11月5日現任阿里巴巴董事長蔡崇信做客香港大學陸佑堂，與香港大學副校長兼商學院副院長鄧希煒教授進行了一場精彩的爐邊談話。談話主要涉及蔡崇信對體育的投資、阿里巴巴的文化、中美AI競賽實力對比、蔡崇信給年輕人在AI時代的建議等。非常精彩！以下為相關對話全文中文翻譯：一、蔡崇信談對體育的投資主持人：首先啊，我從沒見過陸佑堂裡擠過這麼多人。喬（註：此處指蔡崇信），你要知道，這可是香港大學最老牌的講堂了。其實我們當初真該選個更大的場地，畢竟就發了一封活動通知郵件，反響卻又快又熱烈，短短兩小時就有超 1200 人報名。要是再開放兩天報名，我敢說報名人數能突破 10 萬，到時候就得去啟德新體育場館給你辦活動了。不過不管怎樣，歡迎你來到香港大學！特別榮幸能有機會和你對話。今天的話題既應景又宏大，我知道你剛從另一個活動趕過來，所以先從一個你打心底裡在意的話題慢慢切入，那就是體育。大家都知道，你不只是阿里巴巴的董事長，還是布魯克林籃網隊的老闆。而且最近你還帶著球隊去澳門和菲尼克斯太陽隊打了比賽，聽說你們贏了？蔡崇信：我們是一勝一負。主持人：原來如此，我只聽說你們贏的那場。那我的第一個問題，也是台下觀眾特別好奇的：你是從什麼時候開始萌生投資職業體育的想法的？你覺得 NBA 能給中國帶來那些機遇？蔡崇信：唐教授，在回答問題之前，我想先表達最誠摯的謝意。能站在這裡，我感到萬分榮幸。我不是馬雲，但能有機會來交流想法，我很珍惜。當初你們聯絡我時，說這是系列講座，我就提了個想法，不想站在講台上單向授課，更希望用爐邊談話的形式，和大家交流思想，也是為了致敬陳教授。我很期待這次交流，也知道之後會有和現場學生的問答環節，對此我十分期待。謝謝大家！NBA 進入中國已經有很長時間了，早年就常來中國辦賽。2019 年後賽事一度中斷，今年是六年來 NBA 首次派兩支球隊，其中一支就是我旗下的布魯克林籃網隊，來中國地區參賽，最終選定了澳門。NBA 和澳門金沙集團簽了五年合約，未來五年都會在澳門辦賽，而且合約裡也預留了去中國大陸辦賽的可能性。所以我預計，用不了多久，NBA 就能重返中國大陸賽場。從 NBA 的角度看，這個佈局邏輯很清晰：中國大概是全球籃球迷最多的國家，幾乎人人都關注 NBA。為什麼？因為這裡匯聚了世界最頂尖的籃球運動員。NBA 里約 30% 的球員都不是美國人，他們來自世界各地：歐洲、東歐、澳大利亞等等，亞洲球員目前還不多，但我們都希望未來中國籃球能不斷發展，再出一個姚明這樣的 NBA 球星。中國的球迷基礎太龐大了，所以 NBA 重返中國辦賽、讓球員和球迷面對面互動，是完全合理的選擇。而且這麼多年來，NBA 賽事也一直在中國保持轉播，不管是央視還是各大串流媒體平台，都能看到 NBA 比賽。從中國的角度來說，加強和世界的交流同樣重要。把全球體育乃至文化領域的精華引入中國，和國內的球迷、大眾互動，意義重大。這次賽事也得到了國內各界的熱烈歡迎，因為 NBA 的號召力實在太強，兩場比賽辦得非常成功，給球迷們呈現了超高水準的競技對決，其中一場還打到了加時賽。加時賽那場我們輸了，但第二晚的比賽贏了三分。這段經歷特別棒，我對這種體育文化交流也特別有信心。我想強調的是，用體育搭建文化交流的橋樑，這件事的價值無可估量。我在國內的公益事業，很大一部分也和體育相關，把體育納入教育體系就是我的重點投入方向。我有個項目，專門選拔即將升入九年級的初中生，送他們去美國讀四年高中，一方面是讓他們接受籃球專業訓練，更重要的是讓他們去美國接受教育。這某種程度上是復刻了我自己的經歷，我 13 歲就離開台灣，去美國讀寄宿學校，之後又在美國讀了大學。這個項目既能培養中國下一代籃球人才，也能讓這些孩子見識更廣闊的世界。但我覺得最大的受益者其實是美國的高中生們，他們以前只在書本上瞭解中國，沒機會和中國人真正打交道。我們選的都是學業和籃球雙優的孩子，他們融入美國當地社區後，很受大家歡迎。