会议室的空气仿佛凝固了。林姝能清晰地听到自己心脏在胸腔里搏动的声音，沉稳而有力。她站在演讲台前，目光扫过椭圆桌旁那一张张代表着寰宇最高权力和智慧的面孔。他们的眼神各异，有审视，有好奇，有毫不掩饰的怀疑，也有深不见底的平静。
她开始了。
没有繁文缛节的开场白，直接切入核心。
“过去三十年，信息产业建立在经典计算范式，即硅基、二进制、冯·诺依曼架构的坚实基础之上。寰宇借此崛起，成就辉煌。”她的声音清晰，不疾不徐，“但任何范式都有其生命周期。我们目前面临的，不是技术曲线上的寻常波动，而是底层逻辑可能发生迁移的‘范式革命’前夜。”
她调出第一张图表，清晰地对比了经典计算与生物启发计算在底层逻辑、信息处理方式、能耗模型和适用问题上的根本性差异。她没有贬低现有路径，而是客观地指出了其在大规模复杂系统、非结构化数据处理、能效比等方面逐渐逼近的理论和物理极限。
“我们目前重点投入的‘前沿方向’，本质上是经典范式的极致优化，是在已知地图上向边缘的艰难拓荒。而生物启发计算，则可能代表着另一套完全不同的‘坐标系’。”她引用了自己报告中的核心比喻，“它或许无法解决所有问题，但在某些关键领域，比如下一代人工智能、复杂系统模拟、新型药物研发等方面，具有颠覆性的潜力。”
接着，她引入了傅明提供的“红色模型”数据，但巧妙地将其转化为对“机会成本”和“战略灵活性”的论述。
“根据内部财务模型分析，维持现有技术路径的极高投入，其边际效益正在递减。更重要的是，这种高度的资源集中，无形中大幅提升了我们应对范式切换时的‘转身成本’和‘时间成本’。”她展示了一条模拟曲线，显示当颠覆性技术临界点来临时，高度依赖旧范式的巨头企业所面临的巨大风险和漫长的追赶周期。“我们投入巨资优化的，可能是一个正在逐渐‘固化’的战场，而忽略了即将出现新战场的可能性。”
她没有指责任何人，只是冷静地陈述数据和逻辑推导出的风险。
“因此，我的核心建议是：寰宇不应放弃在现有路径上的优势，但必须立即启动对生物启发计算等非经典范式的‘战略性观察与有限投入’。这不意味着分散资源，而是建立一套应对不确定性的‘战略预警与期权机制’。”她提出了一个分阶段的投入方案，从少量的基础研究资助、与顶尖学术机构建立联合实验室，到设立内部的小型孵化团队，进行原理验证和早期应用探索。
“我们需要在主流航道的旁边，派遣数艘轻快的‘侦察艇’。它们的目标不是取代主力舰队，而是为我们绘制潜在的新地图，确保当海图真的需要更换时，寰宇不会迷失方向。”
十五分钟，分秒不差。
林姝结束了她的汇报。
会议室里陷入了一片短暂的沉寂。那寂静沉重得仿佛能压垮空气。
第一位打破沉默的是那位头发花白的委员，他眉头紧锁：“林专员，你的论述很精彩。但你是否过于夸大了所谓‘范式革命’的可能性？经典计算架构的潜力远未耗尽，摩尔定律的延续…”
“李老，”程默突然开口，声音不高，却瞬间吸引了所有人的注意力，“摩尔定律的‘延续’，本身就需要新材料、新工艺的突破，这其中已经包含了范式迁移的种子。林专员的观点，不在于断定革命必然发生，而在于提醒我们，不能因为现有的成功，而忽视了小概率、高影响的事件。这，正是‘探路者’存在的意义。”
程默的话，轻描淡写地将质疑引向了更高的战略层面。
那位主管核心业务的高级副总裁，手指敲着桌面，看向林姝：“有限的投入？具体是多少？如何衡量产出？如果几年内看不到明确的应用前景，如何向董事会和股东解释这笔‘打水漂’的费用？”他的问题尖锐而现实。
林姝早有准备：“王总，初步建议是每年从集团研发总预算中划拨不超过0.5%-1%作为‘探索基金’，独立核算。衡量标准不应是短期财务回报，而是知识产权的积累、关键人才的储备、以及对未来技术趋势的判断能力提升。我们可以设立明确的里程碑，比如三年内，需要完成至少三个原理验证，发表一定数量的顶级论文，建立初步的外部专家网络。这笔投入，可以视为对抗未来不确定性的‘保险费用’。”
“保险费用…”王副总沉吟了一下，未置可否。
另一位委员则对“星晖资本”的案例更感兴趣：“你报告中隐晦提到的星晖当年的失误，具体指什么？你认为寰宇现在有重蹈覆辙的风险吗？”
这个问题异常敏感。林姝深吸一口气，谨慎地回答：“星晖的案例，更多是提醒我们，过于相信当前主流技术路线的‘确定性’，可能会错过边缘地带的突破性创新。我无法预测未来，也无法断言寰宇一定会如何。但我相信，保持开放的心态，投入少量资源进行前瞻性探索，是降低这种风险成本最低的方式。”
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