馬斯克的作業，又被貝索斯「抄走了」

【新智元導讀】貝索斯再次上陣，劍指實體AI！馬斯克直言：不要再抄我作業了。

在Grok 4.1尚未登場前，矽谷的火藥味已經被貝索斯徹底點燃！

不過，馬斯克笑得停不下：

傑夫·貝索斯（Jeff Bezos），亞馬遜創始人，全球最富有的億萬富翁又開始「抄馬斯克作業了」。

時隔四年，貝索斯再披CEO戰袍，攜手Google生命科學部門、Alphabet旗下生物科技公司Verily的聯創Vik Bajaj，創立AI公司「Project Prometheus」（普羅米修斯計畫），將目光從網際網路轉向「物理AI」。

與當前主流的大語言模型公司不同，「普羅米修斯計畫」旨在建構能通過分析機器人實驗等物理過程進行學習的AI模型，應用領域包括電腦、汽車和航空航天。

馬斯克表示，這全是抄我的啊：

此前，他表示，特斯拉未來是一家AI公司。

他甚至直言不諱地表示，拯救美國經濟的唯一途徑是人工智慧（AI）和機器人。

目前，貝索斯的初創企業，已從OpenAI、Meta等巨頭處挖來近百名研究人員，首輪資金高達62億美元，火力遠超同賽道多數玩家，試圖重演亞馬遜式基礎設施故事。

此舉不僅是貝索斯職業生涯的再啟航，也可能改寫實體產業與AI競賽的權力版圖。

貝索斯再次抄了馬斯克的作業？

過去幾年裡，貝索斯的關注點不僅侷限於商業——他的個人生活同樣吸引了外界目光。

今年，他在威尼斯舉辦了一場星光熠熠的豪華婚禮，引發熱議。

同時，他對Blue Origin的參與更深了，對AI領域的興趣也日益濃厚。

不過，看起來貝索斯似乎總是緊跟馬斯克的步伐：

馬斯克創造火箭發射到太空-->貝索斯創造火箭發射到太空

馬斯克的SpaceX讓火箭著陸-->貝索斯的「藍色起源」讓火箭著陸

馬斯克說要上火星-->「藍色起源」發射了NASA的火星人造衛星

馬斯克建立最好的AI模型-->貝索斯建立AI模型

這難怪網友說有人在「抄襲」馬斯克的「致富經」。

網友Valentina Gomez「建議」貝索斯應該改姓馬，改名叫傑夫·馬斯克：

貝索斯的新公司Project Prometheus至今仍保持低調，甚至連具體創立時間都未對外透露。

據多位知情人士透露，這家初創公司的核心方向，正好契合貝索斯長期以來的「太空夢」——聚焦人工智慧在電腦、航天、汽車等工程製造領域的落地應用。

與貝索斯共同擔任聯席首席執行官的，是物理學家兼化學家Vik Bajaj。他曾在Google X（「登月工廠」）任職，並與Google聯合創始人謝爾蓋·布林緊密合作，參與孵化了無人機快遞服務Wing、自駕車項目Waymo等多個激進創新。

2015年，Bajaj聯合創立了生命科學研究機構Verily（與Waymo、Wing同屬Google母公司Alphabet旗下）。

三年後，他又創辦了Foresite Labs，致力於孵化AI與資料科學方向的創業項目。

近期，他已從該職位卸任，全力投身Prometheus。

那麼，為什麼這些富豪都看上了包括機器人在內的實體AI?

「AI×實體世界」的新競賽

近年來，美國興起的一批「實體智能」浪潮，Project Prometheus只是其中之一。

這些公司不滿足於讓AI只停留在文字處理層面，而是著眼於現實世界的複雜任務——從機器人操作、藥物研發，到科學發現。

例如，數位從Meta、OpenAI、Google DeepMind等大廠出走的研究者，創立了Periodic Labs，目標是通過物理模擬實驗，加速物理與化學領域的科研處理程序。

Periodic Labs已獲3億美元融資，並計畫在加州北部建立實驗室，用機器人大規模運行科研實驗，讓AI從中不斷試錯學習，最終實現「自我實驗」。

貝索斯顯然也看中了這一方向。

早在去年，他就投資了機器人AI公司Physical Intelligence。

而如今Prometheus手握62億美元啟動資金，遠超多數競爭者——即便是由OpenAI前員工創立的Thinking Machines Lab，今年也僅募得20億美元。

