Revisión profunda del discurso de Cai Chongxin en la Universidad de Hong Kong: Las cuatro cartas ocultas de la IA en China y las reglas de IA en EE. UU. que han sido malinterpretadas.

El discurso de Joe Tsai en HKU: Los cuatro activos de IA de China y la interpretación errónea de la "regla del ganador de IA" de EE. UU.

Nota del autor: El 5 de noviembre, la Escuela de Negocios y Administración de la Universidad de Hong Kong organizó la "Conferencia de Académicos Destacados Chen Kun Yao", con el tema "Diez Años en el Futuro: Impulsando el Crecimiento Económico de China a través del Motor de Innovación Tecnológica". Se invitó al Sr. Jack Ma, cofundador y presidente del Grupo Alibaba, para compartir cómo la innovación, la tecnología y la inteligencia artificial están remodelando el panorama empresarial y impulsando el crecimiento económico a largo plazo de China. El evento se llevó a cabo en el aula de la Universidad de Hong Kong y, según el organizador, esta conferencia ha registrado la mayor cantidad de inscripciones en la historia, superando los 1200 participantes en solo dos horas desde el envío del correo.

En cierto sentido, esto también puede considerarse un eco histórico. Hace 17 años, Jack Ma dio un discurso en el mismo escenario... Y en esta profunda conversación con el profesor Deng Xiwei, vicerrector de la Universidad de Hong Kong, Cai Chongxin dejó de lado las formalidades, abordando el núcleo de la competencia de IA entre China y EE. UU., analizó la teoría de la evolución comercial de Alibaba, y ofreció consejos muy penetrantes para los jóvenes...


El siguiente extracto proviene de Zhiding Technology, Gao Fei.

Uno, redefinir la competencia de IA: China tiene en sus manos "cuatro cartas ganadoras"

Cai Chongxin comenzó lanzando un punto de vista contraintuitivo: las reglas de la competencia de IA definidas por los estadounidenses podrían estar equivocadas.

Actualmente, el "tablero de puntuación al estilo estadounidense" solo evalúa cuál modelo de lenguaje grande (LLM) es más fuerte; hoy es OpenAI, mañana será Anthropic, y pasado mañana será Gemini; pero para Cai Chongxin, este sistema de evaluación tiene problemas en sí mismo.

1, la lógica del verdadero ganador: tasa de penetración > parámetros del modelo

El ganador no se trata de quién tiene el mejor modelo... El ganador se trata de quién puede usarlo mejor en sus propias industrias, en sus propias vidas...

El verdadero valor de la IA radica en la Profundidad. En comparación con la búsqueda de una acumulación infinita de parámetros, la planificación de la IA del gobierno chino parece ser más pragmática: el objetivo es alcanzar una profundidad de 90% para los agentes y dispositivos de IA para el año 2030. No se habla de misticismo, solo de popularización.

2, ¿por qué China puede popularizarse más rápido? Cuatro cartas clave a nivel de sistema

Para respaldar esta tasa de adopción, Cai Chongxin enumeró cuatro ventajas clave que posee China:

Carta base uno: Ventaja en costos de electricidad (40% menos). El entrenamiento y la inferencia son esencialmente una guerra de consumo de energía. Gracias a la construcción de la red de transmisión de ultra alta tensión iniciada hace 15 años ("Transporte de electricidad del oeste al este", etc.), el gasto de capital de la Red Nacional de China alcanza los 90,000 millones de dólares anuales, que es tres veces el de Estados Unidos. Esto hace que la capacidad instalada de electricidad de China no solo sea 2.6 veces la de Estados Unidos, sino que la nueva capacidad sea 9 veces mayor.

Carta base dos: Beneficios de infraestructura (bajo 60%). El costo de construir un centro de datos en China es un 60% más bajo que en Estados Unidos. Esto es solo el costo de la infraestructura, sin incluir el hardware como los chips.

Carta oculta tres: bonificaciones de ingenieros y ventajas lingüísticas. Aproximadamente la mitad de los científicos e investigadores de IA en el mundo tienen un trasfondo educativo chino. Cai Chongxin compartió un fenómeno interesante: el equipo de IA de Meta a menudo hace que los empleados no chinos se sientan "desconcertados" porque todos están hablando en chino.

