Dissecando a profundidade do discurso de Cai Chongxin na Universidade de Hong Kong: As quatro cartas na manga da IA chinesa e as regras da IA americana que foram mal interpretadas.

Discurso de Joe Tsai na HKU: Os Quatro Ativos de IA da China e a Má Interpretação da "Regra do Vencedor em IA" dos EUA

Nota do autor: No dia 5 de novembro, a Faculdade de Economia e Gestão da Universidade de Hong Kong organizou a "Palestra de Cientistas Eminentes Chen Kun Yao", com o tema "Próximos Dez Anos: Impulsionando o Crescimento Econômico da China com Motores de Inovação Científica", convidando o cofundador e presidente do Alibaba Group, Sr. Cai Chongxin, para compartilhar como a inovação, a tecnologia e a inteligência artificial estão remodelando o cenário comercial e impulsionando o crescimento econômico de longo prazo da China. O evento ocorreu no Hall de Hong Kong de Da Luyou, e, segundo os organizadores, esta palestra teve o maior número de inscrições da história, com mais de 1200 pessoas se inscrevendo em apenas duas horas após o envio do e-mail...

De certa forma, isso também pode ser considerado uma resposta histórica. Há 17 anos, Jack Ma fez um discurso no mesmo palco... E nesta profunda conversa com o professor Deng Xiwei, vice-reitor da Universidade de Hong Kong, Cai Chongxin deixou de lado as formalidades, atingindo o cerne da competição de IA entre os EUA e a China, analisou a teoria da evolução comercial da Alibaba e deu conselhos extremamente penetrantes para os jovens...


A seguinte citação é da Zhi Ding Ke Ji Gao Fei.

Um, redefinindo a competição de IA: a China tem "quatro cartas na manga".

Cai Chongxin começou lançando um ponto de vista contra-intuitivo: as regras da competição de IA definidas pelos americanos podem estar erradas.

Atualmente, o "placar americano" só observa qual modelo de linguagem grande (LLM) é mais forte, hoje é a OpenAI, amanhã é a Anthropic, e depois de amanhã é a Gemini; mas, na opinião de Cai Chongxin, esse sistema de avaliação tem problemas.

1, a lógica do verdadeiro vencedor: taxa de penetração > parâmetros do modelo

O vencedor não é aquele que tem o melhor modelo... O vencedor é aquele que consegue usá-lo da melhor forma nas suas próprias indústrias, nas suas próprias vidas...

O verdadeiro valor da IA reside na Profundidade. Em comparação com a busca pela empilhamento infinito de parâmetros, o planejamento de IA do governo chinês parece ser mais pragmático: o objetivo é alcançar uma taxa de penetração de 90% para agentes e dispositivos de IA até 2030. Sem misticismo, apenas a difusão.

2, por que a China consegue se disseminar mais rapidamente? Quatro cartas de fundo a nível de sistema

Para sustentar essa taxa de penetração, Cai Chongxin listou quatro vantagens-chave que a China possui:

Carta 1: Vantagem de custo de eletricidade (40% mais baixa). Treinamento e inferência são essencialmente uma batalha de consumo de energia. Graças à construção da rede de transmissão de ultra-alta tensão iniciada há 15 anos (como "Transmissão de Eletricidade do Oeste para o Leste"), o investimento em capital da State Grid da China atinge 90 bilhões de dólares por ano, três vezes mais que o dos EUA. Isso faz com que a capacidade instalada de eletricidade da China seja 2,6 vezes maior que a dos EUA, e a nova capacidade seja 9 vezes maior que a dos EUA.

Carta 2: Benefícios de Infraestrutura (60% mais baixos). O custo de construção de centros de dados na China é 60% inferior ao dos Estados Unidos. Este é apenas o custo da infraestrutura, sem incluir o hardware como chips.

Carta 3: Bónus dos engenheiros e vantagem linguística. Cerca de metade dos cientistas e investigadores de IA a nível mundial têm uma formação educacional chinesa. Cai Chongxin partilhou um fenómeno interessante: a equipa de IA da Meta frequentemente faz com que os colaboradores que não falam chinês se sintam "confusos", uma vez que todos falam chinês.

