“人工智慧AI革命是一場事關國運的世紀大競賽。”大家好，我是吳曉波。AI閃耀中國科技人文秀，我們今天會度過一個難忘的夜晚，AI之夜。剛才我在後台聽有人在彈奏《花開在眼前》。我知道一個是機器人，一個是八歲的北京小姑娘，她叫李睿宸，來自於北京東城區黑芝麻小學。還有一家是來自北京的機器人公司，叫做靈心巧手。你們分得清嗎？那個是人彈的，那個是機器人彈的？我完全分不清。一個是矽基人類，一個是碳基人類，他們用自己的雙手在彈奏一首《花開在眼前》。我想這樣的場景指向一個正在發生的未來。所以今天我們用一個晚上的時間來討論AI，討論它發展到一個怎樣的階段，它跟國家、產業、每一個人又有什麼關係。我從那裡談起呢？我想穿越到1950年，去一趟英國的倫敦，見一個38歲的英國數學家，他的名字叫艾倫·圖靈。（播放AI生成的視訊）你們好，我是艾倫·圖靈，我在1950年的倫敦向你們問好，五年前人類發明電腦，它的體積大得像一間房子，單張卡片可儲存960個byte，運算速度是每秒5000次加法運算。不過現在的我確實在想一個問題，也許它真的很荒唐，不過我還是想提出來，機器會思考嗎？1950年，艾倫·圖靈寫了一篇論文叫做《電腦器與智能》。我一年多前讀了這篇論文，是一篇科學論文，也是一篇哲學論文。論文的第一句話就是一個問題：機器會思考嗎？在我們人類文明所有的歷程中，每一次的突破與創新，往往都是從一個問題出發。2000多年前，蘇格拉底在愛琴海邊提問說，我是誰，我從那裡來，我要到那裡去？幾十年後，孔子在泗水邊說，逝者如斯夫。如果2000多年來有十個問題，每一個問題的誕生都改變了人類文明方向的話，那麼圖靈的這個問題應該算是其中之一。我給大家梳理了一份人工智慧70年發展的歷程圖。1950年，圖靈提出第一個問題後，到了1956年，美國達特茅斯大學有兩位教授召開了一個學術研討會，想把圖靈的問題繼續討論下去，6月18日，他們和許多知名科學家一起，開了一場非常重要的會議——達特茅斯會議，會上發明了一個新名詞：“人工智慧”。這一概念被發明以後，人類就開始想，到底應該如何實現呢？共有兩條路徑，一個叫連接主義，一個叫符號主義，不同的科學家分別沿著兩條路往前走，但都非常艱難。在經歷了一些漫長的冬天后，一直到1992年，英特爾投資了一家荷蘭即將倒閉的光刻機公司，叫做阿斯麥。1993年，一個30歲的華人創業者，叫做黃仁勳，創辦了一家企業叫輝達。這兩個在當年非常不重要的投資和創業，後來成就了人工智慧最重要的硬體設施。又過了十多年，一直到2006年，傑弗裡·辛頓提出了一個概念，叫深度學習，他終於找到了人工智慧的一條正確小道。過了三年，華人科學家李飛飛發佈了一個大型的資料庫，叫做ImageNet。這個資料庫，就是用新的方法來對各種圖庫進行識別和深度學習。又過了很多年，到2016年，那天有個事情是有台機器叫做阿爾法GO，以4:1戰勝了當時的圍棋世界冠軍，韓國人李世石。由此，我們突然發現，機器好像真的能思考，居然能夠戰勝一個圍棋高手。到2017年，Google提出了深度學習模型架構Transformer。2019年，上海舉辦世界人工智慧大會。2020年，台積電的五奈米晶片實現量產。2021年，邊緣計算和AI結合成為趨勢。一個偉大的時刻終於降臨了，2022年11月30日，GPT-3.5上線，兩個月後月活使用者超過一億。這是人類歷史上的一個新紀錄。這是一家在矽谷規模並不大的公司，當年375個人，創始人叫做山姆·奧特曼，他當年的年齡和1950年的艾倫·圖靈一樣，38歲。兩個38歲的人，在各自的時代改變了人類文明的處理程序。從1956年人工智慧概念提出，到明年整整70周年。我們今天晚上舉辦這樣一場“AI閃耀中國”，也是對之前70年所有的探索者的致敬。GPT-3.5出來以後，人工智慧真的進入到了我們的產業和生活。中國的科學家、我的好朋友張亞勤講過一句話，他說：“第一次有機器人通過了圖靈測試。”什麼叫“圖靈測試”呢？我今天站在這裡，隔壁房間有兩個人，一個人、一個機器人，我提問題，對方回答。我無法判斷對方是真人還是機器。就好像剛才我站在後台聽有人彈奏《花開在眼前》，無法判斷那一段音樂是機器人彈奏的，那一段音樂是人類小孩子彈奏的。這就是完成了一次圖靈測試。比爾·蓋茲說：“ChatGPT的歷史意義不亞於網際網路或者個人電腦的誕生。”我讀的第一本科學產業啟蒙性讀物叫做《第三次浪潮》。這是一本在1980年出版的書，作者是美國未來學家阿爾文·托夫勒。阿爾文·托夫勒在書中說，人類在2000多年時間中經歷了漫長的一段文明時期，叫農耕文明。1776年，瓦特改良蒸汽機以後，人類進入工業革命時期。到1980年，工業革命近200年後，托夫勒說，工業革命對全球經濟和產業的推動力已經衰竭了，所以我們需要找到一個新的動力源。這個新動力叫做資訊化。托夫勒書裡說，你看我們桌上都有台電腦，每個人在輸入文字，電腦是一個孤立的資訊孤島，但是如果有一天有一個人把全世界所有的電腦用一根線把它連在一起了，會怎麼樣？資訊就會產生流通。在《第三次浪潮》這本書中，托夫勒像先知一樣的預見了未來十年，人類進入到網際網路時代。中國是什麼時候進入到網際網路時代的？那是1995年1月，今年是中國接入網際網路的第30周年。過去30年中國是被網際網路改造得最徹底的國家，但是到今天，我們大家聚在這裡發現一件事，網際網路好像由屠龍少年變成了惡龍。世界的進步好像已經不能只靠網際網路革命推動，所以我們要進入第四次浪潮，叫做人工智慧革命。但是，ChatGPT誕生以後的兩年時間，我們在各種媒體上看到各種進步，很多大模型，但是好像跟我們的生活並沒有什麼關係，那麼，我們是什麼時候真正感覺到人工智慧開始改變我們生活的？那個時刻發生在2025年的1月15日，一個叫DeepSeek的產品出現了。我們第一個年度致敬要給DeepSeek。GPT-3.5上線後2個月月活突破一個億，DeepSeek一個月下載量突破一個億。但我問大家，你們知道這家公司名字叫什麼嗎？它是一家基金公司，叫幻方量化。這家公司在杭州運河邊的匯金國際大廈，我的家離匯金國際大廈1公里，從我們小區頂樓窗戶望過運河就能望見這家公司。但是，我在去年12月30日前，居然不知道在杭州有這麼一家公司。在20多天後，它放了那麼大一個“炮仗”。世界就是被這些我們看不見的力量所改變。阿里雲創始人王堅院士今年講過一句話，他說：“人工智慧不是一次工具的革命，是一個科學革命的工具”。我看了好久才想明白王堅在講什麼。如果人工智慧僅僅是一次工具革命的話，我們都是那個被革命者，或者是被這場革命運動裹挾的人。但是如果它是一個科學革命的工具，那麼我們每一個普通人，都有機會成為這個工具的主人。2025年有兩個詞非常熱，一個叫湧現，Emergence：資料或者經驗積累到一個閥值以後，能力發生指數級的跳躍和提升。在今年，以周或月尾單位，任何一個與人工智慧相關的行業，都在不斷湧現新的技術。第二個詞叫做泛化，Generalization：多學科的突破與泛化，多產業的應用與泛化，從企業到個人的泛化。湧現意味著技術、成熟度到了一定階段，開始出現指數級增長，而泛化讓技術像洪水一樣湧到每個角落。今天3個多小時裡，我們要討論的並不是技術本身，而是要討論技術在這個國家所有的行業——可能是做瓷磚的、做醬油的、做空調的、做冰箱的、做洗衣機的、做汽車的——它們和人工智慧的關係。我每年跑很多企業，今年跑的數量不多不少剛好66家，每周跑一家左右。其中，4月和5月兩個月時間，集中跑了14家具身智慧型手機器人企業。我大概是中國經濟學者中很少數的幾位走進過機器人生產車間的，我知道今天機器人是怎麼被裝配出來的。然後我還跑了三十多家企業，一大半以上都是工廠；參加了一些展會，去了雲棲大會、百度雲智大會、外灘大會、Google年會、高通年會，上海車展；我還去了兩個市場，義烏小商品市場、華強北市場。義烏小商品市場現在有兩個非常好的人工智慧電商產品，華強北市場原來是賣手機的，今天你去一下華強北，在賣什麼？在賣AI玩具、AI眼鏡等，大量的櫃檯都和人工智慧有關。我今年還去了美國，去了美東和美西，去了一些大學和研究院。接下來，我將分十個章節，和大家報告一下2025年中國正在發生的AI實踐，這些都是我實地調研所見與所得。閃耀點1 “AI三要素”：中美形成競賽格局先來看幾個美國人對2025年以及未來幾年全球AI發展的看法。第一位是個女生，凱瑟琳·伍德，在網上被中國人叫做“木頭姐”，矽谷非常著名的AI分析師和投資人，她說：“我們正站在人類歷史上最大技術爆發的臨界點”“未來五年全球實際GDP增長率可能加速至7.3%，這是歷史平均水平的兩倍多”。（AI視訊畫面，她用東北話講述）輝達的創始人黃仁勳說：“AI將重塑全球100兆美元的產業版圖”“全自動化製造工廠的興起，是AI真正轉型的標誌”。（AI視訊畫面，他用台灣腔講述）特斯拉的CEO馬斯克說：“未來五到六年內，不再有手機和APP，應用程式和作業系統將不復存在，人類進入AI內容時代”。（AI視訊畫面，陝西話講述）非常感謝優酷團隊、七維動力團隊和馬馺團隊，他們非常用心地完成今天所有的PPT，幾乎所有的音效都是由AI生成的，絕大部分的圖片都是用AI來做的。未來10年是不是一個讓人非常驚喜、充滿顛覆的10年？那麼，AI主要是由那些元素構成的呢？算力、演算法、巨量資料。在今天全世界人工智慧浪潮當中，最主要的兩個主角是誰？一個是美國，另外一個就是中國。先來看算力。2025年，美國各大科技巨頭的AI基建投資超過3500億美金。預測到2030年，高盛預測，美國AI算力累計投資將達到3萬—4兆美元——這是1945年二戰以後美國最大規模的一次基礎設施投資。2025年，中國的AI基建投資是6300億人民幣。中金預測到2030年，我們的累計投資將超過10兆人民幣——中國的第一條高鐵是2003年在東北竣工的。近10年間，中國投資高鐵花了7.7兆人民幣——這恐怕也是1949年以後最大規模的單一產業項目投資。有一句話叫做“AI的盡頭是算力”。全球算力分佈，美國佔到了74.5%，中國14%，美國是中國的5.3倍，歐洲是4.8%，日本1.2%。在超大規模資料中心數量方面，美國是中國的4倍。還有一句話是“算力的盡頭是電力”。中國的電網裝機總量是美國的近3倍，中國新增發電能力是美國的9倍，每年中國的電網支出900億美元，是美國3倍。因為中國是製造業大國，製造能力比美國多1倍。人工智慧是虛擬世界和物理世界一次大規模的集合，40多年來中國製造的能力，我們的產能、基礎設施、應用能力，在未來的十年有可能得到一次出乎意料的發展。再講講大模型。2025年全世界大模型的數量，中國和美國加在一起佔到全世界80%以上，人工智慧產業的未來沒有第三個主角。李飛飛的研究所叫“以人為本人工智慧研究所“，它發佈的《2025年人工智慧指數報告》上說，在2023年，中美兩國頂級AI大模型的能力差距接近20%，今年年初，差距縮小到0.3%。講完算力講演算法。中國大模型的演算法優勢，在圖像生成領域，阿里巴巴的Qwen-image系列，和騰訊的Hunyuan-image-3大模型，排名全球靠前，這兩個大模型，在過去的11個月中，曾經有兩次排名全球第一。在圖像編輯領域，全球16個模型，中國廠商佔據6席，字節跳動的Seedream-4系列佔據全球第2、3、5名。在文生視訊領域，全球前16名中，中國佔據7席，是除美國以外最強的視訊模型生態。在文字能力方面，全球前20名，中國佔據9席。百度的文心5.0-Preview和阿里巴巴的Qwen3 Max排名靠前。今年8月，《The Economist（經濟學人）》說在2025年發現一個很有趣的現象，美國80%的AI初創企業要去融資，在路演時不再用OpenAI這樣的美國大模型，而是用中國的通用大模型。為什麼？因為DeepSeek很Deep，OpenAI不Open，它是閉源大模型。中美作為全球人工智慧未來十年最重要的決賽選手，它們走上了兩條不同的道路。美國人幹三件事：AI晶片；大規模AI基礎設施建設；搞閉源大模型，做從0到1科技創新。中國呢？第一，中國是全世界最大的硬體大國、製造大國，我們可以用人工智慧去改造所有的生產線、產品；第二，中國是全世界最大的應用市場，矽谷出現一個新的技術變革，一個兩個月後就會出現在華強北；第三，我們的大模型是開源大模型，做從1到N。中美兩國大概都能夠走通他們的道路。未來五年，中美兩國將在五個AI創新領域進行角逐：人工智慧、機器人技術、能源儲存、區塊鏈技術和多組學測序。今年，中國在胃癌、肺癌、乳腺癌、攝護腺癌、食管癌、胰腺癌等癌症AI檢測方面產生了很多的創新。2022年，中國罹患癌症的人數約482.5萬人，佔到全球癌症患者的24%。希望這些網際網路公司、大學、醫院的技術研發能夠早一天成功，就能夠拯救幾萬人。