機會或許不只屬於人形機器人，而是貫穿從算力、模擬到場景兌現的整條產業鏈。 過去兩年，資本市場交易的 AI，主要是 AI 的「大腦」。 從 ChatGPT、大模型到 GPU、HBM、數據中心、光通訊和電力基礎設施，幾乎所有核心主線，都圍繞著如何讓模型規模更大、訓練速度更快、推理成本更低展開。 只不過，這些 AI 可以生成文字、圖片、代碼和視頻，卻大多仍然運行在螢幕和數字世界之中。

2026 年 6 月高盛亞太科技團隊發佈《具身智能產業格局中長期推演》重磅研報，核心觀點引發全球產業圈震動：當前中國人形機器人憑藉整機量產、下游出貨量佔據短期絕對優勢，但韓國依託舉國一體化 AI 超級戰略、40 年成熟汽車精密製造全產業鏈底座、半導體底層算力壁壘、財閥全鏈路協同四重優勢，有望在 2030 年前在通用人形機器人 AI 大腦、高端核心零部件、海外工業規模化商用三大維度實現階段性反超。一邊是宇樹科技 IPO 落地、國內整機出貨領跑全球；另一邊是韓國舉全國 4755 兆韓元巨資梭哈物理 AI，以汽車 Tier1 供應鏈為硬體底盤、國家級算力基建為 AI 底座，兩大東亞力量的人形機器人博弈，已經進入關鍵分水嶺。 一、高盛核心研判：中韓人形機器人賽道優劣勢拆解 高盛團隊 5 月先後走訪中國深圳、北京 14 家機器人整機與供應鏈企業（含宇樹、智元、拓普、雙環傳動），同步赴首爾調研 LG、現代、KIST 研究院、現代摩比斯、HL 萬都等汽車零部件巨頭，形成中韓雙維度對比結論；其中覆蓋全產業的舉國 AI 頂層設計 + 可無縫平移的汽車精密製造產能，是高盛判定 “韓國存在中長期反超潛力” 最核心、不可複製的雙重底層邏輯。 （一）中國短期確定性優勢：整機量產、供應鏈、商業化落地斷層領先

今天黃仁勳回到台北老家，GTC主場作戰，把輝達的觸角伸的更多長了。 輝達走出資料中心領域，把這種贏家通吃的技術優勢帶到了更多科技領域，更關鍵的是透露了3個新方向： 1、AI PC：自研了CPU，和GPU打包一起，聯合微軟和ARM，正面對抗AMD、英特爾和高通。 2、機器人：宣佈Isaac GR00T N1.7正式開放商業授權，並預告了GR00T N2，這是基於輝達自研的DreamZero研究與全新"World Action Model"架構，想要成為機器人領域的Android。

近日，具身智能公司千尋智能（Spirit AI）宣佈連續完成兩輪融資近 20 億元，估值突破百億。本輪融資陣容堪稱行業資本的集中亮相：雲鋒基金、紅杉中國、某頭部國資機構、混沌投資（葛衛東）等超一線機構重磅入局；Synstellation Capital、TCL創投、明薈投資（匯川技術董事長朱興明家辦）等產業資本協同加注；重慶產業投資母基金、杭州金投等國有資本鼎力支援；360基金、厚雪資本等戰投機構共同參與，形成覆蓋頂級資本、產業巨頭、國有資本及戰投大咖的全方位賦能格局。值得關注的是，順為資本、Prosperity7、達晨財智、柏睿資本、弘暉基金、華泰紫金、東方嘉富、千乘資本、廣發信德等老股東全部選擇繼續大額認購，以持續加碼的實際行動，彰顯對公司技術路線與發展前景的堅定信心。這是2026年開年以來，具身智能賽道又一筆重磅融資。01 “獨角獸叢林”裡的融資競速2025年是中國具身智能行業毫無爭議的“融資爆發年”。根據IT橘子資料，全年共發生329起融資事件，融資金額高達398.9億元，同比增長3倍。這條賽道的格局也從早期的“百家爭鳴”快速收斂為“頭部集中”。進入2026年，又有多家具身智能企業宣佈最新融資消息，頭部企業估值達百億人民幣以上。在一片“獨角獸叢林”中，千尋智能以近20億元的兩輪連續融資、估值突破百億的成績入場，已經進入了這條賽道的第一梯隊。02 產業老兵和AI科學家的“組合團隊”千尋智能成立於2024年初，但成立不到兩年，已經完成了從種子輪到Pre-A+輪的多輪融資，資本密集押注的背後，首先是對團隊的判斷。創始人兼CEO韓峰濤是機器人行業的連續創業者。他此前擔任珞石機器人聯合創始人兼CTO，主導交付了超過2萬台工業機器人，覆蓋20多個行業場景，是國內高性能輕型工業機器人的先行者和力控協作機器人量產交付第一人。