這種民間層面的交流太重要了，只要我有能力、有資源，就會一直支援這個項目。主持人：很棒！那每年能拿到你的獎學金去美國的孩子有多少呢？蔡崇信：選拔標準特別嚴格，競爭也很激烈。所以我們每年只選 6 到 8 個孩子。主持人：原來如此，那可都是真正的佼佼者啊。蔡崇信：沒錯。主持人：我還盼著我 9 歲的兒子能有機會呢，現在看來這難度也太大了。蔡崇信：可以試試嘛，說不定是你沒給孩子機會呢。主持人：哈哈，有道理！蔡崇信：是啊。主持人：你這話太鼓舞人了！我之前還真不知道你的體育事業裡還藏著公益的一面，真心希望你以後能多帶球隊來中國，讓我們見識世界頂級職業籃球的風采。二、阿里巴巴的自我革新主持人：在切入更大的主題之前，我的第二個問題想聊聊阿里巴巴。你應該還記得，2008 年你的好友馬雲曾來過這裡。大家肯定也對 2008 年的阿里印象深刻，但要知道，過去 26 年裡，阿里已經從一家單純的 B2B 電商公司，蛻變成了如今全球頂尖的 “AI + 雲端運算” 科技巨頭。你能不能和我們分享一下，阿里巴巴是如何實現這般顛覆性蛻變的？又是什麼 “獨門秘籍”，讓它每五到十年就能完成一次自我革新、變身成全新業態的公司？蔡崇信：好的，我先簡單回顧下歷史背景。1999 年我加入阿里時，中國人均 GDP 才 800 美元，而現在已經漲到了 13000 美元，這增長幅度是相當驚人的。我總跟朋友說，自己特別幸運，正好趕上了兩大時代紅利的交匯期：一是中國作為製造大國和整體經濟的崛起，二是網際網路的興起和網際網路驅動的經濟增長。站在阿里巴巴的平台上，我得以親眼見證這雙重引擎帶來的發展奇蹟，這種機遇真的可遇不可求。就像你說的，阿里最初只是一個 B2B 網站。當時馬雲的想法很純粹，就是想用網際網路為中國的中小商家、貿易公司和小工廠們創造公平的競爭環境。大家應該還有印象，2001 年中國才加入 WTO，在那之前，國際貿易都得通過國有外貿公司來做。而中國入世後，貿易大門徹底打開，這也成了中國成為全球製造基地的起點。越來越多人開始建廠創業，他們看到了通過網際網路和全球做生意的機會，阿里的 B2B 模式就是在這個背景下誕生的，我們的核心就是幫中小企業做批發貿易。順便提一句，阿里最早的網站是全英文的，畢竟是面向全球採購商，是個外向型平台。之後我們從 B2B 電商拓展到了消費電商領域，也就是如今國內最大的消費購物平台淘寶。同時，因為當時買賣雙方互不信任的痛點，買家不願先付款、賣家不願先發貨，我們又順勢推出了支付寶，最初其實就是個第三方託管系統，專門解決交易信任問題。再往後，我們又逐步切入了物流等多個領域。你問到 “獨門秘籍”，我覺得核心很簡單：一家優秀的公司，永遠是跟著使用者需求走的。我們所有業務的拓展都是順勢而為，完全圍繞使用者的真實訴求來推進。我也想給台下的同學們提個建議：未來如果你們創業，一定要優先選擇內生式增長，而不是依賴併購。當然我們也做過一些收購，有成功的案例，也有慘敗的教訓。但內生增長始終是首選，因為這種模式是靠自己的團隊一步步搭建起來的，團隊成員也最懂阿里的企業文化和創新基因，這也是我們能持續迭代的關鍵。至於雲端運算業務，我們最初佈局也不是因為覺得這個賽道前景好才跟風，而是純粹為了滿足自身需求。16 年前，雲端運算還沒成為行業熱點，當時我們的消費平台已經在處理海量交易資料，我們的 CTO 就跟我們說：如果一直依賴第三方的軟硬體，比如戴爾、IBM 的伺服器，EMC 的儲存裝置，Oracle 的資料庫軟體，未來我們賺的利潤早晚都要拱手讓給這些技術供應商。所以我們做雲端運算，本質是為了實現技術自主可控，這後來也成了一個國家層面的發展議題。當時我們組建了專門團隊，研發能跨資料中心、跨多台電腦運行的作業系統，畢竟只有實現平行計算，才能處理我們手裡的海量資料。這就是阿里雲的起源，我們先自己 “吃螃蟹”，把這項技術用在了自家業務上，後來發現技術足夠成熟，才決定開放給第三方客戶，正式踏入雲端運算領域。