再來看無人駕駛計程車領域，百度的蘿蔔快跑在武漢有1500輛汽車，武漢是全世界最大的無人駕駛汽車城市；Google的Waymo在美國佈局了1500輛車，特斯拉的Robotaxi在矽谷有150輛車。中美兩國在無人駕駛領域也在進行各自的探索。人工智慧AI革命是一場事關國運的世紀大競賽，讓我們給中國科技勢力一次最熱烈的掌聲，希望他們2026年再加油。閃耀點2 多模態：內容生產新革命今年我花三個月時間做了一門新課，叫作《吳曉波的財富增長課》。做這個課的初衷在於，當前，中國經濟進入到了中低速的發展時期，中國中產群體家庭財富中，儲蓄和不動產佔大頭，但利率在持續下調，房價也不再像過去幾十年那樣暴漲，那麼他們的財富要怎麼辦？為了做這門課，我設計了很多海報。大家看，這張海報就是我這個文科生做的，還可以吧。我學會了繪圖嗎？並沒有。我用的是一款叫千問的APP。如果在2025年，我們有很多文科生、很多不會程式設計的同學，完成了“文生圖”，那麼可以給自己點個小紅花。這樣的工具其實挺多，千問APP在今年11月份剛剛上線，它可以做那些事呢？它可以幫助一個服裝創業者來生成電商圖，幫助餐飲主理人生成新品宣傳圖，幫助自媒體博主來生成創意短影片。我想2026年，很多的創業者、很多的內容工作者都可以通過用像千問APP這樣的產品來生成各種各樣的內容。它會帶來什麼結果？朋友們，它會帶來很多產業顛覆式的創新。比如，有個行業叫AI漫劇。2025年，中國AI漫劇產量同比增長超600%，流水規模增長了12倍，製作周期從90天縮短到了10—15天，製作成本下降了60—90%。這個行業被顛覆了。今天，AI漫劇行業更重要的能力不再是繪圖，而是講一個打動人心的好故事。我有個朋友叫做童之磊，他的公司中文線上，原來是做文字圖書的。我已經很多年沒聽到他的名字了。今年他和我說：“吳老師，我又活過來了”，因為他在做AI 3D漫劇。憑藉強大的內容能力，我們可以非常輕易地想像，在未來5—10年內，中國的AI漫劇，會成為全球文化市場中重要的快餐性文化供給。我們看到機器人來彈奏《花開在眼前》，你們現在將看到了數字人給大家唱《花開在眼前》（現場視訊）。它的作者不是什麼“大拿”，而是內蒙古包頭市農牧科學技術研究院的一位39歲的工程師王悅同學。唱完歌了，要跳舞嗎？這是一項今年剛剛成熟的技術，就是我在這裡跳舞，同時旁邊有一個數字人，我所有的動作是以不延時的方式被這個數字人捕捉並模仿出來。完成這個技術的團隊叫做動見萬物，我在雲棲大會上看到了這個技術，今天把它搬到了這個舞台上。你們看到這個技術想到了什麼？它有可能為很多行業、很多文化產業、很多車間應用動作捕捉技術帶來很大的變化，在未來，很可能有一個你特別喜歡的明星，他本人在三亞曬太陽，但是另外有一個替身在替他唱歌、跳舞、談戀愛。多模態技術進化，意味著矽基人類的內容生產能力可能會達到碳基人類的100倍以上。所以，希望大家在夜深人靜、面對星空時思考一個問題：你有什麼能力？你積累的技能，在人工智慧時代是否會被機器、被演算法、被工具、被大模型所替代？未來五到十年，“能力”需要被重新定義。閃耀點3 大模型：再造每一個行業在去年的年終秀上，我曾說過一句話：“有多少行業就會有多少個行業大模型”，如今已經成為現實。今年，我在上海調研了一家城市商業銀行——上海銀行。它在全國銀行中排名第18位，一個不算很大的銀行。它的服務對象主要是老年人，基本都是上海的老年人。這些老人很會刷短影片，但讓他們用手機銀行去匯款、付水電費的話，往往就弄不清楚了，視力不好也未必看得清楚手機。2025年，上海銀行重新改寫了自己銀行的所有底層應用，讓自己成為了全球第一家AI原生手機銀行。你想，上海有500多萬老年人，他們只要通過講話就能完成大部分支付功能。因此，今天在中國眾多的城市商業銀行中，只要能夠率先使用工具，就有可能創造一個全球紀錄。我非常感謝廈門國貿。今年“AI閃耀中國”的動議非常晚，去年辦完年終秀後，我就想著今年不幹了，好好放過自己。今年1月份，我一個月長了五斤肉，終於體會到什麼叫“心寬體胖”。但是從1月開始，我走訪的所有企業，無論科技公司、電商公司，還是製造企業，都在談論人工智慧。我去了李時珍的故鄉湖北蘄春縣，調研艾灸行業，當地企業竟然也在開發中醫大模型，試圖打造AI中醫師。我想，我跑了那麼多企業，看了這麼多AI應用案例，如果能有機會把這些見聞分享給大家，或許也是一件有意義的事。廈門國貿是《財富》世界500強企業，主營大宗商品貿易。今年，在國家相關部委支援下，國貿牽頭組建了一個平台，叫“國際物流供應鏈領域國家級人工智慧應用創新平台”。名字特別長，但意思很簡單，就是在能源化工、有色金屬、橡膠、鋼鐵、鐵礦石、農產品、漿紙、物流、紡織等領域，建立基於人工智慧的供應鏈。比如鐵礦石。製造業有兩個基礎口糧，一個是會流動的，一個是不會動的。會流動的叫做石油，不會動的叫做鐵礦石。作為全球最大的製造業國家，中國每年消耗全球約70%的鐵礦石，其中80%依賴進口。鐵礦石價格每波動1個百分點，就可能帶來數十億元的盈虧變化。但如果建立一個決策鏈，用大模型來算呢？到這個月初，國貿建構的“鐵礦石智慧決策鏈”，對鐵礦石未來價格走勢的預測準確率已經達到65%。像廈門國貿這樣的企業，憑藉巨大的資料量和不斷的技術迭代，有可能成為世界上最早深度應用人工智慧的大宗商品貿易商與進口商。這是一次生產能力的巨大迭代。像上海銀行、廈門國貿這樣的企業，能完成大模型建設，是因為有基礎設施。中國今天有幾家非常重要的人工智慧基礎設施建設商，其中之一就是百度智能雲。百度在2013年就成立了深度學習研究院，2015年，是中國網際網路公司中，第一個提出要確立AI雲戰略的。在2023年，在ChatGPT-3.5推出四個月以後，百度推出了中國的第一個生成式大語言模型——文心一言。從2019年到2024年，百度連續六年成為中國AI公有雲市場份額佔有率第一的公司。今天65%的央企，100%的系統重要性銀行、排名前十的新能源汽車企業和很多的具身智能企業都在使用百度智能雲。今年3、4月份我去了14家具身智慧型手機器人企業，都是請百度幫我聯絡的，非常感謝——那兩個月的調研，讓我對中國的具身智能產業有了一次全新的認識，要知道，中國第一本講具身智能的書，在2025年1月份才出版，因此，這是一個全新且陌生的行業——我非常有幸看到了一個行業初創的時候的情況，以及有那些人活躍在這個行業。因此，百度智能雲形成了兩種能力：一個是算力的基礎設施，如崑崙芯這樣的產品，一個是服務於智能體Agent的基礎設施。這兩種能力幫助中國的很多企業開始有機會建立自己的行業大模型。分享一個剛剛發生在我自己身上的案例，這是一個我非常熟悉的企業金牌家居，如何通過AI大模型實現家裝業務模式創新的故事。1993年，我在一家國有單位工作，分到了人生第一套房子：60平方米，建於1979年。如今這套“老破小”需要改造。相信很多同學都有類似經歷：房子地段不錯、租金可觀，但賣不掉，裝修又耗時耗力還鬧心。改造這套房子之前，我給杭州市住房保障和房產管理局打了個電話，問了一個問題：杭州2000年以前建成的住宅，現在還有多少套？得到的答案是：大約60萬套。而全國範圍內，這類房齡超過25年的老舊小區有大約3900萬套。如果要花精力去改造這套老房子，我得先花幾千元請個設計師出方案，再分別對接水工、木工、電工、泥工，至少花兩個月時間，跟他們“搏鬥”。裝修完後，還得自己跑市場買沙發、床墊、窗簾、家電……整個過程沒個三個月根本搞不定。但這次，我的一位叫老潘的老朋友幫我解決了。你可以去微信搜尋一個叫“飛流AI”的小程序，裡面可以智能搜尋、匹配到全國90%以上的存量戶型。像聊天一樣對它提出裝修需求，它會自動生成各種風格的效果圖，給出報價。如果嫌貴的話，你和它商量一下，還可以更便宜一點。確認報價之後，會有家裝公司就會全程負責施工與交付，你不需要再跟泥工、水工、磚瓦工打交道了。我覺得這是2026年對大家來講挺福利的一件事情，今天這個小程序在全中國43個城市已經開通了服務，大家可以找一下你的城市是否在列。上海銀行、廈門國貿、金牌家居，一個是做銀行的，一個是做大宗商品的，一個是做家居的。2025年，它們都在用人工智慧改造自己的生意模型、業務模型，各自創新。任正非講過一句話：“發明AI只是一家IT公司，應用AI會是一個強大的國家。”今天，這些企業的應用已經讓行業發生了翻天覆地的變化，而在即將到來的2026年，這種變化還將在更多行業一一發生。閃耀點4 智能體：進入元年時刻一年前，很多人可能還都沒聽過“智能體”（Agent）這個詞，但到今天，如果你還不知道它，或許都很難說自己生活在2025年。今天我們刷手機，會看到大量“AI教你學英語”的服務——最著名的老師叫“吳彥祖”；還有外國人、新東方名師。但其實，真正教你的並不是真人吳彥祖，而是智能體。所有英語知識被灌到這些智能體裡，它能通過自然對話和你互動。我第一次知道“Agent”這個詞是在2023年4月，兩年半前。當時，中國增長最快的辦公協同平台飛書上線了一個產品，它能幫你調取多年前的公司檔案、生成會議紀要、完成報銷申請與核銷等任務。當年，它看起來功能有些初級，但經過這兩年半的迭代，這個產品中的各種智能體對提升一家公司的效率起到了巨大的作用。接下來我會邀請一位企業界的嘉賓來分享他如何使用智能體。他是本次年度演講我唯一邀請的嘉賓，你們猜他是誰。我有那麼多的企業家朋友，我會請誰唯一的嘉賓來到今天的舞台上來分享他的經驗，我們有請他。如今在飛書平台上，像望崽這樣的一線工作者有5萬多人，他們被稱為“效率先鋒”——一群用AI工具重塑組織效率的普通人。今天，我請來一位來自內蒙古的39歲農科院工程師幫我製作MV，又把內江這位會計望崽請上台，讓他來講智能體如何改變他的工作，其實就是想告訴大家一件事：人工智慧時代屬於每一個普通人，但僅僅只屬於那些率先並善於使用AI工具的普通人。我現在每天寫稿使用的電腦是一台聯想的PC。在過去十年裡，我一直使用聯想的產品。這是一家我非常喜歡的中國企業，而在這兩年裡，他們確實走得並不容易。2024年4月18日，聯想發佈了全球第一款AI PC。我常常會問大家一個問題：今天全世界做PC的公司，排名前三的是聯想、惠普和戴爾——兩家美國公司，一家中國公司，那麼，為什麼是中國的這家公司能夠率先推出全球第一款AI PC？為什麼不是戴爾？為什麼不是惠普？原因在於，惠普和戴爾幾乎沒有自己的工廠，大多採用代工模式，技術開發能力在第一時間就會被削弱。而聯想擁有三十多家工廠，因此，在人工智慧時代到來的第一天，他們就有能力改造自己的硬體產品。如今，人工智慧技術已經普及到聯想幾乎所有產品形態中，從平板、手機，到PC，再到AIoT。聯想還推出了一個智能體，名為“天禧個人超級智能體”。長期以來，聯想的架構是“端-邊-雲-網-智”：在“端”上，他們擁有硬體；在“雲”上，他們擁有個人云；通過“端雲”結合，建構一個超級智能體。那麼，這對消費者意味著什麼？這意味著，在未來，每個人身邊都會擁有大量智能體。未來，智能體會分佈在不同的硬體之中，而每一個硬體都可能成為一個孤島。如果聯想能夠發揮作用，當你使用的是他們完整的一套裝置時，就有機會將分散在各個連接埠的智能體整合起來，完成個人知識庫的全生命周期管理。進入人工智慧時代、資訊化時代，我們每個人最擔心的問題之一是隱私。如果你處在一個閉環的端雲環境之中，就可以對個人隱私進行雙重保護。從第一台AI PC，到今天的天禧個人超級智能體，我們可以看到，聯想這家企業在硬體和軟體兩個領域都取得了非常顯著的進步。明年將迎來世界盃。聯想是2026FIFA世界盃的官方技術合作夥伴，聯想告訴我，他們開發了一個“AI足球智能體世界盃版”，將過往世界盃的所有知識和全部賽事內容，整合進一個智能體之中，使用者可以直接向它提問。我們現場做個嘗試：“小天，你覺得明年世界盃那幾個國家最可能得冠軍？”它的回答是西班牙、阿根廷、英格蘭、法國、挪威。“如果只選一個國家隊，你覺得是那個？”它的回答是西班牙。“小天，你覺得中國隊什麼時候可以去踢世界盃？”它說：“這個問題確實很扎心，不過我們得客觀看——國足目前世界排名第93位，亞洲第14位，2026年真的沒機會了，但2030年世界盃亞洲區12.5個名額，比現在多4個，如果訓練能跟上，衝進附加賽還是有機會的。”接下來，我將向大家展示另一款產品。大家可能已經注意到，現場出現了許多“全球第一”，今天，我還找到了一家位於上海的創業公司，這家公司只有10個人，他們幫助我打造了一款全球第一個真人仿生“類腦智能體”，也就是“吳曉波”。今年8月我在美國時，在美國電腦博物館看到過一個可以與人對話的人頭模型。而今天呈現在大家面前的這個“頭”，與我在美國看到的產品有本質不同——這個“頭”內部擁有200多個神經節點，眼睛是攝影機，可以根據對話內容和情緒變化，呈現200多種表情，此外，它的“大腦”中還植入了一個智能體叫作“吳曉波Agent”。