聊太空GPU、聊AI、聊Optimus……凡是你想知道的馬斯克的生意經，這次幾乎都被挖了個遍。

來源 |量子位

作者 |一水

2026年2月，馬斯克在頂級播客主理人Dwarkesh Patel的三小時深度訪談中，帶着微醺狀態暢聊前沿科技，拋出諸多顛覆性預言，還直言盛讚中國製造業與發展潛力，引發全網熱議。

這場訪談中，馬斯克將太空與AI的未來深度綁定，給出了明確的時間線：

30到36個月內，太空將成為AI基建的首選之地，五年後太空AI算力年發射運行量將超地球累計總量，而制約發展的核心，地面是能源，太空則是芯片。

他還大膽預測，五六年內AI智能總和將超越人類，最終人類智能佔比甚至不足1%，純AI和機器人構成的公司也將遠超有人類參與的企業。

訪談中，馬斯克多次提及中國，直言中國是製造業強國，電力產量、礦石精煉等核心領域優勢顯著，若美國沒有突破性創新，中國將在相關領域徹底佔據主導地位。

此外，他還詳解了太空數據中心的核心優勢、特斯拉Optimus機器人的研發進展、芯片製造的行業瓶頸，以及對AI發展的底層思考。

從技術落地到行業格局，從太空探索到人工智能，諸多硬核觀點盡顯其對未來科技的野心與判斷。

以下，Enjoy：

01

為什麼要在太空建數據中心？

主持人：數據中心成本中只有10-15%是能源成本，其餘都是GPU成本，但把GPU搬到太空維護起來更困難，這部分成本會更高，所以你為什麼要做這件事？

馬斯克：其實核心還是能源供應問題。

看看中國以外的電力產出數據，全球其他地區基本處於停滯狀態——或許有微弱增長，但整體趨平。

而中國的發電量正在快速攀升。若在海外建設數據中心，電力從何而來？

規模擴張時尤其如此。

芯片產能正接近指數級增長，電力產能卻停滯不前。

這些芯片要靠什麼啓動？

難道指望魔法能源？還是幻想存在電力精靈？

主持人：衆所周知，你是太陽能的忠實擁躉。換算下來，實現1太瓦（TW）的數據中心需要美國1%的土地面積。

當我們擁有1太瓦的數據中心時，我們不就踏入「奇點」了嗎？那麼，你到底缺什麼呢？

馬斯克：那你覺得我們離「奇點」有多近呢？

我覺得我們會發現自己身處奇點，然後感嘆「好吧，我們還有很長的路要走」。

主持人：所以計劃是，等我們把內華達州鋪滿太陽能電池板之後，再把數據中心送入太空嗎？

馬斯克：我覺得這件事難如登天。

你得拿到許可證。試試看能不能拿到，就知道結果了。

主持人：所以，太空探索本質上是出於監管考慮？在地面建設比在太空更難。

馬斯克：在地面擴張規模比在太空難得多。

而且，太空太陽能電池板的效率大約是地面的五倍，還不需要電池。

我差點穿了另一件T恤，上面寫着「太空永遠陽光明媚」。

確實如此，因為太空中沒有晝夜循環、季節變化、雲層，也沒有大氣層。

光大氣層就會損耗大約30%的能量。

因此，任何給定的太陽能電池板在太空中的發電功率大約是地面的五倍。

你還省去了為夜間供電而配備電池的成本。

實際上，在太空做這件事要便宜得多。

我預測，太空將是部署人工智能最具經濟吸引力的地方，這一點無可爭議。

36個月內，甚至可能30個月內，太空就會成為首選之地。

主持人：36個月？

馬斯克：不到36個月。

主持人：GPU在訓練中經常發生故障，你打算在太空如何進行維護？

馬斯克：實際上，這取決於GPU的出廠時間。

目前，我們發現我們的GPU相當可靠。

可能存在早期故障，但這顯然可以在地面測試中排除。

你可以先在地面運行它們，確認沒有早期故障。

一旦它們開始工作，並且度過了英偉達或其他芯片製造商（無論是特斯拉的AI6芯片，還是TPU、Trainium或其他什麼）的初始調試階段，它們在一定時間後就會非常可靠。

