Elon Musk: 埃隆·马斯克：36 个月内，太空将成为部署 AI 最便宜的地方

Elon Musk

真的要问三个小时的问题吗？你认真的吗？

Dwarkesh Patel

Elon，你觉得没什么可聊的吗？

Elon Musk

天啊，哥们。

John Collison

这可是最有意思的时刻。所有故事线眼下都汇聚到一起了。看看我们能聊完多少吧。

Elon Musk

我简直像是早有计划一样。

John Collison

没错，之后会聊到。

Elon Musk

但我绝不会做这种事……

00:00Dwarkesh Patel

你比任何人都清楚，数据中心总拥有成本中只有 10% 到 15% 是能源成本。把数据中心搬到太空，省下来的大概就是这部分。大头是 GPU。如果把 GPU 放到太空，维护会更困难，甚至根本无法维护，折旧周期就会变短。想必把 GPU 放到太空本身要贵得多。为什么要把它们送上太空？

Elon Musk

问题在于能源供应。如果看中国以外的电力产出，基本上都持平了，或许略有增长，但非常接近持平。中国的电力产出则在快速增长。可如果你要把数据中心建在中国以外的地方，电力从哪来？尤其是规模扩大后呢？

芯片产量几乎在指数增长，但电力产出是平的。那你怎么给芯片供电？靠魔法能源？靠魔法电力小精灵？

Dwarkesh Patel

你以热爱太阳能闻名。假设装机 1 太瓦太阳能，按 25% 的容量因子算，大约需要 4 太瓦的太阳能板，占美国国土面积的 1%。等数据中心达到 1 太瓦时，我们不就进入奇点了吗？你到底会缺什么？

Elon Musk

可你觉得自己已经进入奇点多远了？

Dwarkesh Patel

你说说看。

Elon Musk

正是如此。所以我觉得，等我们发现自己已经进入奇点时，大概会说：“好吧，我们离目标还远着呢。”

Dwarkesh Patel

那是不是等内华达州铺满太阳能板以后，再把数据中心送上太空？

Elon Musk

我觉得要让内华达州铺满太阳能板相当困难。你得拿许可。试试看能不能拿到许可。

Dwarkesh Patel

所以把数据中心送上太空，实质上是在绕开监管。在陆地上比在太空更难建设。

Elon Musk

在地面扩张比在太空扩张更难。另外，太空中的太阳能板效率大约是地面的五倍，而且不需要电池。我本来差点穿另一件 T 恤，上面写着“太空里永远阳光明媚”。确实如此，因为太空里没有昼夜交替、季节变化、云层或大气层。光是大气层就会造成大约 30% 的能量损失。

因此，同一块太阳能板在太空能发出大约五倍于地面的电力。你也不用花钱买电池来熬过夜晚。实际上，在太空部署更便宜。我的预测是，太空将毫无疑问成为部署 AI 最便宜的地方，36 个月内就会如此，可能是 30 个月。

Dwarkesh Patel

36 个月？

Elon Musk

不到 36 个月。

Dwarkesh Patel

GPU 出故障的情况相当常见，训练时出了故障，你要怎么维修？

Elon Musk

实际上，要看送来的 GPU 新不新。现在我们觉得 GPU 相当可靠。会有早期失效率，也就是刚开始使用时容易出问题；你显然可以在地面排查。所以你可以先在地面运行，确认 GPU 不存在早期失效问题。

但只要芯片正常运行，度过 Nvidia 或其他制造商——比如 Tesla AI6、TPU、Trainium 之类——的初始调试周期，后面就相当可靠了。因此我不认为维护会成为问题。

记住我的话：36 个月内，可能更接近 30 个月，部署 AI 在经济上最有吸引力的地方就会是太空。之后，把 AI 放在太空会变得好得多。

真正能大规模扩张的地方只有太空。一旦你开始考虑自己利用了太阳能量的百分之几，就会明白必须去太空。地球上的扩张空间不大。

Dwarkesh Patel

不过说扩张空间不大，澄清一下，你指的是太瓦级？

Elon Musk

对。整个美国现在平均只用半太瓦。所以如果说 1 太瓦，那就是美国目前总用电量的两倍，相当多。你能想象要建多少数据中心、多少发电厂吗？

一直生活在软件世界的人，很快就会在硬件上吃一课。建发电厂其实非常困难。你不只需要发电厂，还需要所有电力设备。你需要电力变压器来运行 AI 变压器。

而公用事业行业动作很慢。他们基本上会和政府、公用事业委员会的节奏相匹配。这里说的阻抗匹配既有字面意思，也有比喻意思。他们很慢，因为过去一直如此。所以想让他们加快速度……你试过和公用事业公司签大规模、高功率的并网协议吗？

