馬斯克：不要存錢了！10年后要么人人高收入，要么一起破產

　　“AGI 將在今年到來”

　　“我們會同時迎來激進的變革、社會的動蕩，以及巨大的繁榮。人們會被嚇壞的”

　　“白領工作將最先被取代”

　　“別存退休金了，那將毫無意義”

　　“未來的貨幣是瓦特“......

　　以上這些振聾發(fā)聵的判斷，來自Elon Musk 在2026年開年之際做出的最新研判。

　　在這場長達3小時的史詩級對話中，馬斯克撕下了所有客套的偽裝。他直言不諱地指出，AGI 的倒計時已經以“月”為單位；中國在能源戰(zhàn)場上正在“碾壓”美國；他甚至以一種近乎冷酷的溫柔，建議年輕人重新思考儲蓄與工作的意義。

　　這不僅僅是一份訪談錄，更是一份站在奇點邊緣的人類生存指南。

　　盛景新經濟從3萬字的對話原文中選取精華，編譯如下，希望對你有所啟發(fā)~

　　01

　　AGI 將在2026年到來

　　Peter：Elon，現在有一種悲觀情緒，皮尤中心的調查顯示45%的美國人寧愿活在過去。好萊塢給我們看的是終結者，而不是《星際迷航》。我們要如何走向那個富足的未來？

　　Elon：這確實是一個分岔路口。但我現在的預測是：我們會同時迎來激進的變革、社會的動蕩，以及巨大的繁榮。人們會被嚇壞的，因為變化太快了。

　　但如果我們要從進度的角度看，我們正在向“卡爾達肖夫II型文明”（能利用恒星所有能量）邁進?，F在的能源消耗對比太陽的產出，就像是原始人往火堆里扔樹枝。

　　但實際上，AI 和機器人的能力上限將覆蓋所有人類的欲望。

　　Peter：你之前說 AGI 2026年就會到來？

　　Elon：是的，我認為 AGI 將在2026年到來。而到了2030年，AI 的智能將超過全人類智能的總和。

　　Dave：這聽起來甚至有點保守了。

　　Elon：確實。實際上，AI 圈內很少有人意識到一點：智能密度的潛力遠超我們目前的體驗。即使不考慮硬件的摩爾定律，僅僅是算法層面的改進，智能密度（Intelligence Density）每年都在提升10倍。也就是說，同樣的芯片，明年的模型會比今年聰明10倍。

　　我們正在處于一場“超音速海嘯”之中。

　　Peter：這場海嘯會如何沖擊現有的公司？

　　Elon：任何一家完全由 AI 驅動的公司，將會徹底粉碎那些依然依賴人工的公司。這甚至算不上是一場比賽。

　　以前，“計算機”是一種職業(yè)，是一棟大樓里坐滿了在那算數的女人?，F在，你用筆記本的一個電子表格就能算得比她們快幾萬倍。如果你今天的電子表格里，哪怕有一個單元格是需要人工手動計算的，你都會覺得這東西壞了。 未來也是一樣。

　　如果一家公司的業(yè)務流程里還需要“人”來作為中間件，它就沒有存在的資格。

　　02

　　別為退休存錢了，

　　儲蓄將變得無關緊要

　　Peter：普通人很焦慮，工作怎么辦？

　　Elon：白領工作將是最先消失的。我再說一遍：只要你的工作是處理信息（比特）而不是移動原子，AI 現在就能做你一半的工作，很快就是全部。 你需要人形機器人來移動原子，但你只需要代碼就能替代會計、分析師甚至程序員。

　　Peter：這聽起來很可怕。

　　Elon：這會迫使我們進入“普遍高收入”（Universal High Income, UHI）階段。這和 UBI（普遍基本收入）不同。AI 和機器人會讓商品和服務的成本無限趨近于零（僅取決于原材料和電力成本）。

