他不讲商业、不讲落地、不讲情怀，只讲算法、变量、动态权重、极端对抗逻辑。

从零售适配，到金融对冲，再到ai实时决策……

他把最底层的思路，讲得透彻、锋利、干净。

讲到一半，莉娜直接举手打断，语气强势却专业：

“模型在高并发、多门店联动下，延迟会飙升到2.3秒，无法支撑全美商超实时调度。你怎么解决？”

全场目光瞬间集中。

江屿没有慌，只淡淡一笑：

“我解决不了，但我知道——用你们课题组的分布式算力层，可以压到0.4秒以内。”

一句话，全场安静一瞬，随即响起低低的惊叹。

他不仅懂自己的模型，还提前吃透了麻省理工的底层架构。

莉娜愣了两秒，忽然点头，坐了回去，嘴角忍不住上扬——遇到对手了。

江屿继续讲。

他把艾伦的金融逻辑、霍华德教授的算力思想、马克的本地适配、自己的普惠底层……全部揉成一套全新体系。

讲台下，霍华德缓缓点头，对身边助理低声说了一句：

“这不是来学习的，他是来补全我们最后一块拼图的。”

分享结束，全场自发鼓掌。