excel トレンド
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2025.11.29 23:00
:0% :0% （30代／男性）
人気のポスト ※表示されているRP数は特定時点のものです
なんで自分は綺麗な図表を作れないのか。
なんか見えづらい。
けど理由が分からない。
学会や論文でみんなが使ってる
図表のイロハが知りたい。
そんな方におすすめの論文が
こちらです。
before／afterの図で
直感的に分かりやすいように
比較して見せてくれるので
明日から使える内容になってます。
・枠線よりデータ線を太くする
・凡例の文字を大きくしすぎない
・表は横方向だけ細い罫線にする
・数字の揃え方
（項目は左・整数は右・小数点で揃える）
図表が苦手な医療職向けに
PowerPointとExcelでできる
実践的デザインの基礎を、
before/after付きで教えてくれる神論文です。是非読んでみてください💁✨
https://t.co/AYzW4fNgvX November 11, 2025
24RP
アサヒの会見がマジで面白かったので、注目すべき名言集をまとめてみた。みんな、ぜひオリジナルを視聴するんだ！
00:27:15 「最後に一言申し上げたい！」
00:40:46 「昭和の時代に戻ってExcelでやろう」
00:47:25 「安全性を高めることに限界はない」
00:50:44 「バックアップは生きていた。でも、生きているからと言って瞬時に復旧できるという単純な話ではない」
00:58:35 「十分な価値をお客様にご提供できていないないのはメーカーとして我慢ならない」
01:13:27 「社員ってほっといても頑張っちゃう」
01:13:58 「命をかけてまでしなくていい」
01:55:00 「我々のセキュリティー対策が最強ではなかった」
01:57:00 「経営者はこれからもっと大変になる。ITやテクノロジに興味を持っているどころでは済まないよ。全てに気を配って対策に踏み込めるところまで入っていくべきである」 November 11, 2025
15RP
マジで広がってほしいこと
←混合肌&脂性肌さんは「Anuaミスト＋fwee青」
→乾燥肌さんは「Anuaミスト＋乾燥さん青＋エクセル下地」
が、いちばんメイクが崩れない＆ツヤ爆誕するよ。マジで。【AnuaPR】 https://t.co/Je8ej0sypQ November 11, 2025
5RP
デフリンピックの送迎1
全体では毎日100台以上の規模と思われる送迎バス。大半が貸切観光各社の運行の中、都営バスも特定のコースで毎日担当や台数を変えながら運行。
運行日数が多かったのは渋谷コース。
渋谷エクセルホテル・倭国青年館～オリンピックセンター
マークシティ構内に入るのすごい。 https://t.co/NX8uxdEvP4 November 11, 2025
3RP
突然ですが…小説書きました。
フィクションです（実体験に基づくエピソードも入れてます）
紙、電子どちらもあり。
kindle unlimited（読み放題）の対象です。
ぜひ読んでください。
https://t.co/eNwkVy1fLU
【あらすじ】
千葉県松戸市役所・政策課の時田継人（３５）は、誰よりも市の財政データを読み込む「数字のプロ」だ。しかし、彼が突きつける「現役世代への負担の歪み」は、会議室で「票にならない」の一言で握りつぶされ続けていた。
保育士として現場の悲鳴に向き合う妻・陽菜、幼い娘・こはるとの生活。そして、沈みゆく倭国全体の将来世代。その狭間で揺れ動いた継人は、ついに安定した公務員の座を捨て、「政治という設計図の上流」へ身を投じる決断を下す。
「若者のための政治」を掲げて立ち上がったのは、政治素人のスペシャリストたちだ。
永田町の論理を知る参議院議員の大学同期・橋本、歩くエクセルこと財政の鬼・後藤、スタートアップで「熱狂」を作るマーケター・小山、現場の痛みを叫ぶＮＰＯ代表・香織。
彼らは「次の世代にツケではなくバトンを渡す」というミッションを掲げ、新党「世代交代党」を結成。政治を「スタートアップ企業」のように運営し、データと戦略を武器に統一地方選へと挑む。
しかし、彼らを待ち受けていたのは、冷徹な「票の壁」と、想像を絶する試練だった。
尽きかける資金、組織の軋み、そして既存政党からの容赦ない圧力。
窮地に立たされた彼らの元に、ある日、権力の中枢から悪魔のような「救済オファー」が届く。
「君たちの借金も生活も面倒を見よう。その代わり――」
生活か、理念か。
究極の選択を迫られた継人たちは、生き残りをかけ、誰も予想しなかった「大博打」に打って出る。
目指すは、政党として存在を許されるための絶対条件、「得票率２％」の壁。
資金ショートの恐怖、家族にかける負担、そして立ちはだかる巨大な既得権益。
きれいごとで終わらせないために「数字」で戦った、大人たちの「本気の遊び」が今、始まる。
【目次】
第１章 声の小さい世代
第２章 泥沼の入口
第３章 外側に立ち上げる設計図
第４章 世代交代党の誕生
