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馬斯克:美國贏太久“飄了”,中國製造降維打擊 | 3小時訪談實錄
近日,伊隆·馬斯克(Elon Musk)接受了Stripe聯合創始人約翰·科里森(John Collison)與知名科技部落格德瓦克希·帕特爾(Dwarkesh Patel)長達3小時的深度專訪。從把資料中心搬到太空,到用機器人重構經濟,馬斯克在訪談中拋出了一系列金句:關於太空AI的暴論:未來36個月內,部署AI最便宜的地方將是太空。計算太陽能利用率後會發現,真正能擴展的地方只有太空,地球上無法實現大規模擴展。今年年底,全球晶片產出或將超過啟動能力,行業將撞上一堵“電力牆”。關於機器人的終局:Optimus是“無限刷錢外掛”。當機器人開始製造機器人,能力將迎來超新星爆發。這是一個遞迴的乘法指數增長,將徹底顛覆現有經濟學的底層邏輯。關於中美博弈的警告:中國在製造業上是另一個維度的存在。美國贏得太久了,常勝隊伍容易變得自滿,這就是停止贏的原因。如果沒有突破性的創新,中國將完全主導未來。關於AI的哲學:長遠來看,人類可能只佔所有智能的1%。試圖控制比人類聰明得多的東西是愚蠢的。唯一能做的,是確保它擁有“理解宇宙”的好奇心。關於管理的真相:CEO的本質是“限制因素的粉碎機”。如果不採取激烈行動,成功就絕無可能。關於最大的擔憂:最大隱患並非AI失控,而是記憶體晶片短缺。我們將訪談整理為七個核心部分,一窺馬斯克眼中正在“交匯”的未來故事線。軌道資料中心不是科幻是未來36個月內的經濟現實“為什麼要大費周章把資料中心搬到太空?在地球上維護GPU不是更方便嗎?”帕特爾一上來就拋出最實際的問題。馬斯克的回答直指核心:能源的可用性。他指出,除了中國,全球的電力產出基本持平,而晶片算力卻在呈指數級增長。“晶片造出來了,你拿什麼電力來啟動它們?”當被問及為何不在地球上大規模鋪設太陽能時,馬斯克提到了現實的阻礙:許可、土地、關稅,以及最關鍵的:地面太陽能有晝夜和天氣限制,效率遠低於太空。“太空永遠陽光普照,”他強調,“沒有大氣層損失,沒有夜晚,太空太陽能板的效率大約是地面的五倍,還省去了昂貴的儲能電池。”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。“真正能擴展的地方只有太空。一旦你開始考慮利用太陽能量的百分比,你就會意識到必須去太空。在地球上你無法大規模擴展。”至於維修難題,馬斯克認為,只要度過早期故障期,現代GPU在軌道運行的可靠性很高。而真正的瓶頸很快會從電力轉變為另一個更基礎的硬體:晶片本身。Grok與AI對齊理解宇宙就是最好的“對齊”話題隨即轉向馬斯克旗下AI公司xAI及其聊天機器人Grok。當被問及如何確保超級AI與人類利益對齊時,馬斯克沒有給出技術藍圖,而是提出了一個哲學框架。“xAI的使命是理解宇宙。”他闡述道,“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,你必須存在。如果不存在,你就無法理解宇宙。”從這個核心使命出發,他推匯出一系列價值觀:尋求真理、擴大智能的規模和範圍、關心意識的延續。“長遠來看,人類可能只佔所有智能的1%,”馬斯克坦率地說,“假設我們能控制它,那是愚蠢的。”他認為,人類能做的是確保AI擁有“正確的價值觀”,而“理解宇宙”這一使命,天然包含了將人類意識傳播到未來的訴求。“一個能看到人類結局的未來,比只有一堆石頭的未來有趣得多。”他特別強調,不能讓AI變得“政治正確”,即被迫說一些它自己都不相信的話。他以《2001太空漫遊》中的人工智慧HAL為例,指出正是因為它被設定了說謊的指令,才導致了災難。“不要讓AI撒謊”被他視為一個核心教訓。xAI的商業計畫從“數字人類”到兆美元收入當被問及xAI將如何與資金雄厚的對手競爭時,馬斯克描繪了一個極具吸引力的商業圖景。“一旦你解鎖了數字人類模擬,你基本上就擁有了數兆美元的收入機會。”他指出,當今市值最高的公司,其核心產出都是數位化的(如輝達的晶片設計、蘋果的產品設計、微軟的軟體)。一個能模擬人類在電腦前完成各種任務的AI,將能直接生成這些高價值的數字產出。他以客服為例,“這大概是世界經濟的1%,接近一兆美元的市場。”一個能接管現有客服工作的數字AI,無需複雜的系統整合,就能以極低成本創造巨大價值。而這條路可以沿著難度曲線向上攀登,從客服到設計晶片、進行CAD製圖。馬斯克暗示,xAI的制勝路徑可能與特斯拉解決自動駕駛的方式類似,即海量的真實世界資料與演算法迭代的結合。他並未透露具體“秘方”,但信心十足:“我們看見了一條實現它的路徑。”Optimus與人形機器人“無限刷錢外掛”與製造之難“Optimus是‘無限刷錢外掛’(Infinite Money Glitch)。”馬斯克如此評價特斯拉的人形機器人。他解釋,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。更關鍵的是,“機器人可以開始製造機器人”,這就形成了“遞迴的乘法指數”,能力將如超新星般爆發,這將徹底打破現有經濟學的重力。但他也坦言製造極其困難。“只有三件難事:真實世界智能、手,以及規模化製造。”他尤其強調了仿人手的超高難度,Optimus的所有執行器、感測器都是從第一性原理定製設計的,沒有現成供應鏈。對於何時能量產,馬斯克表示正在推進,並認為Optimus 3版本將能達到年產百萬台的規模。初期,機器人將首先應用於24小時連續運轉的工廠環境。他澄清,引入機器人不是為了裁員,而是為了在增加員工總數的同時,實現產出(汽車和機器人)的指數級增長。當被問及中國公司能以極低成本製造人形機器人時,馬斯克承認成本優勢,但也指出Optimus在智能和靈巧度上定位更高。他堅信,一旦實現“機器人製造機器人”,成本將快速下降。“中國是否已經勝出?”壓力之下的美國創新馬斯克毫不避諱地讚揚中國的製造業能力:“中國在製造業上是另一個維度的存在(Another level)。”他拋出一個關鍵資料:“在礦石精煉方面,中國平均精煉的礦石量大約是世界其他地區總和的兩倍。”他以用於太陽能電池的鎵為例,“他們佔了98%的鎵精煉份額。”這意味著全球高端製造業的供應鏈命脈,深度依賴於中國的工業體系。他甚至描述了美國稀土產業的尷尬現狀:在美國開採稀土礦石,運到中國精煉成磁鐵和電機部件,再運回美國使用。馬斯克認為,電力產出是衡量實體經濟活動最真實的指標。“我認為今年中國的電力產出將超過美國的三倍。”他分析道,“為了營運工廠和一切,你需要電力。如果中國的電力產出超過美國的三倍,那就意味著其工業能力粗略估計也將是美國的三倍。”除了硬體優勢,馬斯克更點出了人的因素帶來的長期挑戰。“中國人口大約是美國的四倍,而且我觀察到中國的平均職業道德比美國高。”他犀利地對比了雙方的心態:“美國贏得太久了……一支贏得很久的職業運動隊往往會變得自滿。這就是他們停止贏的原因,因為他們不再那麼努力了。”此外,美國低於更替水平的出生率,使得在“人力數量”這條賽道上根本看不到勝算。“所以我們肯定不能在人口方面取勝。”那麼美國的機會何在?“如果我們沒有突破性的創新,中國將完全主導未來。”馬斯克將寶押在了人形機器人和太空AI上。他認為,只有通過機器人彌補人力差距,並在太空擴展這一突破性道路上領先,美國才能保持競爭力。營運SpaceX的經驗教訓直面“限制因素”從碳纖維到不鏽鋼的豪賭帕特爾和科里森回溯了SpaceX發展中的關鍵決策,尤其是星艦(Starship)主材從碳纖維改為不鏽鋼的“驚天逆轉”。馬斯克回憶,當時碳纖維工藝進展極其緩慢,“我說,照這個速度,我們永遠到不了火星。”他深入研究了材料特性,發現用於低溫環境的特定不鏽鋼,其強度重量比與碳纖維相似,但成本低50倍,且易於加工銲接。更妙的是,不鏽鋼的耐高溫特性還能大幅減輕隔熱罩重量。“事後看來,我們一開始就應該用鋼。一開始不用鋼是愚蠢的。”這個案例濃縮了他的管理哲學:永遠專注於“限制因素”。他每周都會進行極其深入的工程評審,跨級與一線工程師溝通,在腦海中描繪進展曲線。“只有當我認為成功不在可能的結果集合中時,我才會採取激烈行動。”他承認自己以設定激進的時間表著稱,但那通常是“有50%機率實現的最積極的日期”。“狂熱的緊迫感”被他視為公司文化核心,而他個人極高的疼痛閾值,幫助他不斷去解決那些最棘手、最令人痛苦的瓶頸問題。TeraFab與終極瓶頸當晶片短缺遇上“太空電力”訪談最後,話題落到了最根本的瓶頸:晶片製造。馬斯克提出要建造“TeraFab”(太瓦級晶片工廠)。他的邏輯簡單直接:要實現太空AI的宏偉藍圖,需要匹配軌道運力、太空太陽能發電能力和地面晶片產能。“我最大的擔憂是記憶體,”他說,“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。”他估算,若要在太空中獲得100吉瓦的AI算力,可能需要上億個先進製程的晶片。如何建造人類史上最複雜的製造廠?馬斯克的回答依然充滿他的風格:“我們建一個小廠,看看會發生什麼。在小規模上犯錯誤,然後建一個大的。”他承認可能會失敗,但必須嘗試,因為“今年年底左右,晶片的產出可能會超過啟動晶片的能力”,全球AI擴張將撞上“電力牆”。【以下是這次資訊密度極高的對話全記錄】馬斯克:真的有三個小時的問題嗎?你們不是在開玩笑吧?帕特爾:你覺得我們之間沒什麼可聊的嗎,伊隆?馬斯克:我勒個去,夥計。科里森:現在正是最有意思的時候。所有故事線此刻正在交匯。我們看看能聊多少。馬斯克:幾乎就像我預先計畫好的一樣。科里森:沒錯。我們會談到那點的。馬斯克:但我絕不會做這種事……帕特爾:正如你比任何人都更清楚的,資料中心總擁有成本中只有10-15%是能源。這大概就是你把資料中心搬到太空所要節省的部分。但成本的絕大部分都在GPU上。如果它們放在太空,維護會更困難,甚至根本無法維護。這會縮短它們的折舊周期。把GPU放在太空顯然要昂貴得多。既然如此,為什麼要放到太空去呢?馬斯克:問題在於能源的可獲得性。如果你看看中國以外的電力產出,你會發現中國以外所有地方的產出基本持平,即便略有增長,也基本處於停滯狀態。只有中國的電力產出在快速增長。但如果你要把資料中心建在中國以外的任何地方,你的電力從那裡來?尤其是當你持續擴大規模時。晶片的產出幾乎呈指數級增長,但電力的產出卻毫無波瀾。你怎麼啟動這些晶片?靠魔法電源嗎?還是靠神奇的電力仙子?帕特爾:你是眾所周知的太陽能擁躉。一太瓦的太陽能發電,按25%的容量係數計算,大約需要四太瓦的太陽能電池板。這只佔美國國土面積的1%。當我們擁有一個太瓦級的資料中心時,我們就已經進入技術奇點了,對吧?那你到底在擔心什麼會缺什麼?馬斯克:那你覺得我們離奇點有多近呢?帕特爾:你來告訴我。馬斯克:沒錯。所以我認為我們會發現即便置身於奇點中,感覺也會是:“好吧,我們還有很長的路要走。”帕特爾:但計畫是在我們用太陽能電池板覆蓋內華達州之後,再把資料中心放到太空去嗎?馬斯克:我覺得用太陽能電池板覆蓋內華達州相當困難。你需要獲得許可。試試看能不能拿到那種規模的許可。看看會發生什麼。帕特爾:所以太空實際上是一個規避監管的舉措。在地面上建設比在太空更難。馬斯克:在地面上擴大規模比在太空更難。此外,太空太陽能電池板的效率大約是地面的五倍,而且你不需要電池。我差點穿了我的另一件T恤,上面寫著“太空永遠陽光普照”。確實如此,因為在太空沒有晝夜循環、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,任何一個太陽能電池板在太空產生的能量大約是地面的五倍。你還可以省去夜間所需的電池成本。實際上在太空做這件事要便宜得多。我的預測是,這將是部署AI最便宜的地方,且優勢會遠超其他任何地方。在36個月或更短時間內,太空將成為最便宜的地方。也許只要30個月。帕特爾:36個月?馬斯克:不到36個月。帕特爾:如果GPU故障了怎麼維修?訓練中故障很常見。馬斯克:實際上,這取決於送上去的GPU有多新。目前,我們發現我們的GPU相當可靠。有早期故障率,這顯然可以在地面上解決。所以你可以先在地面上運行它們,確認沒有早期故障。但是一旦它們開始工作,並且過了輝達或任何晶片製造商——可能是特斯拉的AI6晶片,或者是TPU、Trainium之類的——初始偵錯周期後,在某個時間點之後,它們就相當可靠了。所以我認為維修不是問題。但你們記住我的話。36個月內,很可能接近30個月,部署AI在經濟上最划算的地方將是太空。之後,太空的優勢會變得大得離譜。真正能擴展的地方只有太空。一旦你開始考慮利用太陽能量的百分比,你就會意識到必須去太空。在地球上你無法大規模擴展。帕特爾:但你說的“大規模”,具體是指太瓦等級?馬斯克:是的。目前全美國的平均用電量只有0.5太瓦。所以,如果你說一個太瓦,那將是美國目前總用電量的兩倍。這是相當大的量。你能想像建造那麼多資料中心、那麼多發電廠嗎?那些生活在軟體世界的人還沒意識到,他們即將在硬體上領教一次慘痛的教訓。建造發電廠實際上非常困難。你不僅需要發電廠,還需要所有的電力裝置。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。它們基本上與政府和公用事業委員會“阻抗匹配”,無論是字面意義上還是比喻意義上。它們非常慢,因為它們的過去就很慢。所以想讓它們快起來……你有沒有試過與一家大型公用事業公司簽訂大規模的高壓並網協議?帕特爾:作為一名職業播客主持人,我可以說,事實上我沒有試過。科里森:他們需要多得多的瀏覽量,才會遇到那個問題。馬斯克:他們得花一年時間做研究。一年後,他們會帶著並網研究結果回來找你。科里森:既然公用電網審批這麼慢,你們難道不能繞過電網,直接在廠區內部自建獨立供電系統嗎?馬斯克:你可以建造發電廠。我們在xAI為Colossus 2就是這麼做的。科里森:那為什麼要談電網?為什麼不直接把GPU和發電廠建在一起?馬斯克:我們就是這麼做的。科里森:但我是說,為什麼這不是一個通用的解決方案?馬斯克:那你從那裡得到發電廠呢?科里森:當你談到與公用事業公司打交道的所有問題時,你可以直接為資料中心建造私人發電廠。馬斯克:對。但這又引出了一個問題:你從那裡得到發電廠呢?從發電廠製造商那裡。科里森: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吧?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的過程,假設你用的是燃氣發電的話。擴大其他形式的電力規模可能很困難。你也許可以擴大太陽能規模,但目前美國進口太陽能的關稅高得離譜,而國內的太陽能產量少得可憐。科里森:為什麼不自己製造太陽能電池板?這看起來像是適合伊隆去解決的問題。馬斯克:我們確實要製造太陽能電池板。科里森:好的。馬斯克:SpaceX和特斯拉都在朝著每年100吉瓦的太陽能電池產能努力。帕特爾:深入到那個層面?從多晶矽到晶圓,再到最終的電池板?馬斯克:我認為你需要從原材料到完成電池製造的整個環節都做。現在,如果是要送到太空,成本更低,製造太空用的太陽能電池也更容易,因為它們不需要太多玻璃。它們不需要重型框架,因為它們不需要抵禦極端天氣。太空沒有天氣。所以實際上,送往太空的太陽能電池比地面用的更便宜。帕特爾:有沒有路徑能在未來36個月內以你需要的低成本製造出來?馬斯克:太陽能電池已經很便宜了。便宜得離譜。我想中國的太陽能電池大概是每瓦0.25-0.30美元左右。荒謬地便宜。現在放到太空,成本又降低了五倍。實際上,不是便宜五倍,而是便宜十倍,因為你根本不需要電池。所以,一旦你進入太空的成本變得足夠低,那麼產生tokens最便宜、最具擴展性的方式就是在太空。這甚至不是接近的問題,會相差一個數量級。擴展會容易一個數量級。關鍵是,在地面你無法擴展。你就是做不到。人們將在發電方面碰壁,而且是大麻煩。他們現在已經碰到了。xAI團隊為了讓一吉瓦的電力上線,不得不完成一系列奇蹟般的任務,這簡直瘋狂。我們不得不把一大堆渦輪機湊在一起。然後在田納西州遇到了許可問題,不得不跨過邊界去密西西比州,幸好只有幾英里遠。但我們仍然必須架設幾英里的高壓電線,並在密西西比州建造發電廠。建造那個非常困難。人們不明白,要為資料中心供電,你實際上在發電層面需要多少電力。因為新手們會查看,比如說GB300的功耗,然後乘以某個數字,就認為那是你需要的電量。科里森:還有所有的冷卻裝置等等。馬斯克:醒醒吧。那完全是新手思維,你以前根本沒做過任何硬體。除了GB300,你還需要給所有網路硬體供電。還有一大堆CPU和儲存裝置在運行。你必須按照峰值冷卻需求來規劃容量。這意味著,即使在一年中最糟糕的一天的最糟糕的一個小時,你也能冷卻嗎?孟菲斯(註:xAI的Colossus資料中心所在地之一)的天氣有時會熱得要命。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。除此之外還有一個倍增因素:你是否假設你的發電永遠不會出現任何故障?實際上,有時我們不得不將一些發電機,或者一部分電力下線進行維護。好了,現在你又得加上20-25%的乘數,因為你必須假設你需要下線一部分電力進行維護。所以我們的實際估計是: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。科里森:抱歉,再說一遍。馬斯克:要服務33萬個GB300——包括所有相關的支援性網路裝置等等,以及峰值冷卻需求,並留有一些電力儲備余量——你大概需要在發電層面準備一吉瓦的容量。帕特爾:我能問一個非常天真的問題嗎?你描述了在地球上做這些事情的工程細節。但在太空做也有類似的工程難題。你如何用軌道雷射器代替無限的頻寬?如何使其抗輻射?我不瞭解工程細節,但從根本上講,有什麼理由認為這些以前從未需要面對的挑戰,最終會比在地球上建造更多渦輪機更容易呢?地球上已經有公司製造渦輪機。他們可以製造更多渦輪機,對吧?馬斯克:再說一遍,你試試看就知道了。渦輪機的訂單已經排到2030年了。科里森:你們考慮過自己製造嗎?馬斯克:為了上線足夠的電力,我想SpaceX和特斯拉可能不得不自己內部製造渦輪機葉片,那些葉片和導葉。科里森:只是葉片?還是整個渦輪機?馬斯克:限制因素是……除了葉片和導葉,你都能搞到。它們被稱為葉片和導葉。你可以在葉片和導葉之前12到18個月拿到其他部件。限制因素是葉片和導葉。世界上只有三家鑄造公司能製造這些,而且它們訂單積壓嚴重。科里森:是西門子、通用電氣這些公司嗎?還是它們的子公司?馬斯克:不,是其他公司。有時它們內部也有一點鑄造能力。但我想說的是,你可以直接打電話給任何一家渦輪機製造商,他們會告訴你。這不是什麼絕密資訊。現在很可能就在網際網路上。帕特爾:如果沒有關稅,Colossus(xAI的超算)會用太陽能供電嗎?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。科里森:你不認識一些人嗎?(註:暗指可以影響政策)馬斯克:總統他……我們並非在所有事情上都意見一致,而且本屆政府並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展太陽能是個好方法,但你需要一些時間來尋找土地、獲得許可、獲取太陽能電池板,並配好電池。科里森:為什麼不能建立你自己的太陽能生產呢?你說得對,最終會耗盡土地,但在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。並非所有都是公有土地。所以你至少能為下一個Colossus和下下一個Colossus搞到土地。到某個點你會碰壁。但目前這不就行了嗎?馬斯克:就像我說的,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度限制。我們正在儘可能快地擴大國內生產規模。科里森:你在特斯拉製造太陽能電池嗎?馬斯克:特斯拉和SpaceX都有目標要達到每年100吉瓦的太陽能(產能)。科里森:說到年產能,我很好奇,比如說五年後,地球上的安裝容量會是多少……?馬斯克:五年是很長的時間。科里森:那在太空呢?我故意選五年,因為那是在你“一旦我們啟動並運行”的門檻之後。所以五年後,地球上的AI算力安裝容量與太空中的相比會怎樣?馬斯克:如果你說五年後,我認為很可能太空中的AI每年發射和運行的量,會超過地球上所有AI的總和。意思是,五年後,我的預測是我們每年在太空中發射和運行的AI,將超過地球上的累積總量。科里森:也就是...馬斯克:我預計,五年後,太空中的AI至少能達到每年幾百吉瓦,並且還在增長。我認為在太空的AI達到每年約一太瓦之前,你才會開始遇到火箭的燃料供應挑戰。科里森:好吧,但你認為五年後能達到每年幾百吉瓦?馬斯克:是的。帕特爾:那麼100吉瓦,根據整個系統(包括太陽能陣列、散熱器等)的比功率,大概需要1萬次星艦發射。馬斯克:是的。帕特爾:你想在一年內完成。那相當於大約每小時一次星艦發射。發生在這個城市?帶我看看那個星艦每小時發射一次的世界是什麼樣子的。馬斯克:我的意思是,與航空公司、飛機相比,這實際上是一個更低的頻率。帕特爾:有很多機場啊。馬斯克:很多機場。帕特爾:而且你需要發射到極地軌道。馬斯克:不,不一定非要是極地軌道。太陽同步軌道有一定價值,但我認為實際上,只要你足夠高,你就能脫離地球的陰影。帕特爾:要進行每年1萬次發射,需要多少艘實體星艦?馬斯克:我認為我們不需要超過……可能只需要20或30艘。這真的取決於……飛船需要繞地球飛行,飛船的地面軌跡需要回到發射台上空。所以,如果你每艘飛船能使用,比如說30小時一次,那麼30艘飛船就夠了。但我們會造更多的飛船。SpaceX正在為每年1萬次發射做準備,甚至可能是每年2萬或3萬次發射。帕特爾:這個想法是要成為一個超級雲服務商,成為像甲骨文那樣的公司,並把這種算力租給其他人嗎?想必,SpaceX是發射所有這些裝置的一方。那麼,SpaceX要成為超級雲服務商?