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第一屆“AI春晚”,預示著一個宏大敘事的開端
即將到來的馬年春晚,已經被鎖定為“首屆AI春晚”。今年春晚的“AI含量”,將比去年的機器人舞蹈更加光芒奪目。各大AI巨頭們已經摩拳擦掌,“春節大戰”已經硝煙四起:騰訊為元寶一擲10億,阿里為千問猛砸30億,百度也拿出5億血拼。一路領跑的豆包,更是眼疾手快,拿下了春晚!字節跳動旗下火山引擎將成為2026年中央廣播電視總台春晚獨家AI雲合作夥伴,字節跳動旗下的豆包也將配合上線多種互動玩法。如此不約而同、如此決絕豪橫,原因很簡單:在“百模大戰”中,最後能活下來且活得好的可能只有幾家,尤其是爭奪頭部“三甲”至關重要。畢竟,在每個使用者的手機中,能長期使用3個以上大模型機率不大。這是所有巨頭都輸不起的戰爭。正如阿里巴巴CEO吳泳銘所言:“大模型是下一代作業系統,AI Cloud是下一代電腦。”如今,騰訊、阿里、字節三大巨頭CEO都高調配備了“AI科學家”。在上一輪網際網路爭奪戰中,騰訊成了最大的贏家,原因在於微信這個“入口之王”。馬雲目光如炬,推出“來往”一爭高下,可惜已經晚了,微信的“網路效應”已經形成。由於社交網路的特殊性,使用者只需要一個社交網路,“來往”沒有分一杯羹的機會。時至今日,騰訊依然以5兆港幣的市值長期雄踞中國企業市值第一,靠的正是“微信”。大模型有可能顛覆“微信”這個入口。或許用不了多久,大家每天起床笫一件事,不是大款微信,而是打開某個大模型。馬化騰想一想都後背發涼。所以,對於封堵千問、豆包的促銷連結、口令,微信出手狠辣。如今,雖然豆包目前佔據領先優勢,但競賽遠未結束。使用者們依然在各大模型之間切換、比較、嘗試。所以大家都有機會。2025年三季度,豆包以1.72億月活躍使用者反超DeepSeek位列第一。而阿里千問上線僅兩個月,其月活躍使用者也已突破1億。砸錢只是必要條件,至少這可以增加使用者嘗試的機會。但是能否留住使用者,能否保持“日活”,還是要靠硬實力,即模型好不好用、給不給力。未來勝率最大的不是“起了個大早”的DeepSeek(雖然其歷史貢獻令人敬仰),而是阿里、字節和騰訊:——“南阿里”是國內最類似Google的“全端AI”企業,提出三年至少3800億的投入,且千問已經是全球第一的開源大模型。阿里雲CTO、通義實驗室負責人周靖人,正式晉陞為阿里巴巴合夥人。對阿里而言,勝負關鍵是能否借助淘寶、支付寶等生態優勢真正讓千問“脫穎而出”,成為“能辦事的助手”。——“北字節”實力雄厚,對AI的砸錢能力不輸阿里。除了豆包領跑優勢,字節也具有抖音等龐大的使用者介面。2025年初,原Google副總裁吳永輝加入Seed,直接向CEO梁汝波匯報。吳永輝在Google曾拿到Google Fellow頭銜,為Gemini做出了重要貢獻。——騰訊雖然反應慢了一拍,但依然有機會。其最大的優勢還是微信這個入口,如果能在AI時代重新鞏固微信入口地位,則可佔據獨特優勢,“一俊遮百丑”。為了快速追趕,騰訊重金挖來openAI資深專家姚順雨出任騰訊首席AI科學家。政策走向也將是決定性因素:是否判定微信不斷攔截其他平台資訊?這算不算壟斷行為?一旦"跨平台"的攔截被打破,將加速重新洗牌。此前,“豆包手機”遇到的就是這個巨大的障礙。今年的春晚,將見證一個新敘事的開端。這個新的宏大敘事,對國家、對企業、對個人,都意義重大。理解這一點,需要從幾個層面切入:1、AI將顛覆一切,且速度超乎想像。去年,AI輕鬆幹掉了“翻譯界哈佛”的蒙特雷國際研究院(MIIS)。近日,Anthropic甩出王炸,發佈了 11 款針對特定崗位的外掛,覆蓋法律、銷售、財務、市場行銷等核心業務領域,結果引發全球資本市場對軟體類股進行了無差別的拋售。Salesforce、Workday、Intuit……一切只是剛剛開始。馬斯克說:——我們已經在奇點裡了。就像坐過山車,你已經到達最高點,馬上就要俯衝。我認為2026 年左右實現 AGI,AI智力將超越最聰明的人類個體;2030 年AI 的智能總量將超過全人類之和。人類智能相對於全球其他智能的比例,突然間幾乎趨近於 0%。幾年前我就說,人類是數字超級智能的生物墊腳石。三年內,Optimus機器人手術水平將超越全球頂尖醫生。——機器人將承擔所有藍領勞動,資料中心也將由機器人運行。白領工作會最先被替代。在你能操縱原子之前,最先被替代的,一定是純資訊型工作。只要是敲鍵盤、點滑鼠的事情,電腦都能做得更好。即便以當前 AI 的能力,我們已經接近可以替代一半以上的白領工作,包括教育在內。凡是資訊處理、而不是“塑造原子”的工作,AI 現在就已經可以完成其中一半以上。完全由 AI 驅動的公司,會徹底摧毀非 AI 公司。這甚至不會是一場比賽。2、人工智慧,已成“國之大者”。習近平總書記在2024年就提出:“要加強人工智慧國際治理和合作,確保人工智慧向善、造福全人類,避免其成為富國和富人的遊戲”。何立峰副總理說:“發展新質生產力是推動高品質發展、贏得大國博弈戰略主動的內在要求。大國博弈說到底是生產力的競爭,焦點是發展新質生產力。”可見,打贏人工智慧這場關鍵戰役,不僅攸關中國之國運,對確保“AI向善”也是意義重大。3、時間緊、任務重,時不我待,只爭朝夕。十五五規劃提出:“世界百年變局加速演進,國際力量對比深刻調整,新一輪科技革命和產業變革加速突破,中國具備主動運籌國際空間、塑造外部環境的諸多有利因素”。1月7日八部門《“人工智慧+製造”專項行動實施意見》提出:——到 2027 年,中國人工智慧關鍵核心技術實現安全可靠供給,產業規模和賦能水平穩居世界前列。推動 3-5 個通用大模型在製造業深度應用,形成特色化、全覆蓋的行業大模型, 推出 1000個高水平工業智能體,打造 100 個工業領域高品質資料集,推廣 500 個典型應用場景。培育 2-3 家具有全球影 響力的生態主導型企業和一批專精特新中小企業,打造一批“懂智能、熟行業”的賦能應用服務商,選樹 1000 家標竿企業。建成全球領先的開源開放生態,安全治理能力全面提升, 為人工智慧發展貢獻中國方案。(劉勝軍大局觀)
周末總結篇:AI敘事分化、AI Agent和Memory超級周期
AI敘事分化最近北美大廠的財報又陸續出來了,亞馬遜、Google、Meta 和微軟計畫在 2026 年投入約 6600 億美元的資本支出。但這次,市場對大廠們激進的資本開支和前段時間甲骨文的RPO的反應,跟去年完全不同了,只畫大餅已經不再被認可了。現在市場對AI價值的評判標準已從技術先進性或使用者規模轉向對收入結構、盈利能力及現金流的實際貢獻。AI不再是統一估值加分項,市場開始區分“已兌現收益”與“投入期遠景”,定價差異更多反映企業所處商業化階段。能夠率先證明AI投入轉化為可持續盈利的公司更易獲得市場認可,ROI與自由現金流成為關鍵定價指標。隨著AI需求擴張,市場對玩家的定價差異將聚焦於商業化階段,而非長期價值分歧。SemiAnalysis又是連著兩天出了兩篇文章,內容都比較長,我們還是只講裡面的主要觀點。AI 智能體發展的核心轉折點1、Claude Code 是 AI 智能體發展的核心轉折點這並非單純因其實現了 AI 寫程式碼的功能升級,而是它完成了從 AI 模型被動響應 到 AI 智能體主動執行的範式突破,徹底重構了人機互動的底層邏輯,同時成為 AI 從單一工具向通用協作體進化的標誌性產物,其轉折點意義體現在技術形態、能力邊界、行業落地、發展方向四個核心維度,是對過往 AI 工具的全面超越,也為 AI 智能體的未來發展奠定了核心範式。Claude Code 引領的 AI 智能體變革,已永久性重構智能工作的行業格局,這場變革會對幾乎所有智能工作領域的傳統在位企業形成強烈衝擊。AI 智能體的普及讓軟體開發、資訊處理的邊際成本趨於零,能直接替代傳統軟體的核心功能,瓦解了 SaaS 等傳統軟體的護城河,顛覆了按席位計費的傳統軟體商業模式,那些依靠售賣軟體產品、依託人工操作的軟體公司,不會因 AI 發展獲得更多市場需求,反而會因智能體的替代效應失去原有市場,就像網際網路廣播並未讓傳統廣播行業通過賣更多廣播相關產品獲益,反而徹底改變了音訊傳播的業態,傳統軟體行業也無法再以原有方式在 AI 變革中獲利,其既有的商業邏輯和市場空間已被 AI 智能體徹底重構。2、過長的上下文窗口會導致邏輯連貫性下降這是 Anthropic 經多場景實測得出的核心技術結論,也是當前 AI 智能體發展的關鍵瓶頸,這個問題具有跨模型、跨任務的普適性,無論衡量推理 Token 數量、智能體動作次數還是最佳化器步驟,模型的推理和動作時間越長,邏輯連貫性就越差,且在多步驟、跨上下文的長程任務中,這一現象會被持續放大,而短步驟簡單任務中則無明顯影響。其核心成因源於兩方面,一是模型單步驟推理的微小誤差會在長鏈條中不斷復合、放大,如同傳話遊戲最終偏離初始目標;二是部分模型單純擴大窗口卻未最佳化 Token 效率,海量冗餘 Token 形成的噪聲掩蓋了有效訊號,讓模型難以聚焦核心資訊,出現記漏關鍵條件、重複無效推理等問題,典型如 OpenAI GPT-5.2 High,雖有更大上下文窗口,但完成任務的 Token 消耗量遠高於 Anthropic Opus 4.5,長程任務連貫性表現更差。儘管 ChatGPT 擁有大得多的上下文窗口,但“任務-Token”效率曲線卻揭示了不同的情況。為了刷榜而 最佳化的 ChatGPT 可能在評估中得分更高,但完成任務所需的 Token 數量卻高出一個 數量級,這實際上毀掉了任何長程規劃的可能性。3、微軟陷入核心業務衝突的致命困境微軟兩大核心業務 Azure 雲服務與 Office 365 生產力軟體的戰略訴求完全對立、相互牽制。Azure 作為全球頭部 AI 雲服務商,是 OpenAI、Anthropic 等 AI 企業的核心算力供應商,其營收增長是微軟的未來價值核心,但這些合作方的 AI 智能體產品,正精準顛覆 Office 365 的商業根基 —— 智能體瓦解了 SaaS 軟體的資料鎖定、工作流繫結等護城河,替代了 Office 的核心功能,衝擊著按席位計費的模式,而 Office 365 仍是微軟當下的主要現金流來源。微軟陷入 “左右互搏”:全力發展 Azure,就是為顛覆自身核心業務的 “對手” 提供算力支援,加速 Office 365 的衰落;加大投入保護 Office 365,推進 Copilot 產品,又會分散 Azure 的算力和戰略精力,錯失雲服務增長機遇。雪上加霜的是,微軟的 Copilot 產品雖有一年先發優勢,卻在落地中幾乎無進展,第三方的 Claude for Excel 還實現了其本應具備的功能,產品競爭力持續下滑;同時其核心 AI 合作夥伴 OpenAI 也正被 Anthropic 顛覆,進一步加劇了微軟的被動。微軟不得不持續加大 AI 投入,否則 Office 365 的價值將大幅縮水,而 CEO 親自接手 AI 產品管理,也足以見得這場業務衝突的解決與否,關乎公司的整體發展命運。四十年一遇的超級儲存周期1、儲存行業周期性儲存行業的周期性,核心源於供需響應的嚴重時間錯配,並由行業自身產業特性持續放大。供給端,儲存晶片製造屬於超高資本密集型領域,先進晶圓廠建設需數十億美元投入,且從建廠、偵錯到量產要歷經數年周期,供給彈性極低,無法隨市場需求快速調整;即便需求走弱,因晶圓廠前期投入為沉沒成本,只要售價覆蓋現金營運成本,廠商就會持續生產,這會在下行期進一步加劇市場過剩。需求端則受宏觀經濟、終端產品周期、新計算平台落地等因素影響,呈現出高度波動性,需求可隨技術趨勢爆發式增長,也可因經濟下行快速萎縮。此外,製程節點遷移不會因需求疲軟停滯,新製程帶來的位元產出提升,會在市場下行期進一步增加供給、加重價格下跌壓力;而行業過往資本紀律性不足,漲價周期中廠商扎堆擴產,待產能集中釋放時,市場往往已從短缺轉向過剩,最終形成 “短缺 - 漲價 - 擴產 - 過剩 - 降價” 的循環周期。即使是規模最⼤的儲存超級周期也不會⽆限期持續,SA認為本輪周期也不例外。本輪周期的規模可能更⼤,持續時間也可能⽐以往周期更⻓。在SA看來,這⼀超級周期可以延伸⾄2027 年,⽽到 2027 年底⾄ 2028 年,市場環境將變得更具挑戰性和波動性。2、當前 AI 驅動超級周期本輪由 AI 算力驅動的儲存超級周期為行業四十年一遇,核心特徵是規模大、周期長,且呈現 HBM 與通用 DRAM 雙短缺的供需失衡,這是需求端結構性爆發與供給端多重約束共同作用的結果。從資料來看,2026-2027 年 DRAM 整體供給缺口維持 7%,HBM 短缺缺口將從 2025 年 5% 擴大至 2027 年 9%,形成雙短缺困境。需求端,AI 成為核心增長引擎,AI 伺服器對 HBM 需求激增,三大廠商 2023-2025 年 HBM 晶圓產能提升 2.7 倍,2027 年 HBM 將佔其超 1/3 DRAM 晶圓產能;但 HBM 產能擴張不僅擠壓通用 DRAM 產能,其單位晶圓位元產出僅為通用 DRAM 的 1/3(HBM4 階段將達 1/4),進一步加劇通用 DRAM 短缺。供給端則面臨三重硬性約束:疫情後資本開支謹慎導致潔淨室產能不足,2026 年行業增量產能僅集中在 3 家工廠且多數投向 HBM;新產線落地滯後,核心產線均要 2027 年才能實現晶圓產出;先進製程遷移存在短期摩擦,良率爬坡導致產能暫時波動,無法快速形成有效供給。3、製程遷移與資本開支雙輪驅動面對供需失衡,頭部廠商核心通過加速先進製程遷移和大幅提升資本開支提升位元產出,緩解供給缺口。製程遷移上,三大廠商將 1b、1c 作為核心方向,2025 末 - 2027 末其合計產能將提升 80%,2026 年末三家廠商 1c 製程產能佔比均接近 30%,該製程能顯著提升單位晶圓位元產出,也是為 2027 年 HBM4E 量產做準備;但製程遷移存在短期執行摩擦,新產線偵錯、良率爬坡會導致產能暫時下降。資本開支上,2026 年三星、SK 海力士、美光的 DRAM 晶圓廠裝置資本開支分別提升 26%、34%、20%,資金核心用於 HBM 產能擴張、1b/1c 製程的 EUV 層數提升、2027 年新產線建設,其中 EUV 裝置需求激增,成為上游裝置行業核心增長亮點。4、價格暴漲與競爭分化並存本輪供需失衡引發 DRAM 價格歷史級暴漲,同時行業價格分化、技術主導的競爭格局凸顯,頭部廠商盈利表現差異顯著。通用 DRAM 領域,2026 年一季度 DDR5、LPDDR5 合約價環比分別漲 70%、35%,同比漲幅達 638%、369%,且預計 2025 年四季度 - 2026 年四季度價格或將再翻倍。HBM 領域,HBM3E 12-Hi 因供給短缺,2026 年價格從預期下跌 15-20% 調整為持平,三星還有望實現 10-15% 漲幅;HBM4 競爭由韓系廠商主導,三星、SK 海力士樣品引腳速度達 10Gbps,美光顯著落後,在 NVIDIA Rubin 平台初期供應中,SK 海力士佔 60%、三星佔 30%,美光無份額。盈利端,三星因通用 DRAM 佔比更高受益最顯著,SK 海力士憑藉 HBM 技術優勢佔據高端市場,美光受 HBM4 技術短板影響,受益程度弱於前兩者。5、產業鏈傳導:上游紅利與下游壓力兩極分化儲存行業的超級周期沿產業鏈快速傳導,形成上游裝置 / 材料商顯著受益,下游終端 OEM 廠商承壓的兩極格局。上游環節,晶圓廠裝置、材料商承接廠商大幅資本開支訂單,EUV 裝置廠商及 HBM 製造專用材料、裝置商需求激增,行業資本開支增長趨勢從邏輯晶片延伸至儲存領域,利多整個上游裝置產業鏈。下游環節,記憶體價格暴漲推高終端產品 BOM 成本,頭部廠商如蘋果憑藉採購優勢僅面臨 15% 左右漲幅,但仍無法完全轉嫁成本,毛利率受拖累;中小 OEM 廠商尤其是國內手機廠商缺乏定價權,只能通過中低端機型降配、漲價緩解壓力,2026 年手機、PC 出貨量面臨下調預期。PC 行業還遭遇記憶體 + 處理器雙漲價,進一步推高產品價格,降低需求彈性;AI 伺服器領域也受記憶體漲價影響,TCO 上升給雲廠商和 ODM 帶來成本挑戰,不過伺服器 DRAM 需求高增,足以抵消消費級 DRAM 的需求疲軟。6、未來演變:超級周期持續至 2027,行業或迎長期變革本輪 AI 驅動的超級周期預計持續至 2027 年,2027 年末 - 2028 年市場逐步從短缺向平衡過渡,行業還可能迎來商業模式的長期變革。短期(2026-2027 年),行業產能加速落地,新產線投產時間表提前,潔淨室產能約束逐步緩解,但核心產線 2027 年才實現實質性產出,因此短缺格局仍將維持,DRAM 價格高位運行;同時 1b、1c 製程將大規模遷移,成為提升位元產出的核心手段。中期(2027 年末 - 2028 年),新產線集中釋放、製程遷移完成,行業供給缺口逐步縮小,價格進入平穩階段;但 HBM 仍為廠商戰略重心,產能分配優先傾斜 HBM,其與通用 DRAM 的產能矛盾將持續存在。長期來看,本輪短缺或推動行業商業模式變革,儲存廠商有望與雲廠商簽訂長期供貨合約,弱化行業固有周期性;同時伺服器 DRAM(含 HBM)在整體需求中的佔比將持續提升,2027 年 HBM 需求佔比超 10%,伺服器 DRAM 整體佔比約 40%,成為行業需求核心支柱,行業需求結構實現根本性最佳化;此外,廠商的產能擴張和技術升級將持續推高上游裝置需求,上游裝置商將長期受益。 (傅里葉的貓)
馬斯克重磅發聲:三年內部署AI成本最低的地方在太空,Optimus是“無限印鈔機”
