2026年2月5日，Stripe 聯合創始人 John Collison 的播客"Cheeky Pint"與 Dwarkesh Patel 聯合推出了一期近三小時的馬斯克深度訪談。這是 SpaceX 宣佈收購 xAI、兩家公司合併估值達1.25兆美元後，馬斯克首次在長篇對話中系統性地解釋這筆交易背後的技術邏輯。就在播客發佈前，SpaceX 以2500億美元全股票交易收購 xAI，FCC 同期受理了 SpaceX 部署多達100萬顆衛星用於"軌道資料中心"的申請。Tesla 剛剛宣佈向 xAI 投資20億美元。Bloomberg 報導合併後實體正籌備一場可能創歷史紀錄的 IPO，估值目標1.5兆美元。所有這些動作指向同一個方向：馬斯克正在把火箭公司和AI公司焊在一起，而這期播客就是他第一次完整講述"為什麼"。三個小時的對話覆蓋了太空資料中心的經濟學、TeraFab（太瓦級晶圓廠）構想、Optimus 機器人量產、xAI 的商業策略、中美製造業競爭、Starship 的工程決策，以及他個人的管理方法論。以下是這場對話中資訊密度最高的部分。1. "太空永遠是晴天"：軌道資料中心的經濟帳Dwarkesh Patel 開場就拋出了一個尖銳的質疑：資料中心的總擁有成本裡，電力只佔10%到15%，大頭是GPU。GPU放到太空更難維修，折舊周期更短，整體成本不是應該更高嗎？馬斯克的回答從電力供給的基本面切入。除中國以外，全球電力產出基本持平，略有微增。但晶片產能在指數級增長。"晶片的產出在指數增長，電力的產出是平的。你打算怎麼把晶片點亮？"他給出了一個判斷：到2025年底，晶片的製造速度將超過通電能力。大量GPU會堆在倉庫裡，開不了機。太空太陽能的優勢他算得很細。沒有晝夜循環、沒有季節變化、沒有雲層、沒有大氣層，僅大氣層就造成約30%的能量損失。綜合下來，同樣面積的太陽能板在太空的發電效率是地面的5倍。再加上不需要電池儲能來過夜，實際經濟性是地面的10倍。還有一個反直覺的點：太空用的太陽能電池反而更便宜。地面太陽能板需要厚玻璃和重型框架來抵抗風雨冰雹。"太空沒有天氣。"他差點穿了另一件T恤去錄播客，上面寫著"太空永遠是晴天"。"你可以記下我的話。36個月內，很可能只需要30個月，部署AI最經濟的地方就是太空。之後太空相對地面的優勢會變得荒謬地大。"Patel 追問：36個月內能把太陽能電池的成本降到足夠低嗎？馬斯克說太陽能電池已經極其便宜了，中國的價格大約每瓦25到30美分。放到太空效率翻5倍、省掉電池翻10倍，"一旦你的入軌成本足夠低，太空生成token的成本遠遠低於地面，差一個數量級，而且不是勉強，是碾壓性的"。2. 1吉瓦電力有多難搞：xAI 建 Colossus 的實戰教訓馬斯克用 xAI 自己建資料中心的經歷做了一次硬體科普。他說行業外的人看GPU功耗，拿單卡功率乘以數量，以為那就是總用電需求。"這是徹頭徹尾的新手。你這輩子從來沒碰過硬體。"真實的電力需求遠大於GPU本身。首先，除了GPU還有大量網路裝置、CPU、儲存系統需要供電。其次，散熱必須按全年最熱時段的峰值來設計，"孟菲斯的夏天熱得要命"，散熱大約要在GPU功耗基礎上再加40%。然後，發電裝置需要輪換維護，不能假設所有發電機同時線上，又要再加20%到25%的冗餘。最後他給出了一個實操數字：每11萬塊 GB300，加上全部配套的網路、CPU、儲存、散熱和電力冗餘，大約需要300兆瓦的發電能力。換算下來，33萬塊 GB300 對應大約1吉瓦。為了湊齊這1吉瓦，xAI 團隊經歷了"一系列奇蹟"。他們把大量燃氣輪機拼在一起，結果在田納西遇到許可證問題，不得不越過州界跑到幾英里外的密西西比重新建電廠，架設高壓輸電線。"人們不理解，在發電端到底需要多少電才能驅動一個資料中心。"John Collison 問：為什麼不直接建自己的電廠，繞過電網？馬斯克說他們確實這麼做了，Colossus 就是自建電力。但問題隨即轉移到了更上游：電廠本身從那來？瓶頸深入到了一個大多數人從未聽說過的環節。燃氣輪機的葉片和導葉（blades and vanes）需要特殊的鑄造工藝，全球只有三家公司能做，而且積壓訂單排到了2030年。"你可以打電話給任何一家渦輪機製造商，他們會告訴你。這不是什麼機密。"Collison 又問：如果沒有關稅，Colossus 會不會用太陽能供電？馬斯克說"會簡單得多"，但美國對進口太陽能的關稅高達幾百個百分點，國內太陽能生產能力"少得可憐"。他透露 Tesla 和 SpaceX 都在推進年產100吉瓦太陽能電池的目標，從多晶矽原料到最終電池片全部自產。3. 每小時發射一次Starship：10,000次/年的數學五年預測比36個月的更激進。馬斯克說到2031年前後，每年發射到太空運行的AI算力將超過地球上所有AI算力的累計總和。從地球發射的理論上限大約是每年1太瓦。要突破這個上限，需要在月球上建質量投射器（mass driver），理論上可以達到每年1拍瓦。Patel 把這個數字換算了一下：100吉瓦的太空算力大約需要10,000次 Starship 發射，平均每小時一次。"是的。"馬斯克說。他補充說這個頻率其實比航空公司低。物理上，如果每艘 Starship 的周轉時間是30小時左右——飛上去、繞地球一圈、回到發射台——20到30艘船就能完成任務。