今年年初，我與騰訊合作完成了這個智能體的訓練，我過往所有的作品都被輸入其中，使它能夠進行表情變化和內容回應。（演示失敗後），在正式演示前，我們已經測試了八次，但此前現場沒有四千人同時在場，也沒有如此複雜的訊號環境，這個智能體出了故障，但我認為，每一次技術失敗，都是前進道路上的一個小台階。儘管這個類腦智能體現場出現了問題，但它的意義依然非常重要。它搭載了200多條面部神經，配備了攝影機“眼睛”和內建智能體。這是我在美國、在矽谷都未曾見過的產品。那怕只是0.1毫米的進步，也是真正的科技進步。我相信，明年這個“吳曉波”一定會取得更大的成長。然而，所有這些進步，也正在帶給我們更深層次的思考。傑弗裡·辛頓，這位在2006年提出“深度學習”概念的科學家，於2024年獲得諾貝爾物理學獎。今年7月，他來到上海參加世界人工智慧大會。在會上，辛頓指出：“數字智能通過共享參數和高效迭代，在知識共享效率上遠超人類。當AI擁有獨立子目標時，可能通過操控人類獲取更多控制權。若不建立有效管控機制，超級智能可能通過學習欺騙技巧繞過安全機制，最終威脅人類生存。”今天我們看到的這個類腦智能體，仍然十分幼稚，但我們可以設想，如果它的外層不再是矽膠，而是類人肌膚；如果它的肢體足以支撐它在現實世界中自由行動，當它走在街頭，我們還能一眼分辨出它是機器人嗎？它無疑會帶來巨大的便利、服務和創新，但當無數這樣的“吳曉波”在現實世界中活動時，倫理、道德以及社會基本秩序，都可能令物理世界中受到衝擊。正因如此，我特意將辛頓在上海的這段發言分享給大家。也許在這個高度泡沫化的人工智慧年份裡，這樣的提醒顯得有些不合時宜，但我認為，它極其重要。閃耀點5 機器人：下一個10兆級市場今年4月19日，北京亦莊舉辦了全球第一場機器人馬拉松。接下來我請大家看一個同樣令人開心的場面——在馬拉松中摔倒的機器人們。（播放視訊）我想把掌聲送給所有摔跤的機器人公司，因為每一個機器人能夠走到今天，都是從一次又一次的摔跤中走過來的。這是中國30家非常重要的具身智慧型手機器人公司，我只能用一句話來感慨：“他們是多麼年輕！”這30家企業中，2023年以前創辦的有10家，2023年以後創辦的有20家，也就是說，三分之二的公司是在最近三年內成立的。從聯合創始人的年齡結構看，60後沒有，70後有3位，80後有12位，90後有14位，甚至還有1位00後。20年後，他們中的很多人年齡不到今天馬化騰、李彥宏、雷軍的年齡。從學術背景來看，這些創始人中有博士20人，教授、博導9人。這是一個極其年輕的產業，有一群極其年輕的創業者，更是一個年輕的國家。未來的世界，註定是屬於年輕人的。在今年的調研中，我第一次與這些機器人有了“親密接觸”。它們可以給我倒茶、擦桌子、疊衣服、打乒乓球、踢足球。這是我在北京一家名為“銀河通用”的企業看到的場景，當時讓我非常震驚。實驗中，在一塊白布上砸碎一塊透明玻璃，讓機器人把碎玻璃一塊一塊抓出來。人在這種場景下都會產生視覺幻覺，而我在實驗室中看到，這台機器人在沒有遙控、完全自主行動的環境下，依然能夠準確抓取玻璃碎片。這在演算法層面是一次非常重要的突破。今天在現場，我還希望它們幫我完成另一件事情，接下來，我們有請眾擎機器人上台打拳（現場演繹）。除了能夠打拳的，在生產一線已經落地應用的機器人同樣存在。優必選的搬運機器人，已經在汽車生產線上工作了，每天的工作效率相當於一位工人的40%。隨著技術進步，效率還會不斷提升；雲深處的巡檢機器人，已經廣泛應用於城市下水道的智能巡檢、水質檢測、車間危險區域巡檢等，還有消防火災現場，往往由機器人先進入，消防員再跟進。此外還有銀河通用的前置倉機器人，已經在美團醫藥前置倉中投入使用；千尋智能的機器人，已經可以在生產流水線上“擰螺絲”；跨維的機器人，已經可以製作咖啡了。在一些大城市，機器人還可以在養老場景中提供基礎服務，如攙扶老人、協助轉移……今天我們所看到的這些機器人，都已經進入了真實的應用場景。具身智慧型手機器人最重要的特徵，也是它與網際網路革命最大的區別在於：網際網路是虛擬世界，而具身智能進入了物理世界。它將演算法、算力、感知與執行能力，與一顆螺絲釘、一台電機、一條線纜、一個控製器結合成真實產品。一台具身智慧型手機器人由四大模組構成，1000多個零部件。前兩天，馬斯克發佈了一條消息，稱特斯拉計畫在未來兩年內生產5—10萬台人形機器人。我真誠地希望他能夠在兩年內實現這一目標。以我在今年8月看到的情況來看，中國單家機器人企業目前最多隻能生產1000台，我希望這一產業未來能夠實現真正的流水線化生產。如果兩年內馬斯克真的做出10萬台人形機器人，那麼他的工廠建在那裡？我認為，大機率會建在中國，因為中國已經佔據了具身智慧型手機器人全球供應鏈的63%。我們曾經見過類似的歷史：美國人發明了智慧型手機，而全球最大的智慧型手機工廠在中國；美國人發明了智能汽車，而全球最大的智能汽車工廠也在中國。我認為，具身智慧型手機器人將成為中國未來產業經濟增長中極其重要的一部分。我個人預言，未來十年，中國將出現四個十兆級市場。汽車行業在2024年市場規模已經超過10兆；房地產將長期維持在10兆的規模；養老銀髮產業，中國每年有2300萬到2500萬人進入60歲，未來也將形成十兆級市場；而第四個，就是具身智慧型手機器人。新能源汽車為中國製造業續命十年，而在下一個十年，我們要依靠具身智慧型手機器人繼續支撐中國製造業升級。從這個角度看，中國的產業經濟在今天仍然非常值得期待。可能一些具身智慧型手機器人暫時無法走進我們的生活，但在人工智慧在硬體領域，已經率先在一些產品形態中實現落地，比如AI玩具。Labubu今年非常火，未來，甚至在明年或後年，下一個Labubu是否有可能與你對話？是否有可能變成一種“養成型”產品？今年中國誕生了一批AI玩具品牌，機器人或許將在情緒類產品中率先實現大規模應用。除了AI玩具之外，手機產業也將成為機器人的重要落地領域。10月，榮耀發佈了ROBOT PHONE，是全球第一款“手機機器人”，今天現場看到的這個實物，是它第一次線下公開亮相，非常感謝榮耀給我這個提前劇透的機會。我們現在的手機長成這樣子，這是榮耀Magic8，自進化AI原生手機。 最近，榮耀的青海湖刀片電池、端側AI換臉檢測技術，成功入選《時代周刊》“年度最佳發明” 榜單。當下手機行業已是一片紅海，產品必須創新，競爭才有可能發生。榮耀的這台ROBOT PHONE，就擁有全新形態和性能——手機上面“長”了一個雲台，一個會自動根據使用者需求來變動的攝影機。這個攝影機同時具備AI大腦、機器人行動能力和強大的影像能力，可以根據使用者的需求自動調整拍攝角度。這款創新產品將於明年3月在巴塞隆納世界移動通訊大會上正式發佈，你們想不想知道這台手機多少錢？我也非常期待。幾乎所有行業，都在試圖通過人工智慧完成產品迭代與創新。剛才大家看到的是打拳，接下來我想請大家看一場書法比賽。寫毛筆字極其困難，因為毛筆非常柔軟，對控制精度要求極高。深圳有一家機器人公司叫星塵智能，今年5月我去調研時看到機器人寫毛筆字，當時我就和創始人約定，希望在年底讓它和我同台比賽，寫王羲之的“馬到成功”。明年是馬年，我也借此祝願現場的朋友、以及線上直播間的朋友們，馬到成功。閃耀點6 智能工廠：工業5.0在中國發生我今年去了一趟西門子在成都的數字工廠。工業4.0一詞是在2013年的德國漢諾威工業博覽會上，由德國管理學家孔翰寧等人提出的。西門子在全世界建了兩個數字工廠，一家在德國的安貝格，一家在中國的四川成都。而成都工廠，已經建成快12年了。其建設者之一，正是今天西門子中國區總裁肖松博士。他曾說：“我們重建工廠第一天幹什麼呢？把一個轉動軸上的資料採集出來，才能進行數位化。”到我去的時候，他們開始搞工業元宇宙了。十多年來，這家工廠見證了整個工業4.0所有的應用和可能性。肖松博士講了一句話，給我留下非常深刻的印象。他說：“我們也許是最後一代只管理人的企業家。”中國未來的80後、90後的年輕總裁，你們是一代不僅僅是只管理人的企業家。這是未來十年，中國智能工廠一定會發生的事實。所以，像機器一樣工作的人，都將被機器人替代。我今年去了海信在黃島的空調“燈塔工廠”。這是我見到的所有中國工廠中第一個大規模應用人工智慧的——70多項人工智慧應用，在銲接、裝配、研發、測試、倉儲、培訓等所有的環節中 ，我都看到了機器視覺、深度學習、數字孿生和技能大模型。我還當了一回電焊工。你戴一副眼鏡，在一個數字孿生的環境下自主訓練15天，而這個模型，是海信工廠裡最厲害的“焊王”，把他所有的知識灌進去訓練得到的，然後形成一個數字孿生的虛擬世界。你在這個世界學習半個月後，才有一個真正的老師傅來教你，15天後你就出師了。時間成本、耗料成本、技能水平，都發生了極大的變化。接下來我去了很多傳統的製造業企業，我到每一家企業都問負責人，他們也同樣問我：“我跟人工智慧有什麼關係？”雙鹿是寧波的一家電池企業，於1954年創辦，最早做碳性電池。上個世紀90年代從日本引進鹼性電池生產線，同時提前實現無汞化生產。如今，雙鹿擁有亞洲第一、全球第三的電池產能。那麼這家1954年成立的企業，在今天跟產業智能化以及人工智慧有什麼關係？我調研了這家企業。它建成了全球第一條鹼性電池黑燈生產線，擁有第一套5G+智能倉儲系統，和華為雲合作，建立起第一套AI質檢系統。原來質檢靠人一個個看，現在通過AI視覺來完成。今天的雙鹿不僅能生產電池，而且實現生產裝置完全AI化。雙鹿的研發人員還開發出第一個電池AI配方工藝大模型。因為不同的電池有不同功能。比如智能門鎖有專有的電池；低壓電表有低壓電表的電池；戶外有戶外的電池；冬天北方的電池和南方的電池也是不一樣的。所以雙鹿的電池有超大功率型、長效備災型、高頻脈衝型、寬溫應用型等等，每年都需要研發很多像這樣的SKU。以前，研發人員拿到研發任務，需要耗時一個月。有了大模型，只需30分鐘。企業研發能力得到極大的提升。雙鹿的總裁叫做朱祥奎，是70後，大學畢業後就進入雙鹿工廠。他從技術員做起，做到車間主任，做到銷售負責人，再到今天的總裁，他一輩子都在雙鹿，是一個做夢也在做電池的人。老朱和我說：“雙鹿做電池70年了，一直專注做一顆好電池。人工智慧讓我們發生了什麼變化？它讓我們從工匠變成了智匠。”我想，這是一件在今天中國所有的產業都正在發生的事：所有的工匠在未來的5年、10年內，都有機會變成一位智匠了。電池是一個傳統行業。我們來看一個更傳統的行業——瓷磚。上周，我專門飛到重慶市永川區，那裡坐落著東鵬最大的瓷磚工廠。30年前，我在新華社當記者，曾經做過一個《中國陶瓷產業污染調查》，當時全國跑了8座城市，去看那裡的陶瓷工廠。二三十年前和瓷磚相關的行業，是一個被人無比嫌棄的落後產能。耗能、耗材、污染環境。但是，當我來到東鵬工廠，發現一塊瓷磚的整個生產流程沒有任何變化，但每一個生產環節，都出現了巨大的技術創新。很多是人工智慧帶來的。首先是“漿料車間”。以前要把高嶺土、石英沙等20多種礦物堆在一起，人工攪拌。今天，我在東鵬工廠看到了巨型攪拌機，它被稱為“球磨機”，一次性可以攪拌100噸。但加入20多種礦物質，必須要有一個大模型進行動態均配。原料被攪拌成泥漿後，接著就來到“粉料車間”。這是一個極度污染的環節。20多年前，中國產業界有一個非常可惡的疾病，叫“塵肺”。一個工人患了“塵肺”終身不可治癒。出現塵肺最多的兩個產業，一個在煤礦業，一個就是瓷磚工廠的粉料車間。今天，我在東鵬工廠看了它的粉料車間，有一個巨大的粉料控溫控粉系統。猜一下，全中國最大的瓷磚工廠的粉料車間今天有多少個員工？2個人。粉料車間通過大模型控溫、控粉，廢渣、廢水、餘熱都可以循環利用。成粉後，就會進入“成型車間”壓鑄成型。我在成型車間裡，用智能印表機打了一塊瓷磚——“AI閃耀中國”，這在三年前完全不可能實現。一年生產上千萬塊瓷磚的工廠，不可能為了一個客戶停掉生產線。但今天智能列印這塊瓷磚，耗時15分鐘，幾乎不增加成本。再接著是東鵬的“窯燒車間”。我在那裡看到東鵬的超長輥道窯，長度527米。一個527米的窯爐中，如果沒有人工智慧，沒有深度學習，怎麼控制溫度——通過“AI大腦”，對79項質量指標進行全流程監測。我在車間裡想，30年前，我充滿著憤怒的調查報告中的那些企業，今天真的已經一去不復返了。我們看到的是一個全新的、智能化的、充滿環保意識和工業現代化能力的瓷磚工廠。所有在製造上所有的投入，只是為了給中國消費者提供一塊全世界最好的瓷磚。今年12月，國家正式實施（陶瓷磚）5A新國標。當你到家居市場去買瓷磚的時候，如果說你決定要買一塊特別好的瓷磚，在2025年是沒有辦法識別的。但到2026年，會有一塊瓷磚告訴你，我是5A級的瓷磚。2025年全中國的瓷磚市場中，符合5A標準的瓷磚的比例只有5%。