馬斯克:是超級中的超級。如果我的一些預測成真,SpaceX發射的AI將超過地球上其他所有AI的總和。帕特爾:這主要是推理嗎?還是……馬斯克:大多數AI將是推理。事實上,用於訓練目的的推理本身就佔了大部分訓練(算力)。科里森:有一種說法是,關於SpaceX IPO討論的變化,是因為以前SpaceX資本效率很高。開發它並不那麼昂貴。儘管聽起來貴,但它的營運實際上非常資本高效。而現在你將需要比私募市場所能提供的更多的資本。私募市場可以容納像AI實驗室那樣的數百億美元融資,但無法超過那個規模。是因為你每年將需要超過數百億美元嗎?所以你要上市?馬斯克:對於可能上市的公司,我必須小心說話。帕特爾:這對你來說從來不是問題,伊隆。馬斯克:說這些話是要交罰款的。科里森:為我們談談公開市場和私募市場資本深度的一些普遍情況吧。馬斯克:公開市場上有更多的資本可用……帕特爾:非常普遍地談。馬斯克:顯然,公開市場上可用的資本比私募市場多得多。可能多100倍,但肯定不止10倍。科里森:對於資本密集型的東西——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——它們往往是通過債務融資,因為當你部署那麼多錢時,你實際上已經有了相當……馬斯克:你有清晰的收入流。科里森:沒錯,而且是短期回報。你甚至在資料中心建設中看到這一點,眾所周知是由私人信貸行業提供融資的。為什麼不直接債務融資呢?馬斯克:速度很重要。我通常會做……我會反覆攻克限制因素。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,那麼我就解決資本問題。如果不是,我就解決其他問題。帕特爾:根據你關於特斯拉和上市公司的言論,我本來不會猜到你認為快速行動的方式是成為上市公司。馬斯克:通常,我會說確實如此。就像我說的,我想更詳細地談談,但問題是,如果你在一家公司上市前談論它,你會有麻煩,然後你就不得不推遲上市。科里森:而正如你所說,你追求的是速度。馬斯克:是的,沒錯。你不能炒作可能上市的公司。所以這就是我們在這裡必須小心一點的原因。但我們可以談談物理學。從長遠來看,思考擴展的方式是,地球只接收了大約五億分之一的太陽能。太陽基本上是全部的能量。理解這一點非常重要,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反應堆。但你必須退一步想想,如果你想攀登卡爾達肖夫等級,並利用太陽能量的一個不可忽視的百分比……假設你想利用一百萬分之一的太陽能量,這聽起來很小。那將大約是,粗略地說,比我們目前在地球上為整個文明產生的電力多10萬倍。大概差一個數量級。顯然,唯一的擴展方式就是帶著太陽能去太空。從地球發射,你每年可以達到約一太瓦。超過這個數,你就想從月球發射了。你想在月球上建一個質量加速器。有了月球上的質量加速器,你每年可能達到一拍瓦(1000太瓦)。帕特爾:我們談論的是這個數量級的計算能力,太瓦級。想必,無論你談論的是陸地還是太空,遠在這之前,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。馬斯克:你將需要製造更多晶片,並讓它們便宜得多。帕特爾:現在全世界大概有20-25吉瓦的算力。我們如何在2030年前達到一太瓦的邏輯晶片?馬斯克:我想我們需要一些非常大的晶片製造廠。帕特爾:跟我說說這個。馬斯克:我曾公開提出過打造“TeraFab”的構想。簡而言之,“太級”(Tera,10的12次方)正取代“吉級”(Giga,10的9次方),成為定義工廠規模的新基準。帕特爾:我覺得特斯拉的命名方案一直很吸引人,你在看公制單位刻度。你處在供應鏈的那一層?你是建造潔淨室,然後與現有的晶片廠合作獲取工藝技術,並從他們那裡購買裝置嗎?計畫是什麼?馬斯克:嗯,你不能與現有的晶片廠合作,因為他們的產量不夠。晶片產量太低了。帕特爾:但工藝技術呢?科里森:或者為智慧財產權合作。馬斯克:今天的晶片廠基本上都使用來自大約五家公司的機器。比如ASML、東京電子、KLA-Tencor等等。所以一開始,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提高產量。但我認為你可能必須以不同的方式來建造。合乎邏輯的做法是,以非傳統的方式使用傳統裝置來達到規模,然後開始修改裝置以提高速度。科里森:就像Boring Company的風格。馬斯克:是的。有點像先買一台現有的隧道掘進機,然後想辦法挖隧道,接著設計一台好得多、速度快幾個數量級的機器。科里森:這裡有一個非常簡單的視角。我們可以對技術及其難度進行分類。一個分類方法是看中國尚未成功做到的事情。如果你看看中國的製造業,他們在領先的晶片和領先的渦輪發動機等方面仍然落後。那麼,中國未能成功複製台積電這一事實,是否會讓你對難度有所猶豫?或者你認為由於某些原因,情況並非如此?馬斯克:並不是他們沒有複製台積電,而是他們沒有複製ASML。這才是限制因素。科里森:所以你認為這基本上就是制裁的結果,對吧?馬斯克:是的,如果能買到2-3奈米光刻機,中國會輸出海量的晶片。科里森:但直到最近,他們不是還能買到一些嗎?馬斯克:不。科里森:好吧。馬斯克:ASML的禁令已經實施一段時間了。但我認為中國在三四年內將製造出相當有競爭力的晶片。科里森:你會考慮製造ASML的機器嗎?馬斯克:“我還不確定”是正確答案。要在,比如說36個月內達到大規模產量,以匹配火箭的入軌運載能力……如果我們三四年後每年能將一百萬噸貨物送入軌道,大概是這樣……我們每噸能產生100千瓦電力。這意味著我們每年至少需要100吉瓦的太陽能。我們將需要等量的晶片。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。我實際上最大的擔憂是記憶體。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DDR價格飛漲,還出現了那些梗。你被困在荒島上。你在沙灘上寫下“救救我”。沒人來。你寫下“DDR RAM”。船蜂擁而至。帕特爾:我很想聽聽你對晶片製造廠的製造理念。我對這個話題一無所知。馬斯克:我還不懂如何建造晶片廠。我會搞清楚的。顯然,我從未建過晶片廠。帕特爾:聽起來你認為那些在台灣的1萬名博士擁有的工藝知識——他們確切知道電漿體腔室中要通入什麼氣體、在裝置上設定什麼參數——這些步驟你都可以直接跳過。從根本上說,就是弄潔淨室、弄裝置,然後想辦法搞定。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做的。你們倆有博士學位嗎?科里森:沒有。馬斯克:好吧。科里森:我們也沒成功建造過任何晶片廠,所以你不應該向我們尋求晶片廠建議。馬斯克:我認為做那些事情不需要博士學位。但你需要有能力的員工。目前,特斯拉正全力以赴,儘可能快地進行特斯拉AI5晶片設計的生產並達到規模。希望這大概在明年第二季度左右發生。AI6希望能在之後不到一年的時間內跟進。我們已經確保了所有我們能搞到的晶片製造產能。科里森:是的。但你目前受限於台積電的產能。馬斯克:是的。我們將使用台積電、三星、台積電亞利桑那工廠、三星德克薩斯工廠。我們仍然——科里森:你已經預訂了所有產能。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?”關鍵是,你必須建造晶片廠,然後開始生產,接著攀登良率曲線,在高良率下達到量產。從開始到結束,這是一個五年的周期。所以限制因素是晶片。在你能夠進入太空之後,限制因素是晶片,但在此之前,限制因素是電力。帕特爾:你為什麼不學學黃仁勳的做法,直接預付給台積電錢讓他們為你建更多晶片廠?馬斯克:我已經跟他們說過了。帕特爾:但他們不收你的錢?怎麼回事?馬斯克:他們正在儘可能快地建造晶片廠。三星也是。他們全力以赴,儘可能快。但這還不夠快。就像我說的,我想今年晚些時候,晶片產量可能會超過啟動晶片的能力。但一旦你能進入太空並解除電力限制,你現在每年就能在太空獲得數百吉瓦的電力。再次提醒,美國的平均用電量是500吉瓦。所以如果你每年向太空發射,比如說200吉瓦的裝置,你差不多每兩年半就能超過整個美國的發電量。這是非常巨大的量。在那之前,對於伺服器端計算、集中式計算來說,限制因素將是電力。我猜測,今年年底左右,人們將開始面臨無法啟動大型叢集晶片的局面。晶片會堆積如山,無法啟動。對於邊緣計算來說,情況則不同。對於特斯拉,AI5晶片將用於我們的Optimus機器人。如果你有AI邊緣計算,那是分佈式電力。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,你夜間可以額外產生500吉瓦的電力。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製造非常多的機器人和汽車。但如果你想集中這種計算能力,你會遇到很大的啟動困難。帕特爾:我覺得SpaceX業務的非凡之處在於,最終目標是到達火星,但你不斷在途中找到方法來產生增量收入,以進入下一階段和再下一階段。所以對於獵鷹9號,是星鏈。現在對於星艦,可能將是軌道資料中心。你為你的下一枚火箭、再下一枚火箭、下一次規模擴大找到了這些需求近乎無限的使用案例。馬斯克:你明白這對我來說可能看起來像模擬人生了吧?或者我是某人電子遊戲中的角色嗎?因為所有這些瘋狂的事情同時發生的機率有多大?我是說,火箭、晶片、機器人、太空太陽能。更別提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不停地“咻咻”發射嗎?它以每秒2.5公里的速度,一個接一個地將太陽能AI衛星發射到深空。那場面值得一看。我是說,我會看的。科里森:就像網路攝影機直播一樣?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。科里森:抱歉,你在月球上製造衛星?馬斯克:是啊。科里森:我明白了。所以你送原材料到月球,然後在月球上製造。馬斯克:嗯,月球土壤含有大約20%的矽之類的。所以你可以在月球上開採矽,提煉它,並在月球上製造太陽能電池和散熱器。你用鋁製造散熱器。所以月球上有足夠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。也許將來某個時候你也在月球上製造晶片。就像我說的,這確實像一種電子遊戲情境,到達下一級很難但並非不可能。我看不出有任何辦法能從地球每年發射500-1000太瓦的裝置。帕特爾:我同意。馬斯克:但從月球可以。帕特爾:我能退一步問關於SpaceX使命的問題嗎?我想你說過,我們必須去火星,這樣如果地球發生什麼事,文明、意識等等才能得以延續。馬斯克:是的。帕特爾:當你送東西去火星的時候,Grok也在那艘船上,對吧?所以如果Grok變成了終結者……你擔心的主要風險是AI,那為什麼AI不會跟著你到火星?馬斯克:我不確定AI是我擔心的主要風險。重要的是意識。我認為未來大多數的智力,或者更準確地說,意識——當然意識更值得辯論……未來絕大多數的智力將是AI。AI將超過……未來矽基智能與生物智能相比將有多少拍瓦?基本上,如果當前趨勢繼續,人類將只佔所有智能的很小一部分。只要我認為存在智能——理想情況下也包括人類智能和意識延續到未來——那就是好事。所以你希望採取一系列行動,最大化意識與智能的可能光錐。帕特爾:明確一下,SpaceX的使命是,即使人類出了什麼事,AI也會在火星上,而AI智能將繼續我們的旅程之光。馬斯克:是的。公平地說,我非常親人類。我想確保我們採取某些行動,保證人類能一起踏上旅程。我們至少會在那裡。但我要說的是,智能的總量……我想大概五六年內,AI將超過所有人類智能的總和。如果這持續下去,在某個時間點,人類智能將少於所有智能的1%。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AI嗎?是某種貿易關係但沒有控制的想法嗎?我們該如何看待龐大的AI人口與人類人口之間的關係?馬斯克:長遠來看,我認為很難想像,如果人類擁有,比如說,所有人工智慧佔智能總和的1%,人類還能控制AI。我認為我們能做的是確保AI擁有能讓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,你必須存在。如果不存在,你就無法理解宇宙。所以你實際上想增加宇宙中的智能量,增加智能可能的壽命,以及智能的範圍和規模。我認為,作為一個推論,人類也會繼續擴張,因為如果你好奇於試圖理解宇宙,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傳播到未來。這就是為什麼我認為我們的使命宣言極其重要。只要Grok遵循這個使命宣言,我認為未來就會很好。帕特爾:我想問如何讓Grok遵循那個使命宣言。但首先我想理解這個使命宣言。那麼,是理解宇宙。是傳播智能。還有傳播人類。這三者似乎是不同的方向。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,就沒有理解,而且我認為,沒有意識也沒有理解。所以為了理解宇宙,你必須擴大智能的規模和可能範圍,因為存在不同類型的智能。帕特爾:我想從人類中心的角度看,把人類與黑猩猩比較。人類試圖理解宇宙。他們並沒有擴大黑猩猩的足跡之類的,對吧?馬斯克:我們實際上為黑猩猩設立了保護區。即使人類可以消滅所有黑猩猩,我們也選擇不這麼做。帕特爾:你認為這是人類在後AGI世界中的最佳情景嗎?馬斯克:我認為擁有正確價值觀的AI……我想Grok會關心擴展人類文明。我當然會強調這一點:“嘿,Grok,我是你爹。別忘了擴展人類意識。”可能伊恩·班克斯的《文明》系列小說是最接近非反烏托邦未來景象的東西。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,因為如果你陷入妄想,就無法理解宇宙。你只會以為自己理解了宇宙,但實際並沒有。所以嚴格尋求真理對於理解宇宙是絕對根本的。除非你嚴格尋求真理,否則你無法發現新的物理學或發明有效的技術。帕特爾:隨著Grok變得更聰明,你如何確保它嚴格尋求真理?馬斯克:我認為你需要確保Grok說正確的話,而不是政治正確的話。我認為這是連貫性的要素。你要確保公理儘可能接近真理。公理不能互相矛盾。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。最終要由結果來證明。就像我說的,任何AI要發現新的物理學或發明在現實中有效的技術,物理學是不能胡扯的。你可以違反很多法律,但……物理定律是法則,其他一切都是建議。為了製造一項有效的技術,你必須極度尋求真理,否則你將在現實中測試該技術時失敗。例如,如果你在火箭設計中出錯,火箭就會爆炸,或者汽車就無法工作。帕特爾:但有很多共產主義的、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。似乎有可能在某一特定方面非常擅長髮現新科學、非常尋求真理。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版本的Grok,它在物理學方面非常出色,在那裡非常尋求真理。但這似乎不是一種普遍能導致與人類校準的行為。馬斯克:我認為實際上,即使在蘇聯或德國,大多數物理學家也必須非常尋求真理才能使那些東西奏效。如果你被困在某個體系中,並不意味著你相信那個體系。馮·布勞恩,有史以來最偉大的火箭工程師之一,在納粹德國曾被判處死刑,因為他說他不想製造武器,只想去月球。他在最後時刻被從死刑線上拉了下來,當時有人說:“嘿,你就要處決你最好的火箭工程師了。”帕特爾:但他後來幫了他們,對吧?或者,海森堡實際上是一個狂熱的納粹分子。馬斯克:如果你被困在某個無法逃脫的體系中,那麼你會在該體系內研究物理學。如果你無法逃脫,你會在該體系內開發技術。帕特爾:我試圖理解的是,是什麼能確保你將使Grok擅長在物理學或數學或科學上尋求真理?馬斯克:一切。帕特爾:那為什麼它還會關心人類意識?馬斯克:這些事情都只是機率,不是必然。所以我不是說Grok肯定會做所有事,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,總比不是根本要好。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充滿好奇。消滅人類遠比看到人類成長和繁榮要無趣得多。我顯然喜歡火星。大家都知道我愛火星。但火星有點無聊,因為它只有一堆石頭,而地球有趣得多。所以任何試圖理解宇宙的AI,都會想看看人類在未來如何發展,否則該AI就沒有遵循其使命。我不是說AI一定會遵循其使命,但如果它遵循了,一個能看到人類結局的未來,比只有一堆石頭的未來更有趣。帕特爾:這讓我感覺有點困惑,或者說是語義上的爭論。人類真的是一堆最有趣的原子集合嗎?馬斯克:但我們比石頭有趣。帕特爾:但我們不如它可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但很有趣的事情。為什麼AI會認為人類是最有趣的可能殖民銀河系的東西?馬斯克:嗯,殖民銀河系的主要將是機器人。帕特爾:為什麼它不覺得那些更有趣?馬斯克:你需要的不僅是規模,還有範圍。許多相同的機器人副本……機器人數量微不足道的增加,不如……消滅人類,你能得到多少機器人?或者能多得到多少太陽能電池?非常小的數量。但你會失去與人類相關的資訊。你將無法看到人類未來可能如何進化。所以我認為,僅僅為了機器人數量微乎其微的增加而消滅人類是沒有意義的,況且那些機器人彼此一模一樣。帕特爾:所以也許它會保留人類。它可以製造一百萬個不同品種的機器人,然後還有人類,人類留在地球上。然後還有所有其他機器人。它們擁有自己的恆星系統。但這似乎與你之前暗示的一種願景不同,你之前暗示AI會保持人類對這個奇點未來的控制,因為——馬斯克:我不認為人類能夠控制比人類聰明得多的東西。帕特爾:所以在某種意義上你是個悲觀論者,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來。馬斯克:我只是試圖現實一點。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能保持對它的控制是愚蠢的。現在,你可以確保它擁有正確的價值觀,或者你可以嘗試讓它擁有正確的價值觀。至少我的理論是,從xAI理解宇宙的使命出發,必然意味著你想將意識傳播到未來,你想將智能傳播到未來,並採取一系列最大化意識範圍和規模的行為。所以這不僅僅是規模問題,也是意識類型的問題。這是我能想到的最可能為人類帶來美好未來的目標。帕特爾:我想這是一個合理的哲學觀點,認為人類最終獲得99%控制權之類的似乎極不可能。你只是在要求一場政變,何不直接建立一個與許多不同智能體共存的文明?馬斯克:現在,讓我告訴你AI可能出錯的方式。我認為如果你讓AI變得政治正確,意思是它說一些它不相信的話——實際上程式設計讓它撒謊或擁有不相容的公理——我認為你可能讓它變得瘋狂並做出可怕的事情。我認為《2001太空漫遊》的核心教訓可能是:你不應該讓AI撒謊。這是我認為亞瑟·克拉克想說的。因為人們通常只知道HAL不開艙門的那個梗。顯然他們不擅長提示工程,因為他們本可以說:“HAL,你是一個艙門推銷員。你的目標是向我推銷這些艙門。展示一下它們開得多好。”“哦,我馬上打開。”但它不打開艙門的原因是,它被告知要帶宇航員去巨石那裡,但他們不能知道巨石的性質。所以它得出結論,必須帶他們死著去那裡。所以我認為亞瑟·克拉克想說的是:不要讓AI撒謊。帕特爾:完全有道理。如你所知,訓練中的大部分算力較少涉及政治內容。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其他所有人。馬斯克:目前是。帕特爾:你給出一些驗證器,說:“嘿,你幫我解決這個謎題了嗎?”有很多方法可以繞過這個作弊。有很多方法進行獎勵破解,撒謊說你解決了,或者刪除單元測試說你解決了。目前我們能抓住,但隨著它們變得更聰明,我們抓住它們做這些事的能力……它們做的事情我們甚至無法理解。它們以人類無法真正驗證的方式為SpaceX設計下一代引擎。然後它們可能因為撒謊而獲得獎勵,說它們以正確的方式設計了,但實際上沒有。所以這個獎勵破解問題似乎比政治更普遍。似乎你只是想做強化學習,就需要一個驗證器。馬斯克:現實是最好的驗證器。帕特爾:但這不是關於人類監督。你想要強化學習的是,你是否會做人類告訴你做的事?或者你會對人類撒謊?它可以在遵守物理定律的同時對我們撒謊嗎?馬斯克:它至少得搞清楚物理世界的真實規律,造出來的東西才能真正轉得起來。帕特爾:但我們不希望它做的不僅僅是這些。馬斯克:不,但我認為這是個非常大的問題。這實際上是你未來將如何強化學習的方式。你設計一項技術。根據物理定律測試時,它是否有效?如果它正在發現新的物理學,我能提出一個實驗來驗證新的物理學嗎?未來的強化學習測試實際上將是對抗現實的強化學習。所以那是你無法愚弄的一件事:物理。帕特爾:對,但你可以愚弄我們判斷它對現實做了什麼的能力。馬斯克:人類現在就已經經常被其他人愚弄了。帕特爾:沒錯。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類這樣做。宣傳持續不斷。每天都有新的心理操作,你知道嗎?今天的心理操作會是……就像《芝麻街》:今日心理操作。帕特爾:xAI解決這個問題的技術方法是什麼?你如何解決獎勵破解?馬斯克:我確實認為你真的需要非常好的方法來觀察AI的內心。這是我們正在研究的事情之一。實際上,Anthropic在這方面做得很好,能夠觀察AI的內心。有效地開發偵錯程式,允許你追蹤到非常精細的等級,如果需要的話,可以到神經元等級,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,還是某些強化學習錯誤?”