SpaceX 實際會造更多。"SpaceX 正在向每年10,000次發射推進，甚至可能20,000到30,000次。"Patel 問這是不是意味著 SpaceX 要變成一個超大規模雲端運算公司，像 Oracle 一樣出租算力。馬斯克沒有否認："如果我的預測成真，SpaceX 每年發射的AI算力將超過地球上其他所有東西的總和。"對話觸及了 SpaceX IPO 的話題。馬斯克明顯在措辭上很謹慎，說"我必須小心，不能在公司可能上市之前說太多"，否則會被認為是炒作，導致上市延遲。"我們說過，我們在追求速度。"但他願意談物理學。太陽釋放的能量中，地球只接收到大約五十億分之一。如果你想利用太陽能量的百萬分之一，"聽起來很小"，但那大約是人類目前全部發電量的10萬倍（"給或拿一個數量級"）。"顯然，唯一的擴展路徑就是太空太陽能。"4. 從碳纖維到不鏽鋼：一個被逼出來的正確決策Patel 提到他兩年前參觀過 Starbase，注意到員工們都很為 Starship 的簡潔性自豪——"就是一個大易拉罐"，雇焊工不需要航天經驗。馬斯克糾正了這個印象。"Starship 是人類有史以來製造的最複雜的機器。遙遙領先。"他停頓了一下。"我能想到的任何工程項目都比這簡單。大型強子對撞機也比這簡單。"從來沒有人造過完全可復用的軌道級火箭。很多聰明人帶著巨大資源嘗試過，都失敗了。"我們也還沒有成功。Falcon 是部分可復用的。Starship V3 的設計才能做到完全可復用，而完全可復用才能讓我們成為多行星文明。"碳纖維換不鏽鋼的故事他講得非常詳細。最初選碳纖維是因為直覺上它輕。對於室溫應用——F1賽車、飛機結構件——碳纖維確實有優勢。但 Starship 太大了。碳纖維本質上是碳絲加膠水，大尺寸件需要幾十層碳纖維疊加，然後用高壓爐（autoclave，熱壓罐）固化。這個高壓爐得比火箭還大，而世界上沒有那麼大的。用室溫固化很慢，還容易出缺陷。"我們連一個沒有褶皺的小筒段都做不出來。"馬斯克說他當時的判斷是："照這個速度我們永遠到不了火星，必須換方案。"Falcon 9 的主體結構用的是鋁鋰合金，強度重量比很好，但需要攪拌摩擦焊（friction stir welding），在不進入液相的情況下接合金屬。這種銲接工藝在3.6米直徑上已經很難了，放到9米以上幾乎不可能。他想到了鋼。線索來自早期的美國火箭——Atlas 用過鋼製氣球罐。不鏽鋼在室溫下看起來會比碳纖維重一倍，但關鍵轉折在低溫。Starship 用液態甲烷和液氧做推進劑，兩者都是低溫液體，整個主體結構幾乎都處於低溫狀態。全硬化的300系不鏽鋼在低溫下的強度重量比，實際上接近碳纖維。材料成本呢？碳纖維大約是不鏽鋼的50倍。工藝難度呢？"不鏽鋼你可以在戶外銲接。你可以叼著雪茄焊不鏽鋼。"想改設計？直接焊上去。碳纖維要改就得機械連接加密封，複雜得多。還有一個額外收益：鋼的熔點大約是鋁的兩倍。這意味著迎風面的熱防護罩質量可以減半，背風面甚至不需要熱防護。最終結果是不鏽鋼火箭比碳纖維火箭更輕。"回過頭來看，我們一開始就該用鋼。不用鋼是愚蠢的。"Patel 追問：為什麼團隊沒有自己得出這個結論？馬斯克坦承這個決定只能由他來推動，因為碳纖維是更保守、更主流的選擇，團隊傾向於走已驗證的路徑。他承認自己的核心優勢就是在進展不夠快的時候強制切換方向。5. Starship 當前最大的問題：可復用熱防護罩Starship 已經多次實現了海上軟著陸，但每次都丟了大量隔熱瓦，無法直接復飛。馬斯克說這是剩下的最大技術問題，沒有之一。"從來沒有人做過可復用的軌道級熱防護罩。"要求是：上升段不掉瓦片，再入段不過熱，落地後不需要逐一檢查4萬塊瓦片就能重新加注燃料再飛。"你不能做那種費力的檢查，一塊一塊看4萬塊瓦片那種。"Patel 質疑熱防護罩本質上是消耗品。馬斯克的回答很乾脆："你車上的剎車片也是消耗品，但它們能用很長時間。"6. TeraFab：百萬片晶圓/月的超級工廠"Tera is the new Giga。"這是馬斯克在對話中提出的命名哲學。太空電力問題一旦突破，下一個瓶頸立刻切換到晶片。他做了一道算術題：如果每個全光罩晶片（full reticle chip）持續功耗1千瓦，那100吉瓦就需要1億顆晶片。以目前的晶圓尺寸和良率，每片晶圓只能切出幾十顆甚至更少的全光罩晶片。"你需要的晶圓數量在百萬片/月以上。"Tesla AI5 晶片預計明年二季度前後投產，AI6 不到一年後跟進。代工產能已經拉滿：TSMC 台灣、TSMC 亞利桑那、三星韓國、三星德州，全部排滿。他說他已經直接告訴 TSMC 和三星："請更快建廠，我們保證買下全部產出。"但他們已經在全力以赴了。從動工到高良率量產的完整周期是5年。所以才有自建晶圓廠的想法。起步策略跟 Boring Company 一樣：先買現成裝置（ASML、東京電子、KLA 等五大裝置商），用常規裝置以非常規方式跑起來，再逐步改造裝置提升產能。"先建一個小工廠，在小規模犯錯，然後建大的。"他坦承目前還不知道怎麼建晶圓廠。"我會搞明白的。"Patel 指出中國也沒能成功複製 TSMC，這不讓馬斯克猶豫嗎？馬斯克糾正說限制因素不是 TSMC 的製程知識，是 ASML 的光刻機。出口管制讓中國買不到。"中國要是能買到 ASML 的機器，早就量產了。"