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“那好，”
林眠说，“我们看第二组模拟。”
他输入新参数：调整工作节奏，保证员工健康，推迟上市3-6个月。
模型再次运行。
这次曲线完全不同：营收增长曲线：前三个月平缓，之后稳步上升，斜率虽然不如第一种陡峭，但持续性好。
利润曲线：同步稳步增长，没有明显波动。
员工流失曲线：维持在较低水平（预测年流失率15-20）。
重大事故概率：保持在安全区间。
总结框弹出：“预测结果：短期上市估值可能受影响（下降10-15），但中期增长稳健，团队稳定性高，创新潜力持续释放。
长期生存概率（5年以上）：超过70。
长期股东回报率（按5年计算）：预计比方案一高出40-60。”
林眠看着杨明远，看着那两个投资人：“所以问题很简单：您要一个可能辉煌一年然后垮掉的烟花，还是要一个能持续发光发热的太阳？”
杨明远的笑容彻底僵在脸上。
那种僵硬不是愤怒，是一种更深的东西——像精心搭建的纸牌屋被人轻轻吹了一口气，虽然没有立刻倒塌，但已经看到了摇晃。
他盯着屏幕上的曲线，手指在桌面上无意识地敲击，节奏很快。
“模型……”
他开口，声音有些干涩，“模型是你建的。
参数是你设的。
你怎么证明这个模型的准确性？”
“我证明不了。”
林眠很诚实，“任何预测模型都有误差。
但——”
他调出第三组数据。
“这是过去三年，公司内部十个重要项目的实际发展路径，和我在项目启动时做的预测模型的对比。”
屏幕上并列着十组曲线：左边是“实际路径”
，右边是“模型预测路径”
。
相似度惊人。
最上面一个项目——就是上次那个成功演示的项目——实际路径和预测路径的吻合度达到87。
“这个模型不是今天才建的。”
林眠说，“我过去三年一直在完善它。
用它预测过三十七个大小项目，平均预测准确率79。
用它预测过五次人员流失潮，准确率81。
用它预测过三次重大事故风险，都提前两周发出了预警。”
他顿了顿。
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