除了中美AI競爭中國的四張底牌，蔡崇信還講了些什么？

中國AI的真正優勢是什么？年輕人到底還要不要學習編程？未來哪些專業最有前途？

最近，阿里巴巴集團聯合創始人、董事長蔡崇信在香港大學陸佑堂做了一次演講。

這是港大商學院“陳坤耀杰出講座系列”的年度活動。據主辦方透露，這次演講的報名速度創下了紀錄——郵件發出兩小時內，超過1200人報名。

中美AI競爭中國的四張底牌

在演講開場，蔡崇信就拋出一個觀點：美國人定義的AI競賽規則是錯的。

蔡崇信說，美國人怎么算誰贏？看誰的大語言模型更強。今天是OpenAI領先，明天是Anthropic，后天可能是別人。“這個計分方式本身就有問題。”

蔡崇信認為，真正的贏家不是誰有最好的模型，而是誰用得最好。而這個判斷的依據是：AI的價值在于滲透率。“中國國務院的AI規劃就很務實一一到2030年，AI代理和設備的滲透率要達到90%。”

那中國憑什么能普及得更快?蔡崇信列了一張完整的底牌清單。

電力：15年前埋下的伏筆

蔡崇信說，訓練大模型、跑推理本質上都是在燒電。中國的電力成本比美國低40%。

因為15年前中國就開始大規模投資電力傳輸基礎設施。北方發的電要送到南方，新能源產地和用電需求地往往不重合，必須靠輸電網絡打通。中國國家電網每年資本支出900億美元，美國只有300億——三倍的差距。

結果就是中國的電力裝機容量是美國的2.6倍，而且新增裝機容量是美國的9倍。這個差距還在拉大。

數據中心：成本碾壓

在中國建一個數據中心，成本比美國低60%。這還沒算芯片，只是基建。

工程師紅利：全球一半的AI人才有中國學歷背景

蔡崇信提到一個有趣的數據，全球幾乎一半的AI科學家和研究人員，都有中國大學的學位——無論他們現在在美國公司、中國公司，還是世界任何地方工作。

他還講了個段子。最近社交媒體上有人吐槽，說自己在Meta (Facebook)的Al團隊里，同事們都在用中文交流想法，他完全聽不懂。

“這是中文第一次成為一種優勢。”蔡崇信開玩笑地說。

他還舉了個例子，以前中國公司出海，語言是劣勢。比如在意大利開辦公室，當地人不會說中文，中國員工得用第二語言溝通。但在AI領域，全球的華人工程師用中文分享想法、交換思路，這反而成了信息優勢。

資源匱乏逼出來的系統級創新

蔡崇信說，美國有大量GPU，中國沒有。但他認為，匱乏反而創造了優勢。

“GPU的缺乏反而創造了’饑餓優勢’。當你沒有足夠資源時，你被迫在系統層面創新。”他說。

訓練一個萬億參數的模型，如果系統效率不高，GPU消耗會非常恐怖。中國團隊因為硬件受限，必須把系統優化做到極致。DeepSeek就是這么逼出來的。而阿里的通義千問 (Qwen) 模型剛剛贏得了一場為期兩周的加密貨幣和股票交易AI競賽，DeepSeek排名第二。

蔡崇信對DeepSeek毫不吝惜地贊美：“我們在杭州的鄰居，他們做的事情令人難以置信。”

開源模型會擊敗閉源模型

對于眼下閉源模型和開源模型之爭，到底誰會勝出？蔡崇信的觀點很直接：開源模型會擊敗閉源模型，不是因為開源更先進，而是因為開源更符合全球大多數用戶的利益。

他舉了個例子。假設你是沙特阿拉伯，想發展AI，又想保持“AI主權”——意思是AI不受外國控制。但你沒有人才自己開發模型。

這時候你有兩個選擇。一個是通過API使用OpenAI。但你要付很多錢，而且數據要喂進去——你不知道數據去了哪里，那是個黑箱。

第二個選擇是直接下載阿里的開源模型，部署在自己的私有云上。免費，而且數據完全可控。

所以不管是從成本還是隱私來說，都是開源模型勝出。“所以無論是政府還是企業，只要認真做成本效益分析，都會傾向于開源。”蔡崇信說。

那么阿里怎么賺錢？蔡崇信的回答是：“我們不靠AI賺錢。”

他說，阿里靠的是云計算。你用開源模型沒問題，但你要跑模型，需要云基礎設施，包括存儲、數據管理、安全、網絡等，這些阿里都能提供。所以開源模型是流量入口，云服務才是利潤來源。

