聽取顧客的需求，做出符合期望的產品，這是魏守誠的團隊一直在做的事，只不過這一次，沈亦澤提出的要求遠比他們以前做的更復雜。
一周后，研發部將沈亦澤的用戶體驗轉化成專業的技術方案，歸納成條后提交給董事會：
“……基于個性化推薦引擎技術，根據每個用戶的興趣、位置等多個維度進行個性化推薦，推薦內容不僅包括狹義上的文娛，還包括新聞、生活、教育、購物等資訊。
根據其社交行為、閱讀行為、地理位置、職業、年齡等挖掘出興趣。通過社交行為分析，5秒鐘計算出用戶興趣；通過用戶行為分析，用戶每次動作后，10秒內更新用戶模型。
對每條信息提取幾十個到幾百個高維特征，并進行降維、相似計算、聚類等計算去除重復信息；對信息進行機器分類、摘要抽取，主題分析、信息質量識別等處理。
根據用戶特征、環境特征、文章特征三者的匹配程度進行推薦。
實時推薦，0.1秒內計算推薦結果，3秒完成內容提取、挖掘、消重、分類，5秒計算出新用戶興趣分配，10秒內更新用戶模型。
根據用戶所在城市，自動識別本地內容，精準推薦給當地居民。
可根據用戶年齡、性別、職業等特征，自動計算并推薦其感興趣的資訊……
新用戶的冷啟動可采取社交賬號綁定的方式。
當用戶使用微訊、微博等社交帳號登錄時，通過對用戶賬號的分析建立一個“興趣圖譜”，即根據用戶在微博上發布的內容及其所屬類別、用戶自標簽、社交關系、社交行為、參與的群組、機型、使用時間等數據源來推斷出用戶的興趣點有哪些。
社交關系、社交行為即用戶和用戶之間的交流狀況，可以根據二者間的共同好友數、相互評論數、數來進行度量……”
報告洋洋灑灑十幾頁紙，最后的結論總結起來就兩個字：給錢！
魏守誠表示：“想要實現這些功能的難度很高，但只要研發資金和研發時間充足，問題不大。”
沈亦澤說：“資金管夠，時間得有個期限，半年內能做出來嗎？包括新的推薦算法和短視頻APP。”
魏守誠想了想說：“如果資金管夠，沒問題。”
得到董事會的承諾，魏守誠便放開了手腳，不僅對外大量招募算法工程師，還花重金從各大知名互聯網公司挖來好幾個頂尖的技術大佬。
隨著研發部的快速擴張，公司的資金也快速縮水。
股東們對此很有些意見，認為錢應該用于內容生產和推廣宣傳，與其丟進研發這個無底洞里，還不如拿去買廣告位，后者至少能看見成效，對于短期內數據的提升幫助極大，有利于接下來的C輪融資。
不過股東們無法直接干涉公司的運營，雖然頗有微詞，卻無法左右公司核心團隊的決策。
影響也有，那就是正在談判的C輪融資被迫中止，盡管沈亦澤說明了自己的戰略目標，投資方仍希望等到成品和成果出來后再見機行事。
這也在情理之中，管控風險是每個投資者的必修課。
沈亦澤倒不很在意，因為他知道短視頻遲早會成為大眾最熱衷的消磨時間的娛樂方式，有著絕佳的前景。
對方不愿意投，那他就自己投。
二月和三月金點盈利都超過五個億，刨除用于內容制作的那部分，剩下的錢正好拿來投資。
由金點領投，公司的主要股東和一些知名人士跟投，共融資近七億元。
對此時的樂享科技來說，七億的融資額并不算多，但也足夠撐一段時間了。
忙完這一切，緊接著又向各大電視臺兜售影視劇和綜藝，使資金回籠，再投入下一個項目之中。