Esta é a primeira vez que a língua chinesa é uma vantagem... （这是中文第一次在科技领域成为一种天然的沟通优势。）

Carta 4: A capacidade de computação é extremamente limitada pelo governo dos EUA, o que acaba por impulsionar inovações em nível de sistema. Os EUA possuem abundantes recursos de GPU, enquanto a China não. No entanto, isso cria uma "vantagem da fome" (Advantage of Starvation).

Quando você não tem muitos recursos, é forçado a inovar a nível de sistemas... （当你资源不足时，你被迫在系统层面进行创新。）

Para treinar modelos de trilhões de parâmetros em hardware limitado, a equipe chinesa deve otimizar a eficiência do sistema ao máximo. DeepSeek (Profundidade) é um exemplo típico, e em uma recente competição de IA em negociação de criptomoedas e ações, o Qwen da Alibaba ficou em primeiro lugar, enquanto o DeepSeek ficou em segundo.

Cai Chongxin fez uma avaliação extremamente positiva da DeepSeek da mesma cidade: "Eles estão fazendo coisas inacreditáveis."

Dois, por que o código aberto vencerá: a tríplice lógica de custo, soberania e privacidade

Sobre a disputa entre "código aberto vs código fechado", Cai Chongxin deu um julgamento claro: os modelos de código aberto acabarão por vencer os de código fechado.

Isto não se trata apenas de vantagens técnicas, mas sim porque o código aberto corresponde melhor aos interesses da maioria dos usuários globais. Ele usou o exemplo de "Arábia Saudita, quer desenvolver IA, mas também quer manter a soberania da IA (sovereign AI)" para ilustrar a lógica comercial por trás disso:

🔹 Caminho de código fechado (como OpenAI): custos elevados e a necessidade de inserir dados em uma caixa-preta (Black Box), o que implica riscos de soberania de dados.

🔹 Caminho de código aberto (como Alibaba Qwen): download gratuito, implantação na nuvem privada. Dados completamente controláveis, custo extremamente baixo.

Desde que o governo e as empresas realizem uma análise racional de custo-benefício (Cost-benefit Analysis), a abertura de código é sempre a melhor solução.

Então, como a Alibaba ganha dinheiro?

Cai Chongxin disse de forma muito clara: "Nós não ganhamos dinheiro com a IA."

O modelo de negócios da Alibaba: "Não ganhamos dinheiro vendendo modelos, ganhamos dinheiro com computação em nuvem." Cai Chongxin admitiu que os modelos de código aberto são a porta de entrada para o tráfego, enquanto a demanda subsequente por armazenamento, segurança, contenção e outras infraestruturas de nuvem é a verdadeira fonte de lucro. Isso é semelhante ao início da internet: produtos gratuitos atraem clientes, e os serviços premium geram receita.

Três, a Evolução da Alibaba: A autonomia tecnológica é algo que foi "forçado".

Quando questionado sobre como a Alibaba evoluiu de uma empresa de e-commerce para um gigante da computação em nuvem, a resposta de Cai Chongxin foi muito simples: "Não há segredos, apenas seguimos as necessidades dos clientes."

🔹 Era B2B: Para resolver as necessidades de exportação das pequenas e médias empresas após a adesão à OMC.

🔹 Taobao/Alipay: Para resolver o problema de confiança nas transações C-end.

🔹 Alibaba Cloud: para resolver o problema de custo no processamento de grandes volumes de dados. Há 16 anos, se continuasse a usar as infraestruturas de TI tradicionais da Dell, EMC e Oracle, os lucros da Alibaba teriam sido drenados.

Desenvolvemos a computação em nuvem realmente por necessidade... por necessidade de nos tornarmos autossuficientes em tecnologia...（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。）

Portanto, o ponto de partida da Alibaba Cloud é "comer a própria comida de cachorro" (eat our own dog food): primeiro usar internamente, e depois abrir para clientes externos.

Conselhos para empreendedores: Priorize o crescimento orgânico (Organic Development) em vez de fusões e aquisições. As habilidades que surgem da própria equipe têm um DNA mais puro e uma cultura mais alinhada.

