蔡崇信香港大學演講全記錄：未來十年經濟、AI趨勢、職業建議，收藏必看！

刷完蔡崇信在港大的最新訪談，他們的觀點是我們普通人無法看到的高點！大到中國經濟未來10年的前瞻，小到對普通人的職業規劃和學習技能建議，都講得很清楚。

毫不夸張地說，這不僅是普通人的職業規劃指南，更是企業家和管理者的年度戰略參考。

在講中國未來10年經濟發展之前，咱們得先看懂阿里巴巴這家企業發展的邏輯。

在過去26年里，阿里從純粹的B2B電商公司，一步步轉型成如今具備全球競爭力的AI + 云計算公司。外界把這份成就歸功于馬云和蔡崇信的戰略遠見，但蔡崇信在訪談里格外謙虛，1999年阿里成立時，中國的人均GDP才800美元，而今天已達到1.3萬美元，阿里不過是踩中了中國制造業崛起和互聯網爆發的時代交匯點，是時代給了這份“好運氣”。

但真正讓阿里穿越周期、重獲競爭力的，是這幾年的戰略反思。蔡崇信說得很直接：“收購換不來真正的成功，反而可能讓你走向失敗。只有基于公司基因、貼合用戶需求內生出來的業務，才能走得遠?！?/p>

云計算就是最好的例子。早年阿里面臨一個致命難題：服務器靠戴爾、IBM，存儲靠EMC，數據庫軟件靠Oracle，核心技術和利潤全被海外巨頭拿捏。再這么下去，利潤都被巨頭瓜分完了。沒辦法，阿里只能自己做云，先解決內求問題，在談對外輸出。

這份“向內求”的能力，不管對企業還是國家，都是不可替代的核心競爭力。

（以下是整理的對話內容：）

鄧教授：好的。首先，我從未在陸佑堂見過這么多人。

蔡先生，您知道，這是香港大學最古老的演講廳之一。我們本可以選擇一個更大的演講廳，因為在我們僅發出一封關于此次活動的郵件后，從未見過如此迅速和大量的回應——兩小時內就有超過1200人報名。如果報名再持續兩天，我敢打賭會有超過十萬人報名，那我們恐怕得把場地換到啟德體育場了！

總之，歡迎您來到香港大學。非常高興能有此機會與您交流。

今天的話題非常及時，也是一個宏大的話題。我知道您剛從另一個活動趕過來，所以我先從一個您真正熱衷的、相對輕松的話題開始——那就是體育。

大家都知道，您不僅是阿里巴巴的董事長，也是布魯克林籃網隊的老板。最近，您還帶領您的球隊去了澳門，與菲尼克斯太陽隊進行了比賽。我聽說您的球隊贏了一場，是嗎？（我們贏了一場，輸了一場。）好吧，我只知道您球隊贏的那場。

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我的第一個問題，也是我們聽眾非常感興趣的是：您是從何時開始對投資職業體育產生興趣的？您認為NBA能為中國帶來怎樣的機遇？

蔡崇信：鄧教授，在我回答問題之前，我首先想表達我最誠摯的謝意。能夠站在這個講臺上，我感到無比榮幸。我不是馬云，但能有此機會與大家交流思想……當你們聯系我時，這是一個講座系列，我說我不想站在講臺上去"講授"什么，我更傾向于采用爐邊對話的形式，這樣我們可以更好地交流思想，也是為了向陳教授致敬。另外，我了解到稍后還會與在座的學生進行一些問答環節，我真的很期待。所以，非常感謝您。謝謝。

蔡崇信：關于NBA，它進入中國已經很久了，實際上他們在中國舉辦比賽已有多年。2019年之后曾有過一段間歇期。今年是六年來第一次，NBA帶領兩支球隊——其中一支是我的布魯克林籃網隊——來到中國境內比賽。他們選擇了在澳門舉行，并與澳門金沙集團達成了在未來五年于澳門舉辦比賽的協議。但協議的一部分是，NBA也有權選擇在中國大陸進行比賽。所以我認為在不久的將來，NBA會重返中國大陸。

從NBA的角度來看，邏輯非常清晰：中國擁有世界上可能最龐大的籃球粉絲基礎，每個人都關注NBA。為什么？因為NBA是世界上最好的球員聚集的聯賽。大約30%的NBA球員非美國籍，他們來自世界各地，來自歐洲、東歐、澳大利亞……亞洲球員目前還不多，但我們希望未來中國能發展其籃球項目，我們或許能在NBA看到下一個姚明。

因此，粉絲基礎在中國非常龐大。所以，NBA重返中國進行比賽，讓球員能夠與粉絲進行線下互動，這對NBA來說意義重大。當然，這些年來，NBA的比賽一直通過中央電視臺和流媒體平臺在中國播出。

