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：邮件发出两小时内九游会官方★★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★★ღ，AI代理和设备的渗透率要达到90%★★ღ。不讲玄学我的继母是外星人★★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★★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★★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我的继母是外星人★★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★★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九游会官方★★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★★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九游会官方★★ღ，面向海外九游会官方★★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★★ღ，如果继续用Dell的服务器★★ღ、EMC的存储★★ღ、Oracle的数据库九游会官方★★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★★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★★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★★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★★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）★★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我的继母是外星人★★ღ。人与人的交流（people-to-people exchange）★★ღ，比任何官方渠道都重要我的继母是外星人★★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%九游会官方★★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的大规模普及我的继母是外星人我的继母是外星人★★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★★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★★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九游会官方★★ღ。*

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