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元搞出来的占地几百甚至是上千平方米的计算机。
这种情况下后世很便宜的计算器拿到几十年前纵然是要价上百万美元同样是有市场的，而且可能还会相当有竞争力。
举这个例子并不是说林灰要再往前几十年去卖计算器。
林灰只是想藉此说明时代的车轮是向前的，科技也是在飞快发展的。
尤其是在中后互联网时代，科技的发展说是日新月异也丝毫不为过。
在这种情况下，往后几年一些不怎么被人过分重视的技术在几年前能够换取大额的财富是很正常的。
更何况还是利用数据标注这个相当长一段历史时期内都只能是土豪公司才玩得转的东西去换取财富？
总之，林灰没觉得“在现在1000万条双语标注数据怎么着也得要个两三亿美元”这个估算的有什么问题。
甚至于，即便是“两三亿美元的价格”，这个价格的估算可能还有点保守。
在人工智能的产业结构中，主体包含有应用层、技术层和基础层。
应用层包含有解决方案和产品服务。
技术层包含有应用技术、算法理论和平台框架。
而基础层则包含有基础设施和数据。
从这个角度来衡量的话，某种程度上甚至可以将数据是人工智能的基石。
事实也正是如此。
涉及到人工智能的三驾马车算法、算力、算据（数据）。
算法看起来很重要，但要知道很多时候，没有优质数据存在，就很难训练出优质的算法。
数据这东西虽然通常情况下看不见摸不着，但任谁也不能忽视数据的重要性。
尤其是标注数据更是相当重要。
在时下有监督的机器学习仍然是当前神经网路学习训练的主要方式。
而有监督的机器学习是离不开标注数据的。
有监督的机器学习需要被标注数据作为先验经验。
在有监督的机器学习里未被标注的数据和被标注数据以比例划分为训练集和测试集。
机器通过对训练集的学习得到一个模型，再对测试集进行识别，就可以到的该模型的准确率。
算法人员根据测试结果找到模型的短板，并将数据问题反馈给数据标注人员，再重复流程，直到得到的模型指标符合上线需求……
在时下几乎没啥无监督学习的应用的情况下，大规模、高质量的人工标注数据集甚至可以说是现在机器学习产业发展的刚需。
在这种情况下，把数据以及标注数据看得再重要也不为过。
因此才有了林灰所谓的估值估低了的说法。
不过所谓的估值也不重要了，真涉及到标注数据的出售的话具体价格完全可以慢慢谈。
林灰是需要很多钱，但如果是将来同一些超级巨头进行谈判的话，林灰也未必一心要钱。
用林灰感兴趣的资源进行交换也不是不可以。
说实话这些顶尖巨头的部分资源对林灰还是相当有诱惑力的。
具体到林灰现在所拥有的标注数据。
曾经涉及到网文翻译的时候，林灰当初几乎是第一时间想到了前世那部手机里SileT这个软件。
SileT这个软件是前世林灰所在公司开发测试的一款软件。
这个软件不怎么为人所知是因为该软件还处于α内测阶段。
α测试的目的是评价软件产品的功能、局域化、可用性、可靠性、性能和支持。
尤其注重产品的界面和特色。
α测试的时间可以从软件产品编码结束之时开始。
也可以在模块(子系统)测试完成之后开始。
还可以在确认测试过程中产品达到一定的稳定和可靠程度之
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