蔡崇信站在香港大学陆佑堂的讲台上，台下1200个座位座无虚席，两小时内报名爆满的场面在这所百年学府并不多见。这位26年的老阿里人过去一直很低调，这次却聊了很多。
放弃70万美元年薪、选择月薪500元人民币加入阿里巴巴的19号员工，淡淡地说：“真正的选择智慧，是你能清楚地看到并接受那个最坏的结果，却不知道上限在哪里。”
一、不对等风险
1999年的决定，蔡崇信如今轻描淡写地回顾：最差不过是回去做律师。放弃投行高薪加入初创公司的下行风险是有限且清晰的，而上行空间却无法预测。
这种思维方式贯穿了他26年的阿里生涯，也正成为当前AI浪潮中稀缺的清醒者。
当所有人盯着AI模型竞赛时，他提醒，中国在AI竞赛中的优势不来自技术领先，而是四张系统级底牌：电力成本比美国低40%，数据中心建设成本低60%，拥有全球近一半AI人才的教育背景，以及资源限制逼出的系统创新能力。
更重要的是，他指出了这场竞赛真正比的不是谁的模型更强，而是谁能让AI更快普及。
二、清醒的AI观
蔡崇信对AI热潮保持着令人惊讶的冷静。他坦言目前数据中心建设已出现泡沫迹象，部分企业通过特殊目的收购公司集资建设数据中心，却未取得大型企业的使用协议。
与此同时，阿里巴巴正研究用AI撰写年报，目前进度已达65%。
这位拥有法律和金融背景的阿里主席对泡沫有着独特的二分法：金融泡沫可能破灭，但技术泡沫留下的基础设施不会消失。这正如2000年互联网泡沫破裂后，留下的光纤网络和协议标准最终改变了世界。
他把AI竞赛比作漫长的马拉松，而不是赢者通吃的短跑。每周都有新模型宣称领先，但真正的胜利在于技术落地速度。去年中国企业只有8%在业务中应用AI，如今这一比例已接近50%。
三、开源的力量与阿里的算盘
当被问及阿里如何通过AI盈利时，蔡崇信的回答：“我们不靠AI赚钱”。阿里的商业模式是：开源模型作为流量入口，随之产生的云基础设施需求才是利润来源。
他所说的DeepSeek时刻并不在于中国是否比美国拥有更好的AI技术，而是开源的力量使任何人能在弹指间部署AI模型。
蔡崇信预计，如果全球20%的劳动力能通过AI提升效率，将释放超过10万亿美元的市场机遇。但他也提醒，AI不会完全取代人类，只会提高工作质量。他以股票分析师为例，AI能撰写分析报告，但人类的分析师能运用自己的判断力提出更好的投资建议。
四、普通人的不对称机会
蔡崇信给年轻人的建议同样基于下限可接受，上限无限高的逻辑。他告诉年轻人，不要过于在意简历和职业规划。选择什么样的老板比岗位职责更重要。
在AI时代，他建议年轻人培养三项能力：信息处理能力、跨学科整合能力和提问能力。
特别值得注意的是，他重新定义了编程学习的意义：不是为了写代码，而是为了训练严谨的逻辑思维。他甚至认为，学习Excel公式也是极佳的逻辑训练。
对于专业选择，他指出了三个潜力方向：数据科学、心理学/生物学和材料科学。他的理由很实际：数据爆炸需要分析人才，理解人脑是理解AI的捷径，而让比特跑得更快需要原子层面的突破。
五、制造优势与中国选择
蔡崇信对中国制造业优势的分析同样体现了他对下限的把握。他坦言“过剩产能”这个词被误读为贬义词，但实际上，一个国家致富的途径就是制造东西并出口。
中国刚刚发布的十五五规划纲要中，制造业强国和技术自立自强是两个核心要点。蔡崇信指出，中国从生产角度看GDP增长，这与美国以消费为主的模式截然不同。
他认为，中国领导层设定的2030年AI智能体和设备普及率达到90%的目标非常务实，然后让市场自由探索实现路径。这种“目标导向，市场驱动”的策略可能成为中国AI快速普及的关键。
六、接受有限，追求无限
蔡崇信的管理哲学同样遵循这一原则。当被问及如何管理布鲁克林篮网队时，他发现体育界与商业世界的管理理念正在趋同：必须挑选合适的人，然后为值得的人制定薪酬方案。
他在阿里董事会的工作之一就是向薪酬委员会传达团队的重要性，以便为优秀人才争取应得的报酬。
在阿里，工程部门约有30%的代码已由AI编写，但公司并未因此裁员。这种技术进步与就业稳定的平衡，正是基于对下限的把握和对上限的追求。
今天，阿里巴巴平台上约有5600万人每年在淘宝上消费超过6000美元，这远远超过了中国公民的平均可支配收入。蔡崇信相信，在某个时间点，消费会全面爆发，但当前必须坚持制造业优势。
当下一次机遇来临时，大多数人会因为太担心失去现有东西而犹豫。而那些愿意接受明确下限、拥抱未知上限的人，才会发现不对称机会依然存在。
正如他26年前所做的那样，在月薪500元与70万美元年薪之间，选择那条下行风险清晰、上行空间未知的道路。也许这才是真正的长期主义，不是盲目乐观，而是清醒后的坚定前行。
投 稿 | 晓 宇
值 班 | 周 生
<原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/s-_mwYswjHvMVPgcggIUvg
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