中国AI技术进展与竞争力 - 深度求索公司于12月1日发布DeepSeek-V3.2系列模型，在公开推理测试中表现达到GPT-5水准，略逊于Gemini-3.0-Pro；其增强版V3.2-Speciale在IMO 2025、CMO 2025等四项国际顶级竞赛中斩获金牌 [1] - 在空间推理基准测试SpatialBench最新榜单中，阿里巴巴的千问视觉理解模型Qwen3-VL和Qwen2.5-VL占据前两名，超越了Gemini 3、GPT-5.1、Claude Sonnet4.5等国际顶尖模型 [1] - 阿里巴巴的通义千问模型在一场为期约两周的加密货币和股票交易竞赛中获胜，测试了约10个不同的中美模型，DeepSeek模型位列第二 [21] 阿里巴巴的发展历程与转型 - 阿里巴巴从1999年人均GDP 800美元的中国起步，如今人均GDP已达13000美元，公司经历了中国制造业崛起与互联网浪潮交汇的双引擎增长 [8] - 公司从最初的英文B2B网站起步，旨在为中小企业创造公平的国际贸易竞争环境，随后演进到消费者商务（淘宝）、支付（支付宝）和物流等领域 [9][11] - 成功的秘诀在于遵循客户需求进行有机发展，而非依赖收购，一切业务都是围绕解决客户痛点而自然发展起来的 [11] - 云计算业务始于16年前，源于管理海量数据时对技术自力更生的需求，旨在避免将利润全部交给第三方技术供应商，后来将技术开放给第三方客户从而进入云计算市场 [12] 中国经济增长与科技政策展望 - 中国“十五五”规划纲要的两个主要要点是：继续成为制造业强国，以及实现技术自立自强 [14][17] - 中国消费占GDP比重不到40%，远低于美国的70%，因此经济增长路径侧重于生产和制造，并将产品出口到世界其他地区 [15] - 中国政府设定了到2030年AI智能体和设备普及率达到90%的目标，这是一种务实、目标导向的政策，旨在通过市场力量实现AI的高普及率 [19] - 中国将维持世界制造业中心地位视为财富创造的基础，当前重点是高科技制造业，如电动汽车、电池、太阳能电池板等领域已是世界领先 [17][18] 中国在AI领域的竞争优势 - 能源优势：中国国家电网每年投入900亿美元资本支出用于电力传输，美国仅为300亿美元；中国发电装机容量是美国的2.6倍，新增发电容量是美国的9倍，且大部分来自清洁能源；中国每千瓦时电力成本比美国便宜约40% [21][22] - 成本优势：在中国建造数据中心的成本比美国便宜60% [22] - 人才与工程优势：中国拥有大量工程师，是每年产生最多STEM学生的国家；全球近一半的AI科学家和研究人员拥有中国大学的学位；GPU的短缺迫使中国公司在系统层面进行创新，形成了“饥饿优势” [23][25] - 语言与文化优势：全球AI领域许多想法的分享和交流正在使用中文进行，这使得懂中文在AI世界成为一种优势 [25] - 开源战略优势：中国公司（如阿里巴巴）强调开源大语言模型，这降低了使用成本、保护了数据隐私，并加速了AI在社会中的普及和采用 [26][27] 阿里巴巴的AI与云计算战略 - 公司的AI战略包括同时发展大语言模型和云计算业务，通过云服务为AI提供基础设施并实现变现，同时将模型开源以促进广泛采用 [43] - 云计算被视为一种公用事业，当前最热的领域是AI，支撑着AI模型的训练和推理；未来的重大转变是AI从工具演变为伙伴 [34] - 公司通过云服务（包括存储、数据管理、安全、网络、容器等全套产品）来变现，利用运营杠杆降低服务客户的单位成本 [27][30] 对年轻人的技能与学科建议 - 技能组合：应学习如何获取知识、培养分析信息的框架、提出正确的问题；学习计算机编程以锻炼逻辑思考过程；学习使用电子表格以理解公式构建与计算逻辑 [31][32] - 学科专业：建议学习数据科学（统计学）、心理学/生物学（理解人脑工作方式）以及材料科学（对未来半导体等领域创新至关重要） [32][33] 职业发展与行业洞察 - 评估职业决策时应权衡下行风险与上行潜力，寻找不对称的风险回报机会，如同金融看涨期权；关键在于做好准备以抓住来临的机会 [35][36] - AI现象是真实的技术进步，并非泡沫；可能存在金融市场估值泡沫，但如同互联网泡沫破裂后互联网变得更强大一样，AI技术本身及其基础设施投入不会浪费 [36][37] - 管理职业体育团队与科技公司在理念上正趋同，核心都是挑选合适的人才、建立信任，并找到比自己更专业、更聪明的人以推动组织成长 [39][42]