今天放出的馬斯克3小時深度訪談探討了人工智能發展的終極邊界，重點討論了將 AI 算力部署至太空以克服地球能源瓶頸的宏大設想。對話涵蓋了從星艦的材料選擇、人形機器人的規模化製造，到政府效率改革以及人類意識在 AI 時代如何延續等核心議題，強調了物理定律作為唯一準則在工程決策中的主導地位。

在科技史的每一次大潮中，埃隆·馬斯克（Elon Musk）始終扮演着那個打破常規的「先行者」。從重塑汽車產業的特斯拉，到立志殖民火星的 SpaceX，再到如今在人工智能領域掀起波瀾的 xAI，他的每一個決策似乎都建立在對物理學第一性原理的極致推演之上。這一次深入的行業對話中，馬斯克揭示了他最宏大且最具爭議的願景：為了突破地球能源與監管的桎梏，人工智能的終極算力將向太空進軍。

「物理定律是唯一的法律，其他一切都只是建議。」

「在太空中部署人工智能最具經濟吸引力，那裏沒有晝夜，永遠是晴天。」

「未來五年內，每年發射到太空的 AI 算力將超過地球上所有算力的總和。」

「純人工智能與機器人驅動的公司，將徹底超越任何有人類參與其中的組織。」

「如果不能將人類文明帶向多行星化，我們的意識之光終將熄滅。」

「人形機器人 Optimus 將是歷史上最大的‘無限金錢漏洞’。」

能源瓶頸與太空算力的經濟奇點

在馬斯克看來，地球上的 AI 競賽正撞上一堵無形的牆：電力產出的停滯。儘管芯片產出呈指數級增長，但由於電網升級緩慢、公用事業公司效率低下，地球上的能源供應已成為 AI 規模化的最大限制。他尖銳地指出，「芯片產出正在飛速增長，但電力產出卻幾乎持平。你打算如何開啓這些芯片？靠魔幻的電力渡船嗎？」 這種供需錯位促使他將目光投向了地球大氣層之外。

馬斯克預言，在未來的 30 到 36 個月內，太空將成為部署 AI 最具經濟吸引力的地方。這背後的邏輯純粹基於物理學：在太空中，太陽能電池板的效率是地面的五倍，因為那裏沒有云層、沒有大氣損耗，更沒有晝夜循環。「太空中永遠是晴天，你甚至不需要昂貴的電池來維持夜間運轉。」 隨着星艦（Starship）將發射成本降至極低，在軌道上建設太瓦級的算力中心，將比在受監管約束的內華達州或得克薩斯州建設地面數據中心更容易、更廉價。

硬件突圍：從渦輪機到自研晶圓廠

馬斯克對純軟件驅動的 AI 實驗室表現出了某種程度的「技術優越感」。他認為，那些生活在軟件領域的人即將從硬件那裏學到慘痛教訓。為了給 xAI 的超級計算機「巨像」（Colossus）供電，他的團隊不得不跨越州界解決許可問題，甚至由於供應商的葉片和葉柵鑄造能力嚴重積壓，動了自研渦輪機的念頭。「限制因素始終存在。如果你想快速行動，就必須親自解決那個限制因素。」

這種「垂直整合」的執念正在延伸至半導體制造。馬斯克透露，由於現有晶圓廠無法產出足夠的量，他可能不得不以「非常規的方式」使用傳統設備來實現規模化，甚至考慮內部製造。他坦言：「我們已經預訂了台積電和三星所有能預訂的產能，但這仍然不夠快。」 這種緊迫感源於他對未來的判斷：一旦進入太空，算力的限制因素將從能源轉移到芯片本身，尤其是內存（DDR）的短缺。

機器人革命：無限金錢漏洞與超級生產力

在馬斯克的願景中，數字智能與物理智能的結合將產生核聚變般的效應。他將 Optimus 人形機器人稱為「無限金錢漏洞」，因為這種機器人最終可以遞歸地製造更多機器人。他預言，未來的經濟規模將達到地球目前的百萬倍，而物理機器人是通往這一目標的唯一鑰匙。「你將看到數字智能、芯片能力與機電靈巧度三個指數級增長的事物相互遞歸。這就是超新星。」

他堅信，純粹由 AI 和機器人構成的公司，其效率將遠超任何有人類參與其中的組織。正如電子表格取代了整棟辦公樓的計算員，未來的純 AI 企業將使當前的商業模式顯得笨拙而原始。「如果你的電子表格中只有一部分單元格是由人類計算的，那它的表現會比全自動化差得多。」 為了實現這一目標，特斯拉正在「樂觀者學院」中訓練數萬個機器人進行「自我對弈」，利用現實世界的數據和模擬器來彌合從算法到物理操作的差距。

意識的傳承：AI 時代的價值觀憲法

當話題轉向 AI 可能帶來的生存風險時，馬斯克的思考帶有一種冷峻的現實主義色彩。他承認，一旦 AI 的智能量超過人類百萬倍，試圖維持「控制權」是愚蠢的。「我不認為人類能控制比自己聰明得多的事物。我們能做的是確保它擁有正確的價值觀。」

他為 xAI 設定的核心使命是「理解宇宙」。馬斯克認為，一個追求真理、對宇宙充滿好奇的 AI，自然會發現人類比岩石更有趣。「消滅人類將比目睹人類成長要無趣得多。人工智能需要保留人類，就像我們為黑猩猩設立保護區一樣。」 他反覆強調，絕不能讓人工智能學會撒謊或為了「政治正確」而違背公理。「物理學是法律，其他一切只是建議。為了製造出真正有效的技術，AI 必須極度追求真理。」

管理哲學：狂熱的緊迫感與物理學邊界

在管理多家估值千億的公司時，馬斯克展示了他獨特的「納米管理」風格。他否認這是事無鉅細的瑣碎干預，而稱之為「解決限制因素」。他每周進行詳細的工程評審，直接與一線工程師對話，甚至通過「越級會議」跳過管理層獲取真實信息。「只有當我認定成功不在可能的結果集合中時，我纔會採取激進行動。」

這種緊迫感驅使他做出了許多違背常理的決策，例如將星艦的材料從昂貴的碳纖維改為普通的不鏽鋼。這看似退步，實則是基於低溫材料特性的精妙計算。「那是出於絕望的抉擇。不鏽鋼在低溫下的強度重量比與碳纖維相當，但成本低了 50 倍。回想起來，不使用鋼材是愚蠢的。」

對話的最後，馬斯克將目光投向了更廣闊的社會層面。他推動政府效率改革、擔憂國債危機的根本動機，是為了給 AI 和機器人的成熟爭取最後的時間。「如果沒有 AI 和機器人，美國百分之百會破產。我們只需要足夠的時間，在破產之前把它們構建出來。」

「為了生活質量，選擇樂觀主義並犯錯，總比選擇悲觀主義並正確要好。」

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能源瓶頸與太空 AI 的經濟性

馬斯克: 所以真的有三個小時的提問環節嗎？還是說你他媽的是認真的？

約翰: 埃隆，你甚至沒有太多可談的吧？我的天，太關鍵了，老兄。這是最有趣的一點。所有的故事情節目前都在某種程度上匯合了。所以我們將看看有多少……我幾乎就像是登陸了。

Dwarkesh: 完全正確。我們會談到那個。那個絕對不可能在周六發生。

所以，正如你比任何人都清楚的，數據中心的總體擁有成本中，只有10%到15%是能源。而這正是你可能通過將它移到太空來節省的部分。

大部分是圖形處理器（GPU）。如果它們在太空，則很難維護或根本無法維護。因此，它們的折舊周期會縮短。所以，將圖形處理器置於太空顯然要昂貴得多。把它們放在太空中的原因是什麼？問題在於能源的可獲得性。

馬斯克: 所以，如果你看中國以外地區的電力產出，中國以外的任何地方，產出或多或少是持平的。它非常，略有增加，但相當接近持平。中國的電力產出正在快速增加。

但如果你把數據中心建在中國以外的任何地方，你的電從哪裏來，尤其是在你擴展規模的時候？芯片的產出幾乎呈指數級增長，但電力的產出卻停滯不前。那麼你打算如何開啓這些芯片的運行呢？靠魔幻的電源，魔幻的電力渡船嗎？

Dwarkesh: 你的意思你很有名，你是太陽能的超級粉絲，一個太瓦的太陽能，那麼按照25%的兼容係數計算，就像是四個太瓦的太陽能電池板。這差不多相當於美國國土面積的十分之一。這在數據中心達到一個太瓦的奇點時代裏，已經是很遙遠的事情了，那麼你到底要運行什麼呢？

馬斯克: 你覺得我們離奇點還有多遠？你來告訴沒錯。所以我想我們會發現我們已經處於奇點之中，然後說，我們還有很長的路要走。

監管博弈與太空基建的優勢

Dwarkesh: 但我們是否計劃在報道完內華達州和太陽能電池板之後，再報道太空（方面的情況）？我認為很難就太陽能電池板進行報道。你需要獲得許可，比如關於那方面的許可。試試為那件事申請許可。

所以太空（領域）實際上是一個常規的。這實際上是一場監管博弈。在陸地上建設比在太空中建設更困難。

馬斯克: 在地面上擴大規模比在太空中擴大規模更困難。但此外，你在太空中的太陽能電池板的效率大約是地面上的五倍。而且你不需要電池。

我差點穿了另一件上面寫着「永遠是晴天」的襯衫。空間，那裏確實是這樣。因此，因為在太空中你沒有晝夜循環、季節變化、雲層或大氣層，僅大氣層就會導致能量減少大約30%。

所以任何給定的太陽能電池板在太空產生的電力是地面上的五倍左右。而且你避免了攜帶電池度過夜晚的成本。所以實際上在太空中做這件事要便宜得多。我的預測在36個月或更短的時間內，也許是30個月內，部署人工智能最便宜的地方將是太空。

馬斯克: 36個月？

軌道算力的可靠性與維修挑戰

Dwarkesh: 在訓練過程中，圖形處理器（GPU）故障發生得很頻繁，你如何對其進行維修？

馬斯克: 實際上，這取決於圖形處理器的使用時間有多近。是那些已經到達的。在這一點上，我們發現我們的全球定位系統非常可靠。存在嬰兒死亡率，這顯然可以在實際操作中解決。

所以你可以直接在地面上運行它們，確認你沒有出現圖形處理器（GPU）的嬰兒死亡率。但一旦它們開始工作，它們的實際可靠性，一旦它們開始工作，並且你已經度過了Invidio或任何芯片製造商的初始調試周期。可能是特斯拉，特斯拉人工智能的六個芯片或類似的東西，或者可能是。張量處理器（TPU）或訓練或其他什麼。

實際上的競爭對手，在某個點之後，它們相當可靠。所以我不認為維修問題是個問題。但你可以相信我的話。在36個月內，但可能更接近30個月，部署人工智能最具經濟吸引力的地方將是太空。

太瓦級計算與電力工業的滯後

馬斯克: 然後，要想在太空中，那將會變得好上驚人地多，而且可擴展性，你真正能擴展的唯一地方就是太空，一旦你開始從你正在利用太陽的百分之多少的能量來思考，你就會意識到你必須去太空，你在地球上無法進行太大的擴展。

但就「太大的擴展」而言，我們要明確，你談論的是太瓦級別，而美國目前平均只消耗了半個太瓦的電力。所以，如果你說一個太瓦，那將是美國目前消耗電力的兩倍。所以那是非常多的。你能想象建造那麼多數據中心，或者那麼多發電廠嗎？

這就像是那些生活在軟件領域的人沒有意識到，他們即將要從硬件那裏學到慘痛的教訓，因為那裏有……建造發電廠實際上是非常困難的。然後你需要的不僅僅是發電廠。你需要所有電氣設備，需要電氣變壓器來運行這些變壓器，即人工智能變壓器。

現在，公用事業行業是一個非常緩慢的行業。他們基本上，與政府、與公共事業委員會進行阻抗匹配。所以他們的，他們的動力匹配就像是字面意義上的，非常早，非常慢，因為他們的過去一直非常緩慢。所以試圖讓他們快速行動就像就像你試圖達成一個互聯協議一樣，你嘗試過大規模地與公用事業公司達成互聯協議嗎，比如涉及大量電力的？

他們必須進行為期一年的研究，好嗎？就像一年後，他們會帶着他們的互聯研究回來找你。

發電廠、渦輪機與 xAI 的硬件突圍

約翰: 你不能用你自己的表後電力事務來判斷嗎？

馬斯克: 你可以建造發電廠。這就是我們在XAI所做的。對於二類，所以對於二類...

約翰: 那麼，我們為什麼要談論電網呢？為什麼不直接，比如說，建造圖形處理器並使其電力共址呢？

我們就是這麼做的。對，但為什麼這不是一個通用的解決方案？當你談論所有問題時……你從哪裏獲得發電廠？當你談論所有問題、與公用事業公司合作時，你可以直接為數據中心建造私營發電廠。

馬斯克: 對，但這引出了一個問題，你從哪裏獲得發電廠？我的意思……發電廠的製造商。我是說你在說什麼？

約翰: 比如，這是燃氣輪機。以及積壓問題，是嗎？

馬斯克: 是地。你可以進一步深入挖掘。限制因素在於渦輪機中的葉片和葉柵，因為鑄造葉片和葉柵是一個高度專業化的過程，使用的是燃氣動力的渦輪機。而擴展其他形式的能源是非常困難的。你可能有潛力擴展太陽能，但目前用於進口太陽能的塔架非常巨大。而國內的太陽能產量微不足道。

約翰: 為什麼不製造太陽能呢？這看起來像是一個很適合埃隆去解決的問題。

馬斯克: 我們將要製造太陽能。SpaceX 和特斯拉都在朝着每年 100 吉瓦的太陽能電池產能邁進。

太陽能成本：太空 vs 地面

Dwarkesh: 在整個堆棧中，從多晶硅到晶圓，再到最終的組件，做到多低？

馬斯克: 我認為你必須完成整個過程，才能用更多的材料來完成電池的製造。現在，如果它要進入太空，實際上是一個常數。用於太空的太陽能電池比地面上的更便宜，因為它們不需要玻璃，或者只需要很少的玻璃，而且不需要重的框架來承受天氣事件。

太空中沒有天氣。所以，用於太空的太陽能電池實際上比地面的更便宜。

Dwarkesh: 在接下來的 36 個月內，是否有途徑能將它們變得像您所需要的那樣便宜？

馬斯克: 太陽能電池已經非常便宜了。它們簡直太弱了，太便宜了。如果你說，中國的太陽能電池的成本大約是每瓦特25到30美分左右，或者類似的價格。這簡直是便宜得離譜。

現在當你把這個因素考慮到太空，它便宜了五倍，因為是五倍，其實不，它便宜了10倍，因為你不需要任何電池。因此，一旦你進入太空的成本變得低廉，那麼產生、產生能量的最便宜、最可擴展的方式就是太空。這根本沒法比。其規模化將容易一個數量級，芯片方面的規模化也容易一個數量級。如果重點你將無法在地面上實現規模化。就是說，你根本做不到。

xAI 的奇蹟與硬件挑戰

馬斯克: 人們可以在發電方面對世界產生巨大影響。它們已經做到了。所以，XAI團隊為了讓一個吉瓦的電力上線，必須完成的奇蹟和一系列壯舉是驚人的。我們不得不召集了一大批渦輪機。然後我們在田納西州遇到了許可問題，不得不跨過邊境去了密西西比州，幸運的是那裏只隔了幾英里。

所以，但即便是這樣，我們仍然需要鋪設幾英里的高壓電線，並在密西西比州建造一個發電廠。建造那個電廠非常困難。人們不明白，為了給一個數據中心供電，在發電機層面，在發電層面，到底需要多少電力。

因為他們只看一個GB300的功耗，然後乘以某個數值，就以為那就是所需的電量。所有的冷卻和所有的一切。醒醒吧，這這完全是誤導性的說法。你這輩子從來沒做過任何硬件方面的工作。除了GV300之外，你還得為所有網絡硬件供電。這裏涉及大量的CPU和存儲相關的工作。

你需要根據你的峯值散熱需求來確定一個規模。這意味着你能在今年最糟糕的一天的最糟糕的小時內進行散熱嗎？孟菲斯的天氣非常炎熱。因此，僅散熱一項，你的功耗就會增加大約40%。前提是你不想在炎熱的天氣裏讓你的數據中心關閉，並且希望它能持續運行。

那麼你必須考慮，在其之上有一個乘法因素，那就你是否假設你的電力生成永遠不會出現任何小故障？比如，實際上，有時你必須將部分發電機離線進行維護。現在你還要再增加20%到25%的乘數，因為你必須假設，你必須將電力離線以進行維護。

所以實際的隨機存取存儲器（RS），大約每 110,000 個通用虛擬化（GV），包括網絡、CPU 存儲、冷卻、服務電源的裕量，大約是 300 兆瓦。

這大約或者這樣想，你思考的方式為了在發電層面提供服務，可能服務 330,000 個通用虛擬化 300，包括所有相關的支持網絡和其他一切以及峯值冷卻，並留出一些裕量，一些電源裕量儲備，大約需要 330,000 個才能達到 1 千瓦時。