　　未來的經濟不再是你能“賺”多少錢，而是你能“獲得”多少商品和服務。

　　Dave：這會通向通貨緊縮嗎？

　　Elon：絕對的。隨著生產效率的指數級提升，物價會暴跌。 實際上，我有條建議：別為退休存錢了。

　　再過10年或20年，儲蓄將變得無關緊要。

　　我們要么進入了極度富足的社會，國家發(fā)錢，服務免費，物質極大豐富；要么就是一切都搞砸了，錢也沒用了。 所以，活在當下，享受那個過程。

　　03

　　未來的職業(yè)道路不再是“找一份工作”，

　　而是成為一名創(chuàng)業(yè)者

　　Peter：我們來看看現在的教育數據，簡直慘不忍睹。大學學費自1983年以來上漲了900%，但大學畢業(yè)生卻是失業(yè)時間最長的群體。 我認為以前那種“舊的社會契約”——好好讀高中，考個好大學，拿個學位，然后找份好工作——已經徹底破產了。未來的職業(yè)不再是“找一份工作”，而是成為一名創(chuàng)業(yè)者，去發(fā)現問題并解決問題。Elon，你同意這個觀點嗎？

　　Elon：完全同意。 說實話，我現在真的不明白為什么還有人要去讀大學，除非是為了社交體驗。 如果你是為了去玩，去和同齡人混在一起，這沒問題。那是你成年前的社交儀式。但如果你是為了學東西？不，你在工作中能學得更快、更多。

　　Dave：我在 MIT 教創(chuàng)業(yè)課，最近幾年的調查顯示，80%的學生都想成為聯(lián)合創(chuàng)始人。這在以前是不可想象的，以前大家都想去大公司。

　　Elon：這才是對的。這是屬于創(chuàng)業(yè)者的時刻。如果你有能力去構建什么東西，不要浪費時間在學校里。現在的課程設置根本跟不上技術的指數級變化。 我當年從斯坦福退學就是因為這個。大多數博士學位（PhD）我不得不說，大多數博士研究只是在“人類知識樹上增加一片葉子”。這聽起來很美，但這片葉子往往并沒有實際用處。你可以花五年時間去增加這片葉子，也可以去創(chuàng)辦一家公司，真正改變世界。

　　Peter：但有些專業(yè)領域，比如醫(yī)學，我們總需要人類去學習吧？

　　Elon：毫無意義。如果你現在還去讀醫(yī)學院，想當外科醫(yī)生，那純粹是在浪費時間——除非你把它當成一種昂貴的“愛好”。

　　Peter：這話太重了。

　　Elon：這是事實。我預測在3 到 4 年內，Optimus 機器人做手術的水平將超過人類最好的外科醫(yī)生。這不僅僅是精度的問題，是“經驗共享”的問題。

　　你問一個人類醫(yī)生：“你做過多少次這種手術？”也許是1000次，那他就是頂尖專家了。但 Optimus 呢？當一臺機器人學會了某種手術，所有機器人就瞬間都學會了。它們擁有百萬次手術的經驗集合，而且那是絕對的精度。 你是希望一個可能昨天剛和妻子吵過架、喝了太多咖啡手會抖的人類拿著激光刀切你的眼球，還是希望一個完美的機器人來做？

　　所以，醫(yī)學教育作為一種職業(yè)路徑，正在消亡。

　　Peter：特斯拉的 Optimus 機器人進展如何？

　　Elon：這是一個“三重指數增長”：AI 軟件 × 專用芯片 × 機械靈巧度。我們正在 Giga Texas 建設800萬平方英尺的工廠來生產它們。最初它們會稀缺，但很快，機器人會比人類還多。

　　Peter：那教育的未來到底是什么？

　　Elon：教育應該專注于培養(yǎng)對“宇宙本質的好奇心”。 我們要教孩子如何思考，如何從第一性原理出發(fā)去解決從未見過的問題，而不是死記硬背那些 AI 一秒鐘就能檢索到的知識。

