尊龙凯时人生就是博·官方(中国)

　　尊龙凯时 - 人生就是搏!★✿！凯时尊龙人生就是博★✿！开源计算机★✿，先进计算机★✿，凯时尊龙★✿，本月在香港大学陆佑堂做了一次演讲★✿。这是港大经管学院陈坤耀杰出学人讲座的系列活动★✿。据说★✿，17年前★✿，马云曾站在同一个舞台上★✿。主办方称★✿，这次演讲的报名速度创下纪录★✿：邮件发出两小时内★✿，超过1200人报名★✿。

　　美国人怎么算谁赢？看谁的大语言模型（Large Language Model）更强★✿。今天是OpenAI领先★✿，明天是Anthropic★✿，后天可能是别人尊龙凯时官方app★✿。但蔡崇信说★✿，这个计分方式本身就有问题★✿。

　　这个判断的底层逻辑是★✿：AI的价值在于渗透率（penetration rate）★✿。中国国务院的AI规划就很务实——到2030年★✿，AI代理和设备的渗透率要达到90%★✿。不讲玄学★✿，只讲普及★✿。

　　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★✿。北方发的电要送到南方★✿，新能源产地和用电需求地往往不重合★✿，必须靠输电网络打通★✿。中国国家电网每年资本支出900亿美元★✿，美国只有300亿——三倍的差距★✿。

　　结果是什么？中国的电力装机容量是美国的2.6倍★✿，而且新增装机容量是美国的9倍★✿。这个差距还在拉大尊龙凯时官方app★✿。

　　蔡崇信提到一个有趣的数据★✿：全球几乎一半的AI科学家和研究人员★✿，都有中国大学的学位——无论他们现在在美国公司★✿、中国公司★✿，还是世界任何地方工作★✿。

　　他还讲了个段子★✿。最近社交媒体上有人吐槽★✿，说自己在Meta（Facebook）的AI团队里★✿，同事们都在用中文交流想法★✿，他完全听不懂快播精简★✿。

　　以前中国公司出海★✿，语言是劣势——在意大利开办公室★✿，当地人不会说中文★✿，中国员工得用第二语言沟通★✿。但在AI领域★✿，全球的华人工程师用中文分享想法★✿、交换思路★✿，这反而成了信息优势★✿。

　　训练一个万亿参数的模型★✿，如果系统效率不高★✿，GPU消耗会非常恐怖★✿。中国团队因为硬件受限★✿，必须把系统优化做到极致★✿。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★✿，DeepSeek排名第二尊龙凯时官方app★✿。

　　蔡崇信的观点很直接★✿：开源模型会击败闭源模型★✿，不是因为开源更先进★✿，而是因为开源更符合全球大多数用户的利益★✿。

　　他举了个例子★✿。假设你是沙特阿拉伯★✿，想发展AI★✿，又想保持“AI主权”（sovereign AI）——意思是AI不受外国控制★✿。但你没有人才自己开发模型★✿。

　　这时候你有两个选择★✿：选择一★✿：通过API使用OpenAI★✿。付很多钱★✿，而且数据要喂进去——你不知道数据去了哪里★✿，那是个黑箱（black box）★✿。选择二★✿：直接下载阿里的开源模型★✿，部署在自己的私有云上★✿。免费★✿，而且数据完全可控★✿。

　　阿里靠的是云计算★✿。你用开源模型没问题快播精简★✿，但你要跑模型★✿，需要云基础设施——存储★✿、数据管理尊龙凯时官方app★✿、安全★✿、网络★✿、容器（containers★✿，他说这个词他自己也不太懂）★✿。这些阿里都能提供★✿。开源模型是流量入口★✿，云服务才是利润来源★✿。

　　这个模式其实很像早年的互联网公司★✿：免费产品获客★✿，增值服务变现★✿。只不过规模和技术门槛完全不同★✿。

　　阿里1999年成立时★✿，中国还没加入WTO★✿，国际贸易必须通过国有贸易公司★✿。2001年入世之后★✿，小企业可以直接和全球做生意了★✿。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★✿，面向海外★✿。