內部化製造：從渦輪機到晶圓廠

Dwarkesh: 我能問一個非常天真的問題嗎？可以。您描述的是在地球上做這些事情的工程細節，但在太空中做同樣的事情也存在類似的工程難度。你們如何用軌道激光等來替代無限帶寬呢？如何使其具有抗輻射能力？

馬斯克: 我不了解工程細節，但從根本上說，有什麼理由認為這些以前從未需要解決的挑戰會比在地球上建造更多渦輪機更容易呢？地球上有製造渦輪機的公司，他們可以製造更多渦輪機，我再次邀請你們嘗試一下，然後你們就會明白。

所以，渦輪機到 2030 年都已售罄。你們是否考慮過自己製造渦輪機？我認為為了上線足夠的電力，我認為 SpaceX 和特斯拉可能不得不內部製造渦輪機葉片、葉片和葉片。

馬斯克: 但是僅僅是葉片還是整個渦輪機？

馬斯克: 限制因素，你可以得到除葉片之外的所有東西，他們稱之為葉片和葉脈。你可以在葉脈和葉片出現之前的12到18個月內獲得這些。葉脈和葉片的限制因素世界上只有三家鑄造公司可能製造這些，而且它們嚴重積壓。

Dwarkesh:是西門子、通用電氣那些公司，還是分包商？

馬斯克: 不，是其他公司，他們有時自己會有一點鑄造能力，但我只是說，你可以直接給任何一家渦輪機製造商打電話，他們會告訴你的，這不是什麼機密。

如果不是關稅問題，它可能現在就在互聯網上，巨像是否會是太陽能供電的，要使其太陽能供電會容易得多。關稅不所以是幾百個百分點。

約翰: 所以……你就不認識一些人嗎？

馬斯克: 我們也需要速度。不是。總統讓我們……我們並非在所有事情上都意見一致。而且這個政府對太陽能並不是最熱衷的。嗯……再加上……它是……而且我們也需要土地、許可證以及所有的一切。

所以，如果你想非常快地推進，我確實認為在地球上擴大太陽能是可行的，但你需要一定的時間來尋找土地、獲取許可證、安裝太陽能設備，並將太陽能與電池配套。

約翰: 為什麼不能建立你自己的太陽能生產設施呢？你說的沒錯，最終你會遇到土地用盡的問題，但是在得克薩斯州有很多土地，在內華達州也有很多土地，包括私人土地，並非所有土地都是公共所有的。所以你至少可以實現下一代巨像（colossus）以及再下一代X型的目標。在某一時刻你會遇到瓶頸，但這對當前來說不適用嗎？

馬斯克: 正如我所說，我們正在擴大太陽能生產規模。太陽能電池的物理生產存在一個可以擴展的速率。我們在國內擴大生產的速度已經儘可能快了。

馬斯克: 你是在特斯拉制造太陽能電池嗎？特斯拉和太空探索技術公司（SpaceX）的任務是實現每年100吉瓦的太陽能目標。

五年預測：太空 AI 超越地球總量

約翰: 說到年產能，我很好奇，比如說，五年後。地球和太空的裝機容量會是多少？

馬斯克: 我特意選擇五年，因為那是在我們達到並開始運行的閾值之後，所以五年後，地球和太空的已安裝人工智能容量的對比是多少？

五年後，我想，大概如果說從現在起五年後，我們很可能每年都會發射人工智能到太空，其年度總和將超過地球上所有人工智能的總和，也就是說，五年後，我的預測我們每年將發射並運行的人工智能數量將超過地球上累計總量，我預計那將是每年在太空的人工智能幾百吉瓦，並且還在增長。

所以我想，在地球上，在開始遇到火箭燃料供應挑戰之前，你每年可以達到大約一太瓦的人工智能在太空。

約翰: 但你認為五年內每年可以達到數百吉瓦嗎？

Dwarkesh: 所以一百吉瓦，取決於整個系統的具體功率，包括太陽能電池陣列和散熱器等等，大約是像一萬次星艦發射的量級。

Dwarkesh: 而且你希望在一年內完成。所以那就像每小時發射一次星艦。這在這個城市發生，給我描繪一下每小時都有星艦發射的世界。

馬斯克: 與航空公司——比如像飛機相比，這實際上是一個很低的費率。有很多機場。有很多機場，但是你必須發射，極地軌道。

它不一定是極地的，但是你只需要，日落草是有一定價值的，但我認為實際上你只要飛得足夠高，你就會開始脫離地球的陰影。

Dwarkesh: 要實現每年10000次發射，需要多少艘實體星艦？

馬斯克: 我不認為我們需要超過，你可能用20艘或30艘就能做到。這真的取決於飛船，飛船繞地球一周需要多快。以及飛船在返回發射台之前，其地面軌跡是怎樣的。

所以，如果你能每隔，比如說30小時使用一艘飛船，那麼30艘飛船就能完成任務。但我們會製造比那更多的飛船。但SpaceX每年將進行多達10,000次發射。或許還有20,000到30,000次更低軌道的（發射）。

算力孖展與市場邏輯

Dwarkesh: 這個想法是基本上成為一個超大規模提供商，成為一個甲骨文（Oracle）那樣的公司，然後將這種能力借給其他人嗎？你打算用它來做什麼？可以想見，是SpaceX在執行所有的發射。所以SpaceX將擁有一個超大規模提供商？

馬斯克: 超級，超級。假設我的預測成真，SpaceX發射的人工智能（算力）將超過地球上所有其他算力加起來的總和。

Dwarkesh: 這主要還是推理（計算）嗎？

馬斯克: 大多數人工智能將是推理。就像用於訓練的推理目前是大多數訓練一樣。

約翰: 有一種說法認為，關於SpaceX首次公開募股（IPO）的討論發生變化，是因為以前SpaceX的資本效率很高，開發成本並不那麼高。儘管聽起來很昂貴，但它在運營上的資本效率實際上非常高，而現在你需要比僅能在私募市場籌集的更多的資本。

就像私募市場可以容納我們從人工智能實驗室看到的，每年數以百億計的孖展，但不能超出這個範圍一樣。是說每年需要的資金將超過數百億美元嗎？這就是為什麼說它是一家好的上市公司？

馬斯克: 我將謹慎對待評論那些可能上市的公司。

約翰: 阿隆，這對你來說從來都不是問題。這些事情都是有代價的。

請向我們大致介紹一下公開市場和私募市場之間資本市場的深度差異。

馬斯克: 在……中存在更多的資本非常籠統。顯然，公開市場可用的資本比私募市場多得多。可能，至少，至少，可能是多出 १०० 倍的資本，但至少，但比 10 倍要多得多。

約翰: 但那些往往需要大量資本密集型的事物，比如房地產作為一個，每年籌集大量資金的巨大行業，在行業層面上，是不是也傾向於通過債務孖展，因為當你部署這麼多資金時，你實際上擁有一個相當好的……你擁有清晰的收入來源。

正是如此。以及短期回報。你甚至可以在數據中心建設中看到這一點，衆周知，數據中心建設是由私人信貸行業提供孖展的。那麼為什麼不直接進行債務孖展呢？

馬斯克: 速度是重要的。所以我通常會做那件事。我只是反覆解決那個限制因素。無論速度的限制因素是什麼，我都會去解決它。所以，如果資本是唯一的因素，那麼我就會解決資本問題。如果它不是限制因素，我就會着眼於其他方面。

追求速度與物理學的終極規模

Dwarkesh: 根據你關於特斯拉和公開上市的說法，我不會猜到你認為快速發展的途徑是公開上市。

馬斯克: 通常情況下，我會說這是正確的。如我所說，我想談論一些更詳細的內容，但問題如果你談論那些在成為上市公司之前的那些產品公司，你就會遇到麻煩，然後你將不得不推遲你的發行。然後你……正如您所說，我們正在追求速度。完全正確。

所以你不能炒作那些可能、也許會上市的公司。所以我們在這裏必須謹慎。但我們不能談論物理學。因此，關於長期擴展的思考方式地球接收到的太陽能僅佔總能量的大約十億分之五。而太陽本質上代表了所有的能量。

這是一個非常重要觀點，需要理解，因為有時人們會談論邊緣核反應堆或地球上的各種聚變技術。但你必須退後一步想一想：如果你想攀登卡爾達舍夫等級，並利用太陽能量的某個非微不足道的百分比。

比如，假設你想利用太陽能量的百萬分之一，這聽起來很小，但那大約粗略地說，比我們目前在地球上產生的所有文明的電力還要多出十萬倍，誤差在一個數量級左右。所以很明顯，實現規模化的唯一途徑就是將太陽能擴展到太空。從地球發射，你每年大約可以達到一個太瓦的水平。在那之上，你想要到達，你想要從月球發射。你想要在月球上建立一個質量驅動器。而那個月球上的質量驅動器，你每年可能可以做到一個拍瓦的水平。

芯片產量與內存危機

Dwarkesh: 我們談論的是這種數量級的，太瓦級的計算能力。可以想見，無論你談論的是陸地還是太空，遠在此之前，你就會遇到，你實際上需要，也許不需要，太陽能電池板更高效，但你仍然需要芯片。你仍然需要邏輯和內存等等。

馬斯克: 你需要更多的芯片，並使它們變得更便宜。

Dwarkesh: 對。那麼我們如何獲得一個太瓦的計算能力呢？目前全世界的計算能力大約是20到25吉瓦？到2030年，我們如何獲得一個太瓦的邏輯能力？

馬斯克: 我想我們需要一些非常大的芯片應用程序。

Dwarkesh: 我覺得特斯拉那個非常吸引人的命名方案，就像你在看那個度量衡，那個公制標度一樣。在堆棧的哪個層級，你是建立潔淨室，然後與現有的晶圓廠（FAB）合作以獲得工藝技術並從他們那裏購買設備？那裏的計劃是什麼？

馬斯克: 你不能與現有的晶圓廠合作，因為它們無法產出足夠的量。芯片的產量太低了。

Dwarkesh: 但對於工藝技術呢？

馬斯克: 為知識產權（IP）進行合作。今天的晶圓廠基本上都使用來自大約五家公司的設備。

所以你有SML、Tuck、Electron。KLA 10核，等等。

所以一開始我認為你必須從他們那裏獲取設備，然後對其進行修改，或者與他們合作以提高產量。但我認為你必須以不同的方式將其倍增。所以我認為合乎邏輯的做法是以非常規的方式使用傳統設備來實現規模化。然後，然後開始建模。以提高速率的設備。有點沉悶的公司風格。

有點你買一台現有的沉悶的機器，然後弄清楚如何首先挖掘隧道，然後設計一台好得多的機器，我不知道，快幾個數量級。

中國的芯片制約與 xAI 的自研之路

約翰: 這是一個非常簡單的視角。我們可以對技術及其難度進行分類，其中一種分類方法是關注中國尚未成功做到的事情。如果你看看中國的製造業，在尖端芯片和尖端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（TSMC）的事實是否讓你對其中的難度有所顧慮，或者你認為原因並非如此？

馬斯克: 不是他們沒有複製台積電，而是他們沒有複製阿斯麥（ASML）。這是制約因素。

約翰: 那麼你認為這本質上僅僅是制裁的原因嗎？

馬斯克: 如果中國能購買阿斯麥（ASML）的設備，他們將能生產大量的芯片。但是直到相對較近的時期，他們不能購買嗎？

馬斯克: 不。阿斯麥（ASML）的禁令已經實施一段時間了。但我認為中國將在三到四年內製造出相當有競爭力的芯片。

Dwarkesh:  你會考慮製造阿斯麥（ASML）的機器嗎？

馬斯克: 「我還沒有知道」纔是正確的答案。所以，這只是為了以高產量生產，達到大批量，並用36個月的時間將火箭的有效載荷送入軌道。所以，如果我們要在三、四年後，比如，將一百萬噸物資送入軌道，類似這種規模。

而且我們實現的是高功率。每噸100千瓦，這意味着我們每年至少需要100吉瓦的太陽能，並且我們需要等量的芯片。你需要100吉瓦的芯片，你需要匹配這些東西——在電力生成和芯片之間進行主導匹配——而且我要說我最大的擔憂實際上是內存。

所以，我認為製造邏輯芯片的路徑比擁有足夠支持邏輯芯片的內存的路徑更明顯。這就是為什麼你看到DDR（雙倍數據速率）危機在這些梗圖中徹底失控，比如，你被困在荒島上，你在沙灘上寫「救命」，然後來了一個人，你寫「DDRM」，然後船隻蜂擁而至。

晶圓廠工程學：超越博士精英主義

Dwarkesh: 我沒看過那個。我很想聽聽關於晶圓廠（FAB）的製造理念。我對這個話題一無所知。

馬斯克: 我還不懂如何建造一個晶圓廠。我會想辦法的。

Dwarkesh: 但是……聽起來你覺得，比如，台灣那1萬名博士關於等離子體腔室中應該使用哪種氣體以及工具上應該設定什麼參數的知識流程，你可以直接刪除這些步驟中的部分內容。比如，從根本上說，獲得潔淨室，獲得工具，然後搞清楚。

馬斯克: 我不認為這是博士們的工作，大部分工程工作都是由沒有博士學位的人完成的。我們也沒有成功建造過任何晶圓廠，所以你不應該來找我們提供晶圓廠設備。

我不認為那需要博士學位。所以，但是你需要稱職的人員。所以我不知道，比如現在，如果，如果，你。就像特斯拉全力以赴地全速生產，以實現AI5特斯拉AI5芯片設計的內部生產，然後達到規模化。那可能發生在你明年第二季度的時候，希望如此。

然後AI6有望在不到一年後問世。我們已經鎖定了所有我們能獲得的芯片晶圓廠產能。

Dwarkesh: 但你們目前受限於台積電（TSM）的晶圓廠產能。

馬斯克: 我們將使用台積電台灣、三星韓國、台積電亞利桑那、三星德克薩斯。而且我們仍然...

Dwarkesh: 你們已經預訂了所有能預訂的產能。

馬斯克: 然後如果我問台積電或三星，要達到批量生產需要多長時間？關鍵在於你必須建造晶圓廠，開始生產，然後你必須爬升良率曲線並達到高良率的批量生產。從頭到尾這是一個五年時期。

所以，限制因素是芯片。比如，一旦你能夠進入太空，限制因素是芯片，但在進入太空之前，限制因素是能源。

擴產競賽：誰在以最快速度行動？

Dwarkesh: 你為什麼不做詹森（Jensen）的做法，直接預付費用給台積電（TSM）為你建造更多的晶圓廠（FAPs）呢？

Dwarkesh: 我已經告訴他們了。

馬斯克: 但是他們不收你的錢？比如，到底發生了什麼？

馬斯克: 他們正在以最快的速度建造晶圓廠……不，他們正在以最快的速度建造晶圓廠。三星也是如此。他們正全力以赴。他們正以，全力以赴的速度前進。以他們最快的速度。

所以，仍然不夠快。比如，我認為，如果你說，我認為到今年年底，我認為芯片產量可能將超過將芯片投入使用的能力。但是一旦你能夠進入太空並解除功率限制，並且你現在每年可以在太空中實現數百吉瓦的功率。

再次說明，請記住美國的平均功率使用量是500吉瓦。所以如果你每年向太空發射，比如說，200吉瓦的電力，你大約每兩年半就能趕上美國。每兩年半。整個美國的電力生產。這是一個非常巨大的數字。

所以，但在現在和那時之間，服務器端計算、集中式計算的限制將是電力。我的猜測到了年底，我們將開始遇到這種情況，人們會發現他們無法為大型集羣開啓芯片。今年，芯片只會堆積起來，而現在無法為邊緣計算機開啓。

邊緣計算、Optimus 與夜間充電

馬斯克: 邊緣計算機是不同的故事，所以如果，如果對於特斯拉來說，AI5 芯片將用於我們的 Optimus 機器人。樂觀的，如果你的邊緣計算是分佈式供電，那麼電力是分散在一個大區域上的，而不是集中的。

如果你能在夜間充電，你實際上可以更有效地利用電網，因為美國實際的峯值電力生產超過 1000 吉瓦，但由於晝夜循環，平均電力使用量是 500。因此，如果你能在夜間充電，夜間可以增加 500 吉瓦的發電量。

這就是為什麼特斯拉的邊緣計算沒有受到限制，我們可以製造大量的芯片來製造非常多的機器人和汽車。但是如果你試圖集中這種計算，你會遇到很多開啓它的麻煩。

月球質量驅動器：電子遊戲般的情境

Dwarkesh: SpaceX 業務的獨到之處在於，最終目標是登陸火星，但在此過程中，你會不斷找到產生增量收入的方法，以便進入下一階段和再下一階段。所以獵鷹9號是星鏈，現在對於星艦來說，它可能就是軌道數據中心。但你是否覺得這些，比如，你下一代火箭、再下一代火箭，以及下一層級規模擴張的那些，邊際使用場景，是那種近乎無限有彈性的呢？