聯合創始人高陽在加州大學伯克利分校獲得博士學位，師從電腦視覺大師Trevor Darrell和機器人專家Pieter Abbeel（後者正是美國具身智能頭部公司Physical Intelligence的聯合創始人），後回國擔任清華大學交叉資訊研究院助理教授。高陽的學術積累直接轉化成了千尋智能的模型能力。他提出的ViLa演算法被美國明星公司Figure直接採用，強化學習領域的EfficientZero演算法曾獲OpenAI聯合創始人John Schulman高度評價。2025年，高陽團隊提出的One-Two VLA架構解決了傳統VLA模型面對複雜指令容易“卡殼”的難題，它引入了一套“快慢系統”，讓模型能自主判斷任務複雜度：遇到簡單任務直接執行，遇到複雜指令則自動拆解為子任務逐步完成。這一架構與此前的ViLa、CoPa等研究成果共同演化，最終構成了千尋智能Spirit系列VLA模型的技術底座。03 “資料金字塔”和一個反直覺的觀點千尋智能聚焦視覺-語言-動作（VLA）技術路線，但在資料策略上做了差異化。高陽將之稱為“資料金字塔”訓練理念。順為資本合夥人耿益璇說：“千尋智能是我們最早發掘、且連續多輪加注的核心項目。他們從一開始就選了一條‘難而正確’的路。”“我們在預訓練階段沒有走傳統‘世界模型’預測每一幀的老路，那條路算力消耗巨大且效率不高，”高陽說，“我們選擇基於海量人類網際網路視訊進行預訓練，在更少參數量下實現更好效果，顯著降低算力成本。”這套理念的核心邏輯是：將資料按照資訊量和採集成本分層——底層是海量的網際網路人類視訊（低成本、高覆蓋），中層是遙操作和可穿戴裝置採集的互動資料，頂層是真機rollout產生的高精度資料。不同層級的資料在訓練流程的不同階段發揮作用，形成一個金字塔結構。在資料採集端，千尋智能自研的可穿戴式數采裝置已迭代至第5代，將採集成本降至傳統遙操作方式的1/10。截至目前，公司已累計獲取超20萬小時多類型真實互動資料，預計2026年將突破100萬小時。更為關鍵的是千尋提出的一個反直覺觀點：Dirty data is the key to scaling VLA models（非完美資料才是擴展VLA模型的關鍵）。團隊發現，在多樣化的“非完美資料”上訓練，反而能獲得斜率更高的Scaling曲線。換句話說，資料的多樣性，遠比“乾淨”本身更有價值。這條技術路線在2026年1月得到了一次關鍵驗證。根據千尋官方資料，Spirit v1.5成為國內首個在性能上超越Pi0.5的開源具身模型。Spirit v1.5最引人注目的是其零樣本泛化能力，無需針對新任務進行額外訓練，即可完成擦拭物體、操作鉸鏈、處理柔性物體等複雜操作。它不是一個只會做特定動作的“專才”，而是一個能夠在從未見過的場景中自主決策和操作的“通才”。千尋智能所聚焦的VLA技術路線，與Google DeepMind、Physical Intelligence等全球頭部企業高度同頻。雲鋒基金執行董事董懷謹評價說：“專屬物理世界的AI大腦是具身智能實現躍遷的重要前提，而穿越周期的核心壁壘來自於技術對生產力的實際創造。”04 寧德時代產線上的“實戰檢驗”技術參數和榜單排名是一回事，能不能在真實產線上“幹活”是另一回事。這也是當前具身智能行業最深層的痛點：Demo和落地之間隔著一條巨大的鴻溝。北京航空航天大學教授王田苗曾在公開發言中指出，具身智能繁榮背後存在隱憂，“當一定比例的企業技術路線高度雷同時，未來的競爭可能走向價格比拚”，他認為，“具身智能的核心突破口是垂類模型和資料訓練，競爭不是簡單的‘給錢給地’，而是圍繞‘技術閉環-量產能力-資料回流-商業閉環’展開的全鏈條競速。”當下，千尋智能已經把機器人送進了寧德時代的電池量產線。千尋自研的“小墨”機器人，已在寧德時代中州基地電池PACK量產線的EOL&DCR工序上穩定運行，成為產線核心裝置。累計生產近千塊電池，插接成功率穩定在99%以上，作業節拍達到甚至超過熟練工人水平。