带了核心下属。陈薇架好了投影，准备好了录音笔。

    会议开始，气氛就很微妙。

    张涛先发制人，让手下产品经理详细介绍了“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。真正的开发者占比不到5%。而使用频率最高、付费意愿最强的用户，是哪些人？是市场、运营、行政、管理人员。他们用这个产品干什么？写邮件、做总结、分析数据、生成报告。”

    “我们的核心战场，是‘智能办公’，不是‘代码补全’。”林辰看着张涛，一字一句，“把有限的资源，投入到核心战场，打造核心竞争力，这是最基本的商业逻辑。张总，你觉得呢？”

    张涛张了张嘴，想反驳，但看着屏幕上那些清晰的数据对比，一时竟找不到话来。他习惯了用“战略”“生态”这样的大词来包装项目，但这位新COO，直接把账算到了骨子里。

    “而且，”林辰切换下一张PPT，“如果我们把砍掉这个模块省下的资源，投入到‘智能报告生成’功能上，能带来什么？”

    PPT上是一个简单的推演模型：投入同样的工程师和算力，三个月内，可以将报告生成的准确率和效率提升30%，覆盖更多行业模板，预计能带来至少20%的付费用户转化率提升。

    “这个模型谁做的？”张涛忍不住问。>

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