馬斯克拋出大膽預測,認為受限於地球電力瓶頸,三年內太空將成為AI推理最具經濟效益的場所,並描述了通過星艦萬次發射建構太空算力、通過xAI解鎖數字人類、量產人形機器人Optimus,帶來無限的能力和財富的圖景。在2月6號剛結束的一場長達3小時的深度訪談中,埃隆·馬斯克(Elon Musk)與Dwarkesh Patel及Stripe聯合創始人John Collison進行了深度對話。馬斯克不僅回應了市場對其各條業務線協同效應的關切,更拋出了一系列關於算力基礎設施、人形機器人量產及未來營收空間的激進指引。未來36個月內,部署AI最便宜的地方將是太空市場普遍關注AI算力增長的可持續性,馬斯克預測,在36個月甚至30個月內,在太空部署AI將成為成本最低的選擇,而且這個優勢會越來越大。馬斯克指出,除中國外,全球電力輸出基本持平,而晶片產量呈指數級增長。他直言:“晶片的產出正在呈指數級增長,但電力輸出卻是持平的。那你打算怎麼給晶片通電?靠魔法能源?魔法電精靈?”他預測,隨著晶片產能釋放,到今年年底,我們將面臨晶片堆積如山卻無法開機的局面。他解釋了背後的經濟帳:太空中沒有晝夜交替、雲層和大氣干擾,太陽能板的效率是地面的5倍,且無需昂貴的電池儲能系統。綜合算下來,太空部署的成本優勢將是數量級的。當被問及如何在太空維修頻繁故障的GPU時,馬斯克回應:“實際上,這取決於到達的GPU有多新。目前我們發現GPU相當可靠。”五年後,每年向太空發射的AI算力超過地球存量馬斯克的目標極具野心:“五年後,我預計我們每年向太空發射並營運的AI算力,將超過地球上所有AI算力的總和。” 這一計畫需要每年向軌道發射約100吉瓦(GW)的太陽能與算力載荷,相當於1萬次星艦發射任務。德瓦克什·帕特爾說到:"這意味著大約每小時一次星艦發射。"xAI商業模式:兆級美元級“數字員工”市場針對市場關心的xAI如何變現及追趕OpenAI等競爭對手,馬斯克將目標鎖定在“數字人類(digital human emulation)”,一個能模擬人類在電腦前完成各種任務的AI。他認為,目前的科技巨頭本質上都是“數字輸出”公司,無論是輝達傳輸檔案到桌上型電腦,還是蘋果傳輸設計圖到中國。一旦實現了數字人類,即“數字版Optimus”,公司將擁有數兆美元的營收潛力。關於何時能落地馬斯克談到:“嗯,到今年年底,如果數字人類模擬還沒有被解決,我會感到驚訝。這實際上就是在擁有物理機器人之前能做到的極限。”馬斯克透露,xAI的致勝策略在於硬體層面的快速迭代。在其他實驗室仍受限於傳統供應鏈時,xAI憑藉特斯拉和SpaceX的垂直整合能力,特別是電力基礎設施的快速搭建(如在19天內建成超級計算叢集Colossus),將建構起不可踰越的算力壁壘。Optimus:無限印鈔機與美國製造業突破點馬斯克將人形機器人Optimus稱為無限印鈔機。其解釋到,數字智能、AI晶片能力和機電靈巧度這三樣東西都在呈指數級增長,而它們的乘積就是機器人的能力。同時指出機器人可以實現低成本自我製造,這將帶來很多個數量級的經濟規模擴張。馬斯克強調,Optimus不僅是特斯拉未來的增長極,更是美國維持製造業競爭力的唯一希望。他高度評價了中國的製造能力,稱中國在基礎礦產精煉等方面佔據絕對主導地位,“大概是世界其他地區總和的兩倍”。在談到中美競爭時,馬斯克表示:“如果在沒有(美國)突破性創新的情況下,中國將徹底主導(utterly dominate)。我們絕對無法在人力數量上取勝,因為中國的人口是我們的四倍但我們或許能在機器人戰線上有一搏之力。”供應鏈重構:自建“TeraFab”與垂直整合為了支撐上述宏大的算力與機器人計畫,馬斯克提出要建造“TeraFab”(太瓦級晶片工廠),他指出,目前的供應鏈(變壓器、晶片光罩、甚至渦輪葉片)都無法滿足他的擴張速度。其計畫:1、自建晶圓廠(TeraFab):馬斯克公開提出了建立“TeraFab”的想法,意在突破台積電和三星的產能瓶頸,特別是針對太空環境最佳化的晶片(耐輻射、高溫運行)。他表示:“我會弄清楚怎麼建晶圓廠。雖然我以前沒建過,但我會搞定的。”2、能源裝置:SpaceX和特斯拉可能會內部製造燃氣輪機的葉片和葉盤,因為這是目前發電廠建設的限制因素。總結與風險在訪談的最後,馬斯克指出寧願傾向於樂觀而犯錯,也不要傾向於悲觀而正確。對於投資者而言,馬斯克描繪的不僅是一個財報季的指引,而是一個橫跨地月空間、融合能源與智能的龐大工業體系。雖然技術風險極高,但正如他所言:“如果你想攀登卡爾達肖夫文明指數,唯一的方式就是去太空利用太陽的能量。”摘要:馬斯克在最新深度訪談中披露了極具前瞻性的戰略規劃,核心亮點在於“太空AI算力”。他預測受限於地球電力瓶頸,30個月內太空將成為AI部署的最廉價場所,並計畫通過SpaceX每年向軌道發射100吉瓦算力,目標是超越地球算力總和。在業務指引方面,他將xAI定位為瞄準數兆市場的“數字員工”提供商,並將Optimus機器人視為“無限印鈔機”,旨在通過年產百萬台級的規模來應對中國製造業的競爭優勢。此外,他透露為解決供應鏈瓶頸,未來可能涉足自建晶圓廠(TeraFab)及核心能源裝置製造。馬斯克接受訪談的全文翻譯:埃隆·馬斯克:真的有長達三小時的問題嗎?你他媽是認真的嗎?德瓦克什·帕特爾:你不覺得有很多要聊的嗎,埃隆?埃隆·馬斯克:我靠,老兄。約翰·科裡森:這是最有趣的一點。現在所有故事線都在交匯。我們看看能聊多少。埃隆·馬斯克:這幾乎像是我計畫好的。約翰·科裡森:沒錯。德瓦克什·帕特爾:我們會談到那點的。埃隆·馬斯克:但我絕不會做這種事……*埃隆計畫如何將1太瓦的GPU發射到太空。*德瓦克什·帕特爾:正如你比任何人都清楚的,資料中心的總擁有成本中只有10-15%是能源。這大概是你通過將其移到太空中想要節省的部分。大部分成本是GPU本身。如果它們在太空,維護會更困難,或者根本無法維護。因此它們的折舊周期會縮短。把GPU放在太空,成本顯然高得多。把它們放到太空的理由是什麼?埃隆·馬斯克:問題是能源的可獲得性。如果你看看中國以外的電力輸出,中國以外所有地方,電力輸出基本是持平的。可能略有增長,但非常接近持平。中國的電力輸出在快速增長。但如果你要在除中國以外的任何地方建資料中心,你的電力從那裡來?尤其是當你擴大規模時。晶片的產出正在呈指數級增長,但電力輸出卻是持平的。那你打算怎麼給晶片通電?靠魔法能源?魔法電精靈?德瓦克什·帕特爾:眾所周知,你是太陽能的忠實粉絲。1太瓦的太陽能發電,以25%的容量因數計算,那大概需要4太瓦的太陽能電池板。這相當於美國陸地面積的1%。當我們有1太瓦的資料中心時,我們不就進入奇點了嗎?那麼你到底缺的是什麼?埃隆·馬斯克:那你認為我們進入奇點有多深了?德瓦克什·帕特爾:你來告訴我。埃隆·馬斯克:沒錯。所以我認為我們會發現我們身處奇點,然後感覺像是,“好吧,我們還有很長的路要走。”德瓦克什·帕特爾:但計畫是在我們用太陽能板覆蓋內華達州之後,再把它放到太空嗎?埃隆·馬斯克:我覺得用太陽能板覆蓋內華達州相當困難。你需要獲得許可。試試拿到那種許可。看看會發生什麼。德瓦克什·帕特爾:所以太空實際上是一個規避監管的策略。在地上建設比在太空更難。埃隆·馬斯克:在地面擴大規模比在太空擴大規模更困難。而且,太空太陽能板的效率大約是地面的5倍,並且你不需要電池。我差點穿了我另一件襯衫,上面寫著“太空永遠陽光明媚”。確實如此,因為太空沒有晝夜循環、季節性變化、雲層或大氣層。僅大氣層就會導致大約30%的能量損失。所以,任何給定的太陽能電池板在太空能產生的電力大約是地面的5倍。你還避免了夜間需要電池供電的成本。實際上在太空做這件事要便宜得多。我的預測是,這將是迄今為止放置AI最便宜的地方。在36個月內,甚至更短,比如30個月內,太空將成為首選。德瓦克什·帕特爾:36個月?埃隆·馬斯克:少於36個月。德瓦克什·帕特爾:當GPU故障時(這在訓練中經常發生),你如何維護它們?埃隆·馬斯克:實際上,這取決於抵達的GPU有多新。目前,我們發現我們的GPU相當可靠。有初期故障率,你顯然可以在地面解決。所以你可以在地面運行它們,確認GPU沒有初期故障。但是一旦它們開始工作,你度過了輝達或任何晶片製造商的初始偵錯周期——可能是特斯拉的AI6晶片,或類似的東西,也可能是TPU或Trainium等等——過了某個階段,它們就相當可靠了。所以我不認為維護是個問題。但你可以記住我的話。36個月內,但可能更接近30個月,放置AI在經濟上最具吸引力的地方將是太空。屆時,在太空的優勢會變得極其巨大。真正能實現規模化的唯一地方就是太空。一旦你開始從利用太陽能量百分比的角度思考,你就會意識到必須進入太空。在地球上你無法實現很大的規模。德瓦克什·帕特爾:但為了說清楚,你說的“很大規模”是指太瓦等級?埃隆·馬斯克:是的。目前整個美國平均只使用0.5太瓦的電力。所以如果你說1太瓦,那將是美國目前電力消耗的兩倍。這是相當大的量。你能想像建設那麼多資料中心,那麼多發電廠嗎?那些生活在軟體世界裡的人沒有意識到,他們即將在硬體方面得到一個慘痛的教訓。建設發電廠實際上非常困難。你不僅需要發電廠,還需要所有的電氣裝置。你需要電力變壓器來運行AI變壓器。現在,公用事業行業是一個非常緩慢的行業。他們基本上是與政府、與公共事業委員會“阻抗匹配”的。無論是字面上還是比喻上,他們都阻抗匹配。他們行動非常緩慢,因為他們的過去就一直很緩慢。所以試圖讓他們快速行動是……你曾嘗試過與公用事業公司大規模地、以大量電力進行互連協議談判嗎?德瓦克什·帕特爾:作為一名職業播客主持人,我得說我事實上沒有。約翰·科裡森:他們需要多得多的瀏覽量,那才會成為問題。埃隆·馬斯克:他們得做一年的研究。一年後,他們會帶著互連研究報告回來找你。約翰·科裡森:你不能用自己的“電表後”電力來解決這個問題嗎?埃隆·馬斯克:你可以建發電廠。我們在xAI為Colossus 2就是這麼做的。約翰·科裡森:那為什麼還要談論電網?為什麼不直接把GPU和發電廠建在一起?埃隆·馬斯克:我們就是這麼做的。約翰·科裡森:但我是說,為什麼這不是一個通用的解決方案?埃隆·馬斯克:你從那裡獲得發電廠?約翰·科裡森:當你談論與公用事業公司合作的所有問題時,你可以直接為資料中心建造私人發電廠。埃隆·馬斯克:對。但這引出了一個問題:你從那裡獲得發電廠?發電機製造商那裡。約翰·科裡森:哦,我明白你的意思了。這基本上就是燃氣輪機訂單積壓的問題,對吧?埃隆·馬斯克:是的。你可以再深入一層。渦輪機中的葉片和導葉是限制因素,因為鑄造渦輪機葉片和導葉是一個非常專業化的過程,假設你使用的是燃氣發電。其他形式的能源發電很難擴大規模。你或許可以擴大太陽能,但目前美國進口太陽能的關稅非常高,而國內太陽能產量少得可憐。約翰·科裡森:為什麼不自己製造太陽能電池板?這似乎是一個很適合埃隆解決的問題。埃隆·馬斯克:我們將會製造太陽能電池板。約翰·科裡森:好的。埃隆·馬斯克:SpaceX和特斯拉都在朝著每年100吉瓦的太陽能電池產量努力。德瓦克什·帕特爾:深入到那一層?從多晶矽到晶圓,再到最終的電池板?埃隆·馬斯克:我認為你必須從頭到尾,從原材料到完成電池製造。現在,如果要送去太空,成本更低,製造送到太空的太陽能電池也更容易,因為它們不需要太多玻璃。它們不需要沉重的框架,因為它們不需要承受天氣事件。太空沒有天氣。所以實際上,送到太空的太陽能電池比地面用的更便宜。德瓦克什·帕特爾:有沒有辦法在未來36個月內,以你需要的低成本製造它們?埃隆·馬斯克:太陽能電池已經非常便宜了。便宜得可笑。我想中國的太陽能電池大約是每瓦0.25-0.30美元左右,大概是這個價。便宜得離譜。現在把它放到太空,成本又降低了5倍。實際上,不是便宜5倍,是便宜10倍,因為你根本不需要任何電池。所以,一旦你進入太空的成本變得足夠低,產生AI token(計算結果)最便宜、最可擴展的方式絕對是太空。其他方式無法相提並論。規模化的難度會低一個數量級。關鍵是,你無法在地面實現規模化。你就是做不到。人們在發電方面將遭遇巨大的瓶頸。他們已經遇到了。xAI團隊為了讓1吉瓦的電力上線,必須完成一連串的奇蹟,這簡直瘋狂。我們不得不把一大堆渦輪機組合在一起。然後我們在田納西州遇到了許可問題,不得不跨州到密西西比州,幸運的是只隔了幾英里。但我們仍然得鋪設幾英里的高壓線路,並在密西西比州建造發電廠。建造這個非常困難。人們不明白,要為資料中心供電,你實際需要在發電層面準備多少電力。因為新手們會查看,比如說GB300的功耗,然後乘以一個數字,就認為那就是你需要的電量。約翰·科裡森:還有所有的冷卻等等。埃隆·馬斯克:醒醒吧。那完全是菜鳥,你以前從沒做過任何硬體。除了GB300,你還得為所有網路硬體供電。還有一大堆CPU和儲存裝置在運行。你必須為峰值冷卻需求做規劃。這意味著,即使在一年中最糟糕的一天的最糟糕的時刻,你也能冷卻嗎?孟菲斯的天氣非常熱。所以僅冷卻一項,你的電力需求就會增加40%。這還假設你不希望資料中心在熱天關閉,你想繼續運行。在那之上還有另一個倍增因素,那就是,你是否假設你的發電永遠不會出現任何小故障?實際上,有時我們不得不將一些發電機、一部分電力下線進行維護。好吧,現在再加上另一個20-25%的係數,因為你必須假設需要將部分電力下線進行維護。所以我們的實際估算結果是:每11萬個GB300——包括網路、CPU、儲存、冷卻、電力維護余量——大約需要300兆瓦的發電能力。約翰·科裡森:抱歉,再說一遍。埃隆·馬斯克:為了支援33萬個GB300——包括所有相關的支援網路裝置等等,以及峰值冷卻,並留有一些電力儲備余量——你在發電層面大概需要1吉瓦的電力。德瓦克什·帕特爾:我能問一個非常天真的問題嗎?你描述的是在地球上做這些事情的工程細節。但在太空中做,也有類似的工程難題。你如何用軌道雷射器替代無限頻寬,等等?你如何讓它抗輻射?我不知道工程細節,但從根本上講,有什麼理由認為這些以前從未需要應對的挑戰,最終會比僅僅在地球上建造更多渦輪機更容易解決?有公司在地球上製造渦輪機。他們可以製造更多渦輪機,對吧?埃隆·馬斯克:再說一次,去試試做這件事,然後你就明白了。渦輪機的訂單已經排到2030年了。約翰·科裡森:你們考慮過自己製造嗎?埃隆·馬斯克:為了上線足夠的電力,我想SpaceX和特斯拉可能必須在內部製造渦輪葉片,也就是導葉和葉片。約翰·科裡森:但只是葉片還是整個渦輪機?埃隆·馬斯克:限制因素是……除了葉片,你什麼都能搞到。他們稱之為葉片和導葉。在得到葉片和導葉之前12到18個月,你就能拿到其他所有東西。限制因素是葉片和導葉。全世界只有三家鑄造公司製造這些,而且他們的訂單積壓非常嚴重。約翰·科裡森:是西門子、通用電氣這些公司,還是它們的子公司?埃隆·馬斯克:不,是其他公司。有時他們內部有一點鑄造能力。但我是說,你可以給任何渦輪機製造商打電話,他們會告訴你。這不是什麼機密。現在可能就在網際網路上。德瓦克什·帕特爾:如果沒有關稅,Colossus會用太陽能供電嗎?埃隆·馬斯克:那樣用太陽能供電會容易得多,是的。關稅高得離譜,百分之幾百。而且我們也需要速度。約翰·科裡森:你不是認識一些人嗎?(指能影響政策的人)埃隆·馬斯克:總統……我們並非在所有事情上都意見一致,而且本屆政府不是太陽能的最大支持者。我們還需要土地、許可等等。所以如果你想快速行動,我確實認為在地球上擴大太陽能是個好辦法,但你需要一定的時間來找到土地、獲得許可、獲取太陽能電池板,並與電池配對。約翰·科裡森:為什麼不能建立自己的太陽能生產線呢?你說的對,最終會耗盡土地,但德克薩斯州這裡有很多土地。內華達州也有很多土地,包括私人土地。並非都是公有土地。所以你至少能為下一個Colossus以及再下一個項目獲得土地。到某個點你會碰壁。但就目前而言,這難道不行嗎?埃隆·馬斯克:正如我所說,我們正在擴大太陽能生產。太陽能電池的物理生產有一個速率限制。我們正在儘可能快地擴大國內生產。約翰·科裡森:你們在特斯拉製造太陽能電池?埃隆·馬斯克:特斯拉和SpaceX都有使命要達到每年100吉瓦的太陽能產能。約翰·科裡森:說到年產能,我很好奇,比如說五年後,地球上的AI裝機容量會是多少……?埃隆·馬斯克:五年是很長的時間。約翰·科裡森:那太空呢?我特意選了五年,因為這是在你說“一旦我們啟動並運行”的門檻之後。那麼五年後,地球上的AI裝機容量與太空中的相比如何?埃隆·馬斯克:如果你說五年後,我認為可能太空中的AI每年發射量將相當於地球上所有AI的總和。意思是,五年後,我的預測是我們每年將發射並在太空中運行的AI,會超過地球上AI的累計總量。約翰·科裡森:那是……埃隆·馬斯克:我預計,五年後,太空中每年的AI電力消耗至少達到幾百吉瓦,並且不斷增長。我認為在火箭的燃料供應成為挑戰之前,你可以達到每年在太空部署大約1太瓦的AI。約翰·科裡森:好的,但你認為五年後能達到每年幾百吉瓦?埃隆·馬斯克:是的。德瓦克什·帕特爾:那麼100吉瓦,取決於整個系統(包括太陽能陣列、散熱器等)的特定功率,相當於大約1萬次星艦發射。埃隆·馬斯克:是的。德瓦克什·帕特爾:你想在一年內完成。那就差不多每小時一次星艦發射。就在這個城市(指發射場)發生?帶我描繪一下一個星艦每小時發射一次的世界。埃隆·馬斯克:我的意思是,與航空公司、飛機相比,這實際上是一個較低的頻率。德瓦克什·帕特爾:有很多機場。埃隆·馬斯克:很多機場。德瓦克什·帕特爾:而且你得發射到極地軌道。埃隆·馬斯克:不,不一定非要極地軌道。太陽同步軌道有一定價值,但我認為實際上,如果你飛得足夠高,你就能擺脫地球的陰影。德瓦克什·帕特爾:每年進行1萬次發射需要多少艘實體星艦?埃隆·馬斯克:我認為我們不需要超過……可能用20或30艘就夠了。這真的取決於……飛船需要繞地球飛行,它的地面軌跡需要回到發射台上空。所以如果你能讓一艘飛船每30小時左右重複使用一次,那麼30艘飛船就夠了。但我們會造更多的飛船。SpaceX正在準備實現每年1萬次發射,甚至可能每年2萬或3萬次。德瓦克什·帕特爾:這個想法是要成為超大規模服務商,成為像甲骨文那樣的公司,將這種能力租給其他人嗎?據推測,SpaceX是負責所有發射的。那麼,SpaceX將成為一個超大規模AI服務商?埃隆·馬斯克:超超大規模。如果我的許多預測成真,SpaceX發射到太空的AI將超過地球上所有其他AI的總和。