陈砚舟合上本子，慢慢站起身，将包挎在肩上，手机依旧贴在耳边，周强的声音断断续续传来。他没再多听，挂断电话后，推回椅子，朝图书馆大门走去。走出图书馆大门时，天已经黑了。
他把包往肩上提了提，脚步没停，直接拐进了侧门的小路。那条路通向教学楼后巷，平时没人走，路灯也坏了一半。他不是怕黑的人，只是习惯走没人注意的地方。
手机在口袋里震动了一下。
他拿出来看了一眼，系统界面浮现在屏幕上：【任务完成奖励发放】——“国际金融知识”技能卡已到账。
他点了确认，眼前瞬间闪过一串像数据流一样的东西，像是有人往他脑子里塞了一份文件。几秒后，那种感觉就没了，好像什么都没发生过。但他知道不一样了。就像以前背单词，得一个一个记，现在翻开书，整页内容都能看懂。
他转身又推开了图书馆的门。
这次他没去老位置，而是上了二楼期刊区。电脑终端还开着，他坐下，输入关键词：“人工智能 行业报告 全球”。
页面跳出来一份pdF，标题很长，《2025年全球人工智能产业趋势与投资价值分析》。他点开，一百三十七页，密密麻麻全是图表和术语。换作昨天，他可能要看两小时才能理清框架。现在，他直接翻到第十二页的市场细分图，蓝笔在纸上画出三条线：自动驾驶、智能客服、医疗影像识别。
前三页的数据他扫了一遍。北美投入最大，欧洲偏重伦理监管，亚洲集中在应用落地。资本流向清晰，但问题也明显——大家都在抢高参数模型，拼算力堆叠，训练成本越来越高。
他眉头紧锁，手指不自觉地敲打着桌面，内心满是纠结。这种打法看似热闹，可对他来说，风险太大。烧钱快，回本慢，一旦算法被超越，前期投入全打水漂，这就如同把所有赌注押在一个不确定的赌局上。但要是放弃这个热门方向，又该从何处寻找新的突破口呢？
他皱眉。
这种打法不适合他。烧钱快，回本慢，风险集中在技术端。一旦算法被超越，前期投入全打水漂。
红笔在“医疗影像识别”下面划了一道。
这个领域政策支持多，刚需性强，而且基层医院设备落后，对轻量化工具需求大。如果能做个低配置也能跑的模型，反而有机会切进主流视野看不到的缝隙。
他正想着，旁边传来翻书声。
抬头一看，林悦坐在斜对面，手里捧着一本旧书，封面写着《瓦尔登湖》。她穿着浅色毛衣，头发扎成一束，眼睛盯着纸面，手指轻轻敲着书脊。
陈砚舟没说话。
他知道这个人不太喜欢被打扰。上次辩论赛，对方辩手连喊三次“请回答”，她才抬起头，说了一句“你问的问题不在我的逻辑起点上”，然后继续低头写笔记。
过了几分钟，她合上书，看了他一眼。
“你在研究AI？”
声音不高，也不带情绪，就是单纯确认一件事。
陈砚舟点头，“想看看有没有能做的方向。”
她没接话，而是翻开自己那本书，翻到一页折角的地方，递过来。
上面写着一行字：“简朴，简朴，还是简朴。”
他看完，把书还回去。
“你是说，现在的AI太复杂了？”
“不是我说的，是梭罗说的。”她把书放回桌上，“你想建房子，先得选地。你现在是在造火箭，可你要去的地方，走路也能到。”
陈砚舟愣了一下。
他刚才还在比融资额、看专利数、算服务器成本，满脑子都是“规模”“壁垒”“护城河”。但她一句话把他拉回来了。
他重新打开报告，快速搜索“基层医疗AI使用障碍”。
第七章第三节跳出来一段话：现有模型因依赖高性能计算资源，在县级及以下医疗机构部署困难；同时操作界面复杂，医生学习成本高，平均培训时长超过四十小时。
他又翻了几份附录里的用户调研。
有医生写道：“我们不需要会诊断十种癌症的系统，只要它能准确认出肺结节就行。”
还有人说：“每次更新都要重启半小时，病人等不了。”
他慢慢把蓝笔放下，拿起红笔。
在笔记本空白页写下五个字：医疗AI缺口
写完，他抬头看向窗外。阳光从东侧斜照进来，落在对面教学楼的玻璃上，反出一道光斑，正好打在桌角那道划痕上——两年前他刻下的“目标：江川大学”。
