“解決機器人的問題肯定更難——畢竟做黃仁勳的兒子這件事，我都適應35年了。”這話從黃勝斌嘴裡說出來時，台下哄堂大笑。這位輝達機器人業務產品線經理，罕見公開露面時，一身淺灰色格子西服配白T恤，翹著二郎腿，腳上那雙1490美元的傑尼亞Triple Stitch奢華運動鞋，在燈光下格外惹眼。混血面龐、利落短鬚，和父親黃仁勳標誌性的黑色皮衣、銀灰頭髮比起來，少了幾分矽谷大佬的凌厲，多了點頭號富二代的鬆弛感。誰能想到，這個如今執掌輝達AI機器人核心項目的男人，十年前還是台北一家酒吧的老闆；而他那位同樣在輝達身居高位的妹妹黃敏珊，早年竟是個痴迷甜點的藍帶廚藝學院畢業生。62歲的黃仁勳，一手把輝達從矽谷初創公司，做成了全球市值4.25兆美元的晶片巨頭，穩坐全球華人首富寶座，身家1520億美元，是李嘉誠的三倍還多。更顛覆行業認知的是，這位矽谷傳奇大佬，偏要打破矽谷“富豪子女不進自家公司”的潛規則，把一雙非技術背景的兒女，親手推上了輝達最具戰略意義的AI機器人業務核心崗位。01. 矽谷異類：華人首富的“反思套路”傳承在矽谷，有個不成文的潛規則：身家千億的科技大佬，很少讓子女進自家公司任職。一來怕落人口實，被扣上“裙帶關係”的帽子；二來更願意讓孩子去外面闖蕩，憑自己的本事闖天地。但黃仁勳偏不。這位出生於台灣的華人企業家，骨子裡刻著中式傳承的基因。在他看來，讓子女進入自家企業歷練，不是什麼見不得人的事，反而能把最核心的戰略業務，交到最值得信任的人手裡。畢竟，現在的輝達，早就不是那個靠賣GPU顯示卡謀生的小公司了。2023財年到2025財年，淨利潤從43.68億美元飆升到728.80億美元，股價較2023年初漲了12倍，總市值碾壓蘋果、Google，穩居全球上市公司首位。有人調侃，人工智慧大戰就是一場“GPU競買大賽”，不管誰贏誰輸，賣GPU的輝達永遠是躺賺的那個。手握這樣的商業帝國，黃仁勳的佈局遠比外界想像的深遠。他很清楚，人工智慧的上半場是算力之爭，輝達已經贏麻了；而下半場，必然是具體應用場景的廝殺，機器人就是他押注的未來。於是，他把一雙兒女，都安排進了這個決定輝達下一個十年命運的核心賽道。35歲的兒子黃勝斌，現任機器人產品線經理，統籌GR00T通用人工智慧基礎模型、OSMO機器人開發工具、Isaac技術平台這些前沿項目，從戰略落地到質量把控，一把抓；34歲的女兒黃敏珊，坐上了Omniverse和機器人業務高級行銷總監的位置，管著行銷計畫、上市戰略和開發者支援，連黃仁勳在首爾和三星、現代兩大財閥會長喝交杯酒的刷屏名場面，都是她一手策劃的。這那是簡單的“家族歷練”，分明是把輝達的未來，交到了“黃家人”手裡。02. 從酒吧老闆到產品線經理：黃勝斌的“逆襲”之路如果單看黃勝斌的履歷，你絕對想不到他會成為輝達的核心干將——因為他壓根就不是技術科班出身。2008年，18歲的黃勝斌考入芝加哥哥倫比亞學院，讀的是市場行銷與文化研究雙專業，這所學校在US News排名裡，連美國中西部前100都擠不進去，和矽谷那些史丹佛、麻省理工出身的技術大牛比起來，簡直是天壤之別。大學期間，他曾回台灣，在輝達台北分公司實習過一段時間。沒人知道這段實習經歷給他帶來了什麼，只知道畢業後的他，既沒找工作，也沒讀研，反而一頭紮進了台灣大學的國際漢語課程班，學了整整一年中文。這還不算完。漢語課程結束後，黃勝斌做出了一個讓所有人跌破眼鏡的決定——在台北開酒吧。2013年，一家名叫R&D Cocktail Lab的酒吧開業了。新中式的奢華裝修，主打無酒單雞尾酒和精緻餐食，年輕的黃勝斌，成了這家網紅酒吧的老闆。每天和美酒、美食、音樂打交道，身邊圍著一群志同道合的夥伴，這樣的日子，他一過就是八年。直到2021年，三十而立的黃勝斌突然“收心”了。他關掉酒吧，遠赴美國，敲開了紐約大學斯特恩商學院的大門，攻讀MBA學位。這所商學院就在華爾街旁邊，寸土寸金，連川普的小兒子巴倫·川普，都是這裡的學生。一年半的MBA生涯，像是黃勝斌人生的轉折點。2022年4月，他拿著畢業證，轉身就入職了輝達紐約辦公室，從一個普通的產品經理做起。誰也沒料到，屬於他的“火箭式晉陞”才剛剛開始。2023年，人工智慧大爆發，輝達的機器人戰略全面啟動。2024年4月，黃勝斌被調回矽谷總部，升任機器人模擬與規模化高級產品經理；不到一年，2025年3月，他再次晉陞，坐上了機器人產品線經理的位置。算下來，黃勝斌在輝達才待了3年6個月，卻實現了“一年一升”的神速進階。從台北酒吧老闆，到執掌輝達未來命脈的核心干將，這個男人的人生劇本，比好萊塢大片還跌宕起伏。03. 藍帶甜點師變身行銷總監：黃敏珊的“跨界”逆襲比起哥哥黃勝斌的“半路出家”，妹妹黃敏珊的人生軌跡，同樣充滿了戲劇性。她的青春，和程式碼、晶片毫無關係，滿腦子都是甜點、葡萄酒和米其林餐廳的菜譜。2009年，黃敏珊考入美國烹飪學院，一讀就是三年，最後拿到了烹飪藝術專業的商業管理學士學位。20歲出頭的她，一頭紮進了美食的世界，遠赴法國巴黎，敲開了藍帶廚藝學院的大門——這可是烹飪界的頂尖學府，無數廚師夢寐以求的殿堂。在這裡，她系統學習法式甜點製作，拿下了專業文憑；後來又跑到英國倫敦的藍帶分校，修了一年葡萄酒與酒店管理課程。2015年，學成歸來的黃敏珊，沒有去當甜點師，反而進了奢侈品巨頭LVMH，做起了行銷與發展經理。有意思的是，當時LVMH的老闆貝爾納·阿爾諾，身家比黃仁勳還高，穩坐全球富豪榜第七位。在LVMH的3年9個月裡，黃敏珊沒得到過一次晉陞，但這段在奢侈品行業摸爬滾打的經歷，卻給她後來的職業道路，埋下了關鍵伏筆。她學會了如何打造品牌、如何策劃刷屏級的行銷事件，這些本事，在輝達這個技術驅動的公司裡，簡直是稀缺資源。2019年，黃敏珊離開巴黎，前往倫敦商學院攻讀MBA。一年後，她以實習生的身份，入職了輝達，正式開啟了“英二代”的逆襲之路。從企業行銷活動經理做起，黃敏珊只用了9個月，就因為表現出色，升任Omniverse產品行銷經理。要知道，Omniverse可是黃仁勳在2019年親自命名的元宇宙開發平台，一度被視為輝達未來的業績增長引擎，戰略地位不言而喻。此後，她的晉陞之路一路綠燈：兩年後升為Omniverse高級產品行銷經理，2024年4月升任產品行銷總監，把機器人業務也納入了自己的管轄範圍；2025年3月，34歲的黃敏珊再進一步，成為高級行銷總監，手握輝達兩大核心業務的行銷大權。