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凯发APP官网入口|打工仔买房记下载|蔡崇信港大演讲:中国AI有四张底牌美国人定

2026-01-12

  凯发K8官网首页太阳能产业★✿★✿,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★✿★✿:邮件发出两小时内凯发APP官网入口★✿★✿,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★✿★✿。

  训练大模型★✿★✿、跑推理(inference)★✿★✿,本质上都是在烧电★✿★✿。中国的电力成本比美国低40%★✿★✿。

  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凯发APP官网入口凯发APP官网入口★✿★✿,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★✿★✿。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★✿★✿,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★✿★✿。

  蔡崇信对DeepSeek毫不吝惜赞美★✿★✿:我们在杭州的邻居★✿★✿,他们做的事情令人难以置信★✿★✿。

  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凯发APP官网入口★✿★✿,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打工仔买房记下载★✿★✿,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★✿★✿。

  成本和隐私★✿★✿,两边都赢★✿★✿。所以无论是政府还是企业★✿★✿,只要认真做成本效益分析★✿★✿,都会倾向于开源★✿★✿。

  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★✿★✿。

  港大教授邓希炜问了一个好问题★✿★✿:阿里从B2B电商变成AI云计算公司★✿★✿,秘诀是什么?

  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打工仔买房记下载★✿★✿,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年前凯发APP官网入口★✿★✿,没人讨论云★✿★✿。但阿里的消费平台要处理海量数据凯发APP官网入口★✿★✿,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★✿★✿。

  第一★✿★✿,学会获取知识★✿★✿。听起来是废话★✿★✿,但在AI时代★✿★✿,知识获取的效率差异会被放大★✿★✿。

  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★✿★✿。

  他甚至建议学电子表格——能把一个复杂公式写对★✿★✿,让数字自动计算出来★✿★✿,这本身就是逻辑训练★✿★✿。

  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★✿★✿。

  1999年★✿★✿,蔡崇信放弃香港的律师高薪★✿★✿,跑去杭州加入一个18人的小公司★✿★✿。为什么?

  这就像一个看涨期权(call option)——最多亏掉权利金★✿★✿,但收益没有上限★✿★✿。

  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可能存在金融泡沫打工仔买房记下载★✿★✿,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)★✿★✿、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★✿★✿,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★✿★✿、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★✿★✿。*