nexusai想要的是数据，源码科技想要的也是数据。
拿到行为数据，才能更好地进行下一步迭代。
思考过后，韩路一问道：“这些数据如何隔离？我们能不能拿到海外用户的使用行为数据，用来做产品迭代？”
瑞恩对此显然早有准备：“按照美国合规要求，数据处理必须在当地进行；但脱敏后的使用统计，我们完全可以共享，用于产品优化。”
苏念念在旁边安静地记笔记。
她虽然没开口，但韩路一知道苏念念一直在分析。她记下的，除了瑞恩说了什么，还有瑞恩没说什么。
聊到这里，韩路一也开始理解nexusai为什么能拿到五亿美元融资了：瑞恩说话逻辑清晰，感染力强，做出来的产品也有实力，确实很招投资人喜欢。
“我这里倒是还有一个问题。”瑞恩突然说道，“源码科技的下一步发展方向是什么？继续深耕应用层，还是也向模型层面探索？简单点说，源码科技也要做模型吗？”
他笑了笑，似乎想缓和这个问题引起的气氛变化：“我问这个问题很现实：我们愿意共享数据和技术，但不能共享给一个潜在竞争对手。所以合同里还要加一条：源码科技不能利用合作中获得的数据和技术，开发或训练自己的大模型。”
韩路一听出的，却不只是一个合作伙伴的商业限制问题。
瑞恩也在提防韩路一。
韩路一正在秘密开发的那个模型——通用的意图理解方向特化大模型基座——解决的恰好就是瑞恩刚刚夸赞的那种能力的通用版本。
开物为什么在代码生成场景下，意图理解比nexusai的产品强？因为产品打磨，因为用户数据积累，还因为天工模型在中文场景的深耕。
如果把这个能力从代码场景抽出来，泛化到所有场景，那就不只是产品层面的优势，而会成为一次用户入口的革新。
瑞恩刚刚展示的自动化工作流演示，所缺的也正是这一块。
所以，虽然nexusai和源码科技现在分别处于美中两个不同市场，等韩路一继续走下去，两家之间的竞争不可避免。
刚才说的那些合作，短期对源码科技有好处，但对nexusai的好处更大。
他们拿到这些数据，可以自己去训练下一代模型，也能获得开发这类应用的经验。
源码科技却不能拿这些数据训练模型。
等时机成熟，nexusai随时可以踢掉源码科技，自己再写一个开物出来。
虽然视界没有提示，但这个瑞恩可不是人傻钱多。