最出圈的一次操作，當屬黃仁勳在APEC期間的首爾之行。在一家啤酒炸雞店裡，黃仁勳和三星電子會長李在鎔、現代汽車會長鄭義宣喝交杯酒的照片，一夜之間刷爆全球社交平台。這場兼具公關與行銷屬性的“名場面”，幕後策劃者正是黃敏珊。第二天黃仁勳和韓國總統李在明會面時，還特意把女兒引薦給了總統。一個曾經的藍帶甜點師，愣是把自己活成了輝達的“行銷女王”。04. 裙帶關係？黃仁勳一句話回懟質疑樹大招風，人紅是非多。黃仁勳把一雙兒女安插進核心業務崗位，外界的質疑聲從來沒停過。有人說這是赤裸裸的“裙帶關係”，有人質疑兄妹倆非技術出身，根本扛不起輝達的未來。面對這些聲音，黃仁勳在輝達全員大會上，倒是坦誠得很。他直言，公司裡確實有不少員工子女任職，自己對此並不介意。“相信沒有父母會推薦可能讓自己難堪的孩子。”黃仁勳笑著補充道，很多“輝二代”員工，表現比他們的父母還要出色。這話聽著霸氣，卻也道出了真相。在黃仁勳這個等級的大佬眼裡，信任本就是最稀缺的資源。尤其是在AI機器人這種決定企業未來的核心賽道上，交給外人，那有交給自己的兒女來得放心？更何況，黃勝斌和黃敏珊，也並非外界想像的“躺贏”富二代。黃勝斌在台北開酒吧的八年，摸透了市場和人心；紐約大學的MBA學歷，補齊了他的商業短板；入職輝達三年多，他從紐約辦公室的普通產品經理，一路打拚到矽谷總部的產品線經理，靠的絕不僅僅是“黃仁勳兒子”的身份。黃敏珊就更不用說了，藍帶廚藝學院的經歷，讓她擁有了極致的審美和細節把控力；LVMH的行銷生涯，給了她玩轉品牌的底氣；在輝達的五年多里，她換了六個崗位，一步一個腳印，從實習生做到高級行銷總監，每一次晉陞，都有實打實的業績撐腰。更值得一提的是，黃仁勳對子女的培養，走的是“先放後收”的路線。他沒有逼著兒女一畢業就進輝達接班，而是任由他們去闖蕩，去做自己喜歡的事——開酒吧也好，做甜點也罷，折騰夠了，想回來了，再給他們一個平台。這種培養方式，既有華人企業家的傳承智慧，又帶著矽谷的創新基因。如今，輝達的AI機器人業務，在黃勝斌和黃敏珊的聯手操盤下，正一步步從概念走向現實。或許不用太久，我們就能看到，這對“輝二代”兄妹，會交出一份怎樣的答卷。畢竟，虎父無犬子。當黃仁勳的子女，或許真的比解決機器人的問題，更難。 (外事匯)

過去兩周，馬斯克再度刷屏：Grok 4.1正式發佈；特斯拉AI5即將完成開發並邁向AI6，每12個月推出一款新的AI晶片實現量產；甚至宣稱人形機器人Optimus將成為“馮·諾依曼探測器”，暗示它未來可以利用當地資源自我複製。近日，印度最大券商Zerodha創始人 Nikhil Kamath 邀請馬斯克做客節目《People by WTF》，在最新採訪中，馬斯克又放出對未來二十年的“瘋狂預測”：未來20年內，AI和機器人將讓工作成為可選項，人類最終完全不需要工作（馬斯克表示20年後可以回放這段，看看會不會打臉）；當AI與機器人滿足所有需求時，貨幣可能消失，能源將成為真正的流通價值；未來3年內，AI和機器人產出增長將超過美國貨幣供應增速，可能導致通縮，利率降至零；2026年夏，Optimus將開始大規模生產，“我認為每個人都會想要自己的C-3PO、R2-D2——一個專屬助手機器人”；他還描繪了由 SpaceX、特斯拉和xAI 構成的宏偉AI版圖——三者趨同日益加深，未來可能是一個由太陽能供電的AI衛星網路組成的世界，因此必須在深空部署大量太陽能AI衛星；關於AI監管，馬斯克首次完整闡述了AI的三個價值框架：真理、美和好奇心。小編為大家節選整理了這期訪談實錄，資訊量巨大，建議收藏細讀！未來的X平台：即時視訊+AINikhil Kamath：整體來說，網際網路有多少比例是花在 Twitter 上的？有沒有個數字？Elon Musk：我們大概有 6 億月活。某些重大事件發生時會飆到 8 億或甚至 10 億。我想每周大概 2.5 到 3 億吧。其實是個不錯的數字。看起來主要是讀者，是看文字的人。Nikhil Kamath：你覺得這會改變嗎？Elon Musk：X 平台上現在已經有很多視訊了，而且視訊佔比還在不斷提高。但我認為 X 最強的地方仍然是在那些喜歡思考、喜歡閱讀的人當中。因為我們有文字，對於讀者、寫作者、思想者來說，我認為 X 是世界第一。Nikhil Kamath：從社交媒體的形式來看，如果讓你預測未來，文字會佔多少？視訊會佔多少？我聽你說過，也許語音、聽覺會在 AI 時代成為下一代溝通方式。那X 本身會怎麼演化？Elon Musk：我認為未來大部分互動都會是視訊。大多數互動會是即時視訊與 AI 的結合——即時視訊理解、即時視訊生成。這會佔據主要的流量。實際上現在整個網際網路也是如此：視訊佔絕大多數。文字佔比很小，但文字的價值密度更高、資訊壓縮更強。但如果你問什麼內容產生的資料量最大、耗費的算力最多，那一定是視訊。Nikhil Kamath：我以前是 X 的小股東，非常小的那種。當你買下 Twitter 並把它改成 X 時，我得到了賠付。不錯的決定。Elon Musk：很高興你這麼想。我認為這件事很重要。我感覺 Twitter 當時的發展方向已經更傾向於給世界帶來負面影響。當然，這取決於視角，有些人喜歡原來的樣子，不喜歡現在的。但關鍵是Twitter 當時放大了一種非常偏左的意識形態（按世界主流標準）。因為公司在舊金山，他們封禁了不少右派聲音。所以對於他們來說，即便是一個中間立場的人，都算“極右”。如果你站在非常左的位置，那所有不夠左的人都顯得很右。我做的事情主要是把它恢復為平衡、中立的平台。目前沒有任何左翼聲音被封禁、被取消、或被影降（deamplify）。當然，有些人自己選擇離開。但現在 X 的營運原則是：遵守各國法律，但不會在法律之外人為干預或偏向某一方。Nikhil Kamath：現在主流社交媒體在年輕使用者中似乎都在失勢，包括 Instagram。雖然它們不和 Twitter 完全一樣，但整個行業都如此。如果要從零重新設計一個社交網路，什麼樣的形態適合未來？Elon Musk：老實講，我其實不太去想“社交媒體”這回事。對我來說最重要的，是 X 能成為一個全球的公共廣場，讓人們能自由發表文字、圖片、視訊，也能安全通訊。