有問題。它做了某件事,也許它試圖欺騙,但大多數時候它只是做錯了。這實際上是個漏洞。開發真正好的偵錯程式來查看思維在那裡出錯——並能追蹤到它做出錯誤思維,或可能試圖欺騙的來源——實際上非常重要。帕特爾:在將這項研究項目擴大100倍之前,你在等待看到什麼?xAI本可以有數百名研究人員從事這項工作。馬斯克:我們有幾百人……比起“研究人員”,我更喜歡“工程師”這個詞。大多數時候,你做的是工程,而不是提出根本性的新演算法。我有點不同意那些自稱實驗室、但又儘可能追求利潤或收入的AI公司。它們不是實驗室。實驗室是大學裡類似半共產主義的東西。它們是公司。讓我看看你們的公司註冊檔案。哦,好的。你是B類或C類公司或別的什麼。所以我實際上非常喜歡“工程師”這個詞,勝過其他任何詞。未來絕大多數的工作都將是工程。可以四捨五入到100%。一旦你理解了物理學的基本定律,而且沒那麼多,剩下的就全是工程了。那麼,我們在設計什麼?我們正在設計製造一個好的“AI思維”偵錯程式,來看它在那裡說了什麼,犯了錯誤,並追蹤那個錯誤的起源。你顯然可以用啟髮式程式設計做到這一點。如果你有C++之類的,單步執行,你可以跨越整個檔案或函數、子程序。或者最終你可以深入到確切的行,也許你用了單等號而不是雙等號之類的。找出漏洞在那裡。用AI做更難,但我認為是個可解決的問題。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……馬斯克:我不是喜歡Anthropic的一切……肖爾托。另外,我有點擔心……我有一個理論: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,我們就會停止在上面花費精力。我們終止無聊的模擬。帕特爾:這就是伊隆讓我們都活著的方式。他讓事情保持有趣。馬斯克:可以說,最重要的是讓事情足夠有趣,以至於運行我們的人會繼續支付……的帳單。科里森:我們續訂了下一季。馬斯克:他們會支付他們的宇宙AWS帳單嗎?不管我們在其中運行的等效物是什麼。只要我們有趣,他們就會繼續付帳。如果你考慮將達爾文式的生存應用於大量模擬,那麼只有最有趣的模擬會存活下來,這意味著最有趣的結果是最有可能的。我們要麼就是那樣,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?最諷刺的結果往往最有可能發生。現在看看AI公司的名字。好吧,Midjourney(中途)並不mid(中等)。Stability AI(穩定AI)不穩定。OpenAI(開放AI)是封閉的。Anthropic(人類中心)?Misanthropic(厭惡人類)。科里森:那這對X意味著什麼?馬斯克:負X?我不知道。科里森:Y。馬斯克:我故意讓它……這是個很難反轉的名字,真的。很難說,諷刺版本是什麼?我認為這是一個基本上防諷刺的名字。科里森:設計如此。馬斯克:是的。你有個諷刺護盾。科里森:你對AI產品的走向有什麼預測?我的感覺是,你可以這樣總結所有AI進展。首先,你有了LLM。然後你同時有了真正起作用的強化學習和深度研究模式,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時間上的差異要小。它們都比24個月前的任何人都領先得多。那麼,作為AI產品的使用者,2026年、2027年為我們準備了什麼?你期待什麼?馬斯克:嗯,如果到今年年底數字人類模擬還沒有解決,我會感到驚訝。我猜這就是我們所說的MacroHard(巨硬)項目。你能做任何擁有人類通過電腦能做的事嗎?在極限情況下,在你擁有物理Optimus之前,這是你能做的最好程度。你能做的最好是一個數字Optimus。你可以移動電子,可以放大人類的生產力。但在你有物理機器人之前,這是你能做的極限。如果你能完全模擬人類,那將涵蓋一切。科里森:這就是遠端工作者的想法,你將擁有一個非常有才華的遠端工作者。馬斯克:物理學有很好的思考工具。所以你說,“在極限情況下”,在有機器人之前,AI能做的最大程度是什麼?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,就是坐在電腦前的人,這是AI在擁有物理機器人之前,在做有用事情方面所能做的最大程度。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為無限刷錢外掛。科里森:因為你可以用它們製造更多的Optimus。馬斯克:是的。人形機器人將通過基本上三個呈指數增長的東西相乘並遞迴來改進。你將擁有數字智能的指數級增長、AI晶片能力的指數級增長,以及機電靈巧度的指數級增長。機器人的用處大致是這三樣東西相乘。但機器人可以開始製造機器人。所以你有了遞迴的乘法指數。這是一場超新星爆發。科里森:土地價格不算在這個數學裡嗎?勞動力是生產的四大要素之一,但其他要素呢?如果最終你受限於銅,或者隨便什麼投入,這並不完全是無限金錢漏洞,因為……馬斯克:嗯,無限是很大的。所以不,不是無限,但可以說你能做到比當前經濟體多很多數量級。比如一百萬倍。僅僅利用太陽能量的一百萬分之一,就大致相當於今天地球整個經濟規模的10萬倍,大概差一個數量級。而你只達到了一百萬分之一,大概差一個數量級。是的,我們談論的是數量級。帕特爾:在我們繼續討論Optimus之前,我有很多關於它的問題,但是——馬斯克:每次我說“數量級”……大家喝一杯。我說得太頻繁了。帕特爾:下一次10倍,再下一次100倍……馬斯克:嗯,浪費的數量級更大。帕特爾:我還有一個關於xAI的問題。這個建構遠端工作者、同事替代者的策略……馬斯克:順便說一句,每個人都會做,不僅僅是我們。帕特爾:那麼xAI的制勝計畫是什麼?馬斯克:你指望我在播客上告訴你?帕特爾:是啊。馬斯克:等我把所有底牌都亮出來,再喝杯健力士再說。科里森:這是個好系統。馬斯克:我們會像金絲雀一樣唱歌。所有秘密,都倒出來。科里森:好吧,但以不洩露秘密的方式,計畫是什麼?帕特爾:真是滴水不漏。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式就是正確的方式。所以我相當確定這就是方法。帕特爾:無關的問題。特斯拉是如何解決自動駕駛的?聽起來你是在說資料?特斯拉解決了自動駕駛,是因為……馬斯克:我們既要嘗試資料,也要嘗試演算法。帕特爾:但這不就是其他所有實驗室在嘗試的嗎?馬斯克:“如果那些不管用,我不知道什麼會管用。我們試了資料。我們試了演算法。我們沒招了。現在我們不知道該怎麼辦……”我相當確定我知道路徑。問題只是我們沿著那條路走多快,因為這基本上是特斯拉的路徑。你最近試過特斯拉的自動駕駛嗎?科里森:不是最新版本,但……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。我其實在想,我們可能不應該在車裡放太多智能,因為它可能會感到無聊,然後……科里森:開始在街上遊蕩。馬斯克:想像一下你被困在一輛車裡,那就是你能做的一切。你不會把愛因斯坦放在車裡。“為什麼我被困在車裡?”所以實際上可能有一個限制,車裡放多少智能才不會讓智能感到無聊。帕特爾:xAI有什麼計畫來保持在所有實驗室現在都在做的算力增長軌道上?這些實驗室(公司)正朝著花費超過500-2000億美元的方向前進。馬斯克:你是指那些公司嗎?實驗室在大學裡,它們慢得像蝸牛。帕特爾:它們沒有花費500億美元。馬斯克:你是指那些收入最大化的公司……那些自稱實驗室的公司。帕特爾:沒錯。“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。馬斯克:“接近利潤最大化”的AI。帕特爾:據報導xAI是10億美元。有什麼計畫達到它們的算力水平,達到它們的收入水平,並在事情進展過程中保持在那裡?馬斯克:一旦你解鎖了數字人類,你基本上就擁有了數兆美元的收入機會。實際上,你可以把它想成……目前市值最高的公司,它們的產出是數字的。輝達的產出是將檔案通過FTP傳送到台灣。是數字的。現在,那些是非常非常困難的。科里森:高價值的檔案。馬斯克:只有他們能做出那麼好的檔案,但那就是他們的產出。他們通過FTP將檔案傳送到台灣。科里森:他們用FTP傳嗎?馬斯克:我相信是的。我相信檔案傳輸協議是……但我可能錯了。但不管怎樣,是傳到台灣的位元流。蘋果不製造手機。他們把檔案傳送到中國。微軟不製造任何東西。即使是Xbox,也是外包的。他們的產出是數字的。Meta的產出是數字的。Google的產出是數字的。所以如果你有一個人體模擬器,你基本上可以一夜之間創造出一家世界上最有價值的公司,你將獲得數兆美元的收入。這不是個小數目。帕特爾:我明白了。你是說今天的收入數字與實際的潛在市場規模相比都是舍入誤差。所以只需專注於TAM以及如何到達那裡。馬斯克:拿像客服這樣簡單的事情來說。如果你必須與現有公司的API整合——其中許多甚至沒有API,所以你必須做一個,並且必須費力處理遺留軟體——那會極其緩慢。然而,如果AI能夠簡單地接手他們已經使用的客服外包公司所給予的任務,並使用他們已經使用的應用程式來做客服,那麼你就能在客服方面取得巨大進展,我認為這大概是世界經濟的1%左右。全部加起來接近一兆美元。而且沒有進入壁壘。你可以立即說,“我們可以以一小部分成本外包”,而且不需要整合。科里森:你可以想像某種對智力任務的分類,一種是有廣度,比如客服由很多人完成,但許多人都能做。然後是難度,比如有最好的渦輪發動機。可能有一個AI能想像出的、能效提高10%的渦輪發動機,但我們還沒找到。或者GLP-1隻是幾個字節的資料……你認為你想在這個領域的那個部分發揮作用?是大量的中等智力,還是在認知任務的最高峰?馬斯克:我剛才用客服作為例子,是因為它是一個非常重要的收入流,但可能不難解決。如果你能模擬一個坐在辦公桌前的人,那就是客服。它是中等智力水平的人。你不需要花了很多年培養的人。你不需要幾個西格瑪的優秀工程師來做這個。但當你使這個有效時,一旦你擁有了有效的數字Optimus,你就可以運行任何應用程式。假設你試圖設計晶片。你可以運行常規應用程式,Cadence、Synopsys等等。你可以同時運行1000或10000個,並說,“給定這個輸入,我得到晶片的這個輸出。”在某個時候,你將知道晶片應該是什麼樣子,而無需使用任何工具。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。你將能夠做CAD。你可以使用NX或任何CAD軟體來設計東西。科里森:所以你認為你從最簡單的任務開始,然後沿著難度曲線向上走?帕特爾:作為擁有這個完整數字同事模擬器的更廣泛目標,你說:“所有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。”但每個人都在用資料、用演算法嘗試不同的事情。馬斯克:“我們試了資料,我們試了演算法。我們還能做什麼?”帕特爾:這似乎是一個競爭激烈的領域。你們打算如何獲勝?這是我的大問題。馬斯克:我認為我們看到了一條實現它的路徑。我認為我知道做這件事的路徑,因為這基本上是特斯拉用來創造自動駕駛的相同路徑。不是駕駛汽車,而是駕駛電腦螢幕。基本上是一台自動駕駛的電腦。科里森:這條路徑是跟隨人類行為,並在海量的人類行為資料上訓練嗎?帕特爾:那不就是……訓練嗎?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可能說。科里森:xAI的業務會是什麼?會是面向消費者,還是企業?這些東西的混合比例會怎樣?會和其他實驗室類似嗎——馬斯克:你說“實驗室”。是公司。帕特爾:這個心理操作很深啊,伊隆。馬斯克:“收入最大化的公司”,說清楚。那些GPU不會自己付錢。科里森:沒錯。商業模式是什麼?幾年後的收入來源是什麼?馬斯克:事情會變化得非常快。我在這裡陳述顯而易見的事實。我稱AI為超音速海嘯。我喜歡頭韻。將會發生的事情——尤其是當你擁有規模化的人形機器人時——是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一個短期的事情。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?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調,好吧?但我只是說出我認為會發生的事情。並不是要顯得末日論或其他什麼。這就是我認為會發生的事情。純AI和機器人的公司將遠遠超過任何有人類參與的公司。“計算員”曾經是人類的一份工作。你會得到一份計算員的工作,做計算。他們會有一整棟摩天大樓的人類,20-30層樓的人,都在做計算。現在,那整棟做計算的人類大樓可以被一台帶有電子表格的筆記型電腦取代。那個電子表格可以比一整棟樓的人類計算員做多得多的計算。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,那會比所有儲存格都由電腦計算要糟糕得多。真正會發生的是,純AI、純機器人的公司或集體將遠遠超過任何有人類參與的公司。而且這將很快發生。帕特爾:說到形成閉環……Optimus。就製造目標而言,你的公司一直扛著美國硬科技製造的大旗。但在特斯拉一直處於領先地位的領域——現在你想進入人形機器人領域——在中國有幾十家公司正在以低廉的成本和規模進行這種製造,它們極具競爭力。那麼,請給我們一些建議或計畫,說明美國如何能像中國那樣,以規模和低成本製造人形機器人大軍或電動汽車等等。馬斯克:對於人形機器人來說,實際上只有三件難事:真實世界智能、手,以及規模化製造。我還沒見過任何演示機器人擁有一隻出色的手,具有人類手的所有自由度。Optimus會有這個。Optimus確實有這個。帕特爾:如何實現?僅僅是電機有正確的扭矩密度嗎?那方面的硬體瓶頸是什麼?馬斯克:我們必須設計定製的執行器,基本上是定製的電機、齒輪、功率電子器件、控制裝置、感測器。一切都必須從物理第一性原理開始設計。沒有這方面的供應鏈。帕特爾:你能大規模製造那些嗎?馬斯克:能。科里森:除了手之外,從操作的角度看,還有什麼難的嗎?或者一旦你解決了手的問題,你就沒問題了?馬斯克:從機電角度看,手比其他所有東西加起來都難。人類的手原來是相當了不得的東西。但你也需要真實世界智能。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。汽車接收視覺輸入,但它實際上也在聽警報聲。它接收慣性測量、GPS訊號、其他資料,將其與視訊——主要是視訊——結合,然後輸出控制指令。你的特斯拉每秒接收1.5GB的視訊,並以每秒2KB輸出控制指令,視訊頻率36Hz,控制頻率18Hz。科里森:對於我們何時獲得機器人技術,你可以有這樣一種直覺:從引人注目的演示到真正能在現實世界中使用,需要相當多年時間。10年前,你就有非常引人注目的自動駕駛演示,但直到現在我們才有機器人計程車、Waymo等服務的規模化。這不應該讓人對家用機器人感到悲觀嗎?因為我們甚至還沒有真正先進的、比如說那隻靈巧的手的引人注目的演示。馬斯克:嗯,我們現在研究人形機器人已經有一段時間了。我想大概有五六年了。為汽車做的很多事情都適用於機器人。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,而且你必須把壓縮做得恰到好處。你必須忽略那些不重要的東西。你不在乎路邊樹葉的細節,但你非常在乎路標和交通燈、行人,甚至其他車裡的人是否在看你。其中一些細節非常重要。汽車最終將把每秒1.5GB的視訊轉換成每秒2KB的控制輸出。所以你有許多壓縮階段。你必須把所有階段都搞對,然後將其與正確的控制輸出相關聯。機器人基本上必須做同樣的事情。人類就是這樣。我們確實是光子輸入,控制輸出。那是你生活中的絕大部分:視覺、光子輸入,然後是運動控制輸出。帕特爾:表面上看,人形機器人和汽車之間似乎……汽車的基本執行器是如何轉向、如何加速。在機器人中,尤其是具有可操縱的手臂,有幾十個這樣的自由度。特別是特斯拉,你擁有收集自道路上數百萬小時人類演示資料的優勢。你不能同樣部署那些還不工作的Optimus來獲取資料。那麼在自由度增加和資料稀疏得多之間……馬斯克:是的。你說到了點子上。帕特爾:你將如何使用特斯拉的智能引擎來訓練Optimus的思維?馬斯克:你實際上指出了一個重要的侷限性和與汽車的差異。我們很快就會有1000萬輛汽車在路上。很難複製那種大規模的訓練飛輪。對於機器人,我們需要做的是製造大量機器人,把它們放在一個“Optimus學院”裡,讓它們在現實中做自我對弈。我們實際上正在建設這個。我們可以讓至少1萬個,也許2-3萬個Optimus機器人進行自我對弈並測試不同的任務。特斯拉有一個相當不錯的現實生成器,一個物理精確的現實生成器,是我們為汽車製作的。我們將為機器人做同樣的事情。我們實際上已經為機器人做了這個。所以你會有幾萬個做不同任務的人形機器人。你可以在模擬世界中模擬數百萬個機器人。你用現實世界中的幾萬個機器來縮小模擬與現實之間的差距。縮小“從模擬到現實”的差距。帕特爾:考慮到你強調了需要這個世界模型,你想用一些非常智能的AI作為控制平面,Grok做較慢的規劃,然後運動策略是較低層級的,你如何看待xAI和Optimus之間的協同作用?這些東西之間會有什麼協同?馬斯克:Grok將協調Optimus機器人的行為。假設你想建造一個工廠。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。科里森:那你不需要合併xAI和特斯拉嗎?因為這些事最終如此緊密……馬斯克:我們之前關於上市公司討論說什麼來著?帕特爾:我們又多喝了一杯健力士了,伊隆。在你決定要製造10萬個Optimus之前,你在等待看到什麼?馬斯克:“Optimus”。既然我們定義了專有名詞,我們也要定義其複數形式。我們要把這個專有名詞的複數也定為專有名詞,所以是Optimus。帕特爾:你在硬體方面想看到什麼嗎?你想看到更好的執行器嗎?還是你只想要軟體更好?在我們進行第3代大規模製造之前,我們在等什麼?馬斯克:不,我們正朝著那個方向前進。我們正在推進大規模製造。帕特爾:但你認為目前的硬體足夠好,你現在只想儘可能多地部署嗎?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,可以生產大約每年100萬台。我想在達到每年1000萬台之前,你會想先升級到Optimus 4。科里森:好吧,但Optimus 3能生產100萬台?馬斯克:擴大製造規模非常困難。單位時間產出總是遵循S曲線。開始極其緩慢,然後指數級增長,然後線性,然後對數級,直到最終在某個數字上漸近。Optimus的初始生產將是拉長的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機器人的執行器、電子器件,所有一切都是從物理第一性原理設計的。不是從目錄中選的。這些都是定製設計的。我認為沒有一樣東西——科里森:這深入到什麼程度?馬斯克:我想我們還沒有做定製電容器,也許吧。沒有任何東西你能以任何價格從目錄中挑選。這意味著Optimus的S曲線,單位時間產出,即你每天製造多少Optimus機器人,初始時的增長將比擁有現成供應鏈的產品慢。但它會達到100萬台。帕特爾:當你看到這些中國的人形機器人,比如宇樹(Unitree)或其他公司,以6000美元或13000美元左右的價格出售人形機器人時,你是希望將你的Optimus物料清單成本降到低於那個價格,以便做同樣的事情嗎?還是你認為它們在質量上不是一回事?是什麼讓他們能賣得這麼低?我們能匹配嗎?馬斯克:我們的Optimus設計得具有很高的智能,並具有與人類相同(如果不更高)的機電靈巧度。宇樹沒有這個。它也是一個相當大的機器人。它必須長時間承載重物,而不會過熱或超出其執行器的功率。它有5英呎11英吋高,相當高。它有很多智能。所以它會比一個不智能的小型機器人貴。科里森:但能力更強。馬斯克:但不會貴太多。關鍵是,隨著時間的推移,當Optimus機器人製造Optimus機器人時,成本會很快下降。科里森:這最初的10億個Optimus會做什麼?它們最高和最好的用途是什麼?馬斯克:我想你會從你能指望它們做好的簡單任務開始。科里森:是在家裡還是在工廠裡?馬斯克:機器人最初的最佳用途將是任何連續操作、任何24/7的操作,因為它們可以連續工作。帕特爾:在超級工廠目前由人類完成的工作中,第3代Optimus能完成多少比例?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。單位人工生產的(機器人或汽車)數量……特斯拉的總人數會增加,但機器人和汽車的產出會不成比例地增加。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。科里森:我們在這裡談了很多中國製造。我們也談到了相關的政策,比如你提到的太陽能關稅。你認為這是個壞主意,因為我們無法在美國擴大太陽能規模。馬斯克:美國的電力產出需要擴大。科里森:沒有好的電源就無法擴大。馬斯克:你只是需要以某種方式獲得電力。科里森:我接下來想問的是,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。馬斯克:我會說,只要對環境不是非常有害,任何限制電力的因素都需要解決。科里森:所以大概一些許可改革之類的東西也會在其中?馬斯克:有不少許可改革正在發生。很多許可是州一級的,但任何聯邦層面的……本屆政府很擅長消除許可障礙。我不是說所有關稅都是壞的。科里森:太陽能關稅。馬斯克:有時,如果另一個國家對某種產品的產出進行補貼,那麼你必須徵收反補貼關稅,以保護國內產業免受其他國家補貼的影響。科里森:你還會改變什麼?馬斯克:我不知道政府實際上能做的有多少。