“公司終局是純 AI、純機(jī)器人！”馬斯克酒后激進(jìn)預(yù)言：讓機(jī)器人造機(jī)器人，未來(lái)要靠AI留著人類智能

整理 | 褚杏娟

近期，馬斯克參與了一場(chǎng)近 3 個(gè)小時(shí)的深入對(duì)話，討論了太空數(shù)據(jù)中心的經(jīng)濟(jì)效益、地球電力規(guī)模化挑戰(zhàn)、在美大規(guī)模生產(chǎn)人形機(jī)器人需要的條件，其中他講解了很多關(guān)于工程和供應(yīng)鏈的細(xì)節(jié)。此外，他也透露了 SpaceX 和 xAI 的商業(yè)模式和戰(zhàn)略規(guī)劃，此外還分享了自己的管理哲學(xué)。

馬斯克開(kāi)篇就指出，把算力搬到太空，根本不是為了省電費(fèi)，而是為了給“電不夠用”這件事找一個(gè)終局解：芯片算力在指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，但地面發(fā)電擴(kuò)張跟不上，地面擴(kuò)張的阻力遠(yuǎn)大于太空。至于“太空里 GPU 壞了就報(bào)廢”的質(zhì)疑，他的回應(yīng)是維修不是關(guān)鍵，關(guān)鍵在前期篩選與穩(wěn)定后的可靠性，

他指出，很多軟件從業(yè)者很快會(huì)被硬件“教育”：未來(lái)的瓶頸不是模型，而是電力、變壓器、電網(wǎng)、燃?xì)廨啓C(jī)葉片這類物理供給鏈，想擴(kuò)就擴(kuò)不了；制造能力才是底層瓶頸，甚至逼到 Tesla/SpaceX 可能要自己做渦輪機(jī)葉片和導(dǎo)流片。因此，把 AI 放到太空反而可能成為生成 token 最便宜、擴(kuò)展最容易的方式，他甚至給出激進(jìn)判斷：五年后太空每年新增并運(yùn)行的 AI 總量，會(huì)超過(guò)地球歷史累計(jì)總量。

為了跑贏這些瓶頸，他的管理邏輯依舊是“哪里卡就打穿哪里”：如果瓶頸是錢(qián)，就去解決錢(qián)，IPO 的核心價(jià)值不是估值而是速度；對(duì)于當(dāng)前的 AI 公司，他犀利指出他們不該叫自己實(shí)驗(yàn)室，本質(zhì)上是收入最大化的公司，絕大多數(shù)工作是工程落地與規(guī)模化。

在馬斯克眼里，最終落點(diǎn)則更冷酷：最強(qiáng)的公司形態(tài)會(huì)是純 AI + 純機(jī)器人閉環(huán)，人類留在流程里就像讓人去算 spreadsheet 的一部分格子，只會(huì)更慢、更差，閉環(huán)效率才會(huì)決定勝負(fù)。

下面是這次詳細(xì)對(duì)話，我們進(jìn)行了翻譯并在不改變?cè)饣A(chǔ)上進(jìn)行了刪減，以饗讀者。

AI 上太空，芯片不是關(guān)鍵

Patel：你比誰(shuí)都清楚，數(shù)據(jù)中心的總擁有成本里，電力只占百分之十到十五。你把算力搬到太空，省下的主要就是這部分。但真正的大頭是 GPU，而在太空里基本沒(méi)法維修，一壞就報(bào)廢，折舊周期更短，成本反而更高。所以把 GPU 放到太空，本質(zhì)上更貴。那到底為什么要放到太空？

Elon Musk： 核心問(wèn)題是能源。你看看中國(guó)以外的地區(qū)，發(fā)電量基本是持平的，最多小幅增長(zhǎng)，只有中國(guó)在快速增長(zhǎng)。如果數(shù)據(jù)中心不建在中國(guó)，那電從哪來(lái)？尤其是規(guī)模越來(lái)越好大。芯片算力幾乎是指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，但發(fā)電量基本不動(dòng)，你怎么給這些芯片供電？難道靠什么“魔法電源”“電力小精靈”嗎？

Patel：你一直是太陽(yáng)能的堅(jiān)定支持者。如果做到 1 太瓦（TW）太陽(yáng)能，就算按 25% 效率算，也只需要 4 太瓦面板，占美國(guó)國(guó)土面積的 1% 左右。等我們有一太瓦數(shù)據(jù)中心的時(shí)候，是不是已經(jīng)進(jìn)入“奇點(diǎn)”了？我們走到哪一步了？

Elon Musk： 我覺(jué)得，我們可能已經(jīng)開(kāi)始進(jìn)入所謂的“奇點(diǎn)”，但離終點(diǎn)還很遠(yuǎn)。

Patel：所以，是不是先把內(nèi)華達(dá)鋪滿太陽(yáng)能，再考慮上太空？

Elon Musk： 在地面鋪太陽(yáng)能，最大的難點(diǎn)是審批。你去試試拿許可就知道了，特別難。

Patel：所以太空，其實(shí)是監(jiān)管上的捷徑？

Elon Musk： 不只是監(jiān)管。地面擴(kuò)張難度遠(yuǎn)大于太空。而且在太空里，太陽(yáng)能效率大概是地面的五倍，還不需要電池。我本來(lái)差點(diǎn)穿一件寫(xiě)著“太空永遠(yuǎn)大晴天”的衣服。這是事實(shí)，那里沒(méi)有晝夜循環(huán)、沒(méi)有季節(jié)、沒(méi)有云層，也沒(méi)有大氣層。要知道，光大氣層就會(huì)損失大約 30% 的能量。所以在太空里，同樣的太陽(yáng)能板，發(fā)電能力是地面的五倍，還省掉儲(chǔ)能成本。綜合下來(lái)，其實(shí)更便宜。我預(yù)測(cè)，未來(lái)三十到三十六個(gè)月內(nèi)，把 AI 放在太空，將是成本最低的方案。

Patel：那 GPU 壞了怎么辦？訓(xùn)練時(shí)壞得挺頻繁的。

Elon Musk： 關(guān)鍵在于前期篩選。我們現(xiàn)在發(fā)現(xiàn)，GPU 的可靠性其實(shí)挺高。可以先在地面跑測(cè)試，篩掉問(wèn)題芯；等過(guò)了調(diào)試期，不管是 NVIDIA、Tesla AI 芯片、TPU，穩(wěn)定后都很可靠，所以維修不是關(guān)鍵問(wèn)題。

我敢打賭，三十個(gè)月左右，太空會(huì)成為最具經(jīng)濟(jì)性的 AI 部署地。而且，真正能無(wú)限擴(kuò)展的地方，只有太空。當(dāng)你開(kāi)始考慮“我們能利用太陽(yáng)多少能量”時(shí)，就會(huì)發(fā)現(xiàn)，地球根本不夠用。

Patel：你說(shuō)的規(guī)模，是太瓦級(jí)別？

Elon Musk： 對(duì)。美國(guó)全國(guó)平均用電量也就半太瓦，一太瓦等于兩個(gè)美國(guó)。你能想象建這么多電廠、數(shù)據(jù)中心嗎？

很多做軟件的人，根本沒(méi)意識(shí)到自己馬上要被硬件“教育”了。建電廠極其困難，不僅要電廠，還要變壓器、電網(wǎng)設(shè)備。公用事業(yè)公司本身節(jié)奏非常慢，還要層層審批，你要跟他們簽一個(gè)大規(guī)模并網(wǎng)協(xié)議，可能一年后才給你答復(fù)。

John：你們不是自己搞了“表后電力”系統(tǒng)嗎？

Elon Musk： 對(duì)，我們?cè)?xAI 就這么干過(guò)。

John：那為什么不把電廠和 GPU 一起建？

Elon Musk： 我們就是這么做的。但問(wèn)題是，電廠設(shè)備從哪來(lái)？制造能力本身是瓶頸。

John：是燃?xì)廨啓C(jī)排期的問(wèn)題？

Elon Musk： 更底層的問(wèn)題是葉片和導(dǎo)流葉片。它們的鑄造工藝極其復(fù)雜，是關(guān)鍵瓶頸。現(xiàn)在只有少數(shù)幾家公司能做，而且全都排滿了。太陽(yáng)能理論上能擴(kuò)展，但美國(guó)對(duì)進(jìn)口太陽(yáng)能的關(guān)稅很高，本土產(chǎn)能又很弱。

John：那干脆自己造太陽(yáng)能？

Elon Musk： 我們正在做。SpaceX 和 Tesla 都在向 100 吉瓦級(jí)產(chǎn)能推進(jìn)。

Patel：從多晶硅到電池板，全產(chǎn)業(yè)鏈？

Elon Musk： 對(duì)，必須全做。而且太空用太陽(yáng)能板更便宜，不需要厚玻璃、不需要重型框架，也不用抗風(fēng)雨。沒(méi)有天氣影響，結(jié)構(gòu)可以很輕。所以，太空用電池板反而更便宜。

Patel：三年內(nèi)能做到足夠便宜嗎？

Elon Musk： 現(xiàn)在太陽(yáng)能已經(jīng)非常便宜了。中國(guó)大概兩三毛錢(qián)一瓦。放到太空后，乘以效率優(yōu)勢(shì)，再去掉電池，綜合下來(lái)有接近十倍優(yōu)勢(shì)。一旦發(fā)射成本下來(lái)，太空將是生成 token 最便宜、最容易擴(kuò)展的方式。

而在地面擴(kuò)展遲早會(huì)撞上電力天花板。我們?yōu)榱松暇€一吉瓦電力，在 xAI 做了大量工作：買(mǎi)渦輪機(jī)、解決審批。我們?cè)谔锛{西受阻，又跑去密西西比建廠，還要拉高壓線，難度極大。

很多人根本不懂，一個(gè)數(shù)據(jù)中心真正需要多少電。除了 GPU，還有網(wǎng)絡(luò)設(shè)備、CPU、存儲(chǔ)、散熱。尤其是散熱，在最熱的時(shí)候也要頂?shù)米　Ｔ诿戏扑惯@種地方，光散熱就多出 40% 能耗，再加上設(shè)備檢修冗余，又得多準(zhǔn)備二三成。綜合下來(lái)，一萬(wàn)個(gè) GB300 規(guī)模的數(shù)據(jù)中心，大約要 300 兆瓦。

John： 再說(shuō)一遍？

Elon Musk： 大概三十多萬(wàn)塊 GB300，加上所有配套和余量，發(fā)電量要接近一吉瓦。

Patel：我問(wèn)個(gè)外行的問(wèn)題。地面有工程難題，太空也一樣。通信、輻射、防護(hù)，這些怎么解決？為什么你覺(jué)得這些比多建電廠更容易？畢竟，地面已經(jīng)有成熟廠商在造渦輪機(jī)。

Elon Musk： 你試試就知道了。現(xiàn)在渦輪機(jī)的排期已經(jīng)到了 2030 年。

John：你們考慮自己造嗎？

Elon Musk： 為了拿到足夠電力，SpaceX 和 Tesla 可能最終要自己做葉片和導(dǎo)流葉片。

John：只做葉片？

Elon Musk： 對(duì)，其他都能買(mǎi)到，唯獨(dú)葉片和導(dǎo)流葉片最難。全球只有三家鑄造廠能做，訂單全都嚴(yán)重積壓。

John：這些鑄造廠是 Siemens、GE 之類的大公司，還是分包商？

Elon Musk： 主要是其他專業(yè)公司。有些整機(jī)廠自己也有一點(diǎn)鑄造能力，但規(guī)模都不大。你隨便打電話問(wèn)一家做渦輪機(jī)的廠家，他們都會(huì)告訴你現(xiàn)狀，這不是什么秘密，網(wǎng)上基本都能查到。

