绍了“智能代码补全”模块的“战略价值”和“未来规划”，PPT做了二十多页，充满了“赋能”“生态”“开发者社区”之类的大词。
讲完后，他看向林辰：“林总，这个模块虽然现在数据一般，但它是我们切入垂直领域的关键。砍掉太可惜了。”
林辰没说话，看向赵敏。
赵敏对旁边的架构师点点头。架构师调出另一份PPT，风格完全不一样——全是数据、图表、对比。
“我们从技术角度评估一下。”架构师语气平静，“第一，算力消耗。这个模块单次调用平均响应时间1.8秒，是其他核心功能的3倍。每天处理十万次调用，占用集群20%的资源。第二，准确率。基于过去一个月的抽样，代码补全准确率65%，错误补全会导致开发者更多时间调试。第三，维护成本。该模块基于一个开源模型微调，但该模型已停止维护，我们需要投入两个高级工程师专门做适配和修复。”
他顿了顿，放出一张对比图：“这是市场上三款主流代码辅助工具的数据。准确率最低的也有78%，最高的达到92%。我们的产品，在这个细分领域，没有竞争力。”
数据冰冷，但有力。
张涛脸色不太好看：“技术实现可以优化，准确率可以提升。不能因为现在不好就一刀切。”
“张总，”林辰终于开口，“你觉得优化需要多少时间？多少资源？”
“这个……需要技术评估。”
“赵总？”林辰看向赵敏。
赵敏接话：“如果要从65%提升到80%以上，需要重新选模型、准备训练数据、做微调、测试。至少三个月，投入至少五个高级算法工程师。而且，即使做到了80%，在市场上依然没有优势。我们的竞品，已经在做90%准确率以上的事了。”
“那我们也可以继续投入，做到90%啊！”张涛的一个产品经理忍不住说。
“做到90%需要什么？”林辰问。
“需要……更多的数据和算力。”
“更多的数据从哪里来？算力要不要钱？工程师的时间是不是成本？”林辰一个个问题抛出来，“最重要的是，即使我们做到了90%，在这个细分领域，我们就能打败那些已经积累了几年、有成熟开发者生态的竞品吗？我们的核心用户，真的是开发者吗？”
他调出系统分析的另一组数据，投在屏幕上。
“看这里。‘星河智脑’的活跃用户画像。真正的开发
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