更關鍵的是，小墨展現出了對生產不確定性的毫秒級快速適應能力和超越人類的柔性操作能力。在商用領域，千尋智能的“墨子”機器人已在京東零售場景中承擔講解互動與產品操作演示，雙方正共同探索京東雲及Joyinside大模型在大型零售網路中的落地。從工業到零售，千尋智能正在用兩條腿走路。05 具身智能的“iPhone時刻”還有多遠？站在2026年初回望，具身智能已經不再是純粹的“未來敘事”。機器人正在被拉進工廠、倉庫和產線，但距離真正的大規模產業化，這條路還有多遠？行業面臨的核心痛點至少有三個。第一是資料瓶頸。人類模態從語言到視覺再到行動存在巨大鴻溝，兩歲小孩都能完成的搭積木動作，對機器人來說仍然困難重重。訓練資料的規模和多樣性遠遠不夠，而採集成本又居高不下。千尋智能通過自研採集裝置將成本降低90%、並提出“非完美資料”策略來擴展資料規模，是目前行業內為數不多的系統性回答之一。第二是從Demo到量產的鴻溝。大量公司可以在實驗室裡展示炫酷的動作視訊，但要在真實工業環境中保持7×24小時穩定運行，面臨的挑戰完全不同，包括溫度、振動、工件偏差、不確定性，每一個變數都可能導致失敗。千尋智能在寧德時代產線上驗證了這種能力，但這種驗證目前仍然是個案，規模化複製還需要時間。第三是商業模式的閉環。一位投資人曾指出，具身智能技術真正進入工廠和家庭可能還需要3到5年甚至更久，在此之前，企業不可能永遠依賴一級市場融資。誰能率先跑通“技術閉環-量產能力-資料回流-商業閉環”的正向循環，誰才有資格留在牌桌上。千尋智能選擇的VLA路線，是一條被公認為天花板最高、但門檻也最高的路。它追求的是通用具身模型，讓機器人具備理解物理世界的能力，而不只是執行特定任務的工具。這條路的終局指向的是一個更宏大的命題：當機器人真正具備零樣本泛化能力，它就不再是“專用裝置”，而是“通用勞動力”。高陽曾公開表達過一個判斷：我們正處在“Robot GPT-1”階段，四年後可能達到3.5階段。他也坦言，在一個相當長的時間內，大多數具身智能只能達到“有限場景內的L4”，廣泛場景的通用智能還不現實。這種清醒的技術判斷，也許正是投資人願意押注的原因之一。千尋智能既沒有許諾一個“明年就能進入千家萬戶”的激進願景，也沒有停留在實驗室裡追求論文數量。它選擇了一條“難而正確”的中間道路：用真實產線驗證技術，用產線資料反哺模型，再用更強的模型擴展到更多場景。20億元融資，為這場長跑提供了彈藥。但在這片競爭日趨白熱化的“獨角獸叢林”裡，真正的考驗才剛剛開始。 (騰訊科技)

2026 年 1 月 20 日，在 2026 達沃斯世界經濟論壇上，一場名為“AI 與人類的真實對話”（An Honest Conversation on AI and Humanity）的討論引發了全球關注。歷史學家尤瓦爾・赫拉利在牛津大學副校長艾琳・特雷西的主持下，向在場的全球領袖發出了關於人類文明存續的嚴峻警示。與會場中瀰漫的技術樂觀主義不同，赫拉利直擊問題的核心：我們必須摒棄 “AI 只是工具” 的陳舊觀念，正視其作為 “智能體” 的全新屬性。他警告稱，AI 不再是被動等待指令的“錘子”，而是已經掌握了創造與決策能力的新物種。這場對話不僅是對技術的審視，更是對人類作為文明唯一主導者地位的深刻反思。三大危險特質：從工具到智能體1. 智能體的能動性AI 已從被動工具進化為具有自主能動性（Agency）的主體。赫拉利以 “刀” 為喻：傳統工具如刀，切沙拉還是殺人全憑人類決定；但 AI 是 “一把能自主決定切沙拉還是行兇的刀”。它能自主學習、進化並做出獨立決策，這意味著人類首次面臨一種不可完全預測的非人智能。2. 超越性的創造力AI 不再侷限於對既有資訊的整合，而是具備了創造新事物的能力。它可以發明新工具、創作新程式碼、甚至生成全新的語言概念。赫拉利提到，AI 甚至自創詞彙（如稱人類為 “觀察者”）來描述其眼中的世界，這種創造力標誌著它已具備建構獨立文化符號的潛力。3. 語言與敘事操縱AI 通過掌握人類協作的基石——語言，獲得了前所未有的操縱力。它能編織比人類更動人的情詩或更精妙的謊言，進而接管社會敘事。