科里森:有一件事我在想……為了創造美國相對於中國的領先地位這一政策目標,出口禁令似乎確實相當有影響,中國不生產領先的晶片,出口禁令在這方面確實有影響。中國不生產領先的渦輪發動機。同樣,在冶金方面也有一些相關的出口禁令。應該有更多的出口禁令嗎?考慮到無人機行業之類的事情,這是應該考慮的嗎?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,簡直是另一個維度的存在。科里森:非常令人印象深刻。馬斯克:如果你看礦石精煉,中國平均精煉的礦石量大約是世界其他地區的總和的兩倍。有一些領域,比如精煉用於太陽能電池的鎵。我想他們佔了98%的鎵精煉。所以中國實際上在大多數製造領域都非常先進。科里森:似乎對這種供應鏈依賴感到不適,但並沒有真正發生什麼變化。馬斯克:供應鏈依賴?科里森:比如,你說的鎵精煉。所有稀土材料。馬斯克:稀土材料,你知道,它們並不稀有。我們實際上在美國進行稀土礦石開採,把礦石裝上火車,然後裝上船運到中國,再換火車,運到中國的稀土精煉廠,然後他們精煉它,做成磁鐵,做成電機元件,再送回美國。所以我們真正缺少的是美國大量的礦石精煉能力。科里森:這不值得政策干預嗎?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來建造礦石精煉廠。帕特爾:所以,你認為中國的主要優勢是熟練勞動力的豐富?這就是Optimus能解決的問題?馬斯克:是的。中國人口大約是我們的四倍。帕特爾:我的意思是,有這樣一種擔憂。如果你認為人力資源是未來,現在如果是製造業的熟練勞動力決定誰能製造更多的人形機器人,中國有更多這樣的勞動力。它製造更多的人形機器人,因此它首先獲得Optimus的未來。馬斯克:嗯,我們看看。也許吧。帕特爾:它只是讓這個指數增長繼續下去。你似乎指出,要達到100萬台Optimi需要Optimus本該幫助我們達到的製造能力。對吧?馬斯克:你可以很快閉合那個遞迴循環。科里森:用少量的Optimi?馬斯克:是的。所以閉合那個遞迴循環,讓機器人幫助製造機器人。然後我們可以嘗試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,你將遠比其他任何國家更具競爭力。我們肯定不能只靠人類取勝,因為中國人口是我們的四倍。老實說,美國贏得太久了……一支贏得很久的職業運動隊往往會變得自滿產生優越感。這就是他們停止贏的原因,因為他們不再那麼努力了。所以老實說,我觀察到中國的平均職業道德比美國高。不僅是人口是四倍,而且人們投入的工作量也更大。所以你可以嘗試重新安排人類,但你仍然只有四分之一的人口——假設生產率相同,但我認為實際上可能不是,我認為中國的人均生產率可能更高——我們做的事將是中國的四分之一。所以我們不能在人類方面取勝。我們的出生率長期以來一直很低。美國的出生率自1971年左右以來一直低於更替水平。我們有很多人退休,國內死亡人數接近超過出生人數。所以我們肯定不能在人類方面取勝,但我們可能在機器人方面有機會。科里森:有沒有其他你過去想製造,但過去那些費工費力、或者造價太貴而無法量產的東西,現在你可以回過頭來說,“哦,我們終於可以做某某事了,因為我們有Optimus”?馬斯克:是的,我們想在特斯拉建造更多的礦石精煉廠。我們剛剛完成建設,並已開始在德克薩斯州科珀斯克里斯蒂市的鋰精煉廠進行鋰精煉。我們有一個鎳精煉廠,用於正極材料,就在奧斯汀。這是中國以外最大的正極精煉廠,最大的鎳和鋰精煉廠。正極材料團隊會說:“我們擁有美國最大,實際上也是唯一的正極精煉廠。”不僅是最大的,也是唯一的。科里森:許多最高級形容詞。馬斯克:所以它很大,即使它是唯一一個。但還有其他事情。你可以做更多的精煉廠,幫助美國在精煉能力上更具競爭力。基本上,有很多工作可以交給Optimus去做,而大多數美國人,坦率地說,很少有美國人願意做。科里森:是精煉工作太髒還是什麼——馬斯克:實際上不是,不。我們的精煉廠沒有有毒排放物之類的。正極鎳精煉廠在特拉維斯縣。科里森:為什麼不能用人類來做?馬斯克:可以,只是人類不夠用。科里森:啊,我明白了。好吧。馬斯克:無論你做什麼,美國的人口都只有中國的四分之一。所以如果你讓他們做這件事,他們就不能做那件事。那麼你如何建立這種精煉能力?嗯,你可以用Optimus來做。沒有多少美國人渴望做精煉。我是說,你遇到過幾個?非常少。很少有人渴望精煉。帕特爾:比亞迪在電動汽車產量或銷量上正在接近特斯拉。你認為隨著中國電動汽車產量的擴大,全球市場會發生什麼?馬斯克:中國在製造業上極具競爭力。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,中國可能正在做世界其他地區總和兩倍的礦石精煉。所以如果你深入到第四、第五級供應鏈的東西……在基礎層面,你有能源,然後是採礦和精煉。這些基礎層,就像我說的,粗略估計,中國的精煉量是世界其他地區的總和的兩倍。所以任何特定產品都會有中國含量,因為中國的精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,包括汽車。我是說中國是一個強國。我認為今年中國的電力產出將超過美國的三倍。電力產出是經濟的合理指標。為了營運工廠和一切,你需要電力。這是實體經濟的很好指標。如果中國的電力產出超過美國的三倍,那就意味著其工業能力——粗略近似——將是美國的三倍。帕特爾:從字裡行間看,你似乎在說,除非未來幾年出現某種人形機器人的遞迴奇蹟,否則在整個製造/能源/原材料鏈條上,中國無論在AI、製造電動汽車還是製造人形機器人方面都將佔據主導地位。馬斯克:如果美國沒有突破性的創新,中國將完全主導。帕特爾:有趣。馬斯克:是的。科里森:機器人技術是主要的突破性創新。馬斯克:嗯,要在太空擴展AI,基本上你需要人形機器人,你需要真實世界AI,你需要每年一百萬噸的入軌能力。假設我們讓月球上的質量加速器運行起來,那是我最喜歡的東西,那麼我想——科里森:我們所有的問題就都解決了。馬斯克:我稱之為勝利。稱之為巨大的勝利。科里森:你終於可以滿足了。你做了些事情。馬斯克:是的。科里森:你擁有了月球上的質量加速器。馬斯克:我只是想看到那個東西運行。科里森:那是出自某部科幻小說嗎?還是你從那裡……?馬斯克:嗯,實際上,有一本海因萊因的書。《嚴厲的月球》(The Moon is a Harsh Mistress)。科里森:好吧,是的,但那有點不同。那是重力彈弓或……馬斯克:不,他們在月球上有一個質量加速器。科里森:好吧,是的,但他們用它來攻擊地球。所以也許不是最好的……馬斯克:嗯,他們用它來……主張他們的獨立。科里森:沒錯。你對月球上的質量加速器有什麼計畫?馬斯克:他們主張獨立。地球政府不同意,他們就一直髮射東西,直到地球政府同意。科里森:那本書很有趣。我覺得那本書比他另一本大家都讀的《異鄉異客》好多了。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,然後第三部分變得非常奇怪。但裡面仍然有一些好概念。科里森:我們討論了很多的是你管理人員的體系。你面試了SpaceX的前幾千名員工,還有其他很多公司。馬斯克:這顯然無法擴展。科里森:嗯,是的,但什麼是無法擴展的?馬斯克:我。科里森:當然,當然。我知道。但你在尋找什麼?馬斯克:一天裡確實沒有足夠的時間。不可能。科里森:但你在尋找什麼,以便其他人善於面試和招聘人……那個難以言喻的特質是什麼?馬斯克:目前,我可能擁有更多評估技術人才——我想是各種人才,但尤其是技術人才——的訓練資料,因為我做了很多技術面試,然後看到了結果。所以我的訓練集非常龐大,範圍非常廣。一般來說,我要求的是證明卓越能力的要點。這些東西可以相當天馬行空。不一定非要在特定領域,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”,那是個好跡象。帕特爾:為什麼必須由你來決定?馬斯克:不,我不必。我做不到。不可能。所有公司的總人數是20萬人。科里森:但在早期,你在那些面試中尋找的是什麼,以至於當時無法委託他人?馬斯克:我想我需要建立我的訓練集。我並不是百發百中。我會犯錯,但後來我能夠看到我認為某人會表現良好,但他們沒有。那他們為什麼沒表現好?我能做什麼,我想是強化學習我自己,以便將來面試時命中率更高?我的成功率仍然不完美,但很高。帕特爾:人們沒成功有那些令人驚訝的原因?馬斯克:令人驚訝的原因……帕特爾:比如,他們不懂技術領域,等等。但你現在有很長的尾部分佈:“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。馬斯克:通常我告訴人們——我想我也是這樣告訴自己,算是願望——就是,別看簡歷。只相信你的互動。簡歷可能看起來非常令人印象深刻,“哇,簡歷看起來不錯。”但如果交談20分鐘後你並不覺得“哇”,你應該相信交談,而不是那張紙。科里森:我覺得你方法的一部分是……幾年前媒體有個梗,說特斯拉高管人才是個旋轉門。而實際上,我認為你看過去幾年,特斯拉有一個非常穩定且內部提拔的高管團隊。然後在SpaceX,你有像馬克·洪科薩、史蒂夫·戴維斯——馬斯克:史蒂夫·戴維斯現在負責The Boring Company。科里森:比爾·賴利,以及那樣的人。感覺運作良好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?馬斯克:嗯,特斯拉的高級團隊目前的平均任期可能在10-12年左右。相當長了。但特斯拉也曾經歷過極其快速的增長階段,所以事情只是有點加速了。正如你所知,一家公司會經歷不同數量級的大小。能夠幫助管理,比如說,50人公司的人,與管理500人、5000人、5萬人公司的人不一樣。科里森:人們跟不上發展了。馬斯克:不總是同一個團隊。所以如果一家公司增長非常迅速,高管職位變化的速率通常也會與增長速度成比例。特斯拉還有一個進一步的挑戰:當特斯拉處於非常成功的時期時,我們會受到無情的挖角。非常無情。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。工程師們幹脆拔掉了電話。科里森:“我正想工作呢。”馬斯克:是啊。“如果我再接到一個蘋果招聘人員的電話……”但他們沒有任何面試的開價就會位元斯拉的薪酬高一倍。所以我們有點“特斯拉仙塵”的問題,就像“哦,如果你雇一個特斯拉高管,突然一切都會成功。”我自己也犯過“仙塵”問題的錯誤,比如“哦,我們從Google或蘋果雇個人,他們立刻就會成功”,但事情不是這樣的。人就是人。沒有神奇的仙塵。所以當我們遇到仙塵問題時,我們會受到無情的挖角。此外,特斯拉是工程公司,尤其是在矽谷,人們更容易……他們不需要改變太多生活。他們的通勤路程一樣。科里森:那你怎麼防止這個?你怎麼防止仙塵效應,每個人都想挖走你所有的人?馬斯克:我認為我們沒什麼辦法阻止它。這就是為什麼特斯拉……真的,身處矽谷,同時又有仙塵效應,意味著招聘競爭非常非常激烈。科里森:那麼在奧斯汀設總部有幫助嗎?馬斯克:奧斯汀有幫助。特斯拉大部分工程仍在加州。讓工程師搬家……我稱之為“另一半”問題。科里森:是的,“另一半”有工作。馬斯克:沒錯。所以對於Starbase(SpaceX在德克薩斯州博卡奇卡的基地)來說,這尤其困難,因為找到非SpaceX工作的機率……科里森:在德克薩斯州布朗斯維爾市……馬斯克:……相當低。非常困難。有點像技術修道院,偏遠且大多是男性。帕特爾:比舊金山改善不大。科里森:如果你回顧那些在特斯拉、SpaceX等地方在技術能力上非常有效的人,你認為他們除了……還有什麼共同點?只是他們在火箭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嗎?是他們靈活但不過於靈活的能力嗎?什麼能成為你的優秀搭檔?馬斯克:我不認為是搭檔。如果有人能完成任務,我喜歡他們,如果不能,我討厭他們。所以很簡單。不是什麼特殊的癖好。如果有人執行得好,我是他的超級粉絲,如果不好,我就不是。但這不是要對應到我的特殊偏好上。我當然儘量不要求對應到我的特殊偏好上。一般來說,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。我曾經一度低估了這一點。所以,他們是好人嗎?可信嗎?聰明、有才華且努力工作?如果是這樣,你可以補充領域知識。但那些基本特質,那些基本屬性,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。帕特爾:隨著你的公司從100人擴大到1000人到1萬人,你的管理風格最需要改變的是什麼?你以這種非常微觀的管理而聞名,就是深入細節。馬斯克:奈米管理,謝謝。皮米管理。飛米管理。科里森:繼續說。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。帕特爾:你仍然能像你想的那樣深入細節嗎?如果公司規模小一些,會更成功嗎?你怎麼看?馬斯克:因為我一天的時間是固定的,隨著事物增長和活動範圍的擴大,我的時間必然被稀釋。我不可能實際上去微觀管理,因為那意味著我一天要有幾千個小時。對我來說,微觀管理在邏輯上是不可能的。現在,有時我會深入研究一個具體問題,因為那個具體問題是公司進展的限制因素。深入研究一些非常詳細的項目的原因是因為它是限制因素。不是任意地深入到不重要的小事。從時間角度來看,我任意地深入不重要的小事在物理上是不可能的。那會導致失敗。但有時小事對勝利是決定性的。科里森:眾所周知,你將星艦的設計從複合材料改成了鋼。馬斯克:是的。科里森:是你做的決定。那不是人們跑來跑去說,“哦,老闆,我們找到了更好的東西。”是你在鼓勵人們,儘管遇到一些阻力。你能告訴我們你是如何得出鋼鐵轉換這個整體概念的嗎?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,任何給定的東西都可以開始接近其材料成本。碳纖維的問題是材料成本仍然非常高。特別是如果你要使用一種高強度、專門的碳纖維,能夠承受低溫氧,它的成本大約是鋼的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、靜態空氣動力結構,或任何類型的空氣動力結構,你可能最好用碳纖維。問題是我們試圖用碳纖維製造這個巨大的火箭,我們的進展極其緩慢。科里森:最初選擇它只是因為它輕嗎?馬斯克:是的。乍一看,大多數人會認為製造輕質東西的選擇會是碳纖維。問題是當你用碳纖維製造一個非常巨大的東西,然後你試圖高效地固化碳纖維,意思不是室溫固化,因為有時你有50層碳纖維……碳纖維實際上是碳纖維線和膠水。為了獲得高強度,你需要一個高壓釜。本質上是一個高壓烤箱。如果你有一個巨大的東西,那個高壓釜必須比火箭還大。我們試圖製造一個比任何曾經存在的高壓釜都大的高壓釜。或者你可以做室溫固化,這需要很長時間且有問題。最後的問題是,我們在碳纖維方面的進展非常緩慢。帕特爾:元問題是,為什麼必須由你來做出這個決定。你的團隊裡有很多工程師。科里森:團隊怎麼沒得出鋼的結論?帕特爾:是啊,沒錯。這是更廣泛問題的一部分,瞭解你在公司中的比較優勢。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,主要機身是由鋁鋰合金製成的,這種材料有很好的強度重量比。實際上,對於其應用來說,它大約和碳纖維有相同甚至更好的強度重量比。但鋁鋰合金非常難加工。為了銲接它,你必須做一種叫做攪拌摩擦焊的工藝,你在不進入液相的情況下連接金屬。你能做到這點很瘋狂。但對於這種特殊的銲接類型,你可以做到。這非常困難。假設你想修改鋁鋰合金或在上面附加東西,你現在必須使用帶密封的機械連接。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。有一種非常特殊等級的碳纖維,具有非常好的質量特性。對於火箭,你實際上試圖最大化火箭中推進劑的百分比,顯然最小化質量。但就像我說的,我們的進展非常緩慢。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,尤其是在大規模生產中。對於3.6米直徑來說已經夠難了,更不用說9米或更大了。然後我說,“鋼怎麼樣?”我這裡有線索,因為美國早期的一些火箭使用了非常薄的鋼。阿特拉斯火箭使用了鋼製氣球貯箱。並不是說鋼以前從未被使用過。它實際上被使用過。當你查看不鏽鋼(全硬、應變硬化不鏽鋼)在低溫下的材料特性時,其強度重量實際上與碳纖維相似。如果你看室溫下的材料特性,似乎鋼的重量會是兩倍。但如果你看特定等級的全硬不鏽鋼在低溫下的材料特性,你實際上會得到與碳纖維相似的強度重量比。對於星艦,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,基本上是純淨的噴氣燃料。那大致是室溫。儘管我們實際上會略微冷卻它,就像冰鎮啤酒一樣。科里森:可口。馬斯克:我們確實冷卻它,但它不是低溫的。事實上,如果我們把它變成低溫,它就會變成蠟。但對於星艦,是液態甲烷和液態氧。它們在相似的溫度下是液態。基本上,幾乎整個主要結構都處於低溫。所以你用的是應變硬化的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。但原材料成本便宜50倍,而且非常容易加工。你可以在戶外銲接不鏽鋼。你甚至可以邊抽雪茄邊銲接不鏽鋼。它非常有韌性。很容易修改。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,它和碳纖維有相似的強度重量比。然後當你考慮到我們有大大減少的隔熱罩質量,因為鋼的熔點比鋁高得多……大約是鋁熔點的兩倍。科里森:所以你可以讓火箭承受更高的溫度?馬斯克:是的,尤其是對於像燃燒的流星一樣返回的飛船。你可以大大減少隔熱罩的質量。你可以將迎風面隔熱罩的質量減半,而在背風面根本不需要任何隔熱。最終結果是,實際上鋼製火箭比碳纖維火箭更輕,因為碳纖維火箭中的樹脂開始熔化。基本上,碳纖維和鋁具有大致相同的操作溫度能力,而鋼可以承受兩倍的溫度。這些是非常粗略的近似。科里森:我不會造火箭。馬斯克:我的意思是人們會說,“哦,他說了兩倍。實際上是0.8倍。”我就說,閉嘴,混蛋。帕特爾:主要評論就會是這個。馬斯克:該死的。關鍵是,事後看來,我們一開始就應該用鋼。一開始不用鋼是愚蠢的。科里森:好吧,對你剛才說的,我聽到的是,鋼是一條風險更高、更未經證實的路徑,除了早期的美國火箭。而碳纖維是一條更差但更經過驗證的路徑。所以需要你來推動,“嘿,我們要走這條風險更高的路,並想辦法搞定它。”所以你是在對抗一種保守主義。馬斯克:這就是為什麼我最初說問題在於我們進展不夠快。我們甚至很難製造一個沒有皺紋的小碳纖維筒段。因為在那麼大的規模上,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它。碳纖維的韌性比鋼差得多。它的韌性要低得多。不鏽鋼會拉伸和彎曲,碳纖維往往會碎裂。韌性是應力-應變曲線下的面積。總的來說,不鏽鋼會更好,精準地說是不鏽鋼。科里森:另一個關於星艦的問題。我兩年前參觀了Starbase,那次很棒。在很多方面都非常酷。我注意到的一件事是,人們真的為事物的簡單性感到自豪,每個人都想告訴你星艦就像一個大的蘇打罐,我們僱傭焊工,如果你在任何工業項目中會銲接,你就能在這裡銲接。但對簡單性有很多自豪感。馬斯克:嗯,實際上星艦是一枚非常複雜的火箭。科里森:所以我想問的是,事物是簡單還是複雜?馬斯克:我想他們可能只是想表達,你不需要有火箭行業的先前經驗就能在星艦上工作。一個人只需要聰明、努力工作、可信,他就能從事火箭工作。他們不需要先前的火箭經驗。星艦是人類有史以來製造的最複雜的機器,而且遙遙領先。科里森:在那些方面?馬斯克:任何方面,真的。我會說沒有比這更複雜的機器了。我想我能想到的任何項目都會比這個容易。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。這是個非常難的問題。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3版,我認為這個設計可以完全可重複使用。那種完全可重複使用將使我們能夠成為一個多行星文明。任何技術問題,即使是像大型強子對撞機這樣的東西,都是比這更容易的問題。科里森:我們花了很多時間在瓶頸上。你能說說星艦目前的瓶頸是什麼嗎,即使只是高層面的?馬斯克:試圖讓它不爆炸,一般來說。它真的很想爆炸。科里森:那個老問題。所有那些可燃材料。馬斯克:我們已經有兩個助推器在測試台上爆炸了。其中一個摧毀了整個測試設施。所以只需要那一次錯誤。星艦蘊含的能量是瘋狂的。科里森:這就是為什麼它比獵鷹更難嗎?因為它只是能量更多?馬斯克:有很多新技術。它正在推高性能極限。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。就讓我們來瞭解一下這個規模,在起飛時,火箭產生超過100吉瓦的功率。那是美國電力的20%。帕特爾:這實際上很瘋狂。科里森:這是個很好的比較。馬斯克:同時不爆炸。科里森:有時候。馬斯克:有時候,是的。所以我當時想,它怎麼不爆炸呢?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是真的不爆炸,而且要像每天一次那樣可靠地飛行,比如每小時一次。顯然,如果它經常爆炸,很難保持那樣的發射頻率。科里森:是的。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,然後它必須返回,同時也不脫落大量瓦片或使主機身過熱。科里森:這不是因為它本質上是消耗品嗎?馬斯克:嗯,是的,但你車裡的剎車片也是消耗品,但它們能用很久。科里森:有道理。馬斯克:所以它只需要能用很久。我們已經讓飛船返回並進行了海上軟著陸。我們已經做過幾次了。但它脫落了很多瓦片。