第５章 地方から始まる世代交代
第６章 看板を掲げた一回目の挑戦
第７章 悪魔の計算書と３０００万円の寿命
第８章 金とルールの設計図
第９章 敵の顔と裏切りのコスト
第１０章 ２％の壁とエクセルの外側
第１１章 十七日間のラストスパート
第１２章 夜明け前
エピローグ 世代交代党のバトンリレー
参考資料①政治団体「世代交代党」基本規約集（第３版）
参考資料②世代交代党ブランド・ガイドライン＆広報原稿 November 11, 2025
3RP
蔡崇信港大演讲深度复盘：中国AI的四张底牌，以及被误读的美国AI规则
Joe Tsai's HKU Speech: China's Four AI Assets and and the Misread U.S. "AI Winner Rule"
笔者注：11月5日，香港大学经管学院主办“陈坤耀杰出学人讲座”，以“前瞻十年：推动中国经济增长的科创引擎”为题进行对谈，邀请了阿里巴巴集团联合创始人及主席蔡崇信先生分享创新，科技及人工智能如何重塑商业格局并驱动中国经济长期增长。活动在港大陆佑堂举行，据主办方透露，这场演讲报名史上最火爆，邮件发出两小时内报名人数已经突破1200人。。。
从某种意义上来说，这也算是一种历史的呼应。17年前，马云曾站在同一个舞台上演讲。。。而在这次与港大副校长邓希炜教授的深度对谈中，蔡崇信抛开客套，直击中美AI竞赛的核心，剖析了阿里的商业进化论，并为年轻人给出了极具穿透力的建议。。。
以下摘录来源于至顶科技高飞。
一、重定义AI竞赛：中国手握“四张底牌”
蔡崇信开场便抛出一个反直觉的观点：美国人定义的AI竞赛规则，可能是错的。
目前的“美式计分板”只看谁的大语言模型（LLM）更强，今天是OpenAI，明天是Anthropic，后天是Gemini；但在蔡崇信看来，这种评价体系本身就有问题。
1，真正的赢家逻辑：渗透率 > 模型参数
The winner is not about who has the best model... The winner is about who could use it the best in their own industries, in their own lives... （赢家不是看谁模型最好，而是看谁在自己的行业和生活中用得最好。）
AI的真正价值在于渗透率（Penetration Rate）。相比于追求参数的无限堆叠，中国政府的AI规划显得更为务实：目标到2030年，AI代理和设备的渗透率达到90%。不讲玄学，只讲普及。
2，中国为何能普及更快？四张系统级底牌
为了支撑这一普及率，蔡崇信列出了中国拥有的四项关键优势：
底牌一：电力成本优势（低40%）。训练和推理本质上是能源消耗战。得益于15年前启动的特高压输电网络建设（“西电东送”等），中国国家电网每年的资本支出高达900亿美元，是美国的3倍。这使得中国的电力装机容量不仅是美国的2.6倍，新增容量更是美国的9倍。
底牌二：基建红利（低60%）。在中国建设数据中心的成本比美国低60%。这仅仅是基础设施的成本，尚未计算芯片等硬件。
底牌三：工程师红利与语言优势。全球约一半的AI科学家和研究人员拥有中国教育背景。蔡崇信分享了一个有趣的现象：Meta的AI团队内部甚至常因大家都在说中文，让非中文员工感到“懵圈”。
This is the first time Chinese language is an advantage... （这是中文第一次在科技领域成为一种天然的沟通优势。）
底牌四：算力受美国政府的极大限制反而逼出系统级创新。美国有充沛的GPU资源，而中国没有。但这反而创造了一种“饥饿优势”（Advantage of Starvation）。
When you don't have a lot of resources, you are forced to innovate at the systems level... （当你资源不足时，你被迫在系统层面进行创新。）
为了在有限硬件下训练万亿参数模型，中国团队必须将系统效率优化到极致。DeepSeek（深度求索）就是典型的例子，而在最近的一次加密货币和股票交易的AI竞赛中，阿里的通义千问（Qwen）第一，DeepSeek排名第二。
蔡崇信对同城的DeepSeek评价极高：“他们在做令人难以置信的事情。”
二、开源为什么会赢：成本、主权、隐私的三重逻辑
关于“开源 vs 闭源”的路线之争，蔡崇信给出了明确判断：开源模型终将击败闭源。
这并非单纯的技术优劣，而是因为开源更符合全球大多数用户的利益。他以“沙特阿拉伯，想发展AI，但又想保持AI主权（sovereign AI）”为一个例子，阐述了其中的商业逻辑：
🔹 闭源路径（如OpenAI）： 付费昂贵，且必须将数据输入黑箱（Black Box），存在数据主权风险。
🔹 开源路径（如阿里Qwen）： 免费下载，部署在私有云上。数据完全可控，成本极低。
只要政府和企业进行理性的成本效益分析（Cost-benefit Analysis），开源都是更优解。
那阿里怎么赚钱？
蔡崇信说得很坦白："我们不靠AI赚钱。"