這種模式其實很像早年的互聯網公司：免費產品獲客，增值服務變現。只不過規模和技術門檻完全不同。

阿里巴巴持續進化的秘決

對話中，港大教授鄧希煒問了一個問題：阿里從B2B電商變成AI云計算公司，秘訣是什么？

蔡崇信回答：沒有秘訣，就是跟著客戶需求走。

阿里1999年成立時，中國還沒加入WTO，國際貿易必須通過國有貿易公司。2001年入世之后，小企業可以直接和全球做生意了。阿里的B2B平臺就是幫這些小廠找買家——第一版網站是英文的，面向海外。

后來消費者電商起來了，就有了淘寶。買家和賣家互不信任，就發明了支付寶（最初是個擔保交易系統）。物流跟不上，就投資物流。

“云計算也是一樣的邏輯。16年前，沒人討論云。但阿里的消費平臺要處理海量數據，如果繼續用Dell的服務器、EMC的存儲、Oracle的數據庫，所有利潤都會交給這些供應商。”蔡崇信說，發展云計算完全是出于必要，出于對技術自主可控的需求。

所以阿里云的起點是“自己吃自己的狗糧”——先內部用，用好了再開放給外部客戶。

蔡崇信對年輕創業者的建議也很明確：優先選擇有機增長，而不是并購。因為自己團隊培養出來的能力，DNA純正，文化匹配。阿里也做過并購，“有些成功，有些失敗得很慘”。

還要不要學編程？

給年輕人的幾點建議

在學生問答環節，關于技能和專業選擇，蔡崇信給年輕人提出了很多建設性的意見和建議，信息密度很高。

比如在技能層面要做好三件事。

學會獲取知識。聽起來是廢話，但在AI時代，知識獲取的效率差異會被放大。

建立分析框架。不是死記硬背，而是能對信息做出自己的判斷。

學會提問。蔡崇信特別強調這一點——提出正確的問題，比找到答案更重要。

那么AI時代到底還要不要學編程？蔡崇信的回答是：要，但理由變了。

很多人說AI時代不用學編程了，用自然語言（natural language）就能指揮機器。蔡崇信并不認同。“編程的目的不是為了操作機器，而是訓練思維過程。”

他甚至建議學電子表格——能把一個復雜公式寫對，讓數字自動計算出來，這本身就是邏輯訓練。

對于年輕人來說，專業選擇可以考慮三個方向。

數據科學。這其實是統計學的新名字，蔡崇信認為未來數據會爆炸式增長，懂得管理和分析數據的人永遠稀缺。

心理學和生物學。這個專業主要是理解人腦怎么運作。“人腦仍然是最高能效的’機器’，AI的很多設計思路都來自對大腦的模擬。”

材料科學。世界現在被比特（bits）主導，但讓比特跑得更快的，是原子（atoms）。半導體領域會有大量創新，而半導體的核心就是材料。

當年為什么放棄高薪加入阿里?

1999年，為什么蔡崇信放棄香港的律師高薪，跑去杭州加入一個18人的小公司。在很多場合，蔡崇信回答過這個問題，這次演講中他用金融人的思維解答：不對稱風險收益。

“下行風險非常有限。為什么？因為我有好的學歷，讀過法學院，最壞情況我還能當律師。但上行空間是無限的。”蔡崇信說，就像一個看漲期權——最多虧掉權利金，但收益沒有上限。

他又補充了一句更重要的話：機會是來找你的，不是你去找它的。 你要做的是“準備好”，這樣機會來的時候才能抓住。

AI是泡沫嗎？

“每一個泡沫背后，都有一根針在靜靜等待。”這句出自股神巴菲特。

最近，美國預測平臺Polymarket近日推出“AI泡沫何時破滅”的投注。目前累計投注額已接近15萬美元，三個選項當中，有2%認為AI泡沫會在今年底破滅的，有15%認為AI泡沫會在明年3月破滅。最熱門下注年份是2026年底，近40%投資者認為AI最遲明年底可能出事。

那么，AI到底會不會像2000年互聯網泡沫一樣破裂？

蔡崇信認為，對于這個問題要區分兩種泡沫。一種是金融市場泡沫，比如股票估值是不是太高？50倍市盈率合不合理？“這是一門藝術，我不知道。”

第二種是技術泡沫，也就是技術本身是不是虛假的。

“AI可能存在金融泡沫，但技術本身是真實的。 就像2000年3月互聯網泡沫破裂，但互聯網并沒有消失——今天互聯網比那時候強大得多。”蔡崇信說。

所以他的結論是：所有投入AI基礎設施的資源、模型開發的努力，不會打水漂。

文 | 沈積慧

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