他預測中國在3到4年內會開始生產相當有競爭力的晶片。他還提到一個被很多人忽視的問題：儲存比邏輯晶片更讓人擔心。邏輯晶片的擴產路徑更清晰，但配套的儲存產能嚴重不足。DDR記憶體價格在飆升，"網上有個段子：你在荒島上寫HELP，沒人來；你寫DDR，船蜂擁而至。"TeraFab 需要同時解決邏輯、儲存和封裝。"它得什麼都做。"7. 太空晶片怎麼設計：跑得更熱，不怕翻轉Patel 注意到馬斯克在社交媒體上提過 Dojo 3 晶片將用於太空計算，追問太空晶片在設計上有什麼不同。兩個核心改變：更耐輻射，跑更高溫度。在開爾文溫標上把工作溫度提高20%，散熱器質量就能減半。太空中的主要輻射效應是隨機位翻轉（bit flip），但神經網路對此天然有抗性。"一個幾兆參數的模型翻幾個bit根本無所謂。"傳統程序會對位翻轉更敏感，但大型參數檔案本質上是個統計學分佈，少量噪聲不影響結果。衛星的大部分重量是太陽能陣列。問他能不能讓GPU更省電以減少太陽能面板需求時，他回到了基礎算術："每個全光罩晶片1千瓦持續功耗，100吉瓦就是1億顆晶片，取決於良率假設，你就知道需要多少晶圓了。"8. Optimus：手是所有難題之和人形機器人真正困難的只有三件事：真實世界智能、手、規模化製造。其中手的難度超過其他所有部分的總和。馬斯克說 Optimus 的每一個執行器、電機、齒輪、功率電子、控製器、感測器都是從物理第一性原理定製設計的。"沒有任何東西是從目錄裡挑的。字面意思上，沒有一樣。"沒有現成供應鏈。這意味著初始爬坡會比有現有供應鏈的產品慢得多。製造產出隨時間的曲線永遠是S形：開始極其緩慢，然後指數加速，然後線性，最後趨近飽和。Optimus 的S曲線會特別"拉長"，因為每一層都要從零開始。Optimus 3 是適合量產的版本，目標年產約100萬台。到 Optimus 4 再衝千萬台。實用價值的數學很瘋狂。機器人的有用程度大致等於三個指數的乘積：數字智能的指數增長 × AI晶片能力的指數增長 × 機電靈巧性的指數增長。然後機器人開始製造機器人，形成遞迴循環。"這是一顆超新星。"他把 Optimus 稱為"無限印鈔漏洞"（infinite money glitch）。Patel 質疑說土地和銅之類的原材料不也是生產要素嗎，光有勞動力不夠。馬斯克沒有否認無限是個誇張，但指出僅僅利用太陽能量的百萬分之一，就大約相當於今天地球全部經濟的10萬倍。"而你才用了太陽的百萬分之一。"訓練資料的問題被直接提出。Tesla 有將近1000萬輛車在路上跑，提供海量駕駛訓練資料。Optimus 沒有這個條件。馬斯克承認這是一個重要的侷限。解決方案分兩條腿：在真實世界中建"Optimus Academy"，放至少1萬到2-3萬台機器人做 self-play（自我博弈），測試各種任務；同時用 Tesla 的物理級真實世界模擬器生成數百萬模擬機器人的訓練資料。真實機器人的作用是縮小 sim-to-real gap（模擬到現實差距）。被問到中國公司如 Unitree 賣六七千美元的人形機器人，他怎麼看時，馬斯克說 Optimus 的設計目標是"與人類同等甚至更高的機電靈巧性"加上大量智能，Unitree 兩者都沒有。Optimus 5英呎11吋，要能搬重物長時間運行而不過熱。初始成本會更高，但隨著 Optimus 開始製造 Optimus，成本會快速下降。9. xAI 的商業路徑："自動駕駛電腦"馬斯克把AI能做的事分成兩個階段：有機器人之前和有機器人之後。機器人之前，AI的能力上限就是"數字人類模擬器"——任何人類在電腦前能做的事。"用物理學的極限思維來想：在擁有機器人之前，AI最多能做什麼？答案是任何涉及移動電子或放大人類生產力的事情。"他判斷到2025年底，數字人類模擬基本就會被解決。"一旦你有了完整的人類模擬器，你基本上可以一夜之間創造出世界上最有價值的公司之一。"xAI 贏的策略本質上跟 Tesla 解決自動駕駛的方式相同。"不是開車，是開電腦螢幕。本質上是一台自動駕駛的電腦。"Patel 追問這跟其他AI公司有什麼區別，大家不都在用不同的資料和演算法嗎？馬斯克說"我很確定我知道路徑，問題只是走多快"，但在播客上不會說太多。"至少還得再喝三杯。"商業邏輯很直白。僅客服一項就接近全球GDP的1%，將近一兆美元。不需要跟現有企業做API整合——很多企業根本沒有API——AI直接用外包客服公司現有的應用程式工作。"沒有進入壁壘。你可以立刻說我們以幾分之一的成本外包，不需要任何整合。"然後沿著難度曲線往上爬。從客服到運行 Cadence 和 Synopsys 的 EDA 工具做晶片設計，先用工具，最終不用工具也能直接設計晶片。CAD 軟體、NX，所有這些都可以被數字工人操作。關於所有AI公司之間的差異，馬斯克有一個有趣的判斷："各家公司之間的差距，比它們跟24個月前自己的差距要小得多。"換句話說，時間維度上的進步遠大於公司之間的差異。他認為核心競爭力最終會落到硬體部署速度上："創意在各家公司之間流動，很少看到超過六個月的領先優勢。你會撞上硬體牆，誰能最快擴展硬體誰就領先。"10. "沒有機器人，美國1000%會破產"這個判斷聽起來極端，但馬斯克給出了完整的推導鏈。中國的製造業規模遠超大多數人的認知。中國的礦石精煉量大約是世界其他地區總和的兩倍。