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先生们，今天能和大家同台交流，我感到非常荣幸。我先做个简短的介绍。Chamath是一位传奇的投资者。他经营着Social Capital，最近在Grock上取得了非常好的成绩。我认为您在那里的投资已经获得了丰厚的回报。做得好。Joe是我的一位朋友，也是阿里巴巴的董事长。去年我们在这个舞台上谈论了人工智能及其发展方向，我必须说，您关于中国在人工智能方面的快速发展以及企业迭代、创新和前进能力的预测都得到了证实。我想先从一个有趣的转变开始谈起。我们一直以来都习惯于看到美国是开源的倡导者，硅谷引领着这一潮流，而世界其他地方则专注于发展自己的优势，并专注于构建闭源系统。但随着人工智能的出现，我们看到了一个彻底的转变。中国正在倡导开源。美国也在努力推动开源，但同时也在开发闭源系统。您认为这将如何影响政府的决策方式，以及人们选择使用哪些人工智能模型？我们先从Chamath开始，然后是Joe。
>> 我也对此感到非常惊讶。我认为有一些美国开源模型非常出色。我认为英伟达的模型非常棒。但公平地说，中国的开源模型简直是无与伦比的。所以我认为这意味着在未来三到五年内，每个国家可能都将被迫做出一个非常重要的决定，那就是关于其自身生产力和GDP的主权问题。因为如果这些人工智能模型成为生产力的关键驱动力，那么每个国家都必须就自身的主权做出自己的决定。在这个领域，我认为开源模型提供了最清晰的路径，因为它能让你完全透明地了解底层发生了什么。当然，要让一个国家能够拥抱开源模型，还有很多工作要做，我们稍后可以讨论。但我认为未来是开源的。
Joe，>> 我完全同意Chimat的观点，关于不同国家，如果你专注于主权和控制自己的数据，那么开源模型会更好。但回顾一下历史，中国为何会发展到今天，以及为什么大多数中国公司都采取了开源方法，是因为软件，比如SaaS行业，在中国从未真正发展起来。所以，用户通过API使用人工智能模型并为此付费的想法从来都不是主要的商业模式，而且模型开发者普遍认为，通过API提供闭源模型不会赚很多钱。因此，所有模型公司都决定，为什么不先开源，让模型自行发展，以实现采用和普及。幸运的是，许多政府已经注意到这一点，因为他们关心主权问题和数据隐私。你可以采用一个开源模型，并将其部署在自己的基础设施上。你可以在本地部署，也可以在虚拟私有安全环境中部署。无论你对模型进行何种后训练或推理，都与原始的开源模型制造商无关，从而你可以宣称对模型的主权和所有权。但模型公司如何通过开源模式实现经济上的可持续性，这仍然是一个很大的未知数。
>> 您不认为问题在于经济效益吗？您花费数十亿美元来构建这个模型，如果将其开源，您就无法以潜在的方式将其货币化。这就是为什么大多数公司都专注于闭源，以尽可能多地从模型中获利，然后他们会开源旧版本。例如，我们在Grock上看到了这一点。我们甚至在Llama和其他美国模型上看到了这一点，最前沿的模型是闭源的，直到它们能够产生一些收入，或者至少获得一些优势，无论是获得市场份额还是其他。您认为这是主要原因，还是存在更深层次的意识形态转变？中国能否持续地将所有这些模型，尤其是最前沿的模型，开源化？
我在这里会区分一下那些开发最前沿模型以及拥有基础设施业务（如云计算）的公司，与那些只做模型的公司。我认为只做模型的公司将不得不考虑如何通过开源来产生经济效益。那些拥有云基础设施的公司，例如在美国，谷歌拥有从模型到云基础设施的完整堆栈，他们还拥有芯片，可以通过使用开源模型以其他方式获利。当然，Gemini不是开源的。但看看中国，以阿里巴巴为例，我们的Quinn模型是开源的。但我们也经营我们的云业务，今天我们之所以能盈利，是因为人们在我们的基础设施上训练和开发他们的模型，以及运行推理，从而产生经济效益。但我认为，未来如何让消费者支付月度订阅费并从中获利，这仍然有待观察。这是中国市场最大的挑战。我认为，现实情况是，当你采用一个开源模型时，正如Joe所说，你需要所有这些其他东西。你需要电力，你需要基础设施，取决于你使用的解决方案。你需要大量的自然资源，特种化学品，你需要电池系统，然后你需要所有的专业知识，最重要的是，你需要资本和融资。所以我认为现实情况是，商业模式更多地是在政府层面运作，因为如果你采用一个开源的替代方案，然后政府的基础设施可以介入并帮助你处理所有这些其他事情，你就会接受它。我认为这还有待观察，但我认为这是真正的机会。同样，在美国，一切都是私人的。所以替代方案是，你不能真正地从Grock或Gemini那里获得一个副本，并在你自己的地方为你的人民的需求实施它。但你仍然必须承担所有这些其他东西的成本。如果所有这些都被打包、融资并作为交钥匙工程提供，我认为这是最终的最佳解决方案。这可能就是国际金融组织和开发银行在未来10到20年里需要发挥更大作用的地方。