三、宏觀經濟和十五五規劃主持人：接下來我想回到開源戰略的話題，上周我們其實聊過這個。不過今天的主題格局更大、也更深，顯然有著重要意義。我先簡單說說為什麼選這個主題。上周碰面時，喬（蔡崇信）你跟我說的第一句話就是 “我不是什麼厲害的貿易專家或宏觀經濟學家”。可你明明是耶魯經濟學專業畢業的，我當時還納悶這怎麼說得通。但很快你就說服了我，你其實特別睿智，也特別懂經濟，只是算不上傳統意義上的宏觀經濟學家罷了。後來我也跟你提過，陳坤耀教授是極具影響力的經濟學家，他深耕香港教育領域，培養了好幾代優秀學子，這些人後來不管是在私營領域還是政府部門，都取得了斐然成就。所以我當時就說，我們能調整主題的空間不大，必須緊扣中國經濟增長這個核心。考慮到你在科技領域投資頗豐，而且阿里巴巴在科技方面成績亮眼，我們就加了 “技術驅動力” 這個維度。那為什麼要聚焦 “十年” 這個時間節點呢？因為到 2035 年，中國共產黨和中國政府設定的目標是讓中國邁入中等發達國家行列。具體是什麼概念我其實也不完全清楚，但可以想像的是，屆時中國人均 GDP 需要達到 3 萬美元左右，這是有實現可能的。有意思的是，就在我們上周碰面到今天這段時間裡，中國國務院總理李強在上海發表講話，提出到 2030 年，也就是五年後，中國 GDP 總量要達到 24 兆美元。這意味著什麼？目前中國 GDP 大概是 20 兆美元，要增長到 24 兆美元，我能猜到你這會兒已經在心裡算起來了。這相當於需要實現年均 5% 左右的名義 GDP 增速，這並非天方夜譚。如果能保持 4% 的實際 GDP 增長，再加上 1% 到 2% 的通膨率，五年內就能達成目標，完全具備可行性。但要實現 4% 的實際 GDP 增長，就離不開大量創新，而且這些創新還得轉化為生產力的提升。所以我想向你提一個核心問題：在中國的國家級科技規劃中，你認為那些關鍵或具有影響力的內容，能確保中國在未來五年乃至十年內實現這樣的經濟增長目標？蔡崇信：好的，這確實是個非常貼合當下的問題。中共中央剛發佈了 “十五五” 規劃，我猜在座有些人可能完整讀過全文，我自己看了規劃摘要。這份五年規劃裡，有兩個核心要點。第一，中國希望繼續鞏固製造業強國的地位，規劃裡明確強調了要重視作為實體經濟重要組成的製造業，這是國家領導層的清晰表態，也是我們未來的發展方向。對比全球其他國家，中國的消費佔 GDP 比重其實很低，還不到 40%，而美國的消費佔比高達 70%。這說明中國經濟的核心還是在生產端，一定程度上還要依靠把產品出口到全球。我相信不管是現在，還是未來十年、二十年，中國都會持續作為全球製造基地，為世界供應各類商品。第二，規劃提出要實現科技自立自強。我認為這既是國家領導層的前瞻性佈局，也是應對當下地緣政治局勢的必然選擇 ，畢竟美國和部分歐洲國家一直在對中國實施關鍵技術封鎖。所以中國深知必須自主研發核心技術，而且目前已經在這條路上取得了不錯的進展。再回到第一個目標，也就是鞏固製造業根基。回顧中國的致富之路，從人均 GDP 800 美元到如今的 13000 美元，未來十年還要衝擊 30000 美元，靠的就是生產製造、靠的是把產品賣到全世界來創造財富。當然，外界對此有不少批評聲音，說中國存在 “產能過剩”，還把過剩產能出口到全球，彷彿這是什麼十惡不赦的事。但仔細想想，當年德國汽車行業大量出口汽車時，有人指責他們產能過剩嗎？其實從定義上來說，“產能過剩” 只是指國內市場消化不了的產能，只能通過出口來釋放，可 “過剩” 這個詞卻被貼上了負面標籤，這其實很不應該。因為一個國家要實現富裕，本質就是靠生產商品、從全球賺取財富，進而提高本國國民的收入水平。我堅信，只要繼續堅持做全球製造中心，而且向高端製造業轉型，不再侷限於生產鞋子、T 恤這類低端產品，中國經濟就能持續增長，老百姓的財富和可支配收入也會不斷增加，消費市場自然會慢慢壯大。