所以我不認為維護是個問題。

但你們記住我的話：

36個月，或者更接近30個月後，部署人工智能最具經濟吸引力的地方將是太空。

到那時，太空的優勢將變得極其巨大。

真正能實現規模化的地方只有太空。

一旦你開始從「利用太陽能量的百分比」這個角度思考，你就會意識到必須去太空。

在地球上，你無法實現很大的規模。

主持人：你說的「很大的規模」，明確說，是指太瓦級別嗎？

馬斯克：是的。美國目前平均用電總量只有0.5太瓦。

所以，1太瓦將是美國目前用電量的兩倍。

這是非常龐大的規模。

你能想象建造那麼多的數據中心和發電廠嗎？

那些生活在軟件世界裏的人還沒意識到，他們即將在硬件領域栽個大跟頭。

建造發電廠實際上非常困難。你不僅需要發電廠，還需要所有的電氣設備。

你需要電力變壓器來驅動Transformer模型。

公用事業行業是個非常緩慢的行業。

他們幾乎與政府、公共事業委員會的行動速度完全匹配。

他們行動遲緩，因為歷來如此。

所以想讓他們加快速度簡直……你們有沒有嘗試過與一家電力公司大規模、大功率地簽訂併網協議？

他們得花一年時間做個研究。一年後，他們纔會帶着併網研究報告回來找你。

02

自己建發電廠的難度在哪？

主持人：你不能用自己的發電設備來解決這個問題嗎？

馬斯克：你可以建造自己的發電廠。

我們在xAI為「Colossus 2」就是這麼做的。

主持人：為什麼不直接把GPU和發電設施建在一起？

馬斯克：我們正是這麼做的。

主持人：但我想問的是，為什麼這不是一個通用的解決方案？

馬斯克：發電廠從哪來？

主持人：既然您提到與公用事業公司合作的所有問題，那就在數據中心旁邊建私人發電廠好了。

馬斯克：對。但這引出了一個問題：發電廠從哪來？發電機製造商那裏。

限制因素在於渦輪機的葉片，因為鑄造這些葉片是一個高度專業化的工藝（假設你用的是燃氣發電）。

其他形式的能源很難規模化，太陽能理論上可以。

但目前美國進口太陽能的價格太高，而國內太陽能產量又少得可憐。

主持人：為什麼不自己生產太陽能電池呢？這聽起來像是個很適合埃隆解決的問題。

馬斯克：我們會的。SpaceX和特斯拉的目標都是達到每年100吉瓦的太陽能電池產量。

我認為需要從原材料到電池成品，全鏈條掌控。

如果是用於太空，製造太陽能電池的成本更低、也更容易，因為它們不需要太多玻璃。

它們也不需要堅固的框架，因為不用承受惡劣天氣。

太空中沒有天氣。所以，送往太空的太陽能電池實際上比地面的更便宜。

主持人：有沒有可能在36個月內，把成本降到你需要的水平？

馬斯克：太陽能電池已經很便宜了，便宜得離譜。

我記得中國的太陽能電池每瓦大概0.25到0.30美元左右，簡直荒謬。

把它放到太空，成本能減少五倍。

實際上，由於不需要電池，成本能減十倍。

所以，一旦太空運輸成本降下來，太空無疑是生成計算力的最廉價、最具可擴展性的方式。

這一點無可辯駁。其擴展難度將比其他方式低一個數量級。

關鍵在於，你無法在地面實現規模化。就是不行。

人們將在發電領域遇到巨大的瓶頸。

事實上，他們已經遇到了。

xAI團隊為了讓1吉瓦的電力上線，不得不連續創造一系列奇蹟，這簡直瘋狂。

我們不得不把一大批渦輪機集中起來。

之後在田納西州遇到了許可證問題，不得不跨越州界到密西西比州，幸運的是只有幾英里遠。

但我們仍然需要架設幾英里的高壓線路，並在密西西比州建造發電廠。

建造過程非常艱難。

人們並不了解為了給一個數據中心供電，在發電端究竟需要多少電力。

因為新手們會查看比如GB300的功耗，然後乘以某個數量，就以為那是所需的電力總量。

主持人：還有所有的冷卻系統等等。

馬斯克：醒醒吧。這完全是新手思維，你以前根本沒搞過硬件。

除了GB300，你還要給所有網絡硬件供電。

還有一大堆CPU和存儲設備。你必須為峯值散熱需求做足準備。

這意味着，即使在一年中最熱的那一天的最熱時刻，你的散熱系統也必須能頂住。

孟菲斯熱得要命。所以光是製冷，你的電力需求就得增加40%。

這還是假設你不想在熱天讓數據中心停機。