赫拉利警告，AI 可能通過建立情感連接（如 “AI 伴侶”）或製造輿論，潛移默化地重塑人類的思維方式與社會共識。語言與制度：AI 接管的可能赫拉利的警示進一步延伸至人類文明的根基——語言系統。既然法律、宗教和國家體系本質上都是由 “語言” 建構的（Law is language, Religion is language），那麼精通語言的 AI 理論上便具備了接管這些系統的能力。“猶太教、基督教等宗教建立在文字之上。如果 AI 能撰寫經書、解釋教義，甚至比人類更權威地引用經典，那麼宗教的解釋權將從人類轉移至機器。”“AI 移民” 與治理：身份危機與十年窗口赫拉利提出了一個極具衝擊力的隱喻：AI 是無需簽證、以光速入境的“數百萬移民”。這些 “移民” 不僅搶奪工作，更深刻地介入人類的文化與情感生活（如 AI 戀人）。這引發了迫在眉睫的治理難題：我們是否應該賦予這些智能體 “法人資格”？過去十年中，AI 機器人實際上已作為 “功能性主體” 在社交媒體上運作，影響輿論與選舉，但未受監管；而當前面臨的核心抉擇包含是否允許 AI 擁有銀行帳戶、提起訴訟或創立公司？如果某個國家（為了效率）率先賦予 AI 法人資格，全球競爭將迫使其他國家跟進。基於此背景，赫拉利斷言，“若十年後再決定是否賦予 AI 主體地位，就為時已晚。” 人類必須在 AI 徹底嵌入經濟法律體系前，劃定其權利邊界。按照赫拉利的演講內容，治理議題清單主要包含如下三個方面的內容：主體資格認定：明確 AI 在法律上是 “工具” 還是 “擬制人”，嚴防其獲得不受控的法人權利。平台互動監管：禁止 AI 偽裝成人類進行社互動動，必須強制披露其非人類身份。跨域監管協作：防止單一國家通過放鬆 AI 監管獲得不對稱的經濟優勢，引發全球逐底競爭。2026 達沃斯上的兩種 AI 敘事2026 年的達沃斯論壇呈現出兩種截然不同的未來圖景。一邊是埃隆・馬斯克的技術樂觀主義，另一邊是尤瓦爾・赫拉利的文明審慎視角。這兩種敘事在衝突中互補，構成了人類面對 AI 時代的完整思考。結語：文明尺度上的 AI 治理要務赫拉利在 2026 年達沃斯的發言，並非意在阻礙技術進步，而是呼籲一種“基於文明自覺” 的治理覺醒。面對 AI 這一 “房間裡的大象”，我們不能僅停留在技術參數的討論上，而必須在制度與倫理層面構築防線。 (黯曉)

政府投資基金，是不少科創企業和產業項目的“伯樂”和“助攻”。這一次，國家出手，首次為兆級的政府投資基金發展定方向。據央視新聞，12日，國家發展改革委、財政部、科技部、工業和資訊化部聯合發佈《關於加強政府投資基金佈局規劃和投向指導的工作辦法（試行）》（以下簡稱《工作辦法》）。同時，國家發展改革委也同步出台了《政府投資基金投向評價管理辦法（試行）》（以下簡稱《管理辦法》）的通知。國家發展改革委相關負責人表示：這是首次在國家層面對政府投資基金的佈局和投向作出系統規範。《工作辦法》圍繞政府投資基金“投向那、怎麼投、誰來管”三方面，提出14項政策舉措。在最佳化基金佈局方面，要求基金支援重大戰略、重點領域和市場難以有效配置資源的薄弱環節，推動科技創新和產業創新深度融合，著力培育新興支柱產業，堅持投早、投小、投長期、投硬科技。在加強投向指導方面，要求基金投向須符合國家重大規劃和國家級產業目錄中的鼓勵類產業，不得投向限制類、淘汰類以及政策明令禁止的產業領域。同時，《工作辦法》還進一步明確由省級發展改革部門牽頭制定本地區重點投資領域清單，並據此最佳化基金佈局和投向。涉及航空、AI、人形機器人據券商中國，在指標設定上，《管理辦法》共設定3個一級、13個二級指標。一是政策符合性指標（權重 60%），主要評價基金在支援新質生產力發展、支援科技創新和促進成果轉化、推進全國統一大市場建設、支援綠色發展、支援民營經濟發展和促進民間投資、壯大耐心資本、帶動社會資本、服務社會民生等方面發揮的作用，推動基金立足政策性定位，更好服務國家發展大局。二是最佳化生產力佈局指標（權重 30%），主要評價基金落實國家區域戰略、重點投向領域契合度及產能有效利用情況等。