　　后来消费者电商起来了★✿，就有了淘宝★✿。买家和卖家互不信任★✿，就发明了支付宝（最初是个担保交易系统）★✿。物流跟不上快播精简★✿，就投资物流★✿。

　　云计算也是一样的逻辑快播精简★✿。16年前★✿，没人讨论云★✿。但阿里的消费平台要处理海量数据★✿，如果继续用Dell的服务器★✿、EMC的存储★✿、Oracle的数据库★✿，所有利润都会交给这些供应商★✿。

　　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★✿，用好了再开放给外部客户快播精简★✿。

　　蔡崇信对年轻创业者的建议也很明确★✿：优先选择有机增长（organic development）快播精简★✿，而不是并购★✿。因为自己团队培养出来的能力★✿，DNA纯正★✿，文化匹配★✿。阿里也做过并购★✿，有些成功★✿，有些失败得很惨★✿。

　　第三★✿，学会提问尊龙凯时官方app★✿。蔡崇信特别强调这一点——提出正确的问题（ask the right questions）★✿，比找到答案更重要★✿。

　　很多人说AI时代不用学编程了★✿，用自然语言（natural language）就能指挥机器★✿。蔡崇信不同意快播精简★✿。

　　数据科学（data science）★✿：其实就是统计学的新名字★✿，但未来数据会爆炸式增长★✿，懂得管理和分析数据的人永远稀缺★✿。

　　心理学和生物学★✿：理解人脑怎么运作★✿。人脑仍然是最高能效的机器★✿，AI的很多设计思路都来自对大脑的模拟★✿。

　　材料科学（material science）★✿：世界现在被比特（bits）主导★✿，但让比特跑得更快的★✿，是原子（atoms）尊龙凯时官方app★✿。半导体领域会有大量创新★✿，而半导体的核心就是材料★✿。

　　但他补充了一句更重要的话★✿：机会是来找你的★✿，不是你去找它的★✿。你要做的是准备好（preparedness）★✿，这样机会来的时候才能抓住★✿。

　　金融市场泡沫（financial market bubble）★✿：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★✿。

　　他的判断是★✿：AI可能存在金融泡沫★✿，但技术本身是线月互联网泡沫破裂★✿，但互联网并没有消失——今天互联网比那时候强大得多快播精简★✿。

　　蔡崇信拥有NBA布鲁克林篮网队（Brooklyn Nets）★✿、WNBA纽约自由人队（New York Liberty）★✿、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★✿。今年篮网时隔六年重返中国（澳门）★✿，这是他主动推动的★✿。

　　但他做体育投资最有意思的部分★✿，是一个教育项目★✿：每年选6-8个中国初中生★✿，送去美国读高中★✿、打篮球★✿。

　　他说这是在复制自己的经历——13岁离开台湾去美国读书★✿。人与人的交流（people-to-people exchange）★✿，比任何官方渠道都重要★✿。

　　不是模型本身★✿，而是让AI被广泛使用的整个生态系统★✿。电力成本低40%★✿、数据中心建设成本低60%★✿、全球一半AI人才有中国学历★✿、资源匮乏逼出系统级创新——这些加在一起★✿，让中国更有可能实现AI的大规模普及★✿。而普及率才是线★✿：为什么开源模式会赢？

　　因为对全球大多数用户来说★✿，开源同时解决了成本★✿、数据主权和隐私三个问题★✿。闭源模型要付费★✿，数据要喂进黑箱★✿；开源模型免费★✿，数据可以留在本地★✿。这不是技术优劣之争★✿，是利益格局使然★✿。

　　学编程不是为了写代码★✿，而是训练逻辑思维★✿；学统计（数据科学）是因为数据会爆炸★✿；学心理学是因为要理解人脑这个最高效的机器★✿；学材料科学是因为让比特跑得更快的是原子★✿。更重要的是★✿，学会提出正确的问题——这比找到答案更有价值★✿。*