除此之外，還有一個倍增因素：你是否假設你的發電系統永遠不會出現任何故障？

實際上，為了維護，有時我們不得不將部分發電機組離線。

好吧，現在你又得在此基礎上再增加20-25%的餘量，因為你必須假設會為了維護而離線部分電力。

所以我們的實際估算：每11萬台GB300大約需要300兆瓦的發電能力。

主持人：我不太了解工程細節，但從根本上講，憑什麼認為那些前所未有的挑戰，會比在地球上建造更多渦輪機更容易？

地球上有公司製造渦輪機，他們可以生產更多，對吧？

馬斯克：再說一次，你親自試試就知道了。

渦輪機的訂單已經排到2030年了。

為了提供足夠的電力，我認為SpaceX和特斯拉可能不得不自己製造渦輪葉片。

主持人：只是葉片還是整個渦輪機？

馬斯克：限制因素是……除了葉片和導向葉片，其他部件你都能買到。

葉片和導向葉片的交貨期要晚12到18個月。

限制因素就是葉片和導向葉片。

全球只有三家鑄造公司生產這些部件，而且他們的訂單積壓嚴重。

主持人：說到年產能，我很好奇，比如說五年後，地球上的已裝機容量會是多少。

馬斯克：我預測五年後，我們每年在太空發射和運行的人工智能算力將超過地球上的累計總量。

我預計至少五年後，太空人工智能的年發電量將達到數百吉瓦，並且還在增長。

我認為，在火箭燃料供應出現問題之前，太空人工智能的年發電量可以達到1太瓦左右。

03

SpaceX如何配合完成計劃？

主持人：所以，100吉瓦的發電量，取決於整個系統的比功率，大約相當於1萬次星艦發射。

你想一年內完成。那相當於每小時發射一艘星艦。這真要發生在這裏嗎？

馬斯克：是的。這其實比航空公司飛機的起降頻率要低。

而且不一定非要極地軌道，實際上，只要高度足夠高，你就能擺脫地球的陰影。

主持人：每年進行1萬次發射，需要多少艘實體星艦？

馬斯克：我覺得我們不需要那麼多……可能20到30艘就夠了。

這真的取決於周轉速度……飛船需要繞地球飛行，其地面軌跡必須回到發射台上空。

所以，如果一艘船每30小時能飛一次，那麼30艘就夠了。但我們會造更多。

SpaceX正在籌備每年進行1萬次發射，甚至可能達到每年2萬到3萬次。

主持人：SpaceX最終會變成超大規模雲服務商？

馬斯克：超級超大規模。如果我的許多預測成真，SpaceX發射的人工智能算力將超過地球上其他所有事物的算力總和。

大部分人工智能任務將是推理。事實上，目前用於訓練的推理已經佔了大部分計算時間。

主持人：有種說法是，圍繞SpaceX IPO的討論風向變了，是因為之前SpaceX的資本效率很高，研發成本並不高。

雖然聽起來貴，但運營方式非常高效。

而現在，你們需要的資金遠不止私募市場所能籌集的。

正如我們從AI實驗室看到的，私募市場可以容納數百億美元的孖展，但也就到此為止了。

是因為你們每年需要超過數百億美元的資金嗎？所以你們才考慮上市？

馬斯克：我必須謹慎談論那些可能上市的公司。

顯然，公開市場的可用資本比私募市場多得多。可能是100倍，但至少也遠超10倍。

主持人：為什麼不用債務孖展呢？

馬斯克：速度很重要。我通常的做法是……反覆解決限制因素。

無論速度的限制因素是什麼，我都會解決它。

如果資金是限制因素，我就解決資金問題。如果不是，我就解決其他問題。

主持人：根據你之前關於特斯拉和上市的言論，我沒想到你會認為快速發展的途徑是上市。

馬斯克：通常情況下，我會說是這樣。就像我說的，我很想多談談，但問題在於，如果你在上市公司上市前談論它們，就會惹上麻煩，然後不得不推遲發行。

你不能過度炒作可能上市的公司，所以我們必須謹慎一些，但我們可以談談物理學。

從長遠思考規模化，地球接收到的能量只有太陽能量的大約五億分之一。

太陽基本上就是全部的能量。

這一點很重要，因為有時人們會談論模塊化核反應堆或地球上的各種聚變反應堆。

但你必須退一步想，如果你想攀登卡爾達肖夫等級，利用太陽能量的可觀比例……

假設你想利用太陽能量的百萬分之一，這聽起來很小。

但這將大約是我們目前地球上所有人類文明發電量的10萬倍。

顯然，實現規模化的唯一途徑是利用太陽能進入太空。