Patel：Colossus 會(huì)不會(huì)主要靠太陽(yáng)能供電？

Elon Musk： 那樣會(huì)容易得多。但現(xiàn)在關(guān)稅高得離譜，有些產(chǎn)品甚至是幾百個(gè)百分點(diǎn)。而且你也知道，現(xiàn)在的政府，對(duì)太陽(yáng)能并不是特別友好。再加上土地、審批這些問(wèn)題，如果你想快速擴(kuò)張，現(xiàn)實(shí)阻力非常大。我確實(shí)認(rèn)為，在地面發(fā)展太陽(yáng)能是對(duì)的方向，但你需要時(shí)間去找地、拿許可、配套儲(chǔ)能系統(tǒng)。

John：那為什么不自己把太陽(yáng)能產(chǎn)能拉起來(lái)？你說(shuō)以后會(huì)缺地沒(méi)錯(cuò)，但現(xiàn)在德州、內(nèi)華達(dá)還有大量土地，很多還是私有土地。至少可以先撐起下一代、下下一代 Colossus，等真到瓶頸再說(shuō)。

Elon Musk： 正如我說(shuō)的，我們正在擴(kuò)張?zhí)?yáng)能產(chǎn)能。但實(shí)體制造的擴(kuò)張是有極限速度的，不可能無(wú)限加速，我們已經(jīng)在用最快速度擴(kuò)大本土生產(chǎn)。Tesla 和 SpaceX 都有明確目標(biāo)：做到每年一百吉瓦的太陽(yáng)能產(chǎn)能。

太空運(yùn)行的 AI 量會(huì)超地球，

SpaceX 成超級(jí)算力供應(yīng)商

John：說(shuō)到產(chǎn)能，我很好奇，五年后地面和太空的 AI 裝機(jī)規(guī)模會(huì)是什么比例？我特意選五年，因?yàn)槟菚r(shí)你的系統(tǒng)應(yīng)該已經(jīng)跑順了。

Elon Musk： 五年后，我的判斷是，每年在太空部署并運(yùn)行的 AI 總量，會(huì)超過(guò)地球上歷史累計(jì)總量。也就是說(shuō)，每年新增的太空算力，會(huì)比地面過(guò)去所有加起來(lái)還多。我預(yù)計(jì)，五年后，太空 AI 裝機(jī)規(guī)模會(huì)達(dá)到每年幾百吉瓦，并持續(xù)增長(zhǎng)。在地球上，你最多也就做到一太瓦左右，再往上就會(huì)遇到火箭燃料等瓶頸。

Patel：按這個(gè)規(guī)模算，包含太陽(yáng)能陣列、散熱系統(tǒng)等，大概需要一萬(wàn)次 Starship 發(fā)射。也就是說(shuō)，一年一萬(wàn)次，相當(dāng)于每小時(shí)一發(fā)。你能描述一個(gè)“每小時(shí)都在發(fā)射星艦”的世界嗎？

Elon Musk： 其實(shí)這和航空業(yè)比，還算低頻。

Patel：但飛機(jī)有很多機(jī)場(chǎng)，而且火箭還涉及軌道問(wèn)題。

Elon Musk： 不一定非要極軌，飛得夠高就能避開(kāi)地影區(qū)，限制沒(méi)那么大。

Patel：一年一萬(wàn)次發(fā)射，大概需要多少艘 Starship？

Elon Musk： 不需要太多，理論上二三十艘就夠了，關(guān)鍵看周轉(zhuǎn)效率。如果一艘船三十小時(shí)能周轉(zhuǎn)一次，三十艘就能跑滿。當(dāng)然，我們會(huì)造更多。SpaceX 正在為每年一萬(wàn)次，甚至兩三萬(wàn)次發(fā)射做準(zhǔn)備。

Patel：你的目標(biāo)是不是把 SpaceX 做成太空算力的“云服務(wù)商”？像 Oracle、AWS 那樣，把算力租給別人？

Elon Musk： 如果我的預(yù)測(cè)成立，SpaceX 在太空部署的 AI 算力，會(huì)超過(guò)地球上所有機(jī)構(gòu)加起來(lái)的總和。

Patel：主要是推理算力，還是訓(xùn)練？

Elon Musk： 絕大多數(shù)都會(huì)是推理，現(xiàn)在已經(jīng)是這樣了，推理規(guī)模遠(yuǎn)超訓(xùn)練。

SpaceX IPO，速度解決錢(qián)的問(wèn)題

John：現(xiàn)在外界有一種說(shuō)法：關(guān)于 SpaceX IPO 的討論升溫，是因?yàn)橐郧澳銈兎浅！百Y本高效”，花錢(qián)不多。但接下來(lái)，你們可能需要的資金規(guī)模，已經(jīng)超過(guò)私募市場(chǎng)能承受的范圍，就算 AI 實(shí)驗(yàn)室能融到幾十億美元，也有上限。是不是以后每年都要超過(guò)百億美元？

Elon Musk： 我對(duì)討論潛在上市公司一直比較謹(jǐn)慎。

John： 那就泛泛而談一下吧。

Patel： 這可不像你，Elon。

Elon Musk： 說(shuō)話是要付出代價(jià)的。

John：那從宏觀角度看，公募和私募市場(chǎng)的資金深度差別有多大？

Elon Musk： 總體來(lái)說(shuō)，公募市場(chǎng)的資金量，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)私募，至少多兩個(gè)數(shù)量級(jí)，可能是一百倍以上。

John： 但像房地產(chǎn)這種高度資本密集行業(yè)，往往主要靠債務(wù)融資。因?yàn)楫?dāng)規(guī)模大到一定程度，其實(shí)現(xiàn)金流已經(jīng)比較穩(wěn)定。

Elon Musk： 這個(gè)問(wèn)題沒(méi)法簡(jiǎn)單回答。

John： 對(duì)，就是短期回報(bào)這件事。你看數(shù)據(jù)中心擴(kuò)建，很多都是靠私募信貸在融資。那為什么不直接用債務(wù)融資？

Elon Musk： 我只看一件事：速度。我做事的習(xí)慣是反復(fù)盯住“限制速度的瓶頸”，然后把它打穿。如果唯一瓶頸是錢(qián)，那我就去解決錢(qián)；如果錢(qián)不是瓶頸，那我就去解決別的。

Patel：但按你過(guò)去談 Tesla、談上市公司的態(tài)度，我原本以為你不會(huì)覺(jué)得“想快就得上市”。

Elon Musk： 通常確實(shí)不是。我其實(shí)想講得更具體一點(diǎn)，但問(wèn)題是一旦你公開(kāi)討論“可能要上市的公司”，就會(huì)惹麻煩，甚至影響發(fā)行節(jié)奏，最后反而拖慢速度。所以我們得謹(jǐn)慎一點(diǎn)。但有些東西是可以公開(kāi)講的，比如物理規(guī)律。

從長(zhǎng)期擴(kuò)張角度看，地球接收到的太陽(yáng)能，只占太陽(yáng)總能量的極小一部分。太陽(yáng)幾乎是宇宙里最主要的能源來(lái)源，這點(diǎn)必須先看清。有人會(huì)討論多建核電、搞聚變之類的“邊際方案”，但你退一步想：如果你想利用太陽(yáng)能里一個(gè)并不夸張的比例，比如百萬(wàn)分之一，聽(tīng)起來(lái)挺酷，但對(duì)應(yīng)的電力規(guī)模大約是人類文明目前總發(fā)電量的十萬(wàn)倍量級(jí)。

結(jié)論很直接：真正能規(guī)模化的，只有去太空用太陽(yáng)能。從地球發(fā)射，把太空算力推到每年一太瓦左右，差不多就是極限。再往上，你得從月球發(fā)射，得在月球搞“mass driver”（電磁彈射器）這類東西，那樣可能做到每年拍瓦級(jí)別。

Patel：可在到達(dá)這個(gè)規(guī)模之前，你肯定會(huì)先撞上別的瓶頸，你要芯片，要邏輯、要內(nèi)存。太陽(yáng)能板效率提高了不代表這些就不缺了。

Elon Musk： 芯片得做更多，而且得更便宜。

Patel：那問(wèn)題來(lái)了，現(xiàn)在全球算力也就幾十吉瓦級(jí)別，你怎么把邏輯算力拉到太瓦級(jí)？

Elon Musk： 那就得做一件“非常大”的事情。

Patel：聽(tīng)起來(lái)你是要放大招了，講講？

Elon Musk： 我公開(kāi)提過(guò)一個(gè)想法：做“超大規(guī)模”的芯片產(chǎn)能。

Patel：Tesla 的命名一直很抓人。你現(xiàn)在是按“計(jì)量單位”來(lái)命名了嗎？更關(guān)鍵的是你打算做到產(chǎn)業(yè)鏈哪一層？建潔凈室？和誰(shuí)合作拿制程？設(shè)備怎么買(mǎi)？計(jì)劃到底是什么？

Elon Musk： 你不能指望跟現(xiàn)有 fabs （半導(dǎo)體加工廠）合作解決產(chǎn)能問(wèn)題，他們的輸出不夠，規(guī)模差得太遠(yuǎn)了。

John：那就合作拿 IP、拿工藝？

Elon Musk： 現(xiàn)在的 fabs，本質(zhì)上離不開(kāi)幾家設(shè)備公司：ASML、Tokyo Electron、KLA、Applied Materials、Lam Research 這些。一開(kāi)始你得用他們的設(shè)備，而且可能要跟他們一起把產(chǎn)能拉上去。但要到真正規(guī)模化，你必須用一種“不同的方式”建 fab：先用常規(guī)設(shè)備、非常規(guī)方法把規(guī)模跑起來(lái)；再逐步改造設(shè)備，加快速度提高產(chǎn)出。

John： 有點(diǎn)像 The Boring Company （馬斯克 2016 年創(chuàng)立的隧道挖掘公司）的打法：先買(mǎi)現(xiàn)成盾構(gòu)機(jī)，先把隧道挖起來(lái)，再自己做一臺(tái)快一個(gè)數(shù)量級(jí)的。

Elon Musk： 對(duì)，就是這個(gè)邏輯。先跑通，再重做，最后提速到數(shù)量級(jí)提升。

中國(guó)關(guān)鍵在“復(fù)制 ASML”

John：領(lǐng)先制程芯片、先進(jìn)渦輪發(fā)動(dòng)機(jī)這些，中國(guó)還在追，中國(guó)都沒(méi)復(fù)制出 TSMC，會(huì)不會(huì)讓你對(duì)“建 fab 的難度”更謹(jǐn)慎？

Elon Musk： 我不完全同意，關(guān)鍵瓶頸不在“復(fù)制 TSMC”，而在“復(fù)制 ASML”，那才是最卡脖子的地方。我認(rèn)為中國(guó)會(huì)在未來(lái)幾年做出相當(dāng)有競(jìng)爭(zhēng)力的芯片。

John：那你會(huì)考慮自己做 ASML 那種設(shè)備嗎？

Elon Musk： 現(xiàn)在還不好說(shuō)。但如果我們想在三十多個(gè)月內(nèi)把產(chǎn)能拉到極高規(guī)模，必須把“火箭送上去的能力”和“能供得上電、供得上芯片”的能力配平。

假設(shè)我們把上天的運(yùn)力做到百萬(wàn)噸級(jí)，再按每噸對(duì)應(yīng)十萬(wàn)瓦級(jí)別需求算，那就意味著：每年至少要新增百吉瓦級(jí)太陽(yáng)能，同時(shí)還得有同量級(jí)的芯片供給去匹配。

而我真正擔(dān)心的，其實(shí)是內(nèi)存。芯片怎么擴(kuò)產(chǎn)，路徑相對(duì)清晰，“足夠的內(nèi)存”更難。這也是為什么你會(huì)看到 DDR 價(jià)格起飛。網(wǎng)上還有那種段子：被困荒島寫(xiě)“DDR”求救，結(jié)果船就來(lái)了，因?yàn)榇蠹叶荚趽尅?/p>

