5月31日金融街控股,在上海举行的摩根大通第20届全球中国峰会上,阿里巴巴集团主席蔡崇信(Joe Tsai)与摩根大通北亚主席兼大中华区投资银行副主席Kam Shing Kwang 进行对话,谈论了阿里巴巴的调整、人工智能等话题。
蔡崇信表示,阿里巴巴正All in入人工智能,不但自己发展人工智能业务还进行了很多的投资。他说,“人工智能是一个非常重要的领域,你不能只走一条路。”
以下是智能超参数翻译的对话实录,为方便阅读经过了细微编辑:
Kam Shing Kwang:大家早上好。Joe,非常感谢你今天加入我们。我们非常激动和荣幸能在我们20周年之际再次邀请到你。在我们深入讨论阿里巴巴之前,我想问你,你认为布鲁克林篮网队和纽约自由队下个赛季会有什么表现,我们是否可以期待近期的中国之行?
Joe Tsai:首先感谢邀请我,我很荣幸能站在这里,也祝贺你们20周年中国全球峰会。关于布鲁克林篮网队和纽约自由队的问题,首先我会谈论纽约自由队,我们赛季开始时,已经进行了四场比赛,我们四战全胜,这对赛季其余部分来说是个好兆头,那是我们在纽约的女子队。
布鲁克林篮网队在某种程度上正处于一个十字路口。我认为我们上赛季的表现没有达到预期,我们没有进入季后赛,但我们希望重组球队,并确保我们能够长期竞争。我认为,当人们问到球队老板你想做什么时,有“我想赢”和“我想建立一个可持续的胜利心态和文化”之间的区别,
这两件事非常不同。如果你只想现在赢,你可以通过交易掉你所有的资产来只为了现在的胜利,但是会破坏你的未来。但我认为我想做的是,与布鲁克林篮网队一起,采取更长远的方法,建立一个可持续的取胜文化。这与经营企业的理念相同。
Kam Shing Kwang:Joe,去年9月,你成为阿里巴巴的董事长,从那时起,你重新组织了管理团队并进行了许多改变。告诉我们这些变化背后的思考,更具体地说,你打算如何激发增长和创新的精神,这种精神显然推动了阿里巴巴从一个为中小企业服务的市场发展到今天的跨国科技公司,拥有超过10亿消费者。一些批评家会说,这种精神可能在最近一段时间内有所缺失。
Joe Tsai:大约一年前,我们宣布我们将重新组织自己,内部的主要思考是确保我们的决策可以更快,然后我们将自主权交给更多的业务单元CEO,而不是让一个集团CEO每天必须做出100个决定,这也是不可能的。所以我们通过将权力下放给业务单元以及年轻人来解决了CEO 的带宽问题。
我们进行了一些人员变动,我与一个比我年轻得多的CEO一起工作,他负责日常运营,吴泳铭是我们的CEO,他在公司内部拥有巨大的剩余,因为他是创始人之一。我们都在1999年的那个公寓里,他参与了像淘宝、支付宝等主要平台的发展,以及这些平台的所有货币化技术,所以他非常适合成为公司的CEO。有了这些,我们接下来说的是我们想要专注,如果你看看今天的阿里巴巴,我们已经向我们的员工内部传达,我们的核心业务有两个:电子商务和云计算,然后有很多对我们来说战略性的业务,可以支持这一点。
例如,我们通过一个名为Ele.me的平台进入餐饮外卖业务,我们是否必须送餐,这是我们的核心业务?可能不是,然而Ele.me对我们来说在战略上非常重要,因为它建立了即时配送基础设施,不仅仅是送餐,还有其他易腐物品,如药品、鲜花、水果,这种即时配送基础设施对我们来说完全具有战略意义,这就是为什么它是我们业务的重要组成部分。所以我们已经经历了一个过程,了解什么是核心业务,什么是战略性的业务,以及一些非核心的东西或者我们可以随着时间退出的财务投资。
Kam Shing Kwang:人工智能将在这次峰会上被讨论。阿里巴巴是一个非常积极的生成性AI投资者,你能和我们分享你认为AI在未来几年中将在世界中扮演什么角色,也许更具体地说,AI将如何在阿里巴巴中发挥作用吗?