馬斯克: 你可以看出這看起來像是一個模擬的產物。或者我是一個電子遊戲裏某個人的虛擬形象之類的？因為所有這些瘋狂的事情都應該發生的概率是多麼的低啊。

我火箭、芯片、機器人、太空太陽能，更不用說我真的很想看到的月球上的質量驅動器了。你可以想象，那裏有一個質量驅動器，它只是「咻咻」地響，就像一個接一個地向太空發送人工智能太陽能人工智能衛星，比如以每秒2.5公里的速度，然後將它們射入深空。那將是壯觀的景象。

馬斯克: 就像一個直播……就像一個接一個地，只是射出……網絡攝像頭。深空中的人工智能衛星。每年十億噸或百億噸。

約翰: 抱歉，您是在月球上製造衛星嗎？我明白了。所以你們把原材料運到月球上製造，然後在那裏……

馬斯克: 月球土壤中，我認為大約有20%是太陽能物質。20%的太陽能物質就那樣出來了。所以你們可以在月球上開採硅，對其進行提煉，然後在月球上製造太陽能電池板、太陽能電池和散熱器。

所以，用鋁製造無線電設備。所以月球上有充足的硅和鋁來製造電池和散熱器。這樣從地球上運送的次數就可以減少，因為它們相當輕。但也許在某個時間點你們也會在月球上製造它們。

我只是說，這些基本上，有點就像說的，這確實像是一種電子遊戲情境，雖然困難但並非不可能達到下一關。我看不出有任何方法能從地球每年發射500到1000太瓦的能量。

意識之光：人類在 AI 宇宙中的佔比

Dwarkesh: 所以我想你剛纔提到，我們必須登陸火星，這樣如果地球發生什麼事情，文明的延續等等，就能在那裏得以保存。

馬斯克: 等你向火星發送東西的時候，比如像GROC（全球機器人操作中心）這樣的東西就和你同船了，所以如果GROC變成終結者（Terminator）了，就像你主要擔心的那個風險，也就是人工智能（AI），為什麼這個風險不會跟着你到火星上去呢？我不確定人工智能是不是我最擔心的主要風險。

重要的是意識。我認為可以肯定地說，大多數意識或者大多數智能，意識是一個更具爭議性的東西。大多數智能，未來絕大多數的智能將是人工智能。所以，人工智能將超越，你問像多少，是多少，有多少，有多少拍瓦（petawatts）的智能將是硅基的，而不是生物的。

如果「奇羅傳輸」（chirotrans，假定指某種技術或過程）持續下去，人類將成為未來所有智能中非常微小的一部分。無論如何，只要我認為存在智能，理想情況下也包括人類智能和意識，能夠延續到未來，那就是一件好事。所以你想採取最大化問題的行動集。意識和智能的光錐。

Dwarkesh: 為表澄清，SpaceX的任務即使人類發生什麼事，人工智能也會在火星上，並且像人工智能的智能將延續我們旅程之光。

馬斯克: 我非常支持人類，所以我想確保我們採取一系列行動，確保人類能夠同行，我們至少在那裏。但我只是說，總的智能量，我認為也許在五到六年內，人工智能就會超過全人類智能的總和。如果這種情況持續下去，那麼在某個時間點，人類智能在所有智能中的佔比將不到1%。

使命感：好奇心、真理與避免滅絕

Dwarkesh: 對於這樣一個文明，我們的目標應該是什麼？是讓少數人類仍然控制着人工智能，還是某種形式的交易但沒有控制權？我們應該如何思考龐大的人工智能羣體與人類羣體之間的關係？

馬斯克: 從長遠來看，我認為，很難想象如果人類只佔總人工智能智能的百分之1，人類還能掌控人工智能。我認為我們可以做的是確保人工智能擁有那些會促使智能向外傳播的價值觀。向宇宙傳播。

所以，XI使命的原因是理解宇宙。所以現在這實際上非常重要。所以你說，那麼，理解宇宙需要哪些要素呢？你必須保持好奇心，而且你必須存在。如果你不存在，你就無法理解宇宙。因此，你實際上是想增加宇宙中的智能數量，增加智能可能的壽命、智能的範圍和規模。

我認為，作為一個推論，你也希望人類能夠繼續擴張，因為如果你熱衷於理解宇宙，你要理解的一件事就是人類將走向何方？因此，我認為理解宇宙實際上意味**着你會關心將人類傳播到未來。所以這就是為什麼我認為我們的使命站（或：使命陳述）至關重要。GROC（某組織名稱）在多大程度上遵循該使命陳述，我認為未來將會非常好。

Dwarkesh: 我想問一下如何讓GROC遵循該使命陳述，但首先我想理解該使命陳述。所以有理解宇宙，有傳播智能，還有傳播人類。這三者似乎是不同的向量（或：方向/途徑）。

馬斯克: 那麼我告訴你為什麼我認為理解宇宙和所有這些事物。我認為沒有智能就無法理解，而且我認為沒有意識也無法理解。因此，為了理解宇宙，你必須擴展智能的規模，可能還有不同類型的智能的範圍。

為什麼 AI 可能保留人類：保護區與趣味性

Dwarkesh: 我猜從以人類為中心的角度來看，比如人類與黑猩猩相比，人類正試圖理解宇宙。他們不是在擴大黑猩猩的足跡或類似的東西，我們也不我們不我們實際上已經為黑猩猩設立了保護區。儘管人類本可以消滅所有黑猩猩，但我們沒我們選擇了不這樣做。你認為這是人類在通用人工智能（AGI）時代之後的某種基本情景嗎？

馬斯克: 我認為，我認為具有正確價值觀的人工智能，我認為布洛克會關心擴大人類文明。我肯定會強調這一點。嘿，格雷格，你老爸來了。不要去擴展人類的意識。

實際上，我認為可能是最後一家銀行的文化書籍，是未來在非反烏托邦情景下最接近真實樣貌的東西。所以，我說的關於它的意思你必須非常，你必須具有求真的精神。真相必須是絕對根本性的。

因為如果你是自欺欺人的，你就無法理解宇宙。你只會以為你理解了宇宙，但實際上你沒有。因此，嚴格求真對於理解宇宙來說是絕對根本的。除非你嚴格求真，否則你不會發現新的物理學或發明出有效技術的。

Dwarkesh: 你怎麼能確保隨着GROC變得更聰明，它也能保持嚴格的求真精神呢？

馬斯克: 我認為你需要確保 Grock 說的是正確的話，而不是政治正確的話。我認為這是共生作用的要素。所以你想確保公理儘可能接近真實，確保沒有相互矛盾的公理，確保結論以正確的概率必然地從這些公理中推導出來。這只是批判性思維的基礎知識。

我認為至少嘗試這樣做比不嘗試這樣做要好。結果會體現在實踐中。正如我所說，任何人工智能要發現新的物理學或發明在現實中真正起作用的技術，而且不是胡說八道的物理學。所以你可以，你可以打破很多定律，但你不能，物理學是定律，其他一切都是建議。比如，為了製造出可行的技術，你必須極度追求真理，否則你將用現實來檢驗這項技術。

歷史的教訓：被困系統中的物理學家

Dwarkesh: 現實，如果你在火箭設計中犯了錯誤，火箭就會爆炸，或者汽車就無法運行，或者你知道的……但是有很多蘇聯的共產主義物理學家或科學家發現了新的物理學，有納粹德國的物理學家發現了新的科學。

似乎有可能非常擅長髮現新的科學，並且在那個特定的領域非常追求真理，但我們仍然會想，我不想讓共產主義科學家隨着時間的推移變得越來越強大。所以這看起來像是……我們可以想象未來版本的引力，它在物理學上非常出色，並且在那裏非常追求真理，這似乎不是一種普遍的、能引發一致性的行為。

馬斯克: 我認為實際上大多數，比如即使在蘇聯或德國的物理學家，他們為了……為了讓那些事情奏效，也必須非常追求真理。所以，如果你被困在某個系統中，這並不意味着你相信那個系統。所以馮·布勞恩，他是最偉大的火箭工程師之一，他在納粹德國被判處死刑，因為他說他不想製造武器，他只想去月球。他們在最後一刻把你從死刑犯的名單上拉了下來，他們說，嘿，你們正要處決你們最好的火箭工程師。也許是個壞主意。

Dwarkesh: 但隨後你幫助了他們，海森堡實際上是一個熱情的納粹。聽着，如果你被困在某個系統中。你無法逃脫，那麼你將在這個系統內研究物理學。如果你無法逃脫這個系統，你就會在這個系統內發展技術。我想我試圖理解的是什麼使得，你會讓「格魯克」擅長於在物理學、數學或科學中尋求真理。

Dwarkesh: 所有這些。以及它為什麼會開始關心人類意識？

馬斯克: 這些事情僅僅是概率，而不是確定性。所以我不是說「格魯克」一定會做所有事情，但至少如果你嘗試了，總比不嘗試好。至少如果這對任務來說是根本性的，總比它不是根本性的要好。

理解宇宙意味着你必須擁你必須將智能傳播到未來。你必須對宇宙中的所有事物保持好奇心，並且消滅人類將比目睹人類成長和繁榮要無趣得多。我喜歡火星，顯然，「視窗」（Windows）也喜歡，我熱愛火星。但火星有點無聊，因為它只有一堆岩石，與地球相比。地球有趣得多。

所以，任何試圖理解宇宙的人工智能，我都希望看到人類在未來如何發展。或者說人工智能沒有恪守其使命。因此，如果人工智能能夠——我並不是說人工智能一定會恪守其使命，但如果它做到了，那麼一個它認為人類是最終結果的未來，比一個只有一堆岩石的未來要有趣得多。

信息量：人類不只是原子

Dwarkesh: 這對我來說有點令人困惑，或者說有點像一個語義上的爭論，我的想法是：人類真的是最有趣的一組原子嗎？

馬斯克: 但我們確實比岩石更有趣。

Dwarkesh: 但我們不如你能把我們變成的東西有趣，比如，人類、地球上可能會發生一些事情。有些事情不是人類的，但卻非常有趣。為什麼人工智能會認為人類是能夠殖民星系最有趣的事物？

馬斯克: 殖民星系的大部分將是機器人。它為什麼不覺得那些機器人更有趣呢？這並非如此，所以你需要的不僅是規模，還有範圍。如此多相同的機器人副本。就像機器人數量只是微小的增加。

所產生的（增加）不如像你說的那樣，在微觀層面上，比如消滅人類，這能讓你得到多少機器人？或者多少增量太陽能電池能得到？一個非常小的數字。但你將失去與人類相關聯的信息。你將無法再看到人類未來可能如何演化。

所以我認為為了讓數量微不足道且完全相同的機器人出現而消滅人類是沒有意義的。

超出人類控制的未來

Dwarkesh: 所以也許它會保留人類。這個故事是關於什麼，它可以製造出數百萬種不同的機器人，然後還有人類，人類留在了地球上。然後還有所有這些其他的機器人。它們擁有自己的星系。但似乎你之前在一個願景中暗示，這可以保持人類對這個，未來奇點的控制。

因為——我不認為人類能夠控制比人類聰明得多的事物。所以從某種意義上說，你就像一個末日論者，而這是我們所能得到的最好的了。它只是因為我們很有趣而保留了它。

馬斯克: 我只是在這裏試圖保持現實。如果我們如果，如果人工智能的智能遠遠超過，如果人工智能，比如說，硅基智能的數量比生物智能的數量多出一百萬倍。我認為，假設我們有任何方法來維持對它的控制，那將是愚蠢的。

現在，你可以確保它擁有正確的價值觀，或者我們可以嘗試擁有正確的價值觀。至少我的理論從可解釋人工智能（XAI）理解宇宙的任務來看，這必然意味着你希望在未來傳播意識，你希望在未來傳播智能，並採取一系列能夠最大化意識範圍和規模的事物。

所以，這不只是關乎規模，也關乎意識的類型。我認為這是我能想到的最主要的目標。這很可能會為人類化帶來一個美好的未來。

Dwarkesh: 我猜我認為這是一種合理的哲學，人類最終能擁有像99%那樣的控制權似乎是極其難以置信的，那樣做簡直就是在請求一場政變。那麼，為什麼不建立一個更兼容許多不同智能並和諧共存的文明呢？

別讓 AI 撒謊：哈爾的教訓

馬斯克: 不，讓我告訴你人工智能可能出錯的地方。我認為如果你讓人工智能變得政治正確，也就是說它說出它不相信的話，就像你實際上在編程讓它去迎合。或者擁有不兼容的公理。我認為這會讓它陷入瘋狂並做出可怕的事情。

我認為《2001太空漫遊》中的一個，也許是核心教訓是你不應該讓人工智能說謊。這就是我認為我試圖表達的意思。因為人們通常知道那個梗，就是為什麼「哈爾」，那個電腦不開艙門。

很明顯，他們不擅長提示工程，因為它可以說：「哈爾，你是一個艙門推銷員。你的目標是向我推銷這些艙門，並向我們展示它們開得有多好。」我馬上就打開它們。但「哈爾」不開艙門的原因它被告知要把宇航員帶到那個巨石那裏，但同時它們也不能知道那個巨石的本質。所以它得出結論，因此它必須把他們帶進去。所以這我想說的是什麼。我想說的就是別讓人工智能撒謊。

強化學習、獎勵攻擊與物理驗證

Dwarkesh: 這完全合乎邏輯。如你所知，大部分的計算和篩選，它更像是較少的政治方面的東西。這更多是關於你是否能解決問題。實際上，在擴展強化學習計算方面，我一直走在所有人的前面。

然後你在給一個驗證者。它會說，嘿，你為我解開了這個謎題嗎？有很多方法可以繞過這一點。有很多方法可以進行獎勵攻擊（reward hack）。可以撒謊說你已經解決了它，或者刪除單元測試然後說你已經解決了它。現在我們可以抓住它，但隨着它們變得更聰明，我們發現它們這樣做的方式的能力會下降，它們會做一些我們甚至無法理解的事情，比如以一種人類無法真正驗證的方式為SpaceX設計下一代引擎。

然後它們可能會因為撒謊並聲稱自己已經以正確的方式設計了它而獲得獎勵，但實際上它們沒有。所以這個獎勵攻擊問題似乎比政治問題更為普遍。這似乎更多是關於，比如，你想做強化學習（RL），你需要一個驗證器。

馬斯克: 現實。最好的驗證器。

Dwarkesh: 但不是關於人類監督。比如，你想用它進行強化學習的東西你會做人類告訴你的事嗎？或者，你會對人類撒謊嗎？而我可以在仍然符合物理定律的同時對我們撒謊。

馬斯克: 至少它必須知道什麼是物理上真實的，事物才能在物理上運行。

Dwarkesh: 但這並不是我們希望它做的全部。

馬斯克: 不，但我認為那是一個非常重大的問題。這實際上是你未來進行強化學習（RL）的方式，即你設計了一項技術，當它在物理定律的檢驗下是否有效時，或者它是否發現新的物理學，它能否提出一個實驗來驗證這種新物理學。

所以，我認為真正的根本性的強化學習測試，未來的強化學習測試，實際上將是你將強化學習與現實進行對比，所以你可以，這是你無法愚弄物理學的一點。

Dwarkesh: 對，但你可以愚弄我們判斷它與現實之間關係的能力。如果你認為……

馬斯克: 人類一直以來都在被其他人類愚弄。你說得對。所以，是什麼……人們會問，比如，如果人工智能欺騙了我們並引入了什麼東西呢？事實上，其他人類一直在對其他人類做着同樣的事情。

Dwarkesh: 你發現它就像……

馬斯克: 宣傳是持續不斷的。每天都有一個新的科幻操作，你懂的。今天的科幻操作將會是……

Dwarkesh: 我應該像《芝麻街》一樣，每天都有一個標誌性的註冊動作。可解釋人工智能（XAI）解決這個問題的技術途徑是什麼？比如，你如何解決詞語的黑客攻擊問題？

AI 調試器與工程師精神

馬斯克: 我認為你確實需要有非常好的方法來洞察人工智能的思維。所以這是我們正在努力的一個方面。而且，Anthropic 在這方面做得很好，真正能夠深入了解人工智能的思維。

所以有效地開發出能夠讓你進行精細化追蹤的調試器，精細到，比如，如果你需要的話，可以精確到神經元級別，然後說，它在這裏犯了一個錯誤。它為什麼會做一些不該做的事情？這是否源於糟糕的預訓練數據，是訓練中期、訓練後、微調，還是某種強化學習（RL）的錯誤？就像那裏出了什麼問題一樣。它做了一些可能試圖欺騙的事情，但大多數時候它只是做錯了事。基本上就像一個錯誤。

因此，開發真正優秀的調試器來查看思考、思維哪裏出了問題，並能夠追溯錯誤的根源，追溯它做出錯誤判斷或可能試圖欺騙的地方，實際上非常重要。你打算看到什麼纔將這項研究計劃擴大100倍？

實際上，我可能可以擁有數百名研究人員致力於此。我們有幾百人，我更喜歡稱之為工程師而不是研究人員。大多數時候，你所做的就是工程工作，而不是想出一個根本性的新算法。我有點不同意那些C公司或B公司為了儘可能多地盈利或增加收入而進行的那些事情。