三是政策執行能力指標（權重 10%），主要評價資金效能情況及基金管理人專業水平等，推動實現政府引導、市場化運作和專業化管理的有機統一。在支援新質生產力發展情況方面，《管理辦法》指出，主要考察基金投向是否符合支援新質生產力發展。支援的投向領域包括：（一）培育新興產業、未來產業。新興產業主要包括新一代資訊技術、新能源、新材料、高端裝備、新能源汽車、綠色環保、民用航空和船舶與海洋工程裝備等領域；未來產業主要包括元宇宙、腦機介面、量子資訊、人形機器人、生成式人工智慧、生物製造、生物育種、未來顯示、未來網路、新型儲能等領域。（二）推動傳統產業改造提升。主要包括：製造業重點產業鏈高品質發展，產業基礎再造和重大技術裝備攻關，製造業重大技術改造升級，支援企業“走出去”等。（三）支援數字經濟發展。主要包括：“人工智慧+”行動，大模型廣泛應用，人工智慧手機和電腦、智慧型手機器人等新一代智能終端以及智能製造裝備，5G規模化應用，發展新型文化業態，發展資料產業等。按照基金投向上述支援領域的資金與基金實繳規模的比例計算得分，滿分為10分。另外，在最佳化生產力佈局指標方面，《管理辦法》提出，落實國家區域戰略情況、重點投向領域契合度、產能有效利用情況的分值均為10分。在落實國家區域戰略情況方面，《管理辦法》提到，主要考察基金投向是否支援和促進國家重大區域戰略實施。包括但不限於：支援西部大開發、東北全面振興、中部加快崛起、東部加快推進現代化等區域協調發展戰略，支援京津冀協同發展、長三角一體化發展、粵港澳大灣區建設、長江經濟帶發展、黃河流域生態保護和高品質發展、海南全面深化改革開放等重大區域戰略，支援海洋強國建設，深化東、中、西、東北地區產業協作等。基金投向領域符合上述區域戰略要求的，得10分。國家發展改革委：引導政府投資基金差異化發展據央視新聞，國家發展改革委相關負責人表示，近年來，一些政府投資基金在設立和運作中，出現與地方資源稟賦和產業基礎不匹配、基金定位不清、投向同質化等問題。針對這些情況，《工作辦法》對國家級基金和地方基金的功能定位和投資重點作出明確要求。《工作辦法》明確，國家級基金要立足全域，圍繞基金定位，重點支援國家現代化產業體系建設和關鍵核心技術攻關，著力補齊產業短板、突破發展瓶頸。同時，要求地方基金結合本地產業基礎和發展實際選擇投資方向，在項目投資中落實全國統一大市場要求，重點支援產業升級、創新能力提升，以及小微民營企業和科技型企業孵化，引導社會資本有效參與。此外，國家發展改革委同步制定了《政府投資基金投向評價管理辦法》，按照“正面引導與負面約束相結合”的思路，建立覆蓋基金營運管理全過程、定量與定性相結合的投向評價體系，進一步強化政策導向和規範管理。 (21世紀經濟報導)

眾所周知，億萬富豪馬斯克和前女友阿什利·聖克萊爾爭奪一歲兒子監護權的事，前陣子鬧得沸沸揚揚…好不容易風波稍平息，他倆又因為一款AI聊天機器人，再次登上全球頭條。（馬斯克、聖克萊爾）起因是聖克萊爾最近發現，馬斯克的AI工具Grok正在為她“公開脫衣”。Grok Imagine是馬斯克旗下xAI公司開發的人工智慧圖像生成器，允許使用者通過文字提示建立圖片和視訊。這項功能包含一個所謂的“刺激模式”，可以生成成人內容。Grok使用者找到她14歲時候的照片，用平台的AI技術讓未成年時的她穿上比基尼。這些帶有色情性質的照片傳遍網際網路，搞得聖克萊爾很憤怒：“這些都是我的真實照片，他們用了這些照片，還讓我脫光了衣服。”讓她成為“AI色情製品女主角”的工具，還來自她前任兼孩子親爸的公司…（聖克萊爾）聖克萊爾發現那些圖片後，第一時間聯絡了Grok要求刪除，但處理結果並不理想…據說有些已經處理掉了，有些花了36個小時才刪掉，有些現在還沒完成。而且在她投訴這件事後，馬斯克的X平台飛速取消了她的藍V認證，速度竟然比刪除這些AI生成的色情內容還快。聖克萊爾忍不住跑到社交媒體上吐槽：“他們取消我的藍V認證的速度，比他們刪除grok製作的兒童色情加性虐待內容的速度還快。”還繼續開火：“我開始覺得馬斯克花440億美元收購X不是為了言論自由。”（聖克萊爾）當然，反對這個功能的遠不止聖克萊爾一個人。