Joe Tsai:首先,对我来说坐在这里谈论AI就像班门弄斧一样,有很多现场观众可能每天都在从事AI项目的工作,所以作为一个普通人,如果你愿意的话,理解AI的方式是,今天的AI非常专注于大语言模型,你基本上是在训练一个大脑实现机器智能,可以接近人类智能,通过那个训练过程,就像教育孩子一样。假设你有孩子,你送他们上学,送他们去中学、高中、大学,然后最终他们获得博士学位,或者最终他们获得多个博士学位,这就是正在进行的比赛。
所以当人们试图比较大型语言模型,我的比你的好,他们真的在说,“我有一个拥有三个博士学位的孩子,他们精通生物学、数学、心理学等所有学科。问题是,如果你能在教育孩子的背景下理解AI和机器智能的训练,那么发生了什么,送一个孩子上大学并从大学毕业需要大约22年,也许他们会继续攻读研究生学位,而我们只用了三到四年的时间就让我们的大语言模型变得和人类一样聪明,在知识和某些数学计算方面,达到和博士生一样聪明的地步,这非常可怕,这是不可思议的。
阿里巴巴以三种不同的方式参与AI。
第一,作为一个技术公司,作为技术的先锋,我们相信机器智能的持续进步,机器会变得越来越聪明。很多人谈论通用人工智能,达到理想的AGI。我相信在某个时候,我们会拥有一些具有AGI能力的机器,当然这取决于你如何定义AGI,就像一个孩子,他们可能在物理学上非常非常聪明,但如果你要他们去交朋友,在一天内交10个朋友,他们可能做不到。
所以,在某些方面,机器可以变得比人类更聪明。我们相信AGI的理想和持续发展,今天有了规模法则(Scaling laws)的概念,这意味着你投入的资源越多,无论是数据资源还是计算能力,你在这些大型语言模型的性能上的边际回报不会减少,它继续以超线性的方式增长,这非常可怕,因为这意味着只要给机器提供数据,机器就可以变得更聪明,数据是食物,也是你在教育孩子时的图书馆书籍,对吧?所以,这是第一点,作为纯粹的理想,我们正在追求它,阿里巴巴已经开发了我们自己的大型语言模型,叫做通义千问,它实际上是中国领先的模型之一,在某些方面我们也是全球竞争的。这是第一点。
第二点是我们有云计算业务。阿里巴巴实际上是为数不多的既拥有专有内部AI能力又有云业务的公司之一。想想看,微软和Open AI是两家独立的公司,他们现在有一个非常好的合作伙伴关系,但也许将来他们会分道扬镳。所以微软实际上并没有自己的AI开发,他们基本上把它外包给了OpenAI。亚马逊有云业务,但他们没有自己开发的专有AI(注:亚马逊也在开发,目前处在落后状态)。就大语言模型而言,Facebook有开源的大型语言模型LLaMA,但他们没有云业务。唯一一个拥有两者的公司是谷歌,但谷歌在云计算和AI方面都是第三,有人说他们不如OpenAI好。但如果你来到中国,看看阿里巴巴,我们是唯一既运营领先的云业务又在AI方面具有竞争力的公司。
AI和云的结合很重要,为什么?因为任何使用你的AI的人,我们有AI的开源版本,也有更专有的版本,人们可以通过API访问,任何使用我们AI的人都需要使用云计算能力,他们需要计算能力,对吧?我们还开发了最大的开源AI社区,叫做ModelScope,其中有很多其他人的开源AI在这个市场上。所以当他们在我们的社区中使用开源AI时,他们需要计算能力,这就是我们如何增加我们的云计算收入的方式。上个季度,我们的AI收入在云业务中增长了三位数,这对我们来说非常令人兴奋。所以AI和云的结合是一个极好的组合。这是我们参与AI的第二种方式。
第三种方式我们参与AI,它对我们很重要,我们可以在许多垂直应用中应用AI,如果你考虑电子商务中的电子商务场景,就购买推荐而言,如果你想为你的朋友购买一些东西,你需要为他们的生日推荐一些东西,你可以走进一个虚拟试衣间,看看一些衣服穿在你身上怎么样,你需要的个人助理和客户服务,这些东西都可以通过AI技术大大增强。当我们看到 AI 在电子商务中的用例时,这是令人难以置信的,我们看到AI可以应用的上升空间是如此之大,所以我们通过这些方式参与AI,这就是为什么我们全部投入其中(All In on AI)。
Kam Shing Kwang:阿里巴巴由于拥有云业务和AI业务,处于独特的位置,阿里云现在可能是亚太地区最大的平台,所以你在那里的定位非常好,我喜欢你关于AI和成长的孩子的比喻,作为一个两个孩子的母亲,我知道抚养一个孩子有多难,需要多长时间,但除了你自己的专有型语言模型——通义千问,你还对其他五个大型语言模型进行了战略投资,你看到协同作用了吗?你如何看待进展?