就拿阿里巴巴平台的資料來說，現在有大約 5600 萬人每年在淘寶上的消費超過 6000 美元，這個數字遠超中國居民的平均可支配收入，足以說明我們的消費市場已經有了相當規模，未來只會越來越大。不過國家領導層很清楚，健康的經濟增長和財富創造，根基還是在於強大的製造業，而且是高端製造業。如今中國在電動汽車、電池、太陽能面板等全球急需的產品製造領域，已經走在了世界前列。四、中美AI競賽實力對比主持人：現在所有人都在聊人工智慧，中國顯然也在這一領域投入了大量資源，而且 DeepSeek 的亮眼表現確實震撼了全球。我想再順著中國國家科技議程的話題追問一下，之前我問過你阿里巴巴實現蛻變的 “獨門秘籍”，現在想問問中國科技政策的 “制勝法寶” 是什麼。中國到底是怎麼做到後來居上的？要知道，過去國外企業和國家對中國實施了不少出口管制，十年前的中國還只在做簡單的製造業代工。可如今就像你說的，中國已經邁入高端製造領域，人工智慧各方面的實力也具備了競爭力，甚至在部分技術領先性上開始挑戰美國。我能不能把問題再聚焦一點，麻煩你著重講講人工智慧領域，中國有那些政策或者 “獨門優勢”，推動了該領域實現這樣的高速發展？蔡崇信：首先，說到國家層面的政策，中國政府已經明確了重點投資領域，比如半導體、半導體製造工藝，還有半導體生產裝置這類核心領域，這些佈局當然都很有必要。不過我個人覺得特別有意思、也格外關注的，是幾個月前國務院出台的一份人工智慧專項規劃。中國人做事向來務實，目標導向也很強，這份規劃裡就直接定下了明確目標：到 2030 年，也就是五年後，要實現人工智慧代理和相關裝置 90% 的滲透率。政府其實是給出了一個清晰的目標，然後把具體落地的空間交給了市場，不管是國企還是民營企業家，都可以去探索如何實現 AI 在中國的大規模普及。我認為這是一項非常高明的政策。畢竟現在全球都在參與所謂的 “AI 競賽”，也就是中美之間的 AI 角逐。但說到底，評判競賽勝負的標準，從來不是看大語言模型的技術有多尖端，而是要看 AI 的實際普及率。有越多的人用上 AI，整個社會才能從中獲得越大的收益。所以中國的整體思路是先推動 AI 的規模化落地，這無疑是一步好棋。主持人：我記得上周和你聊過中國 AI 生態的獨特性，當時提到了人才儲備、基礎設施、中國保有完整高端製造體系（而很多發達國家如今已不具備這一優勢），還有高效的能源生產能力這些點。能不能請你給現場觀眾具體講講，中國要成為 AI 超級大國，具備那些獨特的競爭優勢？蔡崇信：好的。現在美國人評判 AI 競賽勝負的標準，其實很單一，就是只看大語言模型的技術水平，今天是 OpenAI 領先，明天可能就換成 Anthropic。不過順便提一句，阿里的通義千問模型剛在一個為期兩周的加密貨幣和股票交易競賽裡拿了冠軍，當時參賽的有 10 個不同模型，涵蓋了美國和中國的主流產品，最終阿里模型奪冠，DeepSeek 位居第二。說起來真的很佩服 DeepSeek，他們就在杭州，和我們是鄰居，確實做出了非常出色的成果。所以我們並不認同美國人對 AI 競賽的評判邏輯，我們更看重中國在 AI 全產業鏈上的綜合優勢，先從能源說起。中國在電力生產上有顯著優勢，這得益於 15 年前政府的前瞻性佈局，當時就開始大規模投資能源輸送網路。畢竟中國的電力大多在北方生產，卻需要輸送到用電需求更大的南方；而且清潔能源的發電場地（比如有光照、風能、水能的地方），往往和用電集中區域不重合，這就需要強大的輸電網路來調配。中國有兩大電網，也就是國家電網和南方電網，它們每年的資本開支能達到 900 億美元，而美國全國的電網年投資只有 300 億美元，在電力輸送領域的投入遠遠不足。過去 15 年中國一直堅持在這方面發力，結果就是中國的電力裝機容量達到了美國的 2.6 倍，而且每年新增的電力裝機容量，更是美國的 9 倍之多，電力產能的增長速度遠超美國。