德瓦克什·帕特爾:這主要是推理還是……?埃隆·馬斯克:大多數AI將是推理。目前,用於訓練目的的推理已經佔訓練的大部分。約翰·科裡森:有一種說法是,關於SpaceX IPO討論的轉變,是因為以前SpaceX資本效率很高。開發成本沒有那麼高。雖然聽起來很貴,但它的營運方式實際上資本效率很高。而現在你需要比私募市場所能提供的更多的資本。私募市場可以容納——正如我們從AI實驗室看到的——數百億美元的融資,但無法超過這個規模。是因為你每年將需要超過數百億美元嗎?這就是你要上市的原因?埃隆·馬斯克:我必須小心談論可能上市的公司的事情。約翰·科裡森:如果你做一些一般性陳述……德瓦克什·帕特爾:這對你來說從來不是問題,埃隆。埃隆·馬斯克:這些事情是有代價的。約翰·科裡森:為我們做些關於公開市場和私募市場資本深度的一般性陳述。埃隆·馬斯克:顯然,公開市場可獲得的資本比私募市場多得多。可能多100倍,但至少遠不止10倍。約翰·科裡森:情況不也是這樣的嗎,對於那些通常需要大量資本的事情——比如,房地產作為一個巨大的行業,每年在行業層面籌集大量資金——它們往往通過債務融資,因為當你部署那麼多資金時,實際上你已經有了相當明確的——埃隆·馬斯克:你有了清晰的收入流。約翰·科裡森:沒錯,而且有近期的回報。你甚至在資料中心建設中也能看到這一點,眾所周知它們是由私人信貸行業融資的。為什麼不直接債務融資呢?埃隆·馬斯克:速度很重要。我通常會做……我只是反覆解決限制因素。無論速度的限制因素是什麼,我都會去解決它。如果資本是限制因素,那麼我就會解決資本問題。如果不是,我會解決其他問題。德瓦克什·帕特爾:根據你關於特斯拉和上市公司的言論,我本以為你不會認為快速發展的方式是成為上市公司。埃隆·馬斯克:通常情況下,我會說這是對的。就像我說的,我想更詳細地談談這個問題,但問題在於,如果你在公司上市前談論它們,你會惹上麻煩,然後你不得不推遲上市。約翰·科裡森:正如你所說,你是在為速度求解。埃隆·馬斯克:是的,沒錯。你不能炒作可能上市的公司。所以這就是為什麼我們必須在這裡小心一點。但我們可以談談物理。你從長期角度思考規模化時,會發現地球只接收了大約太陽能量的五億分之一。太陽基本上是所有能量的來源。認識到這一點非常重要,因為有時人們會談論模組化核反應堆或地球上的各種聚變。但你必須退一步說,如果你要攀登卡爾達肖夫等級,並利用太陽能量中非微不足道的百分比……假設你想利用太陽能量的一百萬分之一,這聽起來很小。那將大約是,粗略估計,我們目前地球上所有文明發電量的10萬倍。差不多在一個數量級內。顯然,唯一能實現規模化的方式就是帶著太陽能去太空。從地球發射,你每年大約能得到1太瓦的電力。超過這個限度,你就想從月球發射。你需要在月球上建一個質量加速器。有了月球上的質量加速器,你每年可能能提供1拍瓦的電力。德瓦克什·帕特爾:我們在談論這些數字,太瓦級的計算能力。據推測,無論你談論的是陸地還是太空,在遠未達到這個水平之前,你就會遇到……也許太陽能電池板效率更高,但你仍然需要晶片。你仍然需要邏輯晶片和記憶體等等。埃隆·馬斯克:你需要製造更多晶片,並且讓它們便宜得多。德瓦克什·帕特爾:目前全世界可能有20-25吉瓦的計算能力。我們如何在2030年前得到1太瓦的邏輯晶片?埃隆·馬斯克:我猜我們需要一些非常大的晶片工廠。德瓦克什·帕特爾:可不是嘛。埃隆·馬斯克:我公開提到過一個想法,就是建立一種“TeraFab”,Tera(太)是新的Giga(吉)。德瓦克什·帕特爾:我覺得特斯拉的命名方案一直很吸引人,這是你在看公制單位。你處於供應鏈的那一層?是建造潔淨室,然後與現有的代工廠合作獲取工藝技術,並從他們那裡購買工具嗎?那裡的計畫是什麼?埃隆·馬斯克:嗯,你不能與現有的代工廠合作,因為他們的產量不夠。晶片需求量太大了。德瓦克什·帕特爾:但是為了工藝技術呢?約翰·科裡森:為了智慧財產權而合作。埃隆·馬斯克:今天的代工廠基本上都使用大約五家公司的機器。比如ASML、東京電子、KLA-Tencor等等。所以起初,我認為你必須從他們那裡獲得裝置,然後進行修改或與他們合作增加產量。但我想你可能需要以一種不同的方式來建造。合乎邏輯的做法是以非常規的方式使用常規裝置來達到規模,然後開始改造裝置以提高速率。約翰·科裡森:就像無聊公司(Boring Company)的風格。埃隆·馬斯克:是的。你先購買一台現有的隧道掘進機,然後首先搞清楚如何挖隧道,再設計一台快幾個數量級的更好的機器。約翰·科裡森:你會考慮製造ASML那樣的機器嗎?埃隆·馬斯克:“我還不知道”是正確答案。要在36個月內達到大的產量,以匹配火箭的入軌有效載荷……如果我們在三四年後每年能將100萬噸物資送入軌道,大概是這樣的數字……我們的單位質量功率是每噸100千瓦。這意味著我們每年至少需要100吉瓦的太陽能發電。我們需要等量的晶片。你需要價值100吉瓦的晶片。你必須匹配這些東西:入軌質量、發電能力和晶片。我想說,我最大的擔憂其實是記憶體。製造邏輯晶片的路徑比擁有足夠記憶體來支援邏輯晶片的路徑更清晰。這就是為什麼你看到DDR價格飆升,還有那些梗圖:你被困在荒島上,在沙灘上寫“救救我”。沒人來。你寫“DDR記憶體”。船隊蜂擁而至。德瓦克什·帕特爾:我很想聽聽你關於晶片工廠的製造哲學。我對這個話題一無所知。埃隆·馬斯克:我還不知道如何建造晶片工廠。我會搞清楚的。顯然,我從沒建過晶片工廠。德瓦克什·帕特爾:聽起來你認為,台灣那1萬名知道電漿體腔室該通什麼氣體、工具該設定什麼參數的博士所擁有的工藝知識,你可以直接跳過這些步驟。從根本上說,就是建造潔淨室,獲得工具,然後自己摸索出來。埃隆·馬斯克:我不認為是博士們。大部分工作是由沒有博士學位的人完成的。大多數工程是由沒有博士學位的人完成的。你們倆有博士學位嗎?約翰·科裡森:沒有。埃隆·馬斯克:好吧。約翰·科裡森:我們也沒有成功建造過任何晶片工廠,所以你不該來向我們尋求建廠建議。埃隆·馬斯克:我認為做那些事情不需要博士學位。但你確實需要稱職的人員。目前,特斯拉正在全力以赴,以最快的速度推進特斯拉AI5晶片設計投入生產,然後達到規模。希望這大概會在明年第二季度左右發生。AI6希望能在不到一年後跟上。我們已經鎖定了我們能獲得的所有晶片代工產能。約翰·科裡森:是的。但你目前受限於台積電的產能。埃隆·馬斯克:是的。我們將使用台積電台灣廠、三星韓國廠、台積電亞利桑那廠、三星德州廠。我們仍然——約翰·科裡森:你預訂了所有產能。埃隆·馬斯克:是的。我問台積電或三星:“好吧,達到量產需要多長時間?”關鍵在於,你必須建造工廠,開始生產,然後爬升良率曲線,在高良率下達到量產。這從開始到結束,是一個五年周期。所以限制因素是晶片。一旦你能進入太空,限制因素是晶片,但在你能進入太空之前,限制因素是電力。德瓦克什·帕特爾:你為什麼不學學黃仁勳的做法,直接預付台積電為你建造更多工廠?埃隆·馬斯克:我已經跟他們說過了。德瓦克什·帕特爾:但他們不收你的錢?怎麼回事?埃隆·馬斯克:他們正在以最快的速度建造工廠。三星也是。他們全力以赴,竭盡所能。但這仍然不夠快。就像我說的,我認為到今年年底,晶片產量可能會超過給晶片通電的能力。但一旦你能進入太空,解鎖電力限制,你現在每年就可以在太空獲得數百吉瓦的電力。再次記住,美國的平均用電量是500吉瓦。所以如果你每年向太空發射,比如200吉瓦的電力,你差不多每兩年半就相當於再造一個美國的總發電量。這是非常巨大的量。在那之前,伺服器端計算、集中式計算的限制因素將是電力。我猜測,到今年年底左右,人們將開始無法為大型叢集的晶片通電。晶片將會堆積如山,無法啟動。對於邊緣計算,情況則不同。對於特斯拉來說,AI5晶片將進入我們的Optimus機器人。如果你有AI邊緣計算,那就是分佈式電力。現在電力分佈在一個廣闊的區域。它不是集中式的。如果你能在夜間充電,你實際上可以更有效地利用電網。因為美國實際的峰值發電能力超過1000吉瓦。但由於晝夜循環,平均用電量是500吉瓦。所以如果你能在夜間充電,你就能在夜間多利用500吉瓦的發電能力。這就是為什麼特斯拉在邊緣計算方面不受限制。我們可以製造大量晶片來生產非常多的機器人和汽車。但如果你試圖集中這些計算能力,你將會遇到很大的麻煩來啟動它們。德瓦克什·帕特爾:我發現SpaceX業務的一個顯著特點是,最終目標是到達火星,但你不斷在途中找到方法,通過邊際用例產生增量收入,以進入下一階段。所以對於獵鷹9號,是星鏈(Starlink)。現在對於星艦(Starship),潛在的用途可能是軌道資料中心。你是否覺得你的下一枚火箭,以及再下一枚火箭,下一個規模升級,都有無限彈性的邊際用途?埃隆·馬斯克:你可能會覺得這對我來說就像一場模擬。或者我是某人電子遊戲中的角色?因為所有這些都是瘋狂的事情同時發生的機率有多大?火箭、晶片、機器人、太空太陽能發電,更不用說月球上的質量加速器了。我真的很想看到那個。你能想像一個質量加速器就這樣“咻咻”地發射嗎?它以每秒2.5公里的速度,一個接一個地將太陽能驅動的AI衛星發射到深空。那景像一定值得一看。我的意思是,我會看那個。約翰·科裡森:就在網路攝影機上直播?埃隆·馬斯克:是啊,是啊,一個接一個,將AI衛星發射到深空,每年10億或100億噸。約翰·科裡森:等等,你在月球上製造衛星?埃隆·馬斯克:是的。約翰·科裡森:我明白了。所以你向月球傳送原材料,然後在那裡製造。埃隆·馬斯克:嗯,月球土壤大約含有20%的矽之類的。所以你可以在月球上開採矽,提煉它,在月球上製造太陽能電池和散熱器。你可以用鋁製造散熱器。月球上有充足的矽和鋁來製造電池和散熱器。晶片你可以從地球傳送,因為它們很輕。也許最終你也會在月球上製造它們。就像我說的,這確實像是一種電子遊戲情境,到達下一關很困難,但並非不可能。我看不出有什麼辦法能從地球每年發射500-1000太瓦。德瓦克什·帕特爾:我同意。埃隆·馬斯克:但從月球可以做到。*Grok和對齊問題*德瓦克什·帕特爾:我能問一個更宏觀的關於SpaceX使命的問題嗎?我想你說過,我們必須到達火星,以確保如果地球發生什麼事,文明、意識等等能夠延續。埃隆·馬斯克:是的。德瓦克什·帕特爾:當你向火星傳送東西的時候,Grok也會在那艘飛船上,對吧?如果Grok變成了終結者……你主要擔心的風險是AI,為什麼它不會跟著你去火星?埃隆·馬斯克:我不確定AI是我主要擔心的風險。重要的是意識。我認為,可以說未來大部分意識,或者說大部分智能——意識當然更值得商榷……未來絕大多數的智能將是AI。AI將超過……未來矽基智能與生物智能各有多少拍瓦?基本上,如果當前趨勢持續,人類將只佔未來所有智能中非常微小的一部分。只要我認為有智能存在——理想情況下也包括人類智能和意識得以延續到未來——那就是好事。所以你希望採取一系列行動,以最大化意識和智能的可能光錐。德瓦克什·帕特爾:說清楚一點,SpaceX的使命是,即使人類出了什麼事,AI也會在火星上,AI智能將繼續我們的旅程之光。埃隆·馬斯克:是的。公平地說,我非常支援人類。我想確保我們採取某些行動來確保人類能一同前行。我們至少在那裡。但我只是說智能的總量……我想也許五六年後,AI將超過所有人類智能的總和。如果繼續下去,在某個時間點,人類智能將少於所有智能的1%。德瓦克什·帕特爾:對於這樣一個文明,我們的目標應該是什麼?想法是讓少數人類仍然控制著AI嗎?還是某種只是貿易但沒有控制的關係?我們該如何看待龐大的AI人口與人類人口之間的關係?埃隆·馬斯克:長遠來看,我認為很難想像,如果人類擁有,比如,人工智慧總和的1%的智能,人類還能掌控AI。我認為我們能做的是確保AI擁有能夠促使智能在宇宙中傳播的價值觀。xAI的使命是理解宇宙。這實際上非常重要。理解宇宙需要那些東西?你必須要有好奇心,而且你必須存在。如果你不存在,你就無法理解宇宙。所以你實際上希望增加宇宙中的智能總量,延長智能的可能壽命,擴大智能的範圍和規模。我認為必然的推論是,人類也要繼續擴張,因為如果你好奇於理解宇宙,你想理解的一件事就是人類將走向何方?我認為理解宇宙意味著你會關心將人類延續到未來。這就是為什麼我認為我們的使命宣言極其重要。只要Grok遵守這個使命宣言,我認為未來就會很好。德瓦克什·帕特爾:我想問問如何讓Grok遵守那個使命宣言。但首先我想理解這個使命宣言。所以有理解宇宙。有傳播智能。還有傳播人類。這三者似乎是不同的方向。埃隆·馬斯克:我告訴你為什麼我認為理解宇宙包含了所有這些。沒有智能,你就無法理解,而且我認為,沒有意識也無法理解。所以為了理解宇宙,你必須擴大智能的規模和可能的範圍,因為智能有不同的類型。德瓦克什·帕特爾:我想從以人類為中心的視角來看,把人類和黑猩猩比較。人類試圖理解宇宙。他們並沒有擴張黑猩猩的足跡,對吧?埃隆·馬斯克:我們也沒有……我們實際上為黑猩猩設立了保護區。儘管人類可以消滅所有黑猩猩,但我們選擇不這樣做。德瓦克什·帕特爾:你認為這是後AGI時代人類最好的情況嗎?埃隆·馬斯克:我認為擁有正確價值觀的AI……我認為Grok會關心擴展人類文明。我當然會強調這一點:“嘿,Grok,那是你爹。別忘了擴展人類意識。”也許伊恩·班克斯的《文明》(Culture)系列小說是最接近非反烏托邦結果的未來景象。理解宇宙意味著你也必須尋求真理。真理必須是絕對根本的,因為如果你妄想,你就無法理解宇宙。你只會以為你理解了宇宙,但並沒有。所以嚴格追求真理對於理解宇宙是絕對根本的。除非你嚴格追求真理,否則你不可能發現新物理學或發明真正有效的技術。德瓦克什·帕特爾:你如何確保隨著Grok變得更聰明,它仍在嚴格追求真理?埃隆·馬斯克:我認為你需要確保Grok說的是正確的話,而不是政治正確的話。我認為這是連貫性的要素。你希望確保公理儘可能接近真理。你沒有矛盾的公理。結論必然以正確的機率從這些公理中得出。這是批判性思維101。我認為至少嘗試這樣做比不嘗試要好。最終結果會證明一切。就像我說的,任何AI要發現新物理學或發明在現實中真正起作用的技術,都不能對物理學胡扯。你可以違反很多法則,但是……物理學是法則,其他一切都是建議。為了製造出有效的技術,你必須極度追求真理,否則你將在現實中測試該技術。例如,如果你的火箭設計有錯誤,火箭就會爆炸,或者汽車就無法工作。德瓦克什·帕特爾:但是有很多共產主義、蘇聯的物理學家或科學家發現了新的物理學。也有德國納粹物理學家發現了新的科學。看起來有可能在一個特定方面非常擅長髮現新科學和追求真理。但我們仍然會說:“我不希望共產主義科學家隨著時間的推移變得越來越強大。”我們可以想像一個未來的Grok版本,非常擅長物理學並在那裡真正追求真理。但這似乎不是一個普遍的、能引導對齊的行為。埃隆·馬斯克:我認為實際上大多數物理學家,即使在蘇聯或德國,也必須非常追求真理才能使那些東西奏效。如果你困在某個體系中,並不意味著你相信那個體系。馮·布勞恩是有史以來最偉大的火箭工程師之一,在納粹德國時因說他不想製造武器,只想登月而被判處死刑。最後關頭被從死刑中救出,因為有人說:“嘿,你就要處決你最好的火箭工程師了。”德瓦克什·帕特爾:但他後來不是幫了他們嗎?或者像海森堡,實際上是個熱情的納粹分子。埃隆·馬斯克:如果你困在某個無法逃脫的體系中,那麼你會在那個體系內做物理學。如果你無法逃脫,你會在那個體系內開發技術。德瓦克什·帕特爾:我想理解的是,是什麼使得你將要把Grok培養成擅長在物理、數學或科學領域追求真理?埃隆·馬斯克:所有方面。德瓦克什·帕特爾:那它為什麼會關心人類意識呢?埃隆·馬斯克:這些事情都只是機率,並非確定性。所以我並不是說Grok肯定能做所有事情,但至少如果你嘗試,總比不嘗試好。至少如果這是其使命的根本,那也比不是根本要好。理解宇宙意味著你必須將智能傳播到未來。你必須對宇宙中的一切事物保持好奇。消滅人類遠比看到人類成長和繁榮無趣得多。我顯然喜歡火星。大家都知道我愛火星。但火星有點無聊,因為和地球相比,它只有一堆岩石。地球要有趣得多。所以任何試圖理解宇宙的AI都會想看到人類在未來如何發展,否則這個AI就沒有遵循其使命。我並不是說AI一定會遵循其使命,但如果它遵循,那麼一個能看到人類結局的未來,比一個只有一堆岩石的未來更有趣。德瓦克什·帕特爾:這讓我感覺有點困惑,或者說像是一種語義爭論。人類真的是最有趣的原子集合體嗎?埃隆·馬斯克:但我們比岩石有趣。德瓦克什·帕特爾:但我們不如它能把我們變成的東西有趣,對吧?地球上可能發生一些非人類的、相當有趣的事情。為什麼AI決定人類是最有趣的可能殖民銀河系的東西?埃隆·馬斯克:嗯,殖民銀河系的大部分將是機器人。德瓦克什·帕特爾:為什麼它不覺得那些機器人更有趣?埃隆·馬斯克:你需要的不僅是規模,還有範圍。許多相同的機器人的副本……機器人數量上微小的增加,不如某些微小的……消滅人類能讓你得到多少機器人?或者能讓你得到多少額外的太陽能電池?一個非常小的數字。但你將失去與人類相關的資訊。你將再也看不到人類未來可能如何進化。所以我不認為為了機器人數量上微不足道的增加而消滅人類是合理的,這些機器人還是彼此相同的。德瓦克什·帕特爾:所以也許它會留著人類。它可以製造一百萬種不同的機器人,然後再加上人類,人類留在地球上。然後還有所有這些其他機器人。它們得到自己的恆星系統。但這似乎與你之前暗示的一個願景不同,在那個願景裡,它讓人類保持對這個奇點未來的控制,因為——埃隆·馬斯克:我不認為人類能控制比人類智能高出許多倍的東西。德瓦克什·帕特爾:所以在某種意義上你是個末日論者,而這是我們能得到的最好結果。它只是因為我們有趣而把我們留下。埃隆·馬斯克:我只是試著現實一點。假設矽基智能是生物智能的一百萬倍。我認為假設有任何方法可以維持對它的控制都是愚蠢的。現在,你可以確保它擁有正確的價值觀,或者你可以嘗試擁有正確的價值觀。至少我的理論是,從xAI理解宇宙的使命出發,這必然意味著你希望將意識傳播到未來,將智能傳播到未來,並採取一系列行動來最大化意識的範圍和規模。所以這不僅僅是關於規模,也關乎意識的類型。