阿里巴巴集团联合创始人、董事长蔡崇信在香港大学陆佑堂发表演讲，作为港大商学院“陈坤耀杰出讲座系列”的年度活动。据称，17年前马云曾在同一地点演讲。本次活动报名创下纪录，邮件发出两小时内超过1200人报名。
蔡崇信提出，美国定义的AI竞赛规则存在偏差。当前普遍以大语言模型（Large Language Model）强弱作为衡量标准，但真正决定胜负的是AI在各行业和生活中的应用程度。“The winner is not about who has the best model. The winner is about who could use it the best in their own industries, in their own lives.” 他强调，AI的价值在于渗透率，中国国务院规划到2030年实现AI代理和设备90%的渗透率，目标明确且务实。
他指出中国AI发展的四大支撑因素。第一是电力成本优势，中国电力成本比美国低40%，源于15年前对输电基础设施的大规模投资。国家电网年资本支出达900亿美元，为美国的三倍。目前中国电力装机容量是美国的2.6倍，新增装机容量为美国的9倍。第二是数据中心建设成本，中国较美国低60%，尚未计入芯片等额外开销。第三是工程师红利，全球近一半AI科学家与研究人员拥有中国大学学位，无论其现就职于何处。蔡崇信提到，在Meta的AI团队中，中文已成为内部交流语言之一，“This is the first time Chinese language is an advantage.” 第四是系统级创新，由于GPU资源匮乏，中国团队被迫在系统效率上深度优化。例如DeepSeek和通义千问（Qwen）模型均在资源受限条件下实现高效运行，后者在一场为期两周的加密货币与股票交易AI竞赛中夺冠，DeepSeek位列第二。
关于开源模式，蔡崇信认为其将最终胜出。核心原因在于开源满足了全球用户对成本、数据主权与隐私的需求。以沙特阿拉伯为例，若采用OpenAI的API服务，需支付高额费用并面临数据进入黑箱的风险；而下载阿里开源模型部署于本地私有云，则可免费使用且完全掌控数据。尽管阿里不直接通过AI模型盈利，但通过提供云计算基础设施——包括存储、数据管理、安全、网络与容器服务——实现商业闭环。开源模型作为流量入口，云服务构成主要收入来源，该模式类似早期互联网公司的免费获客与增值服务变现策略，但技术门槛更高。
谈及阿里巴巴的转型逻辑，蔡崇信表示公司始终跟随客户需求演进。1999年成立初期，中国尚未加入WTO，国际贸易依赖国有渠道，阿里创建B2B平台帮助中小企业对接海外买家，初版网站为英文界面。随后消费者电商兴起，淘宝应运而生；为解决信任问题推出支付宝，为提升物流效率投资菜鸟网络。云计算的发展亦出于实际需求——16年前为应对海量数据处理压力，避免利润被Dell、EMC、Oracle等供应商攫取，阿里自主研发云计算技术。“We developed cloud computing really out of necessity, out of the need to become self-reliant in technology.” 阿里云采取“自己吃自己的狗粮”策略，先内部验证再对外开放。对于并购，他认为有机增长更优，因自建团队文化契合度高，而并购项目“有些成功，有些失败得很惨”。
面对学生提问，蔡崇信分享对技能培养的看法。首要能力是高效获取知识，其次建立分析框架以独立判断信息，最重要的是学会提问。“ask the right questions” 比寻找答案更具价值。关于编程学习，他反对“AI时代无需编程”的观点，强调学编程的意义在于训练思维过程而非操作机器，并建议掌握电子表格等工具以锻炼逻辑能力。专业选择方面，推荐三个方向：数据科学（即现代统计学），因未来数据爆炸式增长，相关人才将持续稀缺；心理学与生物学，理解人脑运作机制有助于AI设计，因人脑仍是最高能效的“机器”；材料科学，尽管世界由比特主导，但驱动比特运行的是原子，半导体进步依赖新材料突破。
回顾1999年加入初创阿里时的决策，蔡崇信从金融视角解释为“不对称风险收益”（asymmetric risk-reward）：下行风险有限，因其具备法律学位与职业退路；上行空间无限，如同持有看涨期权。但他补充，机会往往主动降临，关键在于“preparedness”，即时刻准备以抓住机遇。
针对AI是否为泡沫的疑问，他区分两种类型：金融市场泡沫涉及估值合理性，如市盈率50倍是否过高，“这是一门艺术，我不知道”；技术泡沫则关乎技术本身真实性。他认为AI可能存在金融泡沫，但技术基础真实可靠，类比2000年互联网泡沫破裂后，互联网并未消失反而更强大。所有投入AI基础设施与模型开发的资源不会白费。
此外，蔡崇信提及体育投资中的文化交流意义。作为NBA布鲁克林篮网队老板，他推动球队时隔六年重返中国澳门。其教育项目每年选拔6-8名中国初中生赴美读高中并参与篮球训练。“The biggest beneficiaries are the high school kids in the US. They see these kids coming from China. They've read about China but they haven't interacted with individuals.” 他认为个体间交流远比官方沟通有效，此举也是“复制自己的经历”——13岁自台湾赴美求学的经历。人与人之间的互动（people-to-people exchange）是促进理解的关键。
总结三大核心洞察：一、中国AI优势不在单一模型，而在支持广泛应用的生态系统，涵盖低成本电力、数据中心、人才储备与系统创新，共同推动高渗透率，而普及率才是真正的竞争指标。二、开源模式胜出非因技术先进，而是因其同时解决成本、主权与隐私问题，符合大多数政府与企业的根本利益。三、年轻人应重视逻辑思维训练，学编程重在过程，选专业宜聚焦数据科学、心理学与材料科学，并始终优先培养提出正确问题的能力。
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