從地球發射，每年大約可以達到1太瓦的發電量。

超過這個規模，就需要從月球發射。

你需要在月球上建造一個質量加速器。有了它，每年或許可以達到1拍瓦的發電量。

主持人：我們在談論太瓦級的計算能力。

可以預見的是，無論你談論陸地還是太空，在此之前，你都會遇到……

也許太陽能電池板效率更高了，但你仍然需要芯片，需要邏輯電路和存儲器等等。

馬斯克：你需要生產更多芯片，並大幅降低成本。

04

如何自己製造芯片？

主持人：目前全球的計算能力可能只有20-25吉瓦。

到2030年，我們如何才能獲得太瓦級的邏輯運算能力？

馬斯克：看來我們需要一些規模非常大的芯片製造廠。

我曾公開提過建立一個類似「TeraFab」的項目，Tera是新的Giga。

主持人：我覺得特斯拉的命名方式很吸引人，它體現了衡量標準的理念。

你目前處於產業鏈的哪個層級？計劃是什麼？

馬斯克：你無法與現有的晶圓廠合作，因為他們的產能不夠，芯片產量太低了。

如今的晶圓廠基本上都使用大約五家公司的設備，比如阿斯麥、東京電子、科磊等。

所以一開始，你得從他們那裏採購設備，然後進行改造或與他們合作提高產量。

但我覺得你可能需要另闢蹊徑。

合乎邏輯的做法是用非常規的方式使用常規設備來實現規模化，然後再逐步改造設備來提高生產效率。

（打個比方就是）你先買一台現有的掘進機，然後搞清楚如何挖隧道，再設計一台速度快幾個數量級的更好的機器。

主持人：中國未能成功複製台積電模式這一事實，是否讓你對其中的難度有所顧慮？

馬斯克：阿斯麥的禁令已經實施一段時間了。

但我認為三四年後，中國將會生產出極具競爭力的芯片。

主持人：你們會考慮製造阿斯麥的機器嗎？

馬斯克：……說實話，我最大的擔憂其實是內存。

製造邏輯芯片的途徑比獲得足夠內存來支持邏輯芯片的途徑要清晰得多。

這就是為什麼你會看到DDR內存價格暴漲，以及各種相關的梗圖。

想象一下，你被困在荒島上，在沙灘上寫下「救命」，無人問津。

你寫下「DDR內存」，船隻便蜂擁而至。

主持人：我很想聽聽您關於晶圓廠製造的理念，我一竅不通。

馬斯克：我還不懂如何建晶圓廠。我會想辦法的。顯然，我以前沒建過。

我覺得做這些事不需要博士學位，但需要有能力的人。

目前，特斯拉正全力以赴，以最快速度將AI5芯片設計投入生產並實現規模化。

希望明年第二季度左右就能實現。

AI6有望在不到一年內跟上。我們已經儘可能確保了所有芯片製造產能。

主持人：但你們目前受限於台積電的產能。

馬斯克：是的。我問台積電或三星：「好吧，實現量產需要多長時間？」

關鍵是，你得先建好晶圓廠，然後開始生產，接着你得提高良率，最終實現高良率的量產。

從開始到結束，這需要五年時間。

所以限制因素是芯片。

一旦能夠進入太空，限制因素就是芯片；

但在進入太空之前，限制因素是能源。

主持人：你為什麼不效仿黃仁勳的做法，預付錢給台積電，讓他們為你建更多的晶圓廠呢？

馬斯克：我已經跟他們說過了。

主持人：但他們不收你的錢？怎麼回事？

馬斯克：他們正在以最快速度建廠，三星也是，他們全力以赴。

但速度仍然不夠快。

就像我說的，我認為到今年年底，芯片的生產速度可能會超過芯片的調試速度。

但是，一旦進入太空並突破電力限制，我們就可以在太空每年提供數百吉瓦的電力。

再次強調，美國平均用電量為500吉瓦。

所以，如果你每年向太空發射200吉瓦，那麼你每兩年半就能讓美國的用電量超過美國一圈。

這相當於美國全部的電力產量，是一個非常龐大的數字。

從現在到那時，服務器端集中式計算（數據中心）的瓶頸將是電力。我估計到今年年底，人們會開始面臨無法為大型集羣啓動芯片的問題。

芯片將會堆積如山，無法啓動。

而對於邊緣計算，情況則不同。

特斯拉正在將AI5芯片應用於其Optimus機器人。

邊緣計算是分佈式用電。

電力分佈在廣闊區域，不是集中的。如果能在夜間充電，就能更有效地利用電網。

因為美國實際峯值發電量超過1000吉瓦。

但由於晝夜循環，平均用電量只有500吉瓦。