那时候他连饭钱都要算三天，现在却在想怎么做一个能让普通医生用得起的AI工具。
变化很大，但逻辑没变。
都是在有限条件下，找最有效的解法。
他想起高三那年，为了节省开支，每天只吃两顿简单的饭菜，肚子饿得咕咕叫，却依然坚持去图书馆学习，只为了那个‘目标：江川大学’。
林悦喝了口保温杯里的茶，低声说：“你们搞经济的总说‘效率最大化’，可有时候，少一点才是多。”
“怎么说？”
“你看医院里那些老医生。”她翻开笔记本，里面贴着一张照片，是某社区诊所的墙面公告，“他们看病不靠大数据，靠经验。一个咳嗽，听两声就知道是支气管炎还是过敏。AI要是能把这种判断做成小模块，比训练一个万亿参数模型更有用。”
陈砚舟盯着那张照片。
公告栏上写着“今日值班医师：王建国，从业32年”。
他忽然想起自己母亲住院时的事。当时主治医生只看了ct片三秒就说：“这里有问题。”后来确诊是早期肿瘤。别的机器没扫出来，那人凭经验指出来了。
如果能把这种“三秒判断”变成算法呢？
不是替代医生，而是辅助他们。
降低门槛，而不是提高复杂度。
他在纸上画了个框，写上“轻量级+精准捕捉+低成本部署”，下面标了三个词：易安装、反应快、误判率低。
林悦看着他的笔记，忽然笑了下。
“你知道为什么诗人喜欢写短诗吗？”
“因为短？”
“因为短才有力量。”她说，“一句话说清楚的事，非要写八百字，读者早就跑了。AI也一样。你给医生弹窗三十条建议，不如直接标出病灶位置。”
陈砚舟把红笔盖拧上，又打开。
他在“医疗AI缺口”下面画了条横线，接着写：核心不是算力，是判断精度与使用场景的匹配
写完，他靠在椅背上。
系统界面安静地浮在视野角落，没有新任务提示。但他知道方向已经有了。
这时候，林悦站起身，收拾书包。
“我要去花店帮我妈搬货。”她说，“下周社团活动，我们要做一期‘科技与孤独’的主题展。”
“你准备讲什么？”
“还没定。”她把《瓦尔登湖》塞进包里，“可能是‘当算法开始写情书，人类还信不信心跳’吧。”
说完，她走了。
陈砚舟没动。
他盯着那行红字看了很久，然后打开浏览器，搜索“医学影像AI 开源项目”。
页面跳出来十几个结果。他一个个点进去看文档，重点关注代码体积、运行环境要求、是否支持离线部署。
有个项目叫“LungScan Lite”，说明写着：专为低配设备设计，单张ct分析耗时小于1.2秒，内存占用低于800mb。
他点开Github链接，下载了技术白皮书。
翻到第三页，看到一段开发者自述：“我们团队去过七个县医院，发现很多地方连稳定网络都没有。所以决定放弃云端架构，做本地化极简模型。”
他嘴角往下压了压。
这是他熟悉的思路。
穷过的人，才知道什么叫真正可用的东西。
他在笔记本上记下这个项目编号，又查了背后的团队信息。负责人是个三十岁的女博士，曾在基层医院实习两年。
他顺手在系统界面点击“人脉资源”模块，输入关键词“医学AI 研究者”。
几秒钟后，弹出一条提示：【检测到潜在关联人物：李雯，江川大学附属医院科研组成员，参与过三项省级AI辅助诊断课题】
他点了“标记关注”，没立即联系。
现在还不是时候。
他需要更多信息，也需要想清楚，到底要做什么。
不只是产品，更是路径。
他合上电脑，把笔记本翻到最后一页。那里还贴着一张旧药单，背面写着：“系统激活当天，手里只剩三十七块六。”
那时候他不知道未来会怎样。
但现在他知道，每一步都得算准。
不能浪费一次机会，也不能押错一个方向。
阳光移到了桌中央，照在他写的那行红字上。
医疗AI缺口
下面那句“核心不是算力”还没写完，笔迹停在半空。
他抬起手，听见走廊传来学生打闹的声音。
远处有篮球砸地板的响动，一下，又一下。
他没回头，只是把笔重新按了下去。