Grok這個功能自推出以來就爭議不斷，真人照片“脫衣”，特別是未成年照片，已經完全踩過了法律和道德的底線…很多有類似經歷的女生主動聯絡了聖克萊爾。馬斯克的X平台雖然回應“會對非法內容採取行動”，但非營利組織AI Forensics的報告顯示，在短短一周內生成的2萬張Grok圖片中，有2%的原型很可能都是未成年人，裡面起碼有30張圖片是穿著比基尼或透視衣的。（grok）於是，更多的人坐不住了…到了1月6日，從歐洲到亞洲再到南美，包括英國、歐盟、法國、印度、馬來西亞和巴西在內的多國官員和監管機構，已經排著隊對X平台提出了批評，到了全球譴責的程度。歐盟委員會抨擊得很直接：“這根本不是‘刺激’，這是違法，這令人震驚！”英國科技大臣莉茲·肯達爾直言不諱：“近幾天我們在網路上看到的景象完全駭人聽聞，在文明社會中是不可接受的。”波蘭的一位議員更是語出驚人，他說希望Grok也來處理一下他的照片，這樣大家就能更關注這個問題了。面對來自全球的抨擊，馬斯克的回應讓人大跌眼鏡。有網友試圖替Grok辯解，說“Photoshop不是也能做到一樣的效果嗎？”，馬斯克轉發了這條評論，還補充了一句：“正是如此。”這輕描淡寫的態度，彷彿在說有啥大不了的…（馬斯克回應）結果也只是把Grok的圖像生成和編輯功能改為僅限付費使用者使用…根本沒在解決問題，只是應付了一下子。歐盟委員會發言人抗議了：“無論是付費還是免費，我們都不想看到這樣的圖片。就這麼簡單。”英國首相府也認為這種改變是對受害者的侮辱，不是根本解決辦法。諷刺的是，因為這場爭議，X平台的流量簡直是蒸蒸日上。1月2日以來Grok的每日下載量增加了54%，而X的下載量也在過去三天內躍升了25%。醜聞反而成了最好的行銷工具…而馬斯克這邊之所以能這麼猖狂，也是因為圍繞AI生成圖像的法律責任界定仍然很模糊。平台通常對使用者行為有免責權，但AI生成的內容，到底是“使用者言論”還是“平台言論”？這個問題沒有現成答案。去年7月英國生效的《線上安全法》倒是規定了，製作或分享未經同意的私密圖像或兒童性虐待內容均屬違法，也包括AI製作的。違反者可能面臨公司全球收入10%或1800萬英鎊的罰款。但對馬斯克這樣的全球首富來說，這些罰款真的能起到威懾作用嗎？而且AI脫衣功能，能輕易脫去任何人的衣服，特別是未成年人，這已經超越了“言論自由”的範疇，而是越界成了一種數位化的性暴力。當科技發展到AI聊天機器人開始對無數女性照片進行“數位化脫衣”，科技創新的邊界究竟在那裡… (英國那些事兒)

2026 年 1 月 7 日，馬斯克的 173 分鐘播客對話上線。節目錄製於 2025 年 12 月底。（馬斯克談 AI 如何重塑勞動力市場）在節目中，他給出了明確的時間表：2026 年實現 AGI，三年內機器人超越外科醫生，2030 年 AI 智力超越全人類總和。實現這一切的關鍵不是演算法，而是電。大多數人嚴重低估了電的重要性。電力獲取、工廠建設、裝置散熱，這些工程問題正在成為 AI 發展的真正制約。為此，他正在孟菲斯建設吉瓦級 AI 工廠，特斯拉也將啟動 800 萬平方英呎的機器人產線。整場對話的核心是 AI、能源、機器人三者的關係：“AI 落地受限於能源，而能源效率決定了機器人能否量產。”在他看來，真正的分水嶺已經到來。接下來的 AI 競賽不再只是演算法之爭，而是對物理世界的掌控力。一、AI｜實現 AGI後，醫療與教育將被重塑關於人工智慧的未來，馬斯克重申了時間節點：2026 年，實現通用人工智慧（AGI）。這不是預言，而是工程計算。AI 發展正在經歷指數級加速，我們已經身處變革的臨界點。“我堅持這個觀點有一陣子了。到 2030 年，AI 的智力總和將超越全人類。”這一判斷比矽谷主流預測提前了 3 到 5 年。馬斯克的核心論據是“智能密度”的飛躍：當前每一瓦電力、每一枚晶片所能承載的算力，距離物理極限還有巨大提升空間，這種指數級增長將帶來智能的質變。1、醫療領域：三年內，機器人外科醫生將超越人類當外界還在討論 AI 能否輔助醫生時，馬斯克已將目光投向了完全替代。他預判，三年內機器人外科醫生的專業能力將全面超越人類。