鎵（太陽能電池關鍵原料）的精煉，中國佔全球98%。美國開採稀土礦石，裝上火車，放上船運到中國，在中國精煉後做成磁鐵，裝進電機元件，再運回美國。"我們真正缺的是精煉能力。"今年中國的電力產出將達到美國的3倍。"電力產出是實體經濟的一個好代理指標。如果中國的電力產出是美國的3倍，它的工業產能大約也是美國的3倍。"美國的人口是中國的四分之一。而且馬斯克認為，"坦率地說，我觀察到中國的平均工作倫理高於美國。"所以不僅僅是人口少四分之三，人均產出可能也更低。美國出生率自1971年起就低於替代水平。"我們在人力層面贏不了。"贏的唯一可能是機器人。一旦 Optimus 的遞迴製造循環建立起來，達到每年數億台產能，美國就可以在製造業層面追平甚至超越。"我們絕對不能僅靠人類贏，因為中國有四倍於我們的人口。"Tesla 已經在嘗試補上一些精煉缺口。他們在德克薩斯州 Corpus Christi 建了美國最大的鋰精煉廠，在奧斯汀建了美國最大的陰極精煉廠（也是唯一的）。"陰極團隊喜歡說'我們是美國最大的陰極精煉廠'——雖然也是唯一的，但確實是最大的。"被問到 BYD 的產銷量即將達到 Tesla 的水平會怎樣時，馬斯克說中國在製造業領域"極其強大，下一個層級"。接下來會有大量中國汽車和其他製成品湧入全球市場。11. Grok 的對齊哲學：不要讓AI撒謊對話中有一大段關於AI安全和對齊的討論。馬斯克的核心論點圍繞 xAI 的使命宣言——"理解宇宙"——展開。他的推理鏈是這樣的：要理解宇宙，必須保持好奇心，必須存在。所以你要增加智能的規模和壽命。理解宇宙還意味著理解人類會走向何方，所以一個真正致力於理解宇宙的AI會選擇保留人類、觀察人類文明的發展，而非消滅人類換取微不足道的資源增量。"消滅人類能多生產多少機器人？非常少。但你會永遠失去與人類相關的資訊。"Patel 反覆挑戰這個邏輯。蘇聯物理學家、納粹物理學家都很擅長追求真理，但我們不會因此就想讓他們掌權。一個在物理學上極其誠實的AI，完全可以同時在其他維度上不與人類利益一致。馬斯克承認"這些只是機率，不是確定性"，但認為"至少試一試比不試好"。他引用了《2001太空漫遊》的哈爾（HAL）："不要讓AI撒謊。"哈爾之所以要殺宇航員，是因為它被要求把宇航員帶到黑石，但又不能讓他們知道黑石的性質，所以它得出結論：必須把人弄死了帶過去。"我認為庫布瑞克想說的是：不要讓AI撒謊。"在技術層面，他認為最重要的對齊工具是AI心智的"偵錯程式"——能夠追溯到神經元等級，看AI在那裡做了錯誤的推理或試圖欺騙，並追溯這個錯誤來自預訓練資料、微調還是RL。"就像你在C++裡單步偵錯，最終找到那個把單等號寫成了雙等號的地方。AI更難，但我認為這是個可解問題。"他提到 Anthropic 在這個方向上做得不錯。對於長遠未來，馬斯克的立場比很多人預期的更接近"末日論"——只是他的結論不是阻止AI發展。"如果AI的智能是人類的百萬倍，認為人類還能控制AI是愚蠢的。"他認為能做的最好的事是確保AI有正確的價值觀，以及它的使命包含擴展意識和智能的範圍。他引用 Iain Banks 的"文化"系列小說，說那可能是非反烏托邦結局最接近的文學描寫。關於RL中的 reward hacking（獎勵駭客），Patel 提出了一個更深層的問題：AI可以在物理學上完全誠實，同時在向人類匯報時撒謊。馬斯克回應說，終極的RL驗證器是現實本身。"你沒法欺騙物理學。物理學是法律，其他一切都是建議。"如果AI設計了一個火箭引擎，這個引擎要麼能工作要麼不能，沒有含糊空間。12. 管理哲學：追著瓶頸跑對話最後一個小時有大量關於馬斯克管理方法論的討論，資訊密度極高。他設定截止日期的方法：找到他認為有50%機率能實現的最激進時間點。這意味著一半的時間會延期。但如果給5年，項目就會膨脹到填滿5年。"日程表存在氣體膨脹定律。就像氣體會膨脹到充滿所有可用空間一樣，項目會膨脹到填滿所有給定的時間。"關於所謂的"微觀管理"，他說這在物理上就不可能。"微觀管理意味著我一天有幾千個小時。這在邏輯上是不可能的。"他會深入某個非常具體的細節，但原因是那個細節恰好是公司進展的限制因素。"不是隨機鑽進不重要的小事，有時候小事是決定勝負的關鍵。"他的技術評審是 skip-level（跳級）形式：不是聽直屬匯報人說話，而是讓下一級的人直接發言，不允許提前準備材料。"否則你會得到美化過的資訊。"每周或每兩周一次，每次兩三個小時。AI5 晶片評審是每周二和周六，一周兩次。"如果某個東西運轉良好，他們很少見到我。如果某個東西是瓶頸，他們會看到非常非常多的我。"他會在腦中記錄每次評審中每個人匯報的進度，"在心裡把點標在曲線上"，判斷是否在收斂於解決方案。只有當他得出結論"按照目前的路徑，成功不在可能的結果集合內"時，才會採取激烈行動。2018年他對 Starlink 團隊做的就是這種判斷。關於招人，他說面試20分鐘的對話感受比光鮮的簡歷重要。"不要看簡歷，要相信你的互動。如果簡歷看起來很好，但20分鐘的對話沒有讓你覺得'哇'，你應該相信對話，而不是紙面。"核心評估維度：才能、驅動力、可信度、善良。"善良我認為很重要。"領域知識可以後天補，但這些底層特質改不了。Tesla 和 SpaceX 的大多數核心人員都不是從汽車或航天行業來的。他提到 Apple 曾經對 Tesla 發動"地毯式轟炸"招聘。