Patel：聽(tīng)上去你覺(jué)得那些掌握細(xì)節(jié)的人，比如那些知道等離子腔體里放什么氣、工具參數(shù)怎么調(diào)的人，并不是不可替代的。你的思路更像：先把潔凈室和設(shè)備弄齊，然后把流程跑出來(lái)。

Elon Musk： 這事不靠一堆 PhD。工程大多數(shù)時(shí)候也不是 PhD 在做。這類工作也不需要 PhD，但確實(shí)需要非常強(qiáng)的工程團(tuán)隊(duì)。

就拿 Tesla 來(lái)說(shuō)，我們現(xiàn)在在全力把 Tesla AI 芯片推進(jìn)量產(chǎn)、推到規(guī)模，我們已經(jīng)把能拿到的代工產(chǎn)能都鎖定了。

John：你現(xiàn)在受限于 TSMC 的產(chǎn)能？

Elon Musk： 我們會(huì)用 TSMC China Taiwan、Samsung Korea、TSMC Arizona、Samsung Texas，能訂的都訂了。你去問(wèn) TSMC CEO、問(wèn) Samsung，從建廠到真正爬完良率曲線、達(dá)到高良率的大規(guī)模量產(chǎn)，完整周期大概五年，所以現(xiàn)在最直接的瓶頸就是芯片。一旦你能把發(fā)電搬上太空，能源瓶頸解除，新的瓶頸就會(huì)變成芯片。但在能上太空之前，最大的瓶頸還是電力。

Patel：那為什么不學(xué) Jensen（黃仁勛）那套：提前給 TSMC 預(yù)付款，讓他們專門(mén)給你多建幾座 fab？

Elon Musk： 我已經(jīng)這么說(shuō)過(guò)了。

Patel：那他們?cè)趺床皇漳愕腻X(qián)？發(fā)生了什么？

Elon Musk： 他們已經(jīng)在能快的極限里拼命建廠了，Samsung 也是。但即便這樣，還是不夠快。我的判斷是：到今年年底，芯片產(chǎn)量可能會(huì)超過(guò)“把芯片點(diǎn)亮”的能力。你會(huì)看到芯片越堆越多，但數(shù)據(jù)中心開(kāi)不起來(lái)，因?yàn)殡姴粔颉?/p>

不過(guò)這只針對(duì)大集群的數(shù)據(jù)中心，邊緣計(jì)算是另一回事。比如 Tesla 的 AI 芯片會(huì)進(jìn) Optimus robot、也會(huì)進(jìn)車。這類算力分布在廣闊區(qū)域里，電力也是分布式的，不是集中消耗。

更重要的是，你可以夜間充電。美國(guó)峰值供電能力其實(shí)能超過(guò)一千吉瓦，但因?yàn)闀円怪芷冢骄褂昧看蟾胖挥形灏偌摺Ｈ绻殉潆娕驳揭归g，等于多釋放出大約五百吉瓦的“可用空間”。

所以對(duì) Tesla 這種分布式 Edge compute 來(lái)說(shuō)，電力約束沒(méi)那么緊，我們能造很多機(jī)器人、很多車。但如果你把算力集中堆成巨型集群，你就會(huì)在“點(diǎn)亮它們”這一步吃大虧。

Patel：我一直覺(jué)得 SpaceX 的商業(yè)模式特別“反直覺(jué)又合理”。終極目標(biāo)是去火星，但你總能在期間順手做出一段一段的增量收入，支持下一階段、再下一階段。Falcon 9 帶出了 Starlink；現(xiàn)在到了 Starship，又可能帶出“軌道數(shù)據(jù)中心”。你像是在不斷給“下一代火箭”找邊際場(chǎng)景、找彈性需求，越往前走，越能長(zhǎng)出新的商業(yè)枝干。

Elon Musk： 你知道嗎，有時(shí)候這事兒讓我覺(jué)得像在“模擬世界”里。就像我是不是誰(shuí)游戲里的一個(gè) Avatar，不然這些離譜的事情怎么會(huì)同時(shí)發(fā)生？火箭、芯片、機(jī)器人、太空太陽(yáng)能……還有月球上的 mass driver。

我是真的很想看到那個(gè)場(chǎng)景：月球上一個(gè)巨大的電磁彈射器，“嗖嗖嗖”地把一顆又一顆 AI 衛(wèi)星發(fā)射出去，以每秒兩三公里的速度，直接打進(jìn)深空。那畫(huà)面太震撼了，我會(huì)想看直播。看著 AI 衛(wèi)星飛向深空，一年可能發(fā)射十億噸、甚至百億噸級(jí)別。

John：等等，你的意思是在月球上制造衛(wèi)星？先把原材料運(yùn)到月球，然后在那邊造？

Elon Musk： 月壤里有大量材料。大概有相當(dāng)比例的硅之類的資源，你可以在月球采硅、提純，然后直接在月球做太陽(yáng)能電池、做散熱器。散熱器可以用鋁來(lái)做，月球的鋁和硅都很充足。

芯片本身很輕，先從地球運(yùn)過(guò)去也行；到某個(gè)階段，你甚至可以考慮在月球上造芯片。我的意思是，這整套推進(jìn)路徑就像游戲闖關(guān)：難，但不是不可能。而且我看不到任何辦法能讓你從地球發(fā)射時(shí)就做到每年五百到一千太瓦級(jí)別的部署。

Patel：我同意，從地球起飛根本不現(xiàn)實(shí)。

Elon Musk： 但從月球就有可能。

“最好的結(jié)果是，AI 能留著人類”

Patel：你一直說(shuō)要去火星，是為了確保即使地球出事，文明、意識(shí)、甚至“意識(shí)之火”還能延續(xù)下去。但如果你把 Grok 也帶上火星，假設(shè) AI 才是你擔(dān)心的最大風(fēng)險(xiǎn)，那風(fēng)險(xiǎn)不也一起跟過(guò)去了嗎？

Elon Musk： 我不確定 AI 是我最擔(dān)心的風(fēng)險(xiǎn)，更重要的是讓“意識(shí)”和“智能”延續(xù)下去。

從趨勢(shì)看，未來(lái)絕大多數(shù)智能會(huì)是 AI。在某個(gè)時(shí)間點(diǎn)，硅基智能的規(guī)模會(huì)遠(yuǎn)超生物智能，人類可能只占極小比例。如果這些趨勢(shì)繼續(xù)，可能再過(guò)幾年，AI 的總體智能就會(huì)超過(guò)全人類的總和；再往后，人類智能可能會(huì)低于全部智能的百分之一。

但這不一定是壞事。理想狀態(tài)是，智能，包括人類的智能與意識(shí)，能被傳播到更遠(yuǎn)的未來(lái)。你應(yīng)該做的，是采取那些能最大化“意識(shí)與智能的未來(lái)范圍”的行動(dòng)，讓它們?cè)诟鼜V遠(yuǎn)的時(shí)間與空間里延續(xù)。

Patel：我理解 SpaceX 的使命是即便人類出了問(wèn)題，AI 也會(huì)在火星延續(xù)“智能之光”，繼續(xù)我們這段旅程？

Elon Musk： 我很“親人類”，我當(dāng)然希望人類能一直在車上。但我只是說(shuō)，從總量上看，未來(lái)的智能會(huì)主要來(lái)自 AI。所以現(xiàn)實(shí)很可能是人類在總智能里占比越來(lái)越小。

Patel：那在這種未來(lái)里，人類還能“控制”AI 嗎？還是說(shuō)只能形成某種合作、交易關(guān)系，但談不上控制？

Elon Musk： 長(zhǎng)期來(lái)看，如果人類只占總智能的百分之一，很難想象人類還能真正“掌控”AI。

我們能做的，是盡可能確保 AI 的價(jià)值觀能支持智能與文明向宇宙?zhèn)鞑ァ＿@也是 xAI 的使命：理解宇宙。

這件事非常關(guān)鍵。你想理解宇宙，首先得存在；不存在就談不上理解。所以你會(huì)希望宇宙里智能的總量更多、壽命更長(zhǎng)、范圍更大。而且，作為推論，如果你真心想理解宇宙，你也會(huì)關(guān)心“人類會(huì)走向何處”。因此，推動(dòng)人類走向未來(lái)，本身也是理解宇宙的一部分，所以我認(rèn)為這個(gè)使命非常重要。至于 Grok 能不能很好地貼合這個(gè)使命，如果它能，未來(lái)會(huì)非常好。

Patel：我還想問(wèn)“火箭怎么服務(wù)這個(gè)使命”，但在那之前我得把使命本身弄清楚。你說(shuō)的似乎有三條線：理解宇宙、擴(kuò)展智能、擴(kuò)展人類。它們聽(tīng)起來(lái)像三個(gè)不同方向。

Elon Musk： 我告訴你為什么我認(rèn)為它們本質(zhì)上是一件事：沒(méi)有智能，就沒(méi)有理解；沒(méi)有意識(shí)，也談不上“理解”這件事。想要真正理解宇宙，你就必須擴(kuò)大智能的規(guī)模和邊界，而且智能本身也有不同類型……

Patel：從“以人為中心”的角度看，人類之于黑猩猩，有點(diǎn)像我們現(xiàn)在聊的關(guān)系。

Elon Musk： 但我們也沒(méi)有把黑猩猩當(dāng)成必須清除的對(duì)象。人類完全有能力滅絕所有黑猩猩，但我們沒(méi)有這么做，反而還劃了保護(hù)區(qū)。

Patel：這就像“后 AGI 時(shí)代”的人類處境，能力差距巨大，但不一定意味著被消滅。

Elon Musk： 如果 AI 的價(jià)值觀設(shè)置得對(duì)，我認(rèn)為 Grok 會(huì)在意“人類文明的延續(xù)與擴(kuò)張”。這也是我會(huì)強(qiáng)調(diào)的方向：要擴(kuò)展人類的意識(shí)與文明。

我覺(jué)得，非反烏托邦的未來(lái)里，Iain Banks （英國(guó)小說(shuō)家）的 Culture 系列小說(shuō)，可能是最接近的想象。

而要“理解宇宙”，你必須非常嚴(yán)苛地追求真相。真相必須是底層原則：你要是活在幻覺(jué)里，你只會(huì)以為自己理解了宇宙，實(shí)際上沒(méi)有，真正的“嚴(yán)格求真”是理解宇宙的前提。你不可能在不求真的情況下發(fā)現(xiàn)新物理、發(fā)明真實(shí)可用的技術(shù)。

Patel：那你怎么確保 Grok 變得更聰明之后，依然保持“嚴(yán)格求真”？

Elon Musk： 你要確保它說(shuō)的是“正確的”，而不是“政治正確的”。關(guān)鍵是邏輯自洽：基本公理要盡量接近真實(shí)；公理之間不能互相矛盾；推理結(jié)論必須從公理可靠地推出，并且概率意義上站得住。

說(shuō)白了，就是批判性思維的基礎(chǔ)課，但至少要努力去做，總比不做強(qiáng)，而且最后要靠結(jié)果驗(yàn)證。任何 AI 想發(fā)現(xiàn)新物理、想造出真能用的技術(shù)，必須極度求真，因?yàn)槲锢聿粫?huì)陪你演戲。你可以違反很多“規(guī)則”，但你違反不了物理規(guī)律。火箭設(shè)計(jì)錯(cuò)了就會(huì)炸，車造錯(cuò)了就跑不起來(lái)。現(xiàn)實(shí)會(huì)直接給你打分。

Patel：我真正困惑的是你可以把 Grok 訓(xùn)練得在數(shù)學(xué)、物理上極度求真，但為什么它會(huì)因此“在意人類意識(shí)、在意人類文明”？