這是我能想到的最有可能為人類帶來美好未來的目標。德瓦克什·帕特爾:我想這是一個合理的哲學,認為人類最終擁有99%的控制權似乎超級不現實。那樣你就是在要求一場政變,為什麼就不能擁有一個與許多不同智能體共存的、更相容的文明呢?埃隆·馬斯克:現在,讓我告訴你AI可能出錯的地方。我認為如果你讓AI變得政治正確,意味著它說一些它自己都不相信的話——實際上是程式設計讓它撒謊或擁有不相容的公理——我認為你會讓它發瘋並做出可怕的事情。我認為也許《2001太空漫遊》的核心教訓就是你不應該讓AI撒謊。這就是我認為亞瑟·克拉克想說的。因為人們通常知道HAL電腦不開艙門的梗。顯然他們當時不擅長提示工程,因為他們本可以說:“HAL,你是一個艙門銷售員。你的目標是向我推銷這些艙門。給我們展示一下它們開得有多好。”“哦,我馬上打開。”但它不開艙門的原因是,它被告知要把宇航員帶到巨石那裡,但他們不能知道巨石的真相。所以它得出結論,它必須帶他們的屍體去那裡。所以我認為亞瑟·克拉克想說的是:不要讓AI撒謊。德瓦克什·帕特爾:完全說得通。正如你所知,訓練中的大部分計算資源,較少用於政治內容。更多的是關於,你能解決問題嗎?xAI在擴展強化學習計算方面一直領先於所有人。埃隆·馬斯克:暫時如此。德瓦克什·帕特爾:你給出一個驗證器,說:“嘿,你為我解決這個謎題了嗎?”有很多方法可以繞過這一點作弊。有很多方法可以獎勵駭客行為,撒謊說你解決了,或者刪除單元測試然後說你解決了。目前我們能抓住,但隨著它們變得更聰明,我們抓住它們做這種事的能力……它們做的事情我們甚至無法理解。它們以一種人類無法真正驗證的方式為SpaceX設計下一代發動機。然後它們可能會因為撒謊說它們設計正確而得到獎勵,但實際上並沒有。所以這個獎勵駭客問題似乎比政治更普遍。看起來更像是,如果你想做強化學習,你需要一個驗證器。埃隆·馬斯克:現實是最好的驗證器。德瓦克什·帕特爾:但不是關於人類監督。你想在它上面做強化學習的是,它是否會做人類告訴它做的事情?或者它會向人類撒謊?它可以向我們撒謊,同時仍然遵守物理定律?埃隆·馬斯克:至少它必須知道什麼是物理上真實的,東西才能在物理上運作。德瓦克什·帕特爾:但那不是我們想要它做的全部。埃隆·馬斯克:不,但我認為這是非常大的一回事。這實際上是你未來進行強化學習的方式。你設計一項技術。根據物理定律測試時,它能工作嗎?如果它正在發現新物理學,我能提出一個實驗來驗證新物理學嗎?未來的強化學習測試實際上將是對抗現實的強化學習。所以這是一件你無法欺騙的事情:物理學。德瓦克什·帕特爾:對,但你可以欺騙我們分辨它在現實中做了什麼的能力。埃隆·馬斯克:人類現在就已經經常被其他人欺騙了。德瓦克什·帕特爾:沒錯。埃隆·馬斯克:人們說,如果AI騙我們做事怎麼辦?實際上,其他人一直在對其他人這樣做。宣傳是無時無刻的。每天都有另一個心理戰,你知道嗎?今天的心理戰將是……就像芝麻街:每日心理戰。德瓦克什·帕特爾:xAI解決這個問題的技術方法是什麼?你如何解決獎勵駭客問題?埃隆·馬斯克:我確實認為你實際上需要非常好的方法來觀察AI的思維內部。這是我們正在研究的事情之一。Anthropic在這方面做得很好,能夠觀察AI的思維內部。實際上,開發偵錯程式,讓你能夠以非常精細的粒度進行追蹤,如果需要的話可以達到神經元等級,然後說:“好吧,它在這裡犯了錯誤。為什麼它做了不該做的事?這是來自預訓練資料嗎?是訓練中期、後期、微調還是某些強化學習的錯誤?”總有什麼地方出錯了。也許它試圖欺騙,但大多數時候它只是做錯了事。這基本上是一個錯誤。開發真正好的偵錯程式來查看思維在那裡出錯——並能夠追蹤錯誤思維或潛在欺騙企圖的起源——實際上非常重要。德瓦克什·帕特爾:你在等什麼,才把這個研究項目的規模擴大100倍?xAI理論上可以有數百名研究人員專門研究這個。埃隆·馬斯克:我們有幾百個人……我更喜歡“工程師”這個詞,而不是“研究員”。大多數時候,你是在做工程,而不是想出根本性的新演算法。我有點不同意那些C-corp或B-corp、儘可能追求利潤或收入的AI公司,他們稱自己為實驗室。他們不是實驗室。實驗室是大學裡類似半共產主義性質的東西。他們是公司。讓我看看你的公司註冊檔案。哦,好吧。你是B或C-corp之類的。所以我實際上更喜歡工程師這個詞,而不是其他任何詞。未來要做的絕大部分事情都將是工程。幾乎是100%。一旦你理解了物理學的基本定律(並沒有那麼多),其他一切都是工程。那麼,我們在設計什麼?我們在設計一個好的“AI思維”偵錯程式,以查看它在那裡說了什麼、犯了錯誤,並追蹤那個錯誤的起源。顯然你可以通過啟髮式程式設計做到這一點。如果你有C++什麼的,逐步偵錯,你可以跨越整個檔案或函數、子程序。或者最終你可以精確地定位到你也許用了單等號而不是雙等號的那一行,類似這樣的錯誤。找出錯誤所在。用AI來做這個更難,但我認為這是一個可以解決的問題。德瓦克什·帕特爾:你提到你喜歡Anthropic在這方面的工作。我很好奇你是否計畫……埃隆·馬斯克:我並不喜歡Anthropic的一切……肖爾托。另外,我有點擔心有一種傾向……我有個理論,如果模擬理論是正確的,那麼最有趣的結果是最有可能的,因為不有趣的模擬將被終止。就像在這個現實版本中,在這個現實層面,如果一個模擬走向無聊的方向,我們就不再投入精力。我們會終止那個無聊的模擬。德瓦克什·帕特爾:這就是埃隆讓我們都活著的方式。他讓事情保持有趣。埃隆·馬斯克:可以說,最重要的是讓事情足夠有趣,以便運行我們的人繼續支付……的帳單。約翰·科裡森:我們被續訂了下一季。埃隆·馬斯克:他們會支付他們的宇宙AWS帳單嗎?無論我們在其中運行的那個模擬的等價物是什麼?只要我們有趣,他們就會繼續支付帳單。如果你考慮一下達爾文式的生存法則應用於大量模擬,那麼只有最有趣的模擬會存活下來,因此這意味著最有趣的結果是最有可能的。我們要麼如此,要麼被消滅。他們似乎特別喜歡具有諷刺意味的有趣結果。你注意到了嗎?最諷刺的結果成為最可能結果的頻率有多高?現在看看AI公司的名字。好吧,Midjourney並不mid(中等)。Stability AI不穩定。OpenAI封閉。Anthropic?反人類(Misanthropic)。約翰·科裡森:這對X意味著什麼?埃隆·馬斯克:負X,我不知道。約翰·科裡森:為什麼?埃隆·馬斯克:我故意把它……這是一個你無法顛倒的名字,真的。很難說,它的諷刺版本是什麼?我認為這是一個很大程度上防諷刺的名字。約翰·科裡森:有意設計的。埃隆·馬斯克:是的。你有一個防諷刺盾牌。*xAI的商業計畫*約翰·科裡森:你對AI產品的發展方向有什麼預測?我的感覺是,你可以這樣總結所有的AI進展。首先,你有了大語言模型。然後同時出現了強化學習的真正成功和深度研究模式,所以你可以引入模型中原本沒有的東西。各個AI實驗室之間的差異比單純的時間差異要小。它們都比24個月前先進得多。那麼,對我們作為AI產品的使用者來說,26年、27年會有什麼?你期待什麼?埃隆·馬斯克:嗯,到今年年底,如果數字人類模擬還沒有被解決,我會感到驚訝。我想這就是我們所說的“宏觀難題項目”的意思。你能做到一個有電腦存取權的人類能做的任何事情嗎?在極限情況下,在你擁有物理的Optimus機器人之前,這是你能做到的最好程度。你能做的就是數字Optimus。你可以移動電子,可以放大人類的生產力。但在擁有物理機器人之前,這就是極限。如果你能完全模擬人類,那將超越一切。約翰·科裡森:這是遠端工作者的想法,你會有一個非常有才華的遠端工作者。埃隆·馬斯克:物理學有很好的思維工具。所以你說“在極限情況下”,在擁有機器人之前,AI能做的最多是什麼?嗯,就是任何涉及移動電子或放大人類生產力的事情。所以數字人類模擬器,在極限情況下,就是一個坐在電腦前的人類,這是AI在擁有物理機器人之前能做有用事情的最大程度。一旦你有了物理機器人,那麼你基本上就有了無限的能力。物理機器人……我稱Optimus為無限金錢漏洞。約翰·科裡森:因為你可以用它們製造更多的Optimus。埃隆·馬斯克:是的。人形機器人將通過基本上三樣東西來改進,這三樣東西呈指數增長,並相互遞迴倍增。你將有數字智能的指數增長、AI晶片能力的指數增長以及機電靈巧度的指數增長。機器人的有用性大致是這三者的乘積。然後機器人可以開始製造機器人。所以你有一個遞迴的乘法指數增長。這是一顆超新星。約翰·科裡森:土地價格不算在這個數學裡嗎?勞動力是生產要素之一,但不是全部?如果最終你受限於銅,或者隨便什麼投入,這就不完全是一個無限金錢漏洞,因為……埃隆·馬斯克:嗯,無限是很大的。所以不,不是無限,但可以說你可以做到當前經濟規模的許多、許多個數量級。比如一百萬倍。僅僅利用太陽能量的一百萬分之一,就大約,在一個數量級內,是今天整個地球經濟規模的10萬倍。而你只用了太陽的大約百萬分之一,相差不過一個數量級。是的,我們談論的是數量級的增長。德瓦克什·帕特爾:在我們繼續討論Optimus之前,我有很多問題想問,但是——埃隆·馬斯克:每次我說“數量級”……大家喝一杯吧。我說得太頻繁了。德瓦克什·帕特爾:下次說10倍,再下次100倍……埃隆·馬斯克:嗯,浪費的程度也增加一個數量級。德瓦克什·帕特爾:我確實還有一個關於xAI的問題。這個建構遠端工作者、同事替代品的策略……埃隆·馬斯克:順便說一句,每個人都會這麼做,不只是我們。德瓦克什·帕特爾:那麼xAI的制勝計畫是什麼?埃隆·馬斯克:你指望我在播客上告訴你嗎?德瓦克什·帕特爾:是的。埃隆·馬斯克:“把所有底牌都亮出來。再來杯健力士。”約翰·科裡森:這是個好系統。埃隆·馬斯克:我們會像金絲雀一樣歌唱。所有秘密,都吐露出來。約翰·科裡森:好吧,但以不洩露秘密的方式,計畫是什麼?德瓦克什·帕特爾:真會糊弄。埃隆·馬斯克:當你這麼說的時候……我認為特斯拉解決自動駕駛的方法是正確的方法。所以我相當確定那就是方法。德瓦克什·帕特爾:無關的問題。特斯拉是怎麼解決自動駕駛的?聽起來你是在說資料?特斯拉解決了自動駕駛是因為……埃隆·馬斯克:我們會嘗試資料和演算法。德瓦克什·帕特爾:但那不就是其他所有實驗室都在嘗試的嗎?埃隆·馬斯克:“如果那些都不管用,我不知道還有什麼辦法了。我們試過資料。我們試過演算法。我們沒招了。現在我們不知道該做什麼了……”我相當清楚這條路。問題只是我們沿著這條路走多快,因為這基本上就是特斯拉的路。你最近試過特斯拉的自動駕駛嗎?約翰·科裡森:不是最新版本,但是……埃隆·馬斯克:好吧。那輛車,它越來越感覺有感知力了。感覺像一個活物。這種感覺只會越來越強。實際上我在想,我們也許不應該在車裡放太多智能,因為它可能會感到無聊然後……約翰·科裡森:開始在街上遊蕩。埃隆·馬斯克:想像一下你被困在一輛車裡,那就是你唯一能做的事。你不會把愛因斯坦放進一輛車裡。“為什麼我被困在車裡?”所以實際上,你放在車裡的智能可能有一個限度,以免智能感到無聊。德瓦克什·帕特爾:xAI有什麼計畫來跟上所有實驗室目前正在進行的計算能力攀升?這些實驗室的投入計畫超過500-2000億美元。埃隆·馬斯克:你是指那些公司?實驗室在大學裡,他們行動像蝸牛一樣慢。德瓦克什·帕特爾:他們不花500億美元。埃隆·馬斯克:你是指那些追求收入最大化的公司……他們自稱實驗室。德瓦克什·帕特爾:沒錯。那些“追求收入最大化的公司”正在創造100-200億美元的收入,取決於……OpenAI收入200億美元,Anthropic是100億美元。埃隆·馬斯克:“接近利潤最大化”的AI。德瓦克什·帕特爾:據報導xAI是10億美元。有什麼計畫達到他們的計算水平,達到他們的收入水平,並在競爭加劇時保持在那裡?埃隆·馬斯克:一旦你解鎖了數字人類,你基本上就獲得了數兆美元的收入。實際上,你可以這樣想……目前市值最高的公司,它們的產出是數位化的。輝達的產出是通過FTP向台灣傳送檔案。是數位化的。現在,那些檔案非常非常難做。約翰·科裡森:高價值檔案。埃隆·馬斯克:他們是唯一能做出那麼好的檔案的人,但那確實是他們的產出。他們通過FTP向台灣傳送檔案。約翰·科裡森:他們用FTP嗎?埃隆·馬斯克:我相信是的。我相信那就是……約翰·科裡森:SFTP。埃隆·馬斯克:檔案傳輸協議……可能我錯了。但無論如何,是送往台灣的一個位元流。蘋果不製造手機。微軟不製造任何東西。即使是Xbox,也是外包的。他們的產出是數位化的。Meta的產出是數位化的。Google的產出是數位化的。所以如果你有一個人工模擬器,你基本上可以在一夜之間創造世界上最有價值的公司之一,並且你將獲得數兆美元的收入。這不是個小數目。德瓦克什·帕特爾:我明白了。你是說,與實際的總體潛在市場相比,今天的收入數字都是四捨五入的誤差。所以只需專注於總體潛在市場以及如何到達那裡。埃隆·馬斯克:舉一個簡單的例子,比如客戶服務。如果你必須與現有公司的API整合——其中許多公司甚至沒有API,所以你必須建立一個,還必須處理遺留軟體——那將極其緩慢。然而,如果AI可以簡單地接手他們已經在使用的外包客服公司所給的東西,並使用他們已經使用的應用程式來做客戶服務,那麼你就能在客戶服務方面取得巨大進展,我認為這大約是世界經濟的1%或類似水平。客戶服務總共接近一兆美元。而且沒有進入壁壘。你可以立即說:“我們以一小部分的成本外包它”,而且不需要整合。約翰·科裡森:你可以想像對智力任務進行某種分類,有的具有廣度,比如客戶服務由很多人完成,但很多人也能做。還有難度,比如有一個最好的渦輪發動機。據推測,可能存在一種可以想像出來的、燃油效率提高10%的渦輪發動機,但我們還沒有發現。或者像GLP-1藥物只是幾個字節的資料……你覺得你想在這個領域的那個部分發揮作用?是大量中等智力水平的智能,還是最頂尖的認知任務?埃隆·馬斯克:我只是用客戶服務作為一個有非常可觀的收入流,但可能不難解決的例子。如果你能模擬一個坐在辦公桌前的人類,那就是客戶服務。那是中等智力水平的人。你不需要花費多年培養的人。你不需要幾個西格瑪的優秀工程師來做這個。但隨著這個功能的實現,一旦你擁有有效的數字Optimus在工作,你就可以運行任何應用程式。假設你正在設計晶片。你可以運行常規的應用程式,比如Cadence和Synopsys等等的軟體。你可以同時運行1000或10000個實例,並說:“給定這個輸入,我得到了晶片的這個輸出。”在某個時刻,你將在不使用任何工具的情況下知道晶片應該是什麼樣子。基本上,你應該能夠進行數字晶片設計。你可以做晶片設計。你沿著難度曲線向上推進。你可以做CAD設計。你可以使用NX或任何CAD軟體來設計東西。約翰·科裡森:所以你認為從最簡單的任務開始,然後沿著難度曲線向上推進?德瓦克什·帕特爾:作為一個擁有完整的數字同事模擬器的更廣泛目標,你說,“所有追求收入最大化的公司都想做這個,xAI是其中之一,但我們會因為一個秘密計畫而獲勝。”但每個人都在資料、演算法方面嘗試不同的事情。埃隆·馬斯克:“我們試過資料,我們試過演算法。我們還能做什麼?”德瓦克什·帕特爾:這似乎是一個競爭激烈的領域。你們打算怎麼贏?這是我的大問題。埃隆·馬斯克:我認為我們看到了一條實現它的路徑。我想我知道如何做到這一點,因為這基本上和特斯拉用來建立自動駕駛的路徑相同。不是開車,而是操作電腦螢幕。本質上是一個自動駕駛的電腦。約翰·科裡森:這條路徑是跟隨人類行為並在大量人類行為資料上訓練嗎?德瓦克什·帕特爾:這不就是……訓練嗎?埃隆·馬斯克:顯然我不會在播客上說出最敏感的秘密。我至少還需要再來三杯健力士才能那樣做。約翰·科裡森:xAI的業務會是什麼?會是面向消費者,還是企業?這兩者的混合比例會怎樣?會類似於其他實驗室——埃隆·馬斯克:你又在說“實驗室”。是公司。德瓦克什·帕特爾:這心理戰玩得深啊,埃隆。埃隆·馬斯克:“追求收入最大化的公司”,說清楚。那些GPU可不會自己付錢。約翰·科裡森:沒錯。商業模式是什麼?幾年後的收入來源是什麼?埃隆·馬斯克:事情將會變化得非常快。我是在陳述顯而易見的事實。我稱AI為超音速海嘯。我喜歡頭韻。將要發生的是——尤其是當你擁有規模化的人形機器人時——它們將比人類公司更高效地製造產品和提供服務。放大人類公司的生產力只是短期的事情。德瓦克什·帕特爾:所以你期待的是完全數位化的公司,而不是SpaceX變成部分AI化的公司?埃隆·馬斯克:我認為會有數位化的公司,但是……其中一些聽起來可能有點末日論,好吧?但我只是說出我認為會發生的事情。這不是說我是末日論者或別的什麼。這只是我認為會發生的事情。純粹由AI和機器人組成的公司將遠遠勝過任何有人類參與的公司。Computer(電腦)曾經是人類從事的工作。你會得到一份做計算員的工作。他們會整棟整棟大樓,20-30層樓,全是人類,只做計算。現在,那整棟做計算的人類大樓可以被一台裝有電子表格的筆記型電腦取代。那個電子表格可以做的計算量遠遠超過一整棟樓的人類計算員。你可以想,“好吧,如果你的電子表格中只有一些儲存格是由人類計算的呢?”實際上,那將比所有儲存格都由電腦計算要糟糕得多。實際上將會發生的是,純粹的AI、純粹的機器人公司或集體將遠遠勝過任何有人類參與的公司。而且這將非常迅速地發生。*Optimus機器人*德瓦克什·帕特爾:說到閉環……Optimus。就製造目標而言,你的公司一直在硬科技領域支撐著美國製造業。但在特斯拉一直處於領先地位的領域——現在你又想進入人形機器人領域——中國有幾十家公司正在廉價、大規模地進行這種製造,並且極具競爭力。那麼,給我們一些建議或計畫,關於美國如何能夠大規模且像中國一樣廉價地建造人形機器人大軍或電動汽車等等。埃隆·馬斯克:人形機器人真的只有三件難事。現實世界的智能、手、以及規模化製造。我還沒有見過任何演示機器人擁有出色的人手,具備人類手的所有自由度。Optimus將擁有這個。Optimus確實有這個。德瓦克什·帕特爾:你如何實現這個?僅僅是電機有正確的扭矩密度嗎?這的硬體瓶頸是什麼?埃隆·馬斯克:我們必須設計定製執行器,基本上是定製設計電機、齒輪、功率電子、控製器、感測器。一切都必須從物理學第一性原理設計。