芯片、开源模型与50万亿,蔡崇信再度复盘阿里

marsbit发布于2026-06-22更新于2026-06-22

文章摘要

阿里巴巴董事长蔡崇信在VivaTech大会上系统阐述了公司的AI战略。他认为,全球GDP中至少有50万亿美元来自人类智能与生产力,这正是AI市场的总规模,因此阿里正全力投入AI。公司布局了芯片、云基础设施、模型(如开源模型Qwen)及应用四个层级,但不涉及能源层。这种全栈策略旨在应对未来价值沉淀的不确定性,确保无论价值最终落在哪一层,阿里都能参与其中。 蔡崇信否认当前AI基础设施投资存在泡沫,指出美国头部云厂商明年资本支出将超8000亿美元,而中国在该领域的投资仍需加强。阿里凭借电商业务每年约250亿美元的自由现金流,能够持续支持AI投入。 关于开源,蔡崇信认为这是实现技术独立和数据隐私的重要路径。他提到,当前开源运动主要由中国公司推动,而美国主要模型已闭源。开源允许企业将模型部署在自有环境中,保障数据安全,避免过度依赖单一技术来源。 此外,阿里正与宝马、西门子等制造企业合作,利用AI改进设计、测试和质量控制等环节。蔡崇信展望,AI智能体将极大提升生产力,将人类从工作中解放出来,有更多时间享受生活与娱乐。

阿里巴巴集团董事长蔡崇信。图片经由AI处理

今年的VivaTech大会上,阿里巴巴董事长蔡崇信在一次“炉边对话”中,系统性地阐述了阿里的长期AI远景,这是继5月末耶鲁大学峰会之后,蔡崇信再度公开复盘阿里。

“从宏观上看,我们正在全力投入AI,逻辑很简单。”

蔡崇信表示,全球GDP超过100万亿美元,其中至少一半将来自人类智能和人类生产力的贡献,“这50万亿就是AI的总盘子,比任何公司的IT预算都大得多,也比软件市场大得多。”

所有人在谈All in AI,蔡崇信也是如此,他把阿里巴巴布局的路径,概括为除了能源层以外的一切领域,包含芯片、云基础设施、模型与应用。

“我们主要布局了四个层级,但最底层的能源层我们不碰。因为中国的能源效率高、成本较低。”

在蔡崇信看来,近乎全栈的布局,源于未来的不确定性,因为现在没有人能准确定义最终价值将沉淀在芯片、云基础设施还是模型层。“我们选择全方位参与,不管价值最终落到哪一层,我们都在场。”

相比阿里,更激进的是美股云巨头,他们几乎全线布局基础设施,2027年资本支出合计8000亿美元,这也被空头们批评为“泡沫”。蔡崇信不仅不认同泡沫论,更强调中国公司需要追加在基础设施方面投入。

“投资数字确实惊人,”蔡崇信说,“我们要回到那个50万亿美金的总盘子来看,这是让人保持乐观的理由。”

谈及开源,蔡崇信先提到了特朗普政府最近叫停Anthropic最强模型的事,直言这就是把“鸡蛋放在一个篮子里”的后果。在他看来,谷歌、OpenAI、Anthropic的模型已经全部闭源,而开源这条路现在是中国公司在走。

“你确实不能把信任建立在第三方政府永远不会做对你不利的事上。”

以下为蔡崇信访谈精炼版:

01、50万亿的“盘子”

问: 阿里巴巴这些年变化很大,比如在开源大模型方面的成就。但很多人还以为你们只是个B2B、B2C平台。能讲讲整个集团的发展过程吗?

蔡崇信: 阿里巴巴1999年起步时,确实是个B2B平台。当时的想法很简单,就是把中国那些小制造商和贸易公司搬到网上,让他们把东西批发卖给全世界。后来我们进了B2C领域,做了淘宝,现在是中国最大的消费电商平台。

问: 这项服务面向多少消费者?

蔡崇信: 8.2亿中国消费者,而且这个平台每年帮欧洲公司和品牌向中国消费者卖差不多300亿欧元的货物。但故事不止这些,我们还大力投资AI和云。

我们17年前就开始投资云技术,但那是被逼出来的。当时电商业务每天产生海量数据,如果一直依赖别人的数据库和存储技术,到头来赚的钱全得交给技术供应商。所以我们决定自己搞一套专有技术来管理这些数据,云业务由此起步。

从宏观上看,我们现在全力投入AI,逻辑很简单。

如果你问我AI市场有多大,我会说,它比任何公司的IT预算都大得多,也比软件市场大得多。因为AI本质上是在生产人类智能和生产力。如今全球GDP超过100万亿美元,其中至少一半(50万亿)是关于人类生产力和人类智能的,这就是AI的总盘子。所以我们必须全力投入。

问: 你真觉得AI能提升生产力?很多人投了很多钱却还没看到结果。

蔡崇信: 很多企业CEO会告诉你,工程师消耗了大量token,成本在上升。但我想说,我们正处在生产力真正爆发的前夜。

拿我们公司来说,有些工程师是AI的超级用户,他们不光用编程工具完成本职工作,还会用它探索各种新用途。给工程师一个玩具,他们就会玩出更多用法,甚至没意识到公司在为这些消耗买单,这是当前的真实状态。

但我内心笃定,这更像一种信念,相信人工生产的智能单元能为人类智能增加价值。这接近一种信仰,我不想说服你们相信这一定会发生,但我们自己对此坚信不疑。

02、All in AI的逻辑

问: 回到阿里巴巴的布局,你们在AI的哪一层投资最多?基础设施、模型还是云服务?