從中國的角度來看，與世界保持聯系，將體育及其他文化領域最優秀的部分引入中國，與粉絲互動，同樣至關重要。因此，這次我們受到了中方非常熱烈的歡迎。因為NBA非常受歡迎，比賽也取得了巨大成功，我們確實在競技層面上給球迷帶來了非常精彩的展示——一場比賽進入了加時賽，另一場比賽，我想我們實際上贏了，我們輸掉了加時賽，但第二晚我們贏了大概3分。所以，這是一次非常棒的經歷，我對于這種文化交流和體育交流的前景感到非常樂觀。

我還想提一下，利用體育來促進文化交流是非常重要的。我在中國慈善工作的一個重要部分就是關于體育，將體育作為教育的一部分進行投資。我有一個項目，旨在選拔初中生（八年級，即將升入九年級），送他們去美國讀四年高中，一邊打籃球，但更重要的是在美國接受教育。這有點復制我自己的經歷，因為我13歲時離開臺灣，去了美國讀寄宿學校和大學等等。

這個項目實際上既是在培養中國下一代籃球人才，也是在給孩子們一個看看外面世界的機會。同時，我認為最大的受益者是美國的高中生們，他們看到這些來自中國的孩子，他們都讀過關于中國的報道，但之前沒有與具體的個人互動過。我們選拔的是學業和籃球技能兩方面都最優秀的孩子，他們進入美國的環境，成為社區的一部分，并且深受社區喜愛。

所以，這種人與人之間的交流是如此重要。我相信，只要我有資源和能力，我會一直支持這個項目。

鄧教授：那么，有多少孩子能獲得您的獎學金去美國呢？

蔡崇信：選拔非常嚴格、競爭激烈。每年我們選拔6到8個孩子。

鄧教授：哦，那真的是精英中的精英了。我本來還希望我9歲的兒子能有機會，但看來挑戰太大了。

蔡崇信：我們總可以試試看。（笑）

鄧教授：您在鼓勵他！好的，非常鼓舞人心。我之前并不知道您體育事業中還有慈善這部分，希望您能繼續帶領您的球隊來中國，向我們展示世界頂級的職業籃球。

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鄧教授：那么，我的第二個問題，在我們真正進入宏大主題之前，是關于阿里巴巴的。您知道您的朋友馬云在2008年來過這里。顯然您可能還記得2008年的阿里巴巴是什么樣子。但據我了解，在過去的26年里，阿里巴巴已經從一家相對簡單的B2B電子商務公司，轉型為今天最大的"AI+云計算"公司之一。您能否與我們分享一下，阿里巴巴是如何實現如此變革的？阿里巴巴能夠每5到10年就成功轉型為不同類型公司的秘訣是什么？

蔡崇信：好的，先提供一點歷史背景。當我1999年加入阿里巴巴時，中國的人均GDP是800美元，而今天是13，000美元。增長是巨大的。我經常告訴我的朋友，我處在一個非常幸運的位置，因為我經歷了中國作為制造業大國和經濟崛起，與互聯網浪潮興起的交匯點。從阿里巴巴的 vantage point，我見證了這種雙引擎增長，這是非常驚人的。

阿里巴巴最初的想法，如你所說，是一個B2B網站。因為馬云想利用互聯網為所有中小企業創造一個公平的競爭環境，包括中國的貿易公司和小制造商。如果你還記得，在中國加入WTO（2001年）之前，國際貿易必須通過國有貿易公司進行。但一旦中國加入WTO，貿易就開放了，這正是中國作為制造業基地發展的開端，因為人們開始設立工廠，他們看到了利用互聯網與世界各地進行貿易的機會。

所以阿里巴巴的初創期是一個企業對企業（B2B）的網站，我們幫助小企業批發商品。順便提一下，阿里巴巴的第一個網站是英文的，因為它面向的是全球的買家，是一個對外（outside-facing）的網站。

然后我們從B2B商務演進到消費者商務（C2C），也就是今天的淘寶——最大的消費者購物平臺。我們還發展了支付業務，因為存在一個痛點：買賣雙方互不信任，買家不想先付款，賣家不想先發貨。所以我們發明了"支付寶"，其最初形式是一個擔保交易系統，使得交易得以進行。之后我們又涉足了物流等等。

你問到的秘訣，我認為在于，一家好的公司總是在遵循客戶需求和客戶訴求的過程中發展起來的。我們基本上是跟著客戶的需求走，一切都是有機地發展起來的。我總是告訴……如果在座的同學們以后出去創業，你們應該始終傾向于有機發展，而不是收購。當然，我們也進行了一些收購，有些成功了，有些則慘敗。但始終要傾向于有機發展，因為這是通過你的團隊來發展的，你的團隊擁有最好的、符合阿里巴巴文化和創新精神的DNA。