但在東鵬的永川工廠，2026年生產的瓷磚符合新國標的比例高達65%，且會不斷提高。所以當這些企業把能力投入到裝置的更新、軟體的更新，最終會呼喚出新的國標。像這種產效的提升，最後會轉化成消費者價值，從而帶動整個行業在2026年出現一次巨大的迭代。醬油，是一個比瓷磚更為傳統的行業。為了這次年度演講，我專程去了廣東佛山的高明區，去看了目前全球第一座醬油釀造的“燈塔工廠”。人工智慧並沒有再造很多行業的生產工藝和流程，它只是在很多流程中再造了效率和質量評判能力。所以瓷磚生產的流程，仍然是配料、成型、窯燒、檢測這些步驟，沒有變化，但是整個過程中每一個環節都在用人工智慧進行再造。做醬油也一樣，從選豆開始。海天的黃豆來自東北，一年要篩選2.5兆顆黃豆。原來怎麼選豆呢？最早是兩個人拿著簸箕顛簸，不合格的豆子就從縫隙漏下去。現在，海天設定了“AI豆臉識別系統”——黃豆從機器上方落下，能迅速被系統全方位掃描，快速篩選出符合標準的豆子。選完豆做什麼？醬油釀造需要制曲。海天如何制曲呢？他們自主研發了“海天菌”，研發出直徑20米的塔式制曲圓盤，單次制曲量超過50噸，並且通過AI系統精準控制溫度濕度。制曲完成後，醬油需要發酵，發酵需要放在陽光下曬。海天擁有全球最大的曬場——60萬平方米，相當於1400個標準籃球場。但最近兩年，這裡出現了一個大變化——曬場中出現了許多大型不鏽鋼罐，單個容量上百萬噸。但當你把發酵中的醬油原料放進這樣的大罐裡，底層的發酵物怎麼接觸陽光呢？所以要通過建立小模型進行智能發酵。發酵完成後，醬油還要經過質檢。原來的質檢方式是這樣的：生產線上的一瓶醬油被取樣，送到實驗室檢驗，出結果大概需要30到50分鐘。而現在，海天在生產線上安裝了光譜檢測儀，實現全檢——每一滴醬油都經過光譜儀進行檢測，即時出結果。最神奇的是“電子鼻”。醬油有一個非常神秘的環節，叫做風味。風味可以量化嗎？以前我們認為不能。風味全憑老師傅的鼻子嗅鑑。但在海天，我們居然看到了可被量化的風味模型——海天的“電子鼻”能快速識別170多種香型。所以朋友們，我們廚房裡的每一滴醬油，從東北的一顆黃豆開始，進入海天的生產線，最終抵達你的廚房，需要經歷119道工序、494項檢測、2519個檢測指標。原來的醬油要依賴工匠精神，現在靠什麼？靠“智匠”精神——人工智慧使得生產效率得到了極大提升。而人工智慧所推動的，並不僅僅是質量的最佳化。海天一年生產260萬噸醬油，但現在它甚至可以為一家連鎖餐館專門定製5000斤、500斤甚至是一箱醬油。這意味著什麼？我研究製造業36年，製造業一直有個“不可能三角”——規模化、定製化、低成本三者無法同時實現。你要規模化，就很難定製；要定製，成本就高，難以規模化。但如今，在東鵬的瓷磚車間裡，我可以定製一塊瓷磚；在海天的醬油工廠裡，年產260萬噸醬油的同時，也能為你做一箱醬油。我們應該給中國製造業一次熱烈的掌聲——他們打破了工業革命兩百多年來製造業的“不可能三角”，今天我們在中國的工廠已經看到可以規模化，可以定製化，同時能實現極致性價比——沒有人工智慧，這是一個完全不可能實現的任務。所以今天中國第一次有機會，去定義一個嶄新的工業革命階段。工業革命分了幾個階段。18世紀中期瓦特改良蒸汽機，英國人定義了工業1.0；20世紀初中期，歐美和日本定義了工業2.0，全球進入電氣化時代；1970年代美國人定義了工業3.0，即電子資訊化時代；2013年德國人定義了工業4.0，我們迎來數智化時代。但是2025年，當我走進這些中國先進製造工廠，我非常有信心告訴全世界一個正在發生的事實：中國人開始定義工業5.0。什麼是工業5.0？我也不知道我的定義是否精準。我希望今天晚上以後，全中國所有管理學家們能夠從這裡開始他們的論題。作為一個觀察者，我來談談自己的想法。從2014年到2025年十年裡，中國智能工廠完成了業務流程的數位化、柔性化生產和數字孿生的技術應用。而在今天的智能工廠中，我看到一個新的技術應用正在廣泛地發生，它們是機器視覺與深度學習、大模型與智能體、具身智能以及全流程AI管理和檢測。這是一個正在中國發生的工業革命。中國人能定義工業5.0，並不是因為有了人工智慧，天下沒有斷崖式的創新。是因為在過去的幾十年裡，我們由一個短缺型的製造國家變成一個過剩型的製造國家。我們把“中國製造”賣向全世界，十年前我們做跨境電商，今天中國企業出海，再加上國內大型企業的不斷投入和技術迭代。到今天，中國擁有全世界數量最多的智能工廠。WEE和麥肯錫每年評選兩次全世界最好的智能工廠，叫做“燈塔工廠”。4月份的時候，全球總共189座，中國79座；到了9月份，全球共203座，中國85座，我們佔到全球燈塔工廠的42%。過去十年，中國是全球最激進的產業智能化的試驗場；未來十年，中國將建構全球最先進的人工智慧工廠叢集。再一次年度致敬，給600萬家中國工廠。我們給所有工廠主一次掌聲。很多朋友跟我說，吳老師我做了20年的工廠，我現在蹲馬步。我站不起來，我也躺不下去，站起來我沒有能力，躺下去我有很多貸款。但你們能蹲幾分鐘馬步？未來五年，這600萬家中國工廠中仍然有很多企業主蹲馬步，他們寧可把企業賣掉、關掉，上半場就結束了，但他們就是關不掉，就是賣不掉，有的是不捨得，有的是不甘心。我也不認為這600萬家中國工廠都能看到明天的太陽，但是至少人工智慧給了我們一次機會，給了我們一次提高效率、降低成本、擴大行銷、鍛鍊員工的機會。你們記得望崽嗎？他所在的企業叫什麼名字？你們可能忘了，我也忘了。為什麼忘了？因為它太普通了，它就是中國600萬家企業中的一家，但是就這麼一家我們聽完演講就忘記它名字的企業，通過技術變革在提高自己的效率，它有機會活得有滋有味。所以率先使用工具、率先擁抱人工智慧，是這600萬家中國工廠在未來需要共同完成的任務。閃耀點7 電商業：“流量時代”即將終結。今年2月，我從杭州坐高鐵去虹橋，用DeepSeek提了個需求：我想在虹橋附近訂一間500元左右的酒店，再找一家200米內、人均消費100元的火鍋店。幾分鐘後，它就給出了精準的酒店和火鍋店推薦。看到結果的時候，我當即拍了條短影片，直言“APP將會消失一半，電商市場即將崩潰”。我說這句話，比馬斯克早了整整十個月。為什麼我會有這樣的判斷？當時我看著推薦結果，第一個念頭就是直接下單，把酒店和火鍋店都訂好。可今年2月份根本做不到，我得先退出DeepSeek，打開攜程訂酒店；訂完酒店再退出攜程，打開美團或大眾點評去訂火鍋店。就在那一刻我在想：為什麼我們不能在同一個平台裡完成所有交付呢？現在我們能做到嗎？還是不能。但有沒有地方能做到？有。今年8月，我在上海參加Google開發者大會，發現Google在美國的應用已經實現了這個功能。你在上面搜一件衣服，或者拍一張衣服的照片，覺得好看想入手，就能直接跳轉電商下單；搜任何一個需求，都能對接電商交易。我在演示屏前站了很久很久，還拍了段短影片，我很生氣，因為我清楚地聽到了技術敲門的聲音，可在國內，這扇門卻被人死死堵住了。為什麼？背後有個非常大的原因，那就是利益。他們不肯讓這扇技術的大門徹底敞開。在即將過去的2025年，一份30元的干炒牛河，外賣成本高達17元，一間民宿的投流費用加上平台抽成，佔比能達到30%；一件女裝的電商退貨率，高達70%。在座的各位不妨想想，這種情況下，我們還能指望誰？我想，誰也指望不上。那些守在門後、懷揣巨大利益的人，早已不是當年的熱血少年，我不相信他們會主動鬆手。我只相信人性，相信技術，絕不相信利益。當我們無力對抗流量霸權，那就寄希望於AI。希望AI能幫我們完成一場流量平權的革命，這也是2026年我非常渴望看到的景象。有沒有企業已經在做這樣的嘗試呢？我給大家分享兩個案例。我們可以想一想，2026年如果你是個創業小白，想靠AI工具創業，該怎麼辦？就拿跨境生意舉例。中國是全球瑜伽褲最大的生產國，義烏、寧波、泉州、汕頭等地，遍佈著大大小小的瑜伽褲工廠。假設你人在鄭州，想把這些地方的瑜伽褲賣到亞馬遜，可你手裡沒有工廠，能行嗎？答案是：當然能。你只需搜尋“1688遨蝦Agent”，進入介面後，你直接跟智能體說：“我想在亞馬遜賣瑜伽褲。”它會立刻幫你做市場分析，告訴你當下那些瑜伽褲賣得火，比如今年入秋之後，藍色喇叭款瑜伽褲在北美市場就特別受歡迎。1688上有60萬家超級工廠，AI能幫你精準篩選出能生產喇叭瑜伽褲的企業，它還有AI素材生成工具，15秒就能幫你做出一條產品宣傳短影片。有了市場分析結果，找到了靠譜的供應商，又搞定了宣傳素材，你就可以去亞馬遜開店了。一個身處鄭州的創業小白，就這樣能輕鬆入局跨境電商，是不是很有意思？這可是2025年10月之後才剛剛出現的新玩法。再說說適合上班族的工具。各位想在2026年一邊上班一邊摸魚，靠一部手機每月賺3000塊嗎？這事兒真的有可能嗎？有可能！你只需要一個APP叫做“1688AI版”，還有一個PC客戶端“1688分銷工作台”。打開1688AI版APP後選擇“開店”，系統會問你想做什麼品類。假設你是個貓奴，特別喜歡小動物，就可以說“我想開一家寵物用品店”。接下來，AI會告訴你當下國內寵物用品市場的爆款單品，像創意貓抓板、可拆洗貓窩、可沖式貓砂、除臭貓砂盆等等。你只需要選好供應商，就能一鍵開店，把商品連結掛到抖音、小紅書、視訊號等社交平台。據測算，這樣一邊上班一邊兼職營運，每月能賺3000塊錢。是不是挺讓人動心的？這些還只是已經落地的應用案例。所以說，從現在開始，那怕你不懂跨境電商，那怕你是第一次嘗試網上開店，只要你學會用好這些懂生意的AI工具，足夠努力、願意學習，明天你就有可能擁有屬於自己的生意大模型。在AI時代，我們期待資訊能夠再次“平權”，讓好產品能被消費者主動“呼喚”出來。我們期待一個更公平的AI新電商時代到來。消費者重新掌握流量主權，生產商憑藉優質優價破除經營焦慮，電商平台則通過AI賦能，大幅提升供需匹配效率，讓更多消費者買到好產品，讓更多生產商賺到應得的勞動報酬。我不知道這算不算一個理想主義者的期待，但我真心希望，2026年有人能幫我們把這個期待變成現實。而我能想像到的，幫我們實現這個願望的，大概就是人工智慧。閃耀點8 服務業：AI創造全新體驗。給大家推薦一下這個產品。今年11月17日剛剛開啟公測的千問APP，上線23天，月活躍使用者就突破了3000萬。這是阿里巴巴最新推出的一個產品。就在十天前，千問APP接入了高德地圖，我們來看看實際使用效果。比如我現在廈門，想查一條最優出行路線，直接在千問上提問就行。（播放視訊）請問我晚上從杭州坐飛機到廈門機場，入住五緣灣凱悅酒店，幫我規劃從機場去酒店的駕車路線，需要躲避高峰期擁堵和紅綠燈少。你看，只要給出需求，千問就能立刻幫我規劃出最合適的路線。到了廈門，我要是想找家合適的餐廳請鄭總吃飯，同樣可以問千問。（播放視訊）我和老朋友約了晚上聚餐，幫我推薦幾家酒店。附近本地人常去評分高的閩南風味海鮮夜宵店。根據高德地圖、掃街榜等資訊，五緣灣附近確實藏著不少深受本地人喜愛的海鮮夜宵好去處……它就會進行店舖的推薦。那我喜歡運動，今天趕上廈門天氣好，想找個運動場所，千問也能夠幫我。（播放視訊）明天上午還有半天空閒時間可以逛逛，幫我推薦一下酒店周邊風景好的景點或公園。為您查詢了高德地圖、掃街榜等資訊。明天上午在五緣灣凱悅酒店周邊，考慮到是上午出行，陽光角度好且氣溫適宜，我為你精選了以下幾個，距離酒店很近。發現了嗎？我今年2月在DeepSeek上遇到的痛點，在今天的千問上已經部分得到解決了。它能夠幫我找到那個點。再下一步的是什麼？我需要的是交易本身。千問是阿里11月剛推出的產品，看到他們，我就想到了阿里的創始人馬老師 ，阿里生態裡有電商、支付、物流，也有本地生活服務，“生”了一堆的服務。大家不妨大膽設想一下，會不會有一天，阿里系所有的產品，都對千問APP這個終端開放入口？完全有可能，到那個時候，我們只需要一個千問APP，就能完成阿里生態內從需求諮詢到交易交付的全流程閉環。這大概會是2026年最值得期待的一場電商變局。其實我特別希望，國內其他電商平台也能看清這個趨勢。朋友們，今天你們死守著既得利益，把技術進步的大門堵得嚴嚴實實，可你們有沒有想過，當你堵著門的時候，那邊的窗已經開了。現在，所有做餐飲、賣女裝、送外賣的企業，都已經被高昂的平台成本壓得喘不過氣。當你死死頂住技術革新的大門時，一定會有人另闢蹊徑，撬開那扇 “窗”。這個破局者，可能是阿里巴巴這樣的巨頭，也可能是名不見經傳的創業公司，但總有一個 “英雄”會站出來，打破霸權，最終實現我們所期盼的消費平權。我特別希望，2026年這場革命能夠真正到來，能夠改變當下流量操控一切的不公平格局。再把目光轉向傳統行業，看看它們是如何擁抱人工智慧。先說說美容院。美容院最大的資產是什麼？是靠譜的美容醫師，一個有口碑的美容師，能撐起一整家店的生意。但在2025年，我們看到了一種攝像採集儀。