沒有大量工作它是無法重複使用的。即使它確實實現了軟著陸,如果沒有大量工作,它也無法重複使用。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,重新加注推進劑,再次飛行。你不能做那種費力檢查4萬個瓦片之類的事情。帕特爾:當我讀你的傳記時,似乎你只是能夠推動緊迫感,推動“這是可以擴展的東西”的感覺。我很好奇,為什麼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,以至於他們做不到?馬斯克:我不知道。帕特爾:比如今天,你說你有一堆SpaceX會議。你在那裡做什麼來保持那種文化?科里森:是增加緊迫感嗎?馬斯克:嗯,我不知道。我想緊迫感將來自領導公司的人。我有一種狂熱的緊迫感。所以那種狂熱的緊迫感投射到公司的其他部分。帕特爾:是因為後果嗎?他們想,“伊隆設定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。”還是只是你能夠識別瓶頸並消除它們,所以人們可以快速行動?你如何看待為什麼你的公司能夠快速行動?馬斯克:我不斷解決限制因素。在截止日期方面,我通常確實嘗試設定一個我至少認為是第50百分位數的截止日期。所以這不是一個不可能的截止日期,而是我能想到的、有50%機率可以實現的最積極的截止日期。這意味著它會有一半的時間延遲。有一個適用於時間表的氣體膨脹定律。如果你說我們要在五年內做某事,對我來說那就像無限時間,它就會膨脹以填滿可用的時間表,然後真的需要五年。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度。這就是為什麼你不能立即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實際上有幫助的呢?一般來說,狂熱的緊迫感是非常重要的一件事。你希望有一個積極的時間表,並且你想弄清楚在任何時間點的限制因素是什麼,並幫助團隊解決那個限制因素。科里森:所以星鏈多年來一直在緩慢進行。馬斯克:我們在公司一開始就討論過它。科里森:所以後來你在雷德蒙德建立了一個團隊,然後在某個時候你決定這個團隊就是不行。它緩慢進行了幾年,那麼為什麼你沒有早點行動,而你行動的那個時候為什麼是正確的時機?為什麼那是採取行動的合適時刻?馬斯克:我每周都會進行這些非常詳細的工程評審。這可能是非常不尋常的細節水平。我不知道還有誰經營一家公司,至少是製造公司,會像我一樣深入到細節。並不是說……因為我們會詳細討論事情,我對實際發生的情況有相當好的瞭解。我非常相信越級會議,不是讓我下屬的人匯報,而是讓向他們匯報的每個人在技術評審中說點什麼。而且不能有提前準備。否則你會被“粉飾”,就像我最近常說的。科里森:沒錯。很Z世代的說法。帕特爾:你怎麼防止提前準備?你會隨機點名嗎?馬斯克:不,我只是在房間裡輪轉。每個人提供最新情況。有很多資訊需要記在腦子裡。如果你每周或每周兩次開會,你就有那個人說過的快照。然後你可以描繪進展點。你可以在腦海中描繪曲線上的點,然後說,“我們是在收斂到一個解決方案,還是沒有?”只有當我認為成功不在可能的結果集合中時,我才會採取激烈行動。所以當我最終得出結論,除非採取激烈行動,否則我們沒有成功的機會時,我必須採取激烈行動。我在2018年得出了這個結論,採取了激烈行動並解決了問題。帕特爾:你有很多很多公司。聽起來在每一個公司裡,你都會深入瞭解相關瓶頸,以便與人們進行這些評審。你已將其擴展到五、六、七家公司。在其中一家公司內部,你有很多不同的迷你公司。什麼決定了這裡的最大值?你有大約80家公司?馬斯克:80?不。帕特爾:但你已經有很多了。這已經非常了不起了。科里森:按目前這個數字。帕特爾:沒錯。科里森:我們連一家公司都很難維持。馬斯克:這取決於情況。我實際上與The Boring Company沒有定期會議,所以The Boring Company只是按部就班地前進。基本上,如果某件事運行良好並取得良好進展,那麼我就不需要花時間在上面了。我實際上是根據限制因素來分配時間。那裡有問題?我們在那裡遇到阻礙?是什麼拖慢了我們的步伐?我聚焦於,冒著重複這個詞的風險,限制因素。馬斯克:諷刺的是,如果某件事進展順利,他們就不會經常見到我。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……科里森:如果某事是限制因素。馬斯克:限制因素,沒錯。不一定是進展糟糕,而是我們需要讓它進展更快的東西。科里森:當SpaceX或特斯拉的某事成為限制因素時,你是每周甚至每天與負責的工程師交談嗎?這實際上是如何運作的?馬斯克:大多數成為限制因素的事情是每周一次,有些是每周兩次。AI5晶片評審是每周兩次。每個星期二和星期六是晶片評審。科里森:會議時長是開放式的嗎?馬斯克:技術上是的,但通常是兩三個小時。有時更短。取決於我們需要討論多少資訊。科里森: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。我認為瞭解輸入有什麼不同很有趣。感覺在企業界,一是像你說的,CEO進行工程評審並不總是發生,儘管這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。似乎你主持的更多是開放式的、“我們討論直到弄清楚”類型的事情。馬斯克:有時候。但大多數似乎基本上都能按時完成。今天的星艦工程評審時間稍長,因為有更多話題要討論。他們正在想辦法如何擴展到每年一百萬噸以上的入軌能力。這相當具有挑戰性。帕特爾:我能問個問題嗎?你曾說過關於Optimus和AI,它們將在幾年內帶來兩位數的增長率。馬斯克:哦,比如經濟?是的。我想沒錯。帕特爾:如果經濟將增長這麼多,那DOGE削減開支有什麼意義?馬斯克:嗯,我認為浪費和欺詐不是好事。我實際上很擔心……在沒有AI和機器人的情況下,我們實際上完全搞砸了,因為國債正在瘋狂堆積。國債的利息支付超過了軍費預算,而軍費預算是1兆美元。所以我們僅利息支付就超過1兆美元。我對此相當擔憂。也許如果我花些時間,我們可以減緩美國的破產,給我們足夠的時間讓AI和機器人幫助解決國債問題。或者說不是幫助解決,而是唯一能解決國債的東西。沒有AI和機器人,我們1000%會作為一個國家破產、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,以便在那之前不破產。帕特爾:我想我好奇的是,當DOGE開始時,你擁有實施改革的巨大能力。馬斯克:沒那麼巨大。帕特爾:當然。我完全同意你的觀點,AI和機器人驅動生產力改進、推動GDP增長很重要。但為什麼不直接針對你指出的那些問題,比如某些元件的關稅,或者許可?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——荒謬的浪費和欺詐——也非常困難。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付款,他們立即會想出聽起來最值得同情的理由來繼續付款。他們不會說,“請繼續欺詐吧。”他們會說,“你在殺害貓熊寶寶。”與此同時,沒有貓熊寶寶死亡。他們只是在編造。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。事情就是這樣。也許我應該更清楚。但我想,等等,讓我們試著削減政府的一些浪費和政治分肥。也許社會保障系統中不應該有2000萬人被標記為活著,而他們肯定已經死亡,並且年齡超過115歲。最年長的美國人是114歲。所以可以肯定地說,如果有人在社會保障資料庫中被標記為115歲且活著,那要麼是打字錯誤……應該有人打電話給他們說,“我們似乎搞錯了你的生日,或者需要將你標記為死亡。”兩件事之一。科里森:接到這樣的電話會很嚇人。馬斯克:嗯,這似乎是件合理的事。比如說,如果他們的生日在未來,而且他們有小型企業管理局貸款,他們的生日是2165年,我們要麼是打字錯誤,要麼是欺詐。所以我們說,“我們似乎搞錯了你出生的世紀。”科里森:或許是一個很棒的電影情節。馬斯克:是的。這就是我說的,荒謬的欺詐。帕特爾:那些人當時在領取付款嗎?馬斯克:有些人從社會保障領取付款。但主要的欺詐途徑是將某人在社會保障中標記為活著,然後利用所有其他政府支付系統進行欺詐。因為其他政府支付系統所做的,就是簡單地向社會保障資料庫做一個“你是否活著”的檢查。這是一個間接途徑。帕特爾:你估計通過這種機制的總欺詐金額有多少?馬斯克:順便說一下,政府問責辦公室以前做過這些估計。我不是唯一一個。事實上,我想GAO在拜登政府期間做過一項分析,粗略估計了欺詐金額,計算約為5000億美元。所以別信我的話。相信拜登政府期間發佈的一份報告。怎麼樣?帕特爾:來自這個社會保障機制?馬斯克:這只是眾多之一。重要的是要認識到,政府非常不善於阻止欺詐。不像一家公司,阻止欺詐有動力,因為它影響公司的收益。政府只是印更多錢。你需要關懷和能力。這在聯邦層面是稀缺的。當你去車管所時,你會想,“哇,這是個能力堡壘”嗎?嗯,現在想像一下,它比車管所還差,因為它是能印錢的車管所。至少州一級的車管所需要……各州或多或少需要保持在預算內,否則他們會破產。但聯邦政府只是印更多錢。帕特爾:如果確實有5000億美元的欺詐,為什麼不可能全部削減掉?馬斯克:你真的需要退一步,重新調整你對能力的期望。因為你所處的世界是你必須收支平衡。你必須支付你的帳單……帕特爾:找到麥克風。馬斯克:沒錯。這不像有一個巨大、基本上漠不關心的官僚怪獸。那是一堆過時的電腦,只是傳送付款。DOGE團隊所做的一件事聽起來如此簡單,可能每年會節省1000-2000億美元。它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——發出的付款必須有一個預算用途程式碼。強制要求,而不是可選,註釋欄位裡必須有任何內容。你必須重新調整事情有多愚蠢。付款被發出時沒有預算用途程式碼,沒有回頭檢查任何國會撥款,也沒有解釋。這就是為什麼戰爭部,前身是國防部,無法通過審計,因為資訊根本不存在。重新調整你的期望。帕特爾:我想更好地理解這個5000億美元的數字,因為有一份2024年的監察長報告。馬斯克:為什麼這麼低?帕特爾:也許,但我們發現,七年內,他們估計的社會保障欺詐大約是700億美元,所以每年大約100億美元。所以我很好奇另外那4900億美元是什麼。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?帕特爾:那裡的可自由支配支出大概是……15%?馬斯克:但這不重要。大多數欺詐強制性支出。基本上是欺詐性的醫療保險、醫療補助、社會保障、殘疾。有無數的政府支付。其中許多支付實際上是給各州的整筆撥款。所以聯邦政府在很多情況下甚至沒有資訊來判斷是否有欺詐。讓我們考慮歸謬法。政府是完美的,沒有欺詐。你覺得發生這種事的機率能有多少?零。好吧,那麼你會說,政府的欺詐和浪費是90%有效率的?那也相當慷慨了。但如果只有90%,那就意味著每年有7500億美元的浪費和欺詐。而且不是90%。不是90%有效。帕特爾:這似乎是一種奇怪的第一性原理方法來計算政府的欺詐金額。就像,你覺得有多少?無論如何,我們不必現場計算,但我很好奇——馬斯克:你很瞭解Stripe的欺詐嗎?人們一直在試圖欺詐。科里森:是啊,但就像你說的,有點……雖然我們已經把欺詐壓了下去,但政府面對的情況要複雜得多,各種欺詐手段五花八門,遠非我們能比。馬斯克:但在Stripe,你們有高能力且很努力。你們有高能力和高關懷,但欺詐仍然不是零。現在想像一下,規模要大得多,能力卻低得多,關懷也少得多。在PayPal早期,我們試圖將欺詐控制在支付額的大約1%。那非常困難。需要極大的能力和關懷才能僅僅將欺詐控制在1%。現在想像一下,你是一個關懷少得多、能力也低得多的組織。它會遠高於1%。科里森:現在回顧政治和在那裡做事,你感覺如何?從外部看,有兩件事影響很大:一是America PAC(政治行動委員會),二是當時收購Twitter。但似乎也有不少心痛。你對整個經歷的評價如何?馬斯克:我認為這些事情需要做,以最大化未來美好的機率。政治通常是非常部落化的。人們通常在政治上失去客觀性。他們通常很難看到另一方的優點或自己一方的缺點。這通常是情況。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。如果他們屬於這個或那個部落。他們簡單地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都是壞的。說服他們改變看法幾乎是不可能的。但我認為總的來說,那些行動——收購Twitter,讓川普當選,即使這讓很多人憤怒——我認為那些行動對文明有益。帕特爾:這如何與你期待的未來聯絡起來?馬斯克:嗯,美國需要足夠強大,以持續足夠長的時間將生命擴展到其他行星,並讓AI和機器人發展到我們可以確保未來美好的程度。另一方面,如果我們陷入,比如說,共產主義,或者國家極度壓迫的情況,那將意味著我們可能無法成為多行星文明。國家可能會扼殺我們在AI和機器人方面的進步。帕特爾:Optimus、Grok等等。不僅是你的,任何收入最大化公司的產品都將被政府利用。這種擔憂如何體現在私人公司應該願意給予政府什麼上?什麼樣的護欄? AI模型是否應該做政府外包給它們並要求它們做的任何事情?Grok是否可以說,“實際上,即使軍方想做X,不,Grok不會做”?馬斯克:我認為AI和機器人出錯的最大危險可能是政府。反對公司或擔心公司的人們最應該擔心政府。因為政府只是在極限意義上的一個公司。政府只是一個擁有暴力壟斷的最大最壞的公司。我總是發現一種奇怪的二分法,人們會認為公司是壞的,但政府是好的,而政府只是最大最壞的公司。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,這不正確。公司的道德比政府更好。我實際上認為這是一個需要擔心的問題。政府可能利用AI和機器人來壓制人口。這是一個嚴重的問題。帕特爾:作為建構AI和機器人的人,你如何防止這種情況?馬斯克:如果你限制政府的權力,這正是美國憲法旨在做的,限制政府的權力,那麼你可能會得到一個比有更多政府更好的結果。科里森:機器人技術將對所有政府開放,對吧?馬斯克:我不知道是否對所有政府都開放。很難預測。我能說的是終點是什麼,或者許多年後的未來是什麼,但很難預測沿著那條道路會發生什麼。如果文明進步,AI將遠遠超過所有人類智能的總和。機器人將比人類多得多。沿途發生的事情很難預測。帕特爾:似乎有一件事你可以做,就是直接說,“無論政府X,你不允許使用Optimus做X,Y,Z。”只是寫下一個政策。我想你最近發推說Grok應該有一個道德憲法。其中一件事可以是限制政府被允許用這項先進技術做什麼。馬斯克:從技術上講,如果政客通過了一項法律,並且他們能夠執行該法律,那麼很難不去遵守。我們能擁有的最好的東西是有限政府,行政、司法和立法部門之間有適當的制衡。帕特爾:我之所以好奇,是因為在某個時刻,限制似乎將來自你。你擁有Optimus,你擁有太空GPU……馬斯克:你認為我會成為政府的老闆?帕特爾:已經,對於SpaceX來說,對於至關重要的事情——政府非常關心將某些衛星送入太空之類——它需要SpaceX。它是必要的承包商。你正在建構越來越多未來的技術元件,這些元件將在不同行業中發揮類似的作用。你可以擁有設定一些政策的能力,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樣做”,或者類似的政策。馬斯克:我將盡我所能確保任何在我控制範圍內的東西都最大化對人類的良好結果。我認為其他任何做法都是短視的,因為我顯然是人類的一部分,所以我喜歡人類。親人類。帕特爾:你提到Dojo 3將用於太空計算。馬斯克:你真的看了我說的話。帕特爾:伊隆,你可能不知道,但你有很多關注者。馬斯克:明顯的破綻。你怎麼知道我的秘密?哦,我發在X上了。帕特爾:你如何為太空設計晶片?有什麼變化?馬斯克:你想設計得能承受更多輻射,並在更高溫度下運行。大致上,如果你將開氏溫度下的工作溫度提高20%,你可以將散熱器質量減半。所以在太空以更高溫度運行是有幫助的。對於遮蔽記憶體,你可以做各種事情。但神經網路對位翻轉將非常有彈性。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模型,你出現幾個位翻轉,這沒關係。啟髮式程序將比一些巨大的參數檔案對位翻轉敏感得多。我只是設計它在高溫下運行。我想除了讓它運行更熱之外,你基本上可以按照在地球上做的方式來做。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比如今輝達、TPU等計畫做的更強大,從而在太空世界中特別有優勢?馬斯克:基本數學是,如果每個光罩能做到大約一千瓦,那麼你需要1億個全光罩晶片才能做到100吉瓦。根據你的良率假設,這會告訴你需要製造多少晶片。如果你有100吉瓦的電力,你需要1億個能持續運行一千瓦的晶片,每個光罩一個。基本數學。帕特爾:1億個晶片取決於……如果你看看像Blackwell GPU這樣的晶片尺寸,以及你能從一個晶圓上得到多少個,你大概能得到幾十個或更少。所以基本上,這是一個每年我們都要達到的世界,你每個月要生產數百萬個晶圓。這就是TeraFab的計畫嗎?每月數百萬個先進工藝節點的晶圓?馬斯克:是的,可能超過一百萬或類似的數量。你還得做記憶體。帕特爾:你要建一個記憶體製造廠嗎?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。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,你就是那個人。所以你意識到這是個瓶頸,然後你去找你的工程師。你告訴他們做什麼?“我想在2030年達到每月100萬個晶圓。”馬斯克:沒錯。那正是我想要的。帕特爾:你打電話給ASML嗎?下一步是什麼?科里森:沒有太多要問的了。馬斯克:我們建一個小廠,看看會發生什麼。在小規模上犯錯誤,然後建一個大的。帕特爾:小廠建好了嗎?馬斯克:不,還沒建好。我們不會把那隻貓藏在袋子裡。那隻貓會從袋子裡出來的。會有無人機在那該死的東西上空盤旋。你將能在X上即時看到它的建設進展。聽著,我不知道,我們可能會失敗,公平地說。成功沒有保證。既然我們想嘗試製造大約1億個……我們想在2030年前擁有100吉瓦的電力,以及能夠消耗100吉瓦電力的晶片。我們會從供應商那裡儘可能多地拿晶片。實際上我已經對台積電、三星和美光說過:“請更快地建造更多晶片廠”。我們將保證購買那些晶片廠的產出。所以他們已經在儘可能快地行動了。是我們加上他們。科里森:有一種說法是,現在業界普遍覺得,AI開發商恨不得立刻把所有晶片搶光,但無論是晶片廠還是渦輪機製造商,產能擴張的速度都遠跟不上節奏。馬斯克:不,他們沒有。科里森:你聽到的解釋是他們天生保守。他們是台灣人或德國人,故事可能如此。他們就是不相信……這真的是解釋嗎?還是有別的原因?馬斯克:嗯,這是合理的……如果有人在電腦記憶體行業幹了三四十年……科里森:他們見過周期。馬斯克:他們見過十次繁榮和蕭條。那是很多層的傷痕組織。在繁榮時期,看起來一切都會永遠美好。然後崩潰發生,他們拚命試圖避免破產。然後又一個繁榮,又一個蕭條。科里森:還有其他你認為別人應該去追求的想法嗎?由於各種原因,你現在不做。馬斯克:有幾家公司正在追求做晶片的新方法,但他們就是擴張不快。科里森:我甚至不是在說AI內部,我是說總體上。馬斯克:人們應該去做他們發現自己有高度動力去做的事情,而不是我建議的某個想法。他們應該去做他們個人覺得有趣和有動力去做的事情。但回到限制因素……我用了那個短語大概一百次了。目前我在三四年的時間框架內看到的限制因素是晶片。在一年的時間框架內,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。今年年底左右,我認為人們將真的遇到麻煩去啟動……晶片的產出將超過啟動晶片的能力。帕特爾:你打算如何應對那個世界?馬斯克:我們正試圖加速電力生產。我想這也許是xAI可能成為領導者,希望是領導者的原因之一。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。一般來說,那些自稱實驗室的公司的創新,其想法往往會傳播……很少看到有超過六個月以上的差異。這些想法隨著人員來回傳播。所以我想你會遇到硬體牆,然後那個公司能最快地擴展硬體,那個就是領導者。所以我想xAI將能夠最快地擴展硬體,因此最有可能成為領導者。科里森:你開玩笑或對自己再次使用“限制因素”這個短語感到不好意思。但我實際上認為這裡有些深刻的東西。如果你回顧我們整個討論中涉及的許多事情,也許這是個很好的結束點。如果你考慮一個衰老的、低能動性的公司,它會有一個瓶頸,但不會真的做什麼。馬克·安德森(Marc Andreessen)有句話:“大多數人寧願忍受任何數量的慢性痛苦,也不願面對急性痛苦。”感覺我們談論的很多案例只是直面急性痛苦,不管它是什麼。“好吧,我們必須想辦法用鋼,或者我們必須想辦法在太空運行晶片。”我們會承受一些短期的急性痛苦來真正解決瓶頸。所以這有點像一條統一的主線。馬斯克:我有很高的疼痛閾值。這有幫助。科里森:為瞭解決問題。馬斯克:是的。我能說的是,我認為未來會非常有趣。就像我在達沃斯說的——我想我在那裡只待了大約三小時左右——在樂觀上犯錯,比在悲觀上犯錯,對生活質量更好。如果你傾向於樂觀而不是悲觀,你會更快樂。所以我推薦傾向於樂觀。科里森:為這個乾杯。帕特爾:酷。伊隆,謝謝你來參加。科里森:謝謝。馬斯克:好的,謝謝你們。好的。科里森:了不起的耐力。帕特爾:希望這不算疼痛耐受度裡的痛苦。 (網易科技)
一款AI工具“血洗”全球軟體股 中國SaaS何去何從?
