本月在香港大学陆佑堂做了一次演讲★★ღ◈。这是港大经管学院陈坤耀杰出学人讲座的系列活动★★ღ◈。据说★★ღ◈，17年前★★ღ◈，马云曾站在同一个舞台上★★ღ◈。主办方称★★ღ◈，这次演讲的报名速度创下纪录★★ღ◈：邮件发出两小时内★★ღ◈，超过1200人报名★★ღ◈。

　　美国人怎么算谁赢？看谁的大语言模型（Large Language Model）更强★★ღ◈。今天是OpenAI领先★★ღ◈，明天是Anthropic★★ღ◈，后天可能是别人★★ღ◈。但蔡崇信说★★ღ◈，这个计分方式本身就有问题★★ღ◈。

　　这个判断的底层逻辑是★★ღ◈：AI的价值在于渗透率（penetration rate）★★ღ◈。中国国务院的AI规划就很务实——到2030年爱游戏★★ღ◈，AI代理和设备的渗透率要达到90%★★ღ◈。不讲玄学爱游戏★★ღ◈，只讲普及★★ღ◈。

　　为什么？因为15年前中国就开始大规模投资电力传输基础设施★★ღ◈。北方发的电要送到南方★★ღ◈，新能源产地和用电需求地往往不重合★★ღ◈，必须靠输电网络打通★★ღ◈。中国国家电网每年资本支出900亿美元★★ღ◈，美国只有300亿——三倍的差距★★ღ◈。

　　结果是什么？中国的电力装机容量是美国的2.6倍★★ღ◈，而且新增装机容量是美国的9倍★★ღ◈。这个差距还在拉大★★ღ◈。

　　蔡崇信提到一个有趣的数据★★ღ◈：全球几乎一半的AI科学家和研究人员★★ღ◈，都有中国大学的学位——无论他们现在在美国公司★★ღ◈、中国公司★★ღ◈，还是世界任何地方工作★★ღ◈。

　　他还讲了个段子★★ღ◈。最近社交媒体上有人吐槽爱游戏★★ღ◈，说自己在Meta（Facebook）的AI团队里★★ღ◈，同事们都在用中文交流想法★★ღ◈，他完全听不懂★★ღ◈。

　　以前中国公司出海★★ღ◈，语言是劣势——在意大利开办公室★★ღ◈，当地人不会说中文★★ღ◈，中国员工得用第二语言沟通★★ღ◈。但在AI领域★★ღ◈，全球的华人工程师用中文分享想法★★ღ◈、交换思路日吉亚衣★★ღ◈，这反而成了信息优势★★ღ◈。

　　训练一个万亿参数的模型★★ღ◈，如果系统效率不高★★ღ◈，GPU消耗会非常恐怖★★ღ◈。中国团队因为硬件受限★★ღ◈，必须把系统优化做到极致★★ღ◈。DeepSeek就是这么逼出来的——阿里的通义千问（Qwen）模型刚刚赢得了一场为期两周的加密货币和股票交易AI竞赛★★ღ◈，DeepSeek排名第二★★ღ◈。

　　蔡崇信的观点很直接★★ღ◈：开源模型会击败闭源模型★★ღ◈，不是因为开源更先进★★ღ◈，而是因为开源更符合全球大多数用户的利益★★ღ◈。

　　他举了个例子★★ღ◈。假设你是沙特阿拉伯★★ღ◈，想发展AI爱游戏爱游戏app官网入口★★ღ◈，又想保持“AI主权”（sovereign AI）——意思是AI不受外国控制★★ღ◈。但你没有人才自己开发模型★★ღ◈。

　　这时候你有两个选择★★ღ◈：选择一★★ღ◈：通过API使用OpenAI★★ღ◈。付很多钱★★ღ◈，而且数据要喂进去——你不知道数据去了哪里★★ღ◈，那是个黑箱（black box）★★ღ◈。选择二★★ღ◈：直接下载阿里的开源模型★★ღ◈，部署在自己的私有云上★★ღ◈。免费★★ღ◈，而且数据完全可控★★ღ◈。

　　阿里靠的是云计算★★ღ◈。你用开源模型没问题★★ღ◈，但你要跑模型★★ღ◈，需要云基础设施——存储★★ღ◈、数据管理★★ღ◈、安全★★ღ◈、网络★★ღ◈、容器（containers★★ღ◈，他说这个词他自己也不太懂）★★ღ◈。这些阿里都能提供★★ღ◈。开源模型是流量入口★★ღ◈，云服务才是利润来源★★ღ◈。

　　这个模式其实很像早年的互联网公司★★ღ◈：免费产品获客★★ღ◈，增值服务变现★★ღ◈。只不过规模和技术门槛完全不同爱游戏★★ღ◈。

　　阿里1999年成立时★★ღ◈，中国还没加入WTO★★ღ◈，国际贸易必须通过国有贸易公司★★ღ◈。2001年入世之后★★ღ◈，小企业可以直接和全球做生意了★★ღ◈。阿里的B2B平台就是帮这些小厂找买家——第一版网站是英文的★★ღ◈，面向海外★★ღ◈。