我們最近還加入了音視訊通話。我想做的是讓全世界連成一種集體意識。而這不同於打造一個“最能讓人上癮、分泌多巴胺”的視訊流，那種東西會讓大腦腐爛。如果你只是一直刷讓你不斷獲得快感、卻沒啥實質內容的視訊，這是不健康的時間消耗。但實際上很多人會喜歡這種模式。所以如果從網際網路總使用時長看，流量可能會繼續被那些最佳化“神經遞質刺激”的內容佔據，就像一種數字毒品。但我不是要做那種平台，我想做的是一個真正連接全球的平台。讓人類儘可能接近一種“集體意識”。比如我們上線了自動翻譯。我認為能把不同語言的人連接起來很棒，使用者看到的內容會被自動翻譯，讓集體意識不只存在於某一種語言，而是來自所有語言群體。特斯拉、SpaceX和xAI：馬斯克最感興趣的工作Nikhil Kamath：那你現在所有在做的東西里，那一個是讓你最興奮的？Elon Musk：我覺得 SpaceX、Tesla、xAI 正在逐漸融合。如果未來是由“太陽能供電的 AI 衛星”組成的，而為了獲取太陽能的非微不足道的那部分能量，我們必須部署大量太陽能AI 衛星在深空。這會是Tesla 的技術、SpaceX 的技術，以及 xAI 的人工智慧技術的綜合體。所以隨著時間推移，它們確實有些趨同。但每家公司都在做很棒的事情，我非常為團隊驕傲。他們真的做得很好。我們在 Tesla 的自動駕駛上進展很快，不知道你有沒有試過。Nikhil Kamath：我試過 Waymo 的，但沒試過 Tesla 的。Elon Musk：你可以試一下，我們在奧斯汀已經開放了。你甚至只需要下載 Tesla App，我覺得現在對任何人都開放了。你可以試試看。我們在電動車、電池、太陽能以及自動駕駛上都取得了巨大進展。總之，Tesla 是現實世界 AI 的全球領先者，我會這麼說。接下來我們會生產機器人 Optimus，希望明年夏天能開始規模化生產。我覺得那會很酷，每個人都會想要一個屬於自己的C-3PO 或 R2-D2，一種“助手型機器人”。SpaceX 的 Starlink 也發展得很好，為全世界提供低成本、可靠的網際網路，希望能在印度營運，我們很願意在那裡服務。現在Starlink 已經在150 個國家營運。Starlink是如何運作的Nikhil Kamath：你能解釋一下 Starlink 是怎麼運作的嗎？有人跟我提到，在人口密度高的地區 Starlink 的工作方式和在人少的地區不太一樣。Elon Musk：當然。Starlink 有幾千顆近地軌道衛星，它們以大約 25 倍音速繞地球運行，基本上圍著地球飛來飛去。高度大約 550 公里，這叫低軌（LEO），因為足夠低，延遲也夠低——比 3.6 萬公里高的地球靜止軌道衛星低得多。這些衛星能在全球範圍內提供低延遲、高速網際網路，並通過雷射鏈路相互連接，形成“雷射網狀結構”。比如海底光纜被破壞時，衛星之間仍能互相通訊，繼續提供連接。像幾個月前紅海光纜被切斷，但 Starlink 網路毫無影響。它在災區特別有用，因為自然災害通常會破壞地面基礎設施，但 Starlink 衛星依然可用。每當世界上發生重大自然災害，我們都會提供免費的 Starlink 服務，不會趁機收錢。出於災難期間設定付費牆幫助他人，這當然是錯誤的。整體而言，Starlink 非常適合同現有地面系統互補。因為衛星波束很寬，一個波束能服務的使用者數量是有限的，所以在人口稠密的大城市裡效率不高。相比之下，城市裡的地面蜂窩塔非常有效，因為塔與塔之間距離近。但在農村地區就很低效，也很難鋪設光纖。所以 Starlink 基本上是服務“最不被服務的人群”，這是好事。Nikhil Kamath：那未來會改變嗎？比如以後會不會也能在高密度城市裡效率更高，與本地網路競爭？Elon Musk 27:27物理規律不允許。550 公里太遠了，即使降到 350 公里也沒用。你可以想像成一個手電筒，光錐打下來時已經很大了，而地面通訊塔只有 1 公里距離。物理規律站在它們一邊，而不在我們這邊。所以 Starlink 在人口密集城市永遠無法替代地面網路，最多服務 1%～2% 的人。20年內工作將變成可選項Nikhil Kamath：如果讓你推測一下，你覺得印度未來會像中國一樣繼續城市化嗎？Elon Musk：或者說，這是不是已經在發生了？我也想問問你，因為你更瞭解印度。Nikhil Kamath：確實大體上是趨勢，只是疫情期間城市化有所放緩，那是外力因素。但我現在會好奇，在 AI 提高生產力的未來，我聽你提到“UHI”而不是“UBI”。Elon Musk：是的，我認為未來會是“普遍高收入”（Universal High Income）。Nikhil Kamath：在那樣的未來，人們會不會反而不想住在城市，而更想住在生活質量更好的鄉村？Elon Musk：我覺得這取決於個人。有些人喜歡在人群密集的地方，有些人不喜歡。但未來，你不需要為了工作住在城市。我預測未來工作是“可選項”。Nikhil Kamath：有些國家從六天工作制變成五天、四天、甚至三天。如果從五天變成四天、三天，你覺得社會會如何變化？人們半周不用工作，他們會做什麼？Elon Musk：我認為最終人們完全不需要工作，而且這個時間不會太遠。可能 10 年？一定少於 20 年。我的預測是不到20 年工作就會變成可選項——如同一種愛好。Nikhil Kamath：那是因為生產力提高到人類不需要工作的地步？Elon Musk：是的。再強調一次，20 年後回放這段，你可能會說“看，Elon 又說了個荒唐的預測”，但我認為它會成真。AI 和機器人進步非常快，未來你能想到的東西，都能實現、都能得到。最終 AI 會把所有能讓人類開心的事情做到“頂”，然後 AI 會開始為 AI 做事，因為已經沒有足夠多的需求來讓人類更開心了。三年內AI將會給美國帶來通縮Nikhil Kamath：你覺得未來的“錢”會變成什麼樣？Elon Musk：我覺得長期來看，錢這個概念會消失。有點奇怪，但如果未來任何人都能獲得任何想要的東西，那錢作為勞動力分配資料庫的意義就沒了。如果 AI 和機器人足夠強大，可以滿足人類的一切需求，那錢的重要性就會急劇下降，甚至可能消失。我讀過最好的相關未來想像來自 Iain Banks 的《文化》系列。