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我国AI的真实优势是什么？年青人究竟还要不要学习编程？未来哪些专业最有出路？
最近，阿里巴巴集团联合创始人、董事长蔡崇信在香港大学陆佑堂做了一次讲演。
这是港大商学院“陈坤耀出色讲座系列”的年度活动。据主办方泄漏，这次讲演的报名速度创下了纪录——邮件宣布两小时内，超越1200人报名。
蔡崇信说，美国人怎样算谁赢？看谁的大言语模型更强。今日是OpenAI抢先，明日是Anthropic，后天或许是他人。“这个计分方法自身就有问题。”
蔡崇信以为，真实的赢家不是谁有最好的模型，而是谁用得最好。而这个判别的根据是：AI的价值在于浸透率。“我国国务院的AI规划就很务实一一到2030年，AI署理和设备的浸透率要到达90%。”
蔡崇信说，练习大模型、跑推理本质上都是在烧电。我国的电力本钱比美国低40%。
由于15年前我国就开端大规划出资电力传输基础设施。北方发的电要送到南边，新能源产地和用电需求地往往不重合，有必要靠输电网络打通。我国国家电网每年本钱开销900亿美元，美国只需300亿——三倍的距离。
成果便是我国的电力装机容量是美国的2.6倍，并且新增装机容量是美国的9倍。这个距离还在拉大。
蔡崇信说到一个风趣的数据，全球简直一半的AI科学家和研究人员，都有我国大学的学位——不管他们现在在美国公司、我国公司，仍是国际任何地方作业。
他还讲了个段子。最近交际媒体上有人吐槽，说自己在Meta (Facebook)的Al团队里，搭档们都在用中文交流主意，他彻底听不懂。
他还举了个比方，曾经我国公司出海，言语是下风。比方在意大利开办公室，当地人不会说中文，我国职工得用第二言语交流。但在AI范畴，全球的华人工程师用中文共享主意、交流思路，这反而成了信息优势。
“GPU的缺少反而发明晰’饥饿优势’。当你没有满足资源时，你被迫在体系层面立异。”他说。
练习一个万亿参数的模型，假如体系功率不高，GPU耗费会十分恐惧。我国团队由于硬件受限，有必要把体系优化做到极致。DeepSeek便是这么逼出来的。而阿里的通义千问 (Qwen) 模型刚刚赢得了一场为期两周的加密钱银和股票交易AI比赛，DeepSeek排名第二。
蔡崇信对DeepSeek毫不吝惜地赞许：“咱们在杭州的街坊，他们做的工作令人难以置信。”
关于眼下闭源模型和开源模型之争，究竟谁会胜出？蔡崇信的观念很直接：开源模型会打败闭源模型，不是由于开源更先进，而是由于开源更契合全球大多数用户的利益。
他举了个比方。假定你是沙特阿拉伯，想开展AI，又想坚持“AI主权”——意思是AI不受外国操控。但你没有人才自己开发模型。
这时分你有两个挑选。一个是经过API运用OpenAI。但你要付许多钱，并且数据要喂进去——你不知道数据去了哪里，那是个黑箱。
第二个挑选是直接下载阿里的开源模型，布置在自己的私有云上。免费，并且数据彻底可控。
所以不管是从本钱仍是隐私来说，都是开源模型胜出。“所以不管是政府仍是企业，只需仔细做本钱效益剖析，都会倾向于开源。”蔡崇信说。
他说，阿里靠的是云核算。你用开源模型没问题，但你要跑模型，需求云基础设施，包含存储、数据办理、安全、网络等，这些阿里都能供给。所以开源模型是流量进口，云服务才是赢利来历。
这种形式其实很像早年的网络公司：免费产品获客，增值服务变现。只不过规划和技能门槛彻底不同。
对话中，港大教授邓希炜问了一个问题：阿里从B2B电商变成AI云核算公司，诀窍是什么？
阿里1999年景立时，我国还没参加WTO，国际贸易一定要经过国有贸易公司。2001年入世之后，小公司可以直接和全球经商了。阿里的B2B渠道便是帮这些小厂找买家——第一版网站是英文的，面向海外。
后来顾客电商起来了，就有了淘宝。买家和卖家互不信赖，就发明晰支付宝（开始是个担保交易体系）。物流跟不上，就出资物流。
“云核算也是相同的逻辑。16年前，没人评论云。但阿里的消费渠道要处理海量数据，假如持续用Dell的服务器、EMC的存储、Oracle的数据库，一切赢利都会交给这些供货商。”蔡崇信说，开展云核算彻底是出于必要，出于对技能自主可控的需求。
所以阿里云的起点是“自己吃自己的狗粮”——先内部用，用好了再开放给外部客户。
蔡崇信对年青创业者的主张也很清晰：优先挑选有机增加，而不是并购。因自己团队培养出来的才干，DNA纯粹，文明匹配。阿里也做过并购，“有些成功，有些失利得很惨”。
在学生问答环节，关于技能和专业挑选，蔡崇信给年青人提出了许多建设性的定见和主张，信息密度很高。
许多人说AI年代不必学编程了，用自然言语（natural language）就能指挥机器。蔡崇信并不认同。“编程的意图不是为了操作机器，而是练习思想过程。”
他乃至主张学电子表格——能把一个杂乱公式写对，让数字主动核算出来，这自身便是逻辑练习。
数据科学。这其实是统计学的新姓名，蔡崇信以为未来数据会爆破式增加，懂得办理和剖析数据的人永久稀缺。
心理学和生物学。这个专业主要是了解人脑怎样运作。“人脑仍然是最高能效的’机器’，AI的许多规划思路都来自对大脑的模仿。”
资料科学。国际现在被比特（bits）主导，但让比特跑得更快的，是原子（atoms）。半导体范畴会有许多立异，而半导体的中心便是资料。
1999年，为什么蔡崇信抛弃香港的律师高薪，跑去杭州参加一个18人的小公司。在许多场合，蔡崇信答复过这样的一个问题，这次讲演中他用金融人的思想回答：不对称危险收益。
“下行危险十分有限。为什么？由于我有好的学历，读过法学院，最坏状况我还能当律师。但上行空间是无限的。”蔡崇信说，就像一个看涨期权——最多亏掉权利金，但收益没有上限。
他又弥补了一句更重要的话：机会是来找你的，不是你去找它的。 你要做的是“准备好”，这样机会来的时分才干捉住。
最近，美国猜测渠道Polymarket近来推出“AI泡沫何时幻灭”的投注。现在累计投注额已挨近15万美元，三个选项傍边，有2%以为AI泡沫会在今年末幻灭的，有15%以为AI泡沫会在下一年3月幻灭。最热门下注年份是2026年末，近40%出资者以为AI最迟下一年末或许出事。
蔡崇信以为，对这个问题要区别两种泡沫。一种是金融市场泡沫，比方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。”
“AI有几率存在金融泡沫，但技能自身是线月互联网泡沫决裂，但互联网并没有消失——今日互联网比那时分强壮得多。”蔡崇信说。
所以他的结论是：一切投入AI基础设施的资源、模型开发的尽力，不会打水漂。
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