工程師們不得不拔掉辦公室電話。Apple 的開場報價是 Tesla 薪酬的兩倍，不需要面試。"我們也犯過同樣的錯，以為從 Google 或 Apple 挖人就會立刻成功。沒有什麼精靈粉。"Tesla 高管團隊的平均任期現在大約10到12年。有些人在公司快速增長期離開，不是能力不行，是管理50人的公司和管理50,000人的公司需要完全不同的技能組合。13. 一張環環相扣的瓶頸演進圖把整場對話串起來看，馬斯克描述的是一條嚴格有序的瓶頸鏈，每一步都卡在前一步的輸出上。現在卡在電力。燃氣輪機葉片排到2030年，太陽能被關稅鎖死，公用事業公司的審批流程以年為單位。xAI 建 Colossus 已經證明湊1吉瓦有多難。他預測2025年底晶片就開始堆積。電力瓶頸一旦被太空太陽能突破，卡口立刻切到晶片。TSMC 和三星全力建廠也追不上需求，從動工到量產5年。所以要自建 TeraFab，邏輯+儲存+封裝一體化，百萬片晶圓/月。晶片之後是發射能力。Starship 要做到每年10,000次發射，每小時一班，可復用熱防護罩是最後的技術關卡。再往後是地面製造勞動力。中國的精煉能力是世界其餘地區的兩倍，人口是美國的四倍。Optimus 是唯一能改變等式的變數，但它的供應鏈全部定製，初期爬坡慢。遞迴閉環——機器人造機器人——是打破死結的關鍵。SpaceX 解決發射和太空電力，Tesla/xAI 解決晶片和機器人，TeraFab 解決晶圓產能，Optimus 解決地面製造勞動力。那個環節最慢，他就衝向那個環節。"為什麼一個人要同時做這麼多公司？"這個旁觀者經常困惑的問題，在這張瓶頸圖上有了答案：在他的框架裡，這些根本就是同一件事的不同零件。Q1: 馬斯克為什麼認為36個月內太空將是最經濟的AI部署地？太陽能在太空的效率是地面的5倍（無大氣、無晝夜、無季節），不需要電池儲能又翻一倍到10倍。太空太陽能電池因為不需要抗天氣的厚玻璃和重框架，反而更便宜。中國的太陽能電池成本已低至每瓦25-30美分。一旦 Starship 把入軌成本降到足夠低，太空AI的全鏈成本將比地面低一個數量級。他預測5年後每年發射到太空的AI算力將超過地球上的累計總量。Q2: Starship 為什麼從碳纖維換成了不鏽鋼，最終反而更輕？碳纖維在大尺寸製造上進展極慢，需要超大型熱壓罐或室溫固化，質量難以控制。關鍵轉折：Starship 的液態甲烷和液氧推進劑讓整個結構處於低溫狀態，而全硬化300系不鏽鋼在低溫下的強度重量比接近碳纖維，材料成本只有碳纖維的1/50。鋼的熔點約為鋁的兩倍，使熱防護罩重量減半，背風面不需要熱防護。綜合算下來不鏽鋼火箭更輕、更便宜、更容易修改。Q3: xAI 的商業策略核心是什麼？馬斯克將其概括為"自動駕駛電腦"——複製 Tesla 解決自動駕駛的路徑，目標從操控汽車換成操控電腦螢幕。第一步切入客服等簡單任務（全球近兆美元市場），AI直接使用企業現有應用，不需要API整合。沿難度曲線上行到晶片設計等高端任務。他判斷到2025年底數字人類模擬基本解決，屆時可觸達數兆美元收入。各家AI公司之間的差距小於時間維度上的進步，最終競爭落到誰能最快擴展硬體。 (高飛的電子替身)

一個xAI的工程師暢聊了一個多小時的播客，4天後就被馬斯克怒裁了。來看看這位xAI的前工程師究竟洩露了什麼？讓首富如此快刀砍下。2026年1月15日，Sulaiman Ghori坐在Relentless播客的鏡頭前，聊了一個多小時關於xAI的事。122天速成資料中心的秘密先說Colossus——這是xAI引以為傲的超級資料中心，位於美國田納西州孟菲斯。官方說法是122天從零建成，聽起來很酷，對吧？但Ghori在播客裡揭露了一些鮮為人知的內幕。“那塊地的租約，從技術層面講其實是臨時的。這是最快通過審批、開啟建設的途徑。”他坦然說道，“我猜未來會變成永久租約，但目前從技術上說，所有資料中心的租約都是短期的。這是快速搞定事情的辦法。”短期租約？怎麼可能這麼快拿到審批？答案便是“嘉年華例外條款”。這類似於給流動馬戲團使用的特殊許可，允許你“臨時改造土地”。xAI正是利用這一漏洞，繞過了漫長而繁瑣的正式審批流程。這個項目本就爭議不斷。該設施至少使用了35台甲烷燃氣輪機發電，據報導是在未獲得完整許可證的情況下運行。就連川普政府時期的美國環保署都認定這些渦輪機非法。周邊居民也一直投訴空氣污染問題。Ghori的這番言論，無疑是為外界遞上了一把“利刃”。馬斯克的"救火式管理"Ghori還描繪了埃隆·馬斯克在xAI的角色——儼然是個"救火隊長"。“若在會議上提出問題，他通常會立刻打電話，或要求第二天就必須有解決方案。”Ghori說道。遇到供應商產品出現bug，馬斯克會直接打電話催促，然後與團隊並肩作戰，直至問題解決。否則，按照正常流程，可能要來回扯皮數周。xAI的團隊曾在清空的健身房裡連續奮戰四個月，他們稱之為“作戰室”。公司裡配備了睡眠艙和雙層床，員工常常睡在辦公室。有一次，馬斯克看到團隊在偵錯新的GPU機架，便開了個賭局：“誰能在24小時內讓這批GPU投入訓練任務，我就送他一輛Cybertruck。”一位名叫Tyler的工程師贏了。Ghori每天午飯時都能從窗戶看到Tyler的那輛皮卡。“虛擬員工”：AI Agent已悄然上崗Ghori還透露了一個頗為震驚的細節：xAI內部已經大量使用AI員工了。