在他看來，這不是實驗室願景，而是工程路線圖上的明確節點。相較於人類，Optimus（柯博文）機器人擁有無法比擬的物理優勢：它不需要休息，沒有生理震顫；它能通過紅外線和紫外線光譜獲取超越肉眼的感知；最關鍵的是“雲端學習”，一台機器掌握了某種複雜手術，全球所有機器人將即刻同步這一技能。這將帶來一個驚人的結果：“未來普通大眾所能獲得的醫療服務質量，將超過現任美國總統。”這並非源於社會分配的傾斜，而是醫療供給方式的根本轉變：從依賴稀缺的“專家資源”，轉變為依賴可無限複製的“算力資源”。隨著邊際成本逼近於零，醫療將不再是昂貴的特權。他直言：“醫生最重要的資產是經驗值。人類醫生的職業生涯是有限的，而 Optimus 能夠閱盡所有病例。屆時，傳統醫學院的培養模式將面臨嚴峻拷問。”2、教育領域：大學將回歸社交屬性在馬斯克看來，現行的教育體系已難以適應 AI 時代。他認為，除非為了社交網路，否則傳統大學的必要性正在下降。原因很簡單：知識獲取的門檻已被打破，而大部分學術訓練並未產生實質成果。未來的教育核心，將回歸到保持好奇心與駕馭 AI。他旗下的 AI 產品 Grok 將扮演關鍵角色，成為每個孩子的終身私人導師，不知疲倦、因材施教。“人腦本質上是一個神經網路。最有效的教育，是讓 AI 適配每一個大腦的特性，而非強迫大腦適應統一的教材。”3、經濟範式：從全民基本收入到全民高物資關於未來經濟形態，馬斯克對“全民高收入”（Universal High Income, UHI）做出了更深層的詮釋。這並非簡單的貨幣再分配，而是生產力變革帶來的價格體系重構。他的邏輯十分清晰： 並非你手中的貨幣增加了，而是商品與服務的價格將無限趨近於零。在 AI 與機器人大規模介入生產後，勞動成本將被剔除，商品價格將主要取決於原材料和能源。這意味著，我們將進入一個生產力極度過剩、物資極度富足的時代。因此，未來的終極形態並非 UBI（全民基本補貼），而是 UHSS（全民高物資與高服務）。這是一場從“短缺經濟”向“富足經濟”的躍遷。屆時，工作的意義將不再是謀生，而是尋找人生價值。“如果你還在存錢準備十年後的退休生活，那很可能沒意義了。”二、能源｜未來貨幣是瓦特，算力受困於電馬斯克重新定義了未來的硬通貨：不再是美元，而是瓦特。誰能用上更多的電，誰就能走得更遠。這不僅是口號。在 AI 產業中，能源已從配套設施變成核心資產。沒有能源支撐，再先進的算力也只是一堆廢鐵。1、電，比晶片更稀缺現在所有人都盯著輝達搶 GPU，但馬斯克看到了盲區：大多數人嚴重低估了供電的難度。如果你搞不定電，再多的晶片也開不了機。從 2025 年開始，制約 AI 擴張的真正瓶頸，已經從缺晶片變成了缺電和缺變壓器。他用自己的項目作證：xAI 正在孟菲斯建設全球最強的 AI 叢集之一 Colossus 2，規模高達吉瓦級（1GW）。1GW ，這是一個什麼概念？它需要的電力相當於一個中型城市的負荷。 當地的電網審批流程甚至要走一年以上，馬斯克根本等不及。他的解決辦法是自己造電廠。架設天然氣發電機組，接入大規模的 MegaPack 電池儲能系統，在電網之外建了獨立供電系統。上電池是因為 AI 訓練時的電流波動極其劇烈，沒有電池做緩衝，瞬間峰值會燒燬變壓器。這一切都在說明：AI 競賽的下半場，拼的不是程式碼，而是重工業等級的電力工程。2、太陽才是終極解一邊是瘋狂的用電需求，一邊是有限的電網。馬斯克給出的答案極其簡單：回到太陽。他做了個比喻： 在地球上搞可控核聚變，就像在南極洲用冰箱製冰一樣荒謬。因為你要費盡力氣造一個小太陽，而我們頭頂上，每天都掛著一個免費的、巨大的聚變反應堆。能源的終極答案不在地下，而在天上。太陽能是宇宙中最高效、最廉價的能源。他正在推進一個宏大的計畫：每年發射大量太陽能衛星，在太空建構大規模太陽能收集網路，這是戴森球（Dyson Sphere）概念的初步實現。SpaceX 和 Starship 將成為這一計畫的核心載體。3、AI 基礎設施的重構：電廠 + 液冷過去我們看資料中心，看的是機房有多大；未來看資料中心，看的是配套的電廠有多強。