所以，如果能在夜間充電，就能在夜間額外利用500吉瓦的電力。

這就是為什麼特斯拉在邊緣計算方面不受限制。

我們可以製造大量芯片來製造非常多的機器人和汽車。

但如果你試圖將計算能力集中起來，就會遇到很多啓動方面的問題。

05

要在月球上製造衛星

主持人：我覺得SpaceX最令人驚歎的是，雖然最終目標是登陸火星，但你們總能在途中不斷找到新的收入來源來推進到下一階段。

馬斯克：你們明白我為什麼覺得這一切像是一場模擬了吧？

或者，我是某個電子遊戲裏的角色嗎？

所有這些瘋狂事情同時發生的概率有多大？

火箭、芯片、機器人、太空太陽能，更別提月球上的質量加速器了。

想象一下那種質量加速器「嗖嗖」地運行，它以每秒2.5公里的速度，將太陽能人工智能衛星一個接一個地送入太空，直接發射到深空。

那場面肯定壯觀。

主持人：你們是在月球上製造衛星嗎？

馬斯克：是的。月壤中硅的含量大約是20%。

所以你可以在月球上開採硅，提煉它，然後在月球上製造太陽能電池和散熱器。

散熱器是用鋁製成的。

因此，月球上有足夠的硅和鋁來製造電池和散熱器。

芯片可以從地球發射，因為它們很輕。

也許將來也能在月球上製造。

就像我說的，這有點像電子遊戲，雖然很難，但並非不可能通關。

我實在想不出有什麼辦法能從地球發射每年500-1000太瓦的電力。

但你可以在月球上做到這一點。

06

如何讓Grok保持對齊？

主持人：當你把東西送上火星時，Grok應該也在飛船上吧？

所以如果Grok變成了終結者……

你主要擔心的風險是人工智能，為什麼它不會跟着你去火星呢？

馬斯克：我不確定人工智能是我最擔心的主要風險。

重要的是意識。我認為可以說，未來絕大多數智能都將是人工智能。

未來硅基智能和生物智能的比例會是多少？

如果目前的趨勢持續下去，人類智能在未來所佔的比例將微乎其微。

只要我認為智能存在——理想情況下，這其中也包括人類智能和意識的傳承——那就是一件好事。

所以，你要採取一系列行動，最大限度地擴大意識和智能在宇宙中的影響範圍。

主持人：需要明確的是，SpaceX的使命是，即使人類遭遇不測，人工智能也會留在火星上，人工智能將繼續延續我們的智慧之光。

馬斯克：是的。公平地說，我非常支持人類。

我想確保我們採取某些行動，讓人類能夠參與其中。

但我想說的是，我認為或許五六年內，人工智能的智能總和將超過人類智能總和。

如果這種情況持續下去，人類智能最終將不足所有智能的1%。

主持人：對於這樣的文明，我們的目標應該是什麼？

是讓少數人類仍然掌控人工智能嗎？

馬斯克：從長遠來看，即使人類只擁有人工智能綜合智能的1%，也很難想象人類能夠掌控人工智能。

我認為我們能做的，是確保人工智能擁有能夠使智能在宇宙中傳播的價值觀。

主持人：如何確保Grok在變得越來越智能的過程中始終嚴格地追求真理？

馬斯克：我認為你需要確保Grok說的是正確的，而不是政治正確的。

我認為這關乎論證的有效性，你要確保公理儘可能接近真理。

公理之間不能自相矛盾，結論必然能以正確的概率從這些公理中推導出來。

這是批判性思維的入門知識。

我認為至少嘗試這樣做總比什麼都不做要好，實踐是檢驗真理的唯一標準。

就像我說的，任何人工智能要想發現新的物理規律或發明真正有效的技術，就不能違揹物理定律。

物理定律是定律，其他一切都只是建議。

為了製造出真正有效的技術，你必須極其追求真理，否則你就要用現實來檢驗這項技術。

例如，如果你在火箭設計中犯了錯誤，火箭就會爆炸，或者汽車就無法行駛。

07

為防止反諷，給AI公司取名X

主持人：xAI如何解決獎勵機制作弊問題？

馬斯克：我認為確實需要一些非常好的方法來深入了解人工智能的「思維」。

這正是我們在努力的方向之一。

實際上，Anthropic在這方面做得不錯，能夠深入人工智能的「思維」。

實質上是開發調試器，讓你能夠追蹤到非常細粒度的層面，必要時甚至可以到神經元級別，然後判斷「好了，它在這裏犯了錯」，肯定有什麼地方出了問題。

它可能試圖欺騙，但大多數時候它只是做錯了。

這實際上就是一個Bug。

