杜立鼎回归校园，从一开始的目的就不是为了单纯的学术而已。他的做法还是为了公司，这一点从来都没有变过，李希盈也从未怀疑。只是就算是李希盈熟知杜立鼎的想法，然而对他搞出来的动作，还是觉得不可思议。

他不只是想要给自己搞点名声出来，似乎也是真的想要在科学界做一番大事。

其实就杜立鼎自己手里的资料来说，他真要想在科学界做一番大事，还真的一点都不难。现在数学界面对的很多难题，对他来说都是迎刃而解，答案全都历历在目。他如果只是想要给自己刷成就，完全可以拿出来一些更加了不起的学术资料，甚至于他想要拿到菲尔兹奖也不必费力太多，这个级别的成就，他手里也有的是。

但是杜立鼎并不是一个无欲无求的学术精英，他的目标也不是单纯的为自己拿奖。他做事的第一考虑始终还是自己的公司服务，因此他做的事情，更多的还是为了强调森兰公司的实力，至于说自己的成就如何反而是次要的。

所以这一次，当森兰需要宣传自己的云服务，需要强调自己的技术实力比别人都强，甚至需要拿出来黑科技级别的成就时，杜立鼎也选择了用云计算来解决数学问题这个方式。

云计算也是云服务的一种，而且比起来商业上用到的云服务，科学对于云计算的要求无疑更高。无论是运算量方面还是精度方面，与科学相比，商业服务的那点要求完全就是个孩子。只要能够证明森兰的云服务即使在科学领域都能够有所贡献，那么他们在商业领域的优势自然也会被人当做理所当然的事情。

而在科学领域靠着计算机技术做些事情，这也不是什么新鲜事情了。

“1976年的时候，电子计算机解决了四色猜想。1998年，开普勒猜想借助计算机得以解决。麻省理工现在正在开设研究小组，试图用计算机解决E8结构，西班牙人正在研究费克特问题，为此专门造了一台超级计算机。随着数学的进步，现在很多的数学问题都是需要电子计算机提供的巨大的运算量才能够解决的。我所做的事情其实不足为奇——只不过我没有选择使用超算，而是用了我们的云计算而已。”

对自己的做法，杜立鼎也和李希盈解释了一下，用计算解决数学问题算不上什么创举，甚至可以说是由来已久。而且在杜立鼎看来，数学也好，其他学科也好，现在的科研工作都离不开计算机的。科学的进步需要有足够的物质条件作为基础，这就是一个明显的例子。

“科学发展到今天的这一步，很多课题之中，所需要的计算量已经非常大了。别说人脑没法完成那些运算，就算是一般的民用电脑都根本支撑不起来科学发展所需要的运算量。很多国外的科研小组面对这些问题都是用超算解决问题的，然而可惜的是，我们国内的客观条件有限，超算太贵了，现在我们国内根本玩不起。”

科学的进步需要有出色的运算能力才行，这个问题，其实最好还是要用超算解决。然而可惜的是，现在这个时候，中国的超算水平实在有些太低——虽然在20年后，中国在超算领域里面是可以和美国人一较高下的超级强国，有些超算的名字人尽皆知，但是在21世纪初，中国的超算水准却远没有日后那么发达。

此时的超算领域可以说完全是美国人的天下，看看此时的超算TOP500就知道，这个领域基本上就是美国一家独大。最多也就只有RB的NEC公司，会尝试倾尽全力打造出来一台机器尝试着去尝试着争夺一下榜首，可是很快也就会在IBM，英特尔，戴尔，硅图等公司的绞杀下，无力抗争。

可是即使如此，RB也被认为是最有可能和美国竞争超算的了，因为他们的超算至少还能够进入世界前十，偶尔还能拿到第一。这样的实力已经很不错了，至于像是日后的中国那样，在TOP500里面一下子占据200多，甚至超过美国的挑战者，现在根本没有。

此时的中国，水平更是差劲的可以。TOP500里面，中国的计算机也就只有不到十台，而且最高的也是40名开外了——要知道超算这个领域，排名差一名计算速度都有可能相差很大，TOP500的最后一名，运算效率甚至会只有第一名的0.5%。而可悲的是，中国最出色的超算也只是在2000年拿到了48名的排名，而在那之后，美日发展速度日益增快，中国也被进一步甩开了。