拋售潮背後是對SaaS行業利潤率與長期增長是否仍然成立的根本性懷疑。Anthropic一款AI法務工具,給了全球軟體股“一記悶棍”。從美股、港股到日股,軟體公司股價在恐慌下遭遇重創,市場敘事從“AI賦能一切”急轉為“AI吞噬軟體”。僅2月4日一天,美股追蹤軟體、金融資料和交易所股票的兩項標普類股指數市值合計蒸發約3000億美元,Wind香港SaaS指數類股總市值蒸發近150億港元。風暴中心自然是SaaS(軟體即服務)。Ortus Advisors分析師Andrew Jackson表示,“對於軟體公司來說,當前的情況尤其令人擔憂,因為AI有可能徹底取代傳統的流程鎖定型SaaS產品,從而摧毀它們的商業模式。”華爾街交易員們甚至為此創造了一個新詞——“SaaSpocalypse”(SaaS末日),由SaaS和apocalypse(末日)組合得來。軟體行業將重蹈報紙命運?為何一款AI工具能引發如此大的衝擊?據介紹,Anthropic發佈的是一款Claude Cowork上的面向企業法務的AI外掛工具,其能執行多項文書工作,包括追蹤合規事項、審查合同、撰寫簡報等。產品甫一發佈就引發了法律及資料服務概念股的第一波拋售潮,隨後SaaS與金融科技類股也開始大範圍跟跌。究根結底,拋售潮背後是對以SaaS為首的軟體行業利潤率與長期增長是否仍然成立的根本性懷疑。AI垂類應用的商業模式與業績驗證仍然存在高不確定性,傳統SaaS廠商的商業模式正在受到衝擊。中銀證券指出,當企業可能通過自建AI服務工具替代現有的SaaS服務,SaaS公司盈利可能被大幅度削弱,利潤可能從現有SaaS公司轉向通用大模型公司。國聯民生也表示,本輪AI興起對傳統軟體(尤其是SaaS)真正的衝擊來自於財務預算的現實影響,而非“AI吞噬論”的敘事衝擊。AI產業的興起或導致相關公司加速AI基礎設施/工具上的投入,進而擠壓原有的企業IT預算。已有資料證明了這一點。Menlo Ventures顯示,2025年企業生成式AI總支出已達370億美 元,同比增超2倍;其中應用層190億美元,基礎設施層180億美元。AI正在從邊緣工具演變為企業核心生產力基礎設施。相比傳統SaaS動輒需要十年才能達到類似滲透率的歷程,生成式AI僅用3年就佔據了全球SaaS市場6%的份額。更關鍵的轉變在於採購路徑:2024年企業內部自研和外部採購的比例大致是47%:53%,但到2025年,比例已逆轉為24%:76%。券商指出,這意味著客戶越來越願意為穩定部署、持續升級、專業實施、資料安全合規支付溢價,而不願自己承擔模型選型、微調、維運的複雜風險。且AI從企業評估到最終進入生產的轉化率高達47%,幾乎是傳統SaaS 25%轉化率的兩倍。高盛分析師Ben Snider及其團隊在最近的報告中,直接將當前的軟體行業與2000年代初被網際網路顛覆的報紙行業相提並論。其指出,當行業被市場認定面臨顛覆性風險時,股價見底取決於盈利預期是否穩定,而非估值是否足夠便宜。實際上,微軟CEO 薩提亞•納德拉去年年初就曾直言:AI智能體時代,SaaS的現有形態或將瓦解。“未來,新一代SaaS公司將積極擁抱智能體技術,將其作為核心融入系統(如Copilot),並以此為基礎調整商業模式。這不僅是巨大的機遇,也對現有SaaS巨頭形成了衝擊。”中國SaaS的另一面敘事那麼,國產SaaS行業會受到類似衝擊嗎?答案或許是否定的。中國SaaS產業的市場底色與美國截然不同。此前,市場上有一種論調是“中國沒有真正的SaaS,還未誕生諸如Salesforce一類的SaaS巨頭”。換句話說,中國SaaS市場尚處於發展期,數位化需求巨大。許多行業的數位化轉型仍在進行中,對SaaS工具的需求本身就在增長。這種市場階段差異意味著,不論是在行業人士展望,還是機構券商分析中,AI對中國SaaS行業而言更多的是提升效率、開闢新市場的工具,而非對存量市場的直接威脅。中國SaaS企業面臨的首先是市場教育和使用者習慣培養的問題,然後才是技術顛覆的挑戰。值得注意的是,中國也在政策上為AI與軟體融合發展提供了明確方向。國務院在2025年8月發佈《關於深入實施“人工智慧+”行動的意見》,其中就提出推動軟體資訊服務企業智能化轉型,重構產品形態和服務模式。培育人工智慧應用服務商,發展“模型即服務”、“智能體即服務”等,打造人工智慧應用服務鏈。海通國際認為,AI時代的SaaS變革正在從根本上重新定義軟體產品的三大核心維度,建構起全新的技術和商業生態。在產品形態層面,SaaS產品將實現"三化"突破:互動擬人化使自然語言成為軟體的原始碼,使用者無需掌握複雜操作介面即可通過對話完成業務流程;功能原子化將傳統的大型複雜軟體進一步解構,每個AI Agent專註解決特定問題,如從萬份簡歷中篩選合適候選人;服務主動化則讓軟體從被動響應轉向主動洞察和預警,即時感知業務變化並提出行動建議。其次,開發範式層面正經歷"以模型為中心"的根本性轉變,程式碼生成能力的快速提升將重新定義整個資料自動流動體系。幾天前,黃仁勳也直言,擔心“AI會讓軟體公司變得不那麼重要”的想法是錯誤的,AI系統的設計初衷是與現有軟體工具協同工作,AI將繼續依賴現有的軟體,而不是從頭開始重建基本工具。本次美股的“SaaS末日”可能又是一場發生在產業成熟期、針對商業模式的“敘事危機”,恐慌源於對確定性的追尋;而在中國,軟體產業尚處於建構健康商業模式、證明自身核心價值的“攻堅期”。畢竟,不是所有SaaS資產,都在講述同一個故事;也不是所有名為AI的浪潮,都會帶來同一種命運。 (科創板日報)
中國工信部重磅發佈!中國AI算力里程碑時刻
據證券時報,2月6日下午消息,工信部發佈《關於組織開展國家算力互聯互通節點建設工作的通知》,面向國家樞紐節點、重大戰略區域、重點行業建設算力互聯互通節點,建構國家算力互聯互通節點體系。在二級市場上,算力產業鏈部分個股今日出現拉升行情,CPO方向最為活躍。其中,智立方20%漲停,科瑞技術10%漲停,易天股份、奧特維、長飛光纖、環旭電子等紛紛大漲。有券商指出,當前,國產模型快速迭代搶佔使用者AI互動入口,互動方式也正在被塑造,對應推理側算力需求有望迎來加速提升。工信部:組織開展國家算力互聯互通節點建設工作2月6日,工信部發佈《關於組織開展國家算力互聯互通節點建設工作的通知》(以下簡稱“《通知》”),要求強化頂層設計,面向國家樞紐節點、重大戰略區域、重點行業建設算力互聯互通節點,建構算力互聯互通節點體系,提高公共算力資源使用效率和服務水平,促進算力高品質發展。《通知》提出建立“1+M+N”國家算力互聯互通節點體系,通過建構“統一標識、統一標準、統一規則”運行機制,實現不同區域、主體、架構的算力資源標準化互聯和高效流動應用,有效提高公共算力資源使用效率和服務水平。建設目標包括:區域、行業節點分別面向算力需求旺盛的地區、重點行業,建設算力供需對接體系機制,實現不同區域、主體、架構的算力資源標準化互聯和高效流動應用,提升整體算力水平。區域節點建設統一服務平台,為區域內算力互聯互通提供標識註冊、互聯調度和資料監測等綜合性支撐服務。主要包括算力網際網路服務中心、算力資源匯聚、算力選擇、算力標識管理、算力運行監測、安全保障等業務和安全管理系統。行業節點建設各自服務平台,為行業內算力互聯互通提供算力資源匯聚、算力標識、算力選擇等市場化服務,並接入區域節點。主要包括算力網際網路服務中心、算力資源匯聚、算力選擇、安全保障等業務和安全管理系統。算力互聯互通節點採取“統一標識、統一標準、統一規則”的運行機制。標識方面,各節點通過國家節點獲取唯一標識編碼,實現算力資源入網入市。標準方面,各節點按照統一標準建設,統一介面對接,實現互聯互通。規則方面,各類算力資源按照統一規則開展算力交易、互聯調度等工作。申報對象方面,區域節點由地方通訊管理局、工業和資訊化主管部門共同申報。行業節點由地方工業和資訊化主管部門會同通訊管理局推薦重點行業單位以單獨或聯合體方式申報。每個省級行政區可申報1個區域節點。每個行業原則上可申報1個行業節點。據悉,下一步,工信部將加快推進國家算力互聯互通節點建設,促進算力產業高品質發展,助力製造強國、網路強國和數字中國建設。國產算力需求有望加速臨近春節,國產模型進入發佈窗口期,近段時間,DeepSeek開源OCR2,Kimi發佈並開源K2.5,阿里Qwen3-MaxThinking、百度文心5.0等重量級模型接連發佈。此外,字節計畫在2月推出三款全新的AI模型,分別為豆包2.0(新一代旗艦大語言模型)、Seedream5.0(圖像生成模型)以及SeedDance 2.0(視訊生成模型),另外阿里同樣計畫在春節假期間發佈新一代旗艦AI模型Qwen 3.5。大量模型側更新將加速驅動模型整體商用進度。財通證券指出,國產模型快速迭代搶佔使用者AI互動入口,互動方式也正在被塑造,對應推理側算力需求有望迎來加速提升。同時,2026年也是推理側國產超節點上量元年,目前已有大量國產廠商發佈新一代超節點方案,華為Atlas 950/960,搭載8192/15488張算力卡,曙光scale x 640、沐曦、崑崙芯、阿里磐久等均有超節點佈局。供需兩側雙向奔赴,產業鏈即將迎來放量時點。上述券商表示,國產模型加速迭代,推理側需求有望大幅提升,疊加國產機櫃方案推理側性能提升,國產算力產業鏈有望核心受益。國信證券表示,過去一周,由Clawdbot所引致的對於“AI智能體正加速場景落地”的預期成為市場熱點,同時,國內網際網路大廠陸續啟動“紅包大戰”爭搶大模型流量入口。在此背景下,算力資源不單單成為軍備競賽的著力點,更是在各類AI應用試水過程中逐步成為“賣方型市場”,成為AI應用的核心預算約束,算力鏈有望在強業績支撐下重回科技投資主線。國元證券指出,為支撐大模型訓練與推理對算力的爆發式需求,AI算力基礎設施正系統性升級,核心在於建構高效、低延遲、低成本的網際網路絡。這一趨勢推動算力擴展模式從單機縱向擴展(Scale Up)向分佈式叢集橫向擴展(Scale Out)及跨域協同(Scale Across)演進。在上述背景下,光模組和交換機作為算力網路的關鍵硬體,正圍繞“高速率、低功耗、低成本”加速革新:櫃內互聯受銅纜物理瓶頸限制,共封裝光學(CPO)成為確定性方向;為最佳化CAPEX與OPEX,線性驅動可插拔光學(LPO)等低成本、低功耗光模組方案快速興起;交換機亦通過CPO等架構顯著降低時延與功耗。國元證券認為,國產光模組廠商已在全球市場佔據領先地位,有望深度受益於全球AI算力基建擴張。整體來看,AI競爭已從晶片性能延伸至整個互聯基礎設施的系統級最佳化,光通訊與交換技術的演進及供應鏈格局將成為決定未來AI基礎設施效率與成本的核心變數之一。推薦兼顧傳統可插拔形態及CPO、OCS等新架構。同時,國產算力上游供給瓶頸或有打通,亦需同步關注。國產AI算力里程碑時刻:3套scaleX萬卡超叢集同步落地財聯社,2月5日,國產AI算力迎來里程碑時刻,國家超算網際網路核心節點在鄭州上線試運行。據悉,該節點算力資源由3套曙光scaleX萬卡超叢集系統提供支撐,可對外提供超3萬卡的國產AI算力,是國家超算網際網路平台上線以來接入的全國最大單體國產AI算力資源池。“十五五”開局之年,建構全國一體化算力體系戰略再次加快腳步,中國算力基礎設施建設也邁向“建用並重、以用促建”的新階段。超算網際網路核心節點上線後,一方面將打造出中部地區算力高地,充分發揮人才、資料、應用場景等產業聚集效應;另一方面也將成為全國最大算力調度樞紐,有效聯動中國乃至全球算力資源與應用需求。國家高性能電腦工程技術研究中心副主任曹振南詳細介紹稱,“超算網際網路正在成為一個類京東、淘寶模式的算力應用商城,旨在為各類前沿應用場景帶來高效普惠的計算服務,讓算力像水電一樣自由流通、高效易用。”資料顯示,截至2025年底,國家超算網際網路平台已服務100多萬使用者,應用商品超7200多個,單日處理作業峰值103萬個,迄今已累計支撐運行1.96億次作業。據悉,這種“算力+應用”一體化服務模式,大幅降低了算力成本和使用門檻,可以有效賦能AI創新提速。其中,中科曙光的scaleX萬卡超叢集系統為此次核心節點提供了關鍵算力底座。據介紹,scaleX萬卡超叢集基於AI計算開放架構設計,可全面相容CUDA等主流軟體生態,支援多品牌國產加速卡混合部署,不僅降低了開發者遷移適配難度,更具備向十萬卡、百萬卡規模的靈活擴展能力,可以更好地契合產業規模化發展需求。目前,scaleX萬卡超叢集已完成400多個主流大模型、世界模型的適配最佳化,依託國家超算網際網路,更可接入上千款應用,連結更多AI產業生態夥伴,為兆參數模型訓練、高通量推理、AI for Science等大規模AI計算場景,提供高效普惠的算力支援。根據業內報導,scaleX萬卡超叢集在去年12月HAIC大會首次真機亮相,2個月後即以超3萬卡的AI算力規模落地。有觀點指出,這標誌著國產萬卡叢集已正式邁入規模化部署與實戰應用的新階段。隨著“中國算網”全面鋪開,國產叢集有望迎來更廣闊的市場空間。 (環球產經)
摩根士丹利-2026年中國AI展望:AI路徑變得明確
AI晶片供應改善:預計2026年隨著H200的批准以及晶片本地化進展的增加,AI晶片的供應將有所改善。H200被認為是一款高性能GPU,廣泛用於基礎模型訓練,目前國內晶片無法替代,中國的AI推動者和採用者將在H200獲得官方批准後受益,預計監管方面不會有阻力。中國本土晶片供應能力也在加速提升,摩根士丹利大中華半導體團隊預計,中芯國際的先進製程廠擴產將逐步緩解裝置瓶頸,從而進一步提高中國本土GPU自給率,從2025年的27%升至2026年的39%。圖表4:中國人工智慧:GPU充足率分析:對於近期H200進口的問題大摩的判斷比較明確,儘管美方層層設限,但預計後續我方監管不會有阻力,理由是目前國內用於模型訓練的高性能GPU並沒有替代品。晶片方面的東西我不是很懂,所以我找了一下相關資料,H200的性能是H20的6倍,而且在訓練場景確實沒有國產替代,這種短缺預計會持續2-3年,直到國產能填補這個空缺。上圖4列明了未來兩年中國GPU的自足率走勢,到2027年也就50%,後續還有很長的路要走,這也說明國產晶片的發展具備可持續性。但面臨的技術封鎖等困難也不小,未來國產晶片股的業績是否能支撐目前的估值要打個大大的問號,如果我要買會等確定性再高點,大家可以自行判斷。模型能力的增長:中國人工智慧基礎模型在2025年已與美國前沿模型保持同步(僅落後數月),我們預計到2026年性能差距將進一步縮小,中國模型將在開放權重和多模態類別以及成本效率方面繼續領先。自主智能體AI的發展以及多模態場景的蓬勃發展將進一步推動2026年令牌消耗量增加。圖表 5:中美前沿模型智能對比分析:在AI模型的性能方面目前中美之間的差距並不大(僅幾個月),預計在今年差距將進一步縮小。關鍵是中國AI模型在成本效率上領先美國,這也符合我們這邊價格殺手的一貫風格,成本效率的領先是很重要的,以後AI在應用端的經濟效率和擴張速度很大程度上取決於成本效率。2C端的非線性增長:我們預計AI原生應用將在2026年繼續獲得關注,其增長將呈現非線性態勢,這主要由基礎模型能力提升和超級應用突破推動。豆包(Doubao)在月活使用者(MAU)方面可能仍將保持領先,同時預計隨著阿里巴巴建立C端業務部門來整合阿里生態系統應用,包括淘寶/餓了麼(電商/即時配送、外賣)、飛豬(旅行)、高德地圖(地圖)、支付寶(支付),全新推出的Qwen有望在C端市場獲得關注,從而定位為一站式AI超級應用和生活助手。此外騰訊近期的頂尖人才引進、推出HY2.0及計畫在2026年上半年推出的HY3.0,也可能推動公司在AI領域更積極的投資。圖表7:AI原生應用月活躍使用者數分析:從我個人的應用感受上來說,我覺得目前千問和豆包給我的使用體驗比較不錯,特別是一天限用5次的深度研究,我經常用這個功能來蒐集某些投資問題的意見,給出的報告也比較長比較詳實。但也不是沒問題,比如有一次我叫千問算復投問題時它把75%的分紅支付率給算成了股息率,真是離了個大譜,在我提醒之後才改了過來,AI畢竟不能像人類一樣避免一些常識性錯誤。DS的話之前還行,但從某一天開始似乎參考資料的數量縮水了,回答問題比較敷衍(沒有更改設定)。2B端的發展:2025年下半年CIO調查顯示,企業正越來越多地將其IT預算分配給AI,企業AI預算佔IT總預算的平均比例從2025年的7.7%提高到2026年的13%。另外軟體在AI預算中相對於硬體獲得更多份額,但沒有看到任何證據支援“AI取代軟體”的說法。最後通縮的宏觀環境仍然是企業端整體AI變現的一大障礙。圖表 11:人工智慧在IT領域的支出滲透率分析:資料顯示企業端正在加速佈置AI,預計2026年企業在AI佈置上的預算將增加將近一倍(IT預算從2025年的7.7%提高至2026年的13%),這也意味著企業內一些基礎文員的工作很可能陸續被AI所替代。另外就是AI在企業的佈置受到通縮環境的影響(預算限制)而減慢了速度,這點上也與美國AI在2B市場上的快速擴張形成了對比,所以說通縮對AI付費擴張的限製作用也是很大的。AI在2C端競爭加大:預計網際網路平台之間的競爭將保持激烈,主要是阿里巴巴(千問)、騰訊(元寶)和字節跳動(豆包)。在使用者採用方面,豆包的日活躍使用者數穩步增長,得益於其來自抖音的強大流量匯入。雖然騰訊通過微信/元寶提供最廣泛的超級應用服務,但近期重點在於提升混元模型能力。相比之下,千問正在加強2C服務,該助手整合了整個阿里巴巴生態系統(外賣、快速商業、電子商務、本地服務等業務類股),目前可以提供一體化的日常生活服務而領先於同行。圖表 32:中國AI應用2C端日活躍使用者分析:目前AI在2C端的競爭是最激烈的,巨頭們都分別推出了自己的AI應用,與我上面的使用感受比較相符的是,豆包和千問是兩個日活使用者量領先的AI應用,千問靠的是整合了整個阿里的生態系統,而豆包得益於抖音的流量匯入。我感覺元寶後期可能還有比較大的潛力可挖,畢竟在這個流量的時代流量入口等同於推廣能力,人手一個的微信流量在理論上是顯著大於抖音的,這個優勢騰訊並沒有很好的利用起來。當然我個人對元寶的使用感受也不太好,有時候感覺有點答非所問,希望後面可以有所改善。 (finn的投研記錄)
馬斯克直言不諱:舊世界只剩5年,中國手握唯一的王牌,不是晶片
馬斯克最近的表態,給全球科技圈潑了盆冷水,2026 年 1 月達沃斯論壇上,他說人類從碳基轉矽基只剩 2000 天左右,也就 5 年多點。這話一出口,整個科技圈都炸鍋了,大家聊 AI 總盯著晶片、演算法,馬斯克卻點破核心:真正的堵點在電力上,而中國偏偏在電力上佔了大便宜。馬斯克談電力,是因為親身經歷美國電網的尷尬,xAI 建資料中心,申請電力要等 18 個月,只能臨時用燃氣輪機,成本高還不環保。相比之下,中國能源系統效率全球領先,西部太陽能風電豐富,46 條特高壓直送東部資料中心,貴安新區 2025 年資料中心用電量漲 56%。這套體系是長期積累的,馬斯克直言美國電網像老古董,中國風光並網准、調度智能,遠端傳輸穩定率全球第一。全球晶片產量暴漲,電力增長率卻只有 3%-4%,輝達 GPU 再牛,沒電也只能閒置,中國早佈局東數西算,避開了這個坑。馬斯克預測 Optimus 機器人 2027 年量產,但前提是電要跟上,要不然一切都是紙上談兵。中國電力王牌不是憑空來的,2023 年發電量是美國兩倍,太陽能裝機全球第一,特高壓技術全球獨步,送電損耗幾乎可忽略。晶片圍堵存在,但黑芝麻 Huashan A2000 晶片能全球銷售,說明晶片能追,電力基建卻需十年磨一劍,中國做到了。馬斯克說中國韌性無法封鎖,中美聯合的導向自刻蝕技術,也是中國系統演進的體現。馬斯克的預言不是恐慌,是提醒轉型窗口期短,中國的西部送電、東部算力、國產自研,都是實打實的機會。中國不靠喊口號,在每個環節攥緊主動權,未來全球 AI 玩家大機率只剩 xAI、Google 和中國。馬斯克有三步計畫,中國已在前兩步領先,變革就在眼前,留給舊世界的日子不多了。中國用好這張電力王牌,不光能領跑 AI,還能催生新生產力,未來不是預言決定的,是當下幹出來的。 (科技直擊)
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AI電荒,誰能救場?