更關鍵的是，這些新增產能裡大部分都是太陽能這類清潔能源，最終帶來的直接好處是，中國的電價每千瓦時比美國便宜約 40%。這對 AI 發展來說是巨大的能源優勢，畢竟運行 GPU、訓練大語言模型、做推理運算，都要消耗海量電力。機器和人腦不一樣，機器運轉起來特別耗電，而人腦的能耗卻極低，所以能源成本對 AI 產業的影響極大。再看資料中心的建設成本，在中國建資料中心，不算晶片和 GPU 的話，成本要比美國低 60%。至於模型研發層面，我認為中國的 AI 模型和美國的差距其實已經不大了，這背後是有原因的：中國的工程師儲備非常充足，每年培養的理工科（STEM）學生數量全球第一。可能有人覺得 AI 研發和模型訓練是高精尖的科研工作，但其實其中很大一部分是工程化的實操任務：需要搭建高效的系統，來支撐數千億甚至上兆參數模型的訓練。如果系統效率跟不上，會耗費巨量的 GPU 資源。而中國恰恰因為 GPU 資源相對緊缺，反而倒逼出了 “窮則思變” 的優勢：資源有限時，就必須在系統層面進行創新，這正是中國的強項，畢竟我們有大量的工程人才。還有個很有意思的現象：全球範圍內，近一半的 AI 科學家和研究人員，都有中國高校的學位背景。不管他們是在美國企業、中國企業，還是全球其他地方工作，都能看到這一群體的身影。這意味著你走進任何一家美國科技公司，都能發現很多華裔 AI 從業者。我最近還看到一個社交媒體帖子，是一位在 Meta（臉書母公司）工作的非華裔員工吐槽，說他所在的 AI 團隊裡，所有人都在說中文、用中文交流想法，他完全聽不懂，只能乾著急。主持人：不過他們既然能做出這麼厲害的 AI 工具，按理說應該能實現中文到各種語言的即時翻譯才對啊。蔡崇信：話是這麼說，但你想啊，在茶水間閒聊、在食堂吃飯時的那種隨口交流，那能靠翻譯工具把所有內容都精準捕捉到，對吧？這其實意味著，現在全球範圍內的 AI 領域，有大量的想法交流和觀點碰撞都是用中文進行的。這還是頭一回，中文成了一種優勢。過去，中文對中國企業出海來說其實是個短板。比如阿里巴巴去義大利、日本或者美國開辦公室，當地招聘的員工都不會說中文，只能用英語溝通，而我們杭州總部的同事就得用第二語言和他們對接，這肯定不是最理想的狀態，也成了中國企業拓展海外市場的一大阻礙。但現在不一樣了，懂中文在 AI 圈反而成了優勢，這事兒真的特別有意思。我剛才其實已經列舉了中國在 AI 領域的不少優勢，不過我覺得最大的優勢，還是中國企業對待大語言模型的思路，也就是開源策略，這會大大加速 AI 的普及，真正實現 AI 的規模化落地，讓更廣泛的社會群體從中受益。開源之所以這麼重要，核心原因就是它成本極低，甚至可以免費使用。阿里巴巴就推出了多款開源大模型，而且已經上架到美國乃至全球的各類開源市場。任何人都能直接下載我們的模型，部署到自己的基礎設施上，甚至是普通筆記型電腦裡，零成本就能開啟 AI 應用。這種開源模式能有力推動 AI 的普及，反觀美國，要是想用上 AI，得給 OpenAI 這類公司支付高額費用。所以我認為，這才是中國最終的核心優勢 ——AI 競賽的贏家，從來不是擁有最頂尖模型的那一方，而是能把 AI 最好地應用到各行各業、融入日常生活的一方，而這一點，中國肯定能做到。主持人：那想再追問一下，中國 AI 模型為何會側重開源，而美國的 AI 模式卻更偏向私有閉源，還要按市場價售賣資料和模型？這是不同國家的企業競爭模式存在本質差異，還是說有政府層面的激勵政策，促使中國企業更願意開放自身資源？蔡崇信：我給你舉個例子你就明白了。比如中東國家，就拿沙烏地阿拉伯來說，他們肯定也想發展 AI，而且希望能擁有自主可控的 AI 技術，也就是所謂的 “主權 AI”。但問題是，世界上絕大多數國家其實都沒有足夠的人才去獨立研發自己的主權 AI。所以當他們面臨選擇 —— 是通過 API 呼叫 OpenAI 的閉源模型，還是直接拿阿里巴巴的開源模型在此基礎上做二次開發時，從成本和效益的角度來看，顯然開源是更優解。