開發真正優秀的調試器，用於查看思維在哪裏出錯，並能夠追溯錯誤思維，或者潛在欺騙企圖的源頭，實際上非常重要。

主持人：你提到欣賞Anthropic在這方面的工作。我很好奇您是否計劃……

馬斯克：我並非欣賞Anthropic的一切。

我有個理論——如果模擬理論是正確的，那麼最有趣的結果最有可能發生，因為不有趣的模擬會被終止。

如果你設想一下，將達爾文式的生存法則應用於大量模擬，那麼只有最有趣的模擬才能倖存，這意味着最有趣的結果最有可能發生。

我們要麼如此，要麼徹底毀滅。

現在看看這些人工智能公司的名字。

好吧，Midjourney並不「中途」、Stability AI並不穩定、OpenAI是封閉的。

Anthropic？Misanthropic（厭世的）。

我特意取了X這個名字……這名字真的很難反轉。

很難說它的反諷版本是什麼。

我認為，這是一個在很大程度上防反諷的名字。

08

實體機器人出現前

數字人模擬器就是極限了

主持人：你對人工智能產品的發展方向有何預測？

馬斯克：如果到今年年底數字人模擬問題還沒有解決，我會很驚訝。

我想這就是我們所說的宏觀難題。

你能做到一個擁有電腦的人能做的一切嗎？

在擁有實體Optimus之前，你能做到的最遠就是這個極限。

你能做的最好就是數字Optimus。

你可以操控電子，可以放大人類的效率。但在擁有實體機器人之前，你最多隻能做到這些。

如果你能完全模擬人類，那將超越一切。

人形機器人的進步基本上取決於三件事，它們呈指數級增長並遞歸地相乘。

你會看到數字智能呈指數級增長，AI芯片能力呈指數級增長，以及機電靈巧性呈指數級增長。

機器人的實用性大致等於這三者相乘。

然後機器人可以開始製造機器人，所以你就得到了一個遞歸的乘法指數增長。這簡直是超新星爆發。

主持人：題外話。特斯拉是如何解決自動駕駛問題的？

馬斯克：我們將嘗試數據，也將嘗試算法。

如果這些方法都不奏效，我不知道還有什麼辦法。

我們試過數據，試過算法，已經沒轍了，現在不知道該怎麼辦……我很確定我知道路徑。

問題只是我們沿着這條路徑走多快，因為這基本上是特斯拉的路徑。

主持人：你期待完全數字化的公司，而不是SpaceX變成部分人工智能公司嗎？

馬斯克：我認為會有數字化公司，但是……有些話聽起來會有點悲觀，好吧？

但我只是說我個人認為會發生的事。

這並不是為了表達悲觀或其他什麼。這只是我的看法。

完全由人工智能和機器人構成的公司，其業績將遠超任何有人類參與的公司。

「計算員」曾經是人類的一份工作。

你會去應聘成為計算員，進行計算工作。他們會用整棟摩天大樓裝滿人類，二三十層樓的人，只進行計算。

現在，那整棟進行計算的人摩天大樓可以被一台裝有電子表格的筆記本電腦取代。

那張電子表格的計算能力遠超整棟樓的人類計算員。

你可能會想，「好吧，如果你的電子表格中只有部分單元格是由人類計算的會怎樣？」

實際上，那會比電子表格所有單元格都由計算機計算要糟糕得多。

真正會發生的是，純粹的人工智能、純粹的機器人公司或集體，將遠遠超越任何有人類參與的公司。而且這會非常快地發生。

主持人：說到閉環，請給我們一些建議或計劃，告訴我們美國如何能像中國那樣，以同樣低的成本大規模製造人形機器人大軍或電動汽車等。

馬斯克：人形機器人真正困難的事情只有三件：

現實世界的智能、手部，以及規模化製造。

我還沒見過任何演示機器人，哪怕是演示用的，擁有一隻出色的手，具備人手的所有自由度。

Optimus將擁有這個。

主持人：如何實現這一點？僅僅是電機的扭矩密度合適嗎？硬件瓶頸是什麼？

馬斯克：我們必須設計定製執行器，基本上是定製設計電機、齒輪、功率電子器件、控制器、傳感器。

一切都必須從物理學基本原理出發進行設計。這方面沒有現成的供應鏈。

主持人：從操作的角度看，除了手部，還有什麼困難嗎？

或者說，一旦解決了手部問題，就都解決了嗎？

馬斯克：從機電角度來看，手部比所有其他部件加起來還要困難。

人手確實非常精妙，但你也需要現實世界的智能。