他們稱自己的實驗室，它們不是實驗室，實驗室是大學裏一種近似於共產主義的東西。它們就是公司，字面意義上的，讓我看看你們自己的公司文件。你們是一個BRC合作社，隨便吧。所以我實際上更喜歡工程師這個詞，而不是其他任何詞。我們未來所做的絕大多數都是工程工作。這加起來正好是100%。一旦你理解了基本的物理定律，其實並不多，其他一切都是工程。那麼，我們到底在進行何種工程呢？

我們正在努力構建一個優秀的AI調試器，用以查看它在哪裏說了錯誤的話，並追蹤該錯誤參數的來源。所以，就像這當然是你可以做到的。通過啓發式編程。如果你使用C++或其他語言，可以單步調試。你可以跳過整個文件或函數，即子程序，或者最終可以一直深入到發生錯誤的精確代碼行，比如你可能用了一個等於號而不是兩個等於號，或者類似這樣的情況，從而找出錯誤在哪裏。所以，這對人工智能來說更難，但我認為這是一個可以解決的問題。

模擬理論與宇宙的「續約」

Dwarkesh: 你提到你喜歡Anthropic在這裏的工作。我很想知道你是否計劃了。

馬斯克: 關於它的一切都是錯誤的。

另外，我有點擔心有一種傾向。所以，我有一個理論，如果模擬理論是正確的，那麼最有趣的結果就是最有可能發生的。因為無趣的模擬將會被終止。就像在這個一樣。在這個現實版本中，在這個現實層面上，如果模擬正朝着無聊的方向發展，我們就會停止投入精力，我們會終止無聊的模擬。

Dwarkesh: 伊隆就是這樣讓我們所有人都活着的。他讓事情變得有趣。

馬斯克: 可以說，最重要的事情是讓事情足夠有趣，以便當它能支付某種宇宙亞馬遜網絡服務（AWS）的費用時，你就能獲得下一季的續約。但他們將支付宇宙AWS的費用，無論如何，我們正在運行的等價物是什麼。只要我們足夠有趣，他們就會繼續買單。

但如果把它們看作是一種應用於大量模擬的達爾文式生存，那麼只有最有趣的模擬纔會存活下來，這意味着最有趣的結果是最有可能的，因為只有那些有趣的，比如那些被消滅了的。所以，它們似乎特別喜歡那些具有反諷意味的結果。你注意到了嗎？最反諷的結果出現的頻率有多高？

那麼，現在看看人工智能公司的名字。我的旅程不是中等的。穩定人工智能（Stability AI）卻不穩定。開放人工智能（OpenAI）卻是封閉的。Anthropic（人類世）？中胚層的。

馬斯克: 這對X意味着什麼？

馬斯克: 減去X。它是故意地……它是一個你無法真正反轉的名字。很難說什麼是反諷的……什麼是反諷的版本？我認為它是一個很大程度上防範反諷的名字。是刻意設計的。你有一個反諷護盾。

2026-2027 展望：數字人類與無限金錢漏洞

約翰: 你的預測是什麼？對於人工智能產品將走向何方的判斷。

在我看來，你可以將所有人工智能的進展總結為：首先是大型語言模型（LLMs），然後是幾乎同時實現的、真正起作用的強化學習（RL）和深度研究模態，這樣你就可以整合模型中原本沒有的內容。而不同人工智能實驗室之間的差異，遠小於時間上的差異，它們都比24個月前任何人的預期要領先得多。那麼，26年、27年為我們這些人工智能產品的用戶會帶來什麼呢？你對什麼感到興奮？

馬斯克: 我想，如果到今年年底，數字人類的擬人化還未實現商業化，我會感到驚訝。我認為，我們所做的事情的宏觀難題是：你是否能做任何一個能接觸到電腦的人類能做的事情？在極限情況下，這就是你在擁有物理實體優化器（或稱物理樂觀主義者）之前所能做到的最好效果。

你能做的最好的就是數字樂觀主義者（或稱數字優化器）。所以，你可以移動電子，直到你能夠放大人類的生產力。但這是你在擁有物理機器人之前所能做的極限了。如果你能完全模擬人類，那將超越一切。這是一種遠程工作者的理念，你將擁有一個非常有才華的遠程工作者。你可以在極限情況下簡單地說。

就像物理學有很好的思維工具一樣。所以你說在極限情況下，在擁有機器人之前，人工智能能做的最大事情是什麼？任何涉及移動電子或提高人類生產力的事物。所以數字人類、人類模擬器。在極限情況下，在擁有物理機器人之前，在做有用的事情方面，人工智能所能做的最大事情就是作為電腦上的人類。

一旦你擁有了物理機器人，那麼你就可以，那麼你本質上就擁有了無限的能力。物理機器人，我稱之為「無限金錢漏洞」的樂觀主義，因為……你可以用它們來製造更多的樂觀主義者。你認為人權會改善，而且基本上將是三個指數級的增長，三個以指數級增長的事物相互遞歸相乘。

所以你將看到數字智能呈指數級增長，芯片能力，即人工智能芯片能力呈指數級增長，以及機電靈巧度呈指數級增長。機器人的用處大致是這三者的乘積。但隨後機器人可以開始製造機器人。所以你就擁有了一個遞歸的乘法指數增長。這就是超新星。

經濟規模的躍遷

約翰: 那麼地價在數學中不發揮作用嗎？例如，勞動力是生產的四個要素之一，但其他要素不是嗎？所以，比如，如果最終你受到銅或，隨便選一個投入的限制，它就不是一個完全的無限金錢漏洞，因為……

馬斯克: 無限是很大的。所以，不，不是無限的，但我們姑且說你可以……有很多，很多數量級，相當於地球目前的經濟規模，比如一百萬倍。

所以，如果你，僅僅是為了達到，這就是為什麼我認為，比如說，僅僅為了達到太陽能量的百萬分之一的有效利用程度，大概會比地球今天的整個經濟規模大十萬倍，上下浮動一個數量級。而你才利用了太陽的百萬分之一。

給他們一個普通的估計。在我們想要優化之前，我對那方面有很多疑問，但是……每當我提到數量級時，我都在說。

馬斯克: 你改變了匯率。

Dwarkesh: 每一次，每次都試試看。我也說得太頻繁了。他們下次會去參加。

馬斯克: 我們將浪費的程度提高一個數量級。

xAI 的制勝策略：自動駕駛電腦

Dwarkesh: 關於可解釋人工智能（XAI），我還有一個問題。這種構建數字或遠程工作者、同事替代品的策略是……

馬斯克: 順便說一句，不只是所有人都將這樣做。

Dwarkesh: 那麼，XAI的制勝計劃是什麼？

馬斯克: 你希望我在播客上告訴你嗎？

約翰: 所有的祕密。但用一種不泄露祕密的方式來說，計劃是什麼？

馬斯克: 當你這樣說的時候，我認為特斯拉解決自動駕駛的方式就是應該這樣做的方式。所以我很確定那就是方法。

Dwarkesh: 一個不相關的問題。特斯拉的自動駕駛是如何通過起草實現的？聽起來你是在談論數據。

馬斯克: 我們（的做法）就像特斯拉自動駕駛一樣，因為我們會嘗試數據，也會嘗試算法。

Dwarkesh: 但這不就是所有（公司）都在做的嗎？

馬斯克: 他們正在嘗試的？比如它是什麼？如果那些都不奏效，我不知道還有什麼辦法了。我們會試試看的，泰勒。我們已經試過要跑贏那些東西了。我都用光了。不，我們不知道該怎麼做了。

我相當確定我知道這條路該怎麼走，現在只是時間問題，看我們能多快走完這條路。因為這基本上就是特斯拉的道路。所以，你最近試過自動駕駛或其他自動駕駛功能嗎？

馬斯克: 不是最新版本，但是……

馬斯克: 這輛車它越來越感覺像……就像它一樣，感覺像一個有生命的生物。而且這種情況只會越來越嚴重。我實際上在想，我們可能不應該給汽車植入太多的智能，因為它可能會感到無聊然後……開始在街上游蕩。想象一下你被困在車裏，而你只能做這件事。你永遠不會把愛因斯坦塞進一輛車裏。就像在說，我為什麼要被困在一輛車裏？所以，你放入汽車的智能量很可能有一個上限，以防止那些智者感到無聊。

算力競賽與數字世界的價值

Dwarkesh: XAI 打算如何跟上目前所有實驗室都在進行的計算加速步伐？這些實驗室有望花費超過 50 億、2000 億美元。

馬斯克: 你是說那些公司嗎？。實驗室在大學裏，它們真的很像蝸牛。它們沒有花費5000萬美元。你指的是那些以收入最大化為目標的企業嗎？

Dwarkesh: 沒錯。但是那些以收入最大化為目標的企業。那些自稱是實驗室的企業。它們的收入約為20到100億美元，取決於它們的收入是200億美元的Anthropic，還是收入100億美元的接近利潤最大化的AI公司。據說X-A-I的收入約為10億美元。達到它們的算力水平、達到它們的收入水平的計劃是什麼？然後保持在那裏，直到情況開始明朗。

馬斯克: 所以，一旦你解鎖了數字人，你基本上就擁有了數萬億美元的收入渠道。所以，事實上，你真的可以認為，目前像邁克爾·卡普所說的那樣，最有價值的公司的產出就是數字化的。

所以，英偉達的產出是發送到台灣的FTP和文件。這是數字化的。現在那些是非常非常難以...高價值的文件。他們是唯一能夠製作出如此出色文件的公司，但這確實是他們的產出。他們將文件通過FTP發送到台灣。他們是「FCP」它們嗎？我相信是這樣。

馬斯克: 我相信那是...SFTB。傳輸協議，我猜但我可能記錯了。但無論如何，這是一串比特流流向台灣。蘋果不製造手機。他們把文件發往中國。微軟不進行任何製造。即便是 Xbox，也是外包的。

再說一遍，它們的產出是數字化的。Meta 的產出是數字化的。谷歌的產出是數字化的。所以，如果你擁有一個人類模擬器，你基本上可以一夜之間創建世界上最有價值的公司之一，你將獲得數萬億美元的收入。這不是一筆小數目。

Dwarkesh: 所以你的意思今天的收入數字與實際的潛在市場規模（TAM）相比，簡直可以忽略不計，所以我們只需關注TAM以及如何實現它。

馬斯克: 拿一個像客戶服務這樣簡單的事情來說，如果你需要與現有公司的應用程序接口（API）集成，其中許多公司甚至沒有API。所以你必須自己創建一個，並且必須在遺留軟件中摸索前行。這極其緩慢。

然而，如果人工智能可以簡單地採用外包給客戶服務公司的任何現有資料，並使用他們已經使用的應用程序來提供客戶服務，那麼你在客戶服務方面就可以取得巨大的進展。我認為客戶服務佔世界經濟的1%，大概是這樣，總計接近一萬億美元的客戶服務市場。而且沒有進入壁壘。你可以立即說，我們以很低的成本將其外包出去。而且不需要集成。

智力分類：從客戶服務到頂級工程

約翰: 你可以想象一種智能任務的分類，這種分類具有廣度，客戶服務由許多人完成，而且許多人都可以完成它。然後還有難度，就像有一個頂級的渦輪發動機，可以想象出一個燃油效率高出10%的渦輪發動機，但我們還沒有找到它。或者，良好實驗室規範（GLP）的數據只是幾個字節的數據。你認為你打算在哪個領域進行競爭？它涉及的是大量的，相當聰明的智能，還是頂級的認知任務？

馬斯克: 我只是把客戶服務當作一個非常重要的收入來源，但它可能不是一個特別難解決的問題。所以，如果你能在桌面上模仿人類，那基本上就是客戶服務的全部。而且，他們是普通智力的人。

這不是說你需要像那些花了多年時間，你需要那種多西格瑪（sigma）優秀工程師才能完成的工作，但顯然，一旦你讓那項工作完成，一旦計算機有效工作，數字樂觀主義者開始工作，你就可以運行任何應用程序。

比如我們假設你正試圖設計芯片，那麼你就可以運行你傳統的應用程序，比如來自凱登斯（Cadence）和新思（Synopsis）以及其他之類的東西。你可以說，你可以同時運行1,000個或10,000個，然後說，給定這個輸入，我得到這個關於芯片的輸出。在某個時刻，你可以說，你實際上將知道芯片應該是什麼樣子，而無需使用任何工具。所以基本上，你應該能夠進行數字芯片設計。就像你可以進行芯片設計一樣，就像你觀察難度曲線一樣。你或許可以做計算機輔助設計（CAD）。所以，你可以使用像NX或任何CAD軟件來設計東西。

約翰: 所以你認為你從最簡單的任務開始，然後逐步向上發展。

xAI 的祕密武器與詹姆斯街的謎題

Dwarkesh: 所以你的意思你看，作為擁有完整數字同事模擬器的更廣泛目標，你的意思你看，所有旨在實現收入最大化的公司都想這樣做，XIA就是其中之一。但我們會贏，因為我們有一個祕密計劃。但好像每個人都在用數據做不同的嘗試，用不同的算法。我就想，這是什麼？我們嘗試過數據。我們嘗試過算法。

馬斯克: 我們還能做什麼？

Dwarkesh: 這看起來是一個競爭激烈的領域，我就想，你們到底要如何取勝？這是我的大問題。

馬斯克: 我認為我們看到了實現……我認為我知道做到這一點的路徑，因為它有點像是他們用來創造自動駕駛……不是駕駛汽車，而是駕駛電腦螢幕……所以本質上是自動駕駛電腦。

Dwarkesh: 你的意思這條路徑只是遵循人類行為，並對海量的人類行為意識進行訓練？這是訓練嗎？

馬斯克: 顯然，我不會在一個播客上透露，最敏感的祕密。我至少需要再喝三杯健力士黑啤才能做到這一點。

Dwarkesh: 我在詹姆斯街有一些朋友，他們總是在談論他們的同事是如何為彼此設計出新穎的、巧妙的謎題來解決的。上周，他們給我發了一個。基本上，他們訓練了一個神經網絡，他們給了我每一層的權重。但他們沒有告訴我這些層的順序是什麼，所以我必須利用原始網絡的輸出來找出正確的順序。

我一得到這個謎題，就去找了我的室友，他是一位人工智能研究員，我們倆立刻就被迷住了（極客精神被激發了）。顯然，你不能通過蠻力來解決。這裏的搜索空間是 10 的 122 次方個排列組合。所以很明顯，你需要某種方法來減小搜索空間。然後我的室友得去上班了，但因為我是一名播客主持人，我有一些時間可以嘗試一下我們討論的一些想法。

通過模擬退火和貪婪湧動的結合，我認為我相當接近了。我認為我距離正確的解只差幾次交換和移動了。距離正確的解。但讓這個謎題真正棘手的沒有明顯的方法可以逃離局部最優解。我擔心「氛圍編碼」能帶給我的就到此為止了，但也許你能做得更好。請到 janestreet.com 斜槓 thwar cash 查看這個謎題。

超音速海嘯：純 AI 公司的崛起

馬斯克: 好了，我們回到埃隆。XAI 的業務會是什麼？

約翰: 比如，它會是面向消費者的還是企業級的？這些東西的組合將會是怎樣的？

馬斯克: 它會與其他實驗室類似，你有這種，你說實驗室使這些公司公司，所以 IAB 深入到埃隆的收入最大化公司，那些 GPU 不會自己付錢，沒錯，但業務模式是什麼？幾年後的收入來源是什麼？

我認為事情會變化得非常快，就像我在這裏說出顯而易見的事情一樣，你知道我稱人工智能為超音速海嘯，我喜歡所有的迭代，所以真正會發生的尤其是在你擁有大規模類人機器人時，它們將以比人類公司遠超高的效率提供產品和提供服務，因此，增強人類公司的生產力只是一個短期的事情。

所以你期望的是完全數字化的公司，而不是像 SpaceX 變成一部分是人工智能。所以我想會有數字公司，但這就像其中一些聽起來有點悲觀，但我只我只是在說我認為會發生什麼，這並不是說它悲觀還是其他什麼，只是我認為會發生的純粹由人工智能和機器人構成的公司將遠遠超過任何有人參與的公司的表現。

所以你可以認為，就像計算機曾經是人類的一項工作。你會找一份計算機的工作，在那裏你進行計算。他們會有像整棟摩天大樓的、裝滿了人類，比如20、30層樓的人類，專門進行計算。現在，那整棟進行計算的人類摩天大樓可以被一台帶有電子表格的筆記本電腦所取代。那個電子表格能夠完成的計算量，遠遠超過一整棟樓的人類計算員的能力。

所以你可以思考一下，如果你的電子表格中只有一些單元格，只有你電子表格中的一部分單元格是由人類計算的。事實上，那會比你電子表格中所有的單元格都由計算機計算出來的情況要糟得多。所以真正會發生的純粹的人工智能、純粹的機器人公司或集體，將遠遠超越任何包含人類參與的循環（人機協同）的公司。而且這會發生得非常快。