Quatro, um guia para os jovens: o pensamento é mais importante do que a habilidade.

Na sessão de perguntas e respostas, Cai Chongxin deu conselhos de alta densidade sobre o crescimento pessoal:

1, Nível de habilidades: Aprender a fazer perguntas

Na era da IA, obter respostas tornou-se mais fácil. Por isso, fazer as perguntas certas (Ask the right questions) é mais importante do que encontrar respostas. Ao mesmo tempo, é necessário construir uma estrutura de análise independente, em vez de decorar.

2, Camada de programação: enfocar a lógica

Mesmo que a linguagem natural possa comandar máquinas, ainda é necessário aprender a programar. Mesmo aprender bem as fórmulas do Excel é um excelente treino de lógica.

O objetivo não é realmente operar uma máquina. O objetivo é passar por esse processo de pensamento... （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, Seleção profissional: três direções potenciais

🔹 Ciência de Dados (Data Science): Com a explosão de dados, profissionais que sabem gerenciar e analisar dados são sempre escassos.

🔹 Psicologia/Biologia: O cérebro humano é a máquina mais eficiente, entender o cérebro humano é o atalho para entender a IA.

🔹 Ciência dos Materiais: Este é um mundo dominado por bits, mas o que limita a velocidade dos bits são os átomos. O futuro dos semicondutores terá muitas inovações e avanços, e seu núcleo reside nos materiais.

Cinco, Riscos e Bolhas: A Perspectiva dos Profissionais Financeiros

1, Escolha profissional: risco assimétrico

Cai Chongxin recorda a decisão de abandonar um salário de um milhão em 1999 para se juntar à Alibaba, descrevendo-a como um "risco-recompensa assimétrico" (Asymmetric Risk-reward): o risco de queda é limitado (o pior é voltar a ser advogado), enquanto o potencial de subida é ilimitado (como uma opção de compra).

Ele enfatizou: "As oportunidades vêm até você, o que você deve fazer é estar sempre preparado (Preparedness)."


2, Bolha de IA: Distinguir entre Finanças e Tecnologia

A IA de agora é como a internet do ano 2000? Cai Chongxin sugere distinguir entre dois tipos de bolhas:

🔹 Bolha financeira: a avaliação pode estar demasiado alta, o que é difícil de julgar.

🔹 Bolha tecnológica: A tecnologia em si é real. Assim como o colapso do mercado de ações em 2000 não apagou a existência da Internet, todos os investimentos feitos hoje em infraestrutura de IA e no desenvolvimento de modelos não serão em vão, eles são a base para o futuro.

Seis, três das percepções mais centrais

Q1: Qual é a verdadeira vantagem da IA na China?

Não é o modelo em si, mas todo o ecossistema que permite que a IA seja amplamente utilizada. Custo da eletricidade 40% mais baixo, custo de construção de centros de dados 60% mais baixo, metade dos talentos globais em IA têm formação na China, a escassez de recursos força inovações em nível de sistema. Tudo isso junto torna a China mais propensa a realizar a popularização em larga escala da IA. E a taxa de popularização é realmente o verdadeiro placar.

Q2: Por que o modelo de código aberto vai vencer?

Porque para a maioria dos usuários em todo o mundo, o código aberto resolve simultaneamente três problemas: custo, soberania dos dados e privacidade. Modelos de código fechado exigem pagamento, os dados precisam ser alimentados em uma caixa-preta; modelos de código aberto são gratuitos, os dados podem permanecer localmente. Não se trata de uma disputa de superioridade técnica, mas sim de uma questão de interesses.

Q3: Como os jovens devem se preparar para a era da IA?

Aprender a programar não é para escrever código, mas sim para treinar o pensamento lógico; aprender estatística (ciência de dados) é porque os dados vão explodir; aprender psicologia é porque precisamos entender o cérebro humano, esta "máquina" mais eficiente; aprender ciência dos materiais é porque o que faz os bits correr mais rápido são os átomos. Mais importante ainda, aprenda a fazer as perguntas corretas, isso é mais valioso do que encontrar respostas.