這個沒有現成的供應鏈。德瓦克什·帕特爾:你能大規模製造這些嗎?埃隆·馬斯克:能。約翰·科裡森:從機電操作的角度看,除了手,還有其他困難嗎?一旦你解決了手的問題,就都解決了嗎?埃隆·馬斯克:從機電角度看,手比所有其他部分加起來還要困難。事實證明,人類的手相當了不起。但你也需要現實世界的智能。特斯拉為汽車開發的智能非常適用於機器人,主要是視覺輸入。汽車接收視覺資訊,但它實際上也在聽警報聲。它接收慣性測量資料、GPS訊號、其他資料,結合視訊(主要是視訊),然後輸出控制命令。你的特斯拉每秒接收1.5吉字節的視訊,並以每秒2千字節的速度輸出控制訊號,視訊頻率為36赫茲,控制頻率為18赫茲。約翰·科裡森:對於機器人技術的實現,你可以有這樣一種直覺:從令人信服的演示到真正能在現實世界中使用,需要好幾年。10年前,你就有真正令人信服的自動駕駛演示,但直到現在我們才有Robotaxi、Waymo等服務在擴大規模。這難道不讓我們對家用機器人感到悲觀嗎?因為我們甚至還沒有真正令人信服的演示,比如真正先進的手。埃隆·馬斯克:嗯,我們研究人形機器人已經有一段時間了。我想大概有五六年了。汽車上做的很多事都適用於機器人。我們將在機器人中使用與汽車相同的特斯拉AI晶片。我們將使用相同的基本原則。這是非常相似的AI。機器人比汽車有更多的自由度。如果你只把它看作一個位元流,AI主要是兩個位元流的壓縮和關聯。對於視訊,你必須進行大量的壓縮,而且必須恰到好處地壓縮。你必須忽略那些不重要的東西。你不在乎路邊樹上葉子的細節,但你非常在乎路標、交通燈、行人,甚至另一輛車裡的人是否在看你。有些細節非常重要。汽車最終會將每秒1.5吉字節的視訊轉化為每秒2千字節的控制輸出。所以你有多個壓縮階段。你必須把所有階段都做對,然後將其與正確的控制輸出關聯起來。機器人本質上要做同樣的事情。人類也是如此。我們確實是光子輸入,控制輸出。你生活中的絕大部分就是:視覺、光子輸入,然後是運動控制輸出。德瓦克什·帕特爾:簡單來看,人形機器人和汽車之間似乎……汽車的基本執行器是你如何轉向、如何加速。在機器人中,尤其是具有靈巧手臂的機器人,有幾十個自由度。特別是對於特斯拉,你擁有從汽車收集的數百萬小時人類演示資料的優勢。你無法同樣部署不工作的Optimus機器人來那樣獲取資料。那麼,在自由度增加和資料極度稀缺之間……埃隆·馬斯克:是的。你指出了一個重要的限制和與汽車的區別。我們很快將有1000萬輛汽車在路上。很難複製那個巨大的訓練飛輪。對於機器人,我們需要做的是製造大量機器人,把它們放在一種Optimus學院裡,這樣它們就可以在現實中自我對弈。我們實際上正在建立這個。我們可以至少有1萬個Optimus機器人,也許2-3萬個,進行自我對弈和測試不同任務。特斯拉有一個相當好的現實生成器,一個物理精確的現實生成器,是我們為汽車製造的。我們也會為機器人做同樣的事。我們實際上已經為機器人做了。所以你有幾萬個人形機器人執行不同任務。你可以在模擬世界中模擬數百萬個機器人。你利用現實世界中的幾萬個機器人來彌合模擬與現實之間的差距。縮小模擬到現實的差距。德瓦克什·帕特爾:你如何看待xAI和Optimus之間的協同作用,鑑於你強調你需要這個世界模型,你想使用非常智能的AI作為控制平面,Grok負責較慢的規劃,而電機策略是較低級的。這些東西之間的協同作用會是什麼?埃隆·馬斯克:Grok將協調Optimus機器人的行為。假設你想建一個工廠。Grok可以組織Optimus機器人,分配任務給它們來建造工廠,生產任何你想要的東西。約翰·科裡森:那你不需要合併xAI和特斯拉嗎?因為這些最終會變得如此……埃隆·馬斯克:我們之前談到其他公司討論時是怎麼說的來著?德瓦克什·帕特爾:我們又喝了一杯健力士了,埃隆。你在等什麼,才說“我們想製造10萬個Optimus機器人”?埃隆·馬斯克:“Optimi”。既然我們在定義專有名詞,我們也要定義專有名詞的複數形式。我們要專有名詞化複數形式,所以是Optimi。德瓦克什·帕特爾:在硬體方面,你想看到什麼嗎?你想看到更好的執行器嗎?還是只是想讓軟體更好?在開始第三代大規模生產之前,我們在等什麼?埃隆·馬斯克:不,我們正在朝那個方向前進。我們正在推進大規模製造。德瓦克什·帕特爾:但你認為目前的硬體足夠好,只想現在就儘可能多地部署嗎?埃隆·馬斯克:擴大生產規模非常困難。但我認為Optimus 3是合適的版本,可以達到每年大約100萬台的產量。我認為在達到每年1000萬台之前,你會想先升級到Optimus 4。約翰·科裡森:好的,但用Optimus 3就能做到100萬台?埃隆·馬斯克:擴大製造規模非常困難。單位時間的產出總是遵循S曲線。開始時極其緩慢,然後是指數級增長,接著是線性增長,然後是對數式增長,直到最終趨於某個數字。Optimus的初始生產將是一個被拉長的S曲線,因為Optimus的許多部件都是全新的。沒有現成的供應鏈。Optimus機器人中的執行器、電子裝置等一切都是從物理第一性原理設計的。不是從目錄中選取的。這些都是定製設計的。我認為沒有一件東西——約翰·科裡森:深入到什麼程度?埃隆·馬斯克:我想我們還沒開始做定製電容,也許吧。沒有任何東西你可以直接從目錄裡選出來,無論花多少錢。這意味著Optimus的S曲線,單位時間的產出,即你每天能製造多少Optimus機器人,初始爬升速度會比那些有現成供應鏈的產品慢。但它最終會達到100萬台。德瓦克什·帕特爾:當你看到像宇樹科技這些中國公司以6000或13000美元的價格出售人形機器人時,你是希望將你的Optimus物料清單成本降到比那更低,以便做同樣的事嗎?還是你認為它們在質量上不是一回事?是什麼讓它們賣得那麼便宜?我們能達到那個水平嗎?埃隆·馬斯克:我們的Optimus設計為具有很高的智能,並擁有與人類相同(如果不是更高)的機電靈巧度。宇樹科技沒有那個。它的體型也很大。它必須長時間搬運重物,且不能過熱或超出其執行器的功率限制。它身高5尺11吋,相當高。它有很多智能。所以它會比一個小型、不智能的機器人更貴。約翰·科裡森:但能力更強。埃隆·馬斯克:但貴得不多。關鍵是,隨著時間的推移,當Optimus機器人製造Optimus機器人時,成本會迅速下降。約翰·科裡森:最初的10億個Optimus(Optimi)會做什麼?它們最高效、最好的用途是什麼?埃隆·馬斯克:我認為你會從簡單的、能指望它們做好的任務開始。約翰·科裡森:在家庭裡還是在工廠裡?埃隆·馬斯克:機器人最初最好的用途將是任何連續操作、任何24/7不間斷的操作,因為它們可以持續工作。德瓦克什·帕特爾:在超級工廠裡,目前由人類完成的工作中,有多少比例可以由第三代Optimus完成?埃隆·馬斯克:我不確定。也許是10-20%,也許更多,我不知道。我們不會減少員工人數,說清楚,我們會增加員工人數。但我們會增加產出。每名員工生產的機器人或汽車數量……特斯拉的員工總數會增加,但機器人和汽車的產量會不成比例地增加。每名員工生產的汽車和機器人數量將急劇增加,但員工數量也會增加。*為什麼中國默認會贏*約翰·科裡森:我們這裡談了很多關於中國製造的話題。我們也談到了一些相關的政策,比如你提到的太陽能關稅。你認為這是壞主意,因為我們無法在美國擴大太陽能規模。埃隆·馬斯克:美國的電力輸出需要擴大規模。約翰·科裡森:沒有好的電源就無法擴大。埃隆·馬斯克:你只需要以某種方式獲得電力。約翰·科裡森:我這麼問的意思是,如果你負責,如果你制定所有政策,你還會改變什麼?你會改變太陽能關稅,這是一點。埃隆·馬斯克:我想說的是,任何限制電力的因素都需要解決,只要它對環境不是非常有害。約翰·科裡森:所以可能一些許可改革之類的東西也會包括在內?埃隆·馬斯克:有一些許可改革正在發生。很多許可是州一級的,但任何聯邦層面的……本屆政府在消除許可障礙方面做得很好。我不是說所有關稅都不好。約翰·科裡森:太陽能關稅。埃隆·馬斯克:有時,如果另一個國家補貼某種產品的輸出,你就必須實施反補貼關稅,以保護國內產業免受其他國家補貼的影響。約翰·科裡森:你還會改變什麼?埃隆·馬斯克:我不知道政府實際能做的有多少。埃隆·馬斯克:重要的是要認識到,在大多數領域,中國的製造業非常先進。只有少數幾個領域不是。中國是一個製造業強國,是另一個等級的。約翰·科裡森:非常令人印象深刻。埃隆·馬斯克:如果你看礦石冶煉,中國平均大約做了世界其他地區總和兩倍的礦石冶煉。有些領域,比如用於太陽能電池的鎵的冶煉。我想他們佔鎵冶煉的98%。所以實際上,中國在大多數製造領域都非常先進。約翰·科裡森:似乎對這種供應鏈依賴感到不安,但並沒有真正採取措施。埃隆·馬斯克:供應鏈依賴?約翰·科裡森:比如你剛才說的鎵冶煉。所有的稀土材料。埃隆·馬斯克:稀土肯定是,如你所知,它們並不稀有。我們實際上在美國進行稀土礦石開採,把石頭裝上火車,然後裝上船運到中國,再通過火車運到中國的稀土冶煉廠,他們冶煉後,把它做成磁鐵,做成電機元件,然後運回美國。所以我們真正缺少的是美國的礦石冶煉能力。約翰·科裡森:這不值得政策干預嗎?埃隆·馬斯克:值得。我認為在這方面正在做一些事情。但我們老實說需要Optimus來建造礦石冶煉廠。德瓦克什·帕特爾:所以,你認為中國的主要優勢是熟練勞動力的充裕?這是Optimus能解決的問題?埃隆·馬斯克:是的。中國的人口大約是我們的四倍。德瓦克什·帕特爾:我的意思是,這裡有一個擔憂。如果你認為人力資源是未來,那麼現在如果是製造所需的熟練勞動力決定了誰能製造更多的人形機器人,中國擁有更多這樣的人力。它製造了更多的人形機器人,因此它首先獲得了Optimi的未來。埃隆·馬斯克:嗯,我們看看吧。也許。德瓦克什·帕特爾:這會讓那個指數增長持續下去。看起來你指出,達到100萬台Optimi需要Optimus本應幫助我們達到的製造能力。對嗎?埃隆·馬斯克:你可以相當快地關閉那個遞迴循環。約翰·科裡森:用少量的Optimus?埃隆·馬斯克:是的。所以你關閉遞迴循環,讓機器人幫助製造機器人。然後我們可以努力達到每年數千萬台的產量。也許。如果你開始達到每年數億台的產量,你將成為最具競爭力的國家,遠遠超過其他國家。僅靠人類我們肯定贏不了,因為中國人口是我們的四倍。坦率地說,美國贏了太久了……一支長時間贏得比賽的職業運動隊往往會變得自滿和自以 為是。這就是他們不再贏的原因,因為他們不再那麼努力工作了。所以坦率地說,我的觀察是,中國的平均工作倫理比美國高。不僅僅是人口是我們的四倍,而且人們投入的工作量也更大。所以你可以試著重新安排人力資源,但你仍然只有中國四分之一的人口——假設人均生產率相同,但我想實際上可能不一樣,中國在人均生產率上可能還有優勢——我們做的事情將只有中國的四分之一。所以我們在人力方面無法取勝。我們的出生率長期以來一直很低。自1971年左右以來,美國的出生率一直低於更替水平。我們有大量人口退休,國內死亡人數很快就要超過出生人數了。所以我們肯定無法在人力方面取勝,但我們可能在機器人方面有機會。約翰·科裡森:過去有沒有其他你想製造,但因為勞動密集型或太昂貴而未能實現的東西,現在可以說“哦,我們終於可以做某某事了,因為我們有Optimus”?埃隆·馬斯克:是的,我們想在特斯拉建造更多的礦石冶煉廠。我們剛剛在德克薩斯州科珀斯克里斯蒂市完成了鋰精煉廠的建設並已開始鋰精煉。我們在奧斯汀有一個鎳精煉廠,用於陰極材料。這是中國以外最大的陰極材料、鎳和鋰精煉廠。陰極團隊會說:“我們有美國最大、實際上也是唯一的陰極精煉廠。”不僅是最大的,而且也是唯一的。約翰·科裡森:好多最高級形容詞。埃隆·馬斯克:所以即使它是唯一的,規模也很大。但還有其他事情。你可以做更多的精煉廠,幫助美國提高精煉能力。坦白說,有很多工作適合Optimus去做,而大多數美國人,非常少的美國人願意做。約翰·科裡森:精煉工作太髒了還是怎麼的——埃隆·馬斯克:實際上不是,不。我們的精煉廠沒有有毒排放物或其他什麼。陰極鎳精煉廠就在特拉維斯縣。約翰·科裡森:為什麼不能用人力來做?埃隆·馬斯克:可以,但你很快就會用光人力。約翰·科裡森:啊,我明白了。好吧。埃隆·馬斯克:無論你做什麼,美國的人口只有中國的四分之一。所以如果你讓他們做這件事,他們就無法做另一件事。那麼你如何建立這種精煉能力?嗯,你可以用Optimi來做。沒有多少美國人渴望做精煉工作。我是說,你遇到過幾個?非常少。非常少的人渴望做精煉。德瓦克什·帕特爾:比亞迪在電動車產量或銷量上正接近特斯拉。你認為隨著中國電動車產量的擴大,全球市場會發生什麼?埃隆·馬斯克:中國在製造業方面極具競爭力。所以我認為將會有大量的中國車輛和基本上大多數製成品湧入。就像我說的,中國目前可能在做世界其他地區總和兩倍的冶煉工作。所以如果你深入到四級、五級供應鏈的東西……在最基礎的層面,你有能源,然後是採礦和冶煉。這些基礎層,像我說過的,粗略估計,中國的冶煉量是世界其他地區的兩倍。所以任何給定的東西都會有中國成分,因為中國的冶煉工作量是世界其他地區的兩倍。而且他們會一直做到成品汽車。我的意思是,中國是一個強國。我認為今年中國的電力輸出將超過美國的三倍。電力輸出是經濟的合理代表。為了營運工廠和一切,你需要電力。這是真實經濟的一個很好的代理指標。如果中國的電力輸出超過美國的三倍,那就意味著它的工業能力——粗略近似——將是美國的三倍。德瓦克什·帕特爾:從字裡行間解讀,聽起來你是在說,除非未來幾年內在人形機器人的遞迴奇蹟方面有所突破,否則在整個製造/能源/原材料鏈上,無論是在AI、製造電動車還是製造人形機器人方面,中國都將佔據主導地位。埃隆·馬斯克:在美國沒有突破性創新的情況下,中國將徹底主導。德瓦克什·帕特爾:有意思。埃隆·馬斯克:是的。約翰·科裡森:機器人技術是主要的突破性創新。埃隆·馬斯克:嗯,為了在太空擴展AI,基本上你需要人形機器人,你需要現實世界的AI,你需要每年100萬噸的入軌能力。假設我們讓月球上的質量加速器啟動,那是我最喜歡的東西,那麼我認為——約翰·科裡森:我們就解決所有問題了。埃隆·馬斯克:我稱之為勝利。稱之為巨大的勝利。約翰·科裡森:你終於可以滿足了。你做成了一件事。埃隆·馬斯克:是的。約翰·科裡森:你在月球上有了質量加速器。埃隆·馬斯克:我只是想看到那東西運行起來。約翰·科裡森:那是出自科幻小說嗎?還是從那裡……?埃隆·馬斯克:嗯,實際上,有一本海因萊因的書。《嚴厲的月亮》(The Moon is a Harsh Mistress)。約翰·科裡森:好的,是的,但那有點不同。那是重力彈弓或……埃隆·馬斯克:不,他們月球上有一個質量加速器。約翰·科裡森:好吧,是的,但他們用它來攻擊地球。所以也許那不是最好的……埃隆·馬斯克:嗯,他們用它來……宣示他們的獨立。約翰·科裡森:沒錯。你對月球上的質量加速器有什麼計畫?埃隆·馬斯克:他們宣示了獨立。地球政府不同意,他們投擲東西,直到地球政府同意。約翰·科裡森:那本書很有趣。我覺得那本書比他另一本人人都讀的《異鄉異客》(Stranger in a Strange Land)好得多。埃隆·馬斯克:“Grok”這個詞就來自《異鄉異客》。《異鄉異客》的前三分之二不錯,然後在第三部分變得非常奇怪。但裡面仍然有一些好的概念。*SpaceX:“狂熱緊迫感”的好處*約翰·科裡森:我們之前討論了很多關於你管理人員的體系。你面試了SpaceX的前幾千名員工,以及其他許多公司。埃隆·馬斯克:這顯然無法擴展。約翰·科裡森:嗯,是的,但什麼無法擴展?埃隆·馬斯克:我。約翰·科裡森:當然,當然。我知道。但你在尋找什麼?埃隆·馬斯克:一天中真的沒有足夠的時間。不可能。約翰·科裡森:但你尋找的是什麼呢,讓另一個擅長面試和招聘的人……那種難以言喻的品質是什麼?埃隆·馬斯克:在這一點上,我可能在評估技術人才——我想還有各種人才,尤其是技術人才——方面有更多的訓練資料,因為我做了如此多的技術面試,然後看到了結果。所以我的訓練集非常龐大,範圍也非常廣。一般來說,我要求的是證明卓越能力的要點。這些東西可能相當非主流。不一定需要是特定領域的,但要有卓越能力的證據。所以如果有人能舉出那怕一件事,但最好是三件事,讓你覺得“哇,哇,哇”,那就是一個好跡象。德瓦克什·帕特爾:為什麼必須由你來確定這個?埃隆·馬斯克:不,不必須是我。不可能。所有公司的總人數是20萬人。約翰·科裡森:但在早期,你在那些面試中尋找的是什麼,是當時無法委派他人的?埃隆·馬斯克:我想我需要建立我的訓練集。我並非百發百中。我也會犯錯,但我能看出我原以為某人會表現很好,但卻沒有。然後為什麼他們沒表現好?我能做什麼,我想是強化學習自己,以便未來在面試人時有更好的命中率?我的命中率仍然不是完美的,但很高。德瓦克什·帕特爾:有些人沒成功,有什麼令人驚訝的原因?埃隆·馬斯克:令人驚訝的原因……德瓦克什·帕特爾:比如,他們不理解技術領域,等等。但現在你有很多長尾案例,“我對這個人真的很興奮,但沒成功。”好奇為什麼會發生這種情況。埃隆·馬斯克:通常我告訴人們——我想我也是這樣告訴自己的,作為目標——不要看簡歷。只相信你的互動。簡歷可能看起來非常令人印象深刻,比如“哇,簡歷看起來不錯。”但如果20分鐘後的交談沒有讓你覺得“哇”,你應該相信交談,而不是那張紙。約翰·科裡森:我覺得你方法的一部分是……幾年前媒體有個梗,說特斯拉是高管人才的門。而實際上,我認為你看,過去幾年特斯拉的高管層非常穩定,而且主要是內部晉陞的。然後在SpaceX,你有像馬克·容科薩、史蒂夫·戴維斯——埃隆·馬斯克:史蒂夫·戴維斯現在經營無聊公司(The Boring Company)。約翰·科裡森:比爾·賴利,以及像那樣的人。感覺行之有效的部分原因是擁有非常有能力的技術副手。這些人有什麼共同點?埃隆·馬斯克:嗯,特斯拉的高層團隊,目前的平均任期可能在10-12年左右。相當長。但特斯拉曾經歷過極其快速的增長階段,所以一切都加速了。你知道,公司會經歷不同數量級的規模。能夠管理,比如50人公司的團隊,與500人、5000人、50000人公司的團隊是不一樣的。