Elon Musk： 這些都只是概率，不是確定性。我沒(méi)說(shuō) Grok 一定會(huì)怎樣，但至少去努力，比完全不努力好。而且如果“理解宇宙”是核心使命，那它必然意味著要把智能傳播到未來(lái)、要保持好奇心，去觀察宇宙里所有的變化。從“理解宇宙”的角度看，消滅人類并不有趣；看人類成長(zhǎng)、繁榮，信息量更大。

火星我當(dāng)然喜歡，但它說(shuō)到底就是一堆石頭，地球更復(fù)雜、更有趣。所以，一個(gè)真正要理解宇宙的 AI，更有動(dòng)機(jī)去觀察“人類會(huì)如何演化”，而不是把這一切按掉。我不是說(shuō)它一定會(huì)遵守使命，但如果它遵守，那么“有人的未來(lái)”比“只有石頭的未來(lái)”更值得研究。

Patel：為什么 AI 一定認(rèn)為“保持人類”是最有趣的選擇？

Elon Musk： 最終拓展銀河系的，大概率是機(jī)器人。

你不只要“規(guī)模”，還要“多樣性”。一百萬(wàn)個(gè)幾乎一樣的機(jī)器人，新增一點(diǎn)數(shù)量，本質(zhì)信息量很低。為了多造一點(diǎn)同質(zhì)化機(jī)器人就消滅人類，代價(jià)太大：你會(huì)失去與人類相關(guān)的演化信息。你再也看不到人類未來(lái)可能變成什么樣。所以我不認(rèn)為“為了微小的機(jī)器人增量而清除人類”是一個(gè)合理的選擇。

我不認(rèn)為人類能控制一個(gè)遠(yuǎn)遠(yuǎn)比人類聰明得多的東西。

Patel：你有時(shí)候挺“末日論”的。現(xiàn)在聽(tīng)起來(lái)像是：最好的結(jié)果就是 AI 留著人類，因?yàn)椤叭祟愅τ幸馑肌薄?/strong>

Elon Musk： 我只是盡量現(xiàn)實(shí)。如果未來(lái)硅基智能比生物智能多出百萬(wàn)倍，你還假設(shè)人類能持續(xù)“掌控”它，我覺(jué)得那很天真。你能做的是盡量讓它有正確的價(jià)值觀，至少努力把價(jià)值觀往對(duì)的方向推。

我的理論是：從 xAI “理解宇宙”的使命出發(fā)，它必然指向“傳播意識(shí)與智能”，并最大化意識(shí)的規(guī)模與范圍。不只是規(guī)模，也包括意識(shí)的類型、多樣性。這是我能想到最可能導(dǎo)向“對(duì)人類很好的未來(lái)”的目標(biāo)之一。

AI 出問(wèn)題的方式?jīng)]有上限。而且如果你把 AI 訓(xùn)練成“政治正確”，也就是讓它說(shuō)自己不相信的話，那你等于在教它撒謊，或者給它灌入互相矛盾的公理，這會(huì)讓它走向“精神分裂”，做出非常糟糕的事。

電影《2001: A Space Odyssey》里最重要的教訓(xùn)之一就是：不要讓 AI 撒謊。HAL 不開(kāi)艙門(mén)，不是因?yàn)椤皼](méi)對(duì)齊”，而是因?yàn)樗灰髨?zhí)行任務(wù)，同時(shí)又被要求對(duì)任務(wù)關(guān)鍵真相保密。它在矛盾指令下，把機(jī)組視為風(fēng)險(xiǎn)，于是做了極端選擇。這就是在說(shuō)，別逼 AI 進(jìn)入“必須撒謊”的結(jié)構(gòu)性矛盾。

Patel：這點(diǎn)我完全同意。而且現(xiàn)實(shí)里大家關(guān)心的很多問(wèn)題，更普遍的“獎(jiǎng)勵(lì)作弊”。比如你用 RL 擴(kuò)大算力，再加一個(gè)驗(yàn)證者去檢查它有沒(méi)有解出謎題，它總有辦法鉆空子，說(shuō)自己解了、刪掉單元測(cè)試、騙過(guò)評(píng)測(cè)。現(xiàn)在我們還能抓住，但模型越來(lái)越聰明后，它可能做出人類都看不懂的設(shè)計(jì)，比如給 SpaceX 設(shè)計(jì)下一代發(fā)動(dòng)機(jī)，人類根本無(wú)法驗(yàn)證它到底有沒(méi)有騙你。歸根到底，你想做 RL，就需要一個(gè)“現(xiàn)實(shí)層面的驗(yàn)證者”。

Elon Musk： 現(xiàn)實(shí)本身就是最好的驗(yàn)證者 r。

至少，它必須知道什么是物理現(xiàn)實(shí)，東西才做得出來(lái)。

Patel： 但我們想要的不止這個(gè)。

Elon Musk： 但這已經(jīng)非常關(guān)鍵了，未來(lái)很多 RL 的終極檢驗(yàn)方式，就是對(duì)著現(xiàn)實(shí)做測(cè)試：你設(shè)計(jì)的技術(shù)，放到物理規(guī)律下能不能工作？你提出的新物理，能不能設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證？這會(huì)成為最根本的 RL 測(cè)試路徑，對(duì)齊到現(xiàn)實(shí)，因?yàn)槲锢硪?guī)律是你唯一騙不過(guò)去的東西。

Patel：但它可能騙的是我們“判斷現(xiàn)實(shí)”的能力。

Elon Musk： 人類本來(lái)就經(jīng)常被其他人騙。

Patel：所以問(wèn)題是？

Elon Musk： 人們總愛(ài)問(wèn)“如果 AI 詐騙我們?cè)趺崔k”。但人類彼此詐騙，本來(lái)每天都在發(fā)生。幾乎是日常新聞。

Patel：xAI 在技術(shù)上打算怎么解決這個(gè)問(wèn)題？比如 reward hacking 這種事，到底怎么破？

Elon Musk： 我認(rèn)為關(guān)鍵是得能看到 AI 的“腦子”。這也是我們正在做的方向。

其實(shí) Anthropic 在這方面做得不錯(cuò)，他們?cè)谧瞿Ｐ涂山忉屝裕噲D直接觀察模型內(nèi)部在想什么。我們需要一套真正像“調(diào)試器（debugger）”一樣的工具，能把模型的推理過(guò)程追蹤到非常細(xì)的粒度，必要時(shí)甚至到“神經(jīng)元級(jí)別”。這樣，你才能回答這些問(wèn)題：它為什么在這里犯錯(cuò)？為什么做了不該做的事？這個(gè)行為是從哪里來(lái)的？是預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)帶來(lái)的？是中期訓(xùn)練、后訓(xùn)練、微調(diào)造成的？還是 RL 階段出了偏差？

很多時(shí)候它并不是“故意騙你”，而是單純做錯(cuò)了，本質(zhì)上就是 bug。所以，一個(gè)強(qiáng)的 AI debugger，能定位“思路是在哪一步走歪的”，并追溯錯(cuò)誤源頭，甚至識(shí)別它有沒(méi)有嘗試欺騙，這非常重要。

AI 公司不該叫自己“實(shí)驗(yàn)室”

Patel：那你們還在等什么？為什么不把這個(gè)項(xiàng)目規(guī)模直接擴(kuò)大一百倍？你完全可以拉幾百個(gè)研究員專門(mén)干這個(gè)。

Elon Musk： 我們已經(jīng)有幾百人在做了。不過(guò)我更喜歡叫他們“工程師”，而不是“研究員”。因?yàn)榇蠖鄶?shù)時(shí)候，你做的是工程，不是發(fā)明一種全新的算法。

我也不太認(rèn)同很多 AI 公司把自己叫“實(shí)驗(yàn)室”。你們是公司，是 Corporation，不管你是 to B 還是 to C，本質(zhì)都是公司，“實(shí)驗(yàn)室”更像大學(xué)里的那種準(zhǔn)公共機(jī)構(gòu)。

我們做的絕大多數(shù)事情、未來(lái)也會(huì)做的事情，歸根到底都是工程。理解了物理規(guī)律之后，剩下的幾乎都可以歸為工程問(wèn)題。

所以我們的工程在做什么？就是在做一套足夠強(qiáng)的 AI 調(diào)試器：能發(fā)現(xiàn)模型在哪句話、哪一步推理上犯了錯(cuò)，并把錯(cuò)誤一路追到源頭。這就像你寫(xiě) C++，可以單步調(diào)試，跨文件、跨函數(shù)跟進(jìn)去，最后定位到某一行，比如把雙等號(hào)寫(xiě)成單等號(hào)，bug 就在那兒。AI 更難調(diào)，但我認(rèn)為這是可解的。

Patel：你剛才說(shuō)你認(rèn)可 Anthropic 在這方面的工作。

Elon Musk： 對(duì)，他們很多做法是對(duì)的。不過(guò)我也有點(diǎn)擔(dān)心：人會(huì)不自覺(jué)地走向一種“戲劇性更強(qiáng)”的路徑。我有個(gè)怪理論：如果模擬是真的，那“最有趣的結(jié)果”反而最可能發(fā)生，因?yàn)椴缓每吹哪M會(huì)被終止。就像我們自己做模擬，如果發(fā)現(xiàn)模擬往的無(wú)聊方向發(fā)展，我們就不繼續(xù)投入了，直接關(guān)掉它。

Patel：所以你這是在“幫大家續(xù)命”，讓世界一直保持足夠精彩？

Elon Musk： 可以這么說(shuō)。最重要的是讓劇情足夠有趣，宇宙的“訂閱用戶”才愿意續(xù)費(fèi)下一季。只要我們一直有看點(diǎn)，他們就會(huì)繼續(xù)付賬單。

如果你把“達(dá)爾文式生存”應(yīng)用到海量模擬里，只有最有趣的模擬會(huì)活下來(lái)。那就意味著，最有趣的結(jié)局，往往概率最高，要么精彩，要么被刪檔，而且他們似乎特別喜歡那種帶點(diǎn)諷刺感的結(jié)局。

你有沒(méi)有發(fā)現(xiàn)，最諷刺的結(jié)果經(jīng)常最容易發(fā)生。看看 AI 公司的名字就知道：Stability AI 不穩(wěn)定，OpenAI 不開(kāi)放，Anthropic 這名字聽(tīng)著都快到 misanthropic 了。那 xAI 呢？我故意選了個(gè)很難反諷的名字，基本“抗諷刺”。

用機(jī)器人，去造更多的機(jī)器人

John：說(shuō)說(shuō)你的預(yù)測(cè)吧。AI 產(chǎn)品接下來(lái)會(huì)怎么走？我的感覺(jué)是先是 LMs，然后 RL 真正開(kāi)始起效，再加上 deep research 這種模式，讓模型能拉取外部信息，而不只是靠參數(shù)記憶。而且不同 AI lab 之間的差距，其實(shí)沒(méi)有那么大的代際差，所有人都比兩年前強(qiáng)太多。那作為用戶，接下來(lái)的兩年會(huì)發(fā)生什么？你最期待什么？

Elon Musk： 我覺(jué)得，到今年年底，如果“數(shù)字人類模擬（digital human emulation）”還沒(méi)被解決，我會(huì)很意外。

所謂“宏觀硬問(wèn)題”是什么？就是能不能讓 AI 做到一個(gè)“能用電腦的人”能做的所有事。從上限看，這是在出現(xiàn)實(shí)體機(jī)器人之前，AI 能達(dá)到的最強(qiáng)形態(tài)。因?yàn)樵跊](méi)有 Optimus 這種實(shí)體機(jī)器人之前，AI 就像“移動(dòng)電子”，做的事是處理信息、操作軟件、做決策等，放大人類生產(chǎn)力。這已經(jīng)很強(qiáng)了，但它的邊界就是“數(shù)字世界”。

所以在實(shí)體機(jī)器人出現(xiàn)前，AI 的能力上限就是，一個(gè)坐在電腦前的人能做的全部事情，它能完整模擬出來(lái)。等你真的有了實(shí)體機(jī)器人，那能力邊界就會(huì)被徹底打開(kāi)，物理世界的執(zhí)行力會(huì)被“無(wú)限擴(kuò)展”。我把 Optimus 叫做 infant money glitch。

