必发bifaღ✿★✿！运输服务ღ✿★✿。bifaღ✿★✿，物流行业ღ✿★✿，必发bifa官方网站ღ✿★✿，必发ღ✿★✿，bifa必发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内参揭幕必发bifaღ✿★✿。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Anthropicღ✿★✿，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✿★✿，只讲普及必发bifaღ✿★✿。

　　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✿★✿。

　　他还讲了个段子内参揭幕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必发bifaღ✿★✿，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ღ✿★✿，当地人不会说中文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AIღ✿★✿，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ღ✿★✿。

　　这时候你有两个选择ღ✿★✿：选择一ღ✿★✿：通过API使用OpenAIღ✿★✿。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内参揭幕ღ✿★✿，部署在自己的私有云上ღ✿★✿。免费ღ✿★✿，而且数据完全可控ღ✿★✿。

　　阿里靠的是云计算必发bifaღ✿★✿。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（containersღ✿★✿，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WTOღ✿★✿，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✿★✿，面向海外内参揭幕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年前必发bifaღ✿★✿，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）就能指挥机器内参揭幕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✿★✿，这是他主动推动的内参揭幕必发bifaღ✿★✿。

　　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%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必发bifaღ✿★✿，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ღ✿★✿，学会提出正确的问题——这比找到答案更有价值ღ✿★✿。*

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