蔡崇信: 我们主要布局了四个层级,但最底层的能源层我们不碰。因为中国的能源效率高、成本却很低。

我们真正入场是从芯片层开始的,这是第一层;第二层是基础设施层,对应我们的云业务;第三层是模型层,比如Qwen,它目前已经是全球最热门的开源模型之一;第四层是应用层,我们有完整的数字生活生态——电商、外卖、本地生活、旅行、地图等,这些场景都可以直接嵌入AI能力,服务用户。

这么做的好处在于,我们不赌单一赛道。

今天大家看到纯模型公司估值很高,好像价值都在模型层,但未来五年、十年,价值到底是沉淀在芯片、云基础设施、模型还是应用,没人说得准。我们选择全方位参与,不管价值最终落到哪一层,我们都在场。

问: 说到AI基础设施,当你看到如此巨大的投资,认为存在泡沫吗?我们真的需要这么多算力吗?毕竟有些模型效率更高,不需要那么多资源。

蔡崇信: 我认为不是泡沫。投资数字确实惊人。单看美国的超大规模云厂商,四五家头部公司明年的资本支出加起来超过8000亿美元,后年可能过万亿。这种量级的投入自然会让人担心会不会产能过剩。

但我们要回到那个50万亿美金的总盘子来看,这是让人保持乐观的理由。

而且在中国,我们在AI基础设施和供应链方面的投资其实还不够,理论上中国所有公司都应该加大投入。当然,我们不会达到美国超大规模厂商的投资水平,但我们的投资力度已经非常可观。

问: 为什么达不到美国的水平?

蔡崇信: 有时候会受到资金的限制,取决于你能产生多少自由现金流。幸运的是,阿里巴巴是少数拥有核心电商业务的公司之一,这块业务每年带来约250亿美元自由现金流,可以支持我们在AI上的投资。所以,我们的处境算比较好的。

问: 目前电商平台业务仍占阿里巴巴总营收的80%到85%?

蔡崇信: 对,电商平台收入依然占80%以上,这块能产出稳定现金流,让我们能对未来进行投资,主要投资AI和云。

03、开源与第二个篮子

问: Qwen属于开源模型,你们主要面向哪些客户?怎么帮助他们?

蔡崇信: 我最近几周在欧洲和不少公司高管、CEO、科学家交流,这里出现频率最高的一个词是“主权”。

但什么是主权?

问十个欧洲人,可能得到十二种答案。对我而言,核心就是两条。

第一,技术独立性。大家都担心那种“一键关停”式的风险,害怕过于依赖某个国家的技术,他们随时可以把开关关掉。最近几天我们就看到了一个活生生的例子。

第二是数据隐私。人们想要使用AI技术,但希望数据完全归属自己,在自己的环境里使用,建一道防火墙来保护数据。

我认为开源正好能解决这两个问题。它本质上是免费软件,你可以下载到自己的数据中心里,甚至可以把模型下到笔记本电脑上。这时它跟原始制造商就没什么关系了,我们连怎么收费都想不出来。这就实现了独立性。

更重要的是,利用开源模型,你可以用自己的数据去做进一步训练、微调、后训练,整个过程和所有数据都完全保密在你的防火墙内。这一点对欧洲公司至关重要。

但我想强调的是,开源不是万能药,也不是唯一路径,但它是实现某种程度主权的一条现实途径。

有意思的是,如今开源运动实际是由中国公司在推动,美国主要玩家都把模型闭源了。他们想让你通过API调用,你根本不知道数据去了哪里。你跟聊天机器人对话,那些最私密的问题和想法全进了他们的数据池,用来继续训练模型,数据的流向对你是完全不透明的。

问: 说实话,欧洲主权现在是一个巨大的担忧,我们刚刚意识到对美国技术过于依赖。我认可开源有好处,但依然会担心,未来被切断模型访问权限,这对欧洲来说是很大的风险。

蔡崇信: 你说得对,这种担忧无法完全消除。简单来说,你确实不能把信任建立在第三方政府永远不会做对你不利的事上。但问题在于,现在你所有鸡蛋都放在一个篮子里。

为什么不选择第二个篮子,把鸡蛋分开放呢?即使欧洲长远看可能发展出自己的篮子,但至少眼下你有了两个篮子。

04、工厂里的AI

问: 这倒是。你们怎么跟德国公司合作,帮助他们做什么?