阿里的商业模式：“我们不靠卖模型赚钱，我们靠云计算。”蔡崇信坦言，开源模型是流量入口，而随之产生的存储、安全、容器化等云基础设施需求，才是利润来源。这正如早期的互联网：产品免费获客，增值服务变现。
三、阿里进化论：技术自主是“逼”出来的
当被问及阿里如何从电商公司进化为云计算巨头时，蔡崇信的回答非常朴素：“没有秘诀，只是跟着客户需求走。”
🔹 B2B时代：为解决入世后中小企业的出口需求。
🔹 淘宝/支付宝：为解决C端交易中的信任问题。
🔹 阿里云：为解决海量数据处理的成本问题。16年前，如果继续使用Dell、EMC、Oracle的传统IT设施，阿里的利润将被抽干。
We developed cloud computing really out of necessity... out of the need to become self-reliant in technology...（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。）
所以阿里云的起点是“自己吃自己的狗粮”（eat our own dog food）：先内部用，用好了再开放给外部客户。
给创业者的建议： 优先选择有机增长（Organic Development）而非并购。自己团队生长出的能力，DNA更纯正，文化更契合。
四、给年轻人的锦囊：思维比技能更重要
在问答环节，蔡崇信针对个人成长给出了高密度的建议：
1，技能层面：学会提问
AI时代，获取答案变得容易。因此提出正确的问题（Ask the right questions）比找到答案更重要。同时，要建立独立的分析框架，而非死记硬背。
2，编程层面：重在逻辑
即使自然语言可以指挥机器，依然要学编程。哪怕是学好Excel公式，也是极佳的逻辑训练。
The purpose is not to actually operate a machine. The purpose is going through that thinking process... （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，专业选择：三个潜力方向
🔹 数据科学（Data Science）：随着数据爆炸，懂得管理和分析数据的人才永远稀缺。
🔹 心理学/生物学：人脑是效能最高的机器，理解人脑是理解AI的捷径。
🔹 材料科学：这是一个由比特（Bits）主导的世界，但限制比特速度的是原子（Atoms）。半导体未来会有大量创新和突破，其核心在于材料。
五、风险与泡沫：金融人的视角
1，职业选择：不对称风险
蔡崇信回顾1999年放弃百万年薪加入阿里的决定，将其形容为“不对称风险收益”（Asymmetric Risk-reward）： 下行风险有限（最差回去做律师），上行空间无限（像看涨期权）。
他强调：“机会是来找你的，你要做的是时刻准备好（Preparedness）。”
2，AI泡沫：区分金融与技术
现在的AI像2000年的互联网吗？蔡崇信建议区分两种泡沫：
🔹 金融泡沫：估值可能过高，这很难评判。
🔹 技术泡沫：技术本身是真实的。就像2000年股市崩盘并未抹杀互联网的存在一样，今天投入的所有AI基础设施和模型研发，都不会打水漂，它们是通向未来的基石。
六，三个最核心的洞察
Q1：中国AI的真正优势是什么？
不是模型本身，而是让AI被广泛使用的整个生态系统。电力成本低40%、数据中心建设成本低60%、全球一半AI人才有中国学历、资源匮乏逼出系统级创新。这些加在一起，让中国更有可能实现AI的大规模普及。而普及率才是真正的计分板。
Q2：为什么开源模式会赢？
因为对全球大多数用户来说，开源同时解决了成本、数据主权和隐私三个问题。闭源模型要付费，数据要喂进黑箱；开源模型免费，数据可以留在本地。这不是技术优劣之争，是利益格局使然。
Q3：年轻人应该怎么为AI时代做准备？
学编程不是为了写代码，而是训练逻辑思维；学统计（数据科学）是因为数据会爆炸；学心理学是因为要理解人脑这个最高效的"机器"；学材料科学是因为让比特跑得更快的是原子。更重要的是，学会提出正确的问题，这比找到答案更有价值。 November 11, 2025
2RP
アサヒさんのランサム事案の記者会見（QA含む約2時間）からセキュリティクラスタ的に気になるであろう箇所をピックしました。以下16項目でまとめています。
・2025年9月29日（月）午前7時頃システム障害が発生し被害確認。詳細な日時は未特定だが約10日ほど前に同社グループ内の拠点にあるNW機器を経由し侵入。その後主要なDCに入り込みパスワードの脆弱性を突いて管理者権限を奪取し移動を行い、主に業務時間外に複数サーバに偵察侵入し、アクセス権認証サーバからランサムウェアが一斉実行され起動中のサーバやパソコンが暗号化された。
・被害発覚の10日ほど前から侵入されていた可能性があるが、その間は導入していたEDRでは検知できなかった。攻撃が高度で巧妙であったため。EDRのレベルをより上げる課題がある。強化して監視の仕組みも見直す。