This is the first time Chinese language is an advantage... （Esto es la primera vez que el chino se convierte en una ventaja natural de comunicación en el campo de la tecnología.）

Carta base cuatro: La potencia de cálculo está extremadamente restringida por el gobierno de los Estados Unidos, lo que a su vez impulsa la innovación a nivel de sistema. Estados Unidos tiene abundantes recursos de GPU, mientras que China no. Pero esto crea una "ventaja del hambre" (Advantage of Starvation).

Cuando no tienes muchos recursos, te ves obligado a innovar a nivel de sistemas... （当你资源不足时，你被迫在系统层面进行创新。）

Para entrenar modelos de billones de parámetros con hardware limitado, el equipo chino debe optimizar la eficiencia del sistema al máximo. DeepSeek es un ejemplo típico, y en una reciente competencia de IA en comercio de criptomonedas y acciones, Qwen de Alibaba quedó en primer lugar, mientras que DeepSeek ocupó el segundo lugar.

Cai Chongxin tiene una alta opinión sobre DeepSeek de Tongcheng: “Están haciendo cosas increíbles.”

Dos, por qué el código abierto ganará: la triple lógica de costo, soberanía y privacidad

Sobre la disputa de rutas entre "código abierto vs código cerrado", Cai Chongxin dio un juicio claro: los modelos de código abierto finalmente derrotarán a los de código cerrado.

Esto no se trata simplemente de la superioridad técnica, sino de que el código abierto se alinea más con los intereses de la mayoría de los usuarios a nivel global. Usó como ejemplo "Arabia Saudita, que quiere desarrollar IA, pero también desea mantener la soberanía de la IA (sovereign AI)" para explicar la lógica comercial detrás de esto:

🔹 Ruta de código cerrado (como OpenAI): costosa de pagar y es necesario ingresar datos en una caja negra (Black Box), lo que conlleva un riesgo de soberanía de datos.

🔹 Ruta de código abierto (como Alibaba Qwen): descarga gratuita, implementación en la nube privada. Los datos son totalmente controlables y el costo es muy bajo.

Siempre que el gobierno y las empresas realicen un análisis racional de costo-beneficio (Cost-benefit Analysis), el código abierto es la mejor solución.

¿Y cómo gana dinero Alibaba?

Cai Chongxin dijo con franqueza: "No ganamos dinero con la IA."

El modelo de negocio de Alibaba: "No ganamos dinero vendiendo modelos, ganamos con la computación en la nube." Cai Chongxin admitió que los modelos de código abierto son la puerta de entrada al tráfico, y que la demanda de infraestructura en la nube como almacenamiento, seguridad y contenedorización, es la verdadera fuente de beneficios. Esto es similar a los primeros días de Internet: los productos se ofrecen gratis para atraer clientes, y los servicios de valor agregado se monetizan.

Tres, La evolución de Alibaba: La autonomía tecnológica es "forzada".

Cuando se le preguntó cómo Alibaba evolucionó de ser una empresa de comercio electrónico a un gigante de la computación en la nube, la respuesta de Jack Ma fue muy sencilla: "No hay secreto, solo seguimos las necesidades de los clientes."

🔹 Era B2B: para resolver la demanda de exportación de las pequeñas y medianas empresas después de unirse al mundo.

🔹 Taobao/Alipay: para resolver los problemas de confianza en las transacciones B2C.

🔹 Alibaba Cloud: Para resolver el problema del costo del procesamiento de grandes volúmenes de datos. Hace 16 años, si se hubieran seguido utilizando las instalaciones de TI tradicionales de Dell, EMC y Oracle, las ganancias de Alibaba habrían sido drenadas.

Desarrollamos la computación en la nube realmente por necesidad... por la necesidad de ser autosuficientes en tecnología...（我们发展云计算完全是出于必要，出于对技术自主可控的渴望。）

Por lo tanto, el punto de partida de Alibaba Cloud es "comer nuestra propia comida para perros" (eat our own dog food): primero usar internamente, y una vez que funcione bien, abrirlo a clientes externos.

Consejos para emprendedores: Prioriza el crecimiento orgánico (Organic Development) en lugar de las fusiones y adquisiciones. Las habilidades que crecen dentro de tu propio equipo tienen un ADN más puro y una cultura más adecuada.

