没办法，数学家都太聪明了。
桑达尔·皮查伊也怕乔喻漫天开价巨额薪资却不干活，那他可没法给董事会交代了。
尤其是乔喻的身份还很特殊。就算真干出这种事，这家伙只要呆在华夏，谷歌可以说拿他没有半点办法。
但接受的是股票就不一样了，不止是大家可以一荣俱荣。
谷歌毕竟是美股上市公司，交易有诸多限制，整个过程都可以被监督。
无一错一首一发一内一容一在一一看！
乔喻真拿了股票不干活也不可能轻易就能把股票直接套现。起码也有个制衡手段。
“明白了。马丁尼斯教授有很多熟人去华夏参加了这次公开报告会。也许可以让人带句话。
对了，有消息称乔喻的妈妈拥有一家提供计算服务的公司，今年刚刚注册。”
“先这样吧。等有了消息再说。对了，明天让马丁尼斯教授给我做个汇报。”
“好的，皮查伊先生。”
桑达尔·皮查伊飞快的挂了托马斯·库里安的电话，不是他着急，而是又有电话进来。
没办法，今天注定是个不眠之夜了。
……
事实上今天可不止是桑达尔·皮查伊没法睡个好觉了。
很多科技界的大佬都在一通通的接着电话。除了科技圈外，金融圈也是如此。
许多人不知道的是，其实许多最新的科技往往直接就在金融圈有着直接应用。
比如金融大模型。
股票市场，信贷市场，次贷市场……天知道积累了多少超低信噪比的金融数据。
十多年前各种数理统计方法就被直接应用到各种金融数理模型之中，尤其是量化交易。
这已经不是九十年代，靠几位优秀操盘手关上门手工操盘就能进行金融对决的年代了，大公司都是依赖于精密的数学模型和强大的计算能力。
这也是越是信息发达的时代，散户愈发无法跟机构竞争，传奇散户的新闻也越少的原因。
起码普通散户根本无法负担得起从无序的金融数据中提取有价值信息的机器学习模型所需的海量费用。
不只是电脑，还有相关人才。
尤其是在量化交易中，借助高速的计算机处理能力，甚至能够在几毫秒内就完成买卖决策。
说句不好听的，谁能够率先掌握并利用新兴技术，谁就能够在市场上占据有利位置。