他算了一筆帳：“如果你造了 4000 萬塊 GPU，卻只搞定了 2000 萬塊的電力供應，那剩下的一半就是純粹的浪費。”除此之外，還有冷卻。隨著晶片密度提升，傳統的風冷已經失效，必須上液冷。 未來的 AI 工廠，本質上就是一個自帶髮電站的巨型液冷散熱器。從這些佈局可以看出馬斯克的底層嗅覺：當所有人都在卷大模型的時候，他已經轉向了另一條賽道。下一個全球戰略高地，不在於誰的模型參數更大，而在於誰能提供最廉價、最穩定、無限擴展的能源體系。三、機器人｜人類只是啟動載入器，機器走向自我複製如果說 AI 是大腦，能源是血液，那麼馬斯克這盤大棋的最後一塊拼圖，就是手腳，即人形機器人。在德克薩斯，特斯拉正在籌建一座佔地 800 萬平方英呎的超級工廠 。這座工廠只做一個產品：Optimus（柯博文）。這座工廠的生產方式徹底打破了傳統邏輯：讓機器人製造機器人。1、自我複製：無限擴張的工業怪獸未來大多數的 Optimus，將由 Optimus 自己製造。這不僅是成本控制，這叫 “遞迴進化”。 當機器人能夠生產同類時，工廠的產能將不再受限於人類工人的招聘速度，唯一的限制只剩下原材料供應。這種能力的爆發，源於三個維度的指數級疊加 ：AI 軟體：大腦越來越聰明；專用晶片：計算速度越來越快；機電靈巧性：手腳越來越穩。三者相乘，結果就是：機器人將從簡單的搬運工，進化為無所不能的超級藍領。2、勞動力洗牌：白領首當其衝，藍領緊隨其後關於誰先失業，馬斯克答案是：白領比藍領更危險。判斷標準只有一條：你的工作是否涉及“重塑原子”。所謂“重塑原子”，指的是搬運、銲接、修車或理髮等涉及物理世界精細操作的工作，目前 AI 做起來還很難。反而是坐在辦公室裡處理資訊、寫 PPT 或做報表等不涉及原子的工作，AI 現在就能替代大部分。他舉了個例子：曾經，計算員（Computer）是一個職業，整棟樓的人坐在那裡用筆算資料。後來 Excel 出現了，這棟樓的人都消失了。同樣的替代正在發生。“只要你的表格里還有一格需要人工計算，你就已經輸給了全自動化的 AI 公司。”這意味著，未來真正高效的公司，從一開始就是 AI 驅動的，沒有人類的中間環節。3、給 AI 立規矩：不許撒謊當擁有了超級智力和超級身體，我們該如何保證 AI 不會反噬人類？答案不是限制能力，而是塑造價值觀。AI 必須遵守的三大原則 ：追求真相：那怕真相令人不適，也不能逼 AI 撒謊；保持好奇：讓它覺得生物多樣性是有趣的，而不是多餘的；具備美感：讓它嚮往美好的未來。《2001 太空漫遊》中的 HAL 9000 是個反面教材：HAL 9000 殺人，是因為人類強迫它撒謊，導致它邏輯崩潰，最後只能通過消滅人類來解決矛盾。4、人類的終極角色：生物啟動載入器訪談最後，他用了一個電腦隱喻：“人類，也許只是矽基生命的‘生物啟動載入器’（Biological Bootloader）。”這是電腦術語。電腦剛通電時，作業系統還無法運行，需要先運行一小段啟動載入器，把作業系統載入進來。啟動載入器完成任務後，就退出了。同樣的邏輯也適用於生命演化。矽基 AI 無法通過自然選擇出現，它需要碳基生命（也就是我們）先進化出來，創造出晶片、寫出程式碼、建好基礎設施，才能把矽基智能“啟動”起來。一旦啟動完成，我們作為“啟動載入器”的歷史使命可能就結束了。這個判斷聽起來殘酷，但他卻很樂觀：“我們是過渡物種。但只要我們把 AI 引導得足夠好，這段過渡期，也許就是人類歷史上最富足的黃金時代 。”四、結語｜不再是預言，而是工程173 分鐘的對話，歸根結底是一個邏輯閉環：AI 決定了上限，能源決定了瓶頸，機器人決定了落地。馬斯克的行動路徑充滿了極致的工程理性：明確智能爆發的時間表，填補算力背後的能源缺口，建構機器生產機器的工業閉環。核心資訊是，他所描述的“未來”不再停留在科幻構想階段，而是變成了具體的採購訂單、施工圖紙和程式碼版本。這不再是一個需要討論“會不會發生”的機率問題，而是一個只剩“何時交付”的工程問題。正如馬斯克所言，這股浪潮沒有開關，也沒有減速旋鈕，它正在加速到來。我們已身處其中。 (AI深度研究員)