广屿Ocean: 蔡崇信港大演讲，他对年轻人有三个好建议 阿里巴巴的董事长蔡崇信12月初在香港大学做了一场演讲分享，信息发出来几个小时就超过千人报名，不可谓不火爆。我觉得信息量尤其高且对年轻人有借鉴意义的是最后的问答环节 以下我总结在问答环节特别具有分享价值的3个洞见：年轻人应该在AI时代该做那些准备、怎样衡量机会的收益与风险、AI时代我们的优势在哪… 1，AI时代，中美谁会赢？ 他旗帜鲜明地站我们以Deepseek为代表的开源模型会赢（当然这和他在阿里开源阵营的身份脱不开关系，不论对错），他给出的理由是，决定AI胜负的关键不是模型本身，而是 1）让AI能被广泛使用的整个生态系统。比如我们规划到2030年，AI代理和设备的渗透率要达到90%… 2）工程效率优势。比如我们在AI行业的发展中，电力成本低40%，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；数据中心建设成本低60%，这还没算芯片，只是基建… 3）全球一半AI人才有中国学历。全球几乎一半的AI科学家和研究人员都有我们的大学的学位，无论他们现在在中美的公司工作，还是世界任何地方工作，这让我们有信息交流优势… 这些元素加在一起，让我们更有可能实现AI的大规模普及。而渗透率和效率，才是比赛真正的关键得分项 2，年轻人应该在AI时代该做那些准备 他建议我们（要想不被AI替代）可以优先考虑3个方面的研究和学习： 1）数据科学：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； 2）心理学和生物学：人目前仍然是自然界最高能效的"机器"，AI的很多设计思路都来自对人大脑（和情感的）模拟（尤其是最近前open ai首席科学家ilya做了分享，更强调了“情感函数”在决策中的重要作用）； 3）材料科学：世界现在被比特（信息的最小单位）主导，但让比特跑得更快的，是原子。比如半导体领域会有大量创新，而半导体的核心就是材料 （我的理解和总结来说，就是世界发展的本质是“人”对“信息”和“物质”的运用，你最好要么进行这3者的底层研究，要么就成为这个系统的管理者） 3，怎样衡量机会的收益与风险 这里他分享了自己早期职业选择的故事。1999年他放弃了在香港的高薪律师工作，加入了当时还并不是“大公司”的阿里巴巴，为什么？ 他说，自己是从“不对称风险收益”角度考虑的，这是一个典型的数学思维（难怪他在上面建议年轻人可以优先学习“数据科学”） 当时他觉得选择去规模还小但高速增长的阿里巴巴，“下行风险非常有限” —— 他有好的学历，还读过法学院，最坏情况是退一步还能当律师，但万一选对了，上行空间是无限的 对此他补充说，“机会是来找你的，不是你去找它的。 你要做的是“准备好”，这样机会来的时候才能抓住。” 就像查理·芒格老爷子也说过的，“我非常幸运，很小的时候就明白了这样一个道理：要得到你想要的某样东西，最可靠的办法是让你自己配得上它。”