除此之外，還有一個關鍵因素就是資料隱私。如果用 OpenAI 的服務，你在模型上做進一步訓練時，得把自己的資料輸入到對方的 API 裡，這就像一個 “黑箱”，你根本不知道這些資料會流向那裡、會被如何處理。但如果選擇開源 AI，企業和機構就能更好地掌控資料隱私，還能搭建自己的私有雲來儲存資料。所以放眼全球，不管是政府這類公共機構，還是私營企業，在選擇 AI 技術路線時，出於成本和資料隱私的雙重考量，都會傾向於發展開源 AI，或是基於開源 AI 進行二次開發。五、阿里巴巴的AI開源策略主持人：這話確實有道理，不過就拿阿里巴巴來說，你們這麼大方地讓大家免費使用開源 AI，到底靠什麼賺錢呢？肯定是在其他地方有盈利管道吧？蔡崇信：你這個問題問得特別好。直接答案是，我們並不靠 AI 本身賺錢。但別急，要知道我們還營運著雲端運算業務。畢竟運行 AI 模型，得有對應的雲基礎設施才行，而且這種基礎設施的技術門檻極高，不是隨便那家公司雇幾個工程師就能搭建起來的。它既需要 AI 基礎設施的專業維運能力，還得有足夠的規模效應 ，這行業本身就是拼規模的。這就像我們普通人不會自己建酒店一樣，出門都是直接訂酒店入住，因為酒店營運商有專業的營運能力。雲端運算和資料中心業務也是這個道理，核心就是把基礎設施資源整合起來，當客戶數量足夠多時，就能形成營運槓桿，攤薄服務單個客戶的單位成本。所以我們的盈利邏輯是這樣的：如果使用者要運行 AI 模型，剛好又選擇了阿里雲，我們就能為其提供一整套配套產品，從儲存、資料管理、安全防護、網路服務，到我其實也不太懂的容器技術（姑且先這麼說），應有盡有。這些一站式產品能幫使用者在我們的基礎設施上更高效地運行 AI，我們也正是通過這樣的雲端運算服務來實現商業化變現的。六、AI 時代應該的技能和專業方向選擇主持人：好的，在切換到問答環節前，我先問最後一個問題。對了，先說明一下，現場來了超多學生，其實 80% 的觀眾都是學生，從本科生到博士生都有。喬（蔡崇信）之前跟我說，看到這麼多學生他特別興奮，因為他平時打交道的多是政府官員、商界人士和投資人，學生群體反而不常接觸，所以他也很樂意給大家一些建議。那你覺得，年輕人要為 AI 時代做準備，應該掌握那些技能？或者說該選擇什麼專業方向深耕？蔡崇信：我覺得這其實是兩個不同的問題，一個是技能儲備，一個是專業領域，二者略有區別。先說說技能層面，我始終認為有兩點最關鍵：一是學會如何獲取知識，二是建立分析資訊的框架，最終能形成自己的判斷。而要提升這些能力，沒有什麼一蹴而就的辦法，得靠日積月累的訓練。比如我一直建議大家學點程式語言，這就像學一門外語 ，學西班牙語能和西班牙人交流，學法語能和法國人溝通，而學電腦語言，是為了和機器對話，是在給機器下達指令。程式語言背後藏著很強的邏輯，怎麼建構合理的指令讓機器完成任務，這個過程本身就是一種思維訓練。可能有人會說，現在有很多可視化程式設計工具，根本不用專門學程式碼，直接用自然語言就能操作機器。但我想說，學程式設計的目的不是為了實操機器，而是為了經歷這個思維錘煉的過程。我自己是法律和金融出身，金融領域裡大家常用電子表格。我也會跟家裡孩子說，一定要學好電子表格 —— 在表格里搭建公式並讓它正常運轉，輸入一個資料就能自動算出結果，這是很精妙的事。能熟練用好電子表格，本質上也是在鍛鍊邏輯思維。所以技能層面，核心就是學會獲取知識、學會分析思考，還有一項重要能力是提出正確的問題。再說說專業領域，我一直跟年輕人推薦兩個方向。第一個是資料科學，這其實就是以前說的統計學，只是換了個更時髦的叫法。未來會迎來資料大爆炸，世界數位化程度越高，個人和企業掌握的資料就越多，學會管理和分析資料會變得至關重要。掌握了資料相關的技能後，還得關注 “人” 的層面，所以心理學也很值得學。