战略转向的决心已下，但知易行难。硬科技投资的门槛之高，远超传统的二级市场操作。它需要极深的行业认知、精准的技术判断力、以及漫长等待的耐心。最初的几个月，“渊明资本”的硬科技投资团队在茫茫项目中摸索，接触了数十个号称拥有“颠覆性技术”的团队，但经过初步尽调，大多或是技术不成熟，或是团队有短板，或是市场前景存疑，始终未能找到令人眼前一亮的标的。团队内部难免出现了一些焦虑和质疑的声音。
然而，林渊却表现出超乎寻常的定力。他不断给团队打气：“硬科技投资就像沙里淘金，需要耐心和眼光。宁可错过，不可投错。我们的第一枪，必须打响。”
转机，在一个细雨绵绵的下午悄然降临。夏语冰带着难以抑制的兴奋，敲开了林渊办公室的门，甚至忘了敲门。
“林总！找到了！可能……可能就是我们要找的那个！”她手中拿着一份薄薄的商业计划书，眼神亮得惊人。
林渊放下手中的资料，示意她坐下慢慢说。能让夏语冰如此失态的，绝非寻常项目。
“是清华自动化系的一个年轻教授，叫沈奕，才三十五岁！”夏语冰语速飞快，“他带领的团队，主攻方向是新一代高性能、低功耗的存算一体AI芯片架构！这是突破当前AI算力瓶颈的关键路径之一！”
存算一体？林渊心中一动。他拥有未来的记忆，模糊地知道这确实是未来AI芯片发展的重要方向之一，能极大提升能效比，解决冯·诺依曼架构的“内存墙”问题。
“他们的技术有什么特别？”林渊沉声问。
“特别之处在于，他们提出了一种基于新型氧化物半导体材料的颠覆性设计思路！”夏语冰激动地调出平板电脑上的技术简图，“传统存算一体方案受限于材料特性，精度和稳定性一直难以解决。沈教授团队通过一种特殊的材料堆叠和电路设计，在实验室级别，初步实现了在保持高算力密度的同时，将计算精度提升到了可商用级别，能耗却只有主流GPU的十分之一甚至更低！”
林渊的目光锐利起来。如果这项技术真能实现产业化，无疑将是对现有AI芯片格局的巨大冲击！
“技术验证到哪一步了？团队背景如何？”
“目前还停留在实验室流片成功阶段，但测试数据非常惊艳！沈奕教授是斯坦福博士，在业界顶级期刊发表多篇论文，是公认的天才型学者。团队核心成员也都有顶尖机构背景。问题是……”夏语冰顿了顿，“他们缺乏产业化经验和资金，之前接触过几家大厂和基金，都因为技术太前沿、风险太高而被拒绝了。而且，他们坚持要保留控股权和研发主导权。”
技术顶尖、团队优秀、前景巨大，但风险极高，且创始人强势。这几乎是所有顶尖硬科技早期项目的共同特点。
“安排一下，”林渊几乎没有犹豫，“我亲自去见见这位沈教授。”
三天后，北京中关村一家不起眼的咖啡馆包间内，林渊见到了沈奕。与他想象中不修边幅的科学家形象不同，沈奕穿着整洁的衬衫，戴着一副金丝眼镜，举止斯文，但眼神中透着一股技术极客特有的执着和锐利，言谈间充满对技术的自信，甚至有些… 不谙世事的固执。
会谈持续了三个小时。大部分时间是沈奕在讲解他的技术原理、架构优势和面临的工程化难题，逻辑清晰，数据翔实。林渊大部分时间在静静聆听，偶尔提出一两个切中要害的问题，显示出他这段时间恶补硬科技知识的效果。
“沈教授，”会谈最后，林渊开门见山，“我很欣赏您的技术和团队。‘渊明资本’有意投资，但我想知道，除了资金，您最需要的是什么？”
沈奕推了推眼镜，毫不犹豫地说：“理解、耐心，还有……能把技术真正做出来的产业资源。我不需要指手画脚的投资人，我需要的是能和我们一起爬雪山、过草地的战友。”
这个回答，让林渊露出了满意的笑容。他要找的，就是这种有理想、有韧性、专注于创造的创业者。