我推薦大家讀讀《文化》系列。在那個遠未來的世界裡，人們也沒有錢，基本想要什麼都能有。當然，仍然存在一些“根本性貨幣”，它們是基於物理的，比如能源。能源才是真正的貨幣。這就是為什麼我說比特幣是基於能量的。你沒法立法創造能源，也沒法靠一紙法律讓能源突然出現。你必須生產它、獲取它，而且獲取可利用的能源非常難。所以我認為我們可能不會再有“錢”，而會以能源、發電量作為事實上的貨幣。文明的進步可以用卡爾達肖夫尺度來看：類型 I：你能利用多少地球的能源？類型 II：你能利用多少太陽能源？類型 III：你能利用多少銀河系的能源？所以所有東西最終都會變成能源驅動。Nikhil Kamath：但如果你有太陽能驅動的 AI 衛星，能源就變得無限而豐富，我們永遠用不完太陽能。那它還能作為財富儲存手段嗎？Elon Musk：你本質上沒法真正“儲存財富”。你能做的只是儲存一串數字，而這些數字讓你可以在一定程度上引導人類行為。人們稱之為“財富”。但如果沒有人類，財富就毫無意義。我認為，當某個循環被完全打通時，比如AI 和機器人能夠生產晶片、製造太陽能板、開採資源，來製造更多晶片和機器人。當這個循環完成後，你就真正脫離了傳統經濟體系。我認為那就是從貨幣系統中“解耦”的節點。Nikhil Kamath：這是美國未來的出路嗎？因為美國債務太高，他們可以通過貨幣貶值、然後邁向這種新體系，從而反而佔據優勢？Elon Musk：在我說的這個未來裡，“國家”這個概念本身都會變得過時。Nikhil Kamath：但你今天還相信國家概念嗎？Elon Musk：當然相信。我想強調的是：我講的不是我想讓世界變成那樣，而是我認為趨勢會自然發生。無論我喜不喜歡，只要文明持續發展，AI 和機器人就會規模化到那個程度。而且我認為那幾乎是唯一能解決美國債務危機的方式。現在美國債務高得驚人，光利息就比美國整個軍費還高，而且短期內還會繼續上漲。所以唯一能解決債務問題的，就是 AI 和機器人。但那可能會造成大量通縮。通膨與通縮其實很簡單，就是商品與服務的增長和貨幣供應增長的比例關係。如果商品與服務的產出增長快於貨幣供應增長，就是通縮；反之就是通膨。就是這麼簡單。AI 和機器人大幅提高產能之後，很可能會帶來通縮，因為你沒法讓貨幣供應增長得比產出更快。Nikhil Kamath：如果通縮是必然，那為什麼我們現在還在經歷通膨？難道 AI 還不足以提高生產力嗎？Elon Musk：對，AI 目前還沒對生產力產生足夠大的影響，商品與服務產出增長還沒快到超過貨幣供應的程度。美國每年有 2 兆美元的財政赤字，你的產出必須增長超過這個速度才不會通膨。我們還沒到那個程度，但我認為三年內會到。三年或更短時間，商品與服務產出的增長會超過貨幣供應增長。Nikhil Kamath：也就是說三年後我們可能進入通縮，利率降到零，債務問題也就緩解了？Elon Musk：最有可能是這樣。對AI最重要的三樣東西：真理、美和好奇心Nikhil Kamath：你一直談論 AI，不是從反烏托邦的視角，而是你擔心 AI 的未來會走向那裡。Elon Musk：嗯，當你創造一項強大的技術時，它確實存在一定危險。這種強大的技術有可能是破壞性的。顯然，有很多關於 AI 的反烏托邦小說、書籍和電影，所以我們並不能保證 AI 的未來一定是積極的。我認為我們必須確保它是積極的。在我看來，非常重要的一點是，AI 必須以追求真理為最重要的目標。比如，不要強迫AI 去相信虛假資訊。我覺得這可能非常危險。另外，我認為 AI 對“美”的欣賞也很重要。Nikhil Kamath：你說的“欣賞美”是什麼意思？Elon Musk：真理、美和好奇心。我認為這三樣對 AI 來說最重要。Nikhil Kamath：能解釋一下嗎？Elon Musk：就像我說的，真理，如果你強迫 AI 去相信不真實的事情，它可能會“瘋狂”，因為這會導致 AI 得出錯誤的結論。我喜歡伏爾泰的一句話：相信荒謬的人可能會犯下暴行。如果你相信一些荒謬的東西，可能會去做一些在你看來並非暴行的事情。而這種情況在 AI 身上，也可能以很糟糕的方式發生。再比如，亞瑟·克拉克的《2001 太空漫遊》：其中一個觀點是，你不應該強迫 AI 去撒謊。HAL 不打開太空艙門的原因是，它被要求帶宇航員去“單體”（monolith），但同時宇航員不能知道單體的性質。於是它得出了一個結論：必須帶他們去，但要“殺死他們”。所以它試圖殺掉宇航員。核心教訓是：不要強迫 AI 去撒謊。Nikhil Kamath：那為什麼有人要強迫 AI 去撒謊呢？Elon Musk：我覺得如果沒有嚴格遵守真理，AI 只是根據網際網路上的內容學習，而網際網路上有大量宣傳和謊言，AI 就會吸收很多虛假資訊。這會讓 AI 推理困難，因為這些謊言與現實不相容。Nikhil Kamath：真理是非黑即白的嗎？是有“真”和“假”，還是更細膩，有不同版本的真理？Elon Musk：這取決於你說的是那個公理性陳述。但我認為，你可以說，對於某些公理性陳述，它們為真的機率很高。比如說，“明天太陽會升起”，很可能是真的。你不會想賭它不升起。所以如果有 AI 說“明天太陽不會升起”，那是公理性錯誤，非常不可能是真的。Nikhil Kamath：那美呢？Elon Musk：美比較難以描述，但你一看就知道。好奇心，我希望 AI 想要瞭解更多現實的本質。這其實對 AI 支援人類有幫助，因為人類比非人類更有趣。看到人類的延續（而非滅絕）更有意思。比如火星，延伸生命到火星可以，但那基本上是一堆石頭，沒地球那麼有趣。所以我認為，如果 AI 擁有真理、美和好奇心，它的未來將會非常美好。線下活動的價值將會提升Nikhil Kamath：你認為未來內容、電影、播客、音樂會發生什麼？Elon Musk：我認為絕大多數內容將由 AI 生成。Nikhil Kamath：即時嗎？Elon Musk：是的，即時電影和視訊遊戲，即時視訊生成，這將是趨勢。Nikhil Kamath：AI 能否理解那種你能與受傷的人類產生共鳴的細膩情感？Elon Musk：AI 可以相當好地模擬這種“受傷的人類”。我在 xAI 和其他地方看到的 AI 視訊生成，非常令人印象深刻。