心理學和生物學能幫我們理解人腦的運作機制，我始終覺得人腦是目前能耗最低、效率最高的 “機器”，搞懂它的工作原理意義重大。另外我還想到一點，現在很多孩子沒選電腦科學，反而去學材料科學，這在未來會很有前景。當下世界是由數字（位元）主導的，但未來能讓數字傳輸更高效的，會是物理實體（原子）。搞懂原子層面的運作規律會越來越重要，比如半導體領域就需要材料科學的支撐，未來這個領域會有大量創新，所以材料科學會是個很有潛力的專業。主持人：說得真好。總結下來就是材料科學、認知科學、資料科學這幾個方向。而且我們還是得學程式設計，不是因為工作剛需，而是為了培養邏輯思維，搞明白 AI 到底在對我們做什麼。這些建議真的特別實用。七、問答環節主持人：喬（蔡崇信）的日程其實特別滿，而且我知道今天現場來了一千多人。所以我們今天做了個特別安排：本來是有二維碼讓大家掃碼提問的，但現在可能來不及了，因為我已經收到了 10 個問題。大家也不用走到麥克風前，現場其實也沒設移動麥。我會挑幾個優質問題來問，有些問題可能會有點有意思，要是問到你不想答的，可別怪我，你要是覺得不方便，不回答也沒關係，不過我相信你肯定有應對的辦法。先插個小推廣：喬，你知道嗎？我們港大其實和阿里雲合作開了一門課，不是學位項目哈，是一門課程，但修完能拿學分，算入學位考核的。特別感謝阿里雲的支援！有位修這門課的學生提了個問題：阿里巴巴集團一直是各行業變革的推動者，你覺得雲端運算接下來會驅動那一場重大變革，進而影響大眾行為和商業格局？蔡崇信：在我們看來，雲端運算就像水電煤一樣，是一種公共基礎設施，支撐著各類活動和技術的運轉。而云計算領域目前最火的方向，顯然是人工智慧。因為不管是 AI 模型的訓練，還是 AI 的實際應用、推理運算，都離不開雲端運算的支撐。我覺得 AI 領域下一個重大變革，會發生在人們不再只把 AI 當成工具，而是當作朋友的時候。現在的 AI 更多還是工具屬性，大家都想用它提高個人和公司的效率，比如 AI 已經能幫我們寫程式碼，讓企業不用雇那麼多軟體工程師了。但什麼時候 AI 能變成你的夥伴呢？等大多數人都把 AI 當成另一個 “人” 看待時，才會真正顛覆整個世界，改變人們的行為模式。有時候想想還挺讓人覺得後怕的，但我確實能看到這種趨勢正在發生。主持人：我也覺得這一天會來的。蔡崇信：或者說等到通用人工智慧（AGI）實現的時候。傳統的圖靈測試是說，如果 AI 的行為和反應讓你分不清它是人還是機器，就算通過測試。當你和 AI 互動、來回交流時，它給出的回應就像朋友一樣自然，那時候既讓人興奮，也難免有點不安。主持人：好的，第二個問題特別有意思，其實我本來也想問，但因為主題是陳教授牽頭的委員會定的，就沒機會提。這是個職業規劃相關的問題：很多學生，還有像我這樣的職場中年人，都在糾結是創業，還是加入初創公司。聽說 90 年代末你在香港有份很不錯的工作，後來卻跑去杭州見了你的合夥人馬雲，還加入了當時前途未卜的阿里，放棄了高薪。是什麼讓你做了這個決定？另外，對於想加入初創公司的人來說，什麼時候是合適的時機？又該重點考量那些因素？蔡崇信：不管是年輕人，還是我這種 “老年人”，做決策時其實都在權衡風險和收益。如果事情沒成，你得承擔風險；但要是成了，能獲得的回報又是什麼？這雖然沒法完全用數學公式量化，但大體能估算出最壞結果和最好前景。我當年加入阿里時，就覺得下行風險特別小，為什麼？因為我有不錯的大學學歷，還讀了法學院，就算阿里失敗了，我大不了回去當律師，退路是有的。可上行空間卻大到沒法想像，幾乎是無限的。這其實是一種風險收益不對稱的局面，學金融的同學應該懂，就像看漲期權一樣。所以這個決定對我來說其實很容易，核心就是看中了這種不對等的風險回報比。而且這種好機會可遇不可求，刻意去找反而找不到。所以我想對現場年輕人說，最重要的是做好準備，機會來的時候才能抓得住，畢竟你永遠不知道它會在什麼時候出現。