Joe Tsai:当然,那里绝对有协同作用,除了作为父母,我们是五个其他大型语言模型的叔叔或阿姨。当他们的模型训练时,他们必须使用我们的云计算资源,这对我们的云业务有帮助。但这也是对冲我们赌注的一种方式,在过去25年中,我们了解到,如果你负担得起,你可以选择专有的,开源的,或者投资于别人,但是很多人不能,如果你负担得起,你肯定想对冲赌注。AI是一个太重要的领域,你不能只走一条路。
它让我想起了Yogi Bara(音译,不确定)的话,当你来到一个岔路口时,就接受它。我不知道人们是否理解这个笑话,但当你来到一个岔路口时,就接受它。所以我认为,我们想要很好地对冲,但话说回来,显然我们的专有大型语言模型对我们来说非常非常重要,很多资源正在投入其中。
Kam Shing Kwang:让我们转换一下话题,谈谈阿里巴巴面临的挑战,嗯,地缘因素更加复杂,经济仍在放缓,还有监管审查,当然还有电子商务的竞争日益加剧,你如何看待这些问题和挑战?
Joe Tsai:这是一个很好的问题,你提到了监管、竞争、地缘、经济等因素,但想想看,每个中国技术公司都面临完全相同的问题,不幸的是,在过去三四年里,有些因素影响了阿里巴巴,确实不应该这样。阿里巴巴应该是一个关于增长,关于技术创新,关于将我们的技术应用到我们的核心业务中,为我们的客户创造价值,最终也为我们股东创造价值的的故事。
不管这些因素是什么,我们认为,我们现在正在进入一个稳定的监管环境。从某种意义上说,监管是相当可预测的,我们知道什么是红线,我们能做什么,不能做什么。竞争总是存在的,从第一天开始,我们就有了竞争,所以你不能通过削减成本来减弱竞争,你必须有增长心态才能竞争,这就是我们现在的位置,这就是我们已经决定做的,我们决定非常专注于我们的核心业务,电子商务和云计算,我们的目标是在未来10年内,能够回到增长,回到两位数的增长。从规划的角度来看,我们有一个三年的时间范围,到我们的财政年度2027年3月结束,我们希望增长达到两位数。
Kam Shing Kwang:房间里有很多阿里巴巴的投资者和股东,我相信他们会很高兴听到这个消息,所以你和马云25年前共同创立了阿里巴巴,经历了过去25年的两次重大转变,你的领导力是如何演变的,也许还有对阿里巴巴的愿景?
