根據後來法拉爀所述，有一天在進行午餐時，他們那些粉絲反覆討論投資組織的名稱。諸如正義聯盟社團、亞歷山大或者復仇者聯盟社團。然而復仇者聯盟社團這些太沒正面導向了，不能體現主旋律。最後，他們一致同意取名爲老鐵資本，因爲它體現了鐵粉這一名稱，並且包含了粉絲們長期以來關於葉華與粉絲共同投資之間的權力平衡的和諧關係。
法拉爀爲這個新生的投資組織招募了剛冒頭的皮得林奇作爲顧問，他現在還是富達麥哲倫基金管理人。另外，她們還招募了一位耶魯大學名聲顯赫的重要人物拉爾夫·溫特，他早前曾任命裡艮司法顧問。
葉華經常在世界各地與身處明的法拉爀進行電話聯繫，討論在異地建立相似的投資組織的事情。葉華僱傭了才21歲的阿比蓋爾約翰遜作爲其投資組織的負責人。去年在誠信選擇工業設備談收購時，葉華第一次見面時這個年輕姑娘時，她剛從哈佛大學獲得藝術史學位。
葉華在科技城輸出了大量匪夷所思的建築思想，也正是她的偶像，關於葉華的力量是否強大取決於信仰是否足夠廣泛。
阿比蓋爾談到：“整個人類的創造力，與個人的處境是一樣的。當我們形單影隻時，是謹慎而膽怯的。然而，當我們被愈多人陪伴，我們所表現出來的決心與信心就愈強。”
阿比蓋爾從本質上總結其爲“睿智的勇氣”又一鐵粉，這一定是基於葉華依靠特斯拉宇宙數據庫輸出海量圖紙工藝所迸發出的力量。
雖然阿比蓋爾的父親愛德華約翰遜是“誠信選擇工業設備”公司總裁，但這並不意味着阿比蓋爾是在靠父親吃飯，相反，她是一位傑出的商界奇才。葉華把前世關於1987年的經濟危機透露了一點點，她就推導出很多接近事實的信息。
阿比蓋爾接受了葉華的邀請，笑道：“這份邀請聽上去的確很有吸引力。”
最終，葉華同意接受粉絲們加入的老鐵資本上的投資，“他們正在嘗試聚集一些衆所周知的人物。”除此以外，葉華認爲與現在盛行的空想主義不同，這個粉絲投資公司“將向粉絲們介紹葉華的投資動向，因此，能跟着愛豆賺錢確實是激動人心的”。
阿比蓋爾說：“我們渴望愛豆挺身而出，像個英雄一樣，幫助粉絲，粉絲支持愛豆。相互表達想法、分享想法、交換想法。”
於是，投資組織開始有了初期的回報。現在他們需要一個更爲重要的潤滑劑——錢。阿比蓋爾在葉華的推薦下，聯繫到了北美的白馬基金投資公司。阿比蓋爾估計它將收集2400萬美元左右的投資，最終，粉絲團成功舉辦，葉華另外投入2.5億美元，交予阿比蓋爾管理，法拉爀和所有粉絲監控。葉華簽下的支票涵蓋了絕大部分投資項目，剩下的投資由包括阿比蓋爾和粉絲們自由選擇。
作爲進入北美市場的外資投資基金，老鐵資本已成爲北美風險投資行業的超級黑馬，不僅向北美企業家們提供資金，並且在投資後提供一系列增值服務和支持。老鐵資本目前港城、波士頓、硅谷、舊金山、印度班加羅爾、德里，漢城等地均設有辦公室/辦事處。同時，在北美40餘個城市（含二、三線城市）形成了完整的地域覆蓋網絡，建立起良好的網絡資源平臺。老鐵資本同時管理着美元基金與英鎊基金，老鐵資本重點關注高科技、文化旅遊、新型消費與服務、醫療健康、工業技術等領域，全面覆蓋初創期（VC）、成長期（Growth）、併購期（M&A）等階段，並深度佈局產業平臺。
老鐵資本已經在北美投資了超過600家公司，包括蘋果、如家酒店、漢庭酒店集團、美團、海底撈、雷蛇等公司，已有超過150家所投公司公開上市或併購。
在老鐵最近所投資的公司中，尚未上市或併購的公司中，有超過2陸家公司估值超過億美元。同時，老鐵資本在企業服務、互聯網金融、文化娛樂三個板塊的提早佈局和深耕細作也是有目共睹，企業服務領域從B2B交易市場、大數據與雲服務、SAAS企業服務軟件到安全都要涉獵。
葉華具有科技、醫學、財經、管理等背景及豐富的管理、風險投資運作經驗，出色的業績及業內的美譽，贏得了創業者及投資者的信賴。老鐵資本的強大優勢之一就是與葉華的特斯拉宇宙數據庫之間建立了廣泛的聯絡渠道，同時與他們保持親密的合作關係;對投資組合中的每一家公司，提供資金、經驗、商務關係等強有力的支持。老鐵資本致力於協助全球優秀的創業者共同創建世界一流技術企業。
現在的米國依然陷入了經濟衰退的困境——而剛上任的總統羅納德·裡艮被迫在公衆持懷疑態度的情況下維護他的經濟政策，與此同時，很多人正在擔心米國與老大哥發生核戰爭的可能性。
儘管存在着這些不確定因素，但是很多大學生們的感受的是機會的降臨而並非焦慮。裡艮成功當選總統，在他的意識形態啓發下，學生們做了一些野心勃勃的事情。他們邀請了葉華聚集在耶魯大學的校園裡一個研討會。這次會議主要由耶魯大學物理學院的斯蒂芬·卡拉布雷西、芝加哥大學化學院的李·利伯曼和大衛·麥金託什召集，其餘200多人於12月的第一個週末抵達康涅狄格州紐黑文，參加爲期三天的研討會。
這次研討會有個聽上去很枯燥的標題——“未來科技：人工智能與生產力結合研討會”，這很容易讓人聯想到其他只有一小部分參與者會感興趣的玄幻科技研討會，沒有廣泛的受衆人羣或持久的影響力。然而，在這個研討會上，當發言者譴責那些沿海精英、左派的媒體、科技權威人士以及主張用更多“解決就業”形式看到人工智能的人時，在場的人聽到了一種全新的聲音。
第二天就飛往瑞典拿諾貝爾物理學獎的葉華說：“我感到我們正處於歷史的某個節點，鐘擺自此以後可能會往相反方向擺動。可能會發生一些事情........”