>> 我目前进行的许多谈话和采访，我相信你们也会经历同样的事情，人们谈论人工智能泡沫，以及泡沫是否可持续。我们能否继续看到我们所看到的数字？我们最近看到了内存问题，以及内存的可用性问题，以及我们无法生产足够的内存。说到泡沫，我认为有两种泡沫。一种是郁金香狂热泡沫，那是完全虚构的。它破灭了，人们损失了金钱，除了泡沫的遗产之外什么也没留下。另一种是19世纪英国的火车和铁路泡沫，人们投资于铁路轨道，这为英国留下了通过铁路成为地球上连接最紧密的地方之一的遗产。所以确实留下了一些有形的遗产。就人工智能的实际遗产而言，如果，我并不是说它是一个泡沫，但让我们假设在人工智能发展的过程中存在一系列泡沫，您认为能源基础设施是安全的赌注吗？投资能源基础设施是安全的赌注吗？投资芯片呢？
>> 我认为这很大程度上还有待观察，原因在于这些模型的能力实际上可以颠覆你认为安全的潜在资产。我举个例子，我们离模型能够证明某种化学物质可以实现超高容量电池或室温超导体还有一两代模型。如果这些事情中的任何一件发生，我们都将不得不共同承担我们作为世界自然资源总价值的评估。这将改变我们使用石油的方式，改变我们使用天然气的方式，改变我们建造小型模块化反应堆（SMR）的方式。所以我认为诚实的答案是，这就是为什么这是一个极其有趣的时刻。我们用来支撑生产力和GDP的所有东西都将被重新评估，因为这种超级智能让我们能够看到人类条件的脆弱性，而这是我们今天无法完全看到的。我认为我们应该对此持开放态度，并作为一个社区做好准备来应对，因为我认为这将是复杂的。所以从这个角度来看，没有泡沫。
Joe。>> 是的，Chamat提出了一个非常有趣的观点，那就是没有泡沫。如果你认为这些模型按照目前的轨迹运行，但如果有一些突破性的变化，那么潜在的能源基础设施等等都会变成泡沫本身。这是一种因为条件改变而发生的泡沫。我认为这不是一个极端情况，但这是人们应该思考的事情。
>> 但我认为，如果你看看现在所有超大规模公司和所有模型公司正在进行的巨额资本投资。我指的是最近一个季度的报告，人们正在将资本支出翻倍。去年，这些超大规模公司每家每年花费600亿到800亿美元的资本支出，现在翻倍了，每年1200亿到1500亿美元。这令人震惊，仅仅一年时间。但这里有几件事在驱动它。首先，人们仍然相信规模法则。其次，推理时间规模很重要，因为更多的计算资源将分配给推理，而推理是每个使用AI的人都会接触到的，而不是少数只做训练的模型公司。所以大量的资本支出都用于推理。然后，你还有那些正在制造多模态模型的人，它们处理生成式富媒体、视频、图像，这些会消耗大量的GPU资源。所以人们看到了这种规模法则和多模态世界，我们甚至还没有谈论世界模型。我认为这是需要更多计算投入的验证。我不认为这些趋势会逆转或偏离。人们会继续，例如，人们会减少视频消费吗？我不这么认为。所以从这个意义上说，没有泡沫。但话虽如此，人们的投资是在预期未来的需求，而不是……
>> 或者，我认为在某些领域可能会出现，比如内存，你今天看到内存短缺。但巨额的投资，很难考虑投资回报率。我不想成为这些公司之一的首席财务官，因为他们必须向投资者解释投资回报率，他们做不到。
>> 是的。>> 对于那些参加过达沃斯论坛和其他一些会议和讨论的人来说，2026年的主题是AI代理，代理是关键。人们必须实际尝试与代理合作，部署、开发和利用将执行不同任务的各种代理。我们有许多国家元首和政府首脑在场。当你提到代理时，他们会问的问题是，我们还没有开始部署AI，你们现在却要转向代理了。那么，如果有人想迎头赶上，一个什么都没做过的国家，无论是非洲、拉丁美洲还是东南亚的国家，你们的建议是什么？他们应该转向生成式AI模型吗？他们应该尝试用代理做一些具体的事情吗？如果你在给他们提供建议，你会怎么说？
>> 两者都不是。我认为你必须选择一个模型，并且我认为你需要将其部署在你自己的国界内，利用你自己的电力和大致你自己的人民，并能够用它来解决一些非常有用和实际的日常问题，无论是公共卫生、政府服务，还是实际上最重要和最有价值的教育，即能够创建一个系统，教会你国家里的年轻人如何在拥有超级计算机的这个新世界里学习。我认为所有其他事情都非常投机。这正是Joe所说的。每个前沿领域都有新的语言来证明进一步投资的合理性。我认为今天，因为没有一个非常明确的投资回报率，代理是我们选择的下一个术语，来证明未来两三千亿美元投资的合理性。我认为更实际的解决方案是落后于它一代，然后说，让我们去教育我们的孩子，治愈一些疾病，让更新驾照变得更容易。如果你只做到这一点，我认为你就会拥有一个快乐的人口。
>> 所以是生活质量的提高。>> 我认为是。
>> Joe，是的，我完全同意。我认为政府必须考虑AI的应用在哪里会是生产性和有用的，比如在教育、医疗保健领域，你应该从用例开始。AI的正确应用是什么？我认为建立一个完整的堆栈基础设施，一切都是大型经济体的游戏，这就像建立一个军事工业。这不适合所有人。所以，一旦你确定了用例和应用，那么问题就是，我们将利用谁的技术？在这方面，我相信开源是最好的方式，是最安全的方式，在那里你可以拥有对你自己的AI的最大控制权。
>> 先生们，这是一次精彩的讨论。我知道我们可以继续很长时间，但感谢你们的见解，也感谢你们今天来到这里。谢谢。