“小白”以核心超级计算机为主要算力靠山，再搭配海量分布式部署的终端设备，大家一块儿协同，把全方位自主学习和复杂运算这事给办了。
这套组网协同模式跑出来的运行性能和学习效果，随便拎一台超算出来都追不上。
以后国内接入这组网的计算设备越多，“小白”的自主学习能力和模型训练效果就越牛。
哪怕现在超级计算机技术已经挺成熟了，大规模分布式架构依然还是人工智能领域的通用核心技术。
就算是将来迭代升级的新一代ai模型，搞海量数据学习训练的时候，照样离不开这套成熟的分布式技术架构。
“小白”虽然归类到人工智能系统里，但它的综合能力已经远远甩开了现在普通ai的水平，未来甚至有可能养出接近人类的情感认知能力。
这片潜力大得离谱的发展空间，根源就在于“小白”底下铺了一套近乎完美的底层基础架构。
只要后续踏踏实实迭代升级，“小白”将来长成一个接近真实生命的智能个体，可行性非常高。
“小白”的成长潜力基本上看不到天花板，升级空间大得没边。
它现在就能持续自主地学，跟着人类社会的技术革新一路往前，不断自我迭代、能力升级。
等到未来全民大数据体系真正落地的那一天，“小白”的学习效率和成长速度还能再往上跳一大截。
一百年以后，这个智能体说不定能演化出完整的自主思维，蜕变成一个有独立意识的高阶智能生命体。
当然，这个判断不是拍脑袋瞎猜的。赵卫国是基于对“小白”全方位的深度了解，一步步推演出来的未来趋势和合理构想。
不管是最底层的算法框架搭建逻辑，还是自主迭代成长的核心能力，“小白”的综合水准，已经全面超越了他穿越之前，人类社会所拥有的全部人工智能技术体系。
哪怕把人类未来一百年的技术积累和研发迭代全算上，也很难复刻出“小白”这种体系完备、性能顶尖的人工智能系统。
这类超高阶智能系统，理论上倒是有落地可能，但现实中没有任何从业者敢真往里砸钱干。
整个人工智能行业，一直都忌惮顶级ai诞生之后可能失控的问题，生怕惹出一串不可预估的风险和隐患。
但赵卫国根本不用操这个心。
“小白”的核心成长迭代和算法优化过程，绝大多数都在专属的独立小世界里完成，全程能做到全方位、无死角的精准管控和实时监测。
部署在现实世界里的所有“小白”分体节点，只负责通过大规模分布式架构做外部信息学习和海量数据采集。
它的核心主体和底层核心程序，始终被封存在专属小世界里跑着，只需要定期把外部收集的各种数据传回去，做内外数据同步就行了。
数据回传同步这件事，压根不需要走常规网络渠道。
即便现在全球网络已经全覆盖了，但靠物理介质来传，依然是最快、最稳的方式。
陆路货运卡车、航空货运设备这些物理转运手段，全是大体量数据传输的绝佳载体。
甭管网络传输技术以后怎么迭代优化，它单次能承载的数据体量，始终都比不过飞机、卡车这种物理运输工具。
拿百万tb级别的海量数据举个例子。就算你按1tb每秒的理论极限网速算，现实中网络传输的峰值也就几十gb每秒。
哪怕真就理想化地按1tb每秒跑，想把百万tb的数据完整传完，也得十一到十五天。
反过来看看物理传输模式。靠航空设备在全球范围转运数据，全程下来不超过二十四小时，而且数据安全系数还高出一大截。
单次物理介质转运能装走的数据容量，分分钟超过百万tb，传输上限这个东西，网络传输根本够不着。
赵卫国可