我們進入云計算業務也是如此，是為了滿足我們自身的需求，而不是因為有人決定"云計算是個好行業，我們應該進入"。我們16年前就開始發展云計算業務，那時根本沒人談論云計算。我們當時審視著我們管理的大量數據，消費者平臺處理著海量交易，我們的CTO來找我們說，如果我們繼續使用第三方軟件和硬件（我們當時使用戴爾、IBM的服務器，EMC的存儲設備，Oracle的數據庫軟件），那么將來我們會把所有的利潤都交給這些技術供應商。所以我們發展云計算，實際上是出于 necessity，出于在技術上實現自力更生的需要——這一點我們稍后可以談到，這某種程度上也是一種國家層面的需求。

因此，我們組建了一個團隊，專注于開發一種操作系統軟件——不是指單臺計算機的操作系統，而是一種能夠跨數據中心、跨多臺計算機工作的操作系統軟件。為什么？因為我們需要進行并行計算，以處理我們擁有的海量數據。這就是我們云計算業務的起源。我們實際上是"自食其力"，自己先使用這項技術，后來我們決定，這項技術這么好，為什么不把它開放給第三方客戶呢？就這樣，我們進入了云計算業務。

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鄧教授：我稍后會再回到這個開源策略，我們上周也聊過這個。但今天的主題既宏大又深刻，顯然非常重要。請允許我簡要說明一下為什么選擇這個主題。

上周我們交談時，蔡先生告訴我的第一件事是："我不是一個好的貿易或宏觀經濟學家。"但您擁有耶魯大學的經濟學學位，我不太相信您不懂。而且您很快讓我相信，您實際上是一位非常聰明、有見地的經濟學家，或許不是宏觀經濟學家。然后我向他解釋，陳坤耀教授是香港培養的最有影響力的經濟學家之一，培養了許多代在私營部門和政府都非常成功的學生。所以我說，我們在調整主題方面沒有太多余地，它必須關乎中國經濟增長。所以我們加上了"技術驅動力"，考慮到您投資了很多技術，而且阿里巴巴在這方面做得非常出色。

為什么是10年？因為在2035年，中國共產黨和中國政府的目標是將中國建設成為中等發達國家。這意味著什么？我其實也不太確定，但可以想象，我們需要中國的人均GDP達到約30，000美元——這是有可能的。有趣的是，在我們上周會面和今天之間，中國總理李強在上海發表講話，提到在五年內（到2030年），中國的GDP應達到約24萬億美元。這意味著從現在約20萬億美元增長到24萬億美元——您正在心算——這需要大約5%以上的名義GDP增長，這并非不可能，假設有4%的實際GDP增長加上1-2%的通脹，就能實現。所以這不是夢想，是完全可行的。但要實現4%的實際GDP增長，我們需要大量的創新，并且創新需要轉化為生產力增長。

所以，現在向您提出一個總體性問題：您認為中國國家科技規劃中有哪些關鍵或有影響力的特點，能夠保證在未來五年或十年內取得成功？

蔡崇信：我認為這是一個非常切合時宜的問題，因為中國剛剛發布了中央委員會的"十五五"規劃綱要。我想在座有些人可能已經讀了全文，我讀的是摘要。但規劃中真正有兩個主要要點：

第一，中國希望繼續成為制造業強國。

我認為對實體經濟中的制造業經濟的重視，是領導層明確指出的方向，這就是我們想要的位置。將中國與世界其他地區相比，消費占GDP的比重實際上非常小，不到40%，而在美國，消費占GDP的70%。所以中國實際上是在"制造"東西。中國看待GDP增長，是從生產的角度，并在一定程度上將這些產品出口到世界其他地區。因為我相信，無論是今天還是10年、20年后，中國將繼續作為制造業基地，為世界其他地區供應產品。所以這是第一點。

第二，規劃中提到我們要實現技術自立自強。

我認為這既是領導層的遠見，也是對當前地緣政治局勢的一種反應，即美國和一些歐洲國家正在限制對中國的關鍵技術出口。所以中國認為我們必須發展自己的技術，而中國今天已經在這條道路上走得很好。

回到第一個目標，即維持制造業基地。如果你回顧中國的歷史，看看中國是如何成為一個富裕國家的——我從人均GDP 800美元說到今天的13，000美元，并將在未來10年達到30，000美元——財富創造的路徑一直是通過生產和制造東西，并將其供應給世界其他地區。我實際上認為這一點……但圍繞此有很多批評，他們說"中國有過剩產能"，他們正在將"過剩產能"出口到世界其他地區，仿佛這是一件可怕的事情。但如果你想想，當德國汽車工業出口所有汽車時，每個人都批評他們"過剩產能"嗎？從定義上講，"過剩產能"僅僅意味著你的國內經濟無法吸收你的生產能力，因此你訴諸于出口。但"過剩"這個詞的使用似乎成了一個貶義詞，但它不應該是，因為一個國家變得富裕的途徑就是制造東西，并從世界其他地方獲取資金，使其本國公民變得富裕。我堅信，繼續走作為世界制造業中心——現在是高科技制造業，而不是制造鞋子和T恤——的道路，中國將繼續增長其經濟，公民將繼續獲得財富和可支配收入，最終消費將會到來。

