子学、生物电子设备和微纳米机器人领域，都有著不俗的研发能力。
留在北美能有多大发展？
为他做事，才算弃暗投明。
隨后，陈延森点开下一篇论文，不出所料，依旧是毫无价值的垃圾。
十几分钟后，他的动作突然停了下来，目光紧紧盯著屏幕，逐字逐句读完了一篇名为《AlphaGo击败人类围棋冠军》的文章。
作者是DeepMind的首席研究科学家DavidSilvr。
这家诞生干英国的人工智慧公司，两年前已被谷歌收购。
论文中提到的深度神经网络和蒙特卡洛树搜索技术，对人工智慧在复杂决策领域的训练有著巨大推动作用。
因此，陈延森直接选中这篇论文，並给出了最高等级的稿费，算是对DavidSilver的肯定。
在他看来，《森联科技前沿》虽刚创刊，但绝不能良莠不齐。
要是初期收录太多垃圾论文，后续再想扭转在学术界的印象，就难如登天了。
为此，他亲自撰写了一篇题为《基於可重构智能元表面的动態无线电能传输智能波束成形》的文章。
核心思路是將电能转换成能量波束，发射到近地轨道卫星上，在菲涅尔近场区內实现波束弯曲与重新聚焦，再转发到另一地面接收器，形成点对点的「虚擬电线」。
该技术採用相控阵技术產生无旁瓣准直光束，可避免远场能量发散损失，理论传输效率可达95%以上。
无需铺设传统高压线路，就能实现全球即时的清洁能源共享。
所谓菲涅尔近场区，是天线辐射场中的一个特殊区域。
在该区域內，能量尚未完全扩散，可通过相控阵等技术操控波束形状，实现高效聚焦或转向操作。
说白了，这项技术就是卫星电网的核心技术根基。
当然，陈延森在论文中並未深入阐述技术细节，內容多以理论设想为主。
虽有一定的理论支撑，但其中的技术要点，他是一丁点都没透露。
比如，要维持近场聚焦，在近地轨道上，就需要部署30至100米级的相控阵天线，其製造、发射和在轨展开的难度极高，这些问题他一字未提。
此外，近场传输距离有限、波束精確瞄准以及设备的发射和维护等，难度都呈几何级数增长。
他也是提都没提！
不过，他还是在论文中透露了部分乾货。
譬如在相控阵天线的单元设计方案上，他提出了一种基於新型压电材料的微型化结构，可將单元体积缩小至现有技术的三分之一。
仅凭这一点，就足以让全球相关领域的研究者眼前一亮。
写完最后一个標点，陈延森靠在办公椅上稍作休息。
他很清楚，这篇半遮半掩的论文，既是为《森联科技前沿》树立学术標杆，也是向全球科技界拋出「鱼饵」，以此吸引更多优秀人才和技术设想。
收到陈延森邀请的魏高，稍加思索后便答应了潘伟东。
几年前，他从清华大学毕业后，便远赴北美伯克利分校深造，凭藉自身能力很快获得认可，28
岁就拥有了自己的研发中心—GaoResearchGroup。
他心里很清楚，要是当初留在国內，说不定还在某位行业大佬手下熬资歷。
想以第一作者的身份在《Nature》上发表研究论文，更是痴人说梦。
这次答应回国，一方面是出於对森联集团的好奇，另一方面是想亲眼见见陈延森本人。
至於回国工作？
他压根就没往这方面想，甚至没意识到陈延森邀请他参加技术交流会，实则是想拉拢他。
另一边。
谷歌下单后，立即著手建造算力中心，准备为谷歌大脑和DeepMind两个AI团队提供算力支持。
亚马逊、甲骨文、阿狸巴巴和企鹅的反应也大同小异，纷纷加快了算力中心的建设进度。
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AI元年真的来了！
而远在旧金山的OpenAICEO奥尔特曼，专程找上了马斯克，话里话外都在暗示，想让马斯克帮忙代购烛龙Z100晶片。
毕竟圈子里早就传开了，烛龙Z100和烛龙Z100Pro性能一致，只是定价不同。
儘管OpenAI不缺钱，但也不想当冤大头。
每张晶片贵7000美幣，一万张就是7000万美幣，这可不是一笔小数目。
马斯克听完奥尔特曼的请求，苦笑著说道：「特斯拉的算力中心在杜姆卡，要是晶片的物理部署位置隨便移动，天工科技有权利远程锁死晶片。
我可以帮你代购，但OpenAI的算力卡必须放在特斯拉的算力中心统一管理。」
他虽是OpenAI的创始人兼投资人，却也不敢为了每张7