有放弃，这意味著谷歌必须赶在微软和雅虎之前敲定这笔收购。
同时，谷歌还得向YouTube证明自己的独特优势。
毕竟在2006年，微软仍然是网际网路领域的绝对巨头，而谷歌只是崛起的挑战者。
罗伊在YouTube总部与三位创始人会面，分别是执行长查德—赫利、技术总监史蒂夫—陈和早期核心成员贾维德—卡里姆。
他明确表示自己不会干预他们的最终决策，但他的商业经理克莱尔和财务顾问团队会全程参与谈判过程并旁听会议内容。
「但诸位，你们肯定知道这个平台不止这点价格。他们必须付出更多，因为他们没有付出足够价格的时候，我们每一天都会变得更好。」
在YouTube总部那间堆满披萨盒的会议室里，罗伊的团队搬来了整整十二个文件箱。
当查德—赫利掀开第一个箱子时，成摞的蓝图哗啦一声滑到地上。
罗伊前世从浙江大学计算机系毕业后，前往美国卡耐基梅隆大学攻读硕士学位，随后回国加入阿里巴巴，担任高级分布式系统工程师，负责双十一高并发架构优化。
在2025年工作的他早已习惯了TB级数据处理、毫秒级响应优化，以及AI自动生成的代码审查。
这些技术放在2006年，简直像科幻小说。
当他把一份名为《YouTube技术演进路线（2006—2026）》的文档摊在桌上时，陈士骏起初只是好奇。
直到翻到「如何用一致性哈希算法解决2007年的伺服器雪崩问题」这一章，旁边还附带著可以直接编译的C++代码。
这正是他们团队上周通宵讨论却无解的难题。
接著是「基于神经网络的推荐系统雏形」，虽然2006年连TensorFlow都不存在，但罗伊用最基础的Python库实现了一个简化版。
贾维德试著运行了一下，结果比他们现有的推荐逻辑精准三倍。
他指著代码中的一段高效算法问道：「这是谁写的？这段优化简直像魔法一样。」
罗伊轻描淡写地摆摆手：「哦，那是我在班加罗尔雇的一个印度程式设计师写的。那家伙要价不低，但确实有点本事。」
陈士骏皱著眉头凑过来：「但这风格...看起来像是经过多年大规模分布式系统验证的最佳实践，现在真的有人能写出这种代码吗？」
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