・侵入経路はNW機器。VPN機器かどうかはセキュリティの都合から明言出来ないが世間の想像とそう違いはないと思います、ということで留めたい。入口になり得る"脆弱性"の改善は完了済み（※この"脆弱性"という言葉は社長発言だが狭義の既知脆弱性＝CVEという意味では使ってなさそう）。VPN機器は存在していたが対応過程で廃止済み。
・被害が拡大しないよう安全性を確保しながら慎重に復旧を進めたため時間を要した。バックアップデータは取得しておりそれが生きていたことは幸いだった。バックアップは複数媒体で取得していた。大部分が健全な状態で保たれていた。
・明確な個人情報の漏洩は、従業員に貸与したPCの情報を確認しているが、システムからのデータ漏洩は未確認で可能性として考えている。
・社員の個人貸与PCに情報を残すことは許可しておらずクラウド保存をポリシーで定めていたが、一時的に保管していた個人の情報が残っておりそのタイミングで攻撃がきた。
・工場現場を動かすOT領域は一切影響を受けておらず無傷で、工場は通常稼働ができる状態だった。出荷関係のシステム被害により作っても持って行き先がないので製造に結果的に影響が出た。システムを使わないExcelなどで人力での出荷で対応していた。
・NISTフレームワークに沿った成熟度診断は実施しており一定以上のアセスメントが出来ていたため十分な対策を保持していると考えていた。外部のホワイトハッカーによる模擬攻撃も実施してリスク対処をしていたので、必要かつ十分なセキュリティ対策は取ってたと判断していた。しかし今回の攻撃はそれを超える高度で巧妙なものだった。
・被害範囲は主にDC内のサーバとそこから繋がってるパソコン。端末台数は37台。サーバ台数は明言できない。
・攻撃者に対する身代金は支払っていない。攻撃者と接触もしていない。脅迫も請求も直接は受けてない。
・身代金支払い要求への対応については障害早期では当然考えたが、バックアップあり自力復旧ができること、支払っても復旧できない事例があること、支払いが漏れた場合他の攻撃者からも狙われるリスクがあるため、慎重に捉えていた。反社会勢力への支払いのぜひもその前段階から相当ネガティブな懸念としてあった。復号キーがきたとしても復元にすごく時間がかかるという認識もしたので要求がきてもおそらく支払ってない。
・現場対応は非常に負担が大きく長時間労働等を懸念していた。リーダとして社員の健康が一番大事で命を削ってまで対応しなくて良いということをトップから繰り返し全社発信していた。対応を支援してくれた外部ベンダにも伝えていた。
・自然災害含む経営リスクに関して10個のリスクを定めてサイバーリスクも含めて十分な対策を取っていたと思っていたがより高度化しないといけない教訓となった。他のリスク項目も対策を見直す。
・他社には、経験からの教訓として、全体を広く見て対策を最新に保つことの必要性を伝えたい。結果的に全体として脆弱性を見れてなかったので、ないと思ったところにあったので侵入されたし、対策も最新、最強でなかったので障害が発生したので、それを裏返ししてほしい。
・経営者はテクノロジーやITに興味を持ってるというだけでは済まない。全てに気を配り対策に踏み込めるようなところまで入っていくべきということを実感した。知見を高めガバナンスに活かしていくべき。
・セキュリティの都合で開示できない情報は多々あるが、社会のために情報をより公開すべきというのは認識しており状況が整ったら検討したい。
記者会見動画リンク
https://t.co/2bG06AK1pH November 11, 2025
2RP
アサヒの会見。全部見た。
全体的に素晴らしかったのだけど、Excelによる手作業のことを「昭和みたい」って表現するのは悲しいよ。Excelが普及したのは平成……だよ！
アサヒGHD サイバー攻撃で個人情報191万件漏えいの恐れ 勝木社長らが会見【ノーカット】 https://t.co/uuNcTuAlIh November 11, 2025
1RP
営業に魂を込めるな。仕組みを作れ。
昨年、ある企業で営業成績トップ3の行動を2週間記録した。
判明したのは「魂」ではなく「再現可能なプロセス」を持っていたこと。
彼らが共通して持っていた仕組みを公開する。
【仕組み化された営業の3要素】
1. 顧客反応パターンの言語化
・「価格が高い」と言われた時の切り返しを3パターン用意
・「検討します」の温度感を5段階で判定する基準を持つ
・初回訪問で必ず聞く質問リストが15個ある
2. シナリオの複数準備
・予算がある場合のルート、ない場合のルート
・決裁者が同席している場合、いない場合
・競合がいる場合、いない場合
これらを事前に全てフローチャート化している
3. 成功事例のテンプレート化
・過去の受注案件を業種別にストック
・提案書のスライド構成を5パターン保有
・メールの文面を場面別に20種類保存
【明日から作れる仕組み化の手順】
ステップ1：過去30件の商談を振り返る
・受注した案件で顧客が決め手にした言葉を抜き出す
・失注した案件で何を言われたかを書き出す
・Excelに「顧客の反応」「自分の対応」「結果」を記録
→これだけで再現性が見えてくる。