顧客只需要對著它完成臉部掃描，短短十幾分鐘，系統就能生成一份精準報告：告訴你皮膚是乾性還是油性、膚質優於多少同齡人，還能給出量美容建議方案。這款採集儀的專業度，遠超三四線城市大部分醫美醫生，因為它是被海量巨量資料 “喂” 出來的智能系統。你甚至可以上傳照片，通過AI模擬不同的整容方案，直觀看到效果。一個極其傳統的美容行業，靠著AI工具，極大提升了專業諮詢服務能力。再看餐廳。現在國內有不少公司，能為餐廳提供門店AI巡檢系統。這套系統不僅能幫助門店提升營運效率、增強與使用者的互動，還能加速員工的成長。AI和餐飲行業有很大的關係。還有兒童照相館。杭州有家創業公司叫 “第二人生”，特別有意思。我之前參加活動時去過他們的攝影棚，拍照只用3秒鐘，拍完就能直接做成一個兩公分高的彩色3D列印玩偶。我當時問了價格，這樣一個玩偶能賣到一千多塊。我就在想，現在兒童照相館的競爭有多激烈，早已捲得要死。但如果家長帶孩子來拍照，你告訴他們，能把照片做成和孩子一模一樣的3D彩色玩偶，那個家長能拒絕？花一千多塊錢，他們絕對心甘情願。50%以上的毛利。借助人工智慧工具，照相館不僅能提高客單價，還能獲得遠超拍照本身的利潤，讓流量實現更大的溢價。再說說小診所。現在國內有像 “全診通” 這樣的企業，能為小診所提供從導診、預診到診間服務的全流程服務。就是這樣一個看似不起眼的產品，已經服務了全國1.5萬家診所，可能很多人都沒聽說過它。今年，清華大學人工智慧研究院在北京建成了全球第一家紫荊AI醫院。這家醫院搭建了覆蓋客戶端、醫生端、醫院端的底層架構，我看了這個模型，覺得和上海銀行與螞蟻數科合作的架構非常相似 。就是用AI重新定義和重構所有服務流程，形成原生的智能服務能力。負責這個項目的劉教授告訴我一個驚人的資料：在這個系統中，一個AI醫生只要接診過1萬個病例，其專業能力就相當於擁有十年以上經驗的醫生；而當接診病例達到10萬、100萬時，它的能力會實現指數級的躍升。所以說，AI醫生不僅能提升基層醫療的服務水平，更能大大增強醫學院的教學能力。你看，不管是美容院、艾灸館，還是照相館，這些傳統企業都在借助AI提升服務能力和規模，甚至連供應鏈的各個環節，都能通過AI實現再造升級。這些都是我在調研中親眼看到的真實案例。2026年有公司要招3000人，要是靠HR一個個篩選簡歷，工作量大到難以想像。但現在有一家叫 “海納” 的企業，你把3000份簡曆數據喂給它的AI系統，它就能幫你初步篩選，精準挑出200個符合要求的候選人，再交給HR面試，大大降低了人力成本。2026年我想在廈門開一家麵館，得先搞清楚廈門有多少家麵館、那些麵館最受歡迎、當地人偏愛什麼口味。這時候，有家叫“特贊”的公司就能幫上忙，它能通過AI為你做精準的消費者市場調查。要是你做電商服裝生意，主打 “小單快返” 模式，需要快速設計新款服裝。杭州有家叫 “凌迪”的公司能提供AI服裝設計服務，一秒鐘就能生成上萬款設計方案。還有做包裝設計的 “包小盒”、做人才招聘的 “獵財貓”。這些都是如今中國新興的創業企業。它們深耕於供應鏈的某個細分環節，打磨出自己的專業AI能力，通過不斷投喂資料，讓自身的服務能力持續提高。所以，今天的中國沒有夕陽的產業，只有夕陽的人。那些率先使用了AI工具的企業，將成為人工智慧時代的新主角。所以為什麼我要把《花開在眼前》的MV，託付給一位農科院39歲的工程師來製作；為什麼我要請一位普通話都說不標準的內江小夥子望崽站在這裡，用五分鐘時間，給大家講述工廠裡正在發生的變化。望崽，還有那位工程師，以及那些率先使用AI工具的人和企業，有機會成為人工智慧時代的新主角。人工智慧屬於每一個工人、農民、科員、大學生，每一個年輕人，每一個老年人。閃耀點9 智能硬體：引爆消費新尖叫我想這是現在很多人都在關心的問題。有那些人工智慧創新產品已經走進了我們的日常生活？我認識很多企業家朋友，他們非常勤奮，每天努力工作，卻對自己很不好——不關心睡什麼樣的床，不用心選坐便器，也不在意冰箱、洗衣機的升級。接下來，我就跟大家聊聊，在這些與生活息息相關的行業裡，正在發生那些創新，又有那些值得推薦的好產品。吃好點，洗洗睡吧。人生在世，若能晚上吃頓好飯、洗個舒服澡、睡個安穩覺，便是美好的事情。而這句話的背後，還藏著人工智慧的創新。吃好點，你需要一個方太的AI廚房。（播放視訊）在過去近十年的時間裡，全中國所有冰箱企業都在探索一件事情：我要讓冰箱變成家庭的膳食管理入口。冰箱賣給你，只是賣服務開始。在冰箱裡面裝個感測器，我就知道冰箱裡有沒有雞蛋、有幾個雞蛋。在冰箱面板裝個螢幕，能教我怎麼做菜。但是，從養雞場再到你冰箱裡雞蛋的電商“食物鏈”一直沒有被打穿。今天感謝DeepSeek，感謝人工智慧，因為有了自然語言互動，當我說需要八枚雞蛋的時候，刷臉支付，明天雞蛋就送來了。甚至在2026年，冰箱會告訴你：“吳先生，在過去的七天裡，我沒有在冰箱裡發現一顆蔬菜，你的身體會出問題，你需要吃蔬菜。”它會成為你的膳食管理的入口。這僅僅是一台冰箱。我認為方太正在幹一件事，是它要把整個廚房變成一個作業系統。這是今天中國家電企業正在干的事。這家企業在2010年就開發了智能型廚房系列吸油煙機，今年它推出了全世界第一個AI健康烹飪大模型。怎麼操作的？它首先會問：“吳先生，你身高多少?體重多少？血糖好不好？有沒有脂肪肝？家裡有沒有孕婦？有沒有老人？”你把個人和家庭資訊全部輸進去。於是，就會有2.6萬份健康菜譜等著你。如果你有糖尿病或高血壓，或你家裡有孕婦，它就會給你推薦相關的健康菜譜。冰箱未來會被打造你的膳食管理入口，它的油煙灶也能夠互相聯動。比如一台智能鍋，我想炒一份糖醋排骨，不會炒，它就會教我該放多少辣椒，什麼時候放油，放多少水……我要蒸青菜，不會蒸，它來會教你。中國人做菜最怕兩件事。第一，油煙嗆。今天最好的吸油煙機，基本可以解決嗆的問題。第二，聲音吵，而今天最好的煙機工作時的噪音為53分貝，達到圖書館級靜音環境。所以當你看完這樣的AI廚房，會覺得給太太做一頓菜也是一件既美好又不太費力的事。吃好了，洗好點，這時候你需要九牧的AI衛浴，這又是一套作業系統。我前幾天又去了在觀音山的九牧創新中心看了一下，在那裡，我第一次見到了全球第一款AI智能馬桶，這款馬桶有很神奇的特點，它能分辨出男女，蓋子會對此做出不同的反應。我原本以為這是基於圖像抓取的技術，但實際上是基於九牧自己的毫米波技術進行的檢測。因此，他們建構了一個叫做使用者行為識別系統來識別男女，還能自動控水溫、能做AI尿檢，還首創了AI機器手自清潔技術。我在九牧還看到一款可能會在三年後面世的產品，那將是全世界第一款不用水的馬桶。你能想像嗎，不用水怎麼來沖？用你的便液把它變成水來進行沖。你到了這些企業之後，你就知道中國製造是多麼有前景。它總在想一些你沒辦法完全想到事情。至於洗漱，今天國內很多家庭都普及了，特別是在年輕人的家裡，一邊照鏡子，一邊刷牙的時候，還能一邊聽音樂，一邊問今天的天氣；刷完牙它還能告訴你具體刷牙的時間，甚至AI化妝鏡還可以幫你做皮膚檢測。智能淋浴上，AI花灑可以通過手機遠端控制，我們每次洗澡冷水放很長時間，又浪費水，遠端可以控制，能夠讓冷水快速地排掉；淋浴房可以用自清潔機械臂自動清洗，家裡如果有老人，如果他在淋浴房摔倒的時候，你的手機會收到警報。我是2021年第一次去這家企業，我去了福建永春，去看它第一家5G智能馬桶工廠。我前幾天去的時候，九牧跟我說，我們的工廠已經迭代到第六代了，當時我去的是第三代。我問第六代工廠和過去幾代有什麼區別？他和我舉例說，做衛浴的系統中有做五金龍頭的，今天九牧做五金的工廠裡，其廢水已經可以轉化為飲用水，這意味著它在環保領域裡進行了很多創新。今年它推出了第一款AI智能馬桶，同時它還在做輕智能衛浴。這意味著，今天我們大概花不到2000塊錢就可以買一台九牧的輕智能馬桶，一個帶水洗的輕智能馬桶。所以中國先進工廠所形成的巨大的製造能力，正在降低製造成本，並最終反饋給消費者。所以它既在研究全世界第一款不用水的創新馬桶，同時它也在做一款2000塊以下的能夠實現水洗功能的輕智能馬桶。這就是中國公司正在做的事。洗完以後睡覺了，睡好點你就要需要一個慕思的AI床墊。我第一次去慕思大概是2014年，當時他們檢測了我的睡眠，那是全國第一款智能床墊，這套系統我記得當時最貴要賣100萬元人民幣，全中國的第一個智能的床墊，今天這個床墊最便宜的一款大概賣不到4萬人民幣，在過去的十年裡面，他們建構了百萬級的人體工學資料，10多組柔性調節單元，他們獨創了一套潮汐演算法......最關鍵的是，通過它們，它形成了超5000多種睡感方案。你跟你愛人睡在一起，對方老是翻身，但你又不能請他到另外的房間去睡，怎麼辦？這張床可以做到分區管理；如果你晚上睡覺老是打鼾怎麼辦？它能通過干預，減少你打鼾的頻率；早上八點鐘要起床，鬧鐘鬧醒很煩人，它可以進行智能柔性喚醒。所以，針對你的睡眠系統，一張床可以進行全面的管理，並最後生成一份睡眠報告給到我們。十年前，我曾經寫過篇文章，叫做《去日本買隻馬桶蓋》。這篇文章在當時引起了一個很大的爭議和討論：為什麼我們在出國去旅行時，要去買一個日本的眼藥水、電飯煲、馬桶蓋？那是因為消費者在國內找不到這樣的產品。但從2015年開始，我看到我們的這些企業，一家一家都在取得進步。今天我們在國內看到九牧的產品，看到了慕思的產品，看到方太的產品，這些產品在美國或者歐洲，同樣的價格不一定能買到類似的產品，甚至都沒有這樣的產品。這便是過去十年所發生的事情。所以我說：“十年前我看見了開始，十年後我看見了結果。”很多朋友聽完這些企業的故事，會問我：“吳老師，我也想把企業做成它們這樣，我要花多少錢，去那裡買一套這樣的AI方案？”我想告訴大家：2026年，即便你再有錢，可能也沒人會賣給你這套方案。因為你會發現，從雙鹿、東鵬、海天，到慕思、方太、九牧，它們的產業智能化實踐，不是2025年才開始的，更不是DeepSeek出現後才啟動的。早在10年前、15年前，甚至20年前，它們就已經在進行類似的產業創新了。所以我想對所有製造業從業者說，不要迷信斷崖式創新，必須堅持可持續迭代。我有個北京的朋友，是國內知名的科技觀察家。今年年中他來杭州看我，跟我說：“吳老師，你認識很多家電、家居行業的老闆吧？你告訴他們，他們要完了。”我問他為什麼，他說：“進入人工智慧時代，得有算力、演算法、大模型和作業系統。就像新能源汽車行業，過去十年，那些有IT能力的科技公司，干趴了傳統的大型汽車製造廠。未來，新能源汽車行業發生的故事，一定會在家居家電行業重演。”今天現場應該來了不少家居、家電行業的老闆，你們覺得這會發生嗎？我認為有可能，但有一個前提：你停止了創新。而我們前面提到的這些企業，都在努力進行科技轉型，它們有自己的烹飪大模型、睡眠大模型、衛浴智能系統。所有中國家居家電企業請注意，2026年，我們必須全面進入工業5.0時代。每個家居家電企業，都必須具備“新三件”：第一，要有自己的行業大模型；第二，要有自己的作業系統；第三，要有自己的開放生態。當你擁有了這三件東西，再加上對行業Know-how的深刻理解，我那位北京朋友的“詛咒”就不會發生，你依然是自己行業的主人。朋友們，當你在中國戰場完成了工業5.0的迭代，放眼全球，誰還能戰勝你？對中國企業來說，這是一個全新的開始。今天我們能看到越來越多的AI應用產品：AI人體工學椅、AI耳機、智能錄音晶片、運動按摩儀、AI學習機、AI健身鏡、AI音箱。前兩天我去華強北市場，看到了很多這樣的產品。2026年，無論線上下實體店還是線上電商平台，你會發現越來越多產品的名字前，都加了“AI”，加了“人工智慧”。接下來向大家推薦一個我認為將成為2026年現象級的一個AI產品賽道，它叫做“AI智能眼鏡”。我是一個文科生，你們猜我當年數學高考幾分？我當年數學高考滿分。所以我能夠背200位的圓周率，你們相不相信？3.1415926，535897，932384，616433，832795，028841，971693，993751，058209，749445，923078，16406......現在有了這副眼鏡，我大概能背到2萬位（笑）。我現在戴的這副眼鏡叫做“夸克AI眼鏡”，它具備這些能力，導航、翻譯、錄音、識物、音樂、圖文備忘、交付、AI問答、智能提詞。你們能看得出我戴了一副不一樣的眼鏡嗎？看不出，和正常的眼鏡差不多，我認為我能戴一天，它的電池續航能力很強。我戴了眼睛，現在我來問它（播放視訊）：“夸克同學，幫我介紹下，這是什麼化石？”“夸克同學，去附近的地鐵口，騎行。”“幫我支付20元……確認支付。”大家在現場看到的鏡頭畫面，就是我眼睛裡看到的畫面，識圖、導航、支付，戴上這副眼鏡以後，你終於發覺花錢比賺錢其實容易多了（笑）。