这个领域现在非常薄弱，而在杜立鼎记忆之中，这个领域想要迎头赶上也还需要很久。

对于国内的科学发展，这却绝对不是什么好消息。没有超算就没有运算能力，这会限制很多科研课题的发展。

一般来说，越是进行复杂运算，需要的硬件条件就越是出色。有些时候为了解决一些专门的学术问题，也必须得专门定制自己的超级计算机才行。不只是数学问题如此，物理学，化学当中，很多问题也需要用到超级计算机。

然而超级计算机大部分全都造价不菲。尤其是现在超算越来越发达的时代，一个超级计算机想要造出来，上千个CPU，上百个GPU，再加上不少的计算加速卡，光是硬件费用就得上千万。而要是再算上建立超级计算机的研发，怕是上亿的资金都能轻而易举的烧进去。

这样的钱并不是谁都有的，尤其是一些全靠国家支持的基础学科，更是没这笔资金。因此很长一段时间以来，超级计算机的发展都是少数国家的游戏。更何况，还有一个相当重要的事情就是因为计算机发展的足够快速，所以超级计算机这种东西，一般来说做出来没多久就会过时，这更是让人的投资欲望降低了不少。

这个领域的发展就是在烧钱，没有足够的钱，那就很有可能在几年之内就会被人远远甩开，而且甩开的幅度甚至可能会让人瞠目结舌。

举例子来说，1996年深蓝电脑在对抗卡斯帕罗夫的国际象棋赛之中获胜，人们一时间盛传电脑的智慧超过了人类，还滋生了不少表现对人工智能的恐惧和向往的文学作品。甚至还有人编造出来了老毛子的象棋大师1989年被人工智能计算机电死的新闻，似乎新时代就要到来了。

然而这些事当时轰动一时，可是在后人看来无疑非常可笑：96年的超级计算机，计算量距离人工智能的诞生可以说还是遥不可及——深蓝的运算速度其实只有11.38 GFLOPS，而2015年市售级的英特尔的Skylake芯片都有100以上，也没听说谁家电脑会主动电死人。

而从96年到16年，短短的20年间，就连个人电脑都超过了超级计算机了。而20年间超级计算机进步了多少？简单的举例子来说，同样是下棋的超级计算器，16年的阿尔法狗，运算量大概是深蓝的三万倍左右。

超级计算机的进步速度太快了，没有足够的钱就根本跟不上这个行业的发展。然而用大量的资金去支持基础科学的发展，中国还没有那么富裕。

“科学是无国界的，但研究科学的路上却有着强国和弱国的区别。科学的研究发展到了今天，早已经不是可以吃着咸菜打着算盘就可以进行下去的了，有时候科学就是烧钱，没有钱的话什么研究都进行不下去。天才的科学家虽然依然还是意义重大，但是科学本身的工具也不可或缺。”

杜立鼎手里并不缺乏科研资料，他要是真的想要推动中国科技发展，也可以拿出来不少资料。但是他却认为，比起来单纯的结果，一个合理的科研环境更符合中国的需要。这就像是一个弱国需要变强，在买枪买炮和建立工业体系之间，他会毫不犹豫的选择后者。

对国内的科研环境，他也真的是准备做些什么。

“每年烧上几亿元去做几道数学题，这种财力我没有，咱们国内也没有人愿意去做。但是我却可以用一些方式，把做题的成本降低。超级计算机这样的东西烧钱太多，我们没法去玩，不过用分布式计算取代超级计算机的作用，把超级计算机的成本降低，我们还是可以做到的。”

“说到底，科学研究需要的不是超算，而是计算速度。这个问题看似不好解决，对我们公司来说却也是个机会。也许我们可以靠着我们大量的服务器搞起来云服务，通过云服务，协助学界完成一些科研方面的计算。一方面，这算是开拓了新的市场，让我们的云服务可以发挥更大的作用，另外一方面，也算是为我们的业务做了宣传，让人们知道了，我们的技术到底有多强。”

对于现在的科研来说，确实是越来越离不开计算机的功用了。可是超算不够用，那么，也许云计算就是解决问题的最好方法之一。比起来超算，云计算费用低廉，而且一样也可以提供不错的计算量，这也算是一个超算的廉价替代品了。

只是对此，李希盈也提出来了一个问题。

“云计算也许很好，但是比起来超算终究还是不如啊。超算的并行运算速度，根本不是云计算这样依赖于网速的东西可以比拟的，双方可以说有天壤之别。这样的东西用于商业方面绝对没有问题，但是用于科研，真的行吗？”

“总比国内一穷二白，什么都没有强吧——而且你别忘了，我们提供的不只是分布式计算，而是云服务啊。云服务可不只是硬件的分布式计算，它是包括了软件的应用的。”