骨架有了，但要让这匹「赛博牛马」真正拥有干碎N-S方程的实力，还得给它喂海量的「草料」，也就是数据集。
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在这个大模型时代，得数据者得天下。2027年，算力可以租赁，算法论文随时开源，但高质量的垂直领域数据早已成为各家大厂秘而不宣的数字护城河。
对于数学AI来说，所需的数据集应该包含大量的高质量数学证明丶推导过程丶以及问题-解答对。这种数据在2027年的生态中，已经形成了一个完整的产业链。
开源数据资源已经相当丰富。arXiv上公开的所有数学论文，虽然大多是文本形式，但其中的数学推导完全免费可用。不过，这些原始的LaTeX代码和PDF文档充满了格式噪音。
此外还有各大高校历年发表的教材讲义丶维基百科上的数学定理词条丶Stack Exchange和MathOverflow等社区问答网站的爬虫数据包。这些开源资源加起来，已经能提供数百万条以上的高质量数学推导示例，足以作为预训练的基础语料库。
但仅有这些还不够。开源语料只能教会AI「什么是常规的数学推导」，徐辰需要的是更加专业丶更加精准的高阶逻辑纠错数据。
这就是付费数据的作用所在。
目前国际上有几家专门做高端AI数据集的公司，比如Scale AI丶Labelbox等，他们提供的付费数据集质量很高。对于数学领域，这些公司专门雇佣了数百位来自东欧和印度的数学博士和教授，按小时计费，让他们手工标注丶验证丶甚至生成新的高质量训练数据。
一个包含十万条高质量数学推导的专业数据集，市场价格大约在50到100万美元之间。
一百万美元，换算成人民币大几百万。放在普通的双一流高校，这绝对是一笔需要经过层层立项审批丶甚至连副校长都要亲自把关挠头的巨款。
但对现在的徐辰来说，这压根就不叫事儿。
他可是雁栖湖应用数学研究院的院长。在他的名下，躺着一笔额度高达千万级别的院长专属启动资金。而且，买顶级数学数据集来训练AI解N-S方程，这本身就是根正苗红的「应用数学交叉研究」，连半点挪用经费的嫌疑都没有。他这个大院长只要在采购单上大笔一挥，财务那边立刻就能痛快走帐。
「能用钱解决的问题，永远是科研中最简单的问题。」
……
解决了数据，接下来的核心就是算力了。
徐辰看了看自己目前能调用的北大计算中心的权限。
北大当然不缺算力，但这里的集群主要还是以传统的GPU和CPU为主，更适合做大规模的矩阵并行计算和深度学习的常规训练。
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