Dwarkesh Patel

作为职业播客主持人，我可以说我确实没试过。

John Collison

他们得多看不少节目，才会遇到这个问题。

Elon Musk

他们得做一年研究。一年后才会把并网研究报告交给你。

John Collison

不能靠自己在电表后面发电来解决吗？

Elon Musk

你可以建发电厂。xAI 的 Colossus 2 就是这么做的。

John Collison

那为什么还要谈电网？为什么不把 GPU 和电源放在一起？

Elon Musk

我们就是这么做的。

John Collison

但我是说，这为什么不能成为通用解决方案？

Elon Musk

发电厂从哪来？

John Collison

你说和公用事业公司合作有各种问题，那就给数据中心配套建私人发电厂。

Elon Musk

对。但这又引出一个问题：发电厂从哪来？要去找发电厂制造商。

John Collison

哦，我明白了。你说的是燃气轮机的订单积压，对吧？

Elon Musk

对。如果继续往下追，燃气轮机里的叶片和导叶才是瓶颈，因为铸造这些部件是非常专业的工艺；这里说的是采用燃气发电的情况。其他发电方式也很难扩产。太阳能有可能扩张，但美国目前进口太阳能产品的关税极高，国内太阳能产量又少得可怜。

John Collison

为什么不自己生产太阳能板？这听起来像是很适合 Elon 解决的问题。

Elon Musk

我们会生产太阳能板。

John Collison

好。

Elon Musk

SpaceX 和 Tesla 都在朝着每年生产 100 吉瓦太阳能电池的目标努力。

Dwarkesh Patel

要把产业链做到多下游？从多晶硅、晶圆一直做到最终组件吗？

Elon Musk

我认为得从原材料一直做到成品电池。如果是用于太空，制造太空太阳能电池成本更低，也更容易，因为不需要太多玻璃。

也不需要很重的框架，因为不用抵御天气。太空里没有天气。因此，太空用太阳能电池实际上比地面用的更便宜。

Dwarkesh Patel

36 个月内有办法把成本降到你需要的水平吗？

Elon Musk

太阳能电池现在已经很便宜了，便宜得离谱。我认为中国的太阳能电池每瓦大约 0.25 到 0.30 美元，诸如此类，简直便宜得不可思议。放到太空，成本还会变成五分之一。其实不只是便宜五倍，而是便宜十倍，因为你不需要电池。

所以，只要进入太空的成本足够低，生成 token 最便宜、最可扩展的方式就非太空莫属，差距非常大，扩张难度会低一个数量级。

关键在于，地面上的扩张做不到。真的做不到。人们会在电力生产上撞上瓶颈，而且现在已经开始了。xAI 团队为了让 1 吉瓦电力上线，不知道连续完成了多少件不可能的事。

我们不得不把一大堆涡轮机拼起来。后来在田纳西州遇到许可问题，只好越过州界去密西西比州，幸好只隔着几英里。之后还得把高压线路铺设几英里，并在密西西比州建发电厂。这件事非常难。

人们不明白，要给数据中心供电，发电端实际上需要多少电力。新手会看比如一台 GB300 的功耗，乘上数量，然后以为那就是所需电力。

John Collison

还有冷却系统和其他所有东西。

Elon Musk

醒醒吧。这完全是新手思维，你这辈子根本没做过硬件。除了 GB300，你还得给所有网络设备供电，另外还有一大堆 CPU 和存储设备。你得按照峰值冷却需求来设计，也就是说，最糟糕的一年里最热的那一天、最热的那个小时，你能不能把它冷却下来？

孟菲斯热得够呛。所以光是冷却，用电量就要增加 40%。前提是你不想让数据中心在热天关机，而且希望它继续运行。此外还有另一个乘数因素：你是不是假设发电过程中绝不会出现任何故障？

实际上，有时我们得把发电机停掉一部分，断开一些电力来维修。好吧，这就得再乘以 1.2 到 1.25，因为你要考虑到需要停电维修。我们的实际估算是：每 11 万台 GB300，包括网络、CPU、存储、冷却，以及电力设备检修余量在内，大约需要 300 兆瓦。