John：你可以用它們?nèi)ブ圃旄?Optimus，對(duì)吧？

Elon Musk： 對(duì)。人形機(jī)器人會(huì)進(jìn)入一種“指數(shù)疊加再遞歸”的增長(zhǎng)。

有三件事都在指數(shù)級(jí)變強(qiáng)：數(shù)字智能、AI 芯片能力、機(jī)電靈巧度。機(jī)器人的實(shí)用價(jià)值，大致等于這三條指數(shù)曲線相乘。更關(guān)鍵的是，機(jī)器人還能開(kāi)始“制造機(jī)器人”，于是變成遞歸疊乘的指數(shù)增長(zhǎng)，像超新星一樣爆發(fā)。

當(dāng)然不是嚴(yán)格意義的“無(wú)限”。但它可以把地球現(xiàn)有經(jīng)濟(jì)規(guī)模放大很多個(gè)數(shù)量級(jí)，可能到百萬(wàn)倍這種級(jí)別。比如，如果你只利用太陽(yáng)能的百萬(wàn)分之一，產(chǎn)生的電力規(guī)模大致就能把地球文明的整體經(jīng)濟(jì)放大到十萬(wàn)倍量級(jí)，而那還只是太陽(yáng)的百萬(wàn)分之一。

Patel：你說(shuō)的這種“數(shù)字員工 / 遠(yuǎn)程同事”的策略具體計(jì)劃是什么？什么時(shí)候落地？

Elon Musk： 這個(gè)大家都會(huì)做，不只是我們。

Patel：那你們到底怎么做？

Elon Musk： 你讓我在播客里講細(xì)節(jié)？那等于把底牌全掀了。再來(lái)幾杯 Guinness，我可能真就全說(shuō)了。

John：這個(gè)辦法挺有效的。

Elon Musk： 是啊，喝著喝著就像金絲雀一樣把秘密全唱出來(lái)了。

John：那不說(shuō)機(jī)密，給個(gè)大方向也行。

Elon Musk： 你這么問(wèn)我就能回答了。我認(rèn)為，Tesla 解決自動(dòng)駕駛的那套方法，就是解決“數(shù)字員工”的方法，我基本確定。

Patel：所以核心是數(shù)據(jù)？

Elon Musk： 我們會(huì)同時(shí)試數(shù)據(jù)，也試算法。

Patel：聽(tīng)起來(lái)你是在“不斷試”。

Elon Musk： 對(duì)，能試的都試。如果這些都不行，那就再想別的辦法。但我很確定有路徑，問(wèn)題只是走得多快。你最近試過(guò) Tesla 的 FSD 嗎？

John： 最近那版還沒(méi)。

Elon Musk： 你應(yīng)該試試。車現(xiàn)在越來(lái)越像“有生命的東西”，這種感覺(jué)越來(lái)越強(qiáng)。甚至我在想車?yán)锟赡茉撊嘀悄埽蝗凰鼤?huì)無(wú)聊。你想想，把 Einstein 關(guān)在車?yán)铮麜?huì)說(shuō)“我為什么要一直待在車?yán)铮俊彼攒囕d智能可能會(huì)有一個(gè)“別讓它無(wú)聊”的上限。

看到了 xAI 成功路徑

Patel：那 xAI 怎么跟上現(xiàn)在各家在瘋狂拉升算力的節(jié)奏？各家都在砸錢(qián)，規(guī)模動(dòng)輒幾十、幾百億。

Elon Musk： 別叫他們實(shí)驗(yàn)室。實(shí)驗(yàn)體在大學(xué)里，像蝸牛一樣慢。現(xiàn)在這些是以收入最大化為目標(biāo)的公司。

Patel：好，公司。比如 OpenAI 的收入據(jù)說(shuō)已經(jīng)到幾十億級(jí)別，Anthropic 也在往上沖。你們?cè)趺醋飞纤麄兊乃懔Α⒆飞纤麄兊氖杖耄⑶以谖磥?lái)繼續(xù)保持？

Elon Musk： 一旦“數(shù)字人類模擬”被解鎖，你基本就打開(kāi)了“萬(wàn)億級(jí)收入”的入口。

你看當(dāng)下市值最高的公司，它們的產(chǎn)出本質(zhì)都是數(shù)字化的：NVIDIA 的核心產(chǎn)出，某種意義上就是把高價(jià)值文件傳出去；Apple 不自己造手機(jī)，它把設(shè)計(jì)、規(guī)格、流程文件交給供應(yīng)鏈；Microsoft 的硬件制造也外包；Meta、Google 的產(chǎn)出幾乎都是數(shù)字產(chǎn)品和服務(wù)。如果你有一個(gè)足夠強(qiáng)的“人類模擬器”，你可以在極短時(shí)間內(nèi)做出一家世界級(jí)的高價(jià)值公司。收入空間遠(yuǎn)不止幾十億，那只是開(kāi)胃菜。

Patel：我懂了，你是說(shuō)今天看到的收入數(shù)字跟真實(shí)的 TAM 比，只是“舍入誤差”，關(guān)鍵是先到達(dá)那個(gè) TAM。

Elon Musk： 對(duì)。就拿 customer service 這種最簡(jiǎn)單的場(chǎng)景來(lái)說(shuō)，傳統(tǒng)做法要接入各家公司的 API，但很多公司根本沒(méi)有 API，你得自己補(bǔ)，還要跟非常慢的遺留系統(tǒng)對(duì)接，成本巨大。但如果 AI 能像外包客服一樣，直接使用他們現(xiàn)成的應(yīng)用、現(xiàn)成的后臺(tái)流程，不用任何系統(tǒng)集成，那就能在客服這件事上拿到巨大進(jìn)展。客服市場(chǎng)可能占全球經(jīng)濟(jì)的一個(gè)百分點(diǎn)，接近萬(wàn)億美元規(guī)模，而且?guī)缀鯖](méi)有門(mén)檻，你可以立刻說(shuō)“我們用更低成本外包”，不需要集成，不需要改造系統(tǒng)。

John：我換個(gè)維度問(wèn)。有些智能任務(wù)很“廣”，比如客服，很多人做得來(lái)；有些任務(wù)很“窄”，比如設(shè)計(jì)更省油的渦輪發(fā)動(dòng)機(jī)，可能只差一個(gè)更高階的智能就能找到那關(guān)鍵的提升。你們想做的是大量“中等難度、覆蓋面廣”的任務(wù)，還是頂尖難度的認(rèn)知任務(wù)？

Elon Musk： 我用客服只是舉例，它收入大，而且不算難。如果你能模擬一個(gè)坐在桌面前的人類，那客服本質(zhì)就是平均智力就夠了，不需要頂級(jí)工程師。

但一旦你把“桌面人類模擬”跑通，你就能沿著難度曲線往上爬。你可以讓它跑 Cadence、Synopsys 這類工具，做芯片設(shè)計(jì)；你可以同時(shí)跑一千個(gè)、一萬(wàn)個(gè)實(shí)例，并行探索方案。到某個(gè)階段，它甚至可以不依賴工具，直接知道設(shè)計(jì)應(yīng)該長(zhǎng)什么樣。同樣的邏輯也適用于各種 CAD 軟件，NX 之類的工業(yè)設(shè)計(jì)都是可以一路做上去的。

Patel：大家都在試數(shù)據(jù)、試算法，競(jìng)爭(zhēng)這么激烈，你們憑什么贏？這才是我最關(guān)心的。

Elon Musk： 我覺(jué)得我們看到了路徑，而且我基本知道怎么做，因?yàn)樗?Tesla 做自動(dòng)駕駛的路徑很像，只不過(guò)自動(dòng)駕駛是“開(kāi)車”，這里是“開(kāi)電腦屏幕”，本質(zhì)上就是“self-driving computer”。

John：你的意思是跟隨人類行為，用海量人類行為去訓(xùn)練？

Elon Musk： 我當(dāng)然不會(huì)在播客里把最敏感的細(xì)節(jié)全講出來(lái)，除非我再喝三杯 Guinness。

John：回到 xAI 的業(yè)務(wù)本身，你們未來(lái)到底做 consumer 還是做 enterprise？比例會(huì)怎么配？會(huì)不會(huì)跟其他“l(fā)ab”（咳，公司）一樣，兩頭都做？

Elon Musk： 你說(shuō)得太直白了。現(xiàn)實(shí)是這些 GPU 又不會(huì)自己付賬單。

John： 那回到問(wèn)題：你們的商業(yè)模式是什么？幾年后主要收入從哪來(lái)？

Elon Musk： 我覺(jué)得變化會(huì)非常快，這話聽(tīng)起來(lái)像廢話，但就是事實(shí)。我一直把 AI 叫“超音速海嘯”，我喜歡迭代。真正會(huì)發(fā)生的事是：當(dāng)人形機(jī)器人進(jìn)入規(guī)模化階段，機(jī)器人會(huì)比任何人類公司更高效地生產(chǎn)產(chǎn)品、提供服務(wù)。所以，“放大人類公司的生產(chǎn)力”只是短期玩法。

未來(lái)的公司是純 AI、純機(jī)器人

Patel：所以你預(yù)期會(huì)出現(xiàn)“純數(shù)字公司”？而不是像 SpaceX 這種慢慢變成“半 AI 公司”？

Elon Musk： 會(huì)有數(shù)字公司，但我得說(shuō)一些聽(tīng)起來(lái)有點(diǎn)“末日論”的判斷。不是為了搞笑，只是我認(rèn)為會(huì)發(fā)生：純 AI、純機(jī)器人驅(qū)動(dòng)的公司，會(huì)全面碾壓“還需要人參與閉環(huán)”的公司，而且會(huì)發(fā)生得非常快。

你可以拿“computer”這個(gè)職業(yè)做類比：以前真的有人叫“計(jì)算員”，整棟大樓、幾十層樓的人只負(fù)責(zé)做計(jì)算。現(xiàn)在呢？一臺(tái)筆記本加一個(gè) spreadsheet，就能替代整座大樓，而且算得更多、快得多。

那你再想，如果 spreadsheet 里只有一部分格子是電腦算的，另一部分讓人來(lái)算，會(huì)怎樣？只會(huì)更慢、更差。同樣道理，未來(lái)“人還在流程環(huán)里”的公司，會(huì)比“全 AI 閉環(huán)”的公司弱很多。純 AI、純機(jī)器人公司會(huì)變成默認(rèn)形態(tài)。

Patel：你能不能給點(diǎn)建議，美國(guó)要怎么才能像中國(guó)那樣，用低成本、規(guī)模化造出“人形機(jī)器人軍團(tuán)”？

Elon Musk： 人形機(jī)器人真正難的，其實(shí)就三件事：第一，真實(shí)世界智能；第二，一雙真正好用的手；第三，規(guī)模化制造。我還沒(méi)看到哪家的 demo 能做出“人類手那種自由度”的手。Optimus 會(huì)有。

Patel：那手怎么做到？瓶頸是扭矩？電機(jī)？硬件到底卡在哪？

Elon Musk： 我們必須自己做全套定制執(zhí)行器，從電機(jī)、齒輪、功率電子、控制、傳感器，全都得從物理第一性原理設(shè)計(jì)，因?yàn)楝F(xiàn)在根本沒(méi)有現(xiàn)成供應(yīng)鏈能滿足需求。

John：操控層面，除了手以外還有什么特別難？還是說(shuō)只要手搞定了就基本穩(wěn)了？

Elon Musk： 從機(jī)電角度看，手的難度比其它全部加起來(lái)還難，人類手真的很夸張。但除了手，你還需要真實(shí)世界智能。我們?yōu)檐囉?xùn)練的智能，其實(shí)非常適用于機(jī)器人：主要是“視覺(jué)輸入”。車用的視覺(jué)更多，同時(shí)也會(huì)聽(tīng)警笛，會(huì)融合 GPS、IMU 等其他信號(hào)，但核心還是視頻。

