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

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

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

　　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◈✿★◈。北方发的电要送到南方◈✿★◈，新能源产地和用电需求地往往不重合◈✿★◈，必须靠输电网络打通◈✿★◈。中国国家电网每年资本支出900亿美元◈✿★◈，美国只有300亿——三倍的差距◈✿★◈。

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

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

　　他还讲了个段子原神凝光肉身待客◈✿★◈。最近社交媒体上有人吐槽◈✿★◈，说自己在Meta（Facebook）的AI团队里◈✿★◈，同事们都在用中文交流想法◈✿★◈，他完全听不懂◈✿★◈。

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

　　训练一个万亿参数的模型爱游戏◈✿★◈，如果系统效率不高◈✿★◈，GPU消耗会非常恐怖◈✿★◈。中国团队因为硬件受限◈✿★◈，必须把系统优化做到极致◈✿★◈。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◈✿★◈，DeepSeek排名第二◈✿★◈。

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

　　他举了个例子◈✿★◈。假设你是沙特阿拉伯◈✿★◈，想发展AI原神凝光肉身待客◈✿★◈，又想保持“AI主权”（sovereign AI）——意思是AI不受外国控制原神凝光肉身待客◈✿★◈。但你没有人才自己开发模型◈✿★◈。

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

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

　　这个模式其实很像早年的互联网公司◈✿★◈：免费产品获客◈✿★◈，增值服务变现◈✿★◈。只不过规模和技术门槛完全不同原神凝光肉身待客◈✿★◈。

　　阿里1999年成立时◈✿★◈，中国还没加入WTO◈✿★◈，国际贸易必须通过国有贸易公司◈✿★◈。2001年入世之后◈✿★◈，小企业可以直接和全球做生意了◈✿★◈。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◈✿★◈，面向海外◈✿★◈。

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

　　云计算也是一样的逻辑◈✿★◈。16年前◈✿★◈，没人讨论云◈✿★◈。但阿里的消费平台要处理海量数据◈✿★◈，如果继续用Dell的服务器◈✿★◈、EMC的存储◈✿★◈、Oracle的数据库原神凝光肉身待客◈✿★◈，所有利润都会交给这些供应商◈✿★◈。

　　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◈✿★◈，用好了再开放给外部客户◈✿★◈。

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

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

　　很多人说AI时代不用学编程了◈✿★◈，用自然语言（natural language）就能指挥机器◈✿★◈。蔡崇信不同意◈✿★◈。

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

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

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

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

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

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

　　蔡崇信拥有NBA布鲁克林篮网队（Brooklyn Nets）◈✿★◈、WNBA纽约自由人队（New York Liberty）◈✿★◈、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◈✿★◈。今年篮网时隔六年重返中国（澳门）◈✿★◈，这是他主动推动的◈✿★◈。

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

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

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

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

　　学编程不是为了写代码◈✿★◈，而是训练逻辑思维◈✿★◈；学统计（数据科学）是因为数据会爆炸◈✿★◈；学心理学是因为要理解人脑这个最高效的机器◈✿★◈；学材料科学是因为让比特跑得更快的是原子原神凝光肉身待客◈✿★◈。更重要的是◈✿★◈，学会提出正确的问题——这比找到答案更有价值◈✿★◈。*爱游戏app官方网站◈✿★◈。爱游戏app最新官网登录入口◈✿★◈，爱游戏·ayx体育◈✿★◈！爱游戏app体育ayx·爱游戏◈✿★◈！ayx·爱游戏(中国)官方网◈✿★◈！