前两天，香港大学那个最古老的陆佑堂被挤爆了。能把那里塞进一千多号人，连过道都站满听众的，不是哪位学术泰斗发新书，而是阿里巴巴的主席蔡崇信（Joe Tsai）。
大家都知道Joe很忙，又要管阿里，又要管篮网队，但他这次回港大，状态出奇的松弛。没有什么念稿子的官话，就像是个刚打完球的老学长，坐在那儿跟你聊透了几个甚至有些“敏感”的话题：中美AI到底谁能赢？阿里的护城河究竟在哪？以及，年轻人现在到底该学什么？我在台下听完全程，最大的感受是：这才是顶级投资人视角的降维打击。 他看AI，不看参数，看的是电费；看竞争，不看模型，看的是“人性”。
中国AI的“秘密武器”：不是芯片，是电费现在的舆论场，一聊中国AI，大家就很焦虑：显卡被卡脖子了怎么办？算力不够怎么办？Joe给出了一个非常反直觉，但又极其底层的视角。他说，你要看中美AI竞赛，别光盯着那几个大模型打分，你要看全栈优势。他直接抛了一组数据：中国的电费比美国便宜40%。在AI时代，算力就是电力。你跑那些几千亿参数的模型，就是在烧电。中国过去十几年在特高压输电、在新能源基建上的疯狂投入，现在成了AI时代的隐藏红利。美国的电网还在搞几十年前那一套，而中国的电力基建增量是美国的九倍。这就好比两辆赛车，虽然人家引擎（芯片）暂时好一点，但你的油费只有人家的一半，且加油站到处都是。这在长期消耗战里，是什么概念？“开源”才是中国的一手好牌更有意思的是关于“开源”的讨论。现在美国的OpenAI走的是闭源路线，你想用？交钱，调API。这就像个黑盒子，数据扔进去，你都不知道飘哪去了，这对很多企业来说其实是大忌——数据隐私没了。Joe说，中国现在的策略非常聪明：拥抱开源。不管是阿里还是其他中国大厂，都在疯狂卷开源模型。为什么？因为在科技史上，赢家往往不是性能最强的那个，而是应用最广的那个。开源意味着免费，意味着可控。全世界的开发者、中小企业，如果能免费拿你的模型去魔改，去部署在自己的私有云上，那生态就会像野草一样疯长。这就是当年安卓对抗iOS的逻辑，也是现在中国AI对抗美国闭源霸权的逻辑。
Joe甚至开了个玩笑（虽然听着像真事）：他在Meta（脸书）的朋友抱怨，现在的AI实验室里，大家都在说中文。以前中国公司出海，语言是劣势；现在在AI圈，懂中文居然成了获取最新技术思想的优势。
这画面，几年前谁敢想？阿里的“被动”进化论主持人问了一个很尖锐的问题：阿里是怎么每隔五十年就变出一个新物种的？从B2B到淘宝，再到支付宝、阿里云。Joe的回答非常坦诚，甚至有点“凡尔赛”。他说这根本不是什么高瞻远瞩的战略规划，全是“被逼出来的”。做淘宝是因为B2B做着做着发现要在C端发力；做支付宝是因为买卖双方不信任，必须搞个担保交易；做阿里云更逗，是因为当时阿里数据量太大，买Oracle和EMC的设备太贵了，再买下去利润都送给美国人了，没办法，只能自己造一套操作系统。
这其实就是最朴素的商业逻辑：自己吃狗粮（Eat your own dog food）。 自己遇到痛点，自己解决，解决好了发现别人也需要，那就开放出去收钱。这比那些写在PPT上的宏大叙事，要真实有力得多。给年轻人的建议：别光顾着学代码，去学点心理学到了提问环节，大家最关心的还是职业建议。Joe是耶鲁法学院出身，最后干了风投，又干了互联网。他的建议很有意思。他说，虽然AI能写代码了，但年轻人还是该学点编程。不是为了让你去当码农，而是为了训练逻辑。 编程的本质，是你如何用最严谨的逻辑，去指挥一个机器干活。这种思维训练，是文科生最缺的。但他紧接着补了一刀：去学点心理学和生物学吧。未来的AI，不会只是一个冷冰冰的工具，它会更像你的“伙伴”。
既然是伙伴，核心竞争力就不再仅仅是算力，而是对“人”的理解。哪怕是搞芯片、搞材料，最后决定胜负的，往往是原子（Atoms）世界的东西，而不只是比特（Bits）世界。最后的一点感慨整场讲座，Joe从头到尾都没用什么复杂的商业术语。他讲他在布鲁克林篮网队的管理经验，说球队经理靠人脉，商业CEO靠运营，而作为老板，他只需要把“人”看准。这和他当年哪怕放弃高薪也要加入马云的初创团队是一个道理。他说他当时算了一笔账：即使阿里失败了，他顶多就是回去接着当律师，下行风险有限；但如果成功了，上行收益无限。这就是所谓的“不对称风险回报”。
在这个充满不确定的时代，或许我们都该学学这种心态：看清底层的“水电煤”，找准那条“少有人走的路”，然后，哪怕手里的牌不是最好的，也能通过“开源”和“连接”，把局做大。这可能比任何具体的AI预测，都更值得我们深思。