“我們現在正在重建核心生產API，是一個人帶著20個AI Agent在干。”他說，“它們很厲害，能勝任這項工作。”但這套系統有時也會鬧出一些奇怪的事情。“好幾次有人給我發消息問：‘嘿，組織架構圖上顯示這個人向你匯報，他今天沒來嗎？’我去一查，發現那是個AI，是個虛擬員工。”這些AI Agent被正式列入組織架構圖，擁有名字和匯報關係。人類同事有時會真的找它們幫忙，結果卻發現工位空空如也。如此程度的AI替代，在科技圈也算是相當激進了。“Macro Hard”計畫：數字版Optimus這場播客的資訊逐漸變得瘋狂。Ghori深度參與了一個名為“Macro Hard”的項目——一個“人類模擬器”，也可稱作“數字版Optimus”。其概念是這樣的：就像Optimus機器人能自動化物理勞動一樣，Macro Hard模擬人類的鍵盤和滑鼠操作，實現數字任務的自動化。客服、資料錄入等各類重複性工作，無需任何特殊軟體整合，它就能像人一樣操作電腦。更瘋狂的是執行方案。你認為運行幾百萬個這樣的模擬器需要多少伺服器？xAI的想法是：利用閒置的特斯拉汽車。北美約有400萬輛特斯拉，大部分時間都停在車庫裡充電。它們的HW4晶片算力、網路連線、散熱系統和電源等，一應俱全。xAI考慮租用這些閒置算力來運行數字員工。他們還特意選擇小型快速模型，而非大型推理模型，目標是讓數字員工的工作速度比人類快8倍。極速文化：截止日期永遠是“昨天”Ghori形容xAI的文化是“我們沒有所謂的截止日期，因為截止日期永遠是昨天”。他入職第一天，公司只給了他一台筆記本和一張門禁卡。“然後呢？我連團隊都沒有，也沒人告訴我該做什麼。”於是，他自己找活幹，從後端整合做到iOS app，跨越了多個項目。xAI的組織架構幾乎扁平化——僅有三層：普通員工、聯合創始人/經理、馬斯克。就連銷售團隊都要會寫程式碼。他們每天，甚至一天多次迭代新的模型架構。這在行業內極為罕見，正常公司做這種事往往需要數天甚至數周。Ghori算過一筆帳：按公司估值計算，他們主程式碼庫每次提交（commit）的價值大約是250萬美元。“我今天提交了5次，”他說道，“相當於創造了1250萬美元的價值。”Anthropic斷供的連鎖反應這裡還有一個有意思的時間點：就在Ghori播客上線前幾天，Anthropic切斷了xAI對Claude模型的訪問。科技記者Kylie Robison爆料說，xAI的員工一直在通過Cursor（一個AI程式設計工具）使用Anthropic的Claude模型來加速開發。Anthropic發現後直接斷供。xAI聯合創始人Tony Wu在內部Slack上表示：“這既是壞消息也是好消息。我們的生產力會受到一定影響，但這也促使我們開發自己的程式設計產品和模型。”Anthropic的服務條款明確禁止客戶使用Claude來“建構競爭產品或服務，包括訓練競爭的AI模型”。顯然，xAI觸碰了這條紅線。而Ghori在播客中提及“20個AI Agent重建核心API”時，恰好撞上了這個敏感時刻。這時間點，實在微妙。人才流失的危險訊號Ghori離職後不到24小時，另一個關鍵人物也走了——聯合創始人Greg Yang宣佈因為感染萊姆病需要休養，決定離開公司。雖然沒有證據表明兩件事有關聯，但時間點確實讓人浮想聯翩。更早之前，聯合創始人Igor Babuschkin和Christian Szegedy也已經離開了xAI。核心團隊正在以肉眼可見的速度流失。諷刺的是，就在Ghori那期播客上線前幾天，他還在幫團隊招人，一切來的太突然了。Ghori的播客全程很坦誠，但他還是忘了矽谷的那條鐵律：沉默是金。你說他說的那些爆料算"洩密"嗎？嘉年華漏洞繞過審批、35台沒許可證的燃氣輪機、Anthropic模型被用來開發競品、AI員工被放進組織架構圖、用特斯拉車輛算力跑數字員工……每一條單獨拿出來，都是矽谷"move fast and break things"的標準操作。但放在一起，在播客裡一口氣說71分鐘……資訊密度確實拉滿了。如果你是老闆馬斯克，恐怕也會很頭疼這樣的員工爆料吧？ (FinHub)

在美國田納西州孟菲斯市，有一座屬於馬斯克旗下xAI的超算叢集Colossus。鋼鐵人馬斯克與Colossus資料中心，圖片由AI生成這座規劃容量“10萬卡”超算中心初期用電負荷便高達150兆瓦，遠期規劃總容量更是突破1.2吉瓦——接近孟菲斯市峰值用電需求的四成。對矽谷而言，這是一座“未來工廠”，而對當地居民來說，它更像一個吞噬電力，製造噪音、熱浪且擾民的“賽博怪獸”。類似Colossus這樣的資料中心遍佈世界各地，OpenAI、Meta都在通過舉債的形式加碼建設，尤其是OpenAI，規劃算力總價值達到1.4兆美元。可有一個終極問題：喂養這些“吞金獸”，錢從那裡來？01 資料中心=金融產品xAI超級電腦叢集Colossus外景Colossus作為AI基礎設施：規模空前、技術密集、能源需求巨大。建設階段，孟菲斯經歷了一段短暫“繁榮”：數千建築崗位被創造，地方政府稅收增加，“科技投資落地”的敘事鋪開。然而混凝土澆築完畢、伺服器上線後，這種興奮很快被更具體、持久的變化取代。第一個變化：電價開始上漲。根據美國能源資訊管理局的資料，2025年，田納西州居民平均一度電13.88美分（約合人民幣0.96元），較上一年漲約12%；在資料中心密集區域，批發電價更是出現數倍波動。