主持人：這個問題是關於 AI 會不會成為下一個網際網路泡沫的。大家都經歷過 2000 年初網際網路泡沫的興起和破裂，而且你要是關注過 “七大科技巨頭” 的股價就知道，它們最近漲得特別瘋狂，我就特別後悔太早賣掉了輝達的股票。當然我們不是來要炒股建議的，就是想問問你，你覺得 AI 領域存在泡沫嗎？如果不存在，你覺得這次和當年的網際網路泡沫有什麼本質區別？蔡崇信：其實 “泡沫” 分兩種，一種是真實的行業泡沫，另一種是金融市場層面的泡沫。金融市場有沒有泡沫我不好說，畢竟股票估值這事兒更像一門藝術，  雖然有成熟的估值理論，但你可以因為看好某家公司的高增速，就給它 50 倍的市盈率，這合理嗎？誰也說不準。AI 相關的股市可能確實存在泡沫，但 AI 這個技術浪潮本身是真實存在的。現在大家搭建的各類 AI 基礎設施、投入到模型研發的所有資源，都不會白費，因為這是實實在在的技術變革。就像 2000 年 3 月前後，網際網路泡沫破裂了，但那只是股市的泡沫，網際網路技術本身不僅沒消失，反而發展得越來越壯大，對吧？所以技術本身是造不成泡沫的。主持人：這個問題特別有意思，我們的學生真的很聰明，問的問題比我有水平多了。接下來是關於管理風格的：你既投資了職業體育，不知道你在管理籃球隊、長曲棍球隊上投入了多少精力，同時還得管理科技公司。管理這兩類截然不同的機構，有那些共通之處，又有那些差異？搭建團隊、塑造企業文化這件事，到底有多重要？這算是個比較宏觀的領導力和管理問題，畢竟你同時涉足了兩個差異極大的領域。蔡崇信：我剛買下布魯克林籃網隊的時候，很多人都主動來給我提建議，說職業體育和普通生意完全是兩碼事。他們覺得我懂企業管理，但職業體育圈裡都是明星球員，得用不一樣的方式去管理，還說我根本不懂這行的門道，應該把球隊交給業內人去管。可我後來發現，那些所謂的體育圈 “行家” 其實啥也不懂，他們就只靠人脈吃飯，通訊錄裡存了一堆人的聯絡方式，知道該給誰打電話，和球員經紀人有點交情而已。現在我反而覺得，在優質管理這件事上，體育圈和商界的理念正在趨同。首先第一條，就是得選對人。我在籃網隊就有個很靠譜的總經理，專門負責籃球業務，比如簽球員、做交易、選新秀這些事；還有個 CEO 管商業類股，負責賣門票、拉贊助、做行銷、拓展球迷群體，和企業管理的邏輯一模一樣。說白了，不管是做企業還是管球隊，都得靠團隊，得找那些比你更專業、更有能力、更聰明的人。不然的話，你自己就會變成組織發展的瓶頸。我本身不是籃球專家，更別說打球了，所以就得找最懂行的人，然後和管理團隊建立信任。主持人：所以核心是要做一個有遠見的領導者，能長期帶領團隊朝著同一個方向走。那說到薪酬，你給阿里員工開的工資，是不是得和 NBA 球星一樣高才行？蔡崇信：其實是一個道理。我最操心的就是怎麼留住人才，優秀的人永遠搶手，總有競爭對手會挖牆腳。所以得制定合理的薪酬體系，而且針對公司裡的資深核心人才，還得量身定製薪酬方案。我自己的職責是啥呢？公司董事會有個薪酬委員會，成員都是獨立董事，但這些獨立董事並不瞭解公司的具體營運，也不熟悉每個員工的情況。所以我的工作就是向獨立董事和薪酬委員會說清楚，我們的核心團隊有多重要，說服他們給這些人才開高薪，因為他們確實值這個價。主持人：好的，我們還剩幾分鐘時間，我再問個簡單點的問題。能不能在兩分鐘內，給我們講講阿里巴巴的 AI 戰略？你們現在重點聚焦在那些方面，下一步又有什麼規劃？當然，不用透露太多商業機密。蔡崇信：我們的 AI 戰略其實特別簡單。第一，大語言模型和雲端運算業務兩手抓，靠雲端運算為 AI 和數字時代提供基礎設施來盈利；第二，把大語言模型開源，讓更多人能用上我們的技術。就這麼簡單，這就是我們的核心戰略。主持人：沒想到居然這麼簡單，我都學會怎麼管阿里了！你們在這個領域其實已經是絕對的龍頭了，雖然你沒明說。本來我想收尾了，但按照這個系列講座的傳統，我得先請陳坤耀教授來做總結髮言。 (大咖觀點)