拉斯维加斯3499进入网站浏览器蔡崇信港大演讲：中国A|aotm奥特曼|I有四张
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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✿◈✿✿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✿◈✿✿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拉斯维加斯3499进入网站浏览器✿◈✿✿ღ、中国公司✿◈✿✿ღ，还是世界任何地方工作✿◈✿✿ღ。
他还讲了个段子aotm奥特曼✿◈✿✿ღ。最近社交媒体上有人吐槽✿◈✿✿ღ，说自己在Meta（Facebook）的AI团队里aotm奥特曼✿◈✿✿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✿◈✿✿ღ，当地人不会说中文拉斯维加斯3499进入网站浏览器✿◈✿✿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✿◈✿✿ღ。
这时候你有两个选择✿◈✿✿ღ：选择一✿◈✿✿ღ：通过API使用OpenAI✿◈✿✿ღ。付很多钱拉斯维加斯3499进入网站浏览器✿◈✿✿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✿◈✿✿ღ，而且数据完全可控✿◈✿✿ღ。
阿里靠的是云计算拉斯维加斯3499进入网站浏览器✿◈✿✿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aotm奥特曼✿◈✿✿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aotm奥特曼✿◈✿✿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aotm奥特曼✿◈✿✿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aotm奥特曼✿◈✿✿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，我不知道拉斯维加斯3499进入网站浏览器✿◈✿✿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%✿◈✿✿ღ、数据中心建设成本低60%拉斯维加斯3499进入网站浏览器✿◈✿✿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✿◈✿✿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aotm奥特曼✿◈✿✿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。*