卡达什圣杖领域的基础研究与应用创新，针对中国大陆及港澳台地区院校就读、具有中国国籍的硕士或博士生。

　　这个奖学金特别表明，希望申请者来自计算机科学、及其交叉领域，并拥有前瞻性科研视野。项目首期预计评选出15位获奖者，每位获奖者将获得总价值20万元现金奖励，用于支持获奖者的科研活动和个人发展；以及价值30万元的云异构算力资源。获奖者还将有机会进入腾讯实习或就业。

　　图灵奖得主、Meta首席AI科学家杨立昆对大模型的未来并不看好，美国国家工程院院士、被称为“AI教母”的李飞飞也持有类似看法，强化学习之父、图灵奖得主、“算力至上”的旗手理查德·萨顿不断向科技巨头们发出警告：“大语言模型是错误的起点，是条死胡同。”他们都认为，现在的大型语言模型（LLM）主要基于文本数据训练，擅长反刍和检索知识，但缺乏对物理世界的理解和推理能力，无法进行真正的推理，无法发明新的东西或提出自己的科学发现，离接近人类水平的智能还非常遥远。这就意味着在人工智能发展的道路上，人类还需要颠覆性创新，而这些颠覆性创新最有可能出现在青年学者中。这也是为什么此次青云奖学金特别强调“申请者拥有前瞻性科研视野”的原因。

　　青年是脑力、创新力最强的时期，里程碑式的科研成果大都是在青年时代做出的。不过，现在搞人工智能的年轻学者普遍面临经费困境。信息技术的发展，或者说任何技术的发展都有一个特征，就是到了后期，随着技术发展的深入，资金要求越来越高。瓦特改良蒸汽机并不需要太多资金，但超超临界汽轮机的研发就是大工程。上世纪70年代，英特尔转向CPU研发的时候还是一家小公司，但如今涉足GPU业务，研发资金是以亿计算的。

　　这个规律对学习也适用。小学只需要一块黑板，到了中学就需要实验室，博士阶段则需要专门的研究经费。人工智能领域更加明显。现在研究人工智能，特别是大模型，总需要自己部署一个，跑起来，这就需要硬件支持，但现在的硬件特别贵。

　　由于人工智能的爆发式发展，各大厂商纷纷下场“抢卡”，再加上区块链、加密币的需求，全球GPU供不应求，这就推高了GPU的价格。因为缺乏经费，很多课题组的GPU资源远远不够用，经济条件好的学生都是自己掏钱买显卡。另一种方式是云厂商或者大型IDC+搭建机房，以算力平台的方式出租给高校，但这同样需要经费。

　　经费成为年轻科研人员难以承受之重。青云奖学金中的30万元云异构算力资源，大约可以支持3个月前沿GPU实例24小时不间断使用，这对很多急需算力支持的人工智能青年学者来说无异于雪中送炭。

　　2025年诺贝尔生理学或医学奖得主玛丽·布伦科那篇奠定诺奖基础的FOXP3基因论文并非诞生于象牙塔内，而是她在一家名为Celltech的生物技术公司期间发表的。诺贝尔颁奖委员会也表示，这种企业科研人员获奖的情况近年来越来越多。所以，发现前瞻性青年科研人才，提供资源、提供岗位，本身就可能是中国未来获得诺奖的一种重要方式。

　　从这个角度看，企业设立奖学金这种方式，不但可以尽到社会责任，也可以获得人才，甚至还可能发现通向未来的前瞻性技术路线。这是一个企业、社会、学生多赢的局面。