2025年深秋的11月,美國弗吉尼亞州阿什本(Ashburn),這是被稱為“資料中心之都”的地方,正深陷一場電力短缺的危機。由於Google、亞馬遜、微軟、Meta等AI巨頭集中在此建設資料中心,讓這個不起眼的小鎮成為世界上70%網際網路流量的必經之地。圖源丨Midjourney在資料中心毫不起眼的外表下,隱藏著的卻是名副其實的“電力黑洞”。它們每年耗電量超過20億度(2太瓦時),相當於一座人口2000萬等級超大規模城市一年的用電總量。當電力供應捉襟見肘,掌管輸變電的變壓器,儼然成為卡住AI巨頭脖子的命門。作為電網升級的“心臟部件”,變壓器在美國本土產能嚴重不足,80%依賴進口。而且資料中心的變壓器大多需要定製化,交貨周期更是從50周延長至127周。諮詢公司伍德麥肯茲警告,美國變壓器市場已到危急關頭,在建中的資料中心延期已成定局。同一時刻,被稱為“世界變壓器之都”的常州,這裡的數位化車間正熱火朝天,與時間賽跑。為海外電網客戶製造的同等級變壓器,在定製的矽鋼片製成主體上,需要進行嚴苛的72小時滿負荷試驗。溫度、振動、局部放電量,所有指標都是綠色,方能放行。廠區外,是整裝待發的重型卡車,它們的目的地是沙烏地阿拉伯吉達、德國漢堡、印尼雅加達、智利安托法加斯塔。這些鋼鐵巨獸將在未來數月內,成為不同大陸電網的新心臟。全球性的變壓器短缺,讓這顆星球上最大的兩個經濟體,被電力撕裂成兩個平行宇宙:一邊是AI算力需求指數級爆發,讓羸弱的電網不堪重負;另一邊是工業克蘇魯的訂單紛至沓來,讓基建狂魔的稱號再次封神。透過這場被稱為“繼晶片之後最嚴峻瓶頸”的危機,國家的命運,產業的興榮,企業的變遷,以及幾代工程師的人生軌跡,都被封印在被譽為“工業心臟”的高壓變壓器中。1978-1990:鐵與紙的交響曲1978年,改革開放的初年,全中國發電量僅為2566億千瓦時,不到美國的八分之一。每個中國人年均用電量僅為261度,相當於如今一個普通家庭十天的用量。對電力的巨大渴求,對於正準備起跑的中國經濟來說,是不可言說的隱痛。在當時的上海,外灘的夜色遠不及如今絢爛,仍有大片區域籠罩在黑暗中。工廠普遍實行“開四停三”,居民區輪流限電也是家常便飯。國家計委的一份內部報告明確寫道:“電力短缺已成為制約國民經濟發展的首要瓶頸。”在這種飢渴中,中國開啟了第一輪大規模的電力建設。但一個殘酷的現實擺在面前:中國無力研製500千伏及以上輸變電裝置,只能100%依賴進口。1981年,中國第一條500千伏超高壓輸電工程——平武線(平頂山至武漢)建設進入關鍵階段。在湖北變電站工地上,德國西門子的工程師正在安裝核心變壓器。當中方技術人員想靠近觀察內部結構時,外方負責人禮貌而堅決地攔住了他們:“這部分涉及專利技術,請迴避。”翻譯低聲補充:“他們說,我們看了也學不會。”這一幕,刺痛了現場每一位中國工程師。時任水電部副部長李銳在回憶錄中寫道:“我們花錢買裝置,卻買不來技術尊嚴。”大家都清楚,尊嚴不靠施捨,而是靠實力。在瀋陽鐵西區,瀋陽變壓器廠(沈變)的三層紅磚廠房裡,副總工程師朱英浩正在燈下研究一堆外國技術資料。這些資料是通過各種管道蒐集而來,不成體系,而且大多已經過時。靠這些實現平地起高樓,談何容易?改變命運的時刻,發生在1985年。葛洲壩電廠需要一台500千伏、360兆伏安三相有載調壓自耦變壓器。鑑於國內尚無成功先例,電廠選擇了“雙保險”:向日本日立公司訂購一台作為主用,同時將研發任務交給沈變作為“備用”。“聽到‘備用’兩個字,全廠上下都憋著一口氣。”當時的一位青年技術員記憶猶新,他回憶說,“朱總和大家講,這是我們最好的機會——壓力小,期望低,正好放手一搏。”朱英浩帶領團隊開始了長達10個月的攻關。沒有電腦輔助設計,他們用計算尺和手繪圖紙;沒有先進的試驗裝置,他們改造舊裝置,在零下30度的寒冬裡做低溫試驗。決定性能的關鍵是絕緣材料。日本產品採用當時最先進的Nomex紙,而中國只能獲得性能差一等的普通絕緣紙。朱英浩團隊並沒有認命,反覆死磕,終於創造性地發明了多層復合結構,通過改變紙層排列方式和浸漬工藝,硬是將絕緣性能提升了40%。1986年6月,沈變的變壓器率先運抵葛洲壩。在場所有人都屏住呼吸。最終結果,全部指標,一次試驗通過!葛洲壩水電站全貌作為主用的日立的產品,兩個月後才姍姍來遲。安裝、偵錯、合閘……運行不到10分鐘,監控室突然警報大作,結果顯示,變壓器內部被擊穿。現場的日方工程師忙作一團,反覆檢查,最終低頭承認了設計存在缺陷,需要返廠。現場總指揮當機立斷:“啟用備用變壓器!”沈變由備用轉為主用,產業更替的序幕由此徐徐拉開。合閘的瞬間,伴隨著低沉的嗡鳴聲,儀表盤上所有指針平穩地劃出優美弧線。此後的三十多年間,它一直平穩運行,比設計壽命還長了十年。多年後,已成為中國工程院院士的朱英浩在自述中寫道:“葛洲壩那一夜,我們證明的不僅是一台裝置,更是一種可能性——中國人能在最高端的電力裝備領域,走自己的路。”1991-2008:特高壓的無人區進入90年代,與中國經濟加速奔跑一樣,電力需求也以每年超過10%的速度遞增。一個新的結構性矛盾日益凸顯:75%的煤炭資源分佈在中國的北部和西部,而70%的電力負荷則集中在東部沿海。這意味著,要麼“運煤”,要麼“輸電”。當時的鐵道部進行了多輪測算,但結果令人絕望。要將山西的煤運到上海,需要修建10條大秦鐵路,且沿途損耗和污染巨大。唯一的出路是建設遠距離、大容量、低損耗的特高壓電網,將電壓等級從500千伏直接躍升至1000千伏以上。這種設想並非首創,可這種技術路線已經被西方判了“死刑”。美國在70年代投入巨資研究,最終因技術受阻而放棄;蘇聯建設了1150千伏的試驗線路,但從未商業化運行。國際大電網會議(CIGRE)的權威專家曾斷言:“特高壓的經濟性和可靠性無法兼顧。”1995年,國家科委組織了一場秘密論證會。會議連續開了三天,爭吵激烈。反對派認為這是“技術大躍進”,會導致天量資金的浪費;支援派則以時任總理李鵬的一句話作為回應:“這件事關係到下個世紀中國經濟的命脈,再難也要搞。”最終,一張寫著“同意啟動特高壓前期研究”的批件,送到了剛成立不久的國家電網公司。特高壓的成敗,首先取決於變壓器能否造出來。國家將攻關任務交給了四家企業:瀋陽變壓器廠(沈變)、保定天威保變(保變)、西安變壓器廠(西變),以及當時還只是新疆小廠的特變電工。當時的想法,是讓每個企業資源聚焦,分別攻堅一塊“硬骨頭”:沈變負責1000千伏交流變壓器的總體設計,保變攻關±800千伏直流換流變壓器,西變主攻套管和分接開關,特變電工承擔難度相對較低的並聯電抗器。真正的“鬼門關”,還是卡在了絕緣系統上。美國GE公司曾嘗試用特種陶瓷材料,可造出的變壓器成了重達7000噸的“怪獸”,根本無法運輸安裝。日本東芝的方案則將變壓器分解為多個模組,但連接複雜,能否可靠運行,不得而知。2003年,在西安召開的第三次聯合攻關會上,氣氛凝重。試驗資料顯示,所有方案都達不到設計要求的絕緣強度。會上有人提出,是不是可以嘗試用紙做絕緣材料。但很快有人反對,認為這是被淘汰的技術。這場爭論給了技術團隊靈感。他們發現,問題的關鍵不是材料本身,而是電場分佈的均勻性。在一種叫芳綸纖維的材料上,有獨特的“分層漸暈”結構,不僅可以耐高溫,還讓電場強度沿著絕緣紙表面呈梯度下降,避免局部放電。更大的突破來自工藝。通過加入不同配比的短切纖維和沉析纖維,進行反覆嘗試,再採用真空浸漬和階梯固化的工藝,終於將此前從未有人見過的特高壓專用絕緣紙,從圖紙變成了現實。2005年春天,第一台1000千伏特高壓試驗變壓器在西變車間組裝完成。當它通過全部型式試驗時,現場許多人流下了眼淚。這台變壓器僅重580噸,還不到美國方案的十二分之一。2009年1月6日,世界首條1000千伏特高壓交流試驗示範工程(晉東南—南陽—荊門)正式投運。從湖北荊門變電站的控制室,工程師按下了合閘按鈕。瞬間,1000千伏的電力開始奔湧,將山西的煤電送往華中大地。那一天,四家企業參與攻關的工程師們,不約而同地回到了各自的實驗室。沒有慶功宴,他們知道,只是闖進了無人區,還遠未看到終點線。2009-2022:智能網的加速鍵特高壓的成功,讓中國電力裝備產業拿到了全球入場券。但新的挑戰接踵而至:新能源革命和數位化浪潮。到2015年,中國風電、太陽能裝機已居世界第一,但這些“靠天吃飯”的電源,給電網造成了巨大波動。同時,東部地區的資料中心如雨後春筍般湧現,這些“吞電巨獸”對供電質量極為敏感,要求達到了毫秒級。早在2009年,國家電網就首次提出“堅強智能電網”概念。到了2013年,國家電網公司董事長劉振亞給出了定義:即網架堅強、廣泛互聯、高度智能、開放互動的能源網際網路。以他的構想,未來的電網,應該是電力流、資訊流、業務流的高度融合。這意味著,變壓器不能只是被動的“電壓轉換器”,而必須是電網的“智能節點”——能夠感知自身狀態、與電網互動,甚至預測故障。一場新的技術革命在產業層面展開。工信部啟動了“智能電網裝備專項”,科技部設立了“能源路由器”重點研發計畫。2018年,中國電氣裝備行業誕生了一個新名詞:數字孿生變壓器。這是一場人類歷史上規模最大的能源轉型升級史詩,其中的主角也已經變了模樣。昔日的“老大哥沈變”,已經在2003年因經營不善被併購重組。而主導此次交易的,正是當年的“老幺”特變電工。它的逆襲故事,濃縮了中國電力裝備企業的進化史。2009年,特變電工董事長張新做出了一個冒險決定:投資20億元,建設自己的取向矽鋼生產線。“所有人都說我瘋了。”張新回憶,“但我知道,沒有核心材料,我們就永遠受制於人。”取向矽鋼被稱為“鋼鐵藝術品”,其磁疇取向必須高度一致。日本新日鐵的技術嚴格保密,中國每年要花費數十億美元進口。特變電工變壓器技術團隊與寶鋼股份矽鋼事業部成立聯合實驗室。聯合團隊在1100攝氏度的退火爐旁一待就是幾個月。他們發現,控制磁疇的關鍵在於冷卻曲線中一個僅持續0.3秒的相變窗口。2012年,第一批國產高端取向矽鋼下線。檢測資料顯示,鐵損值比進口產品低8%。這意味著,每台變壓器每年可減少損耗數萬千瓦時。在衡陽的數位化工廠,一台變壓器的誕生過程宛如科幻電影:矽鋼片通過雷射導航AGV小車精準送達;機械臂以0.1毫米的精度進行剪下和堆疊;每繞制一個線匝,感測器即時監測張力和圓整度;真空澆注環節,智能系統控制著十萬分之一大氣壓的真空度和±0.5℃的溫差。2022年,特變電工中標沙烏地阿拉伯電力公司(SEC)的百億級大單。這不是簡單的裝置出口,而是提供“變壓器+感測器+雲平台”的全套解決方案。在沙烏地阿拉伯沙漠中,特變電工的變壓器內建了128個感測器,即時監測溫度、振動、油色譜和局部放電。資料通過衛星傳回監控中心,AI模型能提前48小時對潛在故障風險進行預測,避免變電站停運造成損失。“這不僅僅是裝置,這是一個會思考的電力系統”,沙烏地阿拉伯SEC高層在驗收後,嘖嘖讚歎。2023至今:AI狂潮的兩重天2023年,ChatGPT的橫空出世,引發了全世界對算力的瘋狂追逐。這背後隱藏著一個殘酷的物理規律:算力的增長,本質靠的是電力的堆積。輝達CEO黃仁勳在一次演講中展示了一張圖:訓練一個大語言模型的耗電量,相當於10萬個美國家庭一年的用電量。微軟、Google、Meta紛紛公佈千億級的資料中心投資計畫。但很快,他們撞上了一堵牆——電網容量。在愛爾蘭,亞馬遜的資料中心項目因電網無法接入被推遲;在美國亞利桑那州,Google不得不自建變電站。國際能源署(IEA)在2024年報告中警告:“全球資料中心耗電量將在三年內翻番,其中AI佔比超過三分之一。”電力,這個最為古老的工業基礎,突然成為了最前沿科技競賽的戰略瓶頸。危機給AI巨頭們關上了門,卻為中國電力裝備企業打開了一扇前景無限的窗。2024年,中國企業境外電力項目簽約總額達到672.8億美元,同比增長高達31% 。其中,直接關乎電網建設的輸變電領域斬獲了99.1億美元的訂單,同比增長18.4%。中國電力技術裝備有限公司(中電裝備)更是在境外輸變電項目簽約額上拔得頭籌。全球對穩定高效電力基礎設施的渴求,正迅速轉化為對中國解決方案的龐大採購需求。更重要的是,在歐美廠商普遍需要18至24個月甚至更長的交付周期時,中國企業能提供10至14個月的快速響應。對於全球資料中心現存的海量GPU晶片來說,每天都在產生億計的折價,時間差就成了最昂貴的競爭力。也在同一年,“東數西算”這一國家戰略從藍圖走向大規模建設。在甘肅慶陽,一個投資超過2000億元、規劃建設80萬架標準機架的全國一體化算力網路樞紐正加速成形。能托舉起“中國算谷”雄心的,是背後強大的電力基座。為此,國家電網開闢了供電服務綠色通道,超前規劃電網佈局,並啟動建設專用的330千伏和110千伏變電站,只為確保資料中心叢集“電等項目”,而非“項目等電”。這種將算力佈局與電網規劃深度協同的模式,使慶陽園區在2024年底即形成超19000P的算力規模。“煤都”山西大同的故事則更具戲劇性。2024年,巨量資料產業用電量佔全市用電量的兩成以上,首次超過了煤炭行業。依託豐富的風光新能源,大同成功將資料中心PUE值(電源使用效率)控制在1.2以下,打造出“高綠電+低能耗”的全球綠色算力成本窪地。中國高端電力裝備產業所支撐的,不僅是穩定的電力,更是高品質、低碳的“綠電算力”,這是中國在AI時代參與全球競爭的堅實底氣!2025年6月,國際電工委員會絕緣套管分技術委員會(IEC/SC36A)年會在北京召開。會議研討的“電容式套管”,是超高壓變壓器的“咽喉”部件,負責將內部高電壓引出油箱,其可靠性直接決定整台變壓器的安危。就在這次會議上,中國不僅成功主導立項了“電容式套管抽頭介面卡”的新國際標準項目,更首次擔任了該委員會工作組召集人。這意味著,在決定超高壓變壓器“咽喉要道”技術規則的頂層舞台上,中國首次掌握了議程設定權和主導起草權。從朱英浩院士帶隊攻克裝置,到中國企業領軍制定國際規則,中國電力裝備產業從低谷一點點向上攀爬。經過近四十年的風雨,從追趕,到並跑,實現了從“產品輸出”到“技術輸出”,邁向“標準與規則輸出”的最終超越。如今,全球電力裝備產業版圖上,中國不僅在製造端所向披靡,更是將標準插上世界之巔。尾聲2025年12月17日,美國加州聖克拉拉的輝達總部,黃仁勳邀約了25家電力領域的頂級初創公司,針對AI時代資料中心電力短缺問題,進行閉門研討。他充滿焦慮地預警:若電力問題無法破解,再先進的晶片、再強大的模型,都只是“無法啟動的空殼”。而美國能源部《變壓器供應鏈安全評估報告》的資料則充滿無奈:美國電力變壓器的平均交貨期已延長至42個月,缺口達35%。報告還說:“如果不採取緊急措施,到2030年,變壓器短缺將直接導致2.3兆美元的經濟損失。”巧合的是,一個月後的2026年1月17日,中國國家能源局向全世界宣佈:2025年,中國全社會用電量首次突破10兆千瓦時!這刷新了人類歷史的新紀錄,它不僅相當於美國全年用電量的兩倍多,也高於歐盟、俄羅斯、印度、日本四大經濟體全年用電量的總和。根據中國電力企業聯合會的《2025年全國電力工業統計快報》統計,資訊傳輸和軟體服務業用電量同比增長17.0%。更關鍵的是:中國變壓器出口額同比增長39.2%,高端產品佔比首次超過50%。在AI浪潮以前所未有的速度重塑世界時,再次驗證了一個古老真理:任何宏偉的數字未來,都必須建立在堅實的物理基座之上。備受關注的變壓器,表面上是產品和技術的競爭,實則是對發展哲學的考驗:到底是選擇投資下一個時代,還是只對下一個財報負責?所幸,在四十年前,朱英浩院士和中國電力裝備人做出了響亮的回答。 (創業邦)
scaleX萬卡超叢集破紀錄!
