必发bifa◈★◈✿，bifa必发◈★◈✿。运输服务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◈★◈✿，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◈★◈✿。

　　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bifa◈★◈✿。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◈★◈✿。最近社交媒体上有人吐槽◈★◈✿，说自己在Meta（Facebook）的AI团队里天海翼步兵◈★◈✿，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◈★◈✿，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◈★◈✿，又想保持“AI主权”（sovereign AI）——意思是AI不受外国控制◈★◈✿。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天海翼步兵◈★◈✿，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◈★◈✿。

　　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天海翼步兵◈★◈✿，面向海外◈★◈✿。

　　后来消费者电商起来了天海翼步兵◈★◈✿，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◈★◈✿，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◈★◈✿，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）天海翼步兵bifa◈★◈✿，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◈★◈✿。

　　蔡崇信拥有NBA布鲁克林篮网队（Brooklyn Nets）bifa◈★◈✿、WNBA纽约自由人队（New York Liberty）bifa◈★◈✿、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bifa◈★◈✿。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◈★◈✿，而是让AI被广泛使用的整个生态系统天海翼步兵◈★◈✿。电力成本低40%天海翼步兵天海翼步兵◈★◈✿、数据中心建设成本低60%◈★◈✿、全球一半AI人才有中国学历◈★◈✿、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◈★◈✿。更重要的是◈★◈✿，学会提出正确的问题——这比找到答案更有价值◈★◈✿。*

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