雷鸣般的掌声渐歇，但聚焦在叶清婉身上的目光却更加灼热。她从容地留在台上，显然预见到会有提问环节。
主持人微笑着上前：“Frau Ye, eine beeindruckende Pr?sentation! Ich bin sicher, viele unserer G?ste haben Fragen. M?chten Sie einige davon beantworten?"(叶女士，令人印象深刻的演讲！我相信在座许多嘉宾都有问题。您愿意回答一些吗？)”
“Certainly.″(当然。)” 叶清婉颔首，姿态优雅而开放。
立刻，前排一位身着考究三件套、头发梳理得一丝不苟的英国老牌财阀代表举起了手。他的英语带着浓郁的牛津腔：“Ms. Ye, your ‘Gaia Nexus’ is ambitious. However, the sheer volume and heterogeneity of global data pose immense challenges for real-time processing. How does your neuromorphic architecture truly overe the von Neumann bottleneck at such scale?″(叶女士，您的‘盖亚联结计划’雄心勃勃。然而，全球数据的庞大体量和异构性对实时处理构成巨大挑战。您的神经形态架构如何在如此规模下真正克服冯·诺依曼瓶颈？)”
问题尖锐且专业，直指核心技术难点。台下瞬间安静，所有人都看向叶清婉。
"系统，核心架构应对超大规模异构数据的优化策略，重点：异步事件驱动、内存计算、能效比。"叶清婉瞬间在心中下达指令，同时面上露出理解且自信的微笑。
【优化策略已调取。】系统回应。
“An excellent question, Sir.″ (非常好的问题，先生。)” 叶清婉从容回应，声音清晰有力，“Traditional von Neumann architectures indeed struggle with the ‘data movement tax’. Gaia Nexus leverages *event-driven, asynchronous putation* at its core." (传统的冯·诺依曼架构确实受困于‘数据搬运税’。盖亚联结计划的核心在于利用*事件驱动、异步计算。)”
她身后的屏幕配合地切换出芯片架构图：“Our custom neuromorphic chips mimic biological neural networks. They process information *locally* where data resides, significantly reducing data movement overhead. Combined with in-memory puting capabilities, this architecture achieves orders of magnitude higher energy efficiency and lower latency for specific, spatio-temporal data patterns – precisely the kind Gaia Nexus handles." (我们的定制神经形态芯片模拟生物神经网络。它们在数据所在位置*本地化*处理信息，极大减少数据搬运开销。结合*内存计算*能力，该架构在特定时空数据模式——正是盖亚联结计划处理的核心——上，实现了数量级更高的能效和更低的延迟。)”
她顿了顿，强调道：“It’s not about brute force, but about architectural efficiency tailored to the problem domain." (这不是蛮力，而是针对问题域量身定制的架构效率。)”
那位英国代表若有所思地点点头，眼中闪过一丝真正的兴趣：“Intriguing approach. The energy efficiency gains alone would be revolutionary.** (方法很吸引人。仅能效提升一项就将是革命性的。)”
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