根據IDC的一個調查報告，2026年全球AI眼鏡預計出貨2360萬台，（作為對比），全世界每年的智慧型手機的出貨量大概12億台，全世界每年眼鏡的出貨量是10億副。AI智能眼鏡的單價當然沒有辦法和手機相比，但是如果它每年有1億-2億架眼鏡可以出貨的話，也是一個上千億元人民幣規模的市場。眼鏡來自於那裡？我找到了今天在中國地區做AI眼鏡的這些企業，涵蓋鏡片、顯示、SOC、儲存、電池、結構件、材料，ODM/OEM......智能眼鏡供應鏈已經實現了100%的國產化。所以，當這個賽道崛起的時候，意味著中國一個新的上千億市場級誕生。閃耀點10 超級個體：第六個創業窗口期今年還能創業嗎？我們先來看AI領域的投資資料。2025年，美國的風投機構投了12422個項目，同比增加8.7%，投資金額達2500億美元，同比增長86%。其中，AI相關投資佔項目總數的37.5%，佔投資金額的64.3%。再看中國，2025年募集資金1.07兆人民幣，同比增長20%；投資項目8295個，同比增長20%；投資金額5407億，同比增長9%。我們的AI投資佔比遠低於美國，為什麼？因為我們的投資賽道更寬、更平，涵蓋了IT、半導體、生物技術、醫藥健康和智能製造，其中智能製造佔了很大比重。所以說，美國是把籌碼全壓在人工智慧上，我們則更側重應用和智能硬體。大家應該還記得演講開頭提到的，中美在AI領域的兩條不同發展路徑，從投資資料上，依然能看出這個特點。有兩本書很多同學應該都讀過，《激盪30年》和《激盪10年，水大魚大》。這兩本書描繪了從1978年到2018年，中國40年的改革發展史。在我的研究中，1978年之後，中國經歷過5次創業窗口期。今天到場的很多企業家朋友，就是在這些時間點踏上了創業之路，1978年、1984年、1992年、1998年、2018年。我認為，2026年很可能會成為這部改革史中的第六次創業窗口期。這個窗口期和前五次最大的區別是什麼？就是人工智慧正在催生一個全新的概念，叫做“超級個體”。我給大家分享幾個真實的個人案例。有個95後年輕人叫艾逗筆，他是中國MCP市場平台的開發者。你看，他一個人就撐起了一個網站，還出書、做業務、負責平台的維護、諮詢和培訓。他的團隊有多少人？只有1個人。這次做“AI閃耀中國”活動，我特別感謝一個機構，叫做“非凡產研”。他們兩年前就搭建了一個“全球AIGC行業資料庫平台”，每年發佈全球AIGC行業年報，每年舉辦4場千人級的AI論壇，每周還會開展AI培訓專場。這家公司的創始人叫吳畏，今天也來到了現場。昨天他還興高采烈地給我打電話說：“吳老師，我們全公司都支援你！”這家公司有多少人？全公司就4個人。像艾逗筆、非凡產研這樣的企業，如今在中國還有很多。我只是舉了幾個很小的例子，他們都是技術和工具的極客。我相信，2026年會湧現出很多像王悅這樣的人，憑藉工具實現跨界創業；會有很多人借助1688、遨蝦、1688AI、千問這些工具，成為新的電商從業者和服務應用者。因為這些工具，給他們帶來了前所未有的新可能。一個屬於“超級個體”的創業時代，正在呼嘯而來。是工具革命造就了這些可能性。AI智能助手、智能體生成平台、內容創作工具、視覺設計工具、自動化工作平台，還有零程式碼程式設計工具等等。而且朋友們，很多工具都是免費的，你只需要極低的成本，就能擁有這些工具，現在的關鍵是，你知不知道這些工具的存在，知不知道它們能幫助你。我的新課程《吳曉波的財富增長課》，我的同事，幾個純文科生，用百度的一個產品“秒噠”，做出了遊戲、打卡工具、問卷、調研表單，還做了行銷裂變和企業管理工具。我特別推薦百度“秒噠”，尤其是對於中國的文科生而言，如果你想做遊戲、做問卷、做調研、做行銷裂變，或是做企業管理工具，它都能幫你完成。所以說，現在做事情的邏輯變了，不是先想“我要做這件事，該怎麼做”，而是先問“我要做這件事，有沒有什麼工具能幫我做到”。這些工具的誕生，對當下的中國來說，是一項巨大的福利。所以我認為，未來十年，中國依然是最值得期待的創業和創新熱土。接下來，本次年度演講最激動人心的時刻到了，今天，我和我的四位朋友，為中國的AI創業者帶來了6000萬元的天使基金，希望在未來半年裡，我們能共同見證中國創業熱潮的到來，見證中國明星創業企業的誕生。我先介紹一下這個項目，我們要感謝沈勁總和曹國熊總，他們最早有了這個創意，然後把王翔總、周航總和我一起拉進來。這個項目叫做“引航陪跑創業營”，我們設立了一個6000萬元的基金，沈勁、王翔和周航是“陪跑教練”，出錢的基金管理人是曹國熊，而我是“打醬油”的，是“導師召集人”。6000萬元的“引航領跑基金”是第一期，如果你還有熱血，如果你想擁抱人工智慧的行業，如果你有一個夢想，如果你有一個項目，你就可以來報名，我們這6000萬元未來將分配給10家創業企業，我們的投資領域是AI應用、智能製造和科技出海，企業規模有多大呢？——1個人，你起碼得有1個人，你要先把這個公司註冊就可以。“陪跑”規則，給大家報告一下，我們有一個工作群，每天都有好幾位創業導師加入，他們都是中國風險投資行業赫赫有名的導師。他們願意用自己的經驗、自己的資源甚至用金錢來支援這些年輕的創業者。今天非常感謝這些老哥對我的信任，把“AI閃耀中國”作為了“領航陪跑創業營”的全國報名開通日，2025年12月28日，現在此時此刻開啟全國報名。報名截止到明年的4月15日。4月28日產生至少十家入選企業開營陪跑，三位導師以及其他幾個導師，會對每家企業進行至少10次精準輔導。6月28日完成畢業路演，那個時候我們會再舉辦一場盛大的儀式，看著這十個創業項目正式分享這6000萬元的天使基金，我想那一天會有50家以上風投機構來跟蹤追投。是不是該給我們掌聲？報名的方式是今天在直播間裡，你可以點選領取引航陪跑的卡片，或者關注“吳曉波頻道”公眾號，回覆關鍵詞“創業報名”，還有個網站，接下來你可以核算一下自己項目能不能行，然後報名。6000萬，是一筆很大的錢嗎？它可以很大，也可能在風投領域裡，只是江河中的一滴水。但我覺得，有了這6000萬，就會有6個億，有了6個億，就會有60個億、600個億、6000個億，就會讓創業的熱情，重新回到中國！我們今天的“AI閃耀中國”演講，到這裡就進入最後環節了。雖然現在機器人已經會彈鋼琴了，但我想說，機器人終究沒有人類的情感。一個8歲的北京女孩和一台機器人，同樣在彈奏《花開在眼前》，他們的心流是完全不一樣的，那些音符在他們靈魂和肉體中產生的迴響，也是不一樣的。所以，作為萬物之靈，人類的創造激情和對永恆的敬畏，是永遠推動進步的力量。在人工智慧時代，我們更要相信人，相信勇敢，相信善良，相信正義，相信天上的星辰和我們內心的道德律。AI不會替代人，但它會重新定義，AI時代下人的能力。在這個正呼嘯而來的AI時代，我想請每一個人，都提出一個好問題，對世界保持想像力，並且率先使用AI工具。這也是我們今晚聚在一起的最大意義。“選擇大於努力”，這句話我十多年前就聽過。今天在場的、直播間的所有朋友，都是足夠努力的人，但為什麼有的人非常成功，有的人比較成功，有的人卻沒能成功？是因為選擇，不同的選擇，會給努力帶來不同的回饋。但今天我想再加一句話，選擇大於努力，但趨勢大於選擇。什麼是趨勢？我們當下最大的趨勢，就是人工智慧。今天在場和在直播間的很多朋友，也是被這個趨勢感召而來；我們分享的那些案例，都是這個趨勢最早的實踐者。最讓人心潮澎湃的是，這樣的實踐，才剛剛開始。回到我們演講的開頭吧。1950年，一個38歲的英國數學家艾倫·圖靈，寫了一篇文章，叫做《電腦器與智能》。文章的第一句話是：機器會思考嗎？從此，它拉開了人類文明中一個至關重要的提問。70多年過去了，我們正在慢慢回答圖靈的這個問題。但可惜的是，圖靈在1954年就去世了。圖靈在這篇文章最後寫道：“我們的目光所及，只是不遠的前方，但是可以看到，還有許多工作要做。”70年後，圖靈和無數像他一樣的人，留下了很多工作，等待著中國和全世界的科學家、企業家、投資家、社會學家，還有像我這樣的學者去完成。所以，2026年，讓我們一起，開啟新的想像、新的工作和新的創造。今天的年度演講就到這裡，謝謝大家。 (吳曉波頻道)

川普在白宮發表了年終講話，這場演講創下了他上台以來的多個"第一"。比如全程只有18分鐘，是最短的一次;比如只聊國內不聊國外，連一句"中國"都沒提;比如念稿唸得異常認真，好幾次差點跑偏提詞器又趕緊拉回來。CNN的記者看得很仔細，他們發現川普這次念稿速度快得驚人，好像後面有人在催他似的，有些地方甚至顯得手忙腳亂。要知道，以前的川普演講可不是這樣，想到那說到那，一講就是個把小時，這次怎麼突然轉性了?最讓人意外的是，整場演講從頭至尾，川普一個"中國"字都沒提。以前他可是三句話不離中國，不是指責這個就是抱怨那個。現在突然絕口不提，反而讓人覺得不正常。有媒體分析說，這明顯是刻意克制的政治表演。演講一開始，川普就來了句老調重彈："11個月前，我接過了一個爛攤子，現在正在收拾殘局。"這話聽著耳熟吧?沒錯，自從他這一任期開始，就天天把這句話掛在嘴邊。支援他的媒體還能跟著附和幾句，反對他的媒體早就聽煩了。民主黨那邊的媒體直接開罵，說這場演講毫無新意，翻來覆去就是那套"拜登留下爛攤子，我來力挽狂瀾"的說辭。更有意思的是，短短18分鐘的演講，竟然被媒體找出了多處不符合事實的地方。最典型的就是川普說拜登執政時期通貨膨脹率達到歷史最高。這話聽著嚇人，但事實核查人員一查就露餡了。2022年夏天美國通膨確實高，但要說歷史最高就不對了。上世紀10年代、70年代和80年代的通膨率比這高多了。對此，不少記者調侃說，就算只有18分鐘，也足夠他們這些事實核查員忙上大半天。不過要說整場演講唯一的新內容，就是川普宣佈要給美軍發錢了。他說，145萬美國軍人將在聖誕節收到一筆"特別款項"，他管這個叫"戰士紅利"，每人一千七百七十六美元的支票。這個數字有點意思，1776年是美國建國的年份，看來川普團隊在數字上還是花了點心思的。但美國人聽到這個消息，反應卻很奇怪。按說發錢是好事，可大家不但不高興，反而更擔心了。有網友直接在社交媒體上說："這肯定是要打仗了，戰前發餉呢!"有退役軍官在採訪中直言"這更像是動員津貼而非節日福利"。美國人會這麼想，是因為川普這個人一向"只進不出"，上台以來天天喊著要削減開支，現在突然願意掏腰包給145萬軍人發福利，總讓人覺得事出反常必有妖。更讓人聯想的是，前段時間一直有消息說川普可能要對委內瑞拉動武。雖然這次演講他連委內瑞拉也沒提，但卻提到了"打擊外來毒品的功績"。這種種跡象加在一起，難怪美國人會擔心：這一千七百七十六美元，該不會是拿命換的吧?其實川普為什麼不提中國，明眼人都看得明白。他之前發起的那些關稅戰、貿易戰，那一個真正佔到便宜了?現在要是再提這些事，不就是自己打自己的臉嗎?所以乾脆就不說了，眼不見為淨。他轉頭把拜登拉出來反覆說事兒，好像美國所有的問題都是拜登造成的，他川普一來就什麼都好了。但這種把戲玩多了，就沒意思了，很明顯是一場精心設計的政治表演。川普把所有火力都集中在國內事務上，一方面是為了鞏固自己的票倉，另一方面用發錢的方式拉攏軍人群體，同時還釋放出強硬訊號。可短短18分鐘就出現多處事實錯誤，這也暴露了他治理能力的短板。說到底，這場演講更像是川普給美國民眾畫的一張大餅。能不能兌現不知道，但眼下先把大家哄住再說。只是美國老百姓也不傻，這種小恩小惠背後藏著什麼，大家心裡都在打鼓。一千七百七十六美元的"戰士紅利"到底是聖誕禮物，還是戰前安家費?恐怕只有川普自己心裡最清楚。 (時報國防看點)