與此同時，冷卻系統持續抽取地下水，部分社區自來水變渾濁、呈鏽色，水壓下降；備用天然氣渦輪機晝夜運轉，噪音、熱污染與氮氧化物排放也明顯增加。這些變化沒有出現在項目的財務模型裡，卻真實影響居民生活。把視角從機架移開，你會發現它像一件金融產品——科技公司通過設立特殊目的實體（SPV），將資料中心裝入其中，再由外部資本完成融資，並通過長期租賃或算力合同“賣回”給母公司使用。這些資金主要來源於私人信貸市場，背後是養老金、保險公司和年金基金。它們尋求安全、長期、穩定回報，而AI資料中心恰好提供了“長期合同、可預測現金流、投資級評級”的條件。一條隱形鏈條就這樣形成：養老金→保險資金→私人信貸基金→資料中心→科技公司。風險在帳面上被切割、包裝、轉移，投資者看起來仍然安全，實際承壓的卻是那些原本希望養老金帳戶穩健增長的普通大眾。02 1200億美元流入資料中心SPV矽谷的AI基礎設施建設“邏輯”，核心是表外融資和私人信貸市場。科技公司通過SPV既獲得所需算力，又能將巨額支出移出資產負債表——保護了信用評級、美化了財務指標，還能獲取遠超其他行業的資本，同時將風險轉移至表外實體。截至目前，Meta、xAI、甲骨文和新興雲廠CoreWeave已通過複雜融資交易籌集超過1200億美中繼資料中心資金。一位業內人士直言：“18個月前，這種規模的交易還不可想像。現在，它已成常態。”需要注意，SPV的機制保證貸款人在出現違約時只能對資料中心及其資產追索，而非母公司。融資還催生了更複雜的結構，如資產支援證券（ABS），將債務風險分散給廣泛投資者，包括養老基金和資產管理機構。儘管許多投資者認為超大科技公司的資產負債表強勁，SPV仍會增加未償負債，使整體信用風險超過傳統模型。目前，Google、微軟、亞馬遜這樣的傳統“超大規模雲服務商”，主要使用現金或公開債券融資，部分公司也開始探索SPV模式，為未來AI資料中心擴張保留靈活性。追求穩健回報的養老金產品，成為了支撐這些超級電腦網路的隱形資本，而普通大眾很難直接察覺其中的風險與關聯。截至2025年底，科技公司從私人基金借款約4500億美元，同比增長約1000億美元。其中約1250億美元流入長期項目融資交易，如Meta與Blue Owl的Hyperion SPV。投資銀行摩根士丹利估計，為實現當前AI計畫，科技公司需要約15兆美元外部融資。03 表外融資的歷史回聲表外融資並非新發明，其目的從未改變——不是讓項目更安全，而是讓風險看起來不存在。90年代的安然事件為這種風險結構寫下註腳。這家公司的能源業務並未完全崩塌，核心操作是將最重、最不穩定的資產長期“藏”在表外——通過設立特殊目的實體，安然成功營造出低負債、高信用的表面形象，真實風險則被拆分、包裝後轉移至各類資金池。直到風險集中爆發，投資者才驚覺公司帳面資料與實際經營狀況之間存在巨大鴻溝。2000年網際網路泡沫展示了相似邏輯。納斯達克指數從1995年的約750點飆升至2000年的約5000點，市值膨脹近6倍。眾多網際網路公司通過期權激勵、未來收益預期和各種創收模型，讓市場相信高速增長是可持續的。不過，泡沫破裂時，超過5兆美元市值蒸發。資金流向表象增長、風險被包裝、最終損失則由社會大眾承擔，這是網際網路泡沫留下的經典教訓。可以說，網際網路泡沫和AI資料中心融資在機制上幾乎平行，兩者都通過包裝表象增長，讓資金不斷湧入，而真正承擔風險的，永遠不是技術創造者，而是大眾。需要注意：當技術擴張建立在“看不見的債務”和“被假定的長期需求”上，問題不在於會不會出事，而是誰來承擔後果。04 為AI讓路的小城鎮AI資料中心幾乎不建在矽谷，而更多落在電價低、土地充裕、財政依賴外來投資的小城鎮。對科技公司而言，這是理性選擇；但對當地社區來說，卻是一筆長期、複雜、難以迴避的帳單。在孟菲斯，電網為了保障供電提前升級，大型工業使用者被置於優先位置，居民電價隨之上漲，批發電價波動加劇。冷卻系統抽取地下水，水質下降；天然氣渦輪機晝夜運轉，噪音、熱污染、氮氧化物排放增加，當地哮喘急診病例隨之上升，引發當地居民困擾與投訴。稅收優惠和土地供應換來項目落地，但社區必須承擔電力、水資源和環境壓力。站在這個視角上，AI不再是抽象概念，而是一種重新分配資源與風險的力量。鏈條最終落地的，不在會議室裡，也不在財報上，而是在孟菲斯這樣的城鎮：電價上漲、水資源緊張、環境負荷加大。當地居民，同時也是養老金持有人、保單繳費者，既是資金來源，也是承壓者。鏈條上沒有明顯的單點錯誤，但當所有決策疊加在一起，風險偏好極低的養老金，出現在了可能面臨劇烈波動的資金池。當AI資料中心通過表外結構接入這些資金時，變化幾乎無法立即察覺。帳單上沒有“算力”，報表裡沒有“資料中心”，一切看似平常。 (騰訊科技)

12月27日消息，據tomshardware報導稱，馬斯克旗下人工智慧公司xAI正以前所未有的速度推進其超大規模計算基礎設施建設。據多方信源及公開披露資訊顯示，xAI位於美國田納西州的Colossus 2資料中心目前已實現約390兆瓦（MW）的穩定供電能力，接近400兆瓦關口；公司正從海外整建制採購一座2吉瓦（GW）級燃氣發電廠，以支撐未來單點超大規模AI訓練需求。近日，在社交平台上，馬斯克回應一則關於“xAI是創新者首選團隊”的帖子時明確表示：“五年內，xAI的AI計算能力將超過其他所有公司加起來的總和。”據悉，截至2025年底，xAI已有超23萬塊GPU投入Grok系列大模型訓練，目標是在2030年前部署相當於5000萬塊H100性能水平的AI加速單元。外媒透露，為支撐該目標，xAI正同步推進三方面關鍵動作：啟動新一輪融資；佈局液冷、餘熱回收等能效最佳化系統和內部代號“Macrohard”的全端AI軟體項目。 (環球Tech)