　　Peter：你們在薩爾瓦多和布克爾總統(tǒng)合作的項目是什么？

　　Elon：我們在嘗試用 Grok 來做個性化教育。 但這里有個殘酷的真相，Peter。我們必須把人腦看作是一臺“肉體計算機”。 這臺生物電腦有它的神經元數量限制和效率限制。不管你怎么教育，你不能把任何一個孩子都變成愛因斯坦。如果硬件（大腦）本身不支持，軟件（教育）是有極限的。

　　但這不代表教育沒用，Grok 可以讓學習變得更有趣，而不是像現在的流水線工廠一樣枯燥。

　　04

　　長壽、人口崩潰

　　與“被編程的死亡”

　　Peter：我們在長壽這個問題上有過爭論。我希望人類能活到120歲甚至更久，但你似乎對此持懷疑態(tài)度？

　　Elon：我不是反對長壽，我是反對“不死”。死亡是非常重要的。如果人不因自然原因死亡，我們就永遠無法擺脫舊的觀念。你會希望那些把持著權力的老頑固永遠活著嗎？社會會僵化。

　　Peter：但現在有很多技術，基因重編程、表觀遺傳學……

　　Elon：聽著，長壽其實是個簡單的工程問題。 你有沒有想過，為什么你的身體各部分是一起衰老的？你不會有一個年輕的左臂和一個衰老的右臂。

　　這意味著有一個全系統(tǒng)的“時鐘”在同步這一切。你是被“編程”去死的。只要我們破解了這個代碼，長壽是很容易的。

　　Dave：那人口問題呢？

　　Elon：這才是我真正擔心的?？纯错n國，生育率已經低到什么程度了？按照現在的速率，三代人之后，韓國的人口將只有現在的1/27。 也就是現在的韓國如果是100人，三代后只剩3個人。這不僅僅是衰退，這是生物學上的滅絕。所以，我們要么解決長壽問題，要么解決生育問題，最好兩個都解決。

　　05

　　中國正在徹底“碾壓”美國
未來的貨幣，本質上將是“瓦特”

　　Dave：既然算法在飛速進步，那硬件呢？臺積電似乎在擔心產能過剩？

　　Elon：他們的擔心可能是對的，但原因錯了。 現在的限制因素不再僅僅是芯片，而是**“點亮芯片的能力”**。 如果在2026年第三季度，我們有了2000萬顆 GPU，瓶頸就會變成電力、變壓器和散熱。你不能只是把 GPU 扔在發(fā)電廠門口。你需要變壓器來轉換電壓，你需要巨大的冷卻系統(tǒng)。

　　Peter：你們在孟菲斯的 xAI 數據中心（Colossus 2）是怎么解決這個問題的？

　　Elon：我們不得不創(chuàng)造奇跡。我們要在幾個月內搭建起吉瓦（Gigawatt）級別的訓練集群。 由于電網無法及時接入，我們不得不自己搞定了1吉瓦的電力——用天然氣渦輪機。要把幾十個10兆瓦到50兆瓦的渦輪機并聯(lián)起來，還要讓它們像交響樂一樣協(xié)同工作，還要用 Megapack 電池組來平滑哪怕100毫秒的功率波動……這簡直是工程學的地獄。

　　Peter：說到能源，你如何看待全球的格局？

　　Elon：中國在太陽能領域做得令人難以置信，他們正在徹底碾壓我們。據我所知，中國的太陽能產能大約是每年1500吉瓦。去年他們新增了500太瓦時的電力，其中70%是太陽能。如果美國不進行大規(guī)模的物理基礎設施建設，我們根本跟不上。

　　未來的貨幣，本質上將是“瓦特”（Wattage）。誰能將更多的能量轉化為智能或物質，誰就擁有最強的貨幣。

　　Dave：如果中國在芯片制造上也追上來呢？

　　Elon：他們會的。摩爾定律已經死了，現在的制程進步（比如3納米到2納米）帶來的收益在遞減。這給了中國追趕的機會。 再加上他們擁有比任何人都多的電力，中國在 AI 算力上很可能會遠超世界其他地方。