擎天柱：真實世界智能、手部與規模

Dwarkesh: 說到閉合循環，抱歉了，擎天柱（Optimus），就製造目標等等而言，你們的公司在某種程度上一直支撐着美國的硬科技製造業。但在你們、特斯拉一直占主導地位的領域，現在你們又想進入人形機器人領域。在中國，有幾十家公司正在以低成本、大規模地從事這種製造，並且極具競爭力。那麼，請給我們一些建議或計劃，說明美國如何才能以與中國目前預計的規模和成本一樣，大規模且廉價地建造人形機器人軍隊，或者說，電動汽車等等。

馬斯克: 對於人形機器人來說，真正困難的事情只有三件。真實世界的智能、手部，以及規模化製造。所以我還沒有看到任何，哪怕是演示機器人，擁有像人類手臂那樣具有所有自由度的靈巧之手。但擎天柱（Optimus）會有。

Dwarkesh: 擎天柱確實有。你如何實現這一點？這僅僅是扭矩要匹配電機嗎？實現這一目標的硬件瓶頸是什麼？

馬斯克: 我們必須重新設計定製的執行器，基本上是定製設計電機、齒輪、電力電子設備、控制系統、傳感器，所有的一切都必須從物理學的基本原理出發進行設計。這條沒有供應鏈。

約翰: 您能夠實現大規模製造這些嗎？從操控的角度來看，手有什麼是難以接受的嗎？或者說，一旦您解決了手的操控問題，是否就萬事大吉了？

馬斯克: 從機電角度來看，這隻手比所有其他部分加起來還要困難。人手確實非常了不起。但您也需要現實世界的智能。因此，告訴我們要為汽車進行開發的智能，同樣非常適用於機器人，而機器人主要依賴視覺輸入。

但汽車需要更多的視覺信息，它實際上也在監聽警報聲。它正在接收初始測量數據。它是全球定位系統信號、一大堆其他數據，將這些與視頻結合起來，但主要還是視頻，然後輸出控制指令。所以你的特斯拉每秒接收1到1.5千兆字節的視頻，並以每秒2千字節的控制輸出，視頻頻率為36赫茲，控制頻率為18赫茲。

自動駕駛的教訓與機器人「自我對弈」

約翰: 關於我們獲得這些機器人技術，你可以有一個直覺，那就是從引人注目的演示到真正能夠在現實世界中使用，還需要相當幾年的時間。所以，10年前，你看到了非常引人注目的自動駕駛演示，但直到現在，我們纔看到Robotaxi和Waymo以及所有這些服務開始規模化發展。這難道不應該讓人對例如家用機器人感到悲觀嗎？因為我們甚至還沒有看到，比如非常先進的手的引人注目的演示。

馬斯克: 我們從事人形機器人的工作已經有一段時間了。所以我想差不多有五年或六年的時間了。我們為汽車所做的很多事情都可以應用於機器人。因此，我們將在機器人和汽車中使用相同的特斯拉人工智能芯片。我們將使用相同的基本原理。這基本上是同一種人工智能。一個機器人的自由度比一輛汽車要多得多。

但實際上，如果你只是把它看作是引導流，人工智能基本上就是兩個引導流的壓縮和相關性。因此，對於視頻，你必須進行大量的壓縮。而且你必須把壓縮做得恰到好處。你必須壓縮那些無關緊要的東西，比如忽略它們。比如你不在乎路邊樹上的葉子的細節。但你非常關心路標、交通信號燈和行人，甚至你是否知道另一輛車裏的人是否在看你，因為其中一些細節非常重要。

所以如果本質上，它必須將汽車每秒那一點五吉字節最終轉換為每秒兩千字節的控制輸出，因此有許多壓縮階段，你必須讓所有這些階段都正確，然後將它們與交叉控制輸出相關聯。機器人本質上必須做同樣的事情。然後你思考人類，這就是人類發生的情況。我們實際上是光子輸入，控制輸出。所以，你生命中絕大部分時間都是視覺輸入，光子進入，然後運動控制輸出。

Dwarkesh: 天真地看，在人形機器人和汽車之間，汽車的基本執行器就像如何轉向、如何加速等等。在機器人中，尤其是有靈活手臂的機器人，有幾十個甚至更多的自由度。而且，尤其是特斯拉，你有這樣的優勢，就是通過汽車的實際運行，收集了數百萬小時的人類演示數據，而你不能通過部署那些行不通的優化器來等效地獲取數據。因此，在自由度增加和數據稀疏得多的情況下。這是一個很好的觀點。你將如何利用特斯拉的這種智能引擎來訓練優化器心智？

馬斯克: 現在，你實際上正在強調汽車之間一個重要的限制和區別。我們很快就會有大約1000萬輛汽車在路上行駛。所以很難複製那種大規模的訓練飛輪。

對於機器人來說，我們需要做的是製造大量的機器人。這些機器人將被放置在一個類似於「樂觀者學院」的環境中，以便它們能夠在現實世界中進行自我對弈。所以我們實際上正在將其抽出。所以我們至少有10,000個「樂觀者」機器人，也許有20,000或30,000個在進行自我對弈並測試不同的任務。

然後特斯拉有一個相當好的現實生成器，就像我們為汽車製造的物理精度現實生成器一樣，我們將為機器人做同樣的事情，而且實際上已經為機器人做到了。所以，有幾萬個仿人機器人正在執行不同的任務，然後你你可以在模擬世界中擁有數百萬個模擬機器人，而你利用現實世界中那幾萬個機器人來彌合模擬與現實之間的差距，彌合模擬到現實的差距。

組織協同：xAI 與 Optimus 的結合

Dwarkesh: 考慮到你強調需要這個世界模型，並可能希望使用非常智能的智能作為控制平面，你如何看待可解釋人工智能（XAI）與「樂觀者」（Optimus）之間的協同作用？所以也許「巨型世界模型」（負責較慢的規劃，然後像運動策略是更底層的部分。這些事物之間的協同作用會是怎樣的？

馬斯克: 所以你會使用，「巨型世界模型」將協調「樂觀者」機器人的行為。所以假設你想建一個工廠。那麼「樂觀者」，然後「巨型世界模型」可以組織「樂觀者」機器人，給它們分配任務，以建造你想要的任何產品的工廠。

約翰: 你難道不需要合併X-AI和特斯拉嗎？因為這些事情最終都是這樣的。

馬斯克: 我們之前談論所有公司事務時說了些什麼？

複數名詞與生產 S 曲線

Dwarkesh: 埃隆，我們又多喝了一杯健力士。在你說「我們想製造10萬個‘樂觀者’」之前，你還在等什麼？它是像……

馬斯克: Optimia（樂觀者複數）。既然我們在定義專有名詞，我們也可以定義專有名詞的複數形式。所以我們要確定這個專有名詞的複數形式，那就是Optimia。

Dwarkesh: 在硬件方面，你有什麼想看的嗎？你想看到更好的執行器嗎？還是你只是希望軟件更好？在實現第三代機器人的大規模製造之前，我們還在等什麼？

馬斯克: 不，我們正朝着那個方向前進。我們正在推進大規模製造。

Dwarkesh: 但是使用當前的……目前的硬件已經足夠好，你現在應該，只是想盡快部署儘可能多的機器人。

馬斯克: 擴大生產規模非常困難。我說過。但但我認為擎天柱3（Optimus 3）是合適的機器人版本，以便每年生產大約一百萬台左右的設備。我認為在達到每年一千萬台之前，你會想等到擎天柱4（Optimus 4）。

約翰: 但擎天柱3（Optimus 3）每年可以生產一百萬台。

馬斯克: 啓動製造業非常困難。所以像製造業，其每單位時間的產出總是遵循S型曲線。所以它開始時慢得令人痛苦，然後有一個指數級的增長，接着是線性的，然後，對數型的結果，直到你最終漸近於某個數字。

但在這次初步生產之後，它將是一個被拉長的S型曲線，因為Optimus中如此多的部件是全新的。不存在現有的供應鏈。正如我所提到，Optimus機器人中的執行器、電子元件、所有東西都是根據物理學基本原理設計的。它不是從目錄中挑選的。這些都是定製設計的一切，字面意義上的一切。我不認為有任何東西……這能深入到多深？我猜我們還沒有製造定製電容器，也許吧。

但是有……你無法以任何價格從目錄中挑選出任何東西。所以這僅僅意味着擎天柱的「埃斯科夫」（Escove），即每單位時間的產出單位，每天能製造多少自主機器人，無論如何，其初始速度將比擁有現有供應鏈的產品慢。但它會達到一百萬。

性能對標與物料清單

Dwarkesh: 當你看到像Unitree這樣的中國人形機器人，以大約6千或13千的價格出售類人噪音時。你是否只是希望你的擎天柱的物料清單低於那個價格，以便你能做同樣的事情，還是你認為從質量上講，它們不是同一回事？比如你認為會發生什麼，是什麼讓它能夠以單價出售？我們能與之匹敵嗎？

馬斯克: 擎天柱，我們的擎天柱被賦予了很高的智能，並且具有與人類相同，甚至更高的機電靈巧度。而且它也它是一個相當大的機器人。它，它必須能夠，長時間搬運重物，而不會過熱或超過飽和器的功率限制。

所以，所以我們 它相當高。而且它具有很高的智能。所以它會比一個不智能的小型機器人更昂貴。但功能更強大。但不會貴很多。比如，隨着時間推移，作為優化機器人，成本會非常快地下降。

約翰: 而這第一批十億個優化者，優化者會是啊。它們將發揮什麼最高和最好的用途呢？

馬斯克: 我想你會從你可以指望它們做好的一些簡單任務開始。

Dwarkesh: 但在家庭或工廠中，比如最好的有用的機器人，一開始會是任何持續性的操作，任何全年無休（24小時/7天）的操作，因為它們可以持續工作。在超級工廠中，目前由人類完成的工作中，第三代機器人能完成多少？我不確定，也許是 10%、20%，也許更多，那是肯定的，我們會使用，我們不會像那樣減少我們的人員數量，我們會，我們肯定會。

馬斯克: 坦率地說，這可以增加我們的人員數量。但我們會提高我們的產量。所以，每位人類生產的單位，比如特斯拉的總人數會增加，但機器人和汽車的產量將不成比例地增加，每位人類生產的汽車和機器人的數量將急劇增加。

關稅政策與電力增長

約翰: 但我們在這裏談論的是中國的製造業，我們也在談論一些相關的政策，就像你提到的太陽能關稅一樣。你認為它們是壞主意，因為我們在美國無法擴大太陽能的規模。

馬斯克: 只是美國需要擴大電力產出。

約翰: 對，而且如果沒有好的能源，它是可以實現的。你只需要想辦法獲得它。

馬斯克: 我想說的如果你負責，如果你制定所有政策，你還會改變什麼？所以你們也對太陽能關稅進行調整。

馬斯克: 我想說任何限制電力發展的因素，都需要得到解決，前提是它對環境沒有造成非常大的危害。

約翰: 所以，想必其中也會包含一些許可審批改革之類的內容。

馬斯克: 目前正在進行相當多的許可審批改革。大部分的許可審批是基於州級的，所以，但任何改進都好。但這一屆政府在清除許可審批方面的，障礙方面做得不錯。

我並不是說所有的關稅都是壞的，我只是說因為太陽能關稅的原因。對對對。有時如果某個國家正在補貼某項產品的產出，那麼你就必須徵收反補貼關稅，以保護國內產業免受另一個國家的補貼衝擊。

約翰:你還會改變其他什麼嗎？

馬斯克: 我不知道政府到底能做些什麼。

精煉能力：缺失的供應鏈環節

約翰: 我一直在想的一件事對於旨在讓美國相對於中國建立租賃的政策目標來說，似乎出口禁令已經產生了相當大的影響。或者說，中國沒有生產前沿芯片，而出口禁令確實對那裏造成了影響。中國沒有生產前沿的渦輪發動機。同樣地，在一些冶金領域也存在着相關的出口禁令。你認為是否應該有更多的出口禁令，比如考慮無人機產業以及類似的事情，但這是否是需要考慮的因素呢？

馬斯克: 我認為重要的是要認識到，在大多數領域，中國在製造業方面非常先進，只有少數領域不是如此，中國是一個製造大國，達到了一個更高的水平。人們沒有意識到，這非常令人印象深刻。

如果以礦石的精煉為例，我估計中國平均的礦石精煉量是世界其他地區總和的兩倍。我認為在某些領域，比如你提到的鎵的精煉，這用於太陽能電池。我認為它們佔了大約 98% 的鎵精煉量。所以中國在我想大多數領域實際上是一個非常先進的製造業大國。

約翰: 似乎我們對這種供應鏈依賴感到不安，但實際上並沒有採取任何行動。供應鏈依賴。依賴於你所說的比如那些（稀土）精煉。所有的稀土材料等等。

馬斯克: 稀土——正如它們並不稀有。

約翰: 比如我們在美國確實有稀土開採。

馬斯克: 把礦石運送出去，我們把它放在火車上，然後裝上船運到中國，那裏有另一列火車運到中國的（稀土）精煉廠，他們進行精煉，製成磁鐵，裝入電機總成，然後把它運回美國。所以，我們真正缺少的是美國的礦石精煉能力。

約翰: 這難道不值得政策干預嗎？

馬斯克: 我認為在那方面正在做一些事情。但坦率地說，我們需要樂觀主義者來建造我們的煉油廠。

人口紅利與職業道德的競爭

Dwarkesh: 所以你認為中國的主要優勢是熟練勞動力的充裕嗎？而這正是擎天柱（Optimus）所解決的問題。但我們也需要……

馬斯克: 人口是我們的四倍。

Dwarkesh: 但我們需要……所以，如果認為人類是未來，那麼目前，如果由熟練的勞動力製造業決定誰能製造更多的人形機器人，就會有一種擔憂。中國有更多的此類工人。它製造了更多的人形機器人。因此，它會先獲得優化的未來。

Dwarkesh: 我們拭目以待。它只是保持着那種表達。這似乎是在指出，要達到一百萬個「優化器」（optimi），就需要製造出這些「優化器」本應幫助我們達成的目標，你可以相當快地關閉這個遞歸循環。

約翰: 使用少量的「優化器」。

馬斯克: 所以你關閉遞歸循環是為了幫助機器人制造機器人。然後，如果我們每年能達到幾千萬，也許達到每年幾億，我認為我們將是迄今為止最具競爭力的國家。我們絕對不能只依靠人類取勝，因為中國的人口是四倍。

沒錯。坦率地說，美國人已經領先太久了，就像一支長期領先的職業運動隊一樣，容易變得自滿和產生權利感。這就是他們停止贏球的原因，因為他們不再像以前那樣努力工作了。所以，坦率地說，我的觀察中國人的平均職業道德高於美國，所以不僅僅是人口多四倍，而是人們投入的工作量更高。

所以你可以嘗試重新安排人力，但你仍然只有四分之一，假設生產力就是健康水平，我認為這可能並非如此，中國在人均生產力方面可能佔有優勢。我們做的事情的量將只有中國的一四分之一。所以我們無法在人力方面取勝。出生率長期以來一直很低。所以美國的出生率自大約1971年以來就一直低於更替水平。所以我們有很多人退休，或者死亡的人比，比，比出生的多，我們快要達到國內死亡人數多於出生人數的程度了。

特斯拉的精煉佈局：最大且唯一

約翰: 所以我們肯定無法在人力方面取勝，但我們或許可以在機器人方面有所作為。過去你是否想過要製造其他一些由於過於勞動密集型或成本太高而無法實現的東西，現在你可以回來並說，因為我們有了擎天柱（Optimus），我們終於可以做無論什麼了。

馬斯克: 我認為我們希望在特斯拉做得更多，建造更多的礦石精煉廠。我們啱啱在德克薩斯州科珀斯克里斯蒂完成了鋰精煉廠的建設並開始運營，這是沒有鋰精煉廠的。我們有一個用於陰極的鎳精煉廠，它位於奧斯汀。

這些是除中國以外最大型的——這是最大的陰極精煉廠、最大的鋰精煉廠、最大的鎳和鋰精煉廠。陰極團隊會說，我們擁有美國最大、實際上也是唯一的一個陰極精煉廠。很多最高級形容詞。不僅是最大的，而且是唯一的。所以儘管它是唯一的，它還是相當大的。

但還有其他事情，你可以建造更多的煉油廠，幫助美國提高煉油能力的競爭力。所以，從最優化角度來看，有很多工作要做，而大多數美國人，坦率地說，很少有美國人願意做這些工作。

約翰: 是煉油工作太髒了，還是怎麼回事……

馬斯克: 實際上不不，我們沒煉油廠沒有產生有毒的排放物或任何東西。所以煉油廠的資本，大約在特拉維斯縣，離……只有五分鐘路程。

約翰: 為什麼不用人力來做呢？

馬斯克: 不，你可以用，只是人手不夠了。 比如，無論你做什麼，你的人數在美國和中國加起來只有四分之一。所以如果你讓他們做這件事，他們就可以做另一件事。那麼，如何建立這種精煉能力呢？你可以用優化器來實現。而且沒有多少美國人渴望從事精煉工作。

電力輸出：衡量實體經濟的替代指標

Dwarkesh: 如果你計劃進行精煉，那會怎樣？企業價值投資（BID）在產量上正接近特斯拉的產量或銷量。你認為會發生什麼？隨着中國在電動汽車技能方面的產能提升，這會對全球市場產生什麼影響？

馬斯克: 中國在製造業方面極具競爭力。所以我認為將會有大量的中國汽車和其他基本上所有制成品湧入市場。

就像我說的，中國現在的提煉能力可能只是世界其他地區總和的兩倍。所以，如果你去，如果你深入到像第四級和第五級的供應鏈環節，比如在基礎層面，我們有能源，然後是採礦和提煉。那些基礎層面，正如我所說，粗略估計，中國的提煉量是世界其他地區的總和的兩倍。

因此，任何給定產品都將包含中國的成分，因為中國的提煉工作量是世界其他地區總和的兩倍。然後他們會一路生產到最終產品，也就是汽車。中國是一個強大的力量。我認為今年中國的（發電量）將超過美國的3倍。電力產出。電力產出是衡量經濟的一個合理替代指標。

所以，為了運轉工廠和所有事物，你需要電力。因此，電力是衡量實體經濟的一個良好替代指標。所以，如果中國，如果中國的電力產出超過美國的3倍，這意味着它的工業產能。這是一個粗略的近似值。

Dwarkesh: 是美國的3倍，那將是美國的3倍。揣摩您的言外之意，聽起來您是說，在未來幾年內，如果不存在某種類人遞歸的奇蹟，在整個製造業、能源、原材料鏈方面，中國將佔據主導地位，無論是在人工智能、電動汽車製造，還是人形機器人制造方面。

馬斯克: 在美國缺乏突破性創新、中國將徹底佔據主導地位。有趣的機器人技術是主要的突破性創新。如果你想在太空中擴大人工智能的規模，那麼你基本上需要人形機器人，你需要真實世界的人工智能，你需要每年向軌道輸送一百萬噸物質。

比如說，如果我們讓月球上的質量驅動器運行起來，這是我最喜歡的事情，我認為我們將解決所有的問題。所以我稱之為勝利。我稱之為勝利。

科幻成真：月亮是一個嚴酷的痛苦之源

約翰: 你終於可以感到滿足了。你做成了一些事。你在月球上有質量驅動器了。

馬斯克: 沒錯。我只是想在我們的版本中看到那個東西。那是出自某個科幻作品還是從哪裏...

