“方舟”计划的蓝图如同一幅诱人的航海图，清晰地指向那片名为“价值信任”的蓝海，让“智伞”的核心团队心潮澎湃，摩拳擦掌。然而，当激情退潮，冰冷的现实便开始显露狰狞的礁石。最先感受到刺骨寒意的，是首席技术官方哲。

在公司最大的会议室里，“方舟”计划首次技术可行性论证会正在进行。方哲站在白板前，上面画满了错综复杂的系统架构图和数据流示意图，但他的脸色却不像图纸那般流畅，反而布满凝重。

“各位，蓝图很美好，但我们必须正视现实的技术鸿沟。”方哲的声音低沉而严肃，他敲了敲白板上标注着“联邦学习节点管理”的模块，“我们现有的技术栈，主要集中在大数据风控、API（应用程序编程接口）集成和社区平台运维。而‘方舟’计划要求我们构建的，是一个融合了区块链、安全多方计算、联邦学习等多种前沿技术的复杂异构系统。”

他停顿了一下，环视在场的管理层成员，目光最后落在陈默身上。

“这不仅仅是把几种技术简单拼接。”方哲继续道，“首先，区块链的性能瓶颈如何解决？我们要处理的可能是海量的、高频的供应链数据交互，现有的主流公链或联盟链方案，能否支撑？如果自研底层，其技术难度、开发周期和投入成本将是天文数字。”

“其次，联邦学习与区块链的结合，本身就是一个前沿研究课题。如何确保在分布式、不可篡改的账本上，协调多个参与方的模型训练，同时保证数据隐私和模型效果？这里面有大量的技术空白需要我们去填补。”

“第三，安全。这个系统一旦建成，将成为多方价值数据的交汇点，必将成为黑客攻击的标靶。我们需要构建远超现有级别的安全防护体系，从密码学应用到节点准入，从智能合约审计到物理网络安全，每一个环节都不能有丝毫松懈。”

方哲拿起一份粗略的评估报告：“我让团队做了一个最初步的资源评估。要启动‘方舟’计划的核心技术攻关，我们至少需要补充以下稀缺人才：区块链底层架构师，联邦学习算法专家，密码学应用工程师，分布式系统专家……这些人才在市场上极为抢手，薪酬要求高昂。而且，这还只是研发阶段，后续的测试、部署、运维，都需要专门的团队。”

他报出了一个初步的人力成本和硬件投入估算数字，会议室里响起一阵轻微的吸气声。这个数字，几乎相当于“智伞”目前全年研发投入的百分之五十。

“更重要的是，”方哲加重了语气，“这意味着我们现有的技术骨干，尤其是核心平台组和数据分析组的主力，必须大量投入到‘方舟’项目中。那么，我们现有的业务怎么办？华商银行项目的后续迭代、社区平台的日常维护和功能更新、‘微光成长计划’的技术支持……这些都需要持续投入资源。我们很可能面临‘新旧业务双失’的风险。”

方哲的话像一盆冰水，浇熄了众人心头的部分热火。技术路径的模糊和资源的巨大缺口，是横亘在理想与现实之间冷酷的鸿沟。