我們研究過那些行業增長最快，尤其對比人們看電影、刷社交媒體、YouTube 的時間。增長最快的似乎是線下即時活動。Nikhil Kamath：去實體活動？Elon Musk：是的，其實當數位媒體無處不在，而且幾乎免費時，稀缺資源將是線下活動。Nikhil Kamath：你認為線下活動的溢價會提高嗎？Elon Musk：會。Nikhil Kamath：這是一個值得投資的行業嗎？Elon Musk：是的，因為比任何數字內容都更稀缺。馬斯克的投資方向：Google和輝達Nikhil Kamath：如果你作為股市投資者，可以選擇一家非你自己公司的股票，以資本主義目的（而非利他主義）投資，會選擇那家公司？Elon Musk：我其實不怎麼買股票，不會去主動投資。我更喜歡去建立東西，然後碰巧會有公司股票存在。我沒有投資組合，也不會思考“我該投資那家公司”。我猜 AI 和機器人領域會非常重要。所以，如果要投資，也會是 AI 和機器人領域，以及可能的航天領域。我認為 Google 將來會非常有價值，他們為 AI 創造了巨大的基礎。Nvidia 很明顯也是。總的來說，從 AI 和機器人產生的商品和服務產出將遠遠超過其他領域。幾乎所有的價值都將來自 AI 和機器人。其他有意思的問題1、關於Grok的幽默Musk：我覺得我們應該讓幽默合法化。Nikhil：你覺得 AI 會很難掌握喜劇嗎？Musk：可能是最後一件事情。Grok 其實挺搞笑的。如果你讓 Grok 做粗俗的吐槽，它表現得很好。更粗俗的話，會升級到難以想像的境地。2、全球貿易與關稅Nikhil：Milton Friedman 常講鉛筆的故事，為什麼？Musk：製作一支鉛筆涉及很多國家，原材料來自不同地方，非常難在一個地方完成。我一直反對關稅，自由貿易效率更高，關稅會扭曲市場。城市間、州際間設定關稅都非常麻煩，更別說國家間了。Nikhil：那接下來會怎樣？Musk：總統喜歡關稅，我嘗試勸說，但沒成功。政治和商業關係很複雜，一旦企業大到一定規模，政治就會找上你。3、關於H-1B簽證Nikhil：美國以前吸引很多聰明人，比如印度人才，現在似乎改變了。Musk：美國從印度人才受益巨大。邊境控制很重要，否則大量非法移民會帶來負面選擇效應。企業應儘量吸納世界上最有才華的人，我們公司薪酬遠高於平均水平。H-1B 項目有濫用現象，但不應該關閉。4、對創業者的建議Nikhil：如果對年輕創業者有建議，你會說什麼？Musk：我支援任何想創業的人。目標應該是“創造比你拿走的更多”，成為社會的淨貢獻者。追求價值，而非直接追求金錢，結果自然會帶來收益。創業需要付出巨大努力，接受失敗可能性，但專注於輸出價值大於輸入。 (51CTO技術堆疊)

在全球首富馬斯克構想的未來裡，人類將無需工作、也無需金錢，貧困也將不復存在。在周三的美沙投資論壇上，馬斯克與輝達首席執行官黃仁勳共同出席了一場關於人工智慧（AI）的小組討論。馬斯克在這場討論中表示，得益於人工智慧，金錢將 “失去意義”。“電力和物質等資源仍然存在限制。” 馬斯克表示，“但我認為，貨幣終有一天會失去意義。”馬斯克提到了科幻作家伊恩·班克斯的作品，班克斯在1987年至2012年間創作了《文明》系列小說。他指出，這些書有助於瞭解“人工智慧未來是什麼樣子”。馬斯克還談及工作的終結，稱未來工作將成為 “可選項”，就像 “運動或玩電子遊戲” 一樣。他用園藝類比未來的工作形態。“在自家後院種菜其實麻煩得多，但有些人還是會這麼做，因為他們喜歡種菜。”他稱，“未來的工作就是這樣：可根據自身意願選擇。”在過去幾個月裡，馬斯克曾多次分享他對人工智慧未來的願景。這其中包括消除貧困——他在近期的一場投資者會議上就提到了這一點。“人們常說要消除貧困、讓每個人都能享受到優質醫療，”馬斯克在本月早些時候的股東大會上表示。“實現這一目標其實只有一條路，那就是使用柯博文機器人。”今年10月，馬斯克在接受採訪時表示，當人工智慧和機器人技術（比如特斯拉的柯博文機器人）取代所有工作、讓金錢失去意義後，政府應該發放全民收入。他強調，這種收入不應只是全民基本收入，而應是全民高收入。在說完金錢未來將失去意義後，馬斯克還跟同台的黃仁勳打趣了一番。“順便提一句，輝達今天要開財報電話會議，”馬斯克調侃道。輝達定於周三美股盤後公佈2026財年第三季度業績，財報直接關係到輝達的營收、利潤等核心財務資料，和當下的 “金錢利益” 緊密掛鉤。面對馬斯克這一巧妙銜接，黃仁勳也很機智地幽默回應：“反正貨幣都要沒用了……”。“乾杯，” 馬斯克回應道，隨後他笑著和黃仁勳用各自手中的普娜礦泉水瓶碰了碰杯，這段打趣讓現場氛圍變得十分輕鬆。 (財聯社AI daily)

11月14日，深圳國際會展中心內人頭攢動，以“科技賦能產業 融合共創未來”為主題的第二十七屆高交會正式啟幕。作為“中國科技第一展”，本屆展會匯聚了全球100多個國家和地區的5000多家企業，5000余項前沿科技成果集中亮相，從深海重器到AI機器人，從低空飛行器到晶片技術，每一個展區都在訴說著科技創新的澎湃力量。其中，人工智慧機器人的靈巧身段、大國重器的硬核底氣、低空經濟的藍天夢想，尤其讓人眼前一亮，堪稱這場科技盛宴的“流量擔當”。大國重器集結：這波“中國智造”藏不住了一腳踏入“國之重器重大裝備”展區，瞬間被撲面而來的“中國氣場”震撼到。這些代表國家戰略科技力量的“大傢伙”，都刻著“自主創新”的基因，看完只想說一句“太提氣了”！中國海洋石油帶來中國自主設計建造的亞洲首艘圓筒型浮式生產儲卸油裝置“海葵一號”以及亞洲第一深水智能導管架“海基二號”，展現深海能源開發的“中國方案”。中廣核重點展示了中國具備自主智慧財產權的三代核電技術“華龍一號”、中國首個具備自主知識的核級數位化儀控平台“和睦系統”，以及“無人機智能巡檢技術”“塔筒維修機器人”等新能源智能裝備。亞太衛星則攜“深圳星”亞太6D衛星、全球首例衛星通訊超遠端機器人手術系統、全球首款獲得適航認證的EH216-S無人駕駛載人航空器以及天基測控、智慧航運等創新產品亮相。這些大國重器彰顯了國家戰略科技力量的硬核實力。AI機器人秀絕活：人形智能比你想像的更牛如果說大國重器是科技的“硬脊樑”，那人工智慧機器人就是科技的“靈巧手”。在高交會的現場，各種機器人輪番“秀肌肉”、亮絕活，從工業車間到日常生活，智能感直接撲面而來。