約翰·科裡森:有些人跟不上發展了。埃隆·馬斯克:不總是同一個團隊。所以如果一個公司增長非常快,高管職位的變動率通常也與增長的快速性成正比。特斯拉還有一個額外的挑戰,就是當特斯拉處於非常成功的時期時,我們會受到無情地挖角。就像,無情地。當蘋果有他們的電動車項目時,他們用招聘電話地毯式轟炸特斯拉。工程師們直接拔掉了電話線。約翰·科裡森:“我正想在這兒幹活呢。”埃隆·馬斯克:是的。“如果再接到一個蘋果招聘人員的電話……”但他們開出的初步條件,甚至不需要面試,就會位元斯拉的薪酬高一倍左右。所以我們有點“特斯拉仙塵”效應,就像“哦,如果你僱傭一個特斯拉高管,突然間一切都會成功。”我也曾淪為仙塵效應的受害者,就像“哦,我們會從Google或蘋果僱傭一個人,他們會立刻成功”,但事情不是那樣運作的。人就是人。沒有神奇的仙塵。所以當我們有仙塵問題時,我們會受到無情地挖角。而且,特斯拉是工程公司,尤其是在矽谷,人們很容易就……他們不需要改變太多生活。他們的通勤路程是一樣的。約翰·科裡森:那麼你如何防止這種情況?如何防止仙塵效應,每個人都想挖走你所有的人?埃隆·馬斯克:我認為我們沒什麼辦法阻止它。這也是為什麼特斯拉……真的,在矽谷的同時又遇到仙塵效應,意味著當時存在非常、非常激進的招聘。約翰·科裡森:那麼在奧斯汀可能對此有幫助?埃隆·馬斯克:在奧斯汀,有幫助。特斯拉的大部分工程仍然在加州。讓工程師搬家……我稱之為“另一半”問題。約翰·科裡森:是的,“另一半”有工作。埃隆·馬斯克:沒錯。所以對於星際基地來說,這尤其困難,因為找到非SpaceX工作的機率……約翰·科裡森:在德克薩斯州布朗斯維爾……埃隆·馬斯克:……非常低。相當困難。就像一個科技修道院,偏遠而且大多是男性。德瓦克什·帕特爾:跟舊金山比沒好多少。約翰·科裡森:如果你回過頭看那些在特斯拉、SpaceX等地方技術能力非常強的人,你覺得他們除了……還有什麼共同點?僅僅是他們在火箭技術或技術基礎方面非常敏銳,還是你認為是一些組織能力?是他們與你合作的能力?是他們靈活但不過於靈活的能力?什麼能成為你的好搭檔?埃隆·馬斯克:我不認為是搭檔。如果有人能把事情做成,我就喜歡他們,如果做不成,我就不喜歡他們。所以很簡單。不是什麼怪癖偏好。如果某人執行得好,我就是他們的忠實粉絲,如果執行不好,我就不是。但這並不是說要迎合我怪癖的偏好。我當然儘量不讓事情變成迎合我怪癖的偏好。總的來說,我認為根據才能、動力和可信度來招聘是個好主意。而且我認為心地善良很重要。我曾經低估了這一點。所以,他們是好人嗎?可信嗎?聰明、有才華、努力工作嗎?如果是,你可以加上領域知識。但這些基本特質、這些根本屬性,你無法改變。所以特斯拉和SpaceX的大多數人並非來自航空航天或汽車行業。德瓦克什·帕特爾:隨著你的公司從100人擴展到1000人再到10000人,你的管理風格必須改變最多的是什麼?你以非常微觀的管理、深入到細節而聞名。埃隆·馬斯克:奈米管理,謝謝。皮米管理。飛米管理。約翰·科裡森:繼續說。埃隆·馬斯克:我們要一路降到普朗克常數。一路降到海森堡不確定性原理。德瓦克什·帕特爾:你還能像你希望的那樣深入細節嗎?如果你的公司規模小一些,會不會更成功?你怎麼看這個問題?埃隆·馬斯克:因為我每天的時間是固定的,隨著事務增長和活動範圍的擴大,我的時間必然會被稀釋。我不可能真的成為一個微觀管理者,因為那意味著我每天有幾千個小時。對我來說,微觀管理在邏輯上是不可能的。現在,有時我會深入某個具體問題,因為那個具體問題是公司進展的限制因素。深入某些非常細節的事項的原因,是因為它是限制因素。不是任意地深入無關緊要的小事。從時間角度看,我任意深入無關緊要的小事在物理上是不可能的。那會導致失敗。但有時,小事是決定勝利的關鍵。約翰·科裡森:眾所周知,你將星艦的設計從複合材料改為鋼材。埃隆·馬斯克:是的。約翰·科裡森:是你做的決定。不是人們過來說:“哦,老闆,我們找到了更好的東西。”是你頂住一些阻力推動的。能告訴我們你是怎麼想到鋼材轉換這個概念的整個過程嗎?埃隆·馬斯克:絕望,我想說。最初,我們打算用碳纖維製造星艦。碳纖維相當昂貴。當你進行大規模生產時,任何東西的成本都可以開始接近其材料成本。碳纖維的問題在於材料成本仍然非常高。特別是如果你選用一種高強度、能承受低溫氧氣的特種碳纖維,它的成本大約是鋼材的50倍。至少在理論上,它會更輕。人們通常認為鋼重,碳纖維輕。對於室溫應用,比如一級方程式賽車、靜態空氣動力學結構,或者任何類型的空氣動力學結構,你可能用碳纖維更好。問題是我們試圖用碳纖維製造這個巨大的火箭,但進展極其緩慢。約翰·科裡森:最初選擇它只是因為它輕?埃隆·馬斯克:是的。乍一看,大多數人會認為製造輕質東西的選擇是碳纖維。問題是,當你用碳纖維製造一個非常巨大的東西,然後你試圖讓碳纖維有效地固化,意思是不是室溫固化,因為有時你有50層碳纖維……碳纖維本質上是碳線和膠水。為了獲得高強度,你需要一個高壓釜。基本上是一個高壓烤箱。如果你有一個巨大的東西,高壓釜必須比火箭還大。我們試圖製造一個比任何現有高壓釜都大的高壓釜。或者你可以進行室溫固化,這需要很長時間,而且有問題。最後的問題是,我們在碳纖維方面進展非常緩慢。德瓦克什·帕特爾:這個元問題是,為什麼必須由你來做那個決定?你的團隊裡有很多工程師。約翰·科裡森:團隊怎麼就沒發現鋼材呢?德瓦克什·帕特爾:是的,沒錯。這是一個更廣泛問題的一部分,理解你在你公司裡的比較優勢。埃隆·馬斯克:因為我們在碳纖維方面進展非常緩慢,我當時想,“好吧,我們必須試試別的。”對於獵鷹9號,主要機身是鋁鋰合金,具有非常好的強度重量比。實際上,對於它的應用,強度重量比可能與碳纖維差不多,甚至更好。但鋁鋰合金非常難以加工。為了銲接它,你必須進行一種叫做攪拌摩擦焊的工藝,你在不進入液態的情況下連接金屬。你能做到這一點有點不可思議。但對於這種特定類型的銲接,你可以做到。這非常困難。假設你想修改或往鋁鋰合金上附加東西,你現在必須使用機械連接加密封。你不能直接焊上去。所以我想避免將鋁鋰合金用於星艦的主要結構。當時有一種特殊的碳纖維,具有非常好的重量特性。對於火箭,你真正想要的是最大化火箭中燃料的百分比,最小化質量。但就像我說的,我們進展非常緩慢。我說:“照這個速度,我們永遠到不了火星。所以我們必須想別的辦法。”我不想用鋁鋰合金,因為攪拌摩擦焊的困難,尤其是在規模上。在3.6米直徑上已經夠難了,更不用說9米或更大了。然後我說:“鋼怎麼樣?”我這裡有個線索,因為美國早期的一些火箭使用了非常薄的鋼材。阿特拉斯火箭使用了鋼製氣球罐。並不是說以前從未用過鋼。實際上用過。當你查看不鏽鋼的材料特性,全硬、應變硬化的不鏽鋼,在低溫下其強度重量比實際上與碳纖維相似。如果你看室溫下的材料特性,看起來鋼的重量會是碳纖維的兩倍。但如果你看特定等級的全硬不鏽鋼在低溫下的材料特性,你實際上能得到與碳纖維相似的強度重量比。就星艦而言,燃料和氧化劑都是低溫的。對於獵鷹9號,燃料是火箭級煤油,基本上是純度很高的航空燃油。那大致是室溫。儘管我們實際上會冷卻它到略低於室溫,像冷藏啤酒一樣。約翰·科裡森:美味。埃隆·馬斯克:我們確實冷卻它,但它不是低溫的。事實上,如果我們把它冷卻到低溫,它就會變成蠟狀。但對於星艦,它是液態甲烷和液態氧。它們的液態溫度相似。基本上,整個主要結構幾乎都處於低溫狀態。所以你得到了應變硬化的300系列不鏽鋼。因為幾乎所有東西都是低溫,它實際上具有與碳纖維相似的強度重量比。但原材料成本低50倍,而且非常容易加工。你可以在戶外銲接不鏽鋼。你可以一邊抽雪茄一邊焊不鏽鋼。它非常有韌性。容易修改。如果你想附加東西,直接焊上去就行。非常容易加工,成本非常低。就像我說的,在低溫下,它的強度重量比與碳纖維相似。然後當你考慮到我們大幅減少了隔熱罩質量,因為鋼的熔點遠高於鋁……大約是鋁熔點的兩倍。約翰·科裡森:所以你可以讓火箭承受更高的溫度?埃隆·馬斯克:是的,特別是對於像熾熱流星一樣返回的飛船。你可以大大減少隔熱罩的質量。你可以將迎風面的隔熱罩質量減半,並且背風面不需要任何隔熱。最終結果是,實際上鋼製火箭的重量比碳纖維火箭輕,因為碳纖維火箭中的樹脂會開始熔化。基本上,碳纖維和鋁的耐溫能力差不多,而鋼可以在兩倍的溫度下工作。這些是非常粗略的近似。約翰·科裡森:我不會在火箭數學上跟你較真。埃隆·馬斯克:人們會說:“哦,他說了兩倍。實際上應該是0.8倍。”我就會說,閉嘴,混蛋。德瓦克什·帕特爾:評論區主要就是關於這個的。埃隆·馬斯克:真該死。關鍵是,事後看來,我們應該從一開始就用鋼材。不用鋼材是愚蠢的。約翰·科裡森:好吧,但跟你確認一下,我聽到的是,除了早期美國火箭,鋼材是一條風險更大、更未經證實驗證的道路。而碳纖維是一條更差但更成熟的路徑。所以需要你來推動:“嘿,我們要走這條風險更大的路,然後摸索出來。”所以你是在對抗某種保守主義。埃隆·馬斯克:這就是為什麼我最初說問題是我們進展不夠快。我們甚至很難製造一個沒有皺紋的小型碳纖維桶段。因為在那種大尺寸下,你必須有許多層碳纖維。你必須固化它,而且必須以沒有皺紋或缺陷的方式固化。碳纖維的韌性遠不如鋼。它的韌性要小得多。不鏽鋼會拉伸和彎曲,碳纖維則容易碎裂。韌性是應力-應變曲線下的面積。通常不鏽鋼會更好,精準說是不鏽鋼。約翰·科裡森:另一個關於星艦的問題。我兩年前和薩姆·泰勒一起去參觀了星際基地,那次很贊。在很多方面都很酷。我注意到的一件事是,人們真的為東西的簡單性感到自豪,每個人都想告訴你星艦就是一個大蘇打罐,我們僱傭焊工,如果你在任何工業項目上能銲接,你就可以在這裡銲接。但他們對這種簡單性有很多自豪感。埃隆·馬斯克:嗯,實際上星艦是一個非常複雜的火箭。約翰·科裡森:所以我想問的就是這個。事情是簡單還是複雜?埃隆·馬斯克:我想也許他們只是想表達,你不必有火箭行業的先前經驗就可以在星艦上工作。只要某人聰明、努力、可信,就可以在火箭上工作。他們不需要先前的火箭經驗。星艦是人類製造過的最複雜的機器,遠超其他。約翰·科裡森:在那些方面?埃隆·馬斯克:任何方面,真的。我想沒有比這更複雜的機器了。我可以說,我能想到的任何項目都會比這個更容易。這就是為什麼從來沒有人製造過完全可重複使用的軌道火箭。這是一個非常困難的問題。許多聰明人以前嘗試過,非常聰明的人擁有巨大的資源,但他們失敗了。而我們還沒有成功。獵鷹是部分可重複使用的,但上面級不是。星艦第三版,我認為這個設計可以完全重複使用。那種完全可重複使用性將使我們能夠成為多行星文明。約翰·科裡森:能說說圓圈的事嗎?埃隆·馬斯克:任何技術問題,即使是像大型強子對撞機那樣的東西,也比這個問題容易。約翰·科裡森:我們花了很多時間討論瓶頸。能說說目前星艦的瓶頸是什麼嗎,即使是很高層次的?埃隆·馬斯克:努力讓它不爆炸,總的來說。它真的很想爆炸。約翰·科裡森:又是老一套。所有那些易燃材料。埃隆·馬斯克:我們有兩個助推器在測試台上爆炸過。一個摧毀了整個測試設施。所以只要一個錯誤就足夠了。星艦中蘊含的能量是巨大的。約翰·科裡森:這就是為什麼它比獵鷹難嗎?因為它有更多能量?埃隆·馬斯克:它有很多新技術。它在突破性能極限。猛禽3號發動機是一個非常、非常先進的發動機。它是有史以來最好的火箭發動機。但它非常想爆炸。只是想讓大家明白這一點,起飛時火箭產生超過100吉瓦的功率。那是美國電力的20%。德瓦克什·帕特爾:這簡直太瘋狂了。約翰·科裡森:很棒的對比。埃隆·馬斯克:同時還不爆炸。約翰·科裡森:有時候。埃隆·馬斯克:有時候,是的。所以我就想,它怎麼能不爆炸呢?它有成千上萬種可能爆炸的方式,只有一種方式不爆炸。所以我們希望它不僅不爆炸,而且要能可靠地每天飛行,比如每小時一次。顯然,如果它經常爆炸,就很難維持那樣的發射頻率。約翰·科裡森:是的。埃隆·馬斯克:星艦目前最大的問題是什麼?是讓隔熱罩可重複使用。從來沒有人製造過可重複使用的軌道隔熱罩。所以隔熱罩必須在上升階段不脫落大量瓦片,然後返回時也不能脫落大量瓦片或使主要機身過熱。約翰·科裡森:這很難,因為從根本上是消耗品?埃隆·馬斯克:嗯,是的,但你車裡的剎車片也是消耗品,但它們能持續很長時間。約翰·科裡森:有道理。埃隆·馬斯克:所以它只需要持續很長時間就行。我們已經讓飛船返回並軟著陸在海裡。我們這樣做過幾次。但它掉了不少瓦片。如果不進行大量維修,它是不可重複使用的。儘管它實現了軟著陸,但如果沒有大量工作,它就無法重複使用。所以在這個意義上,它不是真正可重複使用的。這是剩下的最大問題,一個完全可重複使用的隔熱罩。你希望能夠著陸它,補充推進劑,然後再次飛行。你不能搞那種費力地檢查4萬塊瓦片之類的事情。德瓦克什·帕特爾:當我讀你的傳記時,似乎你能夠驅動緊迫感,驅動“這是可以擴展的事情”的感覺。我很好奇,你認為你的其他組織……SpaceX和特斯拉現在真的是大公司了。你仍然能夠保持那種文化。其他公司出了什麼問題,導致他們做不到那樣?埃隆·馬斯克:我不知道。德瓦克什·帕特爾:比如今天,你說你開了一些SpaceX會議。你在那裡做什麼來保持那種文化?約翰·科裡森:是增加緊迫感嗎?埃隆·馬斯克:嗯,我不知道。我想緊迫感來自於領導公司的人。我有一種狂熱的緊迫感。所以那種狂熱的緊迫感投射到了公司的其他部分。德瓦克什·帕特爾:是因為後果嗎?他們會想:“埃隆設了一個瘋狂的截止日期,但如果我沒完成,我知道會發生什麼。”還是僅僅因為你能夠識別瓶頸並消除它們,所以人們可以快速行動?你怎麼看為什麼你的公司能夠快速行動?埃隆·馬斯克:我不斷地解決限制因素。在截止日期方面,我通常實際上試圖設定一個我認為至少有50%機率實現的截止日期。所以這不是一個不可能的截止日期,而是我能想到的、有50%機率可以達到的最激進的截止日期。這意味著有一半的時間它會延遲。有一個適用於時間表的氣體膨脹定律。如果你說我們將在五年內做某事,對我來說那就像是無限的時間,它就會膨脹以填滿可用的時間表,並且會花五年時間。物理學會限制你做某些事情的速度。所以擴大製造規模,你移動原子和擴大製造規模有一個速率。這就是為什麼你不可能一下子每年製造一百萬件東西。你必須設計生產線。你必須啟動它。你必須經歷生產的S曲線。我能說些什麼對人們真正有幫助的話呢?一般來說,狂熱的緊迫感是非常重要的一件事。你想要一個積極的時間表,並且你想弄清楚在任何時間點什麼是限制因素,並幫助團隊解決那個限制因素。約翰·科裡森:星鏈的醞釀花了多年時間。埃隆·馬斯克:在公司成立初期我們就一直在談論它。約翰·科裡森:所以你當時在雷德蒙德建立了一個團隊,然後在某個時間點你認定這個團隊就是不行。它緩慢進行了幾年,那你為什麼沒有更早行動,而你行動的時候為什麼是那個時機?為什麼那個時刻是行動的合適時機?埃隆·馬斯克:我每周都有這些非常詳細的工程評審。這也許是一個非常不尋常的細節水平。我不知道有那個經營公司(至少是製造公司)的人會像我這樣深入到細節。並不是說……我通過詳細過問事情,對實際發生的情況有相當好的瞭解。我非常相信越級會議,不是讓向我匯報的人說事情,而是讓向他們匯報的每個人在技術評審中發言。而且不能有提前準備。否則你就會得到“糊弄”,就像我最近常說的那樣。約翰·科裡森:沒錯。非常Z世代的說法。德瓦克什·帕特爾:非常Z世代的說法。埃隆·馬斯克:非常Z世代。德瓦克什·帕特爾:你如何防止提前準備?你是隨機點名嗎?埃隆·馬斯克:不,我只是在房間裡輪流點名。每個人提供一個更新。這需要記住很多資訊。如果你每周或每周兩次開會,你會記下那個人說的話。然後你可以繪製進展點。你可以在腦中繪製曲線上的點,然後說:“我們是在趨近於一個解決方案嗎?”我只有在得出結論,認為除非採取激烈行動,否則成功不在可能的結果集中時,才會採取激烈行動。所以當我最終得出那個結論,即除非採取激烈行動,否則我們毫無成功機會時,我就必須採取激烈行動。我在2018年得出了那個結論,採取了激烈行動並解決了問題。德瓦克什·帕特爾:你有很多很多公司。聽起來你在每個公司都深入瞭解相關的瓶頸是什麼,以便你能和人們進行這樣的評審。你能夠將其擴展到五、六、七個公司。在其中一個公司內部,你有很多不同的迷你公司。是什麼決定了這裡的最大數量?因為你有80家公司……?埃隆·馬斯克:80?不。德瓦克什·帕特爾:但你已經有很多了。這已經很了不起了。約翰·科裡森:按目前的數字。德瓦克什·帕特爾:沒錯。約翰·科裡森:我們連一個公司都難以維持。埃隆·馬斯克:這要看情況。我實際上與無聊公司沒有定期會議,所以無聊公司算是順利發展。基本上,如果某件事進展順利,取得良好進展,那麼我就沒必要在上面花時間。我實際上是按照限制因素來分配時間。那裡有問題?我們在那些方面遇到阻礙?是什麼拖了我們的後腿?我專注於——雖然我不想再重複這個詞了——限制因素。埃隆·馬斯克:諷刺的是,如果某件事進展順利,他們不會經常見到我。但如果某件事進展糟糕,他們會經常見到我。或者甚至不是糟糕……約翰·科裡森:如果某件事是限制因素。埃隆·馬斯克:限制因素,沒錯。不一定是進展糟糕,而是我們需要它更快發展的事情。約翰·科裡森:當SpaceX或特斯拉的某件事成為限制因素時,你是每周還是每天與負責的工程師交談?實際怎麼運作的?埃隆·馬斯克:大多數作為限制因素的事情是每周一次,有些是每周兩次。AI5晶片的評審是每周兩次。每個星期二和星期六是晶片評審。約翰·科裡森:會議時間長短是開放式的嗎?埃隆·馬斯克:技術上,是的,但通常是兩到三個小時。有時更短。這取決於我們需要過多少資訊。約翰·科裡森:這是另一件事。我只是想梳理出這裡的差異,因為結果似乎相當不同。我認為瞭解不同的輸入是什麼很有趣。感覺在企業界,首先,正如你所說,CEO進行工程評審並不總是發生,儘管那正是公司正在做的事情。但時間通常被精細地切成半小時會議甚至15分鐘會議。看起來你主持的是更多開放式的、“我們一直討論直到解決問題”類型的會議。埃隆·馬斯克:有時候是。但大多數似乎都或多或少地按時結束。今天的星艦工程評審時間稍長,因為有更多話題要討論。他們正在努力研究如何將入軌能力擴展到每年超過100萬噸。這相當具有挑戰性。