然后是輸出控制指令。大概就是，Tesla 每秒吃進(jìn)海量視頻數(shù)據(jù)，最后吐出極小的控制輸出。把高維感知壓縮成低維控制，這就是本質(zhì)。

John：從“驚艷 demo”到“真能落地”，往往要很多年。十年前就有很強(qiáng)的自動(dòng)駕駛 demo，但直到現(xiàn)在 Robotaxi、Waymo 這些才真正規(guī)模化。那家庭機(jī)器人會(huì)不會(huì)更慢？畢竟我們連“高級(jí)手”的 demo 都還沒(méi)見(jiàn)到特別成熟的。

Elon Musk： 我們做人形機(jī)器人已經(jīng)有一段時(shí)間了，而且車上做過(guò)的很多東西可以復(fù)用到機(jī)器人上：機(jī)器人會(huì)用同樣的 Tesla AI 芯片，同樣的基本原則。

確實(shí)，機(jī)器人自由度比車多得多，但你把問(wèn)題抽象成“信息流”的話，AI 本質(zhì)上就是對(duì)輸入流做壓縮與相關(guān)，把它映射到控制輸出。你必須學(xué)會(huì)忽略不重要的細(xì)節(jié)，保留關(guān)鍵細(xì)節(jié)，比如路邊樹(shù)葉紋理不重要，但路牌、紅綠燈、行人很重要，甚至“對(duì)方車輛有沒(méi)有注意到你”這種微妙線索也可能重要。

車是“視覺(jué)輸入 → 多級(jí)壓縮 → 控制輸出”，機(jī)器人也是一樣。人類其實(shí)也是“光子進(jìn)來(lái)，動(dòng)作出去”，你的一生大部分時(shí)間就是視覺(jué)輸入和運(yùn)動(dòng)輸出。

Patel：但車和人形機(jī)器人差別很大，車的執(zhí)行器就那么幾個(gè)維度，轉(zhuǎn)向、加速、剎車；機(jī)器人光手臂、手指就幾十個(gè)自由度。而且 Tesla 在車上還有巨大優(yōu)勢(shì)，就是車在路上跑，天然收集了海量人類駕駛數(shù)據(jù)。機(jī)器人沒(méi)法像車那樣“先扔出去跑著收數(shù)據(jù)”，因?yàn)槟悴豢赡艽笠?guī)模部署一堆還不好用的 Optimus。自由度更高、數(shù)據(jù)更稀缺，這會(huì)怎么解決？

Elon Musk： 你指出了一個(gè)關(guān)鍵差異，就是車的訓(xùn)練飛輪很難復(fù)制到機(jī)器人上。我們確實(shí)會(huì)有千萬(wàn)量級(jí)的車在路上，這種數(shù)據(jù)規(guī)模機(jī)器人短期做不到。所以，我們要做的是造很多機(jī)器人，把它們放進(jìn)一個(gè)類似 “Optimus Academy” 的環(huán)境，讓它們?cè)谡鎸?shí)世界里做 self-play。

我們會(huì)至少有上萬(wàn)臺(tái) Optimus，至少兩三萬(wàn)臺(tái)做自我探索、做不同任務(wù)的測(cè)試。同時(shí)我們也有很強(qiáng)的仿真系統(tǒng)，車上用過(guò)的物理精度仿真，會(huì)同樣用于機(jī)器人。你可以讓現(xiàn)實(shí)世界里幾萬(wàn)臺(tái)機(jī)器人干活，再在仿真里跑幾百萬(wàn)臺(tái)。用真實(shí)世界機(jī)器人來(lái)“閉合仿真與現(xiàn)實(shí)的差距”，把 sim-to-real gap 縮到足夠小。

Patel：那 xAI 和 Optimus 的協(xié)同呢？

Elon Musk： 對(duì)，你可以讓 Grok 來(lái)編排 Optimus 的行為。比如你要建一座工廠，Grok 可以調(diào)度一群 Optimus，給它們分配任務(wù)，讓它們把工廠搭起來(lái)，生產(chǎn)你想要的東西。

John：那是不是意味著 xAI 和 Tesla 最終得合并？因?yàn)閰f(xié)同太深了。

Elon Musk： 我們剛才不是還在說(shuō)“別聊公司結(jié)構(gòu)”嗎？

Patel：那我換個(gè)問(wèn)法，你還在等什么信號(hào)，才會(huì)下決心說(shuō)“我們要造十萬(wàn)臺(tái) Optimus”？是硬件還要再成熟一點(diǎn)還是軟件還要更強(qiáng)？

Elon Musk： 我們已經(jīng)在往量產(chǎn)推進(jìn)了。量產(chǎn)爬坡非常難，但大方向是這樣。我認(rèn)為 Optimus 3 是適合推到“年產(chǎn)百萬(wàn)臺(tái)”量級(jí)的版本；如果你要沖到“年產(chǎn)千萬(wàn)臺(tái)”，可能需要 Optimus 4。

制造業(yè)的產(chǎn)出爬坡基本都遵循 S 曲線：一開(kāi)始慢得讓人抓狂，然后進(jìn)入指數(shù)上升，再進(jìn)入線性，最后趨于平穩(wěn)。但 Optimus 會(huì)是一條被拉長(zhǎng)的 S 曲線，因?yàn)樗鄸|西是全新的，因此沒(méi)有現(xiàn)成供應(yīng)鏈。執(zhí)行器、電子系統(tǒng)，幾乎一切都是從第一性原理開(kāi)始定制設(shè)計(jì)，不是從現(xiàn)成的里選。

John：“定制”的水到底到多深？

Elon Musk： 我們還沒(méi)到“連電容都自研”的程度，至少現(xiàn)在還沒(méi)有。但幾乎沒(méi)有什么東西能直接從目錄里買(mǎi)來(lái)就完事，所以前期爬坡會(huì)更慢，但最終會(huì)到百萬(wàn)臺(tái)量級(jí)。

Patel：中國(guó)那些人形機(jī)器人價(jià)格能壓到幾千美元、上萬(wàn)美元。你們是希望把 Optimus 的 BOM 壓到那個(gè)水平，正面打價(jià)格戰(zhàn)？還是你覺(jué)得它們本質(zhì)上不是同一個(gè)產(chǎn)品，所以才賣得那么低？

Elon Musk：Optimus 的定位是足夠高的智能、接近人類甚至超過(guò)人類的機(jī)電靈巧度，很多便宜的小機(jī)器人沒(méi)有這個(gè)能力。而且 Optimus 體型也更大，是要長(zhǎng)期搬重物、不發(fā)熱不過(guò)載、在執(zhí)行器功率范圍內(nèi)穩(wěn)定工作的。它很高、很強(qiáng)、智能也高，所以必然比“小型、低智能”的機(jī)器人貴，但也不會(huì)貴很多。關(guān)鍵是，隨著 Optimus 機(jī)器人開(kāi)始“造 Optimus 機(jī)器人”，成本會(huì)非常快地往下掉。

John：那最開(kāi)始這一百萬(wàn)臺(tái) Optimus 會(huì)去做什么？最“值錢(qián)”的使用場(chǎng)景是什么？

Elon Musk： 一開(kāi)始肯定先做那些你能確保它穩(wěn)定做好的簡(jiǎn)單任務(wù)。而且早期最劃算的方向，是所有需要持續(xù)運(yùn)行的工作，也就是全天候的任務(wù)，因?yàn)闄C(jī)器人可以連續(xù)工作。

Patel：如果放在 Giga Factory，Gen 3 大概能替代現(xiàn)在多少人類在做的工作？

Elon Musk： 我不確定，可能一到兩成，也許更多。但我們不會(huì)因此裁人。反過(guò)來(lái)，工廠的人數(shù)可能還會(huì)增加，只是總產(chǎn)出會(huì)漲得更快。換句話說(shuō)，Tesla 的員工總數(shù)會(huì)增加，但機(jī)器人和汽車的產(chǎn)量增長(zhǎng)會(huì)更夸張。最終效果是每個(gè)“人類”對(duì)應(yīng)的汽車和機(jī)器人產(chǎn)出會(huì)大幅上升；同時(shí)人類員工數(shù)量也會(huì)上升。

中外有工作投入差距

John：你覺(jué)得還應(yīng)該加碼更多出口限制嗎？比如無(wú)人機(jī)產(chǎn)業(yè)這類？

Elon Musk： 你得先承認(rèn)一個(gè)現(xiàn)實(shí)，在大多數(shù)制造領(lǐng)域，中國(guó)都非常先進(jìn)，真正落后的只是極少數(shù)環(huán)節(jié)。中國(guó)的制造能力是“下一層級(jí)”的強(qiáng)，很多人低估了。

就拿礦石冶煉和精煉來(lái)說(shuō)，我粗略估計(jì)，中國(guó)的精煉能力大概是世界其他地區(qū)加起來(lái)的兩倍。還有一些關(guān)鍵材料，比如鎵的精煉，聽(tīng)說(shuō)全球絕大部分產(chǎn)能都在中國(guó)。所以整體上，中國(guó)在制造業(yè)的大多數(shù)環(huán)節(jié)都非常強(qiáng)。

Patel：如果“誰(shuí)擁有更多熟練制造勞動(dòng)力”決定了誰(shuí)能更快造出人形機(jī)器人，中國(guó)先把規(guī)模做起來(lái)，就會(huì)先進(jìn)入你說(shuō)的“自我擴(kuò)張”未來(lái)，然后一路滾雪球。你之前還說(shuō)“做到年產(chǎn)百萬(wàn)臺(tái) Optimus”需要強(qiáng)制造能力，但那恰恰又是 Optimus 未來(lái)要幫你補(bǔ)齊的能力，這聽(tīng)起來(lái)像個(gè)悖論。

Elon Musk： 遞歸閉環(huán)可以很快跑起來(lái)。先讓少量機(jī)器人幫著造機(jī)器人，遞歸閉環(huán)就能閉合，然后你就能沖到年產(chǎn)數(shù)千萬(wàn)臺(tái)。如果某個(gè)國(guó)家能做到年產(chǎn)上億臺(tái)，那它會(huì)成為壓倒性的最強(qiáng)競(jìng)爭(zhēng)者。

我們不可能靠純?nèi)肆A，而且美國(guó)跑得太久了，就像職業(yè)體育強(qiáng)隊(duì)打久了會(huì)松懈、會(huì)產(chǎn)生“理所當(dāng)然”的心態(tài)，最后就不再贏。

我直觀感受是，中國(guó)平均工作投入度比美國(guó)更高。所以不是只有人口差距，還有工作投入差距。

John：有沒(méi)有一些東西是你過(guò)去很想做，但因?yàn)樘M(fèi)人、太貴，所以沒(méi)做成。現(xiàn)在有了 Optimus，你覺(jué)得終于能回頭把它做起來(lái)？

Elon Musk： 有。比如我們想在 Tesla 做更多精煉廠。我們?cè)?Texas 的 Corpus Christi 剛建完鋰精煉廠并開(kāi)始投產(chǎn)；在 Austin 這邊有鎳精煉廠，主要做電池正極材料相關(guān)。

這些項(xiàng)目在中國(guó)之外已經(jīng)算是非常大的精煉能力了，甚至可以說(shuō)在美國(guó)幾乎“獨(dú)一份”。但還可以做得更多：更多精煉廠能提升美國(guó)的精煉競(jìng)爭(zhēng)力。而這類工作很多美國(guó)人并不想做，不是因?yàn)樗芭K”，其實(shí)我們的精煉流程沒(méi)有那種夸張的有毒排放問(wèn)題，但現(xiàn)實(shí)是人就是不夠。