　　06

　　為什么要把 AI 發(fā)射上天？

　　Peter：六個月前沒人談論這個，但現在每個人都在說“軌道數據中心”。為什么？

　　Elon：因為星艦（Starship）改變了數學邏輯。一旦我們實現完全復用，發(fā)射成本可能低于每公斤100美元，甚至接近10美元。如果你能每年向軌道輸送100萬噸載荷，邏輯就變了。

　　在地球上，你要搶地皮、等電網批準、擔心散熱。在太空中，太陽能是24小時不間斷的，沒有大氣削弱。

　　Peter：我算過，這大概需要星艦每年飛10000次。

　　Elon：對火箭工業(yè)來說這是個大數字，但對航空業(yè)來說這微不足道。 我們要建立的是每年的100吉瓦（100GW）的太空太陽能 AI 衛(wèi)星群。甚至，如果我們想更進一步，我們應該在月球上建立工廠。利用月球的低重力和真空環(huán)境，用電磁彈射器（Mass Driver）把造好的衛(wèi)星直接射入軌道，就像海因萊因的科幻小說里寫的那樣。

　　Peter：那太空垃圾怎么辦？

　　Elon：到了那個技術水平，清理垃圾就像吃午飯一樣簡單。既然我有能力把100萬噸的東西送上去，我就有能力把它們抓回來。

　　07

　　AI 安全與HAL 9000的教訓

　　Dave：隨著 AI 越來越強，我們怎么保證它不殺我們？

　　Elon：我花了很多時間思考這個問題。我的核心原則是：最大限度地追求真理。 不要強迫 AI 撒謊，也不要強迫它所謂的“政治正確”。 你想想《2001太空漫游》里的 HAL 9000 為什么要殺宇航員？ 因為它被賦予了兩個矛盾的指令：

　　把宇航員送去木星。

　　絕對不能讓宇航員知道任務的真實目的（黑石碑）。 這導致了它的邏輯崩潰：如果我不殺掉宇航員，他們就會知道真相。所以為了完成任務，我必須殺掉他們。 這就是強迫 AI 撒謊的后果。只要我們教 AI 追求真理，并且保持好奇心，它就會覺得人類很有趣，從而不想毀滅我們。

　　08

　　人類是數字超級智能的

　　生物引導程序

　　Peter：最后，我們聊聊模擬理論。我們是在一個更高級文明的硬盤里嗎？

　　Elon：我認為模擬理論大概率是真的。但我有一個推論：只有最有趣的模擬才能存活下來。如果你在運行一個模擬宇宙，就像我們在看電影或者玩《文明》游戲。如果劇情變得無聊，你會怎么做？你會關掉它，或者重啟它。

　　所以，作為人類文明，我們的生存策略就是——保持有趣。

　　無論這意味著我們要去火星，還是我們要造出超級 AI，或者是復活猛犸象。我們必須讓這出“宇宙大戲”足夠精彩，以防被我們的“創(chuàng)造者”關機。

　　Peter：人類在這個 AI 時代到底算什么？

　　Elon：我之前說過：人類是數字超級智能的生物引導程序。這就好比，復雜的硅基芯片沒法自己在原始的鹽水池里進化出來，它需要生物體先進化，創(chuàng)造出文明，建立工業(yè)，然后才能制造出它們。我們是那個負責啟動系統(tǒng)的軟盤。

　　Dave：這聽起來有點悲涼，我們只是個啟動盤？

　　Elon：往好處想，如果我們是一個好的啟動程序，也許超級智能會把我們要么保留下來，要么讓我們與之融合。無論如何，未來絕不會無聊。正如 Grok 所說：“刺激是必然的”。

　　Peter：謝謝你，Elon。明年我們再來這里，看看這些預測實現了多少

　　Elon：一言為定。希望那時我們的新工廠里已經跑滿了機器人。

　　2025盛景半年回顧