AG凯发K8真人娱乐平台蔡崇信港大演讲：中国AI有四张底牌美国人定义的AI规则是
凯发APP官网AG凯发K8真人娱乐◈★◈，k8凯发◈★◈。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年向日葵视频app污污网站◈★◈，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◈★◈，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AG凯发K8真人娱乐平台◈★◈、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AG凯发K8真人娱乐平台◈★◈，必须把系统优化做到极致AG凯发K8真人娱乐平台◈★◈。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AG凯发K8真人娱乐平台◈★◈，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◈★◈，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◈★◈。
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）◈★◈。这些阿里都能提供向日葵视频app污污网站◈★◈。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AG凯发K8真人娱乐平台◈★◈。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◈★◈，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的存储向日葵视频app污污网站◈★◈、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向日葵视频app污污网站◈★◈。
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◈★◈，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◈★◈。*
