伯格不得不承认，这个策略非常稳健。
在美国严格的版权体系下，这是避开法律风险、快速填充内容的最好办法。
但当他的目光滑到页面最底部时，整个人突然定住了。
那里用加粗的黑色字体，写着一行让他心跳加速的说明：
【我们将启用全新的核心分发逻辑——“千人千面”智能推荐算法。你不需要寻找读者，算法会把你的文章，精准地送到每一个可能感兴趣的人面前。】
千人千面。
精准推送。
扎克伯格盯着这几个单词，反复读了三遍。
他猛地推开椅子，椅子腿在地面上摩擦出刺耳的“吱——”的一声。
“大卫！史蒂夫！”
他冲着办公室外喊道，“马上到会议室！所有人！”
……
十分钟后，会议室。
投影仪嗡嗡作响，将“字节号”的那个页面投射在白板上。
气氛压抑得像是一场葬礼。
扎克伯格站在白板前，抱着双臂，脸色阴沉。
“谁能给我解释一下，”他指着那行加粗的字，“这个‘千人千面’，到底是个什么东西？他们是认真的，还是在写科幻小说？”
史蒂夫，FaCebOOk的技术负责人，此刻正皱着眉头。
他那一头乱糟糟的卷发显得比平时更乱了。
“马克，从工程学的角度来说，”史蒂夫推了推厚底眼镜，语气里透着一股不屑，“这绝对是个噱头。”
“噱头？”扎克伯格看向他。
“是的，营销词汇。”
史蒂夫站起身，走到白板前，拿起一只记号笔，快速地画了一个金字塔模型。
“你看，目前主流的推荐算法，本质上都是‘热门逻辑’。什么内容点击率高，我们就把它推给所有人。”
“这种算法对服务器的压力是线性的，可控的。”
他在金字塔旁边画了一团乱麻。
“而他们宣称的‘千人千面’，意味着每一个用户打开App，看到的页面都是不一样的。这就要求服务器对每一个用户的每一次请求，都要进行实时的、独立的计算。”