埃隆·马斯克谈AI、机器人和人类未来

近日，美国创业加速器Y Combinator在旧金山举办首届AI新创学校，并邀请多位AI产业重量级人物出席，包括埃隆·马斯克和OpenAI首席执行官山姆·奥特曼等。

马斯克在访谈中直言不讳地评价他在政府效率部门的130天特别雇员经历如同一次"有趣的支线任务"，但其重要性在即将到来的AI革命面前相形见绌。他将政府效率部门的工作比作"清理海滩"，而即将到来的AI则是"千英尺高的海啸"。

马斯克预测数字超级智能可能在今年或明年到来，将比人类更聪明，同时未来人形机器人数量将远超人类，可能达人类人口的5-10倍。他更是大胆预言AI驱动的经济规模将是当前的数千倍甚至数百万倍，人类智能占比可能降至1%以下。以下为其讲话部分要点：

• 预测数字超级智能可能在今年或明年到来，将比人类更聪明，他强调"今年不发生，明年肯定发生"；

• 未来人形机器人数量将远超人类，数量可能是人类的5倍，甚至10倍；

• 预言AI驱动的经济规模将是当前的数千倍甚至数百万倍，推动文明迈向卡尔达肖夫II型（恒星能源级），人类智能占比可能降至1%以下；

• 马斯克强调"对真相的严谨坚持"是AI安全最重要的基石，强迫AI相信不真实之事极其危险；

• 回顾SpaceX早期，三连败后第四次火箭发射成功是"生死一线"，2008年特斯拉融资在破产前最后一刻完成。

政府效率部门使命完成：回归"主线任务"

马斯克在访谈中坦言，在华盛顿特区的经历让他深刻体会到"政治中的信号噪音糟糕透了"。他将在DC的工作描述为"有趣的支线任务"，但最终决定"回到主线任务——构建技术，这是我喜欢做的事"。

这位亿万富翁解释了自己离开政府职务的根本原因："修复政府就像清理海滩——海滩很脏，有针头、粪便和垃圾。但同时还有这堵千英尺高的水墙，这就是AI海啸。如果你面临千英尺高的海啸，清理海滩真的还有多重要呢？并没有那么重要。"

AI超级智能迫在眉睫：今年或明年必然到来

马斯克对数字超级智能的到来时间给出了极为明确的预测。他表示："我认为我们已经非常接近数字超级智能了。如果今年不会发生，明年肯定会发生。"

他定义的"数字超级智能"是"在任何事情上都比任何人类都更聪明的智能"。马斯克预测，AI将推动经济规模实现指数级增长——"不是比当前经济大10倍，而是数千倍，甚至数百万倍"。

AI将如此深刻地改变未来，其程度难以估量。假设我们没有误入歧途，AI没有消灭我们和它自己，那么你最终将看到的不是一个比当前经济大十倍的经济。最终，如果我们的后代（主要是机器后代）成为卡尔达肖夫II型或更高级的文明，我们谈论的将是一个比今天经济大数千倍，甚至数百万倍的经济体。

他进一步阐述了人类智能在未来的地位："在某个时刻，人类智能的百分比将变得相当小。在某个时刻，人类智能的集合总和将不到所有智能的1%。"

xAI目前正在训练Grok 3.5

马斯克在采访中透露，xAI目前正在训练Grok 3.5，"重点关注推理能力"。

硬件竞赛：从零到十万GPU的工程奇迹

马斯克用第一性原理思维解决了AI训练的硬件挑战。当供应商告诉他们需要18到24个月才能完成10万个H100 GPU的训练超级集群时，马斯克团队将其压缩到6个月。

他们租用了孟菲斯一家废弃的工厂，通过租赁发电机解决150兆瓦的电力需求，租用了美国四分之一的移动冷却设备，并使用特斯拉Mega Packs来平滑训练过程中的功率变化。马斯克甚至亲自参与布线工作，"睡在数据中心里"。

目前，该训练中心拥有15万个H100、5万个H200和3万个GB200，第二个数据中心即将上线11万个GB200。

多重未来愿景：机器人军团与星际文明

马斯克预测，未来将有至少5倍于人类数量的人形机器人，"也许是10倍"。他坦言曾因担心"让终结者成为现实"而在AI和机器人领域拖延，但最终意识到"无论我做不做，这都会发生。你要么是观众，要么是参与者。我宁愿做参与者。"

在更宏大的愿景中，马斯克将人类文明置于卡尔达肖夫等级的框架下。他认为人类目前只利用了地球1-2%的能源，距离一级文明还很遥远。而成为多行星物种是扩展意识到星际的关键步骤，"极大提高文明或意识的可能寿命"。