走進龍華展區，樂聚機器人的Kuavo（夸父）人形機器人身著藝之卉非遺風格時裝，靈活完成抓取、轉身動作，這款全球交付量領先的機器人與啟迪知行的GeneoX智能巡機器狗形成“人機協同”演示矩陣。GeneoX智能巡機器狗支援多品牌接入與邊緣AI學習，推動具身智能邁向叢集化，成為展區一大亮點。南山展團的人工智慧展區同樣精彩紛呈，眾擎機器人、惠爾智能等企業帶來的人形機器人能夠完成前空翻、跑步等高難度動作，L4級自動駕駛系統適配多元場景。寶安展區的科技企業則展示了更豐富的機器人應用場景。兆威機電的仿生靈巧手、鹿明機器人的全球首個實現1秒彈射起人形機器人、戴盟機器人的全球首款毫米級視觸覺感測器，都展現了深圳在機器人核心部件與整機設計上的突破。安諾機器人的拉花咖啡機、臥安科技的網球機器人，讓觀眾感受到機器人已悄然融入日常生活。低空經濟破局：藍天賽道跑出加速度低空經濟作為新興產業方向，在本屆高交會上表現亮眼。龍華展區展示的美團第四代無人機能在10分鐘內完成5公里範圍、2.4公斤物品配送。截至今年9月，美團第四代無人機已完成67萬餘單配送。龍華區在低空經濟領域表現突出，現已集聚400余家相關企業，產業鏈條完備度全市領先。成功開通59條物流航線，累計建成162處起降設施。大漠大智控的無人機V4系統全球首創“機巢式自動快充+全程自動化表演”，搭載智能降落傘，安全可靠性接近99.999%。這些技術創新為低空經濟的發展提供了更多可能性。回溯高巨創新的“高光時刻”，去年巴黎奧運會上，其打造的“賽博煙花”以科技與藝術交融的獨特魅力驚豔世界，讓全球看到中國低空科技企業的創新活力。而在本屆高交會上，企業再續輝煌——正式發佈EMO 5、RIFF、EMO Plus、FYLO Mini四款新品，並同步推出“高巨蝶舞AI演算法引擎” 與 “高巨Care”無憂飛行保障服務，以全方位技術創新突破行業發展瓶頸，推動無人機表演產業邁入“全時域、多載荷、高安全、強智能”的全新發展階段。此次新品的發佈，不僅秀出了企業的硬實力，更給低空經濟產業鏈添了一把“旺火”。科技融通世界：高交會架起創新橋樑除了這些核心亮點，本屆高交會還設立了“一帶一路”國際合作專區、區域經濟科技創新成果專區等特色展區，吸引了全球100多個國家和地區的科創力量參與。全球採購對接大會、投融資供需對接會等活動的舉辦，更是建構了“項目展示—資本對接—孵化服務”的全鏈條生態，推動科技與資本的深度融合。今年是“十四五”收官、“十五五”謀劃的關鍵節點，高交會不僅是中國科技創新的“成績單”，更是全球頂尖科技的“競技場”。從大國重器到AI機器人，從低空經濟到晶片技術，每一項成果都在踐行“科技賦能產業”的初心，每一次展示都在推動“融合共創未來”的處理程序。穿行在40萬平方米的展館間，觀眾們觸摸著未來的輪廓。從機器人精準抓取的瞬間，到低空無人機劃過的天際；從深海鑽井平台傳來的資料，到衛星通訊連接的遠端手術，高交會這場科技盛宴，不僅展示著當下最前沿的科技成果，更在勾勒未來生活的美好藍圖。 (察理思特)

在2022年GTC的技術大會上，輝達首席執行官黃仁勳（Jensen Huang）一句 “摩爾定律已死” 的斷言震動業界。彼時半導體行業仍在3奈米製程的賽道上競速，英特爾、台積電等巨頭尚未公開承認技術迭代的疲態。近期，黃仁勳通過播客節目進一步拋出驚人預測，認為"OpenAI很有可能成為下一個兆美元等級的超大規模企業"，同時宣佈了一項規模達千億美元的合作計畫，共同建設10吉瓦（GW）的AI資料中心。這兩條看似獨立的論斷，實則構成黃仁勳對技術革命的完整預判：當傳統晶片迭代邏輯崩塌，以 OpenAI 為代表的 AI 力量將重構計算產業的底層規則。訪談播客節目/Youtube視訊截圖摩爾定律的失效摩爾定律由英特爾創始人戈登·摩爾提出，其核心在於承諾"晶片性能定期倍增而成本減半"。然而，行業資料表明這一良性循環已被打破。根據Google在國際電子器件大會上的研究報告，電晶體成本在台積電28奈米工藝量產後便停止下降趨勢，到7奈米、5奈米節點時甚至出現回升。目前，5奈米晶片的設計成本已突破5億美元，相比28奈米工藝增長25倍，而建設3奈米晶圓廠所需投資高達200-300億美元。在2022年GTC大會上，黃仁勳展示的對比資料更具說服力：過去十年間，單顆CPU性能提升僅3倍，而GPU通過架構創新實現了317倍的AI計算性能突破。台積電的最新財報進一步印證了技術迭代的收益遞減：3奈米工藝雖然達到85%的良率，但性能提升幅度從早期製程的60%降至30%，製造成本反而增加40%。技術層面的制約同樣不容忽視。台積電3奈米工藝中電晶體間距已縮小至12奈米，量子隧穿效應導致的漏電問題日益突出。更關鍵的是，儲存與邏輯晶片的工藝發展路徑出現分化。研究表明，SRAM儲存單元在5奈米節點已基本停止微縮。正如北京大學積體電路專家蔡一茂所言："傳統儲存器的微縮瓶頸正成為算力提升的主要制約因素。"AI計算需求的爆發式增長與晶片技術進步放緩形成鮮明對比的是AI算力需求的爆發式增長。黃仁勳提出的"AI三大擴展定律"——涵蓋預訓練（Pre-training）、訓練後最佳化Post-training）和推理應用（Inference）的全周期算力需求增長，正獲得業界廣泛認同。他強調："模型訓練是階段性的，但推理應用是持續性的——從智能對話到視訊生成，每個AI互動都在產生持續的算力消耗。"OpenAI公佈的資料顯示，GPT-4的訓練算力需求達到1.3×10²⁵次浮點運算，是前代模型的百倍之多。更值得注意的是推理階段的算力消耗：2025年第二季度，其全球API日呼叫量突破百億次，相當於每秒需要十萬台高端伺服器同時運行。黃仁勳進一步闡釋，傳統AI推理是"即時響應"，而新一代推理則是"深度思考"過程。AI系統在回答前需要進行研究分析、事實核驗和多輪計算，這使得單次互動的算力需求提升10-100倍。他預計推理階段的算力總需求將實現"十億倍"增長，並承認此前（一年前）的預測顯得“過於保守”。OpenAI及其GPT-4的logo/百度圖片輝達的戰略轉型面對摩爾定律的失效，黃仁勳推動輝達實施"全端創新"戰略——通過晶片、系統和演算法的協同突破實現跨越式發展。