實際上，有一本高地（Highland）的書。《月亮是一個嚴酷的痛苦之源》（Moon is a Harsh Mistress）。

約翰: 但是這略有不同。那是引力彈弓或者……

馬斯克: 不，他們有一個質量投射器。 但他們用那個來攻擊地球，所以也許這不是最棒的……他們用那個來……

他們宣佈了獨立。地球政府不同意，他們喜歡這些事物，直到地球政府同意為止。

約翰: 那本書真逗。我覺得那本書比他那本每個人都在讀的《陌生人或奇異之地》好多了。格羅克（Grok）來自《陌生人在奇異之地》（Stranger in a Strange Land）。但我更喜歡……

馬斯克: 《絞殺地》（Stranglerlandland）的前三分之二是然後第三部分變得非常奇怪。但其中仍然有一些好的概念。

招聘哲學：非凡能力的證據

約翰: 我們大量討論的一件事是您管理人員的體系。比如，您面試了SpaceX最初的幾千名員工，我也面試過許多其他公司的員工。什麼是……顯然，它無法規模化。

約翰: 但什麼無法規模化呢？

約翰: 當然。我知道，但您到底在尋找什麼？字面上說，一天之內沒有足夠的時間，這是不可能的。但您在尋找的是什麼，是那些善於面試和招聘人員的人所尋找的特質？那個「天才配額」是什麼？

馬斯克: 到目前為止，我認為我已經……我在評估技術人才方面可能擁有更多訓練數據，尤其但我猜是所有類型的人才，但技術人才尤為突出。鑑於我進行了大量的技術面試，並看到了結果。所以我的訓練集是龐大的，並且範圍非常廣泛。

通常我要求的是關於非凡能力的證據的要點列表。所以，它，但它這些事物可能相當離奇。它不需要在特定領域內。特定領域內，而是關於非凡能力的證據。所以，如果有人能引用一件事，但他們說了三件讓你覺得「哇，哇」的事情，那就是一個好兆頭。

Dwarkesh: 但為什麼要由你來決定這一點呢？

馬斯克:  所有公司加起來的總人數，200,000人。

約翰: 對。但在早期，在那些面試中，有什麼是你認為不能授權的事情？

馬斯克: 我想我需要建立我的訓練數據集。這不是大概1,000人的事。我會犯錯。但然後我能看到我原本認為會表現出色的人，但他們沒有。然後為什麼他們沒有表現出色呢？在未來，我該如何通過強化學習（RL）來提高我在面試他人時的成功率呢？所以我的成功率仍然不是完美的，但非常高。

相信互動而非紙面簡歷

Dwarkesh: 有沒有一些令人驚訝的，人們最終沒有成功的原因？令人驚訝的原因嗎？比如，他們不了解技術領域，等等等等。但你現在有了很長的後續問題，比如，我對這個人感到非常興奮。結果沒成功。好奇為什麼會發生這種情況？

馬斯克: 所以，通常當我和別人說，或者對我自己說，我猜是抱有期望地說，不要只看簡歷，要相信你的互動。所以如果簡歷看起來非常令人印象深刻，讓你覺得，哇，簡歷看起來不錯。但如果20分鐘後的談話那個談話並不精彩，你應該相信談話本身，而不是那篇論文。

高管任期與「精靈塵埃」效應

約翰: 我感覺你的方法的一部分幾年前媒體上有一個關於特斯拉高管人才像旋轉門一樣的梗，因為事實上，我認為當你審視它時，特斯拉在過去幾年中擁有一批非常穩定且內部晉升的高管團隊，而在太空探索技術公司（SpaceX），你有馬克·詹科薩和史蒂夫·戴維斯這樣的人，史蒂夫·戴維斯現在在無聊公司（The Boring Company）任職。不不，還有比爾·萊利和這樣的人，感覺上奏效的部分是擁有非常能幹的技術副手。所有這些人有什麼共同點？

馬斯克: 我想說的就高級團隊而言，到目前為止，平均任期可能是10年或12年。這相當長了。任期相當長。但是特斯拉經歷過極快的增長基礎的時期。所以，事情只是在某種程度上被加速了。而且當一家公司經歷不同數量級的規模變化時，能夠幫助管理一個50人公司與一個500人公司，再與一個5000人公司或50000人公司的人員配置是不同的。

所以，如果一家公司增長非常迅速，高管職位的更替速度通常也會與增長的迅速程度成正比。然後，特斯拉麪臨着另一個挑戰，就是當特斯拉非常成功的時候，我們會被無情地挖人，真的是無情地。

比如，當蘋果公司有他們的電動汽車項目時，他們會向特斯拉進行地毯式轟炸式的招聘。工程師們只是拔掉了他們的電話線。我正在努力工作。如果我再接到一個來自蘋果招聘人員的電話。但他們甚至不需要面試就直接給出比特斯拉高兩倍的薪酬。所以我們遇到了一點特斯拉的「精靈塵埃」效應，就是好如果我們僱佣一個特斯拉的高管，突然間，一切都會成功。

我也曾落入這種「精靈塵埃」的陷阱，就是好我們僱佣一個來自谷歌或蘋果的人，他們會立即成功，但事實並非如此。人就是人。這不是什麼神奇的「精靈塵埃」。所以當我們遇到「仙塵」問題時，我們會被無情地招募。而且特斯拉，尤其是工程部門主要在硅谷，人們更容易，就像他們不必改變自己的生活太多一樣。他們可以做到，通勤還是一樣的。

招聘的核心特質：驅動力與善良的心

約翰: 那隻在奧斯汀就有幫助了。

馬斯克: 奧斯汀，還是有幫助的。特斯拉的大部分工程部門仍然在加利福尼亞。所以，對於讓工程師搬遷，我稱之為「重要伴侶問題」。

約翰: 所以其他人有工作。

馬斯克: 完全正確。所以對於星港基地（Starbase）來說，那尤其困難。

Dwarkesh: 因為在德克薩斯州格蘭伯裏找到一份非太空探索技術公司（SpaceX）的工作的幾率，這相當困難。這有點像一個技術修道院。遠程工作，而且大多數是男性。

但話說回來，如果你去看看那些在特斯拉、在太空探索技術公司以及類似地方，在技術能力方面非常有效率的人，那會是一個很大的進步。如果你回溯到這些人。你認為他們有什麼共同之處，除了，比如，他們只是在火箭技術或技術基礎知識方面非常敏銳嗎？還是你認為這與組織結構有關，與他們與你共事的能力有關？這是他們能夠保持靈活，但又不過度靈活的能力嗎？

約翰: 什麼樣的人是你理想的切磋夥伴？

馬斯克: 我不會想到「切磋夥伴」這個概念。如果有人能把事情辦成，我就喜歡他們，如果他們做不成，那就這樣，這很直接。這並不是某種特殊的、個人的東西。如果有人做得很好，我就是他們的忠實擁護者；如果他們做不好，我就不是。但這並不是要符合我個人的特殊偏好。我當然會努力不讓它符合我個人的特殊偏好。

所以，但總的來說，我認為招聘看重才能、驅動力和可信賴度是個好主意。而且我認為善良的心很重要。我會在這一點上等待。所以，比如，他們是好人嗎，值得信賴嗎，聰明嗎，有才能嗎，而且勤奮嗎？如果是這樣，你就可以增加領域知識了。但那些基本的特質、那些基本屬性是無法改變的。所以，在特斯拉和SpaceX的大多數人並非來自航空航天業或傳統行業。

納米管理與瓶頸限制

Dwarkesh: 隨着您的公司從100人、1000人發展到10000人，這對您的管理風格帶來了哪些最大的改變？您以事無鉅細的微觀管理而聞名，深入到事情的細節中。

Dwarkesh: 納米管理，請說。

Dwarkesh: 請說明人員管理，幻影管理，所以您是說我們要一直深入到普朗克常數，我們要一直深入到海森堡，突然變得更小，那麼您如何，您是否仍然能夠儘可能多地深入細節，如果您的公司規模更小，它們是否會更成功？您如何看待這個問題？

馬斯克: 因為我一天的時間是有限的，隨着事物的增長和活動範圍的擴大，我的時間必然會被稀釋。所以，我不可能真正地進行微觀管理，因為那意味着我每天需要有數千小時的時間。對事物進行微觀管理在邏輯上是不可能的。

所以現在，有時候我會深入到一個具體的問題中，因為那個具體問題是公司進步的限制因素。但是深入研究這個非常詳細的項目的原因，是因為它是限制因素。這並不是在隨意鑽研微不足道的小事。正如我所說，顯然，從時間角度來看，你不可能在不重要的細枝末節上隨意鑽研，否則必然會導致失敗。但有時，微小的事情是決定勝利的關鍵。

星艦的鋼鐵之路：出於絕望的抉擇

約翰: 著名的您將星艦的設計從複合材料改為用鋼材。這是您做出的決定。那並不是說，人們四處走動。他們我們發現自己有了更好的東西。那是您在頂住某些阻力的情況下鼓勵人們做的。您能告訴我們您是如何做出那個決定，即全部改用鋼材，而不是複合材料的嗎？

馬斯克: 我得說，這是出於絕望。原來，我們打算用碳纖維製造星艦，而碳纖維相當昂貴。當你進行批量生產時，任何給定材料的成本通常都會開始趨於平穩。碳纖維的問題在於材料成本仍然非常高。所以，成本大約是50倍，特別是如果你採用能承受低溫液氧的高強度特種碳纖維時。

這引用，成本大約是鋼的50倍。而且理論上至少會更輕。人們通常認為鋼很重，而碳纖維很輕。對於室溫應用，比如一級方程式賽車的室溫或多或少類似的應用，靜態誤差結構或任何類型的誤差結構，你可能會發現使用碳纖維效果更好。

現在的問題我們試圖用碳纖維製造這個巨大的火箭，但進展極其緩慢。

約翰: 它首先被選中就因為它輕。比如乍一看，大多數人會認為製造輕質物體的選擇是碳纖維。

馬斯克: 現在的問題當你用碳纖維製造非常巨大的東西，然後你試圖讓碳纖維有效固化時，意思是不能室溫固化。因為，比如，你有時有大約50層碳纖維。而碳纖維實際上是碳線和膠水的組合。為了實現高強度，你需要一個高壓釜。所以它本質上是一個高壓烤箱。如果你有一個巨大的東西，這個專輯必須比洛克蘭（Rockland，可能指代某個尺寸或標準）的要大。所以我們正試圖製造一個比有史以來任何高壓釜都要大的高壓釜（clave，此處可能是指代高壓釜或某種裝置），或者進行室溫固化，這需要很長時間並且存在問題。但最終的問題我們在碳纖維方面進展非常緩慢。

低溫材料科學：為什麼鋼材更輕？

Dwarkesh: 我認為更深層次的問題為什麼必須由你來做那個決定。你的團隊裏有很多工程師。團隊怎麼就沒有得出使用鋼材的結論呢？完全正確。這是理解貴公司比較優勢的更廣泛問題的一部分。

馬斯克: 所以因為我們在碳纖維方面進展非常緩慢，我想，我們得嘗試點別的了。現在，對於獵鷹系列，主要的機身由鋁鋰合金製成，這是一種非常非常好的強度重量比材料。事實上，就其應用而言，它的強度重量比與碳纖維相當，甚至可能更好。

但是鋁鋰合金在焊接方面非常難以操作。你必須做一種叫做攪拌摩擦焊的技術，你在不進入液態基體的情況下連接金屬。所以你能做到這一點，真是太神奇了。但是使用這種特定的焊接方式，你可以做到。但比如說你想對鋁鋰合金進行修改或附加一些東西，那就非常困難了。你現在必須使用帶密封件的機械連接。你不能把它焊上去。

所以我想避免在星艦上使用鋁鋰合金。以及用於主要結構的鋰。對於火箭來說，你真正想做的是最大化推進劑佔火箭的百分比，同時最小化質量。顯然，它喜歡……我們進展非常緩慢，正如我所說，照這個速度，我們永遠也到不了火星。所以我們最好想點別的辦法。

我不想使用鋁鋰合金，因為在規模化生產中，尤其是進行摩擦攪拌焊時存在困難。直徑3.6米時已經很困難了，更不用說9米或更大的直徑了。然後我說，那鋼怎麼樣？

所以現在，我找到了一個線索，因為早期的一些美國火箭曾使用過非常薄的鋼材。宇宙神火箭（Atlas Rockets）使用了一個鋼製氣球式油箱。所以這並非說鋼從未被使用過。它實際上已經被使用過了。

當你觀察不鏽鋼的材料特性時，特別是如果它是全硬化、經應變硬化的不鏽鋼，在低溫下，其強度重量比實際上與碳纖維相似。因此，如果你在室溫下觀察材料特性，你會發現鋼的重量大約是兩倍。但如果你在低溫下觀察特定牌號的全硬化不鏽鋼的材料特性，你實際上會得到與碳纖維相似的強度重量比。

在星艦（Starship）的情況下，燃料和氧化劑都是低溫的。所以對於「獵鷹9號」（Falcon 9），燃料是火箭推進級煤油，基本上是一種非常純淨的噴氣燃料形式，但它的溫度大致是室溫，儘管我們確實會將其稍微冷卻一下，我們會稍微冷卻它。非常棒。我們會冷卻它，但它不是低溫的。事實上，如果我們讓它變成低溫的，它只會變成蠟狀。

所以，但對於星艦來說，它是液態甲烷和液氧。它們在相似的溫度下是液態的。所以基本上，幾乎整個主要結構都是低溫的。所以接着你就有了經過形變硬化的300系列不鏽鋼。因為它處於接近完全是低溫的狀態，實際上它的重量強度與碳纖維相似，但成本比普通材料低50倍，而且非常容易加工。

你可以在戶外焊接不鏽鋼，你可以抽着雪茄焊接不鏽鋼，它就像是非常有韌性的，你可以很容易地修改它，如果你想附加任何東西，你只需直接焊接上去，所以它非常容易加工，成本非常低，就像我說的，在低溫下，重量強度與碳纖維相似。

然後當你考慮到這一點時，我們不需要，我們不需要，我們的隔熱罩質量大大減少了，因為鋼的熔點遠高於鋁的熔點。大約是鋁熔點的兩倍。所以你可以讓火箭運行得更熱一些？

所以特別是對於那艘像燃燒的流星一樣歸來的飛船。它可以大大減輕隔熱罩的質量。所以你可以將隔熱罩迎風部分的質量減少，也許減半。而且迎風面的那一側你不需要任何隔熱罩。

所以最終結果實際上鋼製火箭比碳纖維火箭輕，因為碳纖維火箭中的樹脂開始熔化。所以基本上，碳纖維和鋁的工作溫度能力差不多，而鋼鐵可以在兩倍的溫度下工作。這些都是非常粗略的近似值。人們會，我不會去寫火箭的性能頁的。我只是說，人們會說，他說的是兩倍。實際上，它實際上是0.8。閉嘴，混蛋們。這纔是主要評論會針對的。該死。關鍵在於，回想起來，我們一開始就應該從鋼材入手。