马斯克表示，SpaceX计划在大约30年内向火星转移足够的物质，使火星能够自给自足，"即使来自地球的补给船停止运行，火星也能继续发展繁荣"。

对话精选

**YC首席执行官暨总裁Garry Tan：**从SpaceX、特斯拉、Neuralink、xAI等等说起。在你做这一切之前，你生命中有没有某个时刻让你觉得"我必须做出点伟大的东西"？是什么让你做出了这个决定？

**马斯克：**我最初并不认为自己能做出什么伟大的东西。我只是想尝试做些有用的东西，但我不认为我能做出什么特别伟大的东西。如果你从概率上讲，那似乎不太可能，但我至少想试试看。

**Garry Tan：**你现在面对的是一屋子的人，他们都是技术工程师，其中不乏一些冉冉升起的顶尖AI研究者。

**马斯克：**好吧。我觉得我们应该...我更喜欢"工程师"这个词，而不是"研究员"。我是说，如果有什么基础算法的突破，那算研究，但除此之外都是工程。

**Garry Tan：**也许我们可以从很久以前说起。我的意思是，你现在面对的是一屋子18到25岁的年轻人。这里更偏年轻化，因为创始人群体越来越年轻了。你能设身处地想想他们吗？当你18、19岁的时候，你知道，学习编程，甚至想出了Zip2的第一个点子。对你来说，那是什么感觉？

**马斯克：**是的，早在95年，我面临一个选择：要么在斯坦福读研究生、博士，其实是材料科学方向，研究超级电容器，想用在电动车上，本质上是为了解决电动车的续航问题；要么就投身于这个当时大多数人闻所未闻、叫做"互联网"的东西。我和我的教授谈过，他是材料科学系的比尔·尼克斯，我说，我能不能休学一个学期？因为这个（互联网）很可能会失败，然后我就得回学校继续读书。

然后他说，这可能是我们最后一次谈话了。他说对了。所以，但我当时觉得事情大概率会失败，而不是大概率会成功。然后在95年，我写了基本上，我认为是第一个或接近第一个的互联网地图、路线指引、白页和黄页。

我就自己写了那些代码，我甚至没用网页服务器。我直接读取端口，因为我负担不起，也负担不起一条T1专线。最初的办公室在帕洛阿尔托的谢尔曼大道。楼下好像就有一家ISP（互联网服务提供商）。所以我就往地板上钻了个洞，直接拉了根网线连到ISP。

然后你知道，我兄弟加入了我，还有另一位联合创始人格雷格·库里，他已经去世了。我们当时连住的地方都负担不起，所以我们就...办公室每月租金500美元，我们就睡在办公室里，然后在佩奇米尔路的基督教青年会（YMCA）洗澡。是的，我们最后算是做了一家有点用的公司，Zip2，在初期。我们确实开发了很多非常非常棒的软件技术，但我们某种程度上被传统媒体公司"俘获"了，因为像奈特-里德报业、纽约时报这些公司既是投资者，又是客户，也在董事会里。

所以他们总是想把我们的软件用在毫无意义的地方。所以我想直接面向消费者。总之，Zip2的事就不细说了，但核心是我真的只是想在网上做点有用的事。因为我就两个选择：要么读博士，看着别人建设互联网；要么以某种微小的方式参与建设互联网。我当时想，我猜我总可以先尝试，失败了再回去读研。不管怎样，结果算是相当成功吧。卖了大概3亿美元。

**Garry Tan：**我想从您的Paypal和Zip2经历，到跳进这些硬核的硬件初创公司，贯穿始终的一点是能够找到并最终吸引这些特定领域里最聪明的人...你知道，那我是说在座的各位，有些人甚至还没管理过一个人。他们才刚刚开始职业生涯。你会对，你知道的，那个还从未做过这些事的埃隆说些什么？

**马斯克：**我通常认为要尝试尽可能做有用的事。这这听起来可能有点陈词滥调，但做有用的事真的很难，尤其是对很多人有用。比如说，总效用的曲线下面积，就是你对你同胞有多大用处乘以多少人？就像物理上对"真实功"的定义。做到这点极其困难。而我认为如果你立志做"真实功"，你你成功的几率会高得多。就像，别追求荣耀，要追求做功。

**Garry Tan：**你怎么判断那是"真实功"？是靠外部反馈吗？比如别人怎么看或者你知道产品对人有什么用？

**马斯克：**就像你知道，对你来说，当你找人工作时，你看重什么？比如你知道，你找人或他们那是不同的问题。我想是我是说就你的最终产品而言，你只要说，如果这东西成功了，它将对多少人有多大用处？这就是我的意思。然后你你做任何事，你知道的，无论你是CEO还是初创公司里的任何角色，你做任何需要做的事来成功，就像并且要不断粉碎你的自我，就像，内化责任。一个主要的失败模式就是当自我与能力之比大于1的时候。你知道如果你如果你的自我能力比太高，那你基本上就切断了通向现实的反馈回路。用AI术语来说，你你会打破你的强化学习回路。所以，你不想打破你的回路，你想要一个强大的强化学习回路，这意味着内化责任并最小化自我，无论任务是崇高还是卑微，你都去做。

**Garry Tan：**物理学的一个关键点似乎是：我们要问"为什么"，要弄清楚原因，并且要挑战对面的人。如果他们给出的答案我不满意，我就不会接受它。是这样吗？

**马斯克：**我认为这些第一性原理思维的通用原则适用于软件和硬件，也适用于任何事物。我只是用了一个硬件方面的例子说明我们如何被告知某事不可能，但