美国应该向中国学什么？蔡崇信最新炸裂访谈：中美差距关键在应用

wuhu专题

文 |阿呜

“人工智能竞赛不是赢者通吃，而是一场‘漫长的马拉松’。”在最新曝光的ALL-IN Summit峰会访谈中，阿里巴巴集团主席蔡崇信与白宫人工智能和加密货币事务负责人David Sacks展开观点交锋。

当美国仍在聚焦于打造最强大的AI模型时，蔡崇信提出了一个颠覆性的“赢”的定义：真正的胜利不属于做出最强大模型的人，而属于那些能最快应用AI的人。

01

马拉松式竞争

AI竞赛没有终局

在硅谷精英云集的ALL-IN峰会上，蔡崇信抛出了他的“AI马拉松”理论：“每周都有一个模型处于领先地位，但到了下周，另一个模型就会超越它们。”

这一观点与当前中美AI竞赛的主流叙事形成鲜明对比。

白宫人工智能和加密货币事务负责人David Sacks坚持传统观点，强调“美国赢得人工智能竞赛非常重要”。 这种赢者通吃的思维模式深深根植于美国科技文化。

而蔡崇信则看到了不同的图景，AI领域的竞争更像是一场没有终点的长跑，技术领先地位不断易主，没有任何一方能永久垄断创新源头。在他看来，中国已经接受了这种动态竞争的常态，并据此调整了战略——拥抱开源、开发更小更高效的模型，而不是一味追求万亿参数的庞大系统。

02

重新定义“赢”

技术应用的竞赛

蔡崇信在峰会上的核心主张直击当前AI竞争的本质误区：“我本人对于‘赢’的定义，不是谁推出了最强大的人工智能模型，而是谁能更快地采用它。”

这一洞见来自中国市场的前沿实践。

他透露，通过拥抱开源和开发更小规模的模型，中国企业在AI应用普及方面取得了显著进展。去年只有8%的中国公司在业务中使用AI，而现在这一比例已接近50%。

蔡崇信向美国同行提出建议，大量的资源应该投入到技术应用和推广上，而不仅仅是对技术投入资金。 目前美国超大规模公司每年的投资约800亿美元，但投资方向可能偏离了实际应用。

蔡崇信对“赢”的定义，触及了技术革命历史中的一个普遍规律，一项技术的最终价值，往往不由其技术巅峰决定，而是由它与现实世界结合的广度与深度来定义。

当前美国的AI战略，某种程度上重复了历史上“技术乌托邦”的路径，即坚信最尖端的技术自然能催生出最伟大的应用。然而，中国的实践揭示了一条不同的路径，通过海量的应用场景，为AI模型提供持续的、多样化的反馈数据，这构成了驱动模型迭代的最宝贵燃料。这正如蔡崇信所指，中国公司正在拥抱开源并开发更小的模型。这是一种“市场哺育技术”的战略，其核心优势在于应用生态的“网络效应” 和 数据的“反哺能力”。

在参数规模的竞赛中看似“落后”，实则是主动选择了一条更务实、更具商业效率和战略韧性的道路。当美国科技巨头为追求AGI（通用人工智能）而投入巨额资金，面临巨大的算力与研发成本时，中国的策略更侧重于将AI技术深度赋能各行各业。这种路径分野，类似于电力革命初期，是专注于建造最大的发电厂，还是优先铺设通往千家万户的电网。后者虽不及其宏伟，却能让技术的光明更快照进现实。

蔡崇信提到阿里内部30%的代码由AI编写，这不仅仅是一个效率指标，其深层意义在于，AI正在成为一个国家的“国民智商放大器”。一个国家的产业竞争力，不仅取决于其顶尖实验室的突破，更取决于其百万普通工程师和劳动者的平均生产效率。中国AI应用迅速从8%的公司使用扩展到近50%，意味着AI正作为一种普惠工具，快速提升社会整体的问题解决能力和创新节奏。这本质上是在将顶尖的智力成果，以工具的形式赋能给每一个产业工作者，从而在整体上压缩从创意到产品的周期。