　　后来消费者电商起来了★★ღ◈，就有了淘宝★★ღ◈。买家和卖家互不信任★★ღ◈，就发明了支付宝（最初是个担保交易系统）★★ღ◈。物流跟不上★★ღ◈，就投资物流★★ღ◈。

　　云计算也是一样的逻辑★★ღ◈。16年前★★ღ◈，没人讨论云★★ღ◈。但阿里的消费平台要处理海量数据ayx手机版登录入口★★ღ◈，★★ღ◈，如果继续用Dell的服务器★★ღ◈、EMC的存储★★ღ◈、Oracle的数据库★★ღ◈，所有利润都会交给这些供应商★★ღ◈。

　　所以阿里云的起点是自己吃自己的狗粮（eat our own dog food）——先内部用★★ღ◈，用好了再开放给外部客户日吉亚衣★★ღ◈。

　　蔡崇信对年轻创业者的建议也很明确★★ღ◈：优先选择有机增长（organic development）★★ღ◈，而不是并购★★ღ◈。因为自己团队培养出来的能力★★ღ◈，DNA纯正★★ღ◈，文化匹配★★ღ◈。阿里也做过并购★★ღ◈，有些成功★★ღ◈，有些失败得很惨★★ღ◈。

　　第三★★ღ◈，学会提问★★ღ◈。蔡崇信特别强调这一点——提出正确的问题（ask the right questions）★★ღ◈，比找到答案更重要爱游戏★★ღ◈。

　　很多人说AI时代不用学编程了★★ღ◈，用自然语言（natural language）就能指挥机器★★ღ◈。蔡崇信不同意日吉亚衣爱游戏app最新官网登录入口★★ღ◈，★★ღ◈。

　　数据科学（data science）★★ღ◈：其实就是统计学的新名字★★ღ◈，但未来数据会爆炸式增长★★ღ◈，懂得管理和分析数据的人永远稀缺★★ღ◈。

　　心理学和生物学★★ღ◈：理解人脑怎么运作★★ღ◈。人脑仍然是最高能效的机器★★ღ◈，AI的很多设计思路都来自对大脑的模拟★★ღ◈。

　　材料科学（material science）★★ღ◈：世界现在被比特（bits）主导★★ღ◈，但让比特跑得更快的★★ღ◈，是原子（atoms）★★ღ◈。半导体领域会有大量创新★★ღ◈，而半导体的核心就是材料爱游戏★★ღ◈。

　　但他补充了一句更重要的话★★ღ◈：机会是来找你的★★ღ◈，不是你去找它的★★ღ◈。你要做的是准备好（preparedness）日吉亚衣★★ღ◈，这样机会来的时候才能抓住★★ღ◈。

　　金融市场泡沫（financial market bubble）★★ღ◈：股票估值是不是太高？50倍市盈率合不合理？这是一门艺术★★ღ◈，我不知道★★ღ◈。

　　他的判断是★★ღ◈：AI可能存在金融泡沫★★ღ◈，但技术本身是线月互联网泡沫破裂★★ღ◈，但互联网并没有消失——今天互联网比那时候强大得多★★ღ◈。

　　蔡崇信拥有NBA布鲁克林篮网队（Brooklyn Nets）★★ღ◈、WNBA纽约自由人队（New York Liberty）★★ღ◈、NLL圣地亚哥队（San Diego Seals）和拉斯維加斯沙漠之犬队（Las Vegas Desert Dogs）等多家美国职业运动队★★ღ◈。今年篮网时隔六年重返中国（澳门）★★ღ◈，这是他主动推动的★★ღ◈。

　　但他做体育投资最有意思的部分★★ღ◈，是一个教育项目★★ღ◈：每年选6-8个中国初中生★★ღ◈，送去美国读高中★★ღ◈、打篮球★★ღ◈。

　　他说这是在复制自己的经历——13岁离开台湾去美国读书★★ღ◈。人与人的交流（people-to-people exchange）★★ღ◈，比任何官方渠道都重要日吉亚衣★★ღ◈。

　　不是模型本身★★ღ◈，而是让AI被广泛使用的整个生态系统★★ღ◈。电力成本低40%★★ღ◈、数据中心建设成本低60%★★ღ◈、全球一半AI人才有中国学历★★ღ◈、资源匮乏逼出系统级创新——这些加在一起★★ღ◈，让中国更有可能实现AI的大规模普及★★ღ◈。而普及率才是线★★ღ◈：为什么开源模式会赢？

　　因为对全球大多数用户来说★★ღ◈，开源同时解决了成本日吉亚衣★★ღ◈、数据主权和隐私三个问题★★ღ◈。闭源模型要付费★★ღ◈，数据要喂进黑箱★★ღ◈；开源模型免费★★ღ◈，数据可以留在本地★★ღ◈。这不是技术优劣之争★★ღ◈，是利益格局使然日吉亚衣★★ღ◈。

　　学编程不是为了写代码★★ღ◈，而是训练逻辑思维★★ღ◈；学统计（数据科学）是因为数据会爆炸★★ღ◈；学心理学是因为要理解人脑这个最高效的机器★★ღ◈；学材料科学是因为让比特跑得更快的是原子★★ღ◈。更重要的是★★ღ◈，学会提出正确的问题——这比找到答案更有价值★★ღ◈。*