據知情人士透露，Prometheus目前員工已接近100人，團隊成員包括從OpenAI、DeepMind、Meta等頂尖AI機構挖來的研究人員。

OpenAI、Google和Meta等老牌巨頭，也在大力佈局「AI for Science」的方向，例如Google DeepMind兩位研究員就憑藉AlphaFold蛋白質結構預測項目獲得諾貝爾化學獎。

但Prometheus與Periodic Labs等新興公司，走的是另一條更具野心的路：

他們希望訓練出的AI模型，不僅能理解文字，還能「讀懂」現實世界的規律。

這超越了現有大語言模型（LLM）的學習模式——

LLM依賴於網際網路上的大量文字內容，通過識別維基百科、新聞、部落格等資訊中的語言模式，學會「模仿人類說話」。

它們可以寫程式碼、做數學題，但畢竟只是在「語言世界」中遊戲。

而Prometheus要打造的，是可以觀察世界、動手實驗、不斷改進的「實體AI」。

AI要真正擁有通用智能，就不能「唯讀萬卷書」，還要「行萬里路」：在物理世界中做實驗。

最後的AI避風港？

在近期於義大利都靈舉辦的「義大利科技周2025」上，貝索斯在爐邊對談中談及當前AI浪潮時坦言：「確實有泡沫跡象」。

但他認為，等風口退去，留下的贏家將為社會帶來深遠價值。

當塵埃落定，我們會看到誰是最終贏家。

而他們的發明，將惠及整個社會……AI帶來的好處將是巨大的。

如今，他選擇再次創業，重注「實體智能」。

實體智能（Physical AI），是指讓自動化系統——如攝影機、機器人和自動駕駛汽車——具備在現實世界中進行感知、理解、推理，並執行或協調複雜任務的能力。

通俗來說，就是讓AI不僅能「看懂世界」，還能「動手做事」，真正參與到物理世界的操作與決策中。

實體AI，成為下一波AI浪潮。

比如，黃仁勳表示，下一波AI將是實體智能，未來的工廠將實現機器人化，屆時將由機器人來指揮生產機器人的產品。

輝達已經佈局了機器人、自動駕駛車輛、智能空間等領域。

而馬斯克宣稱計畫在2025年底前將數千台Optimus部署至特斯拉工廠。

他還提出更激進的產能規劃：到2030年，年產百萬台。

我相信，我們在4年內就能實現年產100萬台……最遲2030年，甚至可能是2029年。

馬斯克構想的Optimus遠不止於干重體力工作：

• 它可以全天候、無薪酬、不疲勞地工作；
• 被訓練完成各種任務後，將徹底重塑勞動力市場與經濟結構；

他甚至稱：「工作將變成一種選擇，就像你願意自己種菜，而不是去超市買。」

馬斯克堅信，「只靠攝影機+AI」即可讓機器人學會複雜任務——這與特斯拉自動駕駛系統的訓練思路一脈相承。

同時，亞馬遜給出了實體智能能力層級：

• Level 1：基礎自動化  系統執行固定任務，適用於高度可控場景。典型如裝配線上的工業機器人——高效但僵化。
• Level 2：自適應自動化  系統具備一定彈性，能根據環境變化調整任務順序，如在人類靠近時切換動作的協作機器人。
• Level 3：部分自主AI  系統具備學習與適應能力，可在有限人類干預下規劃並完成任務，例如“示範學習”的機器人。
• Level 4：完全自主AI  系統可在多領域自由運行，應對陌生環境與複雜情況，目前大多數商用產品仍處於1~2級，但行業正快速向第4級邁進。

在報告中，亞馬遜稱實體智能正在落地見效——

從願景到現實，實體智能的影響力已顯現：

• 亞馬遜供應鏈效率提升25%；
• 醫療領域AI輔助手術併發症減少30%，手術時間縮短25%。

當語言模型的狂飆進入瓶頸，真正能推動產業鏈與國家競爭力升級的，將是能「讀懂世界、動手改造世界」的實體智能。

貝索斯、馬斯克、輝達都已下注，資本與技術正在同步轉向物理世界。

當塵埃落定，或許我們記住的，不只是巨頭的爭執與模仿，而是誰最終重寫了人類與機器協作的方式。 (新智元)