AI不仅是工具，更在扮演“创新使能者”的角色。它能从海量数据中发现规律、生产知识，这正在改变传统的科研与产业创新模式。当这种能力与中国庞大的产业体系和市场优势结合，便可能催生出超越技术原发地的、独特的创新路径与产业生态。

在面临高端芯片等核心技术获取受限的挑战下，侧重于应用的战略也展现出其独特的战略韧性。在基础模型层的竞争，高度依赖顶尖芯片、巨额资本和顶级人才，是典型的资源消耗战。而应用层的竞争，则更依赖于对本地市场、产业知识和用户需求的深刻理解。这为中国AI产业在特定压力下创造了宝贵的 “生存与进化”空间。

中国科技公司积极拥抱开源，这不仅是降低开发成本的商业选择，更是在构建一个在一定程度上能够自主演进的技术生态。通过在应用层积累足够多的解决方案和用户，即便底层模型暂时落后，也能形成强大的市场护城河，并为未来底层技术的突破积蓄反超的势能。

03

破解AI失业论

30%代码已由AI编写

面对主持人对AI导致劳动力减少的质疑，蔡崇信给出了基于阿里实践的回答：“我们还没有宣布任何因人工智能导致的裁员。”

他一直在询问阿里各工程部门的负责人同一个问题：有多少代码是由AI编写的？

“我得到的答案各不相同，但这取决于你问哪个部门，我认为目前可能已经达到30%。” 这一数字揭示了AI在当前阶段的实际作用——它不是替代人类的工具，而是增强人类能力的助手。

蔡崇信描绘的AI未来不是取代人类工作，而是提升生产效率，这一实践为中国企业在AI时代找到了一条人力与技术共融的发展路径。

04美国应该向中国学什么？

当主持人问及美国应该向中国借鉴什么时，蔡崇信首先提到的就是教育。

“随便问中国家长，都希望孩子参加高考、考上好大学。”这种深入骨髓的教育文化成为中国发展的人才基石。他对比了中美教育的差异：中国整体受教育程度非常高，家长对教育的重视程度十分突出。

而美国教育体制存在明显问题：“教师工会成了绊脚石”，而中国不存在这样的问题。蔡崇信指出的不仅是文化差异，更是制度差异。中国教育体系虽然在创新方面有不足，但其对基础知识的重视和公平的高考制度，为国家发展输送了大量高素质人才。

当蔡崇信点出中美教育的差异时，他触及的远不止是表面现象，而是一个国家创新能力的根基与隐忧。这场讨论的核心，是两种教育哲学在塑造未来竞争力上的根本性博弈。

美国教育体系擅长培养“颠覆性创新”的领军人物，这一点毋庸置疑。但其“优胜劣汰”的机制存在一个结构性弱点，它可能过早地放弃了位于中后段的大量人才。教师工会等问题只是表象，更深层的是社会体系对“教育公平”的无力保障，导致大量教育资源向顶尖阶层倾斜。

反观中国教育，其真正的战略优势在于以极高的效率和规模，为社会构建了一个坚实的人才“基础底座”。高考制度尽管备受压力诟病，但它在一个超大规模国家内，最大限度地保证了人才选拔的“程序正义”与“机会均等”。它确保无论出身如何，一个学生只要掌握了系统性的基础知识，就能进入国家的人才通道。这种机制为中国的工业化与数字化进程，输送了数以亿计具备扎实数理基础、高度纪律性和卓越执行力的工程师与知识分子。这正是中国能够快速吸收并应用先进技术的底层原因——我们有庞大且合格的“应用层”。

蔡崇信所言“教师工会成了绊脚石”，其深意在于指出了美国教育体系在“响应国家战略需求”上的迟滞与低效。相比之下，中国的教育体系展现出极强的“可塑性”，能够围绕国家发展的核心目标，快速调整资源分配和重点方向。