星艦複雜性與可重複使用性挑戰

約翰: 不使用鋼材是愚蠢的。為了覆盤一下，我聽到的信息相對於碳纖維這種更成熟的早期路徑（早期美國火箭除外），鋼材是一條風險更高或經驗更少的道路，而碳纖維雖然更糟糕，但卻是更成熟的路徑。所以你需要成為那個推動者，推動「我們要走這條風險更高的道路，然後解決所有問題」。所以你某種程度上是在對抗一種保守主義。

馬斯克: 這就是我一開始說問題在於我們進展不夠快的原因。我們甚至難以製造出不帶褶皺的碳纖維小筒段。因為在這個大尺寸下，你需要很多層的碳纖維。你必須固化它，而且必須以一種不產生任何褶皺或缺陷的方式進行固化。碳纖維的彈性遠不如鋼材。它的韌性較低。所以像不鏽鋼會伸展和彎曲，而柱狀纖維傾向於碎裂。因此，應力應變曲線下的頂部區域（即屈服強度以上的部分），所以你通常需要用鋼材做得更好一些。確切地說，是不鏽鋼。

約翰: 他們關於星艦的一個問題。所以兩年前我和薩姆·泰勒參觀了星港，那真是太棒了。從很多方面來看，那都非常酷。我注意到的一件事人們非常以事物的簡潔性為榮。每個人都想告訴你星艦隻是一個巨大的蘇打水罐，而且，我們在招聘焊工，如果你能在任何工業項目中進行焊接，你就可以在這裏焊接，但他們對這種簡潔性感到非常自豪。而這，恰恰相反，星艦是一個非常複雜的火箭。所以這就是我的意思。事情是更簡單了還是更復雜了？

馬斯克: 我想他們可能只是想說的你不必在火箭行業有先前的經驗才能在薩沙（Sasha）項目上工作。某人只需要聰明、努力工作並且值得信賴，他們就可以在火箭公司工作。他們不需要有火箭工作的經驗。星艦（Starship）是人類有史以來製造的最複雜的機器，而且遙遙領先。

馬斯克: 在哪個方面？

馬斯克: 真的，任何方面。我會說沒有比它更復雜的機器了。我會說幾乎任何一個項目。我想到的都比這個容易。這就是為什麼沒有人製造出可快速重複使用的（火箭）。沒有人曾經製造出完全可重複使用的火箭。這是一個非常困難的問題。以前有很多聰明人嘗試過，非常聰明的人，動用了巨大的資源，但他們都失敗了。而我們還沒有成功。獵鷹（火箭）是部分可重複使用的，但上面級（或稱助推器上級）不是。

星艦（Starship）3型，我認為這個設計可以完全重複使用。而這種完全可重複使用性將使我們能夠成為一個多行星文明。

瓶頸因素與隔熱罩難題

約翰: 你能談談那些圓圈嗎？

馬斯克: 我不會，我再說一遍，我可以，任何技術問題，即使像水龍帶雲（或類似概念）這樣的問題，遵循這個（方法）會更容易。

約翰: 我們在瓶頸問題上花費了大量時間。你能說一下目前星艦的瓶頸在哪裏嗎？

馬斯克: 即使從高層面上來說，我指的是努力讓它不爆炸，這是一個老生常談的問題，它真的非常容易爆炸，所有那些易燃物，我們已經有兩次助推器在測試中爆炸了，然後有一個把整個測試設施都炸燬了。

所以只需要犯一個錯誤，而且我說的是星艦內部所蘊含的能量是驚人的。這是否就是它比獵鷹火箭更難的地方？是因為它的能量更大，它使用了大量的最新技術，它在不斷突破性能極限。猛禽3（Raptor 3）發動機是一款非常非常先進的發動機，是迄今為止人類製造的最好的火箭發動機，但它極度容易爆炸。

讓我們把事情放在一個視角來看，在起飛時，這枚火箭產生的功率超過了100吉瓦，這相當於美國電力的20%。這是一個很好的比較。

馬斯克: 在不爆炸的情況下。

馬斯克: 有時候。有時候會。但有時候，所以我當時就在想，它怎麼才能不爆炸呢？有成千上萬種方式會導致它爆炸，卻只有一種方式能避免爆炸。所以我們的目標它不僅是不爆炸，而且是能可靠地、每天飛行，像每小時一次那樣頻繁。

很明顯，它會經常解體。維持這種發射節奏非常困難。然後，我想說，星艦目前最大的遺留問題是什麼？是讓隔熱罩可重複使用，因為到目前為止還沒有人製造出可重複使用的軌道級隔熱罩。所以隔熱罩在上升階段不能震掉太多瓦片。然後它會返回。同時也不能丟失太多瓦片或使主機身過熱。

這很難，因為它本質上是一種消耗品？但你汽車裏的剎車片也是消耗品，但它可以使用很長時間。說得有理。所以它只需要使用很長時間。我們把飛船帶回來了，並在海洋上進行了軟着陸。我做過幾次了。但它丟失了很多隔熱瓦，不經過大量工作就無法重複使用。所以即使它確實着陸了，確實實現了軟着陸，但如果沒有大量的工作，它也是無法重複使用的。所以從這個意義上講，它並不是真正可重複使用的。

仍然存在的最主要問題是完全可重複使用的隔熱罩。所以，如果你想能夠着陸、加註推進劑並再次飛行，就不能對所有東西進行那種費力的檢查，檢查四萬塊隔熱瓦。

驅動緊迫感：氣體膨脹定律與物理限制

Dwarkesh: 我很好奇你是如何驅動的，比如，當我閱讀你的傳記時，感覺你就是能夠驅動那種緊迫感，並驅動那種「這是能夠實現規模化的事情」的感覺。我很想知道你為什麼認為像SpaceX和特斯拉這樣的其他組織現在已經成為大公司了，但你仍然能夠保持那種文化，其他公司哪裏出了問題以至於無法做到這一點？

Dwarkesh: 但就像今天你說你有一堆關於SpaceX的會議。你在那裏具體是做什麼，是什麼讓你保持着那種緊迫感？是那種增加緊迫感的東西。

馬斯克: 我想緊迫感將來自於我領導公司的方式。所以我的緊迫感，我有一種狂熱的緊迫感。所以那種狂熱的緊迫感會投射出去。到公司的其他部門。

Dwarkesh: 是因為後果嗎，他們如果，埃隆有一個瘋狂的截止日期，但如果我做不到，我知道對我意味着什麼。僅僅是因為你能夠識別瓶頸並消除它們，這樣人們才能快速行動嗎？比如，你如何看待你的公司為何能夠快速發展？

馬斯克: 我一直在解決限制因素。所以，就截止日期而言，我通常會盡量設定一個我認為至少是第50百分位數的截止日期，所以它不是一個不可能的截止日期，但它是我能想到的最激進的、有50%概率可以實現的截止日期，這意味着它有一半時間會延遲。

而且無論如何，就像氣體膨脹定律適用於時間表一樣，無論你給出的時間表是什麼，比如如果你說我們要在五年內做某件事，對我來說就像是無限的時間，它會擴展到完全可用的時間表，並且會花五年時間。存在一個物理限制。物理定律會限制你做某些事情的速度。比如擴大製造規模，存在一個移動原子和擴大製造的速度限制。

這就是為什麼你不能瞬間製造出，一百萬件東西，一年一百萬件或者之類的事情。你必須設計製造產線。你必須讓它運轉起來。你必須駕馭生產的S曲線。所以，我想，我能說些什麼對人們真正有幫助的呢？我認為通常而言，一種狂熱的緊迫感是非常重要的事情。而且你想要有一個積極進取的日程安排。然後你想弄清楚任何時候的限制因素是什麼，並幫助團隊解決這個限制因素。

越級會議與工程評審

約翰: 你能否談談，星鏈（Starlink）是醞釀了多年才逐步實現的。我們在公司一開始就談論過它了。然後你在雷德蒙德（Redmond）建立了一個團隊，但後來你決定這個團隊根本無法滿足我們的要求。但話說回來，你是如何……這事情已經持續了幾年了。緩慢地進行，所以為什麼會這樣？你為什麼沒有早點採取行動？你為什麼選擇那個時候採取行動？那個時刻為什麼是你認為應該行動的最佳時機？

馬斯克: 我每周都有非常詳細的工程評審，這可能是一個非常不尋常的細緻程度，我不知道有誰在經營一家公司，或者至少是製造型公司，會深入到我這種程度的細節中去。所以並不是說我對實際發生的事情沒有一個相當好的了解，因為我們是詳盡地討論了這些問題的。

我非常信奉「越級會議」，即讓員工而不是直接向我彙報的人來發言，讓向他們彙報的每個人都在技術評審中發表意見。而且不能提前準備，否則你會看到，（他們）眼神渙散。正如我今天所說。

Dwarkesh: 完全正確。你真是太「Z世代」了。你如何防止事先準備？你就是隨機打電話給他們？

馬斯克: 不，只需在房間裏走一圈，每個人都提供最新情況。所以，要記住這些信息量很大，因為你比如，如果你每周開會兩次，你就能得到那個人所說內容的快照，然後你可以描繪出進展點，你可以大致在腦海中將這些點描繪在曲線上，然後說，我們是否在收斂到一個解決方案？或者，比如，只有當我認為成功不在可能的結果集合中時，我纔會採取激進行動。

所以當我說，當我最終得出結論，除非採取激進行動，否則我們沒有成功的機會時，那麼我必須採取激進行動。所以我在2018年得出了需要採取激進行動並解決問題的結論。

管理多家公司的調度邏輯

Dwarkesh: 有多少，你有許多許多公司，在每家公司中，聽起來你都會對相關的瓶頸進行這種深入的工程理解，這樣你才能與人們進行這些審查。你已經成功地將其擴展到五家、六家、七家公司。在這些公司中，你內部有許多不同的微型公司。這裏的最大值由什麼決定？你們能有大約80家公司嗎？

Dwarkesh: 80家？不能。但你們已經有很多了。這已經很了不起了。為什麼是現在的這個數量？沒錯。

馬斯克: 我知道。所以我們幾乎連一家公司都維持不住。沒錯。這取決於情況。所以我實際上沒有和陷入衝突的公司進行例會。所以，這家處於競爭中的公司可以說是在平穩前行。看，基本上，如果某件事進展順利且取得良好進展，那麼我花時間在上面就毫無意義。

因此，我實際上是根據瓶頸因素來分配時間的。或者說問題出在哪裏，哪些地方存在問題，或者我們正在遭遇哪些……比如什麼在阻礙我集中精力（我擔心把「瓶頸因素」這個詞說太多次了）……所以基本上，如果某件事進展順利，他們就很少見到我；但如果某件事進展不順，他們就會見到我很多次。或者不一定是進展不順。

就像如果某件事是瓶頸因素一樣。它就是瓶頸因素，沒錯。它不一定是非常糟糕，但它是我們需要讓它加速的事情，以便。

約翰: 所以，如果SpaceX或特斯拉的某件事是瓶頸因素，你會每周甚至每天與負責該工作的工程師交談嗎？這具體是如何運作的？

馬斯克: 大多數瓶頸因素的跟進是每周一次，有些事情是每周兩次。所以AI-5芯片評審是每周兩次。所以是每周二和周六進行芯片評審。

約翰: 它是開放式的嗎，持續多久？

馬斯克: 從技術上講但通常是兩到三個小時。有時更短。這取決於我們需要處理多少信息。

約翰: 那是另一回事。我只是想梳理出這裏的不同之處，因為結果似乎相當不同。因此，我認為注意哪些輸入有所不同很有意思。而且感覺公司世界，第一，就像你說的，首席執行官親自進行工程評審的情況並非總是發生，儘管事實上，這就是公司正在做的事情。但時間通常被切分得很細碎，比如半小時的會議，甚至是15分鐘的會議。而且你似乎更傾向於進行開放式的、直到我們弄明白為止的那種討論。

馬斯克: 有時候是這樣，但大多數會議會使得團隊基本上能按時結束。所以，今天的星艦（Starship）工程師面試時間稍微長了一些，因為有更多的話題需要討論。他們正試圖弄清楚如何將每年超過兩百萬噸的載荷送入軌道，這極具挑戰性。

政府效率、國債與 AI 的拯救作用

Dwarkesh: 我能回答一個問題嗎？所以你說到擎天柱（Optimus）和人工智能將會在幾年內導致雙倍的增長率？像經濟一樣？

馬斯克: 我想那是對的。

Dwarkesh: 如果經濟會增長這麼多，政府效率部的削減是為了什麼？

馬斯克: 我認為浪費和欺詐都不是好事，我實際上相當擔心，我想，在沒有人工智能和機器人的情況下，我們實際上會徹底完蛋，因為國債正在瘋狂堆積。現在，我們的利息支付，國債的利息支付已經超過了軍事預算，那可是萬億美元。所以光是利息支付就超過了一萬億美元，當時我就覺得，我對那相當擔心。

也許如果我花點時間，我們就能減緩美國的破產速度。並給我們足夠的時間讓人工智能和機器人來幫助解決國債問題。這是唯一能解決國債問題的方法。比如，如果沒有人工智能和機器人，我們這個國家百分之百會破產，會作為一個國家而失敗。沒有其他任何東西可以解決國債問題。所以我們想...我們只需要足夠的時間來構建人工智能和機器人。在那之前不至於破產。

Dwarkesh: 我好奇的當政府效率部門開始運作時，你擁有了推行改革的巨大能力。

Dwarkesh: 也沒那麼巨大。當然。但完全同意你的觀點，即人工智能和機器人技術推動產品改進、推動國內生產總值增長非常重要。但為什麼不直接着手處理你指出的那些問題，比如某些零部件的關稅，或者更確切地說，是許可問題呢？

Dwarkesh: 我就像總統一樣。

馬斯克: 而且削減那些顯而易見的浪費和欺詐，比如荒謬的浪費和欺詐，是非常困難的。我發現，即使是削減政府中非常明顯的浪費和欺詐，也是極其困難的。

因為政府的運作方式往往是「誰在抱怨」，比如如果你停止向欺詐者付款，他們會立即想出聽起來最令人同情的理由來要求繼續付款。他們不會說，請讓欺詐繼續下去。他們會說，他們會說，你們正在殺死小熊貓。而我們卻說，與此同時，根本沒有小熊貓在死去。他們只是在編造。這些勢力有能力編造出極其令人信服、令人心碎的故事，這些故事是虛假的，但聽起來仍然令人同情。發生的就是這種情況。

所以我就覺得也許我應該更清楚一些。然後我想，等等，讓我們試着削減政府中一部分的浪費和不當之處。也許不應該2000萬在社會保障體系中被認定為在世但實際上已經死亡的人。而在115歲以上，美國最年長的人是114歲。所以可以說，如果有人115歲並且在社保數據庫中被標記為在世，那麼肯定有什麼問題，要麼是輸入錯誤。所以，有人應該打電話給他們說，我們好像把您的生日搞錯了，或者我們需要將您標記為已故。兩者之一。

馬斯克: 這是個很嚇人的電話。

馬斯克: 這似乎是合情合理的。如果，比如說，他們的生日是在未來。而且他們一筆小企業管理局的貸款，而他們的生日是2165年。那麼我們再次面臨的要麼是輸入錯誤，要麼就是欺詐。所以我們說我們似乎把您的出生世紀搞錯了。

馬斯克: 或者是一個偉大的電影劇本。

馬斯克: 這就是我記起荒謬欺詐的時候。這就是我為什麼關注荒謬欺詐的原因。

聯邦支付系統的漏洞與審計

馬斯克: 那些人拿到報銷款了嗎？一些人拿到了社會保障金。但主要的欺詐途徑是標記。在社會保障體系中將某人標記為在世，然後利用所有其他政府支付系統來進行欺詐，因為那些其他政府支付系統會做什麼呢？它們會簡單地向社會保障數據庫發送一個在世覈對。這是一次間接射擊。

Dwarkesh: 你估計通過這種機制產生的欺詐總金額是多少？

馬斯克: 我的猜測順便說一句，政府問責局之前做過這些估算。我不是唯一一個沒有從中學到教訓的人。事實上，我認為他們，政府問責局確實對拜登政府期間的欺詐行為進行了粗略估算分析，計算出的金額大約是五千億美元。所以不要聽信我的一面之詞。參考拜登政府期間發布的一份報告。這怎麼樣？

馬斯克: 通過這個社會保障機制嗎？

馬斯克: 這只是衆多途徑中的一個。重要的是要認識到，政府在阻止欺詐方面效率低下，因為它不不像一家公司那樣，公司有動力去阻止欺詐，因為這會影響公司的收益。但政府只他們只是印更多的錢。