ステップ2：反応パターンを3つに分類
・興味あり→即決ルート
・興味あり→検討ルート
・興味なし→育成ルート
ステップ3：各ルートの台本を作る
・自分が実際に話した言葉をそのまま文字起こし
・顧客の質問TOP10とその回答をセットで記録
・これをNotionやスプレッドシートに保存
【仕組みをAIに学習させる方法】
1. ChatGPTのカスタム指示に営業プロセスを入力
「あなたは〇〇業界向けの営業です。顧客から『予算がない』と言われたら、過去の成功パターンから以下の3つの切り返しを使います」
2. 商談前にシミュレーション
「明日、IT担当者と初回面談です。想定される質問と回答を5パターン出してください」
3. 提案書の自動生成
「この業種向けの提案書を、過去の受注事例のフォーマットで作成してください」
→私のクライアントは、これで提案書作成時間を3時間から30分に短縮した。
魂を込めて頑張るのは美しい。
でも組織は再現できない。
魂を込めて仕組みを作れば、チーム全体の成果が3倍になる。
今日から過去30件の商談記録をつけるだけで、あなたの営業は変わる。 November 11, 2025
「え、まだ氏名とメアドを手入力で分けてるの？」😱
正直、それ見てるだけで残業確定フラグ立ってます🚩
これ知らないと人生損するレベルの神機能【フラッシュフィル】✨
使い方は超シンプル！
1️⃣ 1行目だけ手本を入力
2️⃣ 次の行で【Ctrl + E】を押す
たったこれだけ！Excelが「あ、そういう法則ね」って察して、残り1000行だろうが一瞬で埋めてくれるの天才すぎない？😭💕
30分のコピペ地獄が【3秒】で終わるよ！⚡
空いた時間で優雅にコーヒー飲んで、ドヤ顔で定時退社キメちゃお💨
こういう「一生使える時短術」を5000文字のガチ解説Noteにまとめました！
続きは固定ツイートでチェックしてね！👇🔥
#Excel #業務効率化 #定時退社 #時短術 November 11, 2025
仕事の愚痴なので無視してもろて
俺が仕事の合間を縫って関数入れて効率的に入力できるようにしたExcelでめちゃくちゃすな
各々が好き勝手に入力したら後で抽出できなくなるやんけ
何のために入力作業をわざわざやってるのか何もわかってないんやなマジでー November 11, 2025
蔡崇信港大演讲深度复盘：中国AI的四张底牌，以及被误读的所谓“赢家规则”
笔者注：11月5日，香港大学经管学院主办“陈坤耀杰出学人讲座”，以“前瞻十年：推动中国经济增长的科创引擎”为题进行对谈，邀请了阿里巴巴集团联合创始人及主席蔡崇信先生分享创新，科技及人工智能如何重塑商业格局并驱动中国经济长期增长。活动在港大陆佑堂举行，据主办方透露，这场演讲报名史上最火爆，邮件发出两小时内报名人数已经突破1200人。。。
从某种意义上来说，这也算是一种历史的呼应。17年前，马云曾站在同一个舞台上演讲。。。而在这次与港大副校长邓希炜教授的深度对谈中，蔡崇信抛开客套，直击中美AI竞赛的核心，剖析了阿里的商业进化论，并为年轻人给出了极具穿透力的建议。。。
以下摘录来源于至顶科技高飞。
一、重定义AI竞赛：中国手握“四张底牌”
蔡崇信开场便抛出一个反直觉的观点：美国人定义的AI竞赛规则，可能是错的。
目前的“美式计分板”只看谁的大语言模型（LLM）更强，今天是OpenAI，明天是Anthropic，后天是Gemini；但在蔡崇信看来，这种评价体系本身就有问题。
1，真正的赢家逻辑：渗透率 > 模型参数
The winner is not about who has the best model... The winner is about who could use it the best in their own industries, in their own lives... （赢家不是看谁模型最好，而是看谁在自己的行业和生活中用得最好。）
AI的真正价值在于渗透率（Penetration Rate）。相比于追求参数的无限堆叠，中国政府的AI规划显得更为务实：目标到2030年，AI代理和设备的渗透率达到90%。不讲玄学，只讲普及。
2，中国为何能普及更快？四张系统级底牌
为了支撑这一普及率，蔡崇信列出了中国拥有的四项关键优势：
底牌一：电力成本优势（低40%）。训练和推理本质上是能源消耗战。得益于15年前启动的特高压输电网络建设（“西电东送”等），中国国家电网每年的资本支出高达900亿美元，是美国的3倍。这使得中国的电力装机容量不仅是美国的2.6倍，新增容量更是美国的9倍。
底牌二：基建红利（低60%）。在中国建设数据中心的成本比美国低60%。这仅仅是基础设施的成本，尚未计算芯片等硬件。
底牌三：工程师红利与语言优势。全球约一半的AI科学家和研究人员拥有中国教育背景。蔡崇信分享了一个有趣的现象：Meta的AI团队内部甚至常因大家都在说中文，让非中文员工感到“懵圈”。
This is the first time Chinese language is an advantage... （这是中文第一次在科技领域成为一种天然的沟通优势。）