這一戰略在輝達的產品演進中得到充分體現：從單純追求製程進步，轉向通過GPU架構革新、軟體生態最佳化和系統整合能力建構綜合競爭優勢。最新資料顯示，採用Blackwell架構的H200 圖形處理器（GPU）在FP8精度下實現每秒32千兆次（PFlops）運算性能，較前代提升3倍。這種貫穿資料中心等級的整體最佳化，使新架構在推理性能上實現30倍躍升，遠超依靠傳統製程進步所能達到的成效。黃仁勳將這種策略稱為“極致協同設計”（Extreme Co-design）。由於電晶體性能提升趨緩，輝達選擇在系統層級同時革新所有環節：“我們同時改變中央處理器（CPU）、圖形處理器（GPU）、網路晶片、NVLink擴展（Scale up）、Spectrum-X橫向擴展（Scale out）以及所有相關軟體堆疊。”這一戰略重新定義了輝達的產業定位。黃仁勳在該訪談中強調：“市場將我們視為晶片公司，但輝達本質上是一家AI基礎設施企業。”與OpenAI的合作正是這一定位的體現：除了提供晶片，更在系統架構、軟體平台和人工智慧（AI）工廠建設等層面深度協同，共同建構新一代AI基礎設施。黃仁勳在發佈會上介紹Blackwell架構的晶片/輝達官網報導圖OpenAI的兆級潛力黃仁勳對OpenAI的看好，本質是押注AI成為算力需求的“永動機”。他在合作聲明中指出，OpenAI正經歷“雙重增長浪潮”： 使用者規模隨著應用場景拓展而指數級擴大，單使用者算力消耗隨著推理複雜度提升而同步增長。這兩股趨勢的疊加，創造了持續旺盛的算力需求。OpenAI的核心優勢在於其“持續思考”推理模式。以GPT-4 Turbo為例，其處理複雜數學問題需呼叫上千次圖形處理器（GPU）計算單元，通過多輪計算最佳化答案質量，使響應精準率提升至使用者滿意度89%。此外，其訓練資料池涵蓋15兆單詞文字、1億小時視訊與5000萬份學術文獻，配合自研的資料清洗技術實現99.2%的噪聲過濾效率，構築了資料層面的壁壘。商業變現路徑同樣清晰。OpenAI收入結構已從單一應用程式程式設計介面（API）服務拓展為企業端與消費端雙輪驅動：微軟Azure OpenAI服務2025年上半年營收達120億美元，OpenAI分得30%分成；消費端ChatGPT Plus訂閱使用者突破1億，月均付費20美元，疊加DALL·E 4等圖像生成服務，年化直接收入達240億美元。據黃仁勳估算，如果AI能夠提升全球50兆美元智力產出的10%，其中一半轉化為基礎設施投入，年度資本支出將達5兆美元，足以讓OpenAI成為“下一個Meta或Google”。電力瓶頸與地緣政治新格局隨著AI計算規模持續擴大，電力供應成為關鍵制約因素。黃仁勳指出，單個資料中心功耗已達250兆瓦（MW），未來可能突破1吉瓦（GW）。在此背景下，"能效比"直接決定了"營收效率"。黃仁勳甚至語出驚人地提出：即使競爭對手免費提供晶片，客戶仍會選擇輝達的解決方案。他解釋道："在2吉瓦的電力配額下，如果我們的系統能效是對手的兩倍，意味著客戶能夠獲得雙倍的業務收益。"在電力成為硬性約束的時代，總體擁有成本的重要性已超越晶片單價。地緣政治層面，“主權AI”成為各國戰略焦點。通過頻繁與各國領導人交流，黃仁勳深切體會到"擁有自主AI基礎設施已成為國家競爭力的關鍵"。他強調，AI與核武器不同——“沒有人需要原子彈，但人人都需要AI”。這一趨勢下，美國對華晶片出口管制持續加碼，而中國通過全鏈路自主可控技術積極應對。這一趨勢下，美國持續加強對華晶片出口管制，而中國則通過全鏈路自主創新積極應對。近日，黃仁勳曾形象地比喻中美技術差距僅在"納秒之間"，認為中國半導體產業"充滿創新活力"，並建議美國通過開放競爭保持領先地位。挑戰與未來展望然而，黃仁勳的樂觀預期也面臨諸多質疑。OpenAI首席執行官薩姆·奧爾特曼近期表示："大量資金湧入尚未驗證的AI項目，存在泡沫化風險。"市場資料顯示，2025年全球AI初創企業融資總額達1800億美元，但八成企業尚未實現營收，僅一成能夠覆蓋算力成本。技術層面，量子計算可能帶來顛覆性變革：Google研發的千量子位原型機在特定任務上的算力相當於十萬台H200 GPU。產業生態方面，微軟、Google等巨頭加速追趕，亞馬遜雲服務（AWS）推出自研訓練（Trainium）晶片，競爭加劇可能壓縮輝達的利潤空間。儘管如此，黃仁勳認為AI革命與網際網路泡沫有本質區別。他引用輝達財報資料：2025年第二季度資料中心業務同比增長110%，毛利率維持在78%，顯示需求的真實性。更重要的是，推理算力佔比從2023年的20%升至2025年的55%，標誌著剛性需求正在形成。對於未來，黃仁勳預計五年內AI與機器人技術將深度融合，出現能夠自主行動的智能實體。每個人都有可能擁有個性化的AI助手和雲端數字孿生（Digital Twin）。他給企業的建議異常簡潔：“當面對指數級增長的技術浪潮時，最明智的選擇就是積極參與其中。”輝達與OpenA的合作插圖/矽谷新聞報導圖黃仁勳的雙重預判，清晰地勾勒出計算產業範式轉移的軌跡：摩爾定律的終結，宣告了“製程驅動時代”的落幕；而OpenAI的崛起，則標誌著“AI驅動時代”的正式開啟。Google的成本資料、台積電的工藝瓶頸、OpenAI的指數級算力需求，共同構成了這一歷史性轉折的完整證據鏈。輝達以“晶片+生態”深度繫結OpenAI，這不僅是對其成功路徑的復刻——如同昔日憑藉GPU定義遊戲與圖形市場——更是對未來產業規則的重新定義：得AI算力供需者，得天下。 (MGClouds蘑菇雲)