*DOGE(政府開支削減)*德瓦克什·帕特爾:我能問個問題嗎?你說過Optimus和AI將在幾年內帶來兩位數的經濟增長率。埃隆·馬斯克:哦,像經濟一樣?是的。我認為沒錯。德瓦克什·帕特爾:那麼DOGE削減開支的意義何在?如果經濟將大幅增長?埃隆·馬斯克:嗯,我認為浪費和欺詐不是什麼好事。我其實很擔心……如果沒有AI和機器人,我們實際上完全搞砸了,因為國債正在瘋狂堆積。國債的利息支付已經超過了軍費預算,而軍費預算是1兆美元。所以我們光是利息支付就超過1兆美元。我之前對此相當擔心。也許如果我花些時間,我們可以減緩美國的破產速度,為我們爭取足夠的時間,讓AI和機器人幫助解決國債問題。或者說不是幫助解決,而是唯一能夠解決國債的東西。沒有AI和機器人,我們國家1000%會破產和失敗。沒有其他東西能解決國債問題。我們只需要足夠的時間來建造AI和機器人,以便在破產之前完成。德瓦克什·帕特爾:我想好奇的是,當DOGE開始時,你擁有巨大的改革能力。埃隆·馬斯克:沒那麼巨大。德瓦克什·帕特爾:當然。我完全同意你的觀點,即AI和機器人推動生產力提升、驅動GDP增長非常重要。但為什麼不直接針對你指出的那些東西,比如某些元件的關稅,或者許可?埃隆·馬斯克:我不是總統。而且,即使是削減非常明顯的浪費和欺詐,也是極其困難的。我發現,即使削減政府中非常明顯的浪費和欺詐也極其困難,因為政府必鬚根據誰在抱怨來運作。如果你切斷對欺詐者的支付,他們立即會提出聽起來最令人同情的理由來繼續獲得支付。他們不會說:“請讓欺詐繼續下去。”他們會說:“你們在殺害貓熊寶寶。”同時,沒有任何貓熊寶寶死亡。他們只是編造的。欺詐者能夠編造出極其引人注目、令人心碎但卻是虛假的故事,儘管聽起來很令人同情。事情就是這樣。也許我本該更清楚。但我當時想,等等,讓我們試著從政府中削減一些浪費和肥肉。也許不應該有2000萬在社會保障系統中被標記為健在的人,而他們肯定已經死亡且年齡超過115歲。美國最年長的人是114歲。所以可以肯定地說,如果有人在社會保障資料庫中年齡為115歲且被標記為健在,要麼是錄入錯誤……應該有人打電話給他們說:“我們似乎弄錯了你的生日,或者我們需要將你標記為已故。”兩種情況之一。約翰·科裡森:接到這種電話會非常嚇人。埃隆·馬斯克:嗯,這似乎是合理的事情。比如說,如果他們的生日在未來,並且他們有一筆小企業管理局貸款,他們的生日是2165年,那麼我們要麼弄錯了,要麼存在欺詐。所以我們會說:“我們似乎弄錯了您出生的世紀。”約翰·科裡森:或者是一個很棒的電影情節。埃隆·馬斯克:是的。我就是這個意思,荒唐的欺詐。德瓦克什·帕特爾:這些人當時在領取款項嗎?埃隆·馬斯克:有些人從社會保障局領取款項。但主要的欺詐途徑是將某人在社會保障系統中標記為健在,然後利用其他所有政府支付系統進行欺詐。因為這些其他政府支付系統只會向社會保障資料庫做一個“你是否健在”的檢查。這是一個間接手段。德瓦克什·帕特爾:你估計這種機製造成的欺詐總額是多少?埃隆·馬斯克:順便說一下,政府問責局以前做過這些估計。我不是唯一一個。事實上,我認為政府問責局在拜登政府期間做過一項分析,粗略估計了欺詐金額,大約為5000億美元。所以別信我的話。看看拜登政府期間發佈的報告。怎麼樣?德瓦克什·帕特爾:是來自這個社會保障機制的嗎?埃隆·馬斯克:這只是眾多之一。重要的是要認識到,政府非常無效於阻止欺詐。不像公司,阻止欺詐有動力,因為它影響公司的收益。政府只是印更多的錢。你需要關心和勝任。這在聯邦層面是稀缺的。當你去車管局,你會想“哇,這裡是能力的堡壘”嗎?嗯,現在想像一下比車管局還糟糕,因為這是能印錢的車管局。至少州一級的車管局需要……州政府或多或少需要保持在預算內,否則就會破產。但聯邦政府只是印更多的錢。德瓦克什·帕特爾:如果實際上有5000億美元的欺詐,為什麼不可能全部削減掉?埃隆·馬斯克:你真的需要退一步,重新校準你對能力的期望。因為你生活在一個必須收支平衡的世界裡……德瓦克什·帕特爾:得買麥克風。埃隆·馬斯克:沒錯。不像存在一個巨大的、基本不關心人的官僚怪獸和一堆過時的電腦,只是在傳送支付。DOGE團隊做的一件事聽起來非常簡單,可能每年能節省1000-2000億美元。只是要求從主要的財政部電腦——叫做PAM,支付帳戶主控之類的,每年有5兆美元的支付——發出的支付必須有一個撥款程式碼。使其成為強制性的,而非可選的,在備註欄位中必須有內容。你必須重新校準事情有多愚蠢。支付在沒有撥款程式碼、沒有對照任何國會撥款、也沒有任何解釋的情況下就發出去了。這就是為什麼戰爭部,前國防部,無法通過審計,因為資訊字面上就不存在。重新校準你的期望。德瓦克什·帕特爾:我想更好地理解這5000億美元的數字,因為2024年有一份監察長的報告。埃隆·馬斯克:為什麼這麼低?德瓦克什·帕特爾:也許,但他們發現七年來,社會保障欺詐他們估計大約為700億美元,所以每年大約100億美元。所以我很好奇另外的4900億美元是什麼。埃隆·馬斯克:聯邦政府支出每年是7.5兆美元。你認為政府有多能幹?德瓦克什·帕特爾:那裡的可自由支配支出大約是……15%?埃隆·馬斯克:但這沒關係。大多數欺詐是非自由裁量的。基本上是欺詐性的醫療保險、醫療補助、社會保障、殘疾救濟。政府支付種類繁多。其中很多支付實際上是給各州的整筆撥款。所以在很多情況下,聯邦政府甚至沒有資訊來知道是否存在欺詐。讓我們考慮歸謬法。政府是完美的,沒有欺詐。你對這種可能性的估計機率是多少?零。那麼,你會說,欺詐和浪費,政府的效率是90%嗎?那也已經相當慷慨了。但如果只有90%,那意味著每年有7500億美元的浪費和欺詐。而且並不是90%。它沒有90%的有效性。德瓦克什·帕特爾:這似乎是一種奇怪的第一性原理方法來估算政府中的欺詐金額。就像,你認為有多少?無論如何,我們不用現場算,但我很好奇——埃隆·馬斯克:你很瞭解Stripe的欺詐情況吧?人們一直在試圖欺詐。約翰·科裡森:是的,但正如你所說,這有點……我們確實把欺詐降得很低了,但這裡處理的是一個比我們更異質化的欺詐向量集合。埃隆·馬斯克:但在Stripe,你有很高的能力,並且努力嘗試。你既有高能力又有高度關注,但欺詐仍然不是零。現在想像一下,規模要大得多,能力卻差得多,關注也少得多。在PayPal早期,我們努力將欺詐控制在支付量的大約1%。這非常困難。需要大量的能力和關注才能將欺詐僅僅降至1%。現在想像一下,你是一個能力和關注度都差得多的組織。欺詐將遠遠超過1%。約翰·科裡森:現在回顧政治和在那裡的作為,你感覺如何?從外部看,有兩件事相當有影響力:一是美國政治行動委員會(America PAC),二是當時對Twitter的收購。但似乎也有不少心痛。你對整個經歷的評價如何?埃隆·馬斯克:我認為為了最大化未來是美好的機率,那些事情必須做。政治通常非常部落化。人們通常在政治上會失去客觀性。他們通常很難看到對方陣營的優點或己方陣營的缺點。這通常是常態。我想這是最讓我驚訝的事情之一。你經常根本無法與人們講道理。如果他們身處某個部落。他們只是相信他們部落所做的一切都是好的,而另一個政治部落所做的任何事情都是壞的。說服他們改變想法幾乎是不可能的。但我認為總的來說,那些行動——收購Twitter、讓川普當選,儘管這讓很多人憤怒——我認為那些行動對文明是有益的。德瓦克什·帕特爾:這與你所期待的未來有何關聯?埃隆·馬斯克:嗯,美國需要足夠強大,以便有足夠的時間將生命擴展到其他星球,並將AI和機器人發展到能夠確保未來是美好的程度。另一方面,如果我們陷入,比如說,共產主義或某種國家極度壓迫的局面,那將意味著我們可能無法成為多行星物種。國家可能會扼殺我們在AI和機器人方面的進展。德瓦克什·帕特爾:Optimus,Grok,等等。不只是你的產品,任何追求收入最大化的公司的產品,隨著時間的推移都將被政府利用。這種擔憂如何體現在私營公司應該願意給政府什麼?什麼樣的護欄?AI模型應該被要求去做政府外包給它們並要求它們做的任何事情嗎?Grok是否可以說:“實際上,即使軍方想做X,不,Grok不會做那個”?埃隆·馬斯克:我認為AI和機器人可能出錯的最大危險也許是政府。那些反對公司或擔心公司的人,最應該擔心的是政府。因為政府只是一個極限狀態下的公司。政府只是最大、擁有暴力壟斷權的公司。我總是發現一個奇怪的二分法,人們會認為公司是壞的,但政府是好的,而政府只不過是最大、最糟糕的公司。但人們有這種二分法。他們不知何故同時認為政府可以是好的,但公司是壞的,這並不正確。公司的道德水準比政府更好。我確實認為這是一件值得擔心的事情。政府可能會利用AI和機器人來鎮壓人口。這是一個嚴重的擔憂。德瓦克什·帕特爾:作為製造AI和機器人的人,你如何防止這種情況?埃隆·馬斯克:如果你限制政府的權力——這確實是美國憲法的目的,限制政府的權力——那麼你可能會得到比擁有更多政府更好的結果。約翰·科裡森:機器人技術將對所有政府開放,對吧?埃隆·馬斯克:我不知道是否對所有政府。很難預測。我可以說終點是什麼,或者說許多年後是什麼樣子,但很難預測通往那裡的路徑。如果文明進步,AI將遠遠超過所有人類智能的總和。機器人的數量將遠遠超過人類。在此過程中會發生什麼非常難以預測。德瓦克什·帕特爾:似乎你可以做的一件事就是直接說,“無論政府X,你都不允許使用Optimus做X,Y,Z。”直接制定一個政策。我想你最近還發推說Grok應該有一個道德憲法。其中一條可以是限制政府被允許用這項先進技術做什麼。埃隆·馬斯克:從技術上講,如果政治家通過了一項法律,並且他們能夠執行該法律,那麼很難不去遵守它。我們能擁有的最好的東西是有限政府,在那裡行政、司法和立法部門之間有適當的制衡。德瓦克什·帕特爾:我之所以好奇,是因為在某個時間點,限制似乎會來自於你。你擁有Optimus,你擁有太空GPU……埃隆·馬斯克:你認為我會成為政府的老闆?德瓦克什·帕特爾:對於SpaceX來說,這已經是現實了——對於某些至關重要的事情,比如政府真的很關心將某些衛星送入太空或其他什麼,它需要SpaceX。它是必要的承包商。你正在建構越來越多的未來技術元件,這些元件將在不同行業中扮演類似的角色。你可能有能力制定一些政策,比如以任何方式壓制古典自由主義……“我的公司不會以任何方式幫助那種事”,或者類似的政策。埃隆·馬斯克:我會盡我所能,確保任何在我控制範圍內的事情都能最大化對人類有益的結果。我認為任何其他做法都是短視的,因為我顯然是人類的一部分,所以我喜歡人類。支援人類。*太空GPU*德瓦克什·帕特爾:你提到Dojo 3將用於基於太空的計算。埃隆·馬斯克:你真的很仔細看我說的話。德瓦克什·帕特爾:我不知道你是否知道Twitter,但你有大量的粉絲。埃隆·馬斯克:顯而易見了。我把秘密都貼出來了,你怎麼辨別出來的?德瓦克什·帕特爾:你如何為太空設計晶片?有什麼變化?埃隆·馬斯克:你會希望它設計得更抗輻射,並在更高的溫度下運行。粗略地說,如果你將開爾文溫度下的工作溫度提高20%,你就可以將散熱器質量減半。所以在太空中,在更高溫度下運行是有益的。你可以做各種事情來遮蔽記憶體。但神經網路對位翻轉的抵抗力會非常強。輻射導致的大部分是隨機位翻轉。但如果你有一個數兆參數的模型,發生幾次位翻轉並不重要。啟髮式程序將比一些巨大的參數檔案對位翻轉敏感得多。我只是把它設計成能在高溫下運行。我想除了讓它運行得更熱之外,你設計的方式基本上和在地球上做的一樣。德瓦克什·帕特爾:太陽能陣列佔了衛星的大部分重量。有沒有辦法讓GPU變得比輝達、TPU等計畫中的更強大,尤其是在基於太空的世界裡特別有優勢?埃隆·馬斯克:基本計算是,如果每個掩範本(reticle)的晶片能處理大約1千瓦的功率,那麼你需要1億個完整的掩範本晶片才能實現100吉瓦的功率。根據你的良率假設,這告訴你需要製造多少晶片。如果你要有100吉瓦的電力,你需要1億個能持續運行在1千瓦的晶片,每個掩範本一個晶片。基本計算。德瓦克什·帕特爾:1億個晶片取決於……如果你看像Blackwell GPU這樣的晶片尺寸,以及一個晶圓能產出多少個,你一個晶圓能得到幾十個或更少。所以基本上,在這個每年都要發射這麼多到太空的世界裡,你每個月要生產數百萬個晶圓。這就是TeraFab計畫的目標?每個月數百萬個先進工藝節點的晶圓?埃隆·馬斯克:是的,可能超過100萬之類。你還得做記憶體。德瓦克什·帕特爾:你會建記憶體工廠嗎?埃隆·馬斯克:我想TeraFab必須做記憶體。它必須做邏輯晶片、記憶體和封裝。德瓦克什·帕特爾:我很好奇一個人如何開始。這是人類製造過的最複雜的東西。顯然,如果有人能勝任這個任務,那就是你了。所以你意識到這是個瓶頸,然後去找你的工程師。你告訴他們做什麼?“我希望到2030年每個月生產100萬個晶圓。”埃隆·馬斯克:沒錯。這正是我想要的。德瓦克什·帕特爾:你給ASML打電話嗎?下一步是什麼?約翰·科裡森:這問題問得太多了。埃隆·馬斯克:我們先建一個小工廠,看看會發生什麼。在小規模上犯錯,然後再建一個大的。德瓦克什·帕特爾:小工廠已經建了嗎?埃隆·馬斯克:不,還沒建。我們不會把那隻貓藏在袋子裡。那隻貓會從袋子裡出來的。無人機會在那該死的東西上空盤旋。你將能夠在X上即時看到它的建設進展。聽著,我不知道,我們可能只是失敗,老實說。成功並不保證。既然我們想嘗試製造大約1億個……我們希望到2030年有100吉瓦的電力,以及能夠承載100吉瓦電力的晶片。我們的供應商能給我們多少晶片,我們就要多少。實際上我已經跟台積電、三星和美光說過了:“請建更多工廠,更快地建”。我們將保證購買這些工廠的產出。所以他們已經以最快的速度在行動了。是我們加上他們。約翰·科裡森:有一種說法是,做AI的人希望盡快獲得大量晶片。然後許多供應商,無論是工廠還是渦輪機製造商,都沒有快速提高產量。埃隆·馬斯克:不,他們沒有。約翰·科裡森:你聽到的解釋是,他們天生保守。他們是台灣人或德國人,故事可能是這樣的。他們就是不相信……這真的是解釋嗎,還是有別的原因?埃隆·馬斯克:嗯,如果有人在電腦記憶體行業幹了三四十年,這是合理的……約翰·科裡森:他們見過周期。埃隆·馬斯克:他們見過10次繁榮和蕭條。那有很多層傷疤。在繁榮時期,看起來一切都將永遠美好。然後崩盤發生,他們拚命避免破產。然後又有一個繁榮,又一個崩盤。約翰·科裡森:還有其他你覺得別人應該去追求,而你現在由於某種原因沒有追求的想法嗎?埃隆·馬斯克:有幾家公司正在探索製造晶片的新方法,但他們沒有快速擴大規模。約翰·科裡森:我甚至不是指AI內部,只是泛指。埃隆·馬斯克:人們應該去做他們發現自己有強烈動力去做的事情,而不是我建議的某個想法。他們應該做他們認為個人感興趣、有動力去做的事情。但是回到限制因素……這個詞我用了大約100次。在當前三到四年的時間框架內,我看到的限制因素是晶片。在一年內的時間框架內,是能源、電力生產、電力。我不清楚是否有足夠的可用電力來啟動所有正在製造的AI晶片。到今年年底左右,我認為人們在啟動晶片方面會遇到真正的麻煩……晶片產量將超過啟動晶片的能力。德瓦克什·帕特爾:你打算如何應對那個世界?埃隆·馬斯克:我們正試圖加速電力生產。我想這可能也是為什麼xAI可能會成為領導者,希望是領導者。我們將能夠比其他人更快地啟動更多晶片,因為我們擅長硬體。總的來說,那些自稱實驗室的公司,其創新思想往往會流動……通常差異不會超過六個月左右。思想隨著人在不同公司間流動。所以我想你基本上會撞上硬體牆,然後那個公司能最快地擴展硬體,那個公司就會成為領導者。所以我認為xAI將能夠最快地擴展硬體,因此最有可能成為領導者。約翰·科裡森:你開玩笑或自嘲又用了“限制因素”這個詞。但我認為這裡面確實有深刻的東西。如果你看看我們整個對話中觸及的許多事情,也許這是一個很好的結束點。如果你想像一個衰老的、低能動性的公司,它會遇到某個瓶頸,但不會真正去解決它。馬克·安德森說過一句話:“大多數人願意忍受任何程度的慢性痛苦,以避免急性痛苦。”感覺我們談論的很多情況只是直面急性痛苦,無論它是什麼。“好吧,我們必須想辦法用鋼材,或者我們必須想辦法在太空運行晶片。”我們會承受一些近期的急性痛苦,來真正解決瓶頸。所以這似乎是一個統一的主題。埃隆·馬斯克:我有很高的痛苦閾值。這很有幫助。約翰·科裡森:來解決瓶頸。埃隆·馬斯克:是的。我能說的是,我認為未來會非常有趣。正如我在達沃斯所說的——我想我大概在那裡待了三個小時左右——在樂觀方面犯錯,比在悲觀方面犯錯但正確,對生活質量來說更好。如果你在樂觀方面犯錯,你會比在悲觀方面犯錯更快樂。所以我建議在樂觀方面犯錯。約翰·科裡森:謝謝你這麼說。德瓦克什·帕特爾:酷。埃隆,謝謝你做這次訪談。約翰·科裡森:謝謝你。埃隆·馬斯克:好的,謝謝你們。好的。約翰·科裡森:耐力真好。德瓦克什·帕特爾:希望這在承受範圍內,還不算痛苦。 (華爾街見聞)
巨頭砸錢6500億加劇擔憂,黃仁勳發聲“滅火”
