论坛风波之后，沈清欢明显感觉到顾沉舟对她态度的微妙变化。他不再仅仅将她视为一个需要考察和打磨的“潜力股”，而是开始赋予她更具挑战性的任务，同时也带着更严苛的审视。那种感觉，像是将她放在高温高压的反应釜中，观察她最终会结晶成钻石，还是崩碎成粉末。
B轮引投的初步评估报告提交后，顾沉舟没有立刻给出反馈，只是让周组长通知她，后续的深入尽调和谈判准备，她需要全程参与。这意味着，她的工作强度和精神压力将再上一个台阶。
与此同时，“芯辰科技”的项目也遇到了第一个实质性的瓶颈。李铭团队在推进基层医院试点时，遇到了一个棘手的问题：几家意向强烈的县域医院，其现有的影像设备型号老旧，品牌混杂，“芯辰”的AI算法在进行适配调试时，出现了不同程度的识别精度下降和稳定性波动。虽然技术团队正在全力优化，但这无疑拖慢了商业落地的速度，也给了内部质疑者（如王副总）新的口实。
周组长召集项目核心成员开会讨论对策。会议室里气氛有些沉闷。
“算法适配是技术公司的本分，这个问题解决不了，之前描绘的下沉市场蓝图就是空中楼阁。”王副总语气严肃，手指敲着桌面，“我们必须考虑，如果‘芯辰’无法在预期时间内攻克这个技术难关，我们的对赌条款是否足够覆盖风险？是否需要启动备选投资方案？”
李铭在视频连线的那头，脸色疲惫但眼神依旧坚定：“王总，我们团队已经在三班倒调试，针对最常见的几种老旧设备型号，优化版本下周就能出来进行临床测试。请再给我们一点时间……”
“时间就是金钱，李总。”王副总打断他，“市场不等人，竞争对手也不会等我们。”
沈清欢安静地听着，大脑飞速运转。她理解王副总的担忧，资本需要确定性和效率。但她更理解李铭的困境，技术突破往往需要沉淀和运气。她回想起自己之前研究“芯辰”技术文档时，注意到的一个细节——他们的算法框架似乎对某种特定架构的GPU（图形处理器）并行计算效率更高。
她忽然开口，声音清晰而冷静：“王副总的顾虑很有道理。不过，除了被动等待技术团队优化，我们是否可以考虑主动破局？”
所有人的目光瞬间集中到她身上。
“沈顾问有什么想法？”周组长问道。
“我注意到，‘芯辰’的算法在Nvidia V100及以上架构的GPU上运行效率最高，识别精度也最稳定。”沈清欢调出自己之前整理的笔记，“而目前出问题的几家医院，使用的设备搭载的多是更早型号的GPU，或者是其他品牌的计算卡。”
王副总皱眉：“这我们知道，但难道要让医院为了用我们的AI，去更换昂贵的核心硬件？这不现实。”
“直接更换硬件确实成本高昂。”沈清欢话锋一转，“但是，我们是否可以换一个思路？不与设备本身捆绑，而是提供算力解决方案？”
她顿了顿，抛出自己的构想：“比如，我们可以与云服务商合作，部署‘芯辰’的AI模型。医院端无需升级本地设备，只需要将影像数据加密上传到云端，由云端的高性能GPU集群完成分析，再将结果返回。这样，既规避了本地设备异构带来的适配难题，又能让基层医院以较低的成本，享受到顶尖的AI分析能力。甚至……我们可以将这种‘云服务’模式，作为一种更低门槛的付费方式推向市场。”
这个想法如同在沉闷的房间里投入了一颗闪光弹。
视频那头的李铭眼睛瞬间亮了：“云端推理！对！这个思路我们可以立刻评估！技术上完全可行，而且能极大扩展我们的服务边界！”
周组长也露出了若有所思的表情：“云服务模式……确实是一个值得探讨的方向。可以降低医院初始投入，也符合轻资产运营的趋势。”
王副总虽然依旧板着脸，但眼神里的反对意味减弱了许多，转而开始思考其中的商业逻辑和潜在风险：“数据安全和传输速度
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