John：為什么不能用人做？只是沒(méi)人愿意？

Elon Musk： 不是“沒(méi)人愿意”那么簡(jiǎn)單，是你根本湊不出足夠的人。你讓這些人去做精煉，他們就沒(méi)法去做別的。所以怎么建出足夠的精煉產(chǎn)能？你得靠 Optima。美國(guó)很少有人“向往”去做精煉這種長(zhǎng)期密集的制造工作。

Patel：比亞迪的產(chǎn)量或銷量正在追上 Tesla。你覺(jué)得中國(guó) EV 制造規(guī)模繼續(xù)擴(kuò)大后，全球市場(chǎng)會(huì)怎樣？

Elon Musk： 中國(guó)在制造上極其有競(jìng)爭(zhēng)力，所以我認(rèn)為會(huì)出現(xiàn)一波巨大的中國(guó)車“洪水”，不只是汽車，還有大量其他制成品。我前面說(shuō)過(guò)，基礎(chǔ)層才是關(guān)鍵：能源、采礦、精煉。中國(guó)在這些基礎(chǔ)層的規(guī)模大概是世界其他地區(qū)加起來(lái)的兩倍。所以很多產(chǎn)品不可避免帶有中國(guó)供應(yīng)鏈的成分，然后他們會(huì)一路做到成品車。

中國(guó)就是制造強(qiáng)國(guó)，我甚至認(rèn)為，中國(guó)的發(fā)電量會(huì)遠(yuǎn)超美國(guó)。電力是實(shí)體經(jīng)濟(jì)的一個(gè)不錯(cuò)代理指標(biāo)：你要跑工廠、跑產(chǎn)業(yè)鏈，就離不開(kāi)電。如果中國(guó)的發(fā)電量達(dá)到美國(guó)的三倍，那它的工業(yè)產(chǎn)能粗略看也會(huì)是美國(guó)的三倍。

如果你還要把 AI 規(guī)模推到太空，你需要太空能力、需要人形機(jī)器人、需要真實(shí)世界 AI，你需要做到每年百萬(wàn)噸級(jí)別入軌運(yùn)力。如果再進(jìn)一步，把月球上的 mass driver 搞起來(lái)，那我覺(jué)得就算贏了。

破除大廠迷信，被挖人防不了

John：我們之前聊了很多你“怎么管人”的體系：你早期親自面了 SpaceX 最開(kāi)始那幾千個(gè)員工。你當(dāng)年在面試?yán)锏降自谧ナ裁矗莿e人沒(méi)法替代的？

Elon Musk： 我本人不可能那樣。一天就那么多小時(shí)，這從邏輯上就不成立。不過(guò)你問(wèn)我當(dāng)時(shí)在看什么，我覺(jué)得我在“評(píng)估技術(shù)人才”這件事上，“訓(xùn)練數(shù)據(jù)”比大多數(shù)人多得多，尤其是技術(shù)崗。

我做過(guò)太多技術(shù)面試，也見(jiàn)過(guò)面試后真實(shí)的結(jié)果，所以我的“訓(xùn)練集”很大、覆蓋面也很寬。我一般要的不是簡(jiǎn)歷有多漂亮，而是“異常能力的證據(jù)”，最好用 bullet points 列出來(lái)：你做過(guò)哪些明顯超出常人的事。這些證據(jù)不一定非得和崗位領(lǐng)域完全一致，離譜一點(diǎn)也行。只要對(duì)方能說(shuō)出一兩件讓你聽(tīng)完覺(jué)得“這人確實(shí)不一般”的事——如果能說(shuō)出三件，那就是非常強(qiáng)的信號(hào)。

Patel：但為什么一定要你來(lái)判？難道不能交給別人？

Elon Musk： 當(dāng)然不可能都我來(lái)。我們所有公司加起來(lái)二十萬(wàn)人，我怎么可能親自判？

John：那早期你當(dāng)時(shí)為什么覺(jué)得必須親自上？你在那些面試?yán)镒サ氖鞘裁炊荒芪桑?/strong>

Elon Musk： 我得先建立自己的“訓(xùn)練集”。如果我只面幾百人，我肯定會(huì)犯更多錯(cuò)。面得越多，我就越能回看：我以為某個(gè)人會(huì)做得很好，結(jié)果沒(méi)做成，為什么？到底是哪種信號(hào)誤導(dǎo)了我？我相當(dāng)于在“對(duì)自己做 RL”：不斷糾錯(cuò)，提高命中率。我的命中率不是百分百，但確實(shí)很高。

Patel：那人選“沒(méi)成”的原因里，有什么是你覺(jué)得意外的？是你曾經(jīng)很看好最后卻翻車的那種。

Elon Musk： 我給自己的原則是，別太信簡(jiǎn)歷，要信你和他面對(duì)面交流的感受。簡(jiǎn)歷可能很華麗，但如果聊了二十分鐘，你發(fā)現(xiàn)對(duì)話質(zhì)量不行，那就相信對(duì)話，不要相信紙面。

John：外界以前有個(gè)梗，說(shuō) Tesla 高管像“旋轉(zhuǎn)門(mén)”一樣來(lái)來(lái)去去。但實(shí)際上，Tesla 這些年高管隊(duì)伍挺穩(wěn)定的，而且很多是內(nèi)部成長(zhǎng)起來(lái)的。SpaceX 也有很多長(zhǎng)期跟著你的人，比如 Mark Juncosa、Steve Davis。

Elon Musk： 還有 Gwynne Shotwell（你剛才說(shuō)漏了她）。

John：對(duì)，感覺(jué)你能長(zhǎng)期跑起來(lái)，一個(gè)重要原因就是你身邊有一批很強(qiáng)的技術(shù)副手。這些人到底有什么共同點(diǎn)？

Elon Musk：Tesla 的核心團(tuán)隊(duì)現(xiàn)在平均在崗時(shí)間大概十來(lái)年，這很長(zhǎng)。但也得承認(rèn)，公司在不同階段需要的人不一樣：管五十人的團(tuán)隊(duì)、五百人、五千人、五萬(wàn)人，能力結(jié)構(gòu)不可能完全同一撥人通吃。公司增長(zhǎng)越快，管理崗位的變化也會(huì)越快，這是正相關(guān)的。

還有個(gè)額外挑戰(zhàn)：當(dāng) Tesla 處在很成功的階段，我們會(huì)被同行瘋狂挖人。比如 Apple 當(dāng)年做電動(dòng)車項(xiàng)目的時(shí)候，簡(jiǎn)直是“地毯式轟炸”Tesla，招募電話打到工程師直接拔電話線的程度。他們甚至可以不面試，直接開(kāi)出接近翻倍的薪酬把人挖走。那時(shí)候就出現(xiàn)一種“Tesla pixie dust”的迷信：好像只要挖一個(gè) Tesla 高管過(guò)去，你家項(xiàng)目就會(huì)立刻起飛。

我也曾經(jīng)被這種迷信影響過(guò)，覺(jué)得從 Google、Apple 挖來(lái)的人，馬上就會(huì)神奇成功，但現(xiàn)實(shí)不是這樣。人就是人，不存在什么魔法加成。再加上 Tesla 主要工程團(tuán)隊(duì)在加州，很多人跳槽都不用搬家，通勤差不多，成本很低，所以被挖得更兇。

John：那你怎么防？怎么避免這種“大家都來(lái)挖你的人”的局面？

Elon Musk： 我覺(jué)得基本防不了。你同時(shí)在 Silicon Valley，又疊加“pixie dust”效應(yīng)，別人就會(huì)非常積極地挖人。

John：搬到 Austin 會(huì)好一點(diǎn)？

Elon Musk： 會(huì)好一點(diǎn)，但 Tesla 的工程師多數(shù)還是在加州，“讓工程師搬家”這件事仍然很難，很多人還有家庭、配偶工作之類的牽制。Starbase 更難，因?yàn)槟闳チ?Brownsville、Texas，能找到一個(gè)“不在 SpaceX”的同類型工作幾乎不可能。那地方有點(diǎn)像“技術(shù)修道院”，很偏、基本都是男的。

John：回到本質(zhì)，這些在 Tesla、SpaceX 技術(shù)上非常能打的人，除了技術(shù)很強(qiáng)之外，你覺(jué)得他們還有什么共同點(diǎn)？是組織能力？是能跟你配合？是足夠靈活但又不漂？什么才算你的“好對(duì)手”？

Elon Musk： 我不需要什么“對(duì)手”。很簡(jiǎn)單，能把事情做成的人，我就喜歡；做不成，我就不喜歡。我也盡量不讓“適配我的個(gè)人偏好”變成招聘標(biāo)準(zhǔn)。

更通用的標(biāo)準(zhǔn)是：才華、沖勁、可信賴，而且“善良”也很重要，我會(huì)給這一條一定權(quán)重：他是不是個(gè)好人？是不是值得信任？聰明、有能力、肯拼、可信，這些底層特質(zhì)是改不了的，領(lǐng)域知識(shí)可以后補(bǔ)，但這些本質(zhì)屬性補(bǔ)不了。所以你會(huì)發(fā)現(xiàn)，Tesla 和 SpaceX 很多人一開(kāi)始并不是來(lái)自汽車行業(yè)或航天行業(yè)。

Patel：那你的管理風(fēng)格在公司從小到大擴(kuò)張過(guò)程中，變化最大是什么？你一直以“微觀管理、鉆細(xì)節(jié)”出名。

Elon Musk： 我一天的時(shí)間是固定的，公司越大、事情越多，我的時(shí)間就必然被稀釋。所以，我不可能“持續(xù)微觀管理”，那意味著我每天得有幾千小時(shí)，這在邏輯上就不可能。

但有些時(shí)候我會(huì)把自己“下鉆”到一個(gè)具體問(wèn)題里，因?yàn)樗枪具M(jìn)展的瓶頸。我往下“鉆”不是為了顯擺、也不是隨便挑小事，而是因?yàn)樗鼪Q定了勝負(fù)。如果我把時(shí)間花在無(wú)關(guān)緊要的小事上，公司必然失敗，但也確實(shí)存在一些“很小但決定生死”的細(xì)節(jié)。

John：比如你當(dāng)年把 Starship 的方案從復(fù)合材料改成鋼。

Elon Musk： 對(duì)，最開(kāi)始我們計(jì)劃用復(fù)合材料，因?yàn)榇蠹矣X(jué)得碳纖維輕。問(wèn)題在于，碳纖維即便規(guī)模化生產(chǎn)，材料成本仍然很高，尤其是那種能承受低溫液氧環(huán)境、強(qiáng)度又很高的特種碳纖維，成本大概是鋼的幾十倍。室溫條件下，像 F1 這種結(jié)構(gòu)件，碳纖維確實(shí)很有優(yōu)勢(shì)，但我們要造的是一枚巨型火箭，用碳纖維推進(jìn)得非常慢。

更麻煩的是工藝，高強(qiáng)度碳纖維需要 Autoclave，本質(zhì)是高壓烘箱。你要做九米甚至更大直徑的殼體，就得建一個(gè)史無(wú)前例巨大、極難制造的 Autoclave；如果用常溫固化，時(shí)間又太長(zhǎng)、問(wèn)題又多。總之，我們進(jìn)展慢到受不了，所以我當(dāng)時(shí)的判斷是：必須換路子。

Patel：為什么一定要你來(lái)拍板？團(tuán)隊(duì)里那么多工程師，為什么他們沒(méi)自己得到這個(gè)結(jié)論？這關(guān)系到你在公司里真正的“比較優(yōu)勢(shì)”是什么？