底牌四：算力受美国政府的极大限制反而逼出系统级创新。美国有充沛的GPU资源，而中国没有。但这反而创造了一种“饥饿优势”（Advantage of Starvation）。
When you don't have a lot of resources, you are forced to innovate at the systems level... （当你资源不足时，你被迫在系统层面进行创新。）
为了在有限硬件下训练万亿参数模型，中国团队必须将系统效率优化到极致。DeepSeek（深度求索）就是典型的例子，而在最近的一次加密货币和股票交易的AI竞赛中，阿里的通义千问（Qwen）第一，DeepSeek排名第二。
蔡崇信对同城的DeepSeek评价极高：“他们在做令人难以置信的事情。”
二、开源为什么会赢：成本、主权、隐私的三重逻辑
关于“开源 vs 闭源”的路线之争，蔡崇信给出了明确判断：开源模型终将击败闭源。
这并非单纯的技术优劣，而是因为开源更符合全球大多数用户的利益。他以“沙特阿拉伯，想发展AI，但又想保持AI主权（sovereign AI）”为一个例子，阐述了其中的商业逻辑：
🔹 闭源路径（如OpenAI）： 付费昂贵，且必须将数据输入黑箱（Black Box），存在数据主权风险。
🔹 开源路径（如阿里Qwen）： 免费下载，部署在私有云上。数据完全可控，成本极低。
只要政府和企业进行理性的成本效益分析（Cost-benefit Analysis），开源都是更优解。
那阿里怎么赚钱？
蔡崇信说得很坦白："我们不靠AI赚钱。"
阿里的商业模式：“我们不靠卖模型赚钱，我们靠云计算。”蔡崇信坦言，开源模型是流量入口，而随之产生的存储、安全、容器化等云基础设施需求，才是利润来源。这正如早期的互联网：产品免费获客，增值服务变现。
三、阿里进化论：技术自主是“逼”出来的
当被问及阿里如何从电商公司进化为云计算巨头时，蔡崇信的回答非常朴素：“没有秘诀，只是跟着客户需求走。”
🔹 B2B时代：为解决入世后中小企业的出口需求。
🔹 淘宝/支付宝：为解决C端交易中的信任问题。
🔹 阿里云：为解决海量数据处理的成本问题。16年前，如果继续使用Dell、EMC、Oracle的传统IT设施，阿里的利润将被抽干。
We developed cloud computing really out of necessity... out of the need to become self-reliant in technology...（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。）
所以阿里云的起点是“自己吃自己的狗粮”（eat our own dog food）：先内部用，用好了再开放给外部客户。
给创业者的建议： 优先选择有机增长（Organic Development）而非并购。自己团队生长出的能力，DNA更纯正，文化更契合。
四、给年轻人的锦囊：思维比技能更重要
在问答环节，蔡崇信针对个人成长给出了高密度的建议
：
1，技能层面：学会提问
AI时代，获取答案变得容易。因此提出正确的问题（Ask the right questions）比找到答案更重要。同时，要建立独立的分析框架，而非死记硬背。
2，编程层面：重在逻辑
即使自然语言可以指挥机器，依然要学编程。哪怕是学好Excel公式，也是极佳的逻辑训练。
The purpose is not to actually operate a machine. The purpose is going through that thinking process... （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，专业选择：三个潜力方向
🔹 数据科学（Data Science）：随着数据爆炸，懂得管理和分析数据的人才永远稀缺。
🔹 心理学/生物学：人脑是效能最高的机器，理解人脑是理解AI的捷径。
🔹 材料科学：这是一个由比特（Bits）主导的世界，但限制比特速度的是原子（Atoms）。半导体未来会有大量创新和突破，其核心在于材料。
五、风险与泡沫：金融人的视角
1，职业选择：不对称风险
蔡崇信回顾1999年放弃百万年薪加入阿里的决定，将其形容为“不对称风险收益”（Asymmetric Risk-reward）： 下行风险有限（最差回去做律师），上行空间无限（像看涨期权）。
他强调：“机会是来找你的，你要做的是时刻准备好（Preparedness）。”
2，AI泡沫：区分金融与技术
现在的AI像2000年的互联网吗？蔡崇信建议区分两种泡沫：
🔹 金融泡沫：估值可能过高，这很难评判。
🔹 技术泡沫：技术本身是真实的。就像2000年股市崩盘并未抹杀互联网的存在一样，今天投入的所有AI基础设施和模型研发，都不会打水漂，它们是通向未来的基石。
六，三个最核心的洞察
Q1：中国AI的真正优势是什么？
不是模型本身，而是让AI被广泛使用的整个生态系统。电力成本低40%、数据中心建设成本低60%、全球一半AI人才有中国学历、资源匮乏逼出系统级创新。这些加在一起，让中国更有可能实现AI的大规模普及。而普及率才是真正的计分板。