蔡崇信: 这些德国制造企业非常有意思。在中国市场,他们都是阿里云的客户。我们在制造领域跟他们合作,覆盖设计、测试、质量控制等环节。

我认为未来这会是一个非常重要的领域。因为现在大多数AI应用,要么是ChatGPT这类消费者产品,要么是Copilot这类面向编程和知识工作者的工具。但将来,这些制造企业将极具价值,因为他们在生产过程中积累了自己独有的高质量数据,可以用来训练专属模型,改进制造流程。

我们与宝马、西门子以及博世等公司都有合作。上周,我参加了博世互联世界大会,他们正在用AI开发辅助驾驶和自动驾驶技术,需要大量算力。

制造业正在发生很多有意思的事。

问: 我是不是可以这样理解:美国对高端芯片的出口管制,反倒为你们创造了机会?

蔡崇信: 可以这么理解。这里有两条路径:

一是他们直接采用我们的开源模型,部署到自己的基础设施上,比如数据中心。但我们的基础设施是跟模型紧密结合开发的,效率很高,能帮助客户训练模型。如果他们用我们开源模型,也可以向我们采购算力,模型和基础设施之间是共生关系,这是一条路。

另一条路是,现在涌现出一些推理平台公司,可以向用户提供多模型选择。你不一定非用Qwen,只要模型方和平台之间有协议,在私有环境中开放权重,客户就可以上这些平台使用模型。

05、AI、Agent与人类

问: 问个更哲学点的问题。你怎么看AI、大语言模型和人类之间的平衡,甚至人性的未来?未来十年人类会处于怎样的状态?

蔡崇信: 今天,我和巴黎办公室的同事聊天。我们刚搬进新办公室,在一栋漂亮建筑的楼上。我望向窗外,那里有一家咖啡馆,天气很好,人们坐在户外喝咖啡,享受生活。

我指着窗外的场景对同事说,这就是AI的未来。

你可能觉得他们在喝咖啡、玩得很开心,好像没有在工作,但实际上,他们已经把智能体部署出去,在替他们干活了。在你睡觉的时候,智能体也在为你工作。想想这种生产力提升,你能7天24小时有“人”帮你做事。

问: 这和硅谷某些人的想法很像,很多人可以不用工作,智能体和机器人会替他们完成。

蔡崇信: 我相信这一定会把人的时间解放出来,去享受生活、陪伴家人、参与更多娱乐。这也是我为什么非常看重现场娱乐的原因之一。当人们花更少时间在办公室,他们会想去哪儿?不可能只待在家里,会想去听音乐会、看足球、看篮球比赛。

问: 中国人以勤奋著称。中国工程师,即使有了智能体和AI,工作时间依然很长。

蔡崇信: 总会有人比别人工作更努力,但我相信大多数人内心是希望多享受一点生活,多花些时间陪家人的。

本文来自微信公众号“腾讯科技”,作者:苏扬

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相关问答

Q阿里巴巴在AI领域的布局主要涵盖了哪几个层级?

A阿里巴巴主要布局了四个层级:第一层是芯片层;第二层是云基础设施层;第三层是模型层,如开源模型Qwen;第四层是应用层,将其融入电商、外卖、本地生活等数字生活生态。阿里选择不涉足最底层的能源层。

Q蔡崇信如何评估全球AI市场的总规模?

A蔡崇信将AI市场与全球GDP挂钩,认为AI本质上是在生产人类智能和生产力。他指出,全球GDP超过100万亿美元,其中至少一半(约50万亿美元)来自人类智能和生产力,这就是AI的总盘子,远大于任何公司的IT预算或软件市场。

Q蔡崇信对AI基础设施巨额投资存在“泡沫”的说法持何种态度?

A蔡崇信不认同“泡沫”论。他认为从50万亿美元的AI市场总盘子来看,这些投资是合理的。同时他指出,相比美国超大规模云厂商,中国公司在AI基础设施方面的投资还不够,理论上应继续加大投入。

Q在蔡崇信看来,开源模型对欧洲等市场的核心价值是什么?

A蔡崇信认为开源模型能帮助客户实现技术独立性和数据隐私保护两大核心诉求。用户可以将其部署在自己的环境中,避免依赖单一外部供应商和“一键关停”风险,并能在私有防火墙内用自己的数据进行训练和微调,保证数据安全。

Q蔡崇信描绘了怎样一个关于AI与人类工作生活的未来图景?

A蔡崇信相信,AI和智能体将把人类从工作中解放出来。智能体可以7x24小时工作,从而让人们拥有更多时间去享受生活、陪伴家人和参与娱乐活动(如观看体育赛事、音乐会)。他举了窗外人们在咖啡馆休闲的场景作为例子,认为未来人们可以在休闲的同时,让智能体替他们完成工作。

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