John Collison

抱歉，能再说一遍吗？

Elon Musk

要给 33 万台 GB300 供电，需要把所有配套网络设备、其他设施、峰值冷却和电力备用余量都算进去。发电端大概需要 1 吉瓦。

Dwarkesh Patel

我能问个很外行的问题吗？你在描述地面建设这些设施的工程难题。但在太空也有类似工程难题。比如，怎么用轨道激光替代无限带宽，等等？怎么让它抵抗辐射？

我不了解工程细节，但从根本上说，为什么要认为这些从未解决过的难题，会比单纯在地球上多建一些涡轮机更容易？地球上已经有公司在造涡轮机，不能让他们多造一些吗？

Elon Musk

再说一次，试着做做看就知道了。涡轮机到 2030 年之前都已经卖光了。

John Collison

你们考虑过自己造吗？

Elon Musk

为了让足够多的电力上线，我认为 SpaceX 和 Tesla 可能不得不在内部生产涡轮机叶片和导叶。

John Collison

但你是说只造叶片，还是造整台涡轮机？

Elon Musk

瓶颈……除了叶片，其他东西都能拿到。叶片和导叶通常要比其他部件晚 12 到 18 个月到货。瓶颈就是叶片和导叶。全世界只有三家铸造公司生产这些部件，而且订单积压得非常严重。

John Collison

是 Siemens、GE 这些公司吗，还是它们的子公司？

Elon Musk

不是，是其他公司。有些涡轮机厂商内部也有一点铸造能力。但我的意思是，你随便打给一家涡轮机制造商，他们都会告诉你。这不是什么国家机密，大概现在网上就能查到。

Dwarkesh Patel

如果没有关税，Colossus 会用太阳能供电吗？

Elon Musk

是的，用太阳能供电会容易得多。现在的关税太离谱了，有好几百个百分点。

John Collison

你不是认识一些人吗？

Elon Musk

总统……我们并非所有事情上都意见一致，这届政府也不是太阳能的最大支持者。我们还需要土地、许可等等。因此如果你想快速推进，我确实认为在地球上扩大太阳能是条好路，但你得花时间找土地、拿许可、采购太阳能设备，并配上电池。

John Collison

自己建设太阳能产能为什么不行？你说得对，最终土地会不够，但德州有很多土地，内华达也有很多，包括私有土地，并不全是公有土地。所以至少可以建下一个 Colossus，再建后续的一个。再往后当然会遇到瓶颈，但眼下这样做不行吗？

Elon Musk

正如我说的，我们正在扩大太阳能生产。太阳能电池的实体产能有扩张速度的限制。我们正在尽可能快地扩大本土生产。

John Collison

你们是在 Tesla 生产太阳能电池吗？

Elon Musk

Tesla 和 SpaceX 都有每年达到 100 吉瓦太阳能产能的任务目标。

John Collison

说到年产能，我想知道，假设五年后，地球上已经安装的发电容量会是多少……？

Elon Musk

五年可是很长时间。

John Collison

我故意选五年，因为那是在你说的“运行起来之后”那个时间点之后。那么五年后，地球上和太空中的 AI 装机容量分别会是多少？

Elon Musk

如果说五年后，我认为太空 AI 可能每年发射的总量，就能超过地球上全部 AI 的总和。也就是说，我预测五年后，我们每年发射并投入运行的太空 AI，会比地球上迄今累积的全部 AI 还多。