今天，通過阿里巴巴平臺，我們看到了大量的消費。我給你一個數據點：在我們的平臺上，大約有5600萬人每年在淘寶上消費超過6000美元。這遠遠超過了中國公民的平均可支配收入。但我們已經達到了這個規模，有如此多的人消費那個數額。所以，在某個時間點，消費會到來。但我認為中國的領導層理解，健康的經濟增長和財富創造的基礎在于擁有強大的制造業基地，而今天這是高科技制造業。所以中國在制造電動汽車、電池、太陽能電池板以及世界所需的所有這些東西方面是世界上最好的。

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鄧教授：大家都在談論AI，顯然中國在AI上投入了大量資金。深度偽造技術確實震驚了世界。關于中國國家科技議程的一個更普遍的問題是，我想把問題再往前推一點，請您稍微聚焦一下AI。您認為推動這種增長的國家政策背后的秘訣是什么？我的意思是，十年前中國還主要在做簡單制造，現在如您所說，是擁有AI各方面應用的先進制造，似乎在技術領導力上對美國構成了競爭甚至挑戰。所以，能否請您分享一下，在促進這種增長的國家政策方面，有哪些秘訣？

蔡崇信：顯然，當談到國家政策時，中國政府已經確定了需要投資的領域，例如半導體、半導體制造工藝、半導體設備等。我認為這些都很好。但我真正關注并認為非常有趣的一點是，幾個月前，國務院發布了一個AI相關的規劃。中國人非常務實，目標導向。這個AI規劃簡單地指出，到2030年（也就是5年后），我們應該看到AI智能體和設備的普及率達到90%。這是國務院說的。所以他們基本上設定了目標，然后讓市場去解決如何實現，無論是國有企業還是私營企業家，他們都會想辦法在中國推廣和實現AI的高普及率。我認為這是一個非常好的政策，因為我們所有人都或多或少地參與了所謂的中美AI競賽。

最終，計分方式不是看這些大型語言模型有多好，計分是看采用率。采用AI的人越多，社會受益就越大。所以中國的整個方法是推廣AI的普及，我認為這是一個偉大的政策。

鄧教授：我記得上周和您談到中國AI生態系統的獨特性，您談到了很多關于人才庫、基礎設施、中國擁有先進制造業而許多發達經濟體現在沒有，以及高效產生能源的能力。您能否與聽眾分享一下，中國在成為AI超級大國方面有哪些競爭優勢？

蔡崇信：是的。我認為現在美國人定義誰贏得AI競賽的方式，純粹是看大型語言模型有多好。今天可能是OpenAI，明天是Anthropic……順便說一下，阿里巴巴的通義千問模型剛剛贏得了一個為期約兩周的加密貨幣和股票交易競賽。他們測試了大約10個不同的模型，包括美國模型和中國模型，阿里巴巴的模型實際上是整個比賽的贏家，DeepSeek是第二。順便說一句，對DeepSeek表示高度尊重，我們在杭州的鄰居，他們正在做令人難以置信的工作。

所以，如果你比較……我們不看美國定義的AI競賽，我們看整個技術棧，看看中國在哪里有優勢。從能源開始，中國在發電方面有優勢。這是因為15年前，政府有遠見地大規模投資于能源傳輸。當你在北方發電，需要以某種方式輸送到南方。當你發電，特別是清潔能源（有陽光、風、水的地方），并不一定是在需要電力的地方。所以中國的國家電網（有兩個電網，北方和南方）每年投入900億美元的資本支出，

而美國只有300億美元。

所以美國在電力傳輸方面的投資嚴重不足，但中國在過去15年一直在這樣做。結果是，中國的發電裝機容量是美國的2.6倍。更妙的是，中國新增的發電容量是美國的9倍。所以中國電力容量的增長比美國快得多，而且大部分凈增容量來自清潔能源，比如太陽能。

所有這些的最終結果是，中國每千瓦時的電力成本比美國便宜約40%。所以中國在AI方面有能源優勢，因為你知道，當你消耗所有這些GPU來訓練大語言模型和進行推理時，你消耗的是大量的能源。機器和大腦的一大區別是，機器消耗大量能量，而大腦運作的能量效率非常高。所以這是第一點。

