米乐✿✿ღ★，m6米乐app羽毛球✿✿ღ★，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★：邮件发出两小时内米乐M6官网✿✿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写作业错了就塞一个东西在下面✿✿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✿✿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倍米乐M6官网✿✿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——在意大利开办公室写作业错了就塞一个东西在下面✿✿ღ★，当地人不会说中文米乐M6官网✿✿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✿✿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米乐M6官网✿✿ღ★。

　　这时候你有两个选择✿✿ღ★：选择一✿✿ღ★：通过API使用OpenAI✿✿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★。免费米乐M6官网✿✿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✿✿ღ★，面向海外✿✿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✿✿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✿✿ღ★。人与人的交流（people-to-people exchange）✿✿ღ★，比任何官方渠道都重要✿✿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%米乐M6官网✿✿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✿✿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写作业错了就塞一个东西在下面✿✿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★。更重要的是写作业错了就塞一个东西在下面✿✿ღ★，学会提出正确的问题——这比找到答案更有价值✿✿ღ★。*

　　宋庆龄不愿与孙中山合葬✿✿ღ★，直言缘由✿✿ღ★：“这个人陪了我 53年✿✿ღ★，我早就答应过✿✿ღ★，要和她葬在一起✿✿ღ★。”

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