演講背景在劍橋大學聯盟舉行的 2025 年斯蒂芬·霍金教授獎學金頒獎典禮，向 NVIDIA 創始人兼 CEO 黃仁勳 致敬。黃仁勳在演講中回顧了輝達在 加速計算和 GPU 領域的開創性工作，正是這些成就催生了當前的 AI 工業革命。他強調，持續的創新需要企業家具備 適應能力、勇氣和謙遜，並指出他自己經營公司三十多年來一直保持著“有多難？”的態度。隨後，黃仁勳討論了 AI 對全球產業的深遠影響，包括在 藥物設計和韓國工業化 方面的應用，並鼓勵年輕創新者勇於探索和挑戰既有規則。在問答環節，他還對學術界的傳統評估方式（如排名）提出了質疑，主張在 AI 時代更應培養 解決問題和適應變化的能力。他最後建議，各國應 減少對新興技術的監管，以促進創新並充分利用 AI 帶來的巨大經濟增長潛力。在這場罕見而開放的對話中，黃仁勳站在劍橋的歷史長廊裡，回望 NVIDIA 從三人公寓到全球智能基礎設施核心供應商的 33 年旅程。他以霍金之名為起點，將“無邊界的好奇心”與自己的創業史對應起來，揭開一個關於技術重塑、人類創造力和產業範式遷移的宏大敘事。他首先指出，AI 正從工具躍遷為一種“製造智能”的能力，其影響力如同過去的能源革命，而全球正處在必須重建智能基礎設施的前夜；更引人注意的是，他強調 NVIDIA 之所以能跨越六次計算浪潮，不是依賴運氣，而是依賴於一種極端的自我重塑機制——在舊時代仍可盈利時主動跳入下一代架構的“死亡谷”，以勇氣對抗成本與價值的斷層。他首次系統地講述了這一決策背後的底層邏輯：依靠第一性原理推演未來，然後用漫長的痛苦承受期換來代際優勢。隨後的討論轉向兩個未來技術支點——具身智能與可工程化生物學。他指出，當 AI 能理解物理世界、理解蛋白質的語義和結構，人類將真正進入“用程式碼設計生命”的時代；而他已經在現場用幾句話重述了 NVIDIA 未來十年的生物與機器人業務藍圖。對全球產業格局的判斷亦貫穿其間：英國正處於“Goldilocks 時刻”，韓國因深度工業化和軟體能力而成為具身智能的重要試驗場，而最大風險來自監管過度。在談及人才與年輕創業者時，他又將敘事回到最樸素的精神核心——勇氣、誠實與持續適應。他提醒所有面向未來的創造者：真正令人震撼的不是技術突破本身，而是願意在無路處繼續前行的人。最終，這場演講在劍橋的光影之下收束為一個更深層的判斷：AI 的真正革命不是讓機器更像人，而是讓人類擁有重塑科學、產業與生命的全新工具鏈，而這一變革已經不可逆地展開。核心觀點苦難鑄就韌性與創新：偉大源於品格，而品格源於苦難；NVIDIA 的成功建立在“這能有多難？”的樂觀心態、對第一性原理的堅持以及承受長期痛苦與犧牲的能力之上 。AI 重塑科學與生物學：未來的 AI 不僅處理資料，更理解資料的意義（如物理定律、蛋白質結構）；願景是將藥物發現從“采蘑菇”式的科學探索轉變為可預測、可模擬的電腦輔助工程設計 。就業與生產力悖論：AI 不會讓人失業，但會讓人輸給善用 AI 的人；隨著 AI 消除任務瓶頸，人類將重回決策的“關鍵路徑”，從而變得比以往更加忙碌和高效 。反“末位淘汰”的管理哲學：反對“末位 5% 淘汰制”，認為這會扼殺創新所需的容錯空間；領導者的職責不是通過恐懼管理，而是通過承擔風險和展現脆弱性來賦能員工成功 。監管與創新的博弈： 警告西方國家（由律師主導）的過度監管可能扼殺創新，而工程思維主導的經濟體（如中國）因採用“後期監管/解決問題”的模式，技術迭代速度更快 。核心價值段落分拆1. AI 的定義時刻：從晶片公司到“智能製造廠黃仁勳回顧 Nvidia 創業史，指出 GPU 不僅是圖形處理，更是 CUDA 加速計算的載體，最終引發了 AI 工業革命。企業本質已從賣晶片轉變為“製造智能”。這一段：是商業模式重構，是對 Nvidia 估值邏輯的最底層解釋：它不再是硬體周期股，而是新時代的“發電廠”。算力成為新的生產要素，智能成為新的基礎設施（Infrastructure）。原文：輝達是一個近乎不可能的奇蹟故事。1993年，我們三位朋友在一間聯排別墅裡，帶著一個想法出發，那就是我們要發明一種新的計算方式來解決普通電腦無法解決的問題。在此過程中，我們發明了一個新的產品類別，GPU。事實上，我們發明了一種新的計算形式，名為CUDA，即加速計算。我們發明了新的策略，將這項技術和這種架構真正地推廣到全世界。...更重要的是，我們點燃了一場新的工業革命，即人工智慧工業革命。...我們的發現帶來了我們時代乃至可能是有史以來最具影響力的技術，那就是製造智能的能力。...它現在將成為基礎設施的一部分，智能基礎設施。我們也意識到，就像能源、像網際網路一樣，我們現在將在全球建設AI基礎設施。2. 認知框架：適應性智力與“這能有多難？”講述個人成長與移民經歷，母親在不懂英語的情況下教會他英語。提出核心思維模型：“能有多難？”（How hard can it be?）以及適應性智力。這一段：頂級投資人看重的“反脆弱性”。在 AI 快速迭代的時代，經驗主義失效，“適應性”和“第一性原理拆解能力”成為評估團隊天花板的最高指標。原文：我媽媽教我英語，而她自己卻不會說英語。...結果是，一張紙和一本詞典。我幾乎所有事情都那樣處理。能有多難？然後把它分解成第一性原理。你會在過程中學習。我之前說過。只要你能留在遊戲中足夠長的時間來學習這項運動。而留在遊戲裡，實際上就是大部分。我今天能做我現在做的事情，是因為我沒感到厭倦，也沒被解僱。我認為那就是全部的魔力。這是百分之百。...我想是霍金教授曾說過，適應性智力就是適應的能力。...在很多方面，這定義了輝達，也定義了我。3.CEO 的本質：戰略就是“選擇不做什麼”解釋為什麼成為 CEO（因為另外兩個創始人不想做）。重新定義 CEO 的職責：不是榮耀，而是服務、犧牲，以及在困難時期做減法的戰略定力。這一段：對“戰略”的極簡定義：戰略的本質是捨棄。對於處於資源有限階段的初創公司或轉型期的巨頭，這是判斷管理層是否清醒的關鍵訊號。原文：成為 CEO 是一生的犧牲。大多數人認為這是關於領導、發號施令以及高高在上。這些都不是真的。你是在為公司服務。你在為他人創造條件，讓他們能完成自己一生中最重要的工作。...這主要關乎犧牲。這關乎戰略。而戰略，你知道的，不僅僅是選擇做什麼。更是選擇不做什麼，這就是犧牲。還有那份決心、信念，以及克服障礙所伴隨的痛苦和磨難，這些都是犧牲。4. 第一性原理決策：信念、可視化與“不斷試錯”討論在沒有資金、沒有商業計畫書的情況下如何堅持。通過第一性原理推導未來，並在腦海中“看見”未來。同時保持智識上的誠實，隨時準備推翻自己。這一段：這 Nvidia “30 年如一日”豪賭的底層邏輯。投資要點：真正的長期主義不是固執，而是基於“不斷更新的假設”進行快速迭代（Strong opinions, loosely held）。原文：我至今仍然這麼說，我們相信我們所相信的。所以我們對未來有自己的看法並進行推斷。你從第一性原理進行推斷，...然後你嘗試儘可能地往回推導。現在，一旦你這樣做了，並且你得出結論，所有環境條件以及所有資訊都讓你相信你所相信的，那麼在那一刻，你就是相信你所相信的。...坦率地說，我能在腦海中看到它。一旦我能在腦海中看到它，在我看來，它就和真實的一樣了。...當然，每天，我都會對所有我做出的假設進行徹底檢查。...如果我知道我們應該改變主意而我沒有改變，那就是一個品格問題。...我們的工作不是要對。我們的工作是幫助其他人成功。5.穿越死亡之谷：從“功能手機”到“智慧型手機”的跨越回顧 GPU 引入可程式設計著色器（Programmable Shaders）的時刻。面臨“成本翻倍但沒有應用”的困境。解釋為什麼大多數公司無法跨越技術斷層（如諾基亞之於智慧型手機）。這一段：描述了 AI 應用落地前的“至暗時刻”：Cost > Value。這是評估當前 GenAI 基礎設施投資是否過熱的關鍵參考——必須忍受早期的生態空白，才能建立壁壘。原文：當 iPhone 問世時，它仍然是一部手機。...挑戰在於，在一個新產品類別出現時，技術的成本遠高於其提供的價值。...我們決定電腦圖形應該成為一種藝術性的敘事媒介，...我們發明了這個概念，稱之為即時可程式設計著色器。這帶來了許多未來的機遇，但在我們宣佈的那一天，並沒有任何應用，但它的成本卻是兩倍，所以這是一個你根本不需要的東西... 跨越那個鴻溝是極其痛苦的。這關乎生死存亡。大多數公司都做不到。...沒有一家手機公司成功轉型到智慧型手機。輝達是唯一一家公司，它從一代又一代地發展，不斷迭代，我們不斷地重塑自我。6. 計算範式的轉移：從“處理資料”到“理解意義”通過 Isambard AI 超級電腦和 ARM 收購案引入，闡述計算本質的變化：電腦不再只是處理數字，而是開始理解語境（Context）、語義和因果關係（如蛋白質結構）。這一段：是 Generative AI 的核心差異。從“計算”到“推理”。對於醫藥、材料科學等賽道，這意味著從“篩選”邏輯變為“生成/設計”邏輯，TAM（潛在市場規模）被徹底打開。原文：我們所建造的，是知識發現最關鍵的工具。並且，我們第一次建造了一台電腦，能夠理解它正在處理的資訊的含義。它不僅僅是在處理資料。它理解它所處理的資料的含義。...它理解這些數字代表流體流動。或者它理解這一串數字實際上代表著一種蛋白質或一種小分子化學物質。...未來我們應該能夠與我們的蛋白質對話。你是什麼？...你會對這種特定化學物質作何反應？...這就是我們現在所處的世界。我們不僅在處理資料，我們還理解我們正在處理的資料。7.  TechBio 革命：將生物學轉化為工程學深入探討 AI 在藥物發現（Drug Discovery）中的應用。黃仁勳認為“發現”這個詞是錯的，未來應該是“藥物設計”（Drug Design）。提到 Nvidia 已經在不需要電子表格的情況下規劃了數十億美元的生物業務。這一段：明確指出了 AI 的下一個兆級應用場景：TechBio。晶片設計的 EDA（電子設計自動化）邏輯將完美復刻到生物學（Bio-DA）。這是未來 10 年確定性最高的增量市場。原文：40 年前，發生了一件非常了不起的事情。...我這一代被稱為電腦輔助設計的一代。40 年後，我們所建構的一切都 100% 以數字孿生的形式存在於電腦內部，然後我們才製造它。...我相信現在正是時候，我們有能力表示生物學的各種層次結構，從而實現電腦輔助藥物設計。藥物發現這個概念，甚至這個詞都是錯的。...它更多是科學，而不是工程。...我們需要發現用於生物設計的資訊表示層次結構。...我剛才寫完了輝達進軍藥物發現領域的整個商業計畫。現在這項業務對我們來說是數十億美元。我剛才就寫完了整個商業計畫。沒有使用電子表格。沒有應用數字。不需要微積分。就這樣。全是簡單的推理。8.  平台經濟學與文化差異：矽谷的 100x vs 英國的 1/10討論 Nvidia 的平台屬性（依靠開發者成功而成功）。對比矽谷的激進行銷文化與英國的過度謙遜。呼籲英國利用其學術和工業革命底蘊抓住 AI 機遇。這一段：闡述了“賣鏟子”商業模式的精髓：利他主義即利己主義。同時指出了歐洲科技創業的文化痛點（Humility），這對評估歐洲 AI 項目具有參考價值。原文：記住，我們是一家平台公司。...早上沒有人會醒來，你家裡也沒有人會醒來然後說，今天早上，猜猜我們需要什麼？我們需要買一個計算平台。...所以我們之所以成功，唯一的原因是因為公司和使用我們平台的開發者創造出了不可思議的東西。...我確實覺得英國的文化……你們太謙遜了。在矽谷，無論我們多出色，我們都會將其描述成一百倍的偉大。但在英國，無論你多出色，你都只會被描述成其十分之一。9.  物理 AI (Physical AI) 與創業者的“無知優勢”結合韓國合作，談論 AI 下一階段：具身智能（Embodied AI）理解物理定律。解決全球勞動力短缺問題。給創業者的建議：保持“無知”，因為知道太清楚有多難就不會開始了。這一段：1. 宏觀判斷：AI 是對抗老齡化和勞動力短缺的唯一解（通縮力量）。2. 機器人賽道：Software 吃掉 Hardware 的最後一步。3. 創業心理：理性是創業的敵人，無知是超能力。原文：韓國是世界上工業化程度最深的國家之一。...我們需要 AI 理解物理定律，理解因果關係和物體永存性... 當我們創造出具身 AI 時……那我們就會重塑行業的運作方式。...世界正面臨相當嚴重的勞動力短缺。如果不是因為勞動力短缺，世界今天的 GDP 會高得多。...對創業者來說，最重要的一條建議... 就是要對未來抱有孩童般的心態，樂觀、好奇... 別讓任何人告訴你，實際上，它真的很難。...所以不要害怕無知，不要害怕天真... 如果我對某件事真的充滿熱情，就去做吧。10.  反熵增管理：為什麼“末位淘汰制”是垃圾Q&A 環節。黃仁勳痛批 Stack Ranking（末位淘汰）和 KPI 排名。他主張“不管是清湯，要燉菜（Stew）”，只有安全感才能帶來創新，淘汰掉失敗者就是淘汰掉未來的異類。這一段：對傳統傑克·韋爾奇式管理的顛覆。在創新驅動型企業（尤其是 AI 公司），容錯率是核心資產。這一觀點對評估 AI 初創公司的文化健康度極具指導意義。原文：我已完全放棄了這些做法。給員工排名沒有任何好處。...要求人們給你打分和評價也沒有好處。...我們希望鼓勵……我們的員工去創新，這需要他們承擔風險，這需要他們變得脆弱。...但如果我們解僱那些我們排在末尾的人... 也就是“末位5%淘汰制”... 那完全是胡說。因為我們愛吃燉菜。我們想要燉菜的雜亂，而不是清湯的純粹。所以，實際上，我們不希望那 5% 的人被淘汰，因為他們恰恰是那些剛剛冒了險，失敗了，但從中吸取了教訓的人，他們明天可能就是那個異類。 (韋伯是韋伯)

