Shaw大叔40出头财务自由，依照常人思维，可以不再写model，而一头扎进花花世界，去约会真的。
白天在会场??
晚上在酒店??
多美好的事情……
但是么……
Shaw大叔毕竟是个如假包换的科学家，对于科学家来说，科学其实远比任何异性都有意思。
玩科学要爽得多，得到一个成果所获得的兴奋点强烈而持久，不仅有快感，更有巨大的自我认同感，远胜于那几秒之后的无边落寞。
所以有些科学家其实是沉溺于期中不能自拔，身体弱架不住过度over了。
Shaw功成名就之后感觉内心空虚，总觉得还有什么没有做。
本着在哪里摔倒就在哪里站起来的传统，他一个回马枪杀回科学世界，脱下西装，露出极客本色。
此时，他已经不再是一个屌丝。
不需要去讨好谁，也不需要去巴结谁。
更不需要去费劲的拉赞助，老子有钱，想干啥就干啥！
反正手里有大规模并行计算的金箍棒，就找那些需要计算但是现有水平还是渣渣的领域，砸下去！
刚好，计算化学就是那样一个化学中的屌丝。
因为之前没有趁手的工具，计算能力太弱，用于实际问题中算不准，精度还不如做实验。
因此，无论在化学还是生物领域，做计算化学的不管是教授还是PhD，都在角落里默默的画圈圈。
既然给Shaw看上，他必然是花大价钱插一腿进来，普通的通用计算机，用在计算化学上并不合适，它需要专门设计优化的计算机，做分子动力学模拟。
硬件上量身定制，极度优化。软件也是专门定制，只实现一个功能，凶残而高效的割韭菜，割计算化学的韭菜！
Shaw有的是钱，他不泡妞不赏菊，钱花不完。
要雇佣科研人员，又是如此的便宜。
说起来，还是科研汪的辛酸，在米国，纯理科博士毕业之后大多数都找不到工作，教职太少，很多人往往选择转行。
即便是想要做科研，做博士后的薪水只能勉强维持生活。
Shaw横空出世，“打包”了一群找不到工作的博士，人均年薪10万刀！
10万刀一年在金融行业，也就是投行入门分析员的工资+奖金。
在华尔街上就是底层，但是对于这帮年届三十的科学屌丝来说，是他们能找到研究岗位工资的2-3倍，做梦都想不到的高价。
于是，一时间，顶尖的计算化学、生物物理、电子工程博士趋之若鹜。
经过三年，在优雅的环境里研究论文，琢磨硬件，计算化学的最大黑科技诞生了：它比一般的超级计算机快约10，000倍。比最好的超算也快1，000倍。
从此，Shaw的超级计算机，开启了上帝视角，俨然超级论文收割机，2007年起，D.E.Shaw的团队每年在国际顶尖的学术杂志《自然》和《科学》上灌水，学术声誉不可阻挡。
超算在手，论文无忧，别人在用卷尺画地图，他们在天上航拍做地图。
或许在某些学院派眼里，对硬拼计算能力的方法表示不屑，但Shaw确实把计算化学，尤其是分子动力学模拟大跨步地推向实用……
一句话：有钱就是任性。
……
回到和小卫士的对话，苏鑫：
Shaw是有钱，可以组建超算，并且进行优化，我没钱，怎么给你升级硬件？
小卫士：有钱有有钱的做法，穷苦人家也有专门的做法。不一定需要专门优化的计算机，只要你给我性能强一些的服务器，我能进行针对的系统优化，用来发展你得专属黑科技！
专属黑科技？
看见这几个字，苏鑫当然动心了，既然是专属，那肯定和Shaw不同的领域。
人家是用计算机来模拟分子动力学，进行相当于在计算机软件里开展试验。
要是小卫士真的能做到的话，那……会是什么样的模式？
苏鑫：小卫士，你能实现像是化学反应模拟的功能么？甚至是筛选的功能？
化学模拟软件，是现在应用比较普遍的软件。至于筛选的话，难度就有些大了，通过已有的反映数据库进行设计和筛选，本身就需要大量的数据学习。
小卫士：那些算什么，只要我的运算力足够，我可以直接设计出完成的反应路线，每一步的误差不超过10%！
雾草！
苏鑫震惊了！
如果运算力真的足够的话，小卫士实现设计路线，以后只要知道产品的结构，就能直接让小卫士从各种原料开始，给出可能的反应路线。
等下的事情，只需要人工验证即可……
要是到了那种程度，苏鑫相信，他能在现有基础上，将反应时间缩小到原来的零头！
做实验，最浪费时间的就是反复筛选条件还有试错。
在一个反应步骤上，耽误十几次实验，要是有个七八步，那浪费的时间海了去！
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