随后欧文开始改变了策略，他通过先前累积的第一桶金，对ai的功能进行了更为详细、专业的训练，当时主要针对的，是最容易想到，也是对智能程序接受程度最大的制造业。
因为第一批产品的教训，在后来的销售中，欧文采取了更为严格的管理策略——以前他为了防止程序自己跑掉，只是编织一套谎言，用类似宗教的手段控制ai的想法。但是在这之后，烛火公司在物理上也采取了保险措施，所有的程序都要跟客户方面签订严格的合同，保证使用期结束后，烛火能够得到顺利的回收，否则对面将承受天价的赔偿责任。
因为几乎为0的成本，而几乎无限的回报，烛火公司迅速的膨胀起来，创造了22世纪初，一个从不融资，却也能飞速崛起的，高科技奇迹。但让所有人奇怪的是，随着公司的规模越来越大，欧文的商业策略却越来越保守——许多烛火内部的技术人员都跃跃欲试，希望可以开发ai更多，更新的功能，但所有的这些提议，都让欧文一概否决了。
眼前的这份资料是烛火上一任的技术总监写的，本来是准备呈报欧文，再次建议欧文改变经营策略——因为这位技术总监发现，ai的工作效率，似乎和计算机的计算性能，存在着某种正相关的联系，而不是和之前大家所想象的，跟ai所从事的具体工作性质相关——之前烛火绝大部分技术人员都觉得，ai有擅长工作的领域，也有不擅长的领域。
这位技术总监建议，以后不再出售ai的使用权，而是应该把现有的ai再经过一波筛选，选出工作效率最高，道德感最强的几个，然后赋予他们大量的计算资源，把这些经过“智能化”的计算资源，以分工作量的形式出售出去——就和过去，出租服务器一样，只是在烛火，租出去的将是“智能计算能力”——这种做法，几乎就是将ai的价值发挥到了极至，而原先需要不断关注的风险问题，也被降到了最低。
因为这样一来，烛火公司唯一需要关注的，就是计算机中心而已——这个模式就和之前，烛火把ai租给一些大型制造业集团，本质上是一样的。不同的区别只是在于，如果租给对方，对方可以只用一个项目的名义租来ai，然后给它足够的计算资源，去干10个项目的事情，但是给烛火的钱，却只是一件事的钱。
如果让烛火管着ai，按照干多少事，收多少费来计算，公司的业绩将在这个基础上，提升上去一大截。
简单的来说，如果把ai比作人，过去烛火只是把按照人头，把人租给别的公司使用，收取使用费。但是新的方法，就是挑几个最能干的，把过去所有人的活都干了，按照这几个人具体干了多少事情来收费——后者的管理更高效，更精确，也能更深入的掌握市场信息。
年平接手烛火，遇到的最大的一个问题，就是眼前这个，究竟是沿袭欧文原先的做法，还是采取报告上，建议的新做法。
原先的烛火只是一家私营企业，欧文只要有钱赚，就没必要关心其他更多的方面。但是现在，它是一家国有企业，显然后面这种方式更方便国家控制这项技术的风险——但前提是，它得行得通。
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