“人工智能是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖瞭解智能的實質，並生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。人工智能從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智能帶來的科技產品，將會是人類智慧的‘容器’。人工智能可以對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。
人工智能是一門極富挑戰性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。人工智能是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智能研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的複雜工作。但不同的時代、不同的人對這種複雜工作的理解是不同的......”
聯想前世先進的人工智能，葉華這個說法是很有遠見的。
例如繁重的科學和工程計算本來是要人腦來承擔的，如今計算機不但能完成這種計算，而且能夠比人腦做得更快、更準確，因此當代人已不再把這種計算看作是“需要人類智能才能完成的複雜任務”，可見覆雜工作的定義是隨着時代的發展和技術的進步而變化的，人工智能這門科學的具體目標也自然隨着時代的變化而發展。它一方面不斷獲得新的進展，另一方面又轉向更有意義、更加困難的目標。
通常，“機器學習”的數學基礎是“統計學”、“信息論”和“控制論”。還包括其他非數學學科。這類“機器學習”對“經驗”的依賴性很強。計算機需要不斷從解決一類問題的經驗中獲取知識，學習策略，在遇到類似的問題時，運用經驗知識解決問題並積累新的經驗，就像普通人一樣。我們可以將這樣的學習方式稱之爲“連續型學習”。但人類除了會從經驗中學習之外，還會創造，即“跳躍型學習”。這在某些情形下被稱爲“靈感”或“頓悟”。一直以來，計算機最難學會的就是“頓悟”。或者再嚴格一些來說，計算機在學習和“實踐”方面難以學會“不依賴於量變的質變”，很難從一種“質”直接到另一種“質”，或者從一個“概念”直接到另一個“概念”。正因爲如此，這裡的“實踐”並非同人類一樣的實踐。人類的實踐過程同時包括經驗和創造。
這是智能化研究者夢寐以求的東西。
葉華利用特斯拉宇宙數據庫開發了一種新的數據分析方法，該方法導出了研究函數性質的新方法。新數據分析方法給計算機學會“創造”提供了一種方法。本質上，這種方法爲人的“創造力”的模式化提供了一種相當有效的途徑。這種途徑是數學賦予的，是普通人無法擁有但計算機可以擁有的“能力”。從此，計算機不僅精於算，還會因精於算而精於創造。計算機學家們應該斬釘截鐵地剝奪“精於創造”的計算機過於全面的操作能力，否則計算機真的有一天會“反捕”人類。
當回頭審視新方法的推演過程和數學的時候，可以拓展對思維和數學的認識。數學簡潔，清晰，可靠性、模式化強。在數學的發展史上，處處閃耀着數學大師們創造力的光輝。這些創造力以各種數學定理或結論的方式呈現出來，而數學定理最大的特點就是：建立在一些基本的概念和公理上，以模式化的語言方式表達出來的包含豐富信息的邏輯結構。應該說，數學是最單純、最直白地反映着（至少一類）創造力模式的學科。
事實上，這就是已發生的事情：葉華的橫空出世，已推動科技飈快了十年以上。在這幾年裡，葉華旗下的維多利亞公司、外星人公司、雷神集團、雅馬哈等等已經逐漸發展成爲最具影響力的超大型跨國企業之一，因其不僅幫助各大學的學生重鑄思維，更是不斷有意識地將人們的注意力轉移到實業興國上來，從而改變人類本身。
多年來，華爾街在逐漸對資本與目的形成一種統一、謙虛的說法，即他們僅僅作爲生產力的推動者、實業的支柱以及一個能夠在其中充分利用的團體，因此纔不管你就業率的高低，只要能賺錢，他們就支持哪個生產方式。這個說法並沒有錯，但也沒有敘述出葉華擁有遠高於外星人的科技的真相。
從一開始，所謂的人工智能發展降低就業率，這些努力都是無能的抵抗思想，而葉華的關門弟子們時刻準備着以堅硬的姿態進行戰鬥。
葉華笑道：“我認爲人工智能更能促進就業質量，提高勞動者的價值，推動社會進步。”
這個研討會的計劃米國人獨控下的智能化、關於人工智能服務人類的思考、沒有人工智能我們是不是活得更舒服一點？
這種思想本是狹隘且空泛的，然而實際所討論的話題卻以葉華驚人的準確性預示着人工智能和生產效率大幅提高的到來。
例如，任耶魯大學的教授博克談到“人工智能的衝擊”以及“人工智能的人性化。”他認爲，人工智能和“新科技新材料”應當是米國人掌握的事項。在石墨烯批量生產一案中，他指出，“雅馬哈和石墨烯等高科技公司甩了米國很多科技公司幾條街，而在人工智能限制上，根本存在很大風險，而且也有可能對人類造成傷害，例如大量的低技術的勞動者失業會給社會太大壓力，可能造成動盪不安。”