然后我們看建造數據中心的成本。在中國建造數據中心的成本要便宜60%——這還不包括購買芯片、廉價GPU的成本。然后看模型開發，我實際上認為中國模型并不落后美國太多，這是有原因的。

中國擁有大量工程師，是每年產生最多STEM學生的國家。訓練AI和模型，你可能認為是非常高層次的研究型工作，但實際上很多工作在于工程方面——你必須優化系統，使系統在訓練具有數百億甚至萬億參數的模型時非常高效。如果系統效率不高，會消耗你大量的GPU資源。所以中國缺乏GPU實際上創造了一種"饑餓優勢"——當你沒有大量資源時，你被迫在系統層面進行創新，而這正是中國的強項，擁有大量工程師和全球人才。

還有一個非常有趣的現象：全球范圍內，幾乎近一半的AI科學家和研究人員擁有中國大學的學位——無論他們在美國公司、中國公司還是世界任何地方工作。這意味著，你去美國的一家公司，他們中很多人是華裔。我最近剛看到一個社交媒體帖子，一個在Meta（Facebook）工作的非華裔員工抱怨說，他所在的AI團隊每個人都在說中文，用中文交流想法，他聽不懂。但他們非常聰明，能創造出所有這些AI工具，他們應該能實時將中文翻譯成任何語言?。ㄐΓ┑诓杷g閑聊時，你坐在食堂里，很難捕捉到所有內容，對吧？所以，這意味著很多想法的分享和交流在全球AI領域正在用中文進行。這是第一次，中文成為一種優勢！它曾經是中國公司向海外擴張的一個劣勢，因為當阿里巴巴在意大利、日本或美國開設辦公室時，我們在當地雇傭的人不會說中文，他們說英語，所以我們坐在杭州的人不得不用我們的第二語言與他們交流，這并不理想。我認為這是中國公司向海外擴張的一個巨大障礙。但現在，懂中文在AI世界變成了一個優勢，這非常非常有趣。

總之，我剛剛列舉了中國擁有的一些優勢。但最大的優勢是，我相信中國公司對待大語言模型的方法——即開源——將加速AI的采用，并將真正實現AI的普及，從而使更廣泛的社會受益。開源如此重要的原因是，它成本低廉，使用開源模型實際上不花一分錢。阿里巴巴發布了我們模型的許多版本到開源社區，它們在美國和世界各地的所有開源市場上都可以獲取，人們可以直接獲取我們的模型，下載下來，放到他們的基礎設施上，甚至放到他們的筆記本電腦上，就可以開始運行AI，無需任何成本。

因此，開源方法有助于AI的普及。而在美國，如果你想使用AI，你必須向OpenAI支付很多錢。所以我認為這最終是中國的優勢，因為贏家不是誰擁有最好的模型，而是誰能最好地將其用于自己的行業和生活——而這將發生在中國。

鄧教授：那么，中國AI模型強調開源，而美國模型更多是私有、閉源，數據和模型以市場價格出售，這背后的根本原因是什么？是因為不同國家公司競爭方式存在顯著差異，還是政府有激勵措施鼓勵它們更慷慨地分享資源？

蔡崇信：好的，我舉個例子。

拿某個中東國家來說，比如沙特阿拉伯，他們說我們想發展AI，我們希望我們的AI是"主權AI"，意思是它是我們自主開發的AI。但當然，世界上大多數國家實際上沒有人才來開發自己的主權AI。所以，如果他們在通過API使用OpenAI，或者直接采用阿里巴巴的開源模型并在其上開發之間選擇，我認為成本效益明顯傾向于開源。

還有另一個原因，數據隱私。如果你使用OpenAI并對模型進行進一步訓練，你正在將你的數據輸入一個API，你完全不知道數據去了哪里，那是一個黑箱。而如果你使用開源AI，你可以更好地控制數據隱私，你可以建立自己的私有云來存儲數據。因此，全球范圍內，無論是政府還是私營企業，在考慮應該采用哪種AI時，我認為他們會傾向于開發開源AI，或在開源AI之上進行開發，這當然是出于成本和數據隱私的考慮。

鄧教授：但是以阿里巴巴為例，你們如此慷慨地讓人們使用你們的開源AI，你們是如何賺錢的？你們肯定在別處賺錢，對吧？

蔡崇信：是的，這是個好問題。我們不從AI本身賺錢，這就是答案。（笑）不，我們運營云計算業務。

當你運行模型時，你需要云基礎設施，這是一個非常復雜的基礎設施，不是任何公司隨便雇幾個工程師就能構建的。你需要運行AI基礎設施的專業知識和規模，因為這是一個規模游戲——就像我們個人不自己建酒店，你去租酒店住一樣，因為酒店運營商有專業技能。數據中心業務、云計算業務也是如此，都是關于聚合基礎設施。當你擁有許多客戶時，你就擁有了運營杠桿來降低服務客戶的單位成本。