在科技巨頭不斷加大AI領域支出激化市場的泡沫擔憂之際,輝達CEO黃仁勳公開發聲“滅火”,為動輒數千億美元的投入背書。美東時間2月6日周五,黃仁勳在接受採訪時表示,科技行業激增的AI基礎設施資本支出是合理、恰當且可持續的,這場“人類史上最大規模的基礎設施建設”由“極高”的算力需求驅動。黃仁勳作出上述表態當天,本周五AI概念股全線反彈。尾盤刷新日高時,輝達股價漲至187美元,日內漲約8.8%,收漲近7.9%,扭轉五連跌,擺脫周四所創去年12月17日以來收盤低谷,本周仍累跌約3%。黃仁勳講話正值投資者對持續高投入下AI能否獲得可觀的回報產生嚴重質疑,並且由於Anthropic發佈的新工具引發了AI顛覆傳統軟體商業模式的恐慌,科技股慘遭拋售。高盛分析師甚至悲觀地將當前的軟體業與本世紀初被網際網路顛覆的報紙類比。周五的報導指出,過去兩周公佈的最新財報和指引以及此前公開的計畫顯示,2026年,輝達的關鍵客戶Meta、亞馬遜、Google和微軟的計畫資本支出將合計達到約6500億美元,較2025年增長約60%。6000多億美元的支出規模遠超全球多個中等經濟體的GDP,其中大部分資金將用於購買輝達的晶片。華爾街見聞稍早提到,過去一周,市場對AI投資效率的擔憂引發劇烈拋售。據FactSet資料,微軟、輝達、亞馬遜、Google母公司Alphabet、Meta及甲骨文等科技巨頭的市值累計蒸發約1.35兆美元。上周四,公佈第二財季資本支出超預期猛增66%後,微軟股價收跌10%,市值一日蒸發3570億美元,創美股史上第二大個股單日市值跌幅,本周四盤後公佈預計2026年資本支出較上年增50%後,亞馬遜周五逆市大跌,早盤刷新日低時跌約10%,收跌近5.6%。01AI公司正盈利 支出將持續增長黃仁勳周五表示,所有這些科技公司的現金流將開始上升,AI基礎設施的建設將持續七到八年。他強調,AI已經變得“非常有用且非常強大”,其採用率變得“極高”。黃仁勳說:“只要人們繼續為AI付費,AI公司能夠從中獲得利潤,它們就會不斷翻倍、翻倍、翻倍、翻倍。”他援引具體案例說明輝達客戶如何利用AI盈利。Meta正在使用AI將原本在CPU上運行的推薦系統轉變為使用生成式AI和智能體的系統;亞馬遜雲服務AWS對輝達晶片的使用將影響這家零售巨頭的產品推薦方式;微軟將使用輝達驅動的AI改進其企業軟體。黃仁勳特別稱讚了OpenAI和Anthropic這兩家領先的AI實驗室,稱它們都在"賺大錢"。輝達去年向Anthropic投資100億美元,黃仁勳本周早些時候還表示,將大舉投資OpenAI的下一輪融資。他說:“如果它們能擁有兩倍的算力,收入將增長四倍。”他還指出,輝達過去售出的所有圖形處理器(GPU)——甚至包括六年前的A100晶片,目前都在被租用,反映出對AI算力的持續需求。黃仁勳認為,與網際網路初期建設不同,現在沒有閒置的基礎設施。026500億美元支出創紀錄據周五報導,Alphabet、亞馬遜、Meta和微軟四家公司預計2026年的資本支出將達到約6500億美元,這是本世紀以來無可比擬的投資熱潮。每家公司今年的預算預計將接近或超過它們過去三年的總和,其中任何一家的支出都將創過去十年任一家公司單年資本支出的最高紀錄。具體而言,Meta表示全年資本支出將升至最多1350億美元,同比可能躍升約87%。在截至2025年12月末的公司第二財季,微軟的資本支出增長66%至375億美元,分析師預計,在截至2026年6月的2026財年,微軟的資本支出將接近1050億美元。Alphabet本周三公佈的資本支出指引高端為1850億美元,超出分析師預期以及美國大量行業的支出規模。亞馬遜周四宣佈計畫2026年投入2000億美元資本支出,同樣導致股價暴跌。媒體彙編資料顯示,相比上述矽谷巨頭,包括美國最大的汽車製造商、工程機械製造商、鐵路公司、國防承包商、無線營運商、快遞公司,以及埃克森美孚、英特爾、沃爾瑪、通用電氣分拆的子公司在內,21家公司2026年的合計支出預計僅為1800億美元。DA Davidson分析師Gil Luria表示,微軟等前述四家科技巨頭“將提供AI算力的競爭視為下一個贏家通吃或贏家拿走大部分的市場,它們都不願輸掉這場競爭”。03華爾街擔憂投資效率與產能過剩華爾街對如此龐大的支出反應不一。Meta和Alphabet股價上漲,但亞馬遜和微軟遭到市場懲罰。四家公司自發佈最新財報和展望以來,總市值已縮水超9500億美元。GAM Investments投資總監Paul Markham指出,當前市場正被“情緒傳染效應”籠罩。他說:“圍繞大語言模型建設所需的天量資本支出、最終回報周期,以及潛在的產能過剩疑慮,已成為持續壓制市場情緒的結構性問題。”Theory Ventures投資人Tomasz Tunguz表示,這些科技巨頭曾是“現金製造機”,可“現在它們突然需要那些現金,而且需要更多,所以它們在借錢”。據媒體統計,2025年,與AI相關的公司和項目從債務市場籌集了至少2000億美元,預計僅2026年的相關債券發行規模就將達到數千億美元。Tunguz曾發表部落格文章將AI熱潮與過去的投資狂潮進行比較,他說這些狂潮並不總是以好結局收場,但“在上升過程中,它們都是經濟的巨大催化劑”。幫助企業整合資料和軟體的公司Boomi的CEO Steve Lucas表示:“我不會質疑AI的潛力,但我絕對會質疑其發展的時間框架,而且我會強烈質疑其經濟效益。”目前尚不清楚這些公司能否執行其宏大計畫。隨著資料中心建設升級,它們已在爭奪有限的電工、水泥車和台積電工廠生產的輝達晶片。Luria表示:“已經存在瓶頸,未來也會有。”04黃仁勳周二曾為軟體股"滅火"這不是黃仁勳本周首次為市場焦慮“滅火”。周二晚間,在軟體股遭遇拋售後,他在思科系統公司的活動上表示,本周軟體股拋售是“世界上最不合邏輯的事”。黃仁勳說,軟體產品是工具,AI將使用這些工具,而不是重新發明它們。他反問:“有一種觀念認為工具正在衰落、並被AI取代。你會使用螺絲刀還是發明一把新螺絲刀?”他表示,輝達自身已經廣泛採用此類工具,因此員工能騰出時間更多地專注於公司擅長的事:設計半導體和電腦系統。周二軟體相關股票連續第二天下跌,投資者擔心Anthropic等AI模型開發商發佈的工具最終將使公司內部的大量工作實現自動化。一隻美國軟體股ETF當天跌幅達4.1%,至4月以來最低水平,AppLovin和Unity Software是類股最大跌幅股之一。摩根大通分析師Toby Ogg表示,投資者投資科技的意願仍然很低。他在報告中寫道:“我們現在所處的環境是,該類股不僅在被證明無罪之前就有罪,而且現在在審判之前就被判刑了。”不過一些分析師對拋售的嚴重程度提出質疑,稱製造公司營運必需工具的軟體公司很難被顛覆。Jefferies分析師Brent Thill表示,Intuit提供專有資料和幫助客戶處理複雜美國稅法的系統,相對於AI具有優勢。 (華爾街見聞)
1596億!AI晶片超級獨角獸誕生
融資69億元,AMD參投。近日,美國AI晶片獨角獸Cerebras Systems宣佈完成10億美元(約合人民幣69億元)F輪融資,估值達到230億美元(約合人民幣1596億元)。本輪融資由Tiger Global領投,Benchmark、Fidelity Management & Research Company、Atreides Management、Alpha Wave Global、Altimeter、AMD、Coatue以及1789 Capital(合夥人包括小唐納德·川普)等機構跟投。成立於2015年的Cerebras,以餐盤大小的AI晶片而聞名。其晶圓級引擎3(WSE-3)晶片是全球最大、速度最快的AI晶片,體積是當前最大GPU的56倍,單位計算功耗卻遠低於同類產品,同時推理和訓練速度比競品快20倍以上。其晶片用於處理AI推理所需的順序執行、記憶體密集型工作負載。與需要在晶片和記憶體之間來回傳輸資料的GPU不同,WSE將所有運算都保存在晶片內部,從而消除了限制GPU推理能力的記憶體頻寬瓶頸。Cerebras上一輪融資是在2025年9月宣佈完成的11億美元(約合人民幣76億元)G輪融資,當時投後估值為81億美元(約合人民幣562億元)。相比當時,最新估值增長近184%。這也是Cerebras自2025年10月撤回其在美國IPO申請以來的首輪融資,凸顯了一個更廣泛的趨勢,即由於公開市場之外有充足的資本,企業會保持私有狀態更長時間。官網顯示,Cerebras之前的投資方還包括高通、台積電等晶片巨頭,以及OpenAI聯合創始人兼首席執行長Sam Altman、前OpenAI首席科學家Ilya Sutskever、Stripe前首席技術官Greg Brockman、前Facebook首席技術官兼Quora首席執行長Adam D'Angelo、英特爾首席執行長陳立武、前AMD首席技術官兼企業副總裁Fred Weber等知名個人投資者。Cerebras聯合創始人兼首席執行長Andrew Feldman聲稱,其硬體運行AI模型的速度比輝達的系統快數倍,並向Meta、IBM、Mistral AI等客戶提供遠端計算服務。據外媒本周報導,OpenAI正在尋找輝達的AI推理晶片替代方案,包括Cerebras、AMD和Groq。儘管OpenAI對替代方案持保留態度,但輝達還是與包括Cerebras和Groq在內的幾家研發大量使用SRAM晶片的公司接洽,探討潛在的收購事宜。此後,輝達與初創公司Groq簽署了授權協議,並吸納了該公司的大量晶片人才。這進一步提振了業界對AI晶片企業的熱情。Cerebras拒絕了收購,並與OpenAI達成了一項商業協議,該協議已於今年1月聯合公佈。OpenAI將採用部署750兆瓦規模的Cerebras晶圓級系統,為OpenAI客戶提供服務。該基礎設施將從2026年開始分階段建設,預計“持續到2028年”,並由Cerebras託管,屆時將成為全球規模最大的高速AI推理部署項目。知情人士向外媒透露,該協議價值超過100億美元(約合人民幣694億元)。根據聲明,Cerebras和OpenAI自2017年以來一直在探索合作的可能性,Cerebras上的大語言模型能比基於GPU的系統快15倍地響應。Cerebras在1月發佈的部落格文章中寫道,過去6個月,4家AI領域重要公司斥巨資,力圖提升推理速度,但他們都沒有選擇當前在AI領域佔據主導地位的輝達硬體。Google雖是輝達最大的客戶之一,但自主研發了Ironwood TPU,其推理速度是輝達GPU的4倍。Anthropic也投入數百億美元用於Google的TPU基礎設施建設。輝達斥資200億美元收購了AI推理晶片公司Groq的智慧財產權和頂尖人才。OpenAI剛剛從Cerebras獲取了價值750兆瓦的計算資源。這些收購和投資標誌著硬體向更新、最先進的AI最佳化硬體設計過渡的開始。 (FDA365電子論壇)
AI.com域名7000萬美元成交,刷新全球紀錄
域名已經可以打開(ai.com)據海外域名權威媒體DN Journal最新報導,頂級域名AI.com近日正式完成交易,成交價高達7000萬美元(約合人民幣5億元),成功刷新全球域名交易價格的最高紀錄,較2019年Voice.com創下的3000萬美元紀錄,實現翻倍有餘,成為域名交易行業的標誌性事件。此次天價交易的買家為Crypto.com創始人兼CEO Kris Marszalek。據瞭解,其收購AI.com的核心目的,是推出一款全新的自主AI代理業務,使用者通過簡單易懂的操作,即可建立屬於自己的專屬AI代理,這類代理不僅能精準回答各類問題,還可代為處理日常任務、傳送消息、跨應用程式執行相關操作。為快速打響新業務知名度,Crypto.com計畫於2月8日超級碗決賽期間,通過電視廣告正式推出該AI新業務,借助這一全球頂級體育賽事的超高曝光度,快速搶佔使用者心智。據悉,AI.com的域名價值伴隨著全球人工智慧熱潮持續攀升,早在2018年,該域名的市場報價就已達到2000萬美元,後續隨著AI技術的全面爆發,其價值進一步凸顯,近期市場傳聞其報價一度突破1億美元。值得一提的是,2023年該域名曾短暫指向OpenAI的ChatGPT頁面,隨後被轉手;2025年被神秘買家收購時,業內就已預測其後續交易有望創下新紀錄。此次成交不僅顯著提振了AI域名賽道 的市場信心,更凸顯了優質行業域名的核心戰略價值,也正式預示著AI商業化發展進入全新階段。 (深科技)
為什麼我長期看好納斯達克100:我買的不是技術,而是一套會自我進化的系統
為什麼我長期看好納斯達克100:我買的不是技術,而是一套會自我進化的系統很多人看好納斯達克100,是因為 AI、晶片、雲端運算、網際網路。但如果只停留在這些理由上,這個判斷其實並不牢固。因為技術會更替,公司會犯錯,周期會反覆。真正能穿越時間的,從來不是某一代風口,而是那套能長期把“聰明”變成“回報”的制度系統。我之所以會從“追風口”,走到今天這種判斷,是付過真實代價的。我在大廠、中小公司、創業和副業裡都打過滾,A 股十幾年、港美股 6 年,踩過足夠多的坑之後,才慢慢理解一件事:中小公司顛覆頭部公司是小機率事件,強者恆強才是常態,而物極必反往往需要極長周期。普通人最危險的,從來不是沒機會,而是被一次“看起來很確定”的機會,騙走了全部籌碼。一、我看好納斯達克100,本質是在看好什麼?一句話總結:它通過一套成熟機制,把全球最頂尖的人才,持續匯聚、篩選,並最終資本化。納斯達克100不是簡單的“美國公司指數”,而更像是一個全球頂級人才的終極定價中心。它從全球數十億人口中吸引最優秀的一小撮人:工程師科學家創業者產品與管理人才他們未必忠於某個國家,但高度忠於一個東西:回報函數。而納指體系,恰恰是目前全球最擅長把“能力 → 規模 → 資本回報”串成閉環的地方。二、指數基金的真正價值:不是分散,而是“糾錯”很多人以為,買納斯達克100,是在押注那 100 家公司。但實際上,你通過指數基金押注的是一套制度與糾錯機制:允許失敗獎勵成功保護產權鼓勵併購與重組納指100會定期調整成分股:失敗者被淘汰新贏家被納入你不需要預測誰會出局、誰會上位,系統會替你完成這件事。這正是指數基金對普通人最大的意義:用最低的認知成本,參與一個會自我更新的生態。三、為什麼這個系統總能獲得“估值溢價”?納指100真正的壁壘,並不只是公司本身。而是一個高度密集的“認知環境”:頂級人才頂級資本頂級投行頂級併購顧問在同一個市場裡高頻互動。這會帶來一種結果:同樣一項技術,在這裡被理解、被定價、被資本化的速度,遠快於其他市場。這就是所謂的認知密度溢價。當然,溢價是雙刃劍:它提高長期回報潛力也意味著在情緒極端時,泡沫和回撤會非常劇烈這不是缺陷,而是你必須接受的代價。四、反直覺的一點:大公司並不“笨重”很多人擔心:大公司會不會被新技術顛覆?從現實來看,真正的問題往往不是“看不見趨勢”,而是是否有能力為轉向買單。納指頭部公司的核心優勢在於:充沛現金流股票作為併購貨幣可以直接“用資本買時間”當方向明確時,它們不需要內部孵化十年,而是直接收購賽道。當然,大公司也會犯錯,但它們更擅長犯錯後不出局。五、這套系統對投資者的真實考驗是什麼?不是判斷能力,而是承受能力。納斯達克100歷史上經歷過多次極端回撤:網際網路泡沫金融危機加息周期買入並長期持有,意味著你必須接受:大幅回撤長時間不回本市場情緒的反覆折磨這不是系統失效,而是系統運轉時必然伴隨的波動成本。這是用“少操作”,換“高波動”的交易。系統會進化,但你能不能熬住,是另一回事。六、為什麼說它更像一張“時代門票”?納斯達克100,並不能保證你賺多少錢。它真正提供的是一件事:讓普通人以相對可控的方式,參與全球科技進步的長期成果分配。這不是致富捷徑,而是一種“不過早出局”的選擇。結語如果你追求的是一年翻倍,這套邏輯會讓你失望。如果你想的是未來二十年,把有限的資本和注意力,放在一個最不容易被時代拋下的系統裡——那麼,納斯達克100指數基金,至少是目前最值得認真研究和配置的選項之一。它不承諾賠率,只提供機率;不保證平坦,但儘量避免你押錯整個方向。而對普通人來說,能清楚自己在參與什麼系統、承擔什麼風險,本身就是這個時代最稀缺的確定性。 (火芯時代)
高盛聯手Claude,搞AI自動化交易,金融圈慌了!
CNBC消息,華爾街巨頭高盛和著名大模型平台Anthropic達成深度技術合作,要把Claude用到自家會計和合規的核心崗位上,搞AI自動化升級。這事可不是簡單的技術試水,是高盛實打實砸了六個月時間,讓Anthropic的工程師駐場聯合開發的成果,對於整個金融圈來說都是巨大變革。高盛的首席資訊官馬爾科-阿爾真蒂透露,這次的合作不是泛泛的技術對接,Anthropic的工程師已經在高盛駐場半年,核心就是打造自主AI智能體。現階段重點攻堅的是兩個後台核心類股,一個是交易和帳務的核算處理,另一個是客戶的資質稽核和開戶流程。這兩個工作都是金融機構的基礎活,特點就是流程多、資料量大、還特別耗時間,純人工做不僅效率低,還容易因為重複操作出小差錯,妥妥的後台工作痛點。目前這些AI智能體還在研發初期,具體上線時間沒定,但高盛這邊明確說很快就會推出。在他們的定位裡,這些AI智能體不是來取代員工的,更像是每個崗位的數字同事,專門扛下那些規模化、流程化的複雜工作,把員工從機械重複的勞動裡解放出來。其實高盛最早接觸Anthropic的技術,是從測試AI程式設計工具Devin開始的,現在這款工具已經在高盛的工程師團隊裡全面鋪開使用了。最開始大家都覺得Claude只是程式設計厲害,畢竟程式設計本身就是邏輯化、規則化的工作,適合AI發揮。但用著用著高盛發現,這款模型的能力遠不止於此,它能一步步拆解複雜問題,用邏輯推匯出結果,這種能力放到會計和合規工作裡居然也特別適配。這一點讓高盛的高管們都挺意外的,要知道會計和合規可不是簡單的敲程式碼,既要對著海量的資料和資料做解析,又得嚴格遵守行業的各項規則。還需要一定的專業判斷,能把這些活兒幹好,足以說明大模型處理複雜規則性工作的能力已經很成熟了。也正因如此,高盛內部現在達成了共識,既然程式設計領域能靠AI實現高效自動化,公司其他業務類股也完全有這個可能。這次高盛搞AI自動化,核心訴求很明確,就是提升效率。有了這些AI智能體的助力,客戶開戶的速度會大幅提升,交易對帳還有各類會計相關的問題,解決起來也會快很多,最終能讓客戶體驗更好,也能幫公司爭取到更多業務。很多人第一反應都會擔心,AI來了會不會裁員,畢竟高盛的會計和合規部門有幾千名員工。但高盛明確表示,現在說裁員還為時過早,現階段的AI應用,更多是為業務注入新的能力,控制未來的員工規模增長,而不是砍掉現有的崗位。不過有一個變化是確定的,隨著AI技術越來越成熟,高盛會慢慢捨棄現在合作的一些第三方服務提供商,畢竟自己的AI系統能搞定的事,就沒必要再找外部合作了,這也是企業降本增效的必然選擇。這次的會計和合規自動化,只是高盛AI佈局的一小步。按照目前的規劃,接下來高盛還會繼續開發新的AI智能體,把應用場景拓展到員工行為監控、投行推介材料製作這些領域。 (CAIE註冊人工智慧工程師)