杨帆快速瀏览著信息。
    十万到十五万的投资额度,確实不大。
    就算双倍返还,也就二三十万,但……投资幣也只有一千多,这个东西值钱啊!
    “张晓雯。”杨帆开口:“说说你的具体计划。如果拿到投资,你准备怎么做?”
    张晓雯深吸一口气,强迫自己镇定下来:
    “杨哥,我现在的主要问题是设备跟不上。”
    “相机是入门级的,灯光简陋,拍摄环境就是宿舍一角。”
    “如果有一笔投资,我打算做三件事。”
    她掰著手指:
    “第一,升级设备。买一台好点的相机和镜头,配专业灯光和背景布,预计三万。”
    “第二,租一个小型工作室。”
    “不用很大,十平米就行,但要有稳定的拍摄环境。”
    “月租两千左右,押三付一,加上简单装修,前期两万。”
    “第三,內容升级。我计划做三个系列——平价美妆测评、化妆技巧教程、国货品牌深度合作。每个系列都需要样品採购和內容製作费用,预留三万。”
    “另外,我需要预留生活费,保证能全职投入,大概一万。”
    她抬头看著杨帆:“总共……九万左右。如果杨哥愿意投资,我可以只要十万,多的一万作为应急储备。”
    说完,她紧张地等待回应。
    杨帆翻开文件夹,快速瀏览著里面的数据。
    帐號粉丝数:抖音8.2万,小红书6.5万。
    近三个月平均播放量/阅读量稳定增长。粉丝画像显示,18-24岁女性占比85%,消费能力中等,但黏性不错。
    確实是个稳妥的小项目。
    风险低,回报稳定,虽然上限不高,但作为第一笔试水投资,再合適不过了。
    而且……
    杨帆看了眼系统备註里的那句话:“可作为获取初期投资幣的来源。”
    他现在投资幣是零。
    如果投十万,成功后有20%以上回报,系统会返还二十万,外加一千投资幣。
    这一千投资幣,就能在商城买道具了。
    想到这里,杨帆已经有了决定。
    他合上文件夹,看向张晓雯:
    “你的方案,我看了。数据不错,规划也清晰。”
    张晓雯眼睛一亮。
    但杨帆接下来的话,让她愣住了。
    “十万不够。”杨帆说,“我投二十万。”
    “什……什么?”张晓雯以为自己听错了。
    “二十万。”杨帆重复,“除了你刚才说的那些,再加一条——雇一个兼职助理。”
    他看著女孩,语气认真:
    “你一个人又要策划、又要拍摄、又要剪辑、又要运营,效率太低了。”
    “雇一个大学生兼职,帮你处理杂事,你专注內容创作。”
    “助理月薪两千,先雇三个月,加上设备、场地、內容製作费……二十万应该够用半年了。”
    张晓雯张著嘴,半天说不出话。
    她想过可能会被拒绝,想过可能要討价还价,但从来没想过……投资方会主动加钱。
    “杨……杨哥,你为什么……”她声音发颤。
    “我相信你的潜力。”杨帆笑了笑,“而且,要做就做好。半吊子投入,不如不投。”
    他顿了顿:“当然,有条件。”
    “您说!”张晓雯立刻坐直。
    “第一,每笔支出要有明细,定期向我匯报。”
    “第二,每半个月,我要看到进展报告——粉丝增长、內容数据、商业合作情况。”
    “第三,如果六个月后项目没有起色,我会考虑撤资。”
    “能做到吗?”
    张晓雯用力点头:“能!一定能!”
    她激动得脸都红了:“杨哥,谢谢您!真的……我真的不知道说什么好……”
    杨帆摆摆手:“不用谢我。钱投给你,是希望你能做出成绩。”
    他拿出手机:“加个微信吧。你把帐號信息发给我,这两天我让財务打款。”
    “好!好!”张晓雯手忙脚乱地掏出手机。
    两人加了微信,又简单聊了几句细节。
    临走时,张晓雯深深鞠了一躬:
    “杨哥,我一定不会让您失望的!”
    看著女孩欢天喜地离开的背影,杨帆笑了笑。
    第一笔投资,定了。
    张晓雯刚走不到五分钟,包间门又被敲响了。
    周进探进头:“帆哥,方便吗?”
    “进来吧。”杨帆说。
    周进推开门,后面跟著三个男生——正是陈默、李浩、王涛。
    三个人都穿著简单的t恤牛仔裤,头髮有的乱糟糟,有的油腻腻,一看就是熬了夜的技术宅。但眼睛都很亮,透著紧张和期待。
    “帆哥,这我室友,也是我们团队的兄弟。”
    周进介绍,“陈默,团队负责人,搞架构的。李浩,算法大神。王涛,硬体专家。”
    杨帆起身,和三人一一握手。
    “坐吧。別拘束。”
    四人坐下,周进也挨著杨帆坐下。
    陈默作为代表,先开口:
    “杨哥,周进跟我们说了您的情况。非常感谢您愿意花时间见我们。”
    他的声音很稳,但握著文件夹的手指关节有些发白。
    “直接说项目吧。”杨帆笑了笑,“我时间有限,你们也时间宝贵。”
    陈默点点头,打开文件夹,却没有立刻递过去。
    “杨哥,在说具体方案前,我想先问一句——您对ai大语言模型,了解多少?”
    这个问题有点冒昧,但杨帆欣赏这种直接。
    “了解一些。”他说,“知道gpt、知道国內的豆包,deepseek。”
    “知道这东西烧钱,也知道如果做成了,价值巨大。”
    陈默眼睛一亮:“那您觉得,我们几个学生,凭什么能做这个?”
    “凭你们敢做。”杨帆说,“而且,周进相信你们。我信周进。”
    这话说得周进心里一暖。
    陈默深吸一口气,终於把文件夹推了过来:
    “这是我们团队的方案。我们做的不是通用大模型——那个確实打不过巨头。”
    “我们做的是垂直领域的大模型,专门针对代码生成和自动化测试。”
    他语速加快,进入专业状態:
    “现有的代码辅助工具,像copilot,是基於通用模型微调的,在特定场景下不够精准。”
    “我们的模型,从架构设计开始,就是专门为代码场景优化的。”
    李浩补充:“我们在学校实验室做了小规模验证。”
    “在代码补全、错误检测、测试用例生成这三个任务上,我们的模型比同等规模的通用模型,准確率高15%-20%。”
    王涛接著说:“硬体方案我们也优化了。”
    “不需要最顶级的a100/h100,用消费级的5090显卡集群,配合我们的並行计算框架,能达到70%的a100效率,但成本只有三分之一。”
    三个人你一言我一语,专业术语不断蹦出来。

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