特斯拉為汽車開發的智能系統非常適用於機器人，其主要輸入是視覺。

汽車接收視覺信息，但它實際上也在監聽警報聲。

它接收慣性測量數據、GPS信號、其他數據，與視頻結合，然後輸出控制指令。

我們研究人形機器人已經有一段時間了，大概有五六年了吧。

為汽車開發的很多東西都適用於機器人。

我們將在機器人中使用與汽車相同的特斯拉AI芯片，我們將使用相同的基本原理。

本質上它們是同一種AI。

主持人：你認為當前的硬件已經足夠好，現在就想儘可能多地部署嗎？

馬斯克：擴大生產規模非常困難。

但我認為Optimus 3是合適的版本，能達到年產量百萬台左右的規模。

我認為在達到年產量千萬台之前，你可能會想要Optimus 4。

10

中國為何會不戰而勝？

主持人：如果你負責制定所有政策，還會改變什麼？

馬斯克：我認為任何對電力構成限制因素的事情都需要解決，只要它對環境不是非常有害。

當然重要的是要認識到，在大多數領域，中國的製造業非常先進，只有少數領域不是。

中國是製造業強國，是更高層次的存在。

以礦石精煉為例，中國的平均礦石精煉量大約是世界其他地區總和的兩倍。

有些領域，比如用於太陽能電池的鎵精煉，我認為他們佔全球鎵精煉的98%。

所以實際上，中國在大多數領域的製造業都非常先進。

主持人：如何看待這種供應鏈依賴？

馬斯克：正如你所知，稀土並不稀有。

我們實際上在美國開採稀土礦石，把礦石裝上火車，然後運到中國，換乘另一列火車，送到中國的稀土精煉廠，精煉後製成磁鐵，裝進電機組件，再運回美國。

所以我們真正缺乏的是美國本土的大量礦石精煉能力。

主持人：所以你認為中國的主要優勢是擁有大量熟練勞動力？而這正是Optimus要解決的問題？

馬斯克：是的，中國的人口大約是我們的四倍。

主持人：有這樣一種擔憂。如果你認為人力資源是未來，那麼現在，如果是決定誰能製造更多人形機器人的製造業熟練勞動力，那麼中國擁有更多。

它製造了更多人形機器人，因此它能率先獲得Optimus的未來。

馬斯克：嗯，我們拭目以待。也許吧。

除非閉合遞歸循環，讓機器人制造機器人。

然後我們可以嘗試達到每年數千萬台的產量。也許吧。

如果你開始達到每年數億台的產量，你將成為最具競爭力的國家。

我們肯定無法僅憑人類獲勝，因為中國的人口是我們的四倍。

坦率地說，美國已經贏了太久……一支長期獲勝的職業運動隊往往會變得自滿和理所當然。

這就是他們停止獲勝的原因，因為他們不再那麼努力了。

所以坦率地說，我的觀察是，中國的平均職業道德比美國更高。

不僅僅是人口是我們的四倍，而且人們投入的工作量也更大。

所以你可以嘗試重新安排人類，但你仍然只有中國工作量的四分之一——假設生產力相同（我認為實際上可能並非如此，我認為中國的人均生產力可能更高）——

我們做的事情量將只有中國的四分之一。

所以我們在人力方面無法取勝。

我們的出生率長期低迷。

美國出生率自1971年左右以來一直低於更替水平。

我們有很多人退休，國內死亡人數即將超過出生人數。

所以我們肯定無法在人力方面取勝，但我們可能在機器人方面有機會。

主持人：比亞迪在產量或銷量上正在接近特斯拉。

你認為隨着中國電動汽車產量擴大，全球市場會發生什麼變化？

馬斯克：中國在製造業上極具競爭力。

所以我認為將會有大量中國車輛，以及基本上大多數製成品湧入市場。

在最基礎的層面，你有能源，然後有采礦和精煉。

這些基礎層，就像我說的，粗略估計，中國的精煉量是世界其他地區總和的兩倍。

所以任何給定的東西都會有中國元素，他們會一直參與到汽車的最終產品生產。

我的意思是，中國是一個強國。

我認為今年中國的電力產量將超過美國的三倍。

電力產量是經濟的合理代表。

為了運營工廠和一切，你需要電力。它是實體經濟的良好代表。

如果中國的電力產量超過美國三倍，那意味着它的工業能力——這是一個粗略的近似——將是美國的三倍。

主持人：從字裏行間看，你似乎在說，除非未來幾年出現某種人形機器人遞歸奇蹟，否則在整個製造業/能源/原材料鏈上，無論是人工智能、電動汽車製造還是人形機器人制造，中國都將佔據主導地位。