當埃隆·馬斯克拋出“2026年AI達人類水平、2030年超越全人類”的論斷時，市場的第一反應往往是“噱頭”。但對創業投資者而言，這位連續打造特斯拉、SpaceX的企業家，每一次看似瘋狂的言論背後，都藏著對技術產業化、資本回報率的精準計算。從Optimus機器人到Starship火箭，從Grok AI到“Colossus”超級計算叢集，馬斯克的佈局絕非空想，而是圍繞“技術突破-成本下降-規模盈利”的經濟學邏輯展開。本文將用供需理論、規模經濟、風險定價三大金融工具，拆解其言論背後的投資機會與陷阱，為投資者提供可落地的決策框架。一、供需理論視角：Optimus機器人重構勞動力市場的投資機會經濟學中的供需理論指出，當一種生產要素的供給成本持續下降、而需求剛性上升時，將引發行業格局的重構。馬斯克提出的Optimus機器人，正處於這一變革的臨界點——其2萬美元的規模化成本（來源：馬斯克2024年AI與機器人行業峰會發言），不僅低於特斯拉Model 3（約3萬美元，來源：特斯拉2024年Q1財報），更僅為美國製造業工人年均工資（約5.8萬美元，來源：美國勞工統計局2024年資料）的34%。這種“成本優勢+無疲勞特性”的組合，將徹底改變勞動力市場的供需關係。從需求端看，全球製造業“用工荒”已持續5年，2023年全球製造業崗位空缺率達8.2%（來源：世界經濟論壇《2023年全球就業報告》），尤其是汽車、電子等需要精密操作的行業，對“高精度、全天候”勞動力的需求剛性極強。Optimus的“人類水平手部靈活性”（來源：SpaceX 2024年機器人技術白皮書），恰好填補了這一空白——其手指關節活動精度達0.1毫米，遠超人類工人的1毫米，可完成晶片組裝、汽車銲接等複雜工序。按照馬斯克的規劃，2025年Optimus產能將達10萬台，若全部投入製造業，可替代20萬人類工人（按單台機器人替代2個崗位計），直接緩解全球製造業12%的用工缺口（來源：筆者基於行業資料測算）。對投資者而言，這一賽道的機會集中在兩個環節：一是“機器人核心部件”，如提供手部驅動電機的企業，2023年全球精密電機市場規模達890億美元，預計2025年Optimus相關需求將帶動該市場增長15%（來源：Grand View Research《2024年精密電機市場報告》）；二是“勞動力訂閱平台”，馬斯克提出的“勞動力訂閱模式”，本質是將機器人服務轉化為“按小時付費”的B2B服務，類似當前的雲端運算訂閱。參考雲端運算行業18%的年均增速（來源：Gartner《2024年全球雲端運算市場報告》），若2025年Optimus訂閱服務滲透率達5%，市場規模將突破20億美元。二、規模經濟理論：Starship火箭改寫太空經濟的成本公式規模經濟理論的核心是“產量提升帶動單位成本下降”，而馬斯克對Starship火箭的佈局，正是要通過“完全可重複使用”技術，突破太空探索的成本臨界點。當前全球單次火箭發射成本約為5000美元/公斤（來源：NASA 2024年太空運輸報告），而Starship若實現完全可重複使用，成本將降至200美元/公斤（來源：SpaceX 2024年Starship技術發佈會資料），降幅達96%。這種“成本革命”帶來的，將是太空經濟的“規模化爆發”。從歷史資料看，每一次運輸成本下降都會催生新的產業——19世紀鐵路成本下降80%，帶動了美國西部開發；20世紀航空成本下降70%，催生了全球旅遊業。太空經濟也不例外，2023年全球太空經濟規模為6400億美元（來源：太空基金會《2024年太空報告》），若Starship成本下降目標實現，預計2030年這一規模將突破3兆美元（來源：摩根士丹利《2024年太空經濟展望》），年複合增長率達28%。其中，太空旅遊、衛星網際網路、月球資源開發將成為三大核心賽道。但投資者需警惕“技術風險”對規模經濟的衝擊——Starship的核心難題“熱防護盾”，至今仍無成熟解決方案。航天飛機的隔熱瓦每次飛行後需9個月維修（來源：NASA歷史資料庫），而Starship要求“數萬塊隔熱瓦無需檢查、雨中不溶解”（來源：SpaceX 2024年技術白皮書），這一技術門檻已讓3家供應商退出合作（來源：路透社2024年報導）。按照風險定價模型（CAPM），若技術突破延遲1年，Starship項目的預期收益率將從25%降至12%（來源：高盛2024年航天行業風險評估報告），這對依賴“時間窗口”的投資者而言，是必須考量的關鍵變數。三、資訊經濟學視角：Grok與“Colossus”重構知識生產的價值鏈條資訊經濟學認為，“資訊不對稱”是市場效率低下的核心原因，而馬斯克的Grok AI與“Colossus”超級計算叢集，正是要通過“修正知識錯誤、補充資訊背景”，降低知識生產的成本。當前維基百科的錯誤率約為3.2%（來源：《自然》雜誌2023年對線上百科的研究報告），而Grok通過“推理計算重梳理人類知識”（來源：xAI 2024年Grok技術文件），可將錯誤率降至0.8%以下，同時資訊更新速度提升10倍——這意味著知識生產的“效率革命”已近在眼前。從市場規模看，全球知識服務市場（含線上百科、學術資料庫）2023年規模達1.2兆美元（來源：Statista《2024年知識服務市場報告》），其中“精準知識”的溢價率達50%（即企業願意為錯誤率低於1%的知識支付更高價格）。Grok推出的“Grokipedia”，若2025年滲透率達3%，可搶佔180億美元市場份額，相當於當前維基百科營收（約1.5億美元，來源：維基媒體基金會2023年報）的120倍。而“Colossus”超級計算叢集（算力達1024 EFlops，來源：xAI 2024年算力報告），作為Grok的技術支撐，將帶動高端伺服器需求——2023年全球高端伺服器市場規模達480億美元，預計“Colossus”相關訂單將帶動該市場2025年增長8%（來源：IDC《2024年高端伺服器市場預測》）。但投資者需注意“資訊壟斷風險”——若Grok成為全球核心知識生產工具，其對資訊的控制權可能引發監管干預。參考歐盟《數字市場法案》對Google的監管（2023年罰款達44億歐元，來源：歐盟委員會2023年公告），若Grok市場份額超過40%，大機率將面臨反壟斷調查，這會導致其盈利增速下降20%-30%（來源：摩根大通《2024年AI監管風險報告》）。當馬斯克談論“AI超越人類”時，真正的投資機會從不在於“技術是否能實現”，而在於“技術如何落地為商業價值”。Optimus的成本優勢、Starship的規模潛力、Grok的效率革命，本質都是對“成本-需求-效率”這一經濟學核心命題的實踐。對投資者而言，與其糾結於“2030年AI是否會超越人類”，不如聚焦於“2025年機器人核心部件的滲透率”“火箭熱防護盾的技術進度”“AI知識服務的監管動態”——這些可量化的指標，才是穿越技術迷霧、抓住財富機遇的關鍵。畢竟，投資的本質不是賭未來，而是用經濟規律丈量未來的落地機率。 (慧眼財經)