埃隆·馬斯克談AI、機器人和人類未來

近日，美國創業加速器Y Combinator在舊金山舉辦首屆AI新創學校，並邀請多位AI產業重量級人物出席，包括埃隆·馬斯克和OpenAI首席執行官山姆·奧特曼等。

馬斯克在訪談中直言不諱地評價他在政府效率部門的130天特別僱員經歷如同一次"有趣的支線任務"，但其重要性在即將到來的AI革命面前相形見絀。他將政府效率部門的工作比作"清理海灘"，而即將到來的AI則是"千英尺高的海嘯"。

馬斯克預測數字超級智能可能在今年或明年到來，將比人類更聰明，同時未來人形機器人數量將遠超人類，可能達人類人口的5-10倍。他更是大膽預言AI驅動的經濟規模將是當前的數千倍甚至數百萬倍，人類智能佔比可能降至1%以下。以下爲其講話部分要點：

• 預測數字超級智能可能在今年或明年到來，將比人類更聰明，他強調"今年不發生，明年肯定發生"；

• 未來人形機器人數量將遠超人類，數量可能是人類的5倍，甚至10倍；

• 預言AI驅動的經濟規模將是當前的數千倍甚至數百萬倍，推動文明邁向卡爾達肖夫II型（恒星能源級），人類智能佔比可能降至1%以下；

• 馬斯克強調"對真相的嚴謹堅持"是AI安全最重要的基石，強迫AI相信不真實之事極其危險；

• 回顧SpaceX早期，三連敗後第四次火箭發射成功是"生死一線"，2008年特斯拉融資在破產前最後一刻完成。

政府效率部門使命完成：回歸"主線任務"

馬斯克在訪談中坦言，在華盛頓特區的經歷讓他深刻體會到"政治中的信號噪音糟糕透了"。他將在DC的工作描述爲"有趣的支線任務"，但最終決定"回到主線任務——構建技術，這是我喜歡做的事"。

這位億萬富翁解釋了自己離開政府職務的根本原因："修復政府就像清理海灘——海灘很髒，有針頭、糞便和垃圾。但同時還有這堵千英尺高的水牆，這就是AI海嘯。如果你面臨千英尺高的海嘯，清理海灘真的還有多重要呢？並沒有那麼重要。"

AI超級智能迫在眉睫：今年或明年必然到來

馬斯克對數字超級智能的到來時間給出了極爲明確的預測。他表示："我認爲我們已經非常接近數字超級智能了。如果今年不會發生，明年肯定會發生。"

他定義的"數字超級智能"是"在任何事情上都比任何人類都更聰明的智能"。馬斯克預測，AI將推動經濟規模實現指數級增長——"不是比當前經濟大10倍，而是數千倍，甚至數百萬倍"。

AI將如此深刻地改變未來，其程度難以估量。假設我們沒有誤入歧途，AI沒有消滅我們和它自己，那麼你最終將看到的不是一個比當前經濟大十倍的經濟。最終，如果我們的後代（主要是機器後代）成爲卡爾達肖夫II型或更高級的文明，我們談論的將是一個比今天經濟大數千倍，甚至數百萬倍的經濟體。

他進一步闡述了人類智能在未來的地位："在某個時刻，人類智能的百分比將變得相當小。在某個時刻，人類智能的集合總和將不到所有智能的1%。"

xAI目前正在訓練Grok 3.5

馬斯克在採訪中透露，xAI目前正在訓練Grok 3.5，"重點關注推理能力"。

硬件競賽：從零到十萬GPU的工程奇跡

馬斯克用第一性原理思維解決了AI訓練的硬件挑戰。當供應商告訴他們需要18到24個月才能完成10萬個H100 GPU的訓練超級集羣時，馬斯克團隊將其壓縮到6個月。

他們租用了孟菲斯一家廢棄的工廠，通過租賃發電機解決150兆瓦的電力需求，租用了美國四分之一的移動冷卻設備，並使用特斯拉Mega Packs來平滑訓練過程中的功率變化。馬斯克甚至親自參與布線工作，"睡在數據中心裏"。

目前，該訓練中心擁有15萬個H100、5萬個H200和3萬個GB200，第二個數據中心即將上線11萬個GB200。

多重未來願景：機器人軍團與星際文明

馬斯克預測，未來將有至少5倍於人類數量的人形機器人，"也許是10倍"。他坦言曾因擔心"讓終結者成爲現實"而在AI和機器人領域拖延，但最終意識到"無論我做不做，這都會發生。你要麼是觀衆，要麼是參與者。我寧願做參與者。"

在更宏大的願景中，馬斯克將人類文明置於卡爾達肖夫等級的框架下。他認爲人類目前只利用了地球1-2%的能源，距離一級文明還很遙遠。而成爲多行星物種是擴展意識到星際的關鍵步驟，"極大提高文明或意識的可能壽命"。