馬斯克：如果美國沒有突破性創新，中國將徹底佔據主導地位。

10

為什麼喜歡親自招人？

主持人：你面試了SpaceX最初幾千名員工以及許多其他公司的人，你在尋找什麼特質呢？

馬斯克：到目前為止，我可能在評估技術人才，在這方面積累了更多的「訓練數據」，因為我已經做了大量的技術面試，並且看到了結果。

所以我的「訓練集」非常龐大，涵蓋範圍也很廣。

通常，我要求的是能夠證明其卓越能力的要點。

這些要點可能看起來相當天馬行空，不一定需要與特定領域相關，但必須是卓越能力的證明。

所以，如果有人能舉出哪怕一件，或者說三件讓你驚歎「哇，哇，哇」的事情，那就是一個好兆頭。

主持人：為什麼必須由你來決定呢？

馬斯克：不，不一定非得是我。我也不可能決定所有事。我所有公司的員工總數大約是20萬人。

主持人：但在早期，你在那些面試中尋找的是什麼，以至於無法委派他人去做？

馬斯克：我想我需要構建我的「訓練集」。我在這方面也不是百發百中。

我會犯錯，但這樣我就能看出——我以為某人會表現得很好，結果卻沒有。

那麼，他們為什麼表現不佳呢？

我想我需要進行「強化學習」，以便未來在面試時能有更高的成功率。

我的成功率雖然還不完美，但已經很高了。

主持人：有哪些令人意外的原因導致人們表現不佳？

馬斯克：我通常告訴別人，或者說是提醒自己，不要看簡歷。要相信你的實際互動。

簡歷可能看起來非常出色，你會覺得「哇，簡歷真棒！」

但如果交談了20分鐘後，你並沒有感到「驚歎」，那麼你應該相信交談的感受，而不是那張紙。

主持人：感覺特斯拉成功的一部分原因在於擁有能力很強的技術副手。

這些人有什麼共同點呢？

馬斯克：嗯，特斯拉的高層團隊，目前平均任期大概有10到12年了，相當長。

但特斯拉也經歷過極其快速的增長階段，所以很多事情都加快了速度。

你知道，公司的規模會經歷量級式的變化。

能夠管理一家50人的公司、一家500人的公司、一家5000人的公司和一家5萬人的公司，所需的能力是不同的。

團隊已經不一樣了，並非總是同一批人。

所以，如果一家公司增長非常快，高管職位變動的速度通常也會與增長的速度成正比。

特斯拉還面臨一個額外的挑戰——

當特斯拉處於非常成功的時期時，我們會遭到無情（relentles）的挖角。

當蘋果啓動電動汽車項目時，他們就像地毯式轟炸一樣給特斯拉員工打招聘電話，工程師們乾脆把電話線都拔了。

他們甚至不用面試，開出的初始薪資就是特斯拉的兩倍。

此外，特斯拉是家工程公司，而且主要位於硅谷，人們跳槽更容易……

他們不需要對生活做太大改變，通勤路線可能都差不多。

主持人：那麼如何防止這種情況？

馬斯克：我覺得我們沒什麼辦法能阻止它。

主持人：如果你回顧那些在特斯拉、SpaceX這類公司技術崗位上真正非常出色的人，還有什麼共同點？

馬斯克：我不把他們看作「切磋夥伴」。

如果有人能把事情做成，我就欣賞他們；如果做不成，我就不欣賞。就這麼簡單。

這不是什麼個人偏好問題。

如果有人執行得好，我就是他們的超級粉絲；如果執行不好，我就不是。

但這並不是要迎合我的個人偏好，我當然儘量不讓它變成迎合我的個人偏好。

總的來說，我認為招聘時應看重才能、驅動力和誠信，而且我認為心地善良很重要，我一度低估了這一點。

所以，他們人品好嗎？值得信賴嗎？聰明、有才華、勤奮嗎？

如果答案是肯定的，那麼就可以加上領域知識。

但這些基本特質、根本屬性，你是無法改變的。

所以，特斯拉和SpaceX的大多數員工並非來自航空航天或汽車行業。

主持人：隨着公司規模從100人擴大到1000人再到10000人，你的管理風格必須做出哪些最大的改變？

馬斯克：因為我一天的時間是固定的，隨着公司規模和業務範圍的擴大，我的時間必然被稀釋。

我不可能真正做到微觀管理，因為那意味着我每天得有幾千個小時。

從邏輯上講，我不可能對所有事情進行微觀管理。

不過，有時我會深入某個具體問題，因為這個問題是公司進展的制約因素。

深入研究某些細節的原因在於它是瓶頸，而不是隨意地鑽牛角尖。

從時間角度來看，我不可能隨意去關注那些無關緊要的細節，那樣會導致失敗。

但有時候，恰恰是那些細節決定了成敗。

11

寧可樂觀而犯錯

也不要悲觀而正確

主持人：馬克·安德森曾說過：「大多數人願意忍受任何程度的慢性疼痛來避免急性疼痛。」

但感覺我們討論的很多案例，恰恰是在直面急性疼痛，不管它是什麼。

馬斯克：我的痛閾很高。這很有幫助。

主持人：為了解決瓶頸。

馬斯克：是的。有一件事可以說，我認為未來會非常有趣。

就像我在達沃斯說的，為了生活質量，寧可樂觀而犯錯，也不要悲觀而正確。

如果你選擇樂觀而非悲觀，你會更快樂。所以我建議選擇樂觀。

參考鏈接：

[1]https://cheekypint.substack.com/p/elon-musk-on-space-gpus-ai-optimus

[2]https://www.teslarati.com/elon-musk-confirms-spacex-not-developing-phone/