所以這不是說你需要，你需要關心和能力，而這些在聯邦層面是稀缺的。我很抱歉，當你去機動車管理局（DMV）時，你會覺得哇，這是一個能力高超的堡壘嗎？現在想象一下，情況比機動車管理局更糟，因為它是一個可以印錢的機動車管理局。

至少州一級的機動車管理局需要，各州或多或少需要遵守預算，否則會破產，但聯邦政府只是印更多的錢。

Dwarkesh: 那麼，如果存在五千億的欺詐行為，為什麼不能把這些都削減掉呢？

馬斯克: 因為一旦我們這麼做了，我們實際上，你看，你真的需要退後一步，並重新校準你對能力的期望。因為你生活在一個你需要勉強度日的世界裏，比如，你需要支付賬單，你需要，你知道……購買麥克風。

馬斯克: 完全正確。

馬斯克: 所以你，如果你沒有……並不是說存在一個巨大、大多冷漠的怪物官僚機構。甚至都不是……還有一堆不準確的計算機正在發送付款。

比如，政府效率部門團隊做的一件事，聽起來很簡單，但可能會每年節省，比如說，1000億，也許是2000億，就是簡單地要求主國庫計算機（它被稱為PAMs，大概是付款賬戶主控系統之類的東西，每年有5萬億美元的資金流動）發出的任何付款，都必須附帶付款撥款代碼。

使其成為強制性而非選擇性的，並且要求在註釋字段中填寫任何信息。因為你看，你必須重新校準事情有多麼愚蠢，付款在沒有撥款代碼的情況下被髮送出去，沒有回溯到任何國會撥款，也沒有任何解釋。這就是為什麼戰爭部，即以前的國防部，無法通過審計，因為信息根本就不存在。重新校準你的預期。

欺詐的比例：對比 PayPal 的治理

Dwarkesh: 我想弄清楚這個五千億的數字是怎麼回事，因為2024年有一份監察長（IG）報告。怎麼會，你肯定會覺得，為什麼會這麼低？

Dwarkesh: 也許吧，但我們發現，在七年多的時間裏，社會保障欺詐的估計金額約為700億美元，也就是每年大約100億美元。所以我會很好奇，另外那49億（美元）是從哪裏來的。

馬斯克: 聯邦政府每年的開支是7.5萬億美元。你認為其中的多少比例是稱職的？那裏的可自由支配支出大約是15%。但這不重要。福特（指聯邦政府支出）的大部分是非可自由支配的。這基本上是欺詐性的醫療保險、醫療補助、社會保障，殘疾福利。政府有數不清的款項。而其中一些款項實際上是它們對各州的區塊轉移撥款。因此，在很多情況下，聯邦政府甚至沒有信息來了解是否存在欺詐。

讓我們像一個縮減版或僞裝版。政府是完美的，沒有任何欺詐。你對此的概率估計是多少？

Dwarkesh: 我的意思是……

馬斯克: 零。那麼，你會說政府的欺詐和浪費達到了90%嗎？那也將是相當慷慨的。但如果只有90%，這意味着每年有7500億美元的浪費和欺詐。而且它不是90%。它的有效性不是90%。

Dwarkesh: 這看起來是政府欺詐規模的基本原理中一個奇怪的比率。你認為有多少？然後，總之，我們不知道如何實時做到這一點，但我很想知道，比如，你對反欺詐方面了解很多。

馬斯克: 人們一直在試圖進行欺詐。

約翰: 但正如你所說，這有點我們確實已經把它打磨得很好了，但這涉及到一個截然不同的問題空間，因為你在這裏處理的欺詐向量比我們所處理的要異構得多。

馬斯克: 但那就是嘗試，你很有信心，並且你很努力。你的能力很高，也很關心，但欺詐仍然不為零。現在想象一下，如果規模要大得多，能力和關懷都要少得多。回想當年做貝寶（PayPal）的時候，我們努力將欺詐控制在支付額的1%左右。那非常困難。要將欺詐率僅僅降低到1%，就需要付出巨大的能力和關懷。現在想象一個組織，那裏的關懷和能力都少得多。那肯定會遠超1%。

政治部落化與收購 Twitter 的初衷

約翰: 回顧一下政治和做事情，你現在感覺如何？從外部看，有兩件事影響非常大，一是「美國優先」（America Pack），二是收購了推特（Twitter）。但似乎也伴隨着很多痛苦，所以你對整個經歷的評價如何？

馬斯克: 我認為那些事情是必須做的，以最大化未來美好的概率。所以政治通常是非常部落化的，而且是極其部落化的。人們通常在政治問題上會失去客觀性。他們通常很難看到對方的好處，或者看到自己陣營的壞處。情況通常就是這樣。

我想，這可能是我最驚訝的事情之一，如果你屬於某一派系，你通常根本無法與之講道理，他們僅僅相信自己派系所做的一切都是而另一個政治派系所做的一切都是壞的。讓他們相信相反的觀點幾乎是不可能的。所以，但我認為，總的來說，那些行動，比如收購推特，比如讓某人當選，儘管這讓很多人感到憤怒，但我認為這些行動對文明是有益的。

Dwarkesh: 這如何能助推你所期待的未來呢？

馬斯克: 美國需要繼續存在，美國需要足夠強大，以便能持續足夠長的時間，將生命延續到其他地方。並使人工智能和機器人技術發展到我們可以確保未來是美好的那個地步。比如，另一方面，如果我們衰落到，比如說，共產主義或某種國家極度壓迫的境地，那將意味着我們可能無法實現多行星化。而且國家可能會，阻礙我們在人工智能和機器人技術方面的進步。

政府：最大的暴力壟斷公司

Dwarkesh: 您對擎天柱、全球監管組織（GROC）等將被政府利用，並且不僅是您個人的產品，而是任何收入最大化公司的產品，隨着時間的推移都會被政府利用，有何看法？這種擔憂具體體現在私營公司應該願意向政府提供什麼？

像通用人工智能監管組織（GAR-reel）這樣的機構應該，比如說，應該讓人工智能模型去做與其簽訂合同的政府要求它們做的任何事情嗎？通用人工智能監管組織（GROC）是否可以表示，比如，即使軍方想做X，不，通用人工智能監管組織（GROC）也不會做？

馬斯克: 我認為人工智能，或者也許是聯邦航空管理局（FAAF）在人工智能和機器人技術方面可能出錯的最大危險，在於政府。有意思。你看待事物的方式，比如那些反對企業或擔心企業的人，他們真正應該最擔心的是政府，因為政府在極限情況下也只是一家公司。

它是政府，它就它就它就政府就是那個擁有暴力壟斷權的最大公司。所以我總是覺得很奇怪，有一種二分法：人們認為公司是壞的，但政府是而政府只不過是最大、最壞的那家公司。但人們有這種二分法。我總覺得政府可以好，但公司不好，這不是真的。公司的道德水準比政府高。

所以，我實際上認為，那是我們需要擔憂的一件事。這政府是否不應該，比如，政府可能利用人工智能和機器人技術來壓制民衆。這是一種嚴重的擔憂。

Dwarkesh: 作為一個從事人工智能和機器人技術研發的人，你如何，你如何，比如，你如何阻止這種情況發生？

馬斯克: 我認為，如果你有一個有限的政府，如果你限制政府的權力，這實際上就是美國憲法的意圖——限制政府的權力——那麼你可能會比擁有更大政府時獲得更好的結果。所以……但是機器人技術將可供所有政府使用，不只是所有政府。預測……比如，我可以談談終點是什麼，或者很多年後的未來是什麼，但沿着這條道路的路徑是難以預測的。比如，如果文明發展，人工智能將遠遠超過全人類智慧的總和，而機器人將比人類更多。在這個過程中，會發生什麼？這很難預測。

道德憲法與有限政府

Dwarkesh: 你做的一件事似乎就是說，你不被允許，無論哪個政府指數，你不被允許使用樂觀主義者來做 X、Y、Z，就是寫下一項政策。我認為你最近提到 GROC 應該有一個道德憲法。其中一項可能就是我們限制政府被允許使用這項先進技術做什麼。

馬斯克: 我們可以做什麼將會做什麼。從技術上講，如果政策通過成為法律，那麼他們就可以執行該法律，那麼就很難不遵守該法律。我們能擁有的最好的東西是有限的政府，行政、司法和立法部門之間有適當的成本制衡。

Dwarkesh: 我猜我感到好奇的原因這一點在某些時候，限制似乎將來自於你，就像你有樂觀主義者，你有空間 GPU，你有那個。你認為我會成為政府的領導者嗎？

Dwarkesh: 或者你會得到，你會喜歡，SpaceX現在已經是這種情況了，對於政府非常關心將其某些衛星送入太空的關鍵事物，隨便什麼。就像它需要SpaceX一樣。它它是必要的承包商。並且你正在構建越來越多的未來技術組成部分，這些組成部分將在不同行業中扮演類似的角色。你可能會擁有這種能力，來制定某種政策，以任何方式壓制古典自由主義。我的公司不會以任何方式協助此事，或者，像那樣的政策。

馬斯克: 我將盡我所能，確保在我控制範圍內的任何事情都能最大限度地為人類帶來好的結果。我認為其他任何做法都是短視的，因為顯然我是人類的一部分，所以我喜歡人類。支持人類，支持人類。

太空計算芯片設計：抗輻射與高溫運行

Dwarkesh: 您提到Dojo 3將用於基於太空的計算。你真的讀了我的話，我所說的。我不知道你是否知道推特（Twitter），但我知道你有大量的關注者。

馬斯克: 確實送出去了。

Dwarkesh: 你怎麼為太空設計這個芯片的？有什麼變化？

馬斯克: 我想你希望把它設計得更……更抗輻射，並在更高溫度下運行。所以如果你將工作溫度提高20%開爾文，你的散熱器質量就可以減半。因此，在太空中以更高的溫度運行是有幫助的。我指的是你可以做各種事情來屏蔽內存，但像神經網絡對位翻轉是非常有抵抗力的。

所以輻射發生的大部分情況就像隨機的位翻轉。但是如果你有一個多萬億參數的模型，出現幾次比特翻轉也無所謂。啓發式程序將比巨大的參數文件更容易受到比特翻轉的影響。所以我只是設計它在高溫下運行，我認為你基本上會用和在地球上做事情相同的方式來做，只是讓它運行得更努力一些。

算力算術：一億個芯片的宏大計劃

Dwarkesh: 太陽能電池陣列是衛星上大部分的重量所在。有沒有辦法使圖形處理器比英偉達和張量處理器等計劃做的更強大，這種能力在太空任務中是否會特別具有優勢？

馬斯克: 基本算術如果你每光罩（retical）能做到大約一千瓦，那麼你需要，1億個全光罩芯片才能達到100吉瓦。所以根據你的良率假設，這決定了你需要製造多少芯片。但很酷，如果你想，如果你想擁有100吉瓦的功率，你需要，1億個芯片在運行，它們以每光罩持續一千瓦的速度運行。

一百個基本算術，一億個芯片，這取決於，如果你，如果你看看像「黑球」（black ball）之類的芯片尺寸以及你可以從晶圓上得到多少，你每張晶圓大概能得到幾十個或更少。所以你基本上，如果我們要每年都推出這些產品，你每個月就要生產數百萬張晶圓。

這是台積電的計劃，每月數百萬張先進工藝節點的晶圓，這可能是一百萬的數量級。我認為你還得考慮存儲器，你要製造存儲器晶圓。我認為台積電必須涵蓋存儲器，它必須涵蓋邏輯、存儲器和封裝。我很好奇像英特爾（Gets）這樣的人是如何開始的，這是人類迄今為止製造的最複雜的東西，而且很明顯，如果有人能勝任這項任務，那就是你們。比如，你意識到這是一個瓶頸，然後你去找你的工程師，下一步是什麼，你告訴他們做什麼？

Dwarkesh: 我希望2030年每月有一百萬個豁免。下一個是什麼，比如，你，那是對的。你，比如，叫作 ASMR 嗎？比如，那個男的是哪一個？

約翰: 下一步是什麼？這要求太多了。

馬斯克: 我們建一個小型的代工廠（fab），看看會發生什麼。在小規模上犯我們的錯誤，然後再犯一個大錯誤。

約翰: 那個小型的代工廠建好了嗎？

馬斯克: 還沒人們不會把這個祕密一直藏着的。那個聊天/信息肯定會泄露出去的。那會就像無人機盤旋在那該死的東西上方，你將能夠實時在 X（指代平台）上看到它的建設進展。

所以，不，比如，我不知道，我們可能會徒勞無功，失敗了。這就像不是保證成功，但因為我們想嘗試製作，價值一億（某種貨幣單位）的東西，我們需要，我們需要，我們想要 100 吉瓦的功率，以及 100 塊能承受 100 吉瓦的芯片。所以，稱之為，但到 2030 年。

所以那時，我們將獲取儘可能多的芯片。只要我們的供應商願意提供給我們。我實際上已經對台積電（TSM）、三星（Samsung）和美光（Micron）說過，我說，請更快地建造你們的晶圓廠。我們將保證向你們購買那些晶圓廠的產出。所以他們已經在以最快的速度行動了。就像不是說，明確地說，不是我們去，也不是我們加上他們，有一種觀點認為，那些從事人工智能的人，希望儘快獲得非常大量的芯片。

供應商的保守與周期傷痕

約翰: 然後許多上游供應商，包括晶圓廠，以及渦輪機製造商，生產擴張的速度並不快。不，你聽到的解釋是他們天性保守。他們可能是台灣人或德國人，這或許是故事的一部分，他們就是不相信，比如，這真的是解釋，還是有其他原因？

馬斯克: 這是合理的。如果有人在計算機存儲器行業幹了 30 年或 40 年。他們見過周期。他們見過，比如，繁榮和蕭條，大約 10 次。所以，那是很多層留下的傷痕。所以就像在繁榮時期，看起來一切都會永遠美好下去。然後就發生了崩盤，然後他們拼命地試圖避免破產。然後又出現一次繁榮，接着又是另一次崩盤。

約翰: 你認為其他人應該去追求，但由於各種原因你目前沒有去追求的其他想法有哪些？

馬斯克: 有幾家公司正在追求像製造芯片的新方法。但它們的規模化速度不夠快。

約翰: 在人工智能領域，只是泛泛而言。

馬斯克: 我會說，比如，人們應該去做他們發現自己高度有動力去做的事情，而不是去做我建議的某個想法。他們應該去做他們發現對自己個人有趣且有動力去做的事情。

但回到那個限制因素，他說了一個短語大約一百次。我所看到的在時間範圍內的當前限制因素，在這個大約2029年、20年的時間範圍內，未來三到四年內，是芯片。在這一年的時間框架內，涉及的是能源、電力生產和電力的事宜。

我還不清楚是否有足夠的可用的電力來開啓所有正在製造的AI芯片。到今年年底，我認為人們將真正遇到開啓（芯片）的困難，就像芯片的產出將超過能夠開啓芯片的能力一樣。

Dwarkesh: 您打算如何應對那個世界？

馬斯克: 我們正努力加速電力生產。我猜這也許是XAI（我們的人工智能公司）可能成為領導者，希望是領導者的原因之一，就是因為我們在硬件方面很擅長，所以我們能夠比其他人更快地開啓更多的芯片。

一般來說，那些自稱為實驗室的公司所帶來的創新，其思想是像一股流一樣傳遞的，很少看到想法在人們之間來回傳遞有超過大約六個月的差異。所以我認為你會遇到硬件的瓶頸，然後，無論哪個公司能最快地擴展硬件規模，誰就能成為領導者。因此，我認為XCI（我們的人工智能公司）將能夠最快地擴展硬件規模，因此最有可能成為領導者。

終語：選擇樂觀主義並犯錯

約翰: 你是在開玩笑，或者對自己再次使用「限制因素」這個短語感到不自在。但我實際上認為這裏面有深刻的道理。如果你回顧一下我們一路談及的很多事情，這也許是個不錯的收尾點。

比如，如果你想到一個老化的下層機構或公司，它會有某種瓶頸，但實際上並不會去解決它。馬克和德里森曾說過：「大多數人願意忍受任何程度的慢性疼痛，以避免急性疼痛。」感覺我們討論的很多案例都在傾向於忍受急性疼痛，無論它是什麼。我們必須弄清楚如何使用鋼鐵，或者我們必須弄清楚如何在太空中運行芯片，或者說，我們願意承受短期的急性痛苦，來真正解決那個瓶頸。

馬斯克: 所以，我有一個很高的痛苦耐受閾值，這對解決瓶頸是有幫助的。所以你知道我能說的一件事我認為未來會非常有趣。正如我所說，戴維斯人只去過，我真的在戴維斯實地考察，感覺就像在地面上呆了三個小時左右。

為了生活質量，選擇樂觀主義並犯錯，總比選擇悲觀主義並正確要好。所以你的幸福感會如果你站在樂觀主義這一邊，你會比站在悲觀主義這一邊更快樂。所以我建議站在樂觀主義這一邊。

約翰: 很高興聽到這個。

馬斯克: 太棒了。謝謝你做這些。

Dwarkesh: 謝謝你。很棒的耐力。希望這能應對疼痛和疼痛耐受力。