馬斯克表示，SpaceX計劃在大約30年內向火星轉移足夠的物質，使火星能夠自給自足，"即使來自地球的補給船停止運行，火星也能繼續發展繁榮"。

對話精選

**YC首席執行官暨總裁Garry Tan：**從SpaceX、特斯拉、Neuralink、xAI等等說起。在你做這一切之前，你生命中有沒有某個時刻讓你覺得"我必須做出點偉大的東西"？是什麼讓你做出了這個決定？

**馬斯克：**我最初並不認爲自己能做出什麼偉大的東西。我只是想嘗試做些有用的東西，但我不認爲我能做出什麼特別偉大的東西。如果你從概率上講，那似乎不太可能，但我至少想試試看。

**Garry Tan：**你現在面對的是一屋子的人，他們都是技術工程師，其中不乏一些冉冉升起的頂尖AI研究者。

**馬斯克：**好吧。我覺得我們應該...我更喜歡"工程師"這個詞，而不是"研究員"。我是說，如果有什麼基礎算法的突破，那算研究，但除此之外都是工程。

**Garry Tan：**也許我們可以從很久以前說起。我的意思是，你現在面對的是一屋子18到25歲的年輕人。這裏更偏年輕化，因爲創始人羣體越來越年輕了。你能設身處地想想他們嗎？當你18、19歲的時候，你知道，學習編程，甚至想出了Zip2的第一個點子。對你來說，那是什麼感覺？

**馬斯克：**是的，早在95年，我面臨一個選擇：要麼在斯坦福讀研究生、博士，其實是材料科學方向，研究超級電容器，想用在電動車上，本質上是爲了解決電動車的續航問題；要麼就投身於這個當時大多數人聞所未聞、叫做"互聯網"的東西。我和我的教授談過，他是材料科學系的比爾·尼克斯，我說，我能不能休學一個學期？因爲這個（互聯網）很可能會失敗，然後我就得回學校繼續讀書。

然後他說，這可能是我們最後一次談話了。他說對了。所以，但我當時覺得事情大概率會失敗，而不是大概率會成功。然後在95年，我寫了基本上，我認爲是第一個或接近第一個的互聯網地圖、路線指引、白頁和黃頁。

我就自己寫了那些代碼，我甚至沒用網頁服務器。我直接讀取端口，因爲我負擔不起，也負擔不起一條T1專線。最初的辦公室在帕洛阿爾托的謝爾曼大道。樓下好像就有一家ISP（互聯網服務提供商）。所以我就往地板上鑽了個洞，直接拉了根網線連到ISP。

然後你知道，我兄弟加入了我，還有另一位聯合創始人格雷格·庫裏，他已經去世了。我們當時連住的地方都負擔不起，所以我們就...辦公室每月租金500美元，我們就睡在辦公室裏，然後在佩奇米爾路的基督教青年會（YMCA）洗澡。是的，我們最後算是做了一家有點用的公司，Zip2，在初期。我們確實開發了很多非常非常棒的軟件技術，但我們某種程度上被傳統媒體公司"俘獲"了，因爲像奈特-裏德報業、紐約時報這些公司既是投資者，又是客戶，也在董事會裏。

所以他們總是想把我們的軟件用在毫無意義的地方。所以我想直接面向消費者。總之，Zip2的事就不細說了，但核心是我真的只是想在網上做點有用的事。因爲我就兩個選擇：要麼讀博士，看着別人建設互聯網；要麼以某種微小的方式參與建設互聯網。我當時想，我猜我總可以先嘗試，失敗了再回去讀研。不管怎樣，結果算是相當成功吧。賣了大概3億美元。

**Garry Tan：**我想從您的Paypal和Zip2經歷，到跳進這些硬核的硬件初創公司，貫穿始終的一點是能夠找到並最終吸引這些特定領域裏最聰明的人...你知道，那我是說在座的各位，有些人甚至還沒管理過一個人。他們才剛剛開始職業生涯。你會對，你知道的，那個還從未做過這些事的埃隆說些什麼？

**馬斯克：**我通常認爲要嘗試盡可能做有用的事。這這聽起來可能有點陳詞濫調，但做有用的事真的很難，尤其是對很多人有用。比如說，總效用的曲線下面積，就是你對你同胞有多大用處乘以多少人？就像物理上對"真實功"的定義。做到這點極其困難。而我認爲如果你立志做"真實功"，你你成功的幾率會高得多。就像，別追求榮耀，要追求做功。

**Garry Tan：**你怎麼判斷那是"真實功"？是靠外部反饋嗎？比如別人怎麼看或者你知道產品對人有什麼用？

**馬斯克：**就像你知道，對你來說，當你找人工作時，你看重什麼？比如你知道，你找人或他們那是不同的問題。我想是我是說就你的最終產品而言，你只要說，如果這東西成功了，它將對多少人有多大用處？這就是我的意思。然後你你做任何事，你知道的，無論你是CEO還是初創公司裏的任何角色，你做任何需要做的事來成功，就像並且要不斷粉碎你的自我，就像，內化責任。一個主要的失敗模式就是當自我與能力之比大於1的時候。你知道如果你如果你的自我能力比太高，那你基本上就切斷了通向現實的反饋回路。用AI術語來說，你你會打破你的強化學習回路。所以，你不想打破你的回路，你想要一個強大的強化學習回路，這意味着內化責任並最小化自我，無論任務是崇高還是卑微，你都去做。

**Garry Tan：**物理學的一個關鍵點似乎是：我們要問"爲什麼"，要弄清楚原因，並且要挑戰對面的人。如果他們給出的答案我不滿意，我就不會接受它。是這樣嗎？

**馬斯克：**我認爲這些第一性原理思維的通用原則適用於軟件和硬件，也適用於任何事物。我只是用了一個硬件方面的例子說明我們如何被告知某事不可能，但