Q2：为什么开源模式会赢？
因为对全球大多数用户来说，开源同时解决了成本、数据主权和隐私三个问题。闭源模型要付费，数据要喂进黑箱；开源模型免费，数据可以留在本地。这不是技术优劣之争，是利益格局使然。
Q3：年轻人应该怎么为AI时代做准备？
学编程不是为了写代码，而是训练逻辑思维；学统计（数据科学）是因为数据会爆炸；学心理学是因为要理解人脑这个最高效的"机器"；学材料科学是因为让比特跑得更快的是原子。更重要的是，学会提出正确的问题，这比找到答案更有价值。 November 11, 2025
@volcanoalien914 凸多いとExcellent出やすいのかな？
分からないけどサポカが強いからそうなるのかもしれない https://t.co/qMYDKaKeQ3 November 11, 2025
蔡崇信港大演讲深度复盘：中国AI的四张底牌，以及被误读的所谓“赢家规则”
Joe Tsai's HKU Speech: The Four AI Advantages of China and the Misunderstood So-Called "Winner's Rule"
笔者注：11月5日，香港大学经管学院主办“陈坤耀杰出学人讲座”，以“前瞻十年：推动中国经济增长的科创引擎”为题进行对谈，邀请了阿里巴巴集团联合创始人及主席蔡崇信先生分享创新，科技及人工智能如何重塑商业格局并驱动中国经济长期增长。活动在港大陆佑堂举行，据主办方透露，这场演讲报名史上最火爆，邮件发出两小时内报名人数已经突破1200人。。。
从某种意义上来说，这也算是一种历史的呼应。17年前，马云曾站在同一个舞台上演讲。。。而在这次与港大副校长邓希炜教授的深度对谈中，蔡崇信抛开客套，直击中美AI竞赛的核心，剖析了阿里的商业进化论，并为年轻人给出了极具穿透力的建议。。。
以下摘录来源于至顶科技高飞。
一、重定义AI竞赛：中国手握“四张底牌”
蔡崇信开场便抛出一个反直觉的观点：美国人定义的AI竞赛规则，可能是错的。
目前的“美式计分板”只看谁的大语言模型（LLM）更强，今天是OpenAI，明天是Anthropic，后天是Gemini；但在蔡崇信看来，这种评价体系本身就有问题。
1，真正的赢家逻辑：渗透率 > 模型参数
The winner is not about who has the best model... The winner is about who could use it the best in their own industries, in their own lives... （赢家不是看谁模型最好，而是看谁在自己的行业和生活中用得最好。）
AI的真正价值在于渗透率（Penetration Rate）。相比于追求参数的无限堆叠，中国政府的AI规划显得更为务实：目标到2030年，AI代理和设备的渗透率达到90%。不讲玄学，只讲普及。
2，中国为何能普及更快？四张系统级底牌
为了支撑这一普及率，蔡崇信列出了中国拥有的四项关键优势：
底牌一：电力成本优势（低40%）。训练和推理本质上是能源消耗战。得益于15年前启动的特高压输电网络建设（“西电东送”等），中国国家电网每年的资本支出高达900亿美元，是美国的3倍。这使得中国的电力装机容量不仅是美国的2.6倍，新增容量更是美国的9倍。
底牌二：基建红利（低60%）。在中国建设数据中心的成本比美国低60%。这仅仅是基础设施的成本，尚未计算芯片等硬件。
底牌三：工程师红利与语言优势。全球约一半的AI科学家和研究人员拥有中国教育背景。蔡崇信分享了一个有趣的现象：Meta的AI团队内部甚至常因大家都在说中文，让非中文员工感到“懵圈”。
This is the first time Chinese language is an advantage... （这是中文第一次在科技领域成为一种天然的沟通优势。）
底牌四：算力受美国政府的极大限制反而逼出系统级创新。美国有充沛的GPU资源，而中国没有。但这反而创造了一种“饥饿优势”（Advantage of Starvation）。
When you don't have a lot of resources, you are forced to innovate at the systems level... （当你资源不足时，你被迫在系统层面进行创新。）
为了在有限硬件下训练万亿参数模型，中国团队必须将系统效率优化到极致。DeepSeek（深度求索）就是典型的例子，而在最近的一次加密货币和股票交易的AI竞赛中，阿里的通义千问（Qwen）第一，DeepSeek排名第二。
蔡崇信对同城的DeepSeek评价极高：“他们在做令人难以置信的事情。”
二、开源为什么会赢：成本、主权、隐私的三重逻辑
关于“开源 vs 闭源”的路线之争，蔡崇信给出了明确判断：开源模型终将击败闭源。
这并非单纯的技术优劣，而是因为开源更符合全球大多数用户的利益。他以“沙特阿拉伯，想发展AI，但又想保持AI主权（sovereign AI）”为一个例子，阐述了其中的商业逻辑：
🔹 闭源路径（如OpenAI）： 付费昂贵，且必须将数据输入黑箱（Black Box），存在数据主权风险。