Cuatro, un consejo para los jóvenes: el pensamiento es más importante que las habilidades.

En la sesión de preguntas y respuestas, Cai Chongxin dio consejos de alta densidad sobre el crecimiento personal:

1, en el ámbito de habilidades: aprender a hacer preguntas

En la era de la IA, obtener respuestas se ha vuelto fácil. Por lo tanto, plantear las preguntas correctas (Ask the right questions) es más importante que encontrar respuestas. Al mismo tiempo, es necesario establecer un marco de análisis independiente, en lugar de memorizar.

2, a nivel de programación: se centra en la lógica

Incluso si el lenguaje natural puede controlar las máquinas, aún hay que aprender a programar. Incluso aprender bien las fórmulas de Excel es un excelente entrenamiento lógico.

El propósito no es realmente operar una máquina. El propósito es pasar por ese proceso de pensamiento... （学编程的目的不是为了操作机器，而是为了训练严谨的逻辑思维过程。）

3, selección profesional: tres direcciones de potencial

🔹 Ciencia de Datos (Data Science): Con la explosión de datos, siempre hay una escasez de talento que sepa gestionar y analizar datos.

🔹 Psicología/Biología: El cerebro humano es la máquina más eficiente, entender el cerebro humano es el camino más corto para entender la IA.

🔹 Ciencia de materiales: Este es un mundo dominado por los bits, pero lo que limita la velocidad de los bits son los átomos. El futuro de los semiconductores verá una gran cantidad de innovaciones y avances, cuyo núcleo radica en los materiales.

Cinco, Riesgos y Burbuja: La perspectiva de los financieros

1, Elección profesional: riesgo asimétrico

Cai Chongxin recuerda su decisión de abandonar un salario de un millón en 1999 para unirse a Alibaba, describiéndola como un "riesgo-recompensa asimétrico" (Asymmetric Risk-reward): el riesgo a la baja es limitado (lo peor que podría pasar es volver a ser abogado), mientras que el espacio a la alza es infinito (como una opción de compra).

Él enfatizó: “Las oportunidades vienen a buscarte, lo que debes hacer es estar siempre preparado (Preparedness).”


2, Burbuja de IA: distinguir entre finanzas y tecnología

¿Es la IA actual como la internet del año 2000? Cai Chongxin sugiere distinguir entre dos tipos de burbujas:

🔹 Burbuja financiera: la valoración puede estar demasiado alta, lo cual es difícil de juzgar.

🔹 Burbuja tecnológica: La tecnología en sí es real. Así como el colapso del mercado de valores en 2000 no borró la existencia de Internet, toda la infraestructura de IA y el desarrollo de modelos invertidos hoy no serán en vano, son la piedra angular hacia el futuro.

Seis, tres de las percepciones más centrales.

Q1: ¿Cuál es la verdadera ventaja de la IA en China?

No es el modelo en sí, sino todo el ecosistema que permite que la IA sea ampliamente utilizada. Costos de energía un 40% más bajos, costos de construcción de centros de datos un 60% más bajos, la mitad de los talentos globales en IA tienen títulos de China, la escasez de recursos ha obligado a la innovación a nivel de sistema. Todo esto junto hace que China tenga más posibilidades de lograr la difusión masiva de la IA. Y la tasa de difusión es realmente el marcador.

Q2: ¿Por qué el modelo de código abierto ganará?

Porque para la mayoría de los usuarios en todo el mundo, el código abierto resuelve simultáneamente tres problemas: costo, soberanía de datos y privacidad. Los modelos de código cerrado requieren pago, los datos deben ser alimentados en una caja negra; los modelos de código abierto son gratuitos, los datos pueden permanecer en local. No se trata de una disputa sobre la superioridad técnica, sino de un resultado de la configuración de intereses.

Q3: ¿Cómo deberían los jóvenes prepararse para la era de la IA?

Aprender a programar no es para escribir código, sino para entrenar el pensamiento lógico; aprender estadística (ciencia de datos) es porque los datos van a explotar; aprender psicología es porque hay que entender el cerebro humano, esta "máquina" más eficiente; aprender ciencia de materiales es porque lo que hace que los bits corran más rápido son los átomos. Más importante aún, aprender a plantear las preguntas correctas es más valioso que encontrar respuestas.