Joe Tsai:当我25年前第一次开始在阿里巴巴工作时,我是一个财务法律专家,我成为了公司的首席财务官,我担任了13年的首席财务官,所以我的工作非常日常,你必须照顾不仅仅是投资者,你必须看看会计、税收、审计、内部审计,确保我们的数字有完整性,有一个完善的财务部门可以处理所有这些事情,这是非常日常的工作。
今天,作为公司的董事长回来,工作非常不同。我们作为一个团队管理团队,包括我们的CEO,正在做的工作是分配资源,决定我们自己分配哪些公司资源,不仅仅是钱,也有人,谁在哪个部门,谁经营哪个业务。一旦这些决定做出,作为高级管理,然后你做一切来确保这些资源可以满足需求,这就是关于建立一个团队,不仅仅是任命一个CEO到一个业务单位,你还要确保他们的直接报告是正确的人,帮助他们招聘,建立激励计划,以便他们的个人财务状况可以与公司的业绩挂钩。设计这些计划,你想确保他们有资本资源,所以资本配置很重要。这就是今天的工作性质,比15年前相比,
Kam Shing Kwang:所以说更具有战略性,也主要提供方向和愿景?
Joe Tsai:我的工作是让人们摆脱干扰,让你的CEO,让你的运营管理团队运营并做出日常决策,因为他们在前线,他们最接近我们的用户,他们最接近我们的客户,他们应该处于做出这些决策的主要位置,而不是我。
Kam Shing Kwang:房间里有很多的阿里巴巴的股东或者潜在股东,对于未来 3-5 年,他们可以期待什么?
Joe Tsai: 我认为我们的股东首先应该期望的是,管理层极度专注,我们非常专注于我们的核心业务,以及如何创造价值和如何正确地服务我们的客户。举个例子,从战略上讲,在我们的电子商务业务中,我们决定始终把用户放在第一位。
阿里巴巴在试图定义谁是我们的客户方面一直很挣扎,是我们的商家还是实际购买我们产品的用户?我们已经决定首先关注用户,因为他们实际上是最终花钱来造福我们的商家的。他们实际上转换成购买,这将为我们创造业务量。所以,用户第一,拥有这种极端的专注,并对什么是重要的、什么是不重要的有一个非常清晰的战略方向,这就是我们的股东应该从管理层期望的。我们不会把时间花在那些不重要的事情上。
我们组合中现在有很多业务,老实说,并不是那么重要,所以这不会占据我们太多的注意力。我们将应用的唯一注意力是,我们将找出退出那些业务的方法。
Kam Shing Kwang:这样我们就可以期待公司继续退出一些非核心业务。
Joe Tsai:是的,在上个季度,我们已经出售了一些非核心的金融资产,并通过这些销售的收益宣布了特别股息。我认为人们应该期望这是一个持续的项目,我们已经建立了特别团队来管理,因为我们不希望这会分散我们运营管理团队的注意力。
Kam Shing Kwang:我们以体育的话题开场,我也想以此来结束我们今天的讨论。你是如何保持这种最佳状态的,你加入你的团队打篮球,或者你做什么来保持健康, 25年你看起来几乎变化不大?
Joe Tsai:很多人认为,当你拥有一个NBA球队时,你可以实际上走上球场和你的队员一起玩,这不是真的,完全没有特权,他们会很不情愿地经历那个,我不能强迫他们和我玩,现在我甚至不能强迫我的孩子打篮球,我有两个儿子,他们都打过高中篮球,一个21岁,另一个17岁,他们现在已经拒绝和我玩了,因为我打得不够好。
所以对于你的问题,我认为保持自律非常重要,当涉及到锻炼时,你吃什么,你关注什么,并且有一个规律的生活。对我来说的挑战是我经常旅行,所以时差确实会对你产生影响,我曾经优先考虑锻炼而不是睡眠。现在,我优先考虑睡眠而不是锻炼。有一本书我会推荐大家读,它叫做《为什么你睡觉》。这本书说世界上99%的人至少需要7到8个小时的睡眠,如果你认为你是那1%,很抱歉你不是。我曾经是那99%的人,在2014年我们IPO之前的6个月,我每天睡3到4个小时,持续6个月,那不是生活方式,如果你没有足够的睡眠,你会崩溃的。
Kam Shing Kwang:谢谢你,Joe。
本文来源:智能超参数金融街控股,原文标题:《摩根大通高管对话蔡崇信:为什么阿里巴巴All in人工智能?》
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