🔹 开源路径（如阿里Qwen）： 免费下载，部署在私有云上。数据完全可控，成本极低。
只要政府和企业进行理性的成本效益分析（Cost-benefit Analysis），开源都是更优解。
那阿里怎么赚钱？
蔡崇信说得很坦白："我们不靠AI赚钱。"
阿里的商业模式：“我们不靠卖模型赚钱，我们靠云计算。”蔡崇信坦言，开源模型是流量入口，而随之产生的存储、安全、容器化等云基础设施需求，才是利润来源。这正如早期的互联网：产品免费获客，增值服务变现。
三、阿里进化论：技术自主是“逼”出来的
当被问及阿里如何从电商公司进化为云计算巨头时，蔡崇信的回答非常朴素：“没有秘诀，只是跟着客户需求走。”
🔹 B2B时代：为解决入世后中小企业的出口需求。
🔹 淘宝/支付宝：为解决C端交易中的信任问题。
🔹 阿里云：为解决海量数据处理的成本问题。16年前，如果继续使用Dell、EMC、Oracle的传统IT设施，阿里的利润将被抽干。
We developed cloud computing really out of necessity... out of the need to become self-reliant in technology...（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。）
所以阿里云的起点是“自己吃自己的狗粮”（eat our own dog food）：先内部用，用好了再开放给外部客户。
给创业者的建议： 优先选择有机增长（Organic Development）而非并购。自己团队生长出的能力，DNA更纯正，文化更契合。
四、给年轻人的锦囊：思维比技能更重要
在问答环节，蔡崇信针对个人成长给出了高密度的建议：
1，技能层面：学会提问
AI时代，获取答案变得容易。因此提出正确的问题（Ask the right questions）比找到答案更重要。同时，要建立独立的分析框架，而非死记硬背。
2，编程层面：重在逻辑
即使自然语言可以指挥机器，依然要学编程。哪怕是学好Excel公式，也是极佳的逻辑训练。
The purpose is not to actually operate a machine. The purpose is going through that thinking process... （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，专业选择：三个潜力方向
🔹 数据科学（Data Science）：随着数据爆炸，懂得管理和分析数据的人才永远稀缺。
🔹 心理学/生物学：人脑是效能最高的机器，理解人脑是理解AI的捷径。
🔹 材料科学：这是一个由比特（Bits）主导的世界，但限制比特速度的是原子（Atoms）。半导体未来会有大量创新和突破，其核心在于材料。
五、风险与泡沫：金融人的视角
1，职业选择：不对称风险
蔡崇信回顾1999年放弃百万年薪加入阿里的决定，将其形容为“不对称风险收益”（Asymmetric Risk-reward）： 下行风险有限（最差回去做律师），上行空间无限（像看涨期权）。
他强调：“机会是来找你的，你要做的是时刻准备好（Preparedness）。”
2，AI泡沫：区分金融与技术
现在的AI像2000年的互联网吗？蔡崇信建议区分两种泡沫：
🔹 金融泡沫：估值可能过高，这很难评判。
🔹 技术泡沫：技术本身是真实的。就像2000年股市崩盘并未抹杀互联网的存在一样，今天投入的所有AI基础设施和模型研发，都不会打水漂，它们是通向未来的基石。
六，三个最核心的洞察
Q1：中国AI的真正优势是什么？
不是模型本身，而是让AI被广泛使用的整个生态系统。电力成本低40%、数据中心建设成本低60%、全球一半AI人才有中国学历、资源匮乏逼出系统级创新。这些加在一起，让中国更有可能实现AI的大规模普及。而普及率才是真正的计分板。
Q2：为什么开源模式会赢？
因为对全球大多数用户来说，开源同时解决了成本、数据主权和隐私三个问题。闭源模型要付费，数据要喂进黑箱；开源模型免费，数据可以留在本地。这不是技术优劣之争，是利益格局使然。
Q3：年轻人应该怎么为AI时代做准备？
学编程不是为了写代码，而是训练逻辑思维；学统计（数据科学）是因为数据会爆炸；学心理学是因为要理解人脑这个最高效的"机器"；学材料科学是因为让比特跑得更快的是原子。更重要的是，学会提出正确的问题，这比找到答案更有价值。 November 11, 2025
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Excelのhttps://t.co/dFUHnUPAeGには「読み取り専用を推奨」を無視して書き込み可能で開くオプションがあるのに
Wordのhttps://t.co/k40gx8OoJVには無いことが最近引っかかった不満。
#WordVBA #VBA November 11, 2025
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