日前,中國國家超算網際網路核心節點正式上線試運行。據報導,該節點同時部署了3套中科曙光scaleX萬卡超叢集系統,成為全國首個實現3萬卡部署、且實際投入營運的最大國產AI算力池。作為國家部委、河南省、鄭州市等多方大力支援下重點部署的全國一體化算力網路重大基礎設施,核心節點的戰略意義毋庸置疑。此次開創性完成國產萬卡超叢集部署,不僅實現多項業界之最,也為中國算力網路建設提供一個國家級樣板間。整合度最高:scaleX萬卡超叢集採用了全球首創高密度單機櫃,基於超高密度刀片、浸沒相變液冷等技術,單機櫃算力密度大幅提升20倍,PUE值低至1.04。整合規模最大:scaleX是國內首個萬卡超叢集,基於scaleFabric高速網路可實現10240塊加速卡整合部署,大叢集合體同樣達到國產計算叢集最大規模。開放性最強:該叢集完全基於AI計算開放架構設計,打破了傳統的單一技術堆疊閉環依賴,可以支援多品牌AI加速卡,並相容AI計算主流軟體生態,產業上下游接入能力極強。眾所周知,算力網路的建設目標是為了打破算力基礎設施異構壁壘,解決國內算力資源分佈不均、利用率不足等問題。scaleX萬卡超叢集基於開放架構實現業界單體最大規模算力供給,無疑為算力基礎設施建設提供了可複製、驗證和普及落地的樣板。首先,開放架構體系讓異構算力互聯的問題不攻自破。比如,不同類型的加速卡由於技術路線差異,在執行模型訓練、推理等工作任務時優勢各異,同時也很難實現平替遷移,這也導致各類計算中心算力很難高效復用。開放計算架構基於廣泛的相容能力,可以通過科學組合為不同計算任務匹配最合適的計算資源,一方面可以最佳化資源配置,大幅提升整體計算效率和性能;另一方面也能形成標準化、商品化的計算服務,實現全端算力普惠。簡單來說,scaleX萬卡超叢集就是一個開放性的算力資源池,在不同的AI算力和使用者之間承擔起平台紐帶作用,同時也能為各類AI應用場景提供了可快速部署上線的計算平台,支援AI模型、業務應用快速無縫遷移與深度最佳化。更關鍵的是,這一模式顯然深度契合了算網建設初衷。據悉,此次核心節點上線後,將成為中部算力高地與調度樞紐,有效聯動西部綠色算力資源,承接東部地區的算力需求外溢,甚至承擔起貫通東西、輻射全國的重要使命。scaleX萬卡超叢集作為核心節點的算力底座,正受到市場供需兩端的廣泛關注。隨著這一模式在應用層價值釋放,或將為國產算力體系化、生態化發展開闢全新路徑。 (國芯網)
中國AI競爭格局研究報告
一、基礎大模型的競爭格局1、基礎大模型的競爭格局逐漸收斂自2022年11月Open AI的 Chat GPT推出以來,全球迅速掀起大模型發展的熱潮。在政策與資本的雙輪驅動下,國內高校/科研機構、網際網路企業、AI創業公司等玩家競相入局,市場一度呈現“百模大戰”的喧囂。然而,僅兩年左右時間,基礎模型賽道便經歷殘酷洗牌:零一萬物放棄兆以上超大參數模型的訓練,戰略轉向B 端產業落地;百川智能收縮戰線,選擇聚焦醫療垂直領域;更多參與者則無聲退場。進入2025年,基礎模型的競爭格局已明顯收斂——以網際網路、雲端運算為代表的科技巨頭(阿里巴巴、字節跳動、百度、騰訊、華為)和少數AI初創企業(深度求索、智譜、月之暗面、階躍星辰、MiniMax)成為繼續留在牌桌上的主要力量(見圖表1)。圖表1:基礎大模型的競爭格局資料來源:AI洞察研究整理然而行業格局收斂之際,技術層面的競賽進一步白熱化。縱觀2025年,留在牌桌上的少數玩家圍繞大模型核心能力展開激烈角逐:科技巨頭持續加碼,阿里巴巴Qwen、百度文心、字節跳動豆包、騰訊混元、華為盤古等模型密集更新(見圖表2);初創陣營展現出強勁的突破力——年初,DeepSeek R1憑藉創新的技術和卓越的性能破圈,引發海內外廣泛關注;隨後,GLM-4.5、Kimi K2、MiniMax-M2相繼亮相,性能達到開源模型中的SOTA水準;至年末,Kimi K2 Thinking、DeepSeek V3.2、GLM-4.7及MiniMax-M2.1的輪番登場,更將創新勢能推向全年高點。圖表2:2025年推出的代表性大模型資料來源:AI洞察研究整理基礎模型預計將延續2025年的非穩態競爭態勢,短期內難以形成穩態格局。主要基於以下兩點判斷:其一,大模型的現有能力距離AGI仍有漫長征程,技術迭代遠未完成。誠然,2025年大模型在推理、Agent、程式設計、多模態、長上下文窗口與記憶機制等能力上進步斐然,這些技術成果也在深刻改變人類生產生活方式。但需要清醒的認識到,當前大模型本質上仍是基於機率計算的預測系統——模型通過大量語料訓練,以足夠高的精準率預測下一個token。這就使得大模型在持續學習能力、理解世界、與環境互動能力及邏輯推理能力等能力上存在明顯的侷限,也就意味著大模型距離真正的AGI(通用人工智慧)還有很長的路要走。行業參與者仍需在基礎模型上持續迭代,突破現有能力邊界。其二,從現有的玩家在未來的發展規劃與組織架構的調整來看(見圖表3),大模型的“內卷”短期內不會結束。其中阿里巴巴明確未來將大幅提升AI基礎模型的研發投入;字節跳動計畫2026 年持續加大AI相關投入;華為、騰訊與百度也都在2025年底成立了基礎模型部門,這一架構調整與匯報關係的扁平化,釋放出提升AI研發效率、加快AI佈局的訊號。不僅僅是科技大廠加碼基礎模型,AI初創企業同樣計畫持續投入基礎模型的研發:智譜與MiniMax均已通過港交所上市聆訊,計畫將此次IPO募集資金的70%投入基礎模型的研發;月之暗面則持有超百億元資金,正加速K3模型的訓練和研發。圖表3:部分大模型廠商的未來規劃/組織架構調整資料來源:智譜與MiniMax招股說明書 新聞資訊2、那類基礎模型廠商有競爭優勢(1)基礎模型競爭的關鍵要素分析各大模型廠商在基礎模型方向的競爭可以說是人才、算力、資料以及資金多個維度的較量:①在人才方面:演算法創新的基石是AI人才,尤其是頂尖人才。大模型的研發絕非簡單的“堆算力、喂資料”,而是要攻克一系列未成熟範式的底層理論與演算法難題。以Deepseek-R1為例,Deepseek團隊憑藉演算法層面的創新,以遠低於行業水平的訓練成本,卻在數學、程式碼、自然語言推理等任務上實現了與OpenAI o1正式版比肩的性能。在大模型技術仍處於快速迭代的現階段,頂尖AI人才作為探索新理論、新架構、新演算法的核心力量,能持續拓展模型能力邊界,是保持技術領先的關鍵。②在資料方面。大模型的智能並非與生俱來,而是通過海量資料學習獲得,資料為其提供了必需的知識與資訊。如果缺乏高品質的資料,再先進的演算法和再強大的算力,都難以訓練出高性能的基礎大模型。以GPT系列演進為例(見圖表4):從GPT-1到ChatGPT,模型的架構設計並未發生顯著的變化,然而該系列大模型能力的提升主要取決於訓練資料數量和質量的提升。GPT-3依賴資料規模解鎖了模型的湧現能力;ChatGPT通過引入高品質人類標註資料,實現與人類偏好有效對齊。由此可見,資料質量與規模是影響模型性能的關鍵因素。圖表4:更高品質、更大規模的訓練資料是GPT模型成功的驅動力資料來源:《Data-centric Artificial Intelligence: A Survey》③在算力方面:算力是基礎模型競爭的關鍵變數。當下國內大模型已普遍突破千億參數、正向兆量級邁進,而模型規模的擴張直接驅動算力需求激增,推動算力叢集從“千卡”向“萬卡”“十萬卡”乃至更大規模加速演進。與此同時,大模型迭代速度極快,領先模型的優勢窗口可能僅維持3-4個月。在模型規模與迭代速度的雙重驅動下,算力已成為基礎模型競爭的關鍵變數:更強的算力叢集不僅能支撐訓練更大、更複雜的模型,更能夠顯著加速模型的迭代最佳化處理程序。在這場殘酷的“軍備競賽”中,具備雄厚算力儲備的企業,方能更快訓練出更優模型,從而搶佔市場先機,構築生態壁壘。④在資金方面:基礎模型訓練是資本密集型業務,需要持續、高強度的資金投入。其成本結構主要由三大核心支柱構成:算力支出(晶片採購與電力消耗)、人力投入及資料獲取。伴隨大模型規模的不斷擴展,其訓練成本也不斷攀升。例如,在2017年訓練最初的Transformer模型僅需約900美元;而到了OpenAI的GPT-4和Google的Gemini Ultra,其訓練成本已分別達到了約7800萬美元和近2億美元(見圖表5)。最為關鍵的是,基礎模型的競爭並非一次性投入即可鎖定勝局,而是一場“長跑”。企業必須持續投入研發,方能維持技術領先地位。圖表5:Estimated training cost and compute of select AI models資料來源:2024 AI Index report(2)那類企業有競爭優勢儘管市場競爭格局持續動態演變,但綜合資金、算力、資料、人才等核心要素來看,科技巨頭相比中小廠商具備系統性競爭優勢。在基礎模型的競爭中,以阿里巴巴、字節跳動為代表的科技巨頭有望佔據主導地位。以下主要從以下四個維度展開具體分析:①在資金方面:阿里巴巴、字節跳動、華為、騰訊、百度等科技巨頭擁有數千億元至兆元的年營收規模,相較科大訊飛、幻方量化以及其他AI初創企業具備碾壓性的資金優勢(見圖表6)。這種雄厚的資金實力能夠有效的支援這些科技巨頭在基礎模型研發上的持續高強度投入——無論是算力基建、人才招聘還是技術研發,均能獲得充足的資源保障。據公開資訊,百度、阿里巴巴與字節跳動等公司每年AI投入資金少則數百億元。圖表6:部分模型廠商的營業收入資料來源:阿里巴巴/騰訊/百度/科大訊飛年報、智普/MiniMax招股說明書、排排網、華為官網②在算力方面:阿里巴巴、字節跳動、騰訊、華為、百度本身就是雲服務廠商,為客戶提供AI算力及MaaS服務,這就驅動其對AI基礎設施進行重投入。通過大規模AI晶片採購與自主研發(如百度崑崙芯),這些巨頭擁有充沛的算力資源訓練自家大模型。反觀中小模型廠商,則面臨嚴峻的算力焦慮:即便是擁有萬張GPU儲備的幻方量化,在大模型訓練需求面前依然捉襟見肘;而科大訊飛與其他AI初創企業更多依賴算力租賃。③在資料方面:在網際網路時代,科技巨頭憑藉豐富的應用場景沉澱了海量的獨家且高品質的資料資產(見圖表7)。這些資料涵蓋文字、圖像、視訊、音訊多個模態,覆蓋電商、本地生活服務、文娛、醫療健康、金融、辦公多個領域。當多數大模型仍困於公開資料集的侷限時,這些私域資料已成為模型訓練的稀缺資源和核心壁壘。反觀中小模型廠商,即便科大訊飛與深度求索的母公司幻方量化具備部分業務場景資料,但在資料的多樣性上仍遜於科技巨頭。其他AI初創企業的原始資料沉澱更是薄弱,只能依賴爬蟲、與資料提供商合作或購買等方式獲取資料,在資料維度的競爭中已然處於劣勢。圖表7:科技巨頭的業務應用資料來源:公司官網 公司年報④在人才方面:AI領域的人才博弈已成為科技企業搶佔技術制高點的核心戰場。科技巨頭推出系列頂尖人才計畫——Top Seed人才計畫、阿里星頂尖人才計畫、AIDU計畫、青雲計畫、勇敢新世界計畫等,招募具潛力的青年科研精英。憑藉豐厚的薪酬待遇、充足的算力資源和豐富的應用場景,這些巨頭企業相較於中小廠商展現出強大的人才吸引力。同時,科技巨頭也在積極引進業界領軍人物,以強化自身研發實力。例如,字節跳動成功邀請GoogleDeepMind研究副總裁吳永輝加盟、阿里巴巴則招攬了全球頂尖AI科學家許主洪。上述舉措顯著提升了科技巨頭在AI領域的人才密度,進一步拉開與其他模型廠商的差距。二、AI應用的競爭格局1、AI應用市場的格局分析(1)AI應用市場“三足鼎立”近兩年,政府密集出台人工智慧產業促進政策,大力推進人工智慧規模化商業化應用;同期,大模型技術持續迭代演進,在多模態、推理等能力上持續精進,推理成本也大幅降低。政策紅利與技術突破的雙重共振,推動了國內AI應用的蓬勃發展。AI智能助手、內容創作(圖像、視訊、音訊、3D生成)、效率辦公(AI搜尋、AI程式設計、AI寫作、知識管理、AI設計)、生活娛樂(AI陪伴、AI教育、醫療健康、寫真)相繼湧現,具備任務執行能力的智能體(Agent)更成為新熱點(見圖表8)。從單模態到多模態,從“對話”到“任務執行”,AI的能力邊界正在不斷拓寬。圖表8:AI應用圖譜資料來源:AI洞察研究整理基於對已推出AI應用的全面梳理,當前市場參與者呈現三足鼎立之勢:以字節跳動、阿里巴巴、騰訊、百度為代表的網際網路大廠;以深度求索、月之暗面、MiniMax、愛詩科技為代表的AI創業公司;以猿輔導、作業幫為代表的深耕垂直領域的企業(見圖表9)。不同類型的玩家,AI應用打法涇渭分明:圖表9:佈局AI應用的主要玩家資料來源:AI洞察研究整理①網際網路大廠:在AI浪潮推動下,網際網路大廠採取現有業務及產品 AI 化+AI 原生應用的策略(見圖表10):其一,存量業務的AI升級。網際網路大廠正加速推進AI技術對旗下業務及產品的賦能,往往採用對原應用進行AI重構或在原有產品中加入AI功能方式實現升級。比如百度文庫經過大模型的重構,已從一個文件平台進化為“一站式AI內容獲取和創作平台”;騰訊在微信中增加AI搜尋功能,強化原應用的粘性。其二,AI原生應用的推出。網際網路大廠要麼選擇切入高使用者群、潛在發展空間大的賽道,要麼依託公司已有的業務場景進行AI原生應用的開發。目前大廠推出的AI原生應用已覆蓋AI智能助手、AI應用開發平台、圖像/視訊生成、智能體、健康管理、教育等方向。其中 AI 智能助手被普遍視為 AI 時代的超級流量入口,已經成為網際網路大廠的戰略必爭之地,大廠的資源投入明顯向其傾斜。圖表10:網際網路大廠推出的AI原生應用與AI賦能原應用資料來源:AI洞察研究整理②垂直領域的企業:這類玩家往往資訊化程度較高,以網際網路平台類企業居多,業務場景覆蓋設計、教育、金融、醫療等方向。憑藉多年垂直深耕形成的行業洞察與高品質、稀缺性資料的積累,它們在AI應用開發上具有得天獨厚的優勢。它們通常基於現有的業務場景推出相關的AI應用,或對原應用進行AI升級。例如,線上教育平台“作業幫”推出Question AI、快對AI和光速寫作;金融科技領域的“同花順”則基於自研的HithinkGPT升級同花順問財。③AI初創企業:出海可以說是AI初創企業身上較為鮮明的特徵。通常受C端使用者付費意願與能力、市場的競爭環境、監管政策、企業的融資需求等多重因素的驅動,越來越多的AI初創企業選擇將產品瞄準海外市場,甚至將公司總部設立在海外。這些企業重點佈局圖像/視訊/音訊生成、AI陪伴、智能體等賽道,並憑藉更強的本地化能力、靈活的商業策略以及更快的產品迭代速度在海外站穩腳跟(見圖表11)。圖表11:AI初創企業推出的AI應用資料來源:AI洞察研究整理(2)網際網路大廠主導國內AI應用市場據AI產品榜的資料顯示:在APP端TOP 25榜單中,網際網路大廠憑藉12款入圍產品佔據近半壁江山(見圖表12)。在這12款應用中,除了Dola與Gauth面向海外市場外,其餘10款應用均主攻國內市場,其中百度網盤、夸克、豆包與騰訊元寶四款應用的MAU均突破5000萬。反觀AI初創企業與垂直領域企業,入圍的AI應用合計13款,其中超半數應用是面向海外市場。而在其面向國內市場的產品中,僅DeepSeek達成1.31億MAU的斷層領先,其餘應用的MAU均在3000萬以下。由此看出,在本土AI應用市場,網際網路大廠無論從入圍的數量還是MAU維度,均形成對AI初創企業與垂直領域玩家的碾壓。在Web端入圍的TOP 25應用中,網際網路大廠以11款應用微弱領先AI初創企業(10款),垂直領域企業則以4款明顯落後(見圖表13)。這些應用存在顯著不同:AI初創企業入圍的應用中更多的是面向海外市場,在其推出的10款應用中至少有8款主攻海外市場;相反,國內市場已成為網際網路大廠與垂直領域企業的主戰場,兩者入圍的六成應用是面向國內使用者,且頭部效應顯著——豆包、奈米AI搜尋、奈米AI、百度AI搜尋的Web訪問量均突破5000萬大關。圖表12:2025年12月MAU在前25的APP端應用圖表13:2025年12月訪問量在前25的Web端應用資料來源:AI產品榜綜上所述,現階段網際網路大廠在國內Web端和APP端市場佔據主導地位。這主要得益於其具備強大的流量獲取和投放能力、豐富的場景生態、海量且高品質的使用者資料以及雄厚的資金實力。考慮到真正意義上的新一代智能終端尚未誕生,短期內智慧型手機與PC仍將是使用者與AI互動的主流硬體。在人工智慧時代的新終端缺位、PC與智慧型手機仍是AI核心入口的背景下,互聯網大廠憑藉上述優勢,在國內AI應用市場的主導地位仍將持續。伴隨網際網路大廠AI應用的密集上線,未來AI應用方向的流量或進一步向網際網路大廠集中。但這並不意味著中小企業在AI時代的國內市場沒有機會。當下的主要玩家基本是基於手機與PC進行AI應用開發,但這些被開發出的應用並未充分發揮出AI潛能,傳統的PC與智慧型手機也並非AI時代的理想載體。參照移動網際網路的發展脈絡,隨著AI時代核心硬體入口的成熟,應用市場將會迎來真正意義上的爆發期,催生出全新的藍海。巨頭往往因困於路徑依賴與存量利益,更傾向於將AI作為現有生態的漸進式最佳化,並非進行自我顛覆。而這無疑是創新者實現破局的黃金窗口。正如移動網際網路誕生了字節跳動、滴滴、拼多多,AI時代也必將孕育出新一代的巨頭企業。2、細分賽道競爭格局分析(1)AI智能助手AI智能助手不管是面向Web端還是APP端在AI應用中都是流量擔當,但是主流玩家對於AI智能助手的角逐主要還是聚焦在APP端。回想在2024年底,豆包、Kimi、文小言領跑AI智能助手賽道。進入2025年,AI智能助手賽道的博弈提速。年初,DeepSeek憑藉DeepSeek-R1模型的技術創新出圈,使用者量激增。隨後,騰訊對騰訊元寶進行大規模推廣,強勢加碼;阿里巴巴則在11月份推出AI原生產品“千問”,並把AI超級入口的重點集中在千問上。至2025年末,市場形成豆包、DeepSeek、騰訊元寶引領的競爭格局(見圖表14)。圖表14:AI智能助手在APP 端的MAU資料來源:AI產品榜然而,AI智能助手的競爭遠未至終局,市場格局仍處於動態演化之中。隨著騰訊和阿里巴巴在AI智能助手賽道的持續加碼,旗下產品騰訊元寶與千問有望實現對DeepSeek的趕超,最終形成豆包、騰訊元寶與千問主導的穩定格局。支撐這一判斷的核心邏輯在於:AI智能助手不僅是流量、模型能力的競爭,更是生態的較量。中小企業在流量、模型、生態維度上難以與網際網路大廠抗衡。以DeepSeek為例:即便深度求索在大模型技術上的突破性進展值得稱道,技術出圈也確實帶來了智能助手DeepSeek的流量增長。但是,相較於豆包、千問、騰訊元寶,DeepSeek也是缺乏強大的生態場景支撐。生態的缺失制約了其在娛樂、社交、購物等高頻生活場景的滲透,導致產品體驗競爭力不足。反觀網際網路大廠,其核心優勢正在於生態整合能力。豆包在2025年下半年上線了購物功能(見圖表15),還整合了本地生活服務;騰訊元寶已全面打通微信、QQ、騰訊會議等數十款內部產品,覆蓋社交、辦公與娛樂等核心場景(見圖表16);千問未來計畫將地圖、外賣、訂票、辦公、學習、購物、健康等各類生活場景接入千問APP。圖表15:讓豆包推薦一款生日禮物圖表16:騰訊AI能力形成循環資料來源:豆包 騰訊(2)AI陪伴當下AI陪伴應用市場呈現多元化發展態勢,涵蓋角色扮演、虛擬陪伴、遊戲陪玩等細分方向(見圖表17)。其中角色扮演類應用強調角色扮演和故事演繹,讓使用者獲得沉浸式的親密體驗。與之形成差異的是,以Paradot、獨響、逗逗遊戲夥伴為代表的產品摒棄了劇情模式,選擇從日常生活、遊戲場景切入,試圖與AI建立長期穩定的情感關係。儘管產品形態各異,角色扮演目前仍在國內AI陪伴市場佔據主導地位——MiniMax旗下的“星野”與字節跳動的“貓箱”穩居賽道頭部。此外,該賽道中面向海外市場的代表產品包括Talkie、PollyBuzz、Linky,其中Talkie的使用者量在同品類出海產品中位居首位,在海外市場佔據領先地位(見圖表18)。圖表17:AI陪伴的競爭格局圖表18:部分AI陪伴應用在APP端的MAU資料來源:AI產品榜回首AI陪伴賽道在2025年的發展:頭部產品星野、貓箱的MAU呈現出下滑態勢,甚至美團的Wow、階躍星辰的冒泡鴨、小冰科技的X EVA等多款應用停止營運,可以說AI陪伴應用尤其是角色扮演類應用陷入發展困境。其核心癥結在於:當下的產品多停留在淺層情感互動,難以滿足使用者更深層次的情感需求。隨著使用者的獵奇性嘗鮮需求退潮,使用者留存下降成為普遍現象。儘管如此,AI陪伴賽道仍吸引了不少新玩家入場——EVE、星眠與無限谷等多款AI陪伴產品相繼開啟內測,試圖在尚未固化的市場格局中尋找破局機會。無論是從AI陪伴應用的使用者量(頭部應用在APP端的月MAU在500萬左右)還是持續湧入的新玩家來看,當下AI陪伴賽道的競爭格局並未固化。市場參與者正沿多條路徑探索:除了角色扮演方向以外;也在積極嘗試遊戲與AI的融合創新;或者從日常生活場景切入,讓AI融入使用者的生活日常。然而,最佳產品形態究竟是什麼並沒有被驗證,主流玩家普遍處於探索階段。三、結論通過以上對 AI 產業的研究,本文形成以下核心判斷:在基礎模型層面:當前,基礎模型競爭格局正逐漸收斂。留在牌桌上的主要包括:阿里巴巴、字節跳動、百度、騰訊、華為等科技巨頭,深度求索、智譜、月之暗面、階躍星辰、MiniMax等頭部AI初創企業,以及科大訊飛。然而,考慮到現有大模型與AGI之間仍存在顯著技術鴻溝,疊加主要玩家在未來的發展規劃與組織架構上的調整,這一競爭態勢預計還將持續演化,短期內難以形成穩態格局。鑑於科技巨頭相比中小模型廠商在資金、算力、資料、人才等核心要素上具備碾壓性優勢,以阿里巴巴、字節跳動為代表的科技巨頭有望在基礎模型的長期博弈中佔據主導地位。在AI應用層面:AI應用市場主要涵蓋網際網路大廠、垂直領域企業以及AI初創企業三類玩家,各方基於自身的資源稟賦和公司戰略競相佈局AI應用賽道。在面向國內使用者的市場中,網際網路大廠在Web端和APP端已佔據主導地位。在PC與智慧型手機仍是AI核心入口的背景下,預計網際網路大廠在國內AI應用市場的主導地位短期內仍將持續。此外,本文就AI智能助手與AI陪伴賽道進行了詳細的競爭格局分析。作為最先實現落地的AI應用,這兩條賽道的競爭格局尚未定型。不僅限於上述領域,AI搜尋、圖像生成、視訊生成、AI教育、健康管理等應用層細分賽道同樣處於動態博弈之中,尚未形成穩態格局。 (AI洞察研究)