“我们选用了钙钛矿量子点与二维材料复合的结构，目标是让每一个光子激发出更多的电子，同时确保电子的运动不被声子散射。”
实验室的最前沿区域内，是一个超高真空环境下的薄膜沉积设备，以及一套最新的激光光谱分析仪，用于跟踪电子-空穴对的动态行为。
实验开始了，光源开始发出超短激光脉冲，每秒钟释放的能量仅持续皮秒级别，但瞬间的强度却足以激发材料中的电子。
研究人员们紧盯着屏幕，数据显示：激子复合的速度比预期的快了很多，原本可能丢失的能量，现在被高效地转化为电流。
但在这成功的背后仍有隐忧。
林燃说：“光子跃迁路径依然存在热化现象，虽然效率已经接近预期，但我们依然需要进一步优化激子复合和电子输运的匹配。”
一位年轻学者凑到屏幕边，指着图说道：“林教授，我的建议是，可以考虑从超快光谱实验入手，再看看激子的运动与散射问题。
我们需要更精确的控制，确保每一个高能光子都能完全参与到电子的生成中，避免任何能量的损失。”
历经了一个月时间，材料的光电转换效率稳定地达到了52%。
这一成果虽然还未具备工业化条件，但它已经证明了从数学理论到单片器件的跨越是可行的。
下一步就是从实验室单片器件到工业量产。
如何将实验室的单片器件转化为稳定、可规模化生产的光伏组件这是最大的难题。
“我们需要在低成本、大规模生产的基础上，确保这些光伏组件能够在极端环境下稳定工作至少25年，这是我们的下一个挑战。”
“材料的规模化生产是第一步，我们的量子点薄膜可以通过溶液法沉积大面积制造，但必须保证每个批次的材料性能一致。
稳定性和耐候性是我们必须考虑的因素。
特别是钙钛矿材料的稳定性问题，解决了它，才能进入下一阶段。”
每一个生产环节都在数字的指导下经过精密设计：温度、湿度、光照、热循环测试，每一块光伏组件都需要经过至少5000小时的耐候性测试，确保其25年的使用寿命。
尽管早期的批次偶有瑕疵，但通过不断调节工艺参数，团队最终成功克服了这些技术瓶颈。
同时，光电转换效率保持在50%以上，并且可重复性大大提升。
“我一直以为林教授想的是走马斯克的路线，从航天和人工智能两个领域出发，有一天，从新闻上看到林教授收购微博，我也不会觉得奇怪，只会觉得，这件事终于发生了。”
这帮年轻牛马的工作强度很高，不管你有帽子还是没有帽子，有没有度过从青年迈向学者的第一步，拿到一个永久的铁饭碗，大家在这里都一视同仁，都是牛马，在为同一个目标奋斗。
“结果万万没想到，深红只是幌子，或者说在教授的工作序列里，光电转化的突破要比人工智能来的更加重要。”
晚上回到寝室后，蒋太良感慨道。
深红的进度和GPT类似，表现出了比GPT更强的特性，更好的回答，更低的幻觉。
比GPT更强，在国内那更是遥遥领先，真正意义上的遥遥领先。
深红的存在，导致英伟达本来还能给国内卖定制化的降频版的显卡，现在连这类显卡都不让卖了。
为的就是锁住华国人工智能的发展上限。
华国的月球低温超导芯片是解法，但那毕竟是未来，阿美莉卡为的是现在，现在GPT迫切需要赢，阿美莉卡的资本市场要想继续把这个故事讲下去，他们需要的是现在。
至于牺牲英伟达的利益，牺牲就牺牲吧。
所以在外界看来，林燃一直都在忙两件事，航天和人工智能。
航天，马斯克在前，林燃在后。
人工智能，林燃在前，马斯克的XAI在后。
只有在这里闭关的年轻牛马们才知道，他们做的事情多么有意义，林燃又是如何能从零开始把整个图谱都绘制完成。
其中随随便便一个关键节点的突破，都体现出对数学建模和对物理学特性的大师手笔。
这么说，光是他们在这里接触到的这些知识，足够把未来二十年的Science给包圆。
这也是蒋太良会这么说的原因，他感觉林燃在光电转化下的精力要远超人工智能。
人工智能有国内厂商、国外的OpenAI、谷歌、META作为参照物，这种一枝独秀的感受并不强烈。
光伏可不一样。
动辄就是解决限制光电转化效率，这样根本性的问题。
所谓肖克利-奎伊瑟极限能存在超过60年时间，证明了它的难以突破。
光是凭借做实验想要找到解法，难度不比大海捞针低多少。
“马斯克也好、比尔盖茨也好，他们不是一直都说人工智能时代，能源是关键吗？
光伏突破也许也是在为人工智能打基础。
就像教授的月球基地一样，在之前，谁能想到利用月球超低温去月球建超导半导体计算中心啊。
有没有可能，光伏是为了人工智能，航天也是为了人工智能呢？”
......
是不是为人工智能没有人知道。
真实情况也许只是，光伏技术是所有现有技术里最容易突破，突破后最容易改变世界格局的一项技术。
脑机接口还没有成熟，人工智能需要底层半导体材料突破，常温超导又太过于玄幻，也就光伏能解构成数学问题被暴力破解。
春天的纽约还没有完全解冻，寒冷和新年的气氛都没有完全消散，市场的氛围则是另一番景象。
杰克·斯图尔特是高盛的一名交易员，尽管只是小小的交易员，但他也是从常春藤一路杀出来，才能在华尔街获得一个遥望纽约地标性建筑的工位。