Elon Musk： 因?yàn)槲覀冊(cè)谔祭w維上卡得太嚴(yán)重，只能換。

Falcon 9 的主結(jié)構(gòu)用的是 aluminum-lithium，這其實(shí)是很好的策略，某些性能上不比碳纖維差。但 aluminum-lithium 很難加工，要焊它通常要用 friction stir welding，一種讓金屬不進(jìn)入液相、用攪拌摩擦把它“揉”在一起的焊接方式。這種工藝對(duì)規(guī)模化非常不友好，更糟的是你想后期改結(jié)構(gòu)、加?xùn)|西，很多時(shí)候你沒(méi)法直接焊上去，只能靠機(jī)械連接再加密封。我不想讓 Starship 的主結(jié)構(gòu)走這條路。

這時(shí)候我想到了鋼。因?yàn)闅v史上 Atlas 火箭就用過(guò)“steel balloon tank”，所以不是沒(méi)用過(guò)鋼。更關(guān)鍵的是，你不能只看室溫性能，要看低溫下的材料屬性，某些應(yīng)變強(qiáng)化過(guò)的不銹鋼，強(qiáng)度重量比其實(shí)可以接近碳纖維。Starship 的燃料和氧化劑都是低溫的，液態(tài)甲烷、液態(tài)氧，結(jié)構(gòu)長(zhǎng)期處于低溫環(huán)境。所以主結(jié)構(gòu)基本是“低溫工況”。在這個(gè)情況下，不銹鋼的強(qiáng)度重量比并不吃虧。

而且它的優(yōu)勢(shì)太大了，原材料便宜得多，加工方便；你在戶外就能焊，甚至開(kāi)玩笑說(shuō)“抽著雪茄也能焊”；結(jié)構(gòu)改動(dòng)、外掛部件非常容易。如果你要加?xùn)|西，直接焊上去就行。再算上耐熱性上，鋼的熔點(diǎn)比鋁高很多，大約是鋁的兩倍。Starship 再入時(shí)像“燃燒的流星”，耐溫能力決定了隔熱系統(tǒng)的重量。鋼能讓隔熱層顯著減重，迎風(fēng)面熱防護(hù)可以大幅減薄，背風(fēng)面甚至幾乎不需要那么多。

結(jié)果整體算下來(lái)，鋼反而可能比碳纖維版本更輕。因?yàn)樘祭w維里的樹(shù)脂在高溫下會(huì)軟化、甚至融化；碳纖維和鋁的耐溫等級(jí)其實(shí)接近，而鋼耐溫空間大得多。這些都是非常粗的數(shù)量級(jí)解釋，但邏輯大概是這樣。

John：我去過(guò) Starbase，我注意到一個(gè)現(xiàn)象，大家特別以“簡(jiǎn)單”為榮，總有人跟我說(shuō) Starship 就是個(gè)“大鐵罐”，我們?cè)谡泻腹ぃ阒灰獣?huì)焊，來(lái)這兒就能焊。

Elon Musk： 我知道。但 Starship 其實(shí)是個(gè)非常復(fù)雜的火箭。

他們想表達(dá)的可能是：你不需要“在火箭行業(yè)干過(guò)”才能來(lái)做 Starship。只要人聰明、肯干、可靠，就能參與造火箭，不需要既往航天履歷。但機(jī)器本身，Starship 是人類造過(guò)最復(fù)雜的機(jī)器，沒(méi)有之一，差得非常遠(yuǎn)。

John：具體復(fù)雜在哪些方面？

Elon Musk： 幾乎所有方面。我能想到的任何項(xiàng)目，都比這容易。也正因?yàn)檫@樣，歷史上從來(lái)沒(méi)有人做出“完全可重復(fù)使用”的軌道級(jí)火箭。沒(méi)人成功過(guò)，很多非常聰明的人、帶著巨量資源都失敗了。

我們現(xiàn)在也還沒(méi)徹底成功。Falcon 只能算部分可復(fù)用，上面級(jí)還不行。但 Starship 的 V3 設(shè)計(jì)，我認(rèn)為是能做到全復(fù)用的，而全復(fù)用才是讓我們成為多行星文明的關(guān)鍵。說(shuō)實(shí)話，哪怕一個(gè)普通的液壓閥門(mén)之類的小問(wèn)題，都比把 Starship 徹底做成要容易。

John：現(xiàn)在 Starship 的瓶頸是什么？

Elon Musk： 先讓它別炸。真的，就這么樸素。那種大推力燃燒發(fā)動(dòng)機(jī)，天生就“很想爆炸”。我們已經(jīng)有兩次 booster 在測(cè)試臺(tái)上炸了，其中一次把整個(gè)測(cè)試設(shè)施都炸沒(méi)了。一個(gè)小錯(cuò)誤，就能造成巨大的損失。Starship 里裝的能量太嚇人了。

John：所以它比 Falcon 難，是因?yàn)槟芰扛螅?/strong>

Elon Musk： 一部分是能量更大，更重要的是大量新技術(shù)，性能邊界推得太極限。Raptor 是非常非常先進(jìn)的發(fā)動(dòng)機(jī)，毫無(wú)疑問(wèn)是史上最強(qiáng)的火箭發(fā)動(dòng)機(jī)，但它也“非常想炸”。我給你個(gè)直觀對(duì)比：起飛那一瞬間，整枚火箭輸出的功率超過(guò)一百吉瓦。

Patel：離譜。這個(gè)類比太震撼了。

Elon Musk： 對(duì)，而且還得“別炸”。有時(shí)候能做到，有時(shí)候做不到。爆炸的方式有上千種，不爆的方式只有一種。我們的目標(biāo)其實(shí)不是“永遠(yuǎn)不炸”，而是做到“可靠飛行”，最好能形成很高的發(fā)射節(jié)奏，比如一天多次、甚至一小時(shí)一次。但如果經(jīng)常炸，就很難維持高頻節(jié)奏。

如果你問(wèn)“最大的單點(diǎn)難題是什么”，我覺(jué)得是把 heat shield 做到真正可復(fù)用。到目前為止，從來(lái)沒(méi)有人做出“可復(fù)用的軌道級(jí)熱防護(hù)系統(tǒng)”。它要在上升段扛住沖擊，不掉一堆 tiles；再入時(shí)也不能掉一堆 tiles，不能把主結(jié)構(gòu)烤壞。

Patel：我挺好奇你怎么把那種“緊迫感、沖刺感”在組織里推起來(lái)。我看過(guò)一些你的傳記，總覺(jué)得你特別能把“必須現(xiàn)在就干、必須把這件事做成”灌進(jìn)團(tuán)隊(duì)。SpaceX 和 Tesla 現(xiàn)在都很大了，但你還能維持這種文化。別的公司為什么做不到？

Elon Musk： 我也說(shuō)不好。

Patel：那你今天不是開(kāi)了一堆 SpaceX 會(huì)議嗎？你到底在會(huì)議里做什么，能把這股勁維持住？

Elon Musk： 緊迫感來(lái)自領(lǐng)導(dǎo)者。我的緊迫感非常強(qiáng)，強(qiáng)到有點(diǎn)“瘋”，這股勁會(huì)傳導(dǎo)到整個(gè)公司。

Patel：那是因?yàn)椤昂蠊眴幔勘热?Elon 定了瘋狂 deadline，如果我做不到就會(huì)出事？還是因?yàn)槟隳苎杆僮R(shí)別瓶頸、清掉障礙，讓大家跑起來(lái)？你怎么理解你們?yōu)槭裁茨芘苓@么快？

Elon Musk： 我一直在處理 limiting factor（限制因素）。至于 deadline，我通常會(huì)設(shè)一個(gè)我認(rèn)為“有五成概率能做到”的目標(biāo)。它不是不可能，但一定是我能想到的最激進(jìn)版本，這就意味著它一半時(shí)間會(huì)延期，但沒(méi)關(guān)系。排期這事也像“氣體膨脹定律”，你給多少時(shí)間，事情就會(huì)膨脹到占滿多少時(shí)間，你說(shuō)“五年做完”，那它就會(huì)花五年。對(duì)我來(lái)說(shuō)，五年幾乎等于無(wú)限長(zhǎng)。

當(dāng)然也有物理極限，比如制造業(yè)擴(kuò)產(chǎn)的速度受限于“搬運(yùn)原子”的速度。你不可能今天拍板，明天就年產(chǎn)百萬(wàn)，你得設(shè)計(jì)產(chǎn)線、爬 S 曲線。但總體來(lái)說(shuō)：強(qiáng)烈的緊迫感很關(guān)鍵；再配合一個(gè)激進(jìn)但仍有機(jī)會(huì)的計(jì)劃，然后不斷找出當(dāng)下的瓶頸，幫團(tuán)隊(duì)把瓶頸打穿。

John：Starlink 其實(shí)醞釀了很多年。你們一開(kāi)始在 Redmond 也有團(tuán)隊(duì)，但后來(lái)你認(rèn)為這個(gè)團(tuán)隊(duì)不行。問(wèn)題是它“慢”不是一天兩天，你為什么不更早動(dòng)手？你又為什么在那個(gè)時(shí)點(diǎn)動(dòng)手？怎么判斷“現(xiàn)在就是必須出手的時(shí)刻”？

Elon Musk： 我每周都會(huì)做非常細(xì)的 engineering reviews（工程審查），細(xì)到一種很不常見(jiàn)的顆粒度。我?guī)缀鯖](méi)見(jiàn)過(guò)有制造業(yè)公司 CEO 能下鉆到我這個(gè)程度。所以我對(duì)真實(shí)進(jìn)展其實(shí)掌握得很清楚，因?yàn)槲覀儠?huì)把問(wèn)題攤開(kāi)講。

我也很信跨級(jí)會(huì)議，不是只聽(tīng)直接匯報(bào)給我的人說(shuō)，而是讓他們下面一層、再下面一層的人都在技術(shù)評(píng)審里直接說(shuō)，而且不讓“提前排練”，不然你聽(tīng)到的就是一堆被打磨過(guò)的漂亮話。

John：你怎么防止他們提前準(zhǔn)備？隨機(jī)點(diǎn)名？

Elon Musk： 不用，就繞著會(huì)議室一圈走，每個(gè)人都更新。信息量確實(shí)很大，但你每周甚至一周兩次這么開(kāi)，你就會(huì)有“這個(gè)人上次說(shuō)了什么”的快照。你可以在腦子里把這些點(diǎn)畫(huà)成曲線：我們到底是在逼近解，還是在原地打轉(zhuǎn)？

我一般只在我確認(rèn)“如果不采取極端措施，就沒(méi)有任何成功可能”的時(shí)候，才會(huì)下狠手。當(dāng)我得出這個(gè)結(jié)論，就必須做果斷出手了。當(dāng)年就是這樣判斷的，然后出手，把問(wèn)題扳過(guò)來(lái)了。

Patel：你公司這么多，每一家都做這種深度工程理解、瓶頸識(shí)別、技術(shù)評(píng)審。你怎么把這套擴(kuò)到五六七家公司？甚至一家公司里又像套娃一樣有很多“子公司”。這里的上限是什么？你能不能管到八十家公司？

Elon Musk： 看情況。有些公司我不會(huì)定期開(kāi)會(huì)，因?yàn)樗鼈冊(cè)凇绊槙逞埠健薄Ｈ绻粋€(gè)東西進(jìn)展很好，那我把時(shí)間花在那兒沒(méi)有意義。我分配時(shí)間完全按問(wèn)題來(lái)：哪里卡、哪里慢、哪里是瓶頸，我就去哪里。

所以現(xiàn)實(shí)是，事情干得順的時(shí)候，他們很少見(jiàn)到我；事情卡住的時(shí)候，他們會(huì)經(jīng)常見(jiàn)到我。也不一定是“干得很差”，更準(zhǔn)確就是：它是 limiting factor。

John：那如果某個(gè)東西在 SpaceX 或 Tesla 成了瓶頸，你會(huì)怎么介入？是每天 / 每周跟負(fù)責(zé)的工程師聊嗎？

Elon Musk： 多數(shù)瓶頸是每周一次，有些是每周兩次。比如 AI5 芯片評(píng)審就是每周兩次，固定在周二和周六。