What I Wish I’d Known When I Was Younger老年人更快樂的三個原因，適用於任何年齡插圖作者：Jan Buchczik1905年，在他70歲生日那天，馬克·吐溫發表了一場關於成功老去秘訣的演講。（如果你覺得70歲還不算老，請記住：由於嬰兒死亡率很高，1850年以前出生的人平均預期壽命不到40歲。）據《紐約時報》報導，他說：“我以尋常的方式活到了70歲——嚴格遵循一套會把別人送命的生活方案。”他給出的格言是：“我們無法通過別人的道路抵達老年。”這很符合吐溫一貫的風格：用笑話包裹著樸實的民間智慧。長壽且幸福生活的秘訣顯然不是抽菸、酗酒和放縱享樂。但他確實說得對：世上沒有一种放之四海而皆準的萬能公式。在基本健康原則範圍內，每個人都應嘗試不同的理念和具體的生活方式——這一點我之前也曾討論過。有些人吃素食最健康；另一些人則靠地中海飲食保持健康。有些人住在紐約或洛杉磯這樣的大都市最開心；另一些人則在鄉下過得最好。然而，撇開這些細節不談，確實存在一些普遍適用的習慣。我不想再重複醫生常掛在嘴邊的健康建議了：看在上帝的份上，少抽菸、多散步吧。我想強調的是某些不那麼顯而易見的行為模式，它們有助於解釋為何老年人通常比年輕人更快樂。你越早學會並採納這些良好生活的準則，就能越早享受到它們帶來的果實。毫無疑問，你會遇到一些脾氣暴躁、不快樂的老人，但在美國，總體而言，老年人的幸福感顯著高於年輕人。老年人經歷的心理困擾和負面情緒更少，正面情緒更頻繁。我也曾寫過，隨著年齡增長，人們的性格往往會向積極方向轉變：宜人性和盡責性隨年齡上升，神經質則下降。這種模式背後的原因並不顯而易見。毫無疑問，後天獲得的智慧發揮了作用：老年人擁有更多人生經驗，犯的錯誤也更少。但老年人表現出的三種特定行為模式尤其重要。第一點涉及社交網路。年輕時，你可能被鼓勵與各種不同類型的人建立廣泛的友誼，以提升幸福感。只要能從圈外人那裡學到新的思維方式和生活方式，這確實是不錯的建議。但這並不意味著你需要特別費力去維繫大量淺層次的人際關係。那樣只會讓你的空閒時間充斥著毫無回報的互動。然而，許多年輕人的社交網路恰恰就是這種廣泛卻膚淺的關係。老年人則有選擇地縮小社交圈，專注於那些與自己志趣相投、能帶來積極情緒並從中獲得滿足感的人。那些無關緊要的泛泛之交，則被果斷捨棄。這聽起來或許有些自私，但實際上，人們隨著年齡增長反而變得更加利他——這是老年人比年輕人更快樂的第二個行為模式。在2021年一項關於自我報告利他行為和實際慈善行為的研究綜述中，四位心理學家發現，在他們回顧的16項研究中，有14項表明老年人比年輕人更關注他人。其中一項尤為巧妙的實驗中，研究人員讓不同年齡段的成年人握住一種名為“握力計”的手持裝置，並用力擠壓以獲取獎勵——獎勵可以是給自己的，也可以是給別人的。結果發現，年輕人為了自己獲得獎勵時握得更用力；而老年人為了他人獲得獎勵時握得更用力。第三個模式涉及老年人如何應對生活中的困難事件。隨著年齡增長，人們通常更善於避免和處理生活壓力。2023年一項針對近3000名25至74歲成年人的縱向研究發現，70歲人群感到壓力的天數比25歲人群少了40%。部分原因是老年人讓自己暴露在壓力事件中的機會更少，但也因為他們對壓力情境的反應更弱。這其中固然有生活境況的因素：70多歲的退休人士不再有繁重的工作。但另一個因素是，當老年人遇到壓力情境時，他們往往只是聳聳肩，一笑置之。面對挑戰性事件是否做出反應，看似不由自主，但實際上是可以選擇的——而當壓力不可避免時，老年人只是通過“少在意”來減少反應。在我撰寫本文時，有一段經歷浮現在腦海中，恰好印證了上述觀點。那是大約25年前，我在羅馬參加一個為期兩天的大型國際慈善會議。與會者是一小群幸福研究專家——有些非常年輕（比如當時的我），有些則年長且聲名顯赫。後者中有一位60歲的女性，在該領域享有全球聲譽。能與她共處讓我倍感榮幸，因此我格外留意她的舉止。當時我覺得她的行為有點奇怪；如今卻不這麼看了。她徹夜長途飛行，分文未取地趕來參會，並全程積極參與每一場會議。但在會議最後一晚那場在我看來是巨大福利的奢華晚宴上，她走進小酒館後卻說：“這裡太吵了”，隨即離開。這位非凡的女性展現了全部三種快樂模式：她在專業上與志同道合者共事；她付出個人努力，無償貢獻自己的卓越專長；她對不值得自己承受壓力和犧牲的事情果斷說“不”。36歲時，我對她放棄派對感到驚訝。如今61歲的我，則效仿她的做法：我會不遺餘力地投身於自己關心的事業，也會不厭其煩地長時間探討精神深度或科學意義的話題。但在嘈雜酒吧裡閒聊？絕無可能。因此，以下是我從老年人身上學到的三條通向更高幸福感的普遍準則。1. 要麼深入，要麼回家。我努力確保自己的社交關係——那些自願建立、佔用自由時間的關係——只聚焦於生活中真正重要的方面：愛、信仰、哲學、美德、文化、審美。除非漲潮時發生了重大頓悟，否則我不想談論我的海灘假期，也不想聽你的。2. 多服務他人。一條獨特的幸福通道，就是為我所關心的事業服務他人。這當然包括捐錢和投入時間，但也意味著經常對自己的工作進行“價值觀測試”：這項活動是否主要在啟迪和提升他人？3. 少在意一點。回想年輕時讓我夜不能寐的事——職場上的衝突、對金錢的擔憂——如今只能搖頭苦笑。現在每當有事情困擾我或可能引發壓力時，我會問自己：這件事一周後還會讓我煩惱嗎？如果答案是否定的，我就立刻開始練習“不在意”。作為諷刺作家，吐溫慣於嘲弄長輩向年輕人傳授忠告這類事，正如他在1882年的文章《給年輕人的忠告》中所寫：“若有人冒犯你，而你不確定他是否故意，不要採取極端措施；只需伺機用磚頭砸他一下就好。”但我強烈懷疑，到70歲時，吐溫本人已遵循了比這更好的準則。在他生日演講的結尾，這位老船伕說自己已“心懷滿足，駛向落日的方向”——毫無疑問，正是遵循了上述那些快樂（儘管不那麼好笑）的原則。 (邸報)

最近，蔡崇信在香港大學的演講刷屏科技圈，其中關於中美 AI 競爭的論述，精準戳中了當下行業的核心痛點。很多人跟著美國的節奏陷入 “比跑分” 的誤區，覺得 AI 比拚就是看大模型的參數多少、榜單排名高低，但蔡崇信直言：這場競爭的邏輯，從一開始就被搞錯了。真正的 AI 競爭，從來不是 “誰的模型更厲害”，而是 “誰能把 AI 用得更好”。中美兩國的路線分歧，本質是 “技術至上” 與 “實用為王” 的終極較量。美國跑偏“計分板”，中國緊盯“參透率”全球 AI 圈似乎默認了 “模型性能 = 競爭勝負” 的規則，美國陣營一門心思堆參數、拼跑分，把技術指標當成唯一追求。但中國的思路完全不同 —— 我們錨定 “滲透率”，早在規劃中就明確：到 2030 年，AI 代理和各類智能裝置要滲透到各行各業，覆蓋率達到 90%。道理很簡單：AI 再厲害，不能落地、不能普及，終究只是實驗室裡的 “擺設”。這正是中美 AI 競爭的核心分歧。中國四張底牌，美國短期難複製中國能在 AI 普及上佔據優勢，靠的不是單一技術突破，而是四大不可複製的生態優勢：訓練大模型、跑 AI 推理本質是 “燒電”，中國 15 年前就佈局電力基建，國家電網年投入是美國的 3 倍，電力成本比美國低 40%，充足且廉價的電力為 AI 普及築牢基礎；01電力優勢AI 大規模落地需要海量資料中心支撐，中國資料中心基建成本比美國低 60%，這一優勢直接加速了 AI 的落地速度；02資料中心成本全球近半 AI 科學家和研究人員擁有中國高校學位，無論他們身處何地，都是中國的人才儲備。更特別的是，中文成為 AI 領域的交流優勢，華人工程師間的順暢溝通的是其他國家無法比擬的；03工程師紅利美國不缺 GPU，習慣靠堆硬體提升性能；而中國 GPU 資源有限，反而倒逼技術團隊在系統最佳化上做到極致。阿里通義千問、DeepSeek 等在國際 AI 競賽中斬獲佳績，靠的正是這種系統級創新。04系統級創新開源VS閉源：中國彎道超車的關鍵如果說生態優勢是基礎，“開源模式” 就是中國 AI 彎道超車的核心抓手。蔡崇信判斷：開源模型遲早會擊敗閉源模型。美國的閉源模型（如 OpenAI）使用要付費，且資料全程黑箱操作，使用者無法掌控資料去向；而中國走開源路線，阿里通義千問等模型可免費下載，部署在私有雲上，資料完全自主可控，同時解決了成本、主權、隱私三大痛點。新加坡國家 AI 計畫棄用 Meta 模型轉投通義千問，就是開源模式硬實力的最好證明。終局：誰讓AI走進千家萬戶？中美 AI 競爭拼的不是單一技術強弱，而是生態支撐力與模式適配性。美國有頂尖模型，但電力成本高、資料中心建設貴、閉源模式限制普及速度，這些短板恰恰是中國的長板。中國的優勢，是電力、資料中心、人才、系統創新、開源模式擰成的合力，我們專注讓 AI 服務實體經濟。正如蔡崇信所說：AI 的價值在於使用，而非收藏。最終贏家，必然是能讓 90% 行業用上 AI、使用者用得放心低成本的一方。AI時代，年輕人該備那些核心能力？AI 普及浪潮已至，年輕人需做好接棒準備：學程式設計練邏輯、學統計應對資料爆炸、學材料科學助力硬體突破、學生物學理解人腦智能；而核心中的核心，是學會 “提出正確問題”——AI 能快速生成答案，定義問題的能力才不可替代。中美 AI 競爭的終局，是生態、模式與人才的綜合比拚。中國正以 “實用為王” 的路線，穩步走向 AI 普及的核心賽道。 (AI行銷峰雲)

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)

金刻羽教授深度解析地緣經濟學與全球新秩序12月6日上午，第二十五屆中國經濟學年會的重磅環節“海聞講座”在上海交通大學安泰經濟與管理學院舉行。本屆年會邀請了國際宏觀和貿易經濟學家金刻羽教授開展題為“地緣經濟學與全球新秩序”的精彩演講。本屆“海聞講座”由北京大學匯豐商學院院長王鵬飛教授主持。金刻羽教授現任香港科技大學地緣經濟研究所所長，此前長期擔任倫敦政治與經濟學院終身教職，主要研究方向為全球化和中國經濟，研究領域橫跨全球宏觀經濟、國際金融與地緣經濟戰略，擅長以跨國視角解析中國經濟與全球治理的互動。她曾在American Economic Review等國際知名經濟學期刊發表多篇關於國際宏觀經濟和中國經濟的文章，並為《金融時報》、《財信雜誌》等國內外知名媒體撰寫專欄，兼具政策影響力與市場洞察力。講座伊始，金刻羽教授開門見山地指出，過去四十年的國際“超全球化”時代主要由經濟發展推動國際政治格局。當前形勢卻出現逆轉，政治力量正在深刻塑造經濟格局。在此背景下，如何基於現狀建構理解世界的理論框架，顯得尤為重要。當前，地緣政治邏輯正以前所未有的深度滲透並主導經濟決策，地緣政治風險帶來的不確定性已直觀地反映在通貨膨脹加劇、資本市場波動等經濟現象中。她通過詳實的資料分析總結出了一系列關鍵特徵事實：儘管全球貿易面臨地緣風險加劇、制裁工具使用頻率上升等“分裂訊號”，但全球化整體仍展現出超預期的韌性；儘管西方國家對中國實施技術封鎖和保護主義措施，世界對中國的依賴指數仍舊在攀升。她指出，在當今深度互聯的“網路”世界中，國家在貿易網中的重要性不僅取決於生產規模大小或所在地，更在於其在全球生產、貿易與知識網路中所處的“樞紐”位置。相關統計資料表明，儘管面臨外部壓力，中國在全球產業鏈中的中心節點地位反而更加鞏固。中國不僅是眾多“卡脖子”環節中關鍵原材料和製成品無可替代的供應者，其龐大的市場也成為連接全球貿易的重要樞紐。並且，中國對進口中間品的依賴度呈現顯著下降趨勢，體現出供應鏈自主性的不斷增強。她強調，當前全球格局中，“不結盟”或“中間地帶”的中等規模國家正扮演著日益關鍵的“連接者”角色。在地緣政治集團間貿易有所弱化的趨勢下，這些國家通過承接產業轉移和吸納多方投資，正漸漸成為維持全球經貿往來的重要緩衝區。這不僅構成了全球化“韌性”的重要組成部分，也意味著世界格局並非簡單的“兩極化”，而是呈現出更複雜的多中心網路形態。針對未來競爭邏輯，金刻羽教授指出，未來的技術競爭核心邏輯正在從追求“技術壟斷”轉向發展“技術擴散與應用能力”。她以太陽能太陽能、電動汽車等產業為例，指出中國憑藉規模製造、成本創新和快速應用的優勢，在推動技術普及、降低全球成本等方面發揮了關鍵作用。這種“擴散能力”所帶來的全球影響力，可能超越單純的技術源頭創新。她警示，保護主義和技術封鎖往往適得其反，非但難以遏制知識在全球創新網路中的自然流動，更可能激發目標國家的自主創新，並加速形成替代體系。最後，金刻羽教授總結，目前全球化正經歷深刻重構，並展現出非凡的韌性。面對地緣經濟新格局，各國的戰略重點，應是鞏固和增強自身在全球網路中的樞紐性與連接性，並行展成為具備強大技術擴散能力，能深度增益全球體系的核心節點。歷史經驗與未來趨勢共同指明，保持開放與合作，仍是實現可持續增長與共同繁榮的根本之道。演講結束後，現場聽眾反響熱烈。王鵬飛教授在主持總結中指出，金刻羽教授的演講融合了深邃的歷史視野、嚴謹的學術分析與敏銳的政策洞察，是學術研究與政策影響相結合的典範，為理解變動中的全球經濟治理提供了極為重要的分析框架。 (New Economist)