因此，通過我們的云服務，如果人們運行AI，并且他們碰巧想使用阿里云，我們有一整套產品，從存儲到數據管理，到安全，到網絡，到容器（這個術語我其實也不太懂，但我還是說了）。所有這些成套產品將幫助你在我們的基礎設施上更高效地運行你的AI——這就是我們變現的方式。

05

鄧教授：太好了。在我轉向iPad上的問答環節之前——順便說聲抱歉——我的最后一個問題是：今天在座有很多學生，實際上80%的聽眾是學生，從本科生到博士生都有。蔡先生告訴我，他看到這么多學生非常興奮，因為他通常見到的是政府官員、商人、投資者，不常是這么多學生。所以他很樂意為學生提供建議。

您認為年輕人為迎接AI時代應該掌握哪些技能？或者他們應該專注于什么專業？

蔡崇信：我認為這是兩個不同的問題：技能組合和某個學科的專業知識。這是兩個略有不同的問題。

從技能組合的角度，我仍然認為你應該學習：第一，如何獲取知識；第二，培養分析信息的框架，從而得出自己的結論。你可以做很多事情來幫助你提高分析能力，沒有哪一門課或一件事能單獨幫你提升分析能力。例如，我仍然告訴人們應該學習某種計算機編程，就像學習一門外語一樣。學習外語是為了與……比如西班牙的人說西班牙語，與法國的人說法語。計算機語言是你與機器交流，你指示機器做什么，這背后有很多邏輯——你如何構建正確的指令來告訴機器做正確的事，這個過程本身就是一個思考過程。所以我還是建議孩子們學習編程，即使今天有了所有這些AI編程工具，你實際上不需要學習計算機代碼，你只需用自然語言告訴工具怎么寫。但目的不是為了操作機器，目的是經歷那個思考過程。

我來自法律和金融背景。在金融領域，人們用什么？電子表格。我實際上告訴我孩子，你應該學習如何使用電子表格，因為在電子表格中構建公式并使其工作——你只需輸入一個數字，它就會自動計算，公式進行計算然后得出結果——這是一件美妙的事情。如果你知道如何使用一個非常好的電子表格，你就在經歷那個思考過程。

所以，在技能方面，我認為要學習如何獲取知識，學習如何分析和思考，還有一個重要的技能是提出正確的問題。這是一方面。

另一方面是關于學科專業。我一直告訴年輕人、孩子們，有兩個學科他們應該學習：一個是數據科學，這是統計學的時髦說法，以前叫統計學，現在人們叫數據科學。因為在未來，我們將看到數據爆炸，世界越數字化，你或公司獲取的數據就越多，理解如何管理和分析數據非常重要。

現在，在做了數據方面之后，你還想觸及人性的一面。所以心理學的研究很重要。心理學和生物學幫助你理解人腦是如何工作的。我仍然認為，如我所說，它仍然是最高效、最節能的"機器"，理解大腦如何工作非常重要。

第三點剛剛想到：我認為現在很多孩子不學計算機科學，而是在學材料科學。未來，你知道，世界正被比特（數字信息）主導，但未來，讓比特移動更快的是原子（物理材料）。理解原子如何工作將會非常重要，人們制造半導體，未來半導體領域將會有很多創新。所以我認為材料科學將是一個有趣的學習方向。

鄧教授：總結一下：材料科學、認知科學、數據科學，我們仍然需要學習編程，不是因為我們需要去編碼，而是我們需要有邏輯來理解AI在對我們做什么。這是一套非常好的建議。

蔡先生日程很緊，我知道這里有超過1000人。今天我們有一個特別的安排，之前有一個二維碼供部分人掃描提問，但現在可能太晚了，因為我已經收到了10個問題。所以大家不需要到麥克風前來，因為沒有麥克風。我將只挑選最好的問題，其中一些有點意思，但如果我問了，您覺得不舒服可以不回答，但我相信您有辦法應對。

首先，稍微宣傳一下：蔡先生，您知道我們實際上與阿里云有一個合作課程嗎？不是學位，是課程，但可以獲得學分以獲取學位。非常感謝阿里巴巴的支持。有一個來自該課程的學生提問："阿里巴巴集團一直是行業變革的驅動者。您認為云計算驅動的下一個重大變革將是什么，它將如何影響人們的行為和商業？"

蔡崇信：你知道，我們將云計算視為一種公用事業，就像電力一樣，它為不同的活動、不同的技術提供動力。云計算中最熱的領域顯然是AI，因為云正在支撐著AI模型的使用，包括訓練和應用程序的推理。