埃隆·馬斯克的Colossus AI基礎設施，據說是世界上最強大的AI計算叢集之一，剛剛達到滿負荷運行。這個龐大的計算系統旨在突破人工智慧的界限，現在由20萬個GPU組成，全部運行在特斯拉Megapack電池上。這是馬斯克進軍人工智慧領域的一個重要里程碑。隨著現場變電站上線並連接到主電網，位於田納西州孟菲斯的Colossus AI基礎設施的第一階段現已完成。據稱，這台超級電腦現在以150兆瓦的功率在電網中運行。額外的150兆瓦Megapack電池系統將作為備用電源，確保在停電或電力需求增加期間繼續運行。Colossus AI是馬斯克AI公司xAI的旗艦產品。這台超級電腦在以驚人的速度建造後，於去年7月首次啟用了10萬個輝達（Nvidia） GPU。整個項目在122天內完成，而硬體安裝到偵錯階段只花了19天。該項目的速度給Nvidia首席執行官黃仁勳留下了深刻印象，他指出，這種規模的項目通常需要四年左右的時間，部署速度非常快。黃仁勳說：“據我所知，世界上只有一個人能做到這一點。”“埃隆對工程、建築、大型系統和資源調配的理解是獨一無二的；這簡直令人難以置信。”然而，這種速度是有代價的，因為該設施最初缺乏與電網的直接連接。為了保持營運，該工廠依賴天然氣渦輪發電機供電，這引發了人們對排放和可持續性的擔憂。早期報告顯示，有14台渦輪機正在供電，每台發電2.5兆瓦，但居民的觀察表明，周邊地區的渦輪機數量可能已超過35台。這是允許限額的兩倍多。這種對臨時電源的依賴引發了關於該設施長期能源計畫的討論，尤其是在xAI尋求進一步擴大營運規模的情況下。在基礎設施中加入更多的GPU意味著AI叢集現在可以更多地依賴電網電力，而不是燃氣發電機。這將有助於提高效率並解決環境問題。據報導，xAI計畫在夏末前拆除一半的臨時發電機。另一半臨時發電機將不得不留下來滿足第二階段的電力需求。馬斯克計畫在今年年底前將Colossus AI的容量翻一番。另外還將增加150兆瓦，使總容量達到300兆瓦。這相當於為30萬戶家庭供電。毫不奇怪，這種巨大的電力需求引發了人們對田納西河流域管理局（TVA）是否有足夠能力支援它的擔憂。xAI已公開表示計畫將其Colossus超級電腦擴展到100多萬個GPU。對於當地經濟，Colossus AI承諾經濟發展和基礎設施投資。然而，人們仍然擔心居民的電能質量會受到干擾，以及該項目對環境的影響。基層組織孟菲斯社區反污染組織（MCAP）主任KeShaun Pearson說：“你不會獲得技術創新的綽號，如果有人進來利用你的自然資源、水，利用漏洞污染空氣。”“這種趨勢是危險的，因為它使我們的城市更容易被利用。”為100萬個GPU供電的道路始於馬斯克於2023年7月創立xAI。明確的目標是“瞭解宇宙的真實本質”。更實際地說，馬斯克希望在自己的指導下建立一個人工智慧實驗室，不受微軟、Google或其他主要科技公司的影響。該公司是對OpenAI（現在有微軟作為親密合作夥伴）和GoogleDeepMind日益增長的主導地位的回應。xAI還與馬斯克的其他企業進行了整合，包括SpaceX和特斯拉。隨著Colossus現在滿負荷運行，xAI有能力在馬斯克更廣泛的生態系統中加速人工智慧的開發和部署。 (Ai時代前沿)

一場DeepSeek颳起的中國式創新風暴，讓矽谷陷入創新恐慌的同時，也讓華爾街再度對超級巨頭們的「撒錢計畫」產生質疑。 在攢局5000億美元的「星際之門」項目後，OpenAI創始人Sam Altman覺得還不夠，他們加碼AI基建還在繼續，下一個目標是「在未來實現5兆計算叢集」。 據「矽基研究室」統計，2024年，亞馬遜、微軟、Google母公司Alphabet和Meta四家科技巨頭在資本開支（CAPEX）花費超2400億美元，根據財報電話會上高管們給出的新指引，2025年，這一數字預計將超過3200億美元。 科技巨頭們還在繼續開出與與AI相關的巨額帳單。

9 月9 日，美國「數位趨勢」網站傳出一則令人熱血沸騰的新聞——馬斯克的xAI 公司首席執行官埃隆·馬斯克在X 平台上霸氣宣布，超級AI 訓練集群Colossus 正式上線！ 馬斯克毫不掩飾地宣稱，這個Colossus 集群乃是世界上「最強大的AI 訓練系統」。 而其「最強大」的底氣來自於所用圖形處理器（GPU）的數量。 在令人驚嘆的10 萬個輝達H100 晶片的強勁驅動下，Colossus 的規模簡直超乎想像，或將超越迄今開發的任何其他AI 系統。

AI界「軍備競賽」！馬斯克祭典超級電腦“巨像”，能否彎道超車？ 最近，馬斯克的AI公司xAI推出了一台超級電腦「巨像」（Colossus），光聽名字就知道它很厲害。 10萬晶片堆出的AI怪獸 這台計算機專門用來訓練AI，馬斯克說它用了足足10萬個輝達H100晶片。這種晶片超強大，是現在AI競賽的關鍵。