然而，这背后隐藏着一个关键的“阿喀琉斯之踵”：当我们的教育过于擅长培养“确定性答案”的寻找者时，我们是否钝化了下一代面对“不确定性未来”的探索能力？美国教育的“混乱”与“放任”，在某种程度上恰恰是“非共识创新”的温床。中国教育在完美地服务了“追赶阶段”后，正面临着如何升级以引领“无人区创新”的世纪考题。

在AI时代，教育被赋予了超越个人成就的新内涵——“教育主权”。一个国家的教育体系培养出的人才，将直接决定该国主流AI模型的价值观、思维模式和文化取向。

中国的教育体系，在深层次上是在构建一种文化一致性和认知统一性。这为开发服务于本国社会形态、伦理标准和战略目标的AI应用，提供了无与伦比的土壤。我们培养的不仅是工程师，更是带有中华文化基因的“AI塑造者”。在这场关乎未来“人心”与“算法”的战争中，中国教育的这项隐性功能，其战略意义可能远超任何一门具体课程的分数。

蔡崇信关于教育的评论，其深度在于提醒我们，美国应学习的，或许是中国如何通过教育构建国家竞争力的“基础底座”的系统能力；而中国更应思考的，是如何在已经筑牢的“基础底座”之上，嫁接培育原始创新的“象牙塔”，从而在未来的长跑中，不仅跟得上，更能领跑世界。

05

阿里战略转型

聚焦电商与云计算的AI驱动

作为阿里巴巴的掌舵人，蔡崇信也在访谈中分享了公司的战略调整。他明确表示，阿里巴巴现在专注于两大业务：“电子商务和云计算，其中包含人工智能元素。”

这一聚焦策略是对过去业务过于分散的反思。蔡崇信坦言：“把我们的公司说成是在六个不同的业务领域，这太令人困惑了。”业务精简带来的是资源集中和决策高效，这也是对中国市场激烈竞争的应对。他承认，阿里经历了“竞争极其激烈的时期”，如今市场上有五六个强大的竞争对手，包括TikTok的母公司字节跳动。

05

中国经验

从野蛮生长到可预测监管

蔡崇信在峰会分享了中国互联网行业的发展历程，这一历程对全球都有借鉴意义。他回顾道，阿里巴巴的前15年是“一种完全自由市场式的增长方式”，之后进入到“竞争极其激烈的阶段”。

当时每个人都想做电子商务，因为电子商务是变现流量的最佳方式。随后行业经历了监管收紧期：“有些平台表现出垄断行为，更多的监管措施出台了。”

而现在，中国互联网行业已进入“新的常态”：“我们知道红线在哪里，也知道该去哪里，不该去哪里。实际上，由于其可预测性，它创造了更好的运营环境。”

结语

蔡崇信的访谈，与其说是一次观点阐述，不如说是一次认知范式的刷新。他精准地指出了全球AI竞争中最核心的认知错位：我们正身处一场由“技术发明”驱动，但终将由“产业应用”定义的时代。

在这场漫长的马拉松中，暂时的模型领先固然耀眼，但绝非终局。真正的决胜点，在于一个国家能否将其技术优势，转化为遍布经济毛细血管的应用生态，在于能否将实验室的智力成果，转变为提升社会整体效率的 “国民智商放大器” 。

这背后更深层的较量，是教育体系所奠定的人才基座。中国教育锻造的庞大且坚实的工程师队伍，构成了吸收和迭代技术的“超级土壤”；而全社会对教育的深切认同，则为这种转化提供了持续的文化动力。这正是美国在焦虑“被超越”时，最应审视的底层逻辑——竞赛的表层是技术，中层是应用，而底层永远是教育与人才。

展望未来，AI的终极图景或许并非一个由某个“最强大脑”统治的技术帝国，而是一个多元共生、深度融合的“应用文明”。在这个文明里，胜利不属于拥有最深不可测模型的国家，而属于能最灵巧地将智能注入田间地头、工厂车间与寻常百姓家的国度。

蔡崇信的远见在于提醒世界——当众人仍在仰望算力的珠穆朗玛峰时，一场真正决定国力的竞争，正在技术创新与产业应用的广阔高原上，悄然定局。