所以我認為，AI的下一個重大轉變是當人們開始不再僅僅將AI視為工具，而是作為朋友?，F在AI似乎更像一個工具，我們都想用它來讓自己更高效，讓公司更高效。AI已經在幫助我們編碼，所以我們不需要那么多軟件工程師。但是，AI何時能成為你的伙伴？那時，如果大多數人開始像對待另一個人一樣看待AI，那將真正改變世界，改變行為。有時想想這很可怕，但我看到這正在發生。

鄧教授：這就是所謂的ASI（人工超級智能）嗎？或者AGI（通用人工智能）？當AI的行為方式讓你無法分辨它是人還是機器時，傳統的圖靈測試……

蔡崇信：是的，當你與它互動，進行來回交流時，AI給出的答案就像你的朋友一樣。這既令人興奮，也有點可怕。

鄧教授：好的。第二個問題很有趣，我本想問，但主題是由陳教授領導的委員會設定的。不過這個問題是關于職業建議的。"許多學生，以及一些像我這樣的職場中期人士，一直在考慮創業或加入初創公司。在90年代末，您當時在香港有一份很好的工作，然后您去了杭州，遇到了您后來的聯合創始人馬云。您為什么決定放棄相當豐厚的薪水，加入一個前途未卜的初創公司？是什么決定了您的決定？對于想加入初創公司的人，什么才是合適的時機？他們應該考慮哪些關鍵因素？"

蔡崇信：當年輕人，或者甚至像我這樣的"老人"做決定時，我們是在評估風險和上行空間。如果你做了一個決定，但事情沒有按你希望的方向發展，你就在承擔風險；但如果事情進展順利，那么上行空間是什么？所以你基本上可以……這不是一個嚴格的數學問題，但你可以大致評估下行風險和上行潛力。

當我加入阿里巴巴時，我認為下行風險非常有限。為什么？因為我有一個好的大學學位，我上過法學院，有法學學位，最壞的情況，我總可以當律師。所以下行是有限的，但上行是……你無法想象，是無限的。所以我面對的是一個不對稱的風險狀況。這里的金融系學生知道，這就像看漲期權。所以對我來說，這個決定非常容易。不對稱的風險回報。你總是想找到那些不對稱的風險回報情況。

但我認為，如果你非常努力地去尋找，你可能找不到。機會會找到你。所以對這里的年輕人來說，最重要的是做好準備。你必須做好準備，當機會來臨時抓住它。你不知道它什么時候會來。

鄧教授：這個問題是關于AI是否是下一個互聯網泡沫。我們經歷過2000年代初的泡沫膨脹然后破裂。如果你關注"科技七巨頭"的股價，它們一直瘋狂上漲。我非常后悔過早賣掉了我的英偉達和AMD股票。我們不是要股票提示，但您認為這是一個泡沫嗎？如果不是，為什么您認為這次會不同？

蔡崇信：關于泡沫，其實有兩個概念：真正的泡沫和金融市場泡沫。我不知道是否存在金融市場泡沫，因為股票估值更像一門藝術，即使有既定的理論，你可以給一只股票50倍的市盈率，因為你認為增長率非常高，這合理嗎？我不知道?？赡艽嬖谂cAI相關的金融市場泡沫。

但AI現象是真實的。所以人們正在建造的所有基礎設施，投入到模型開發中的所有研發資源，都不會浪費，因為這是一個真實的現象。就像互聯網一樣，在2000年3月左右，互聯網泡沫破裂了，那是金融市場泡沫破裂，但今天的互聯網就在這里，事實上互聯網現在更強大，對吧？所以技術本身不是泡沫。

鄧教授：這個問題非常有趣，我們的學生真的很聰明，他們問的問題比我的更有意思。關于管理風格，管理不同類型的公司。您有職業體育投資（我不知道您管理籃球隊的參與度有多深），還有長曲棍球隊，還管理一家科技公司。管理這兩種不同類型公司有什么相似之處？有什么不同之處？組建團隊和企業文化有多重要？我猜這是一個關于領導力、管理的非常廣泛的問題，至少涉及您業務中兩個非常不同的領域。

蔡崇信：當我買下布魯克林籃網隊時，NBA的人試圖給我一些未經請求的建議。他們說："哦，你知道，職業體育完全不同。你習慣于企業管理公司，但在職業體育中，有明星球員，需要一種不同的方法來管理職業運動隊。蔡先生，你真的不了解它是如何運作的，所以你必須把它委托給懂行的人。"然后我發現，體育界里的人，他們其實不懂什么，他們只知道有關系，有厚厚的名片夾，所以他們知道該給誰打電話，他們與球員經紀人有關系等等。

現在我看到的是，在良好管理方面，體育團隊的管理理念正在與商業世界趨同。第一，你必須挑選合適的人。所以在我的布魯克林籃網組織中，我有一個非常好的總經理管理籃球方面的事務——簽哪些球員、交易、選秀權等等，這是籃球部分。然后我有一個CEO管理業務部分——賣票、賣贊助、市場營銷、粉絲基礎發展等等。這和商業管理是一樣的。你知道，就像在商業中，你必須依賴人才，你需要找到比你更有技能、更有才華、更聰明的人，否則你就會成為組織成長的瓶頸。

在籃球方面，我不是籃球專家，更不是打籃球的專家。所以你想找到最專業的人才，然后與你的管理團隊建立信任。

鄧教授：基本上，就是一位有遠見的領導者，激勵團隊朝著同一個方向長期努力。那么薪酬方面呢？您支付阿里巴巴員工的薪酬，需要像支付NBA球員一樣高嗎？

蔡崇信：是的。（笑）我的意思是，你看，這就是我擔心的——我們如何留住人才？優秀的人總是供不應求，總會有競爭對手打電話給他們。所以制定薪酬理念，并且當涉及到公司里非常資深的人才時，你必須定制很多薪酬方案。我看到我的工作是……因為每次我們董事會都有一個薪酬委員會，是獨立董事，但獨立董事不太熟悉公司的運營和公司里的個人，所以我的工作是向獨立董事和薪酬委員會傳達我們的團隊有多重要，這樣我才能說服他們支付高薪，因為他們值得。

鄧教授：太好了。我們還有幾分鐘時間。我想問您一個簡單的問題，用兩分鐘時間，您能告訴我們一點阿里巴巴的AI戰略嗎？你們現在主要關注什么？下一步是什么？當然，不用透露太多商業機密。

蔡崇信：我們的AI戰略很簡單：第一，我們既做大語言模型，也做云計算。這樣我們可以在云服務部分賺錢，為AI和數字時代提供基礎設施。然后在模型方面，我們將其開源，以便讓更多人采用。就這么簡單。

鄧教授：哦，我不知道這么簡單。我真希望我知道怎么運營阿里巴巴！你們確實是該領域的主導者，盡管您沒這么說。

我想做總結，但按照這個講座系列的傳統，我會邀請陳教授做結束語。

陳教授：非常感謝蔡崇信先生蒞臨此次盛會。您的陳述如此清晰，實際上不需要總結。但我的學生們告訴我，如果我不做總結，他們可能不想繼續這個講座系列了。所以我最好盡力總結一下您所說的內容。

即使是從開場的問題中，我也學到了很多。那就是，當你做事時，不要只考慮私人利益，社會和公共利益很重要。您投資籃球賽是為了文化交流，是整個商業活動的基石。當您創辦阿里巴巴時，不僅僅是為了賺錢，電子商務B2B平臺也促進了小商家的業務。所以，成功的故事不僅僅關乎你自己，也關乎公共利益。

但今天的主題是"未來十年中國經濟增長的技術驅動力"。雖然沒有明確的問題，但在對話中隱含的答案非常簡單：未來十年甚至更長時間內，中國經濟增長最重要、唯一最重要的驅動力，無論是技術、金融還是經濟方面的，都必須是AI。

從對話中，我理解到有四個主要因素可以解釋中國AI發展的成功：

第一個因素是非常堅定的國家戰略，自上而下。有一個非常明確的目標，例如在五年內，AI在中國的普及率達到90%。除了投資基礎設施，還激勵私營公司進行研發。所以第一點是國家戰略。

第二個因素是電力。中國在提供充足電力供應方面的遠見非常重要。難怪過去兩天我參加全球金融領袖投資峰會時，基金經理告訴我們，不要只盯著AI公司的投資，你應該買更多能源公司的股票！這提示與蔡先生今天所說的完全吻合。所以第二個因素是中國在電力供應方面的遠見。

第三個因素解釋中國成功的是工程師的供應。在系統層面，工程師在AI開發中非常重要。我年輕時，過去人們告訴我，在美國，如果你有問題，首先想到的是找律師（您以前是律師）。但在日本，如果你有問題，首先想到的會是工程師?，F在不是日本，而是中國，對吧？所以我們有問題時，想到的是工程師。所以第三個因素是工程師的供應。

最后一個因素，即中國成功的第四個因素，是中國大多數AI公司（當然包括阿里巴巴）采用的開源語言模型。在我看來，這種開源語言模型對于促進AI的進一步發展非常重要，因為開源系統使其他人能夠修改和改進你的模型，從而加速AI發展。同時，如果你采用AI開源模型，你也加速了AI在整個人口中的普及。

所以，據我理解，這就是解釋中國成功的四個主要因素。因此，中國在AI領域有著光明的未來，我相信在不太遙遠的將來，中國將在AI發展上超越美國。我希望這是您的結論。

杰克?韋爾奇說：“你可以拒絕學習，但你的競爭對手不會！”

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