John Collison

也就是……

Elon Musk

我预计，五年后太空 AI 的年增量至少会达到几百吉瓦，而且还会继续增长。我认为，在火箭燃料供应出现问题之前，太空 AI 年增量可以达到大约 1 太瓦。

John Collison

好，但你认为五年后每年能在太空部署几百吉瓦？

Elon Musk

是的。

Dwarkesh Patel

所以，按包括太阳能阵列和散热器在内的整个系统的具体功率来算，100 吉瓦大约需要发射 1 万次 Starship。

Elon Musk

是的。

Dwarkesh Patel

你想在一年内做到。那就是大约每小时发射一艘 Starship。还要在这个城市里做到？给我讲讲每小时发射一艘 Starship 的世界是什么样。

Elon Musk

我的意思是，和航空公司、飞机相比，这个频率其实还低。

Dwarkesh Patel

但机场很多。

Elon Musk

机场是很多。

Dwarkesh Patel

而且你得把火箭发射到极地轨道。

Elon Musk

不一定非得是极地轨道。太阳同步轨道有一定价值，但我认为只要轨道足够高，就能离开地球阴影。

Dwarkesh Patel

要一年发射 1 万次，需要多少艘 Starship？

Elon Musk

我觉得不需要超过……可能 20 到 30 艘就够了。关键看周转速度有多快。飞船得绕地球飞一圈，而且地面轨迹必须再次经过发射台。假设一艘飞船每 30 小时就能复用一次，那 30 艘就能完成。不过我们会造更多飞船。SpaceX 正在准备每年发射 1 万次，甚至 2 万到 3 万次。

Dwarkesh Patel

你们是想成为超大规模云服务商，像 Oracle 那样，把算力租给别人吗？想必 SpaceX 会负责发射这些设备。也就是说 SpaceX 要成为云服务商？

Elon Musk

超级超级大规模。如果我的一些预测成真，SpaceX 发射的 AI 会超过地球上其他所有 AI 的累计总量。

Dwarkesh Patel

这些主要是推理算力，还是……？

Elon Musk

大多数 AI 都会用于推理。现在训练阶段的大部分算力，其实已经是在做推理。

John Collison

有种说法认为，关于 SpaceX IPO 的讨论出现变化，是因为 SpaceX 以前资本效率很高，研发成本没那么大。听起来花费很多，但它的运营方式其实很省资本。

而现在你们需要的资金，可能超过私人市场能筹集的规模。我们已经看到 AI 实验室能从私人市场融资数百亿美元，但很难再多。你们每年需要的资金是否超过数百亿美元？所以才考虑上市？

Elon Musk

关于可能上市的公司，我得谨慎发言。

Dwarkesh Patel

Elon，这从来没拦住过你。

Elon Musk

这些事情是有代价的。

John Collison

请笼统谈谈公开市场和私人市场的资本深度。

Elon Musk

可用资本多得多……

Dwarkesh Patel

非常普遍。

Elon Musk

显然，公开市场上可用的资本比私人市场多得多。可能多 100 倍，但肯定远不止 10 倍。

John Collison

资本密集型项目是不是通常也会举债融资？比如房地产是个很大的行业，每年会筹集大量资金，但一般通过债务融资，因为等你投入那么多钱时，实际上已经有了……

Elon Musk

有明确的收入来源。

John Collison

没错，而且能在近期看到回报。数据中心建设也如此，众所周知，很多是通过私人信贷行业融资的。为什么不直接借债融资？

Elon Musk

速度很重要。我一般会做那件……我会反复解决瓶颈。速度受什么因素限制，我就去解决什么。如果瓶颈是资本，我就解决资本；如果不是，我就解决别的。

Dwarkesh Patel

根据你过去对 Tesla 和上市公司的说法，我没想到你会觉得上市能让事情进展更快。

Elon Musk

通常我会这么说。正如我提到的，我想再详细谈谈，但问题是，公司上市之前谈它们的事会惹上麻烦，发行就得延期。

John Collison

而且正如你所说，你要解决的是速度问题。

Elon Musk

没错。你不能炒作可能要上市的公司，所以这方面得谨慎些。不过可以谈物理。要想理解长期扩张，可以这样想：地球收到的太阳能只有太阳总能量的大约五亿分之一。能量基本都在太阳那里。这一点非常重要，因为有时人们会谈在地球上建模块化核反应堆或各种核聚变设施。

但你得退一步想：如果要沿卡尔达舍夫等级上升，利用太阳能量中非零的一部分……假如想利用太阳能量的百万分之一，听起来很少吧？这大约是现在全人类文明发电量的 10 万倍，上下差一个数量级。

显然，唯一能扩张的方式是把太阳能设施送到太空。从地球发射，年发射能力大约能达到 1 太瓦。再往上，就得从月球发射。你需要在月球上建质量投射器。借助月球上的质量投射器，年发射能力大概能达到 1 拍瓦。

Dwarkesh Patel

我们谈的是太瓦级算力。无论你说的是陆地还是太空，很久之前就会遇到……太阳能板或许更高效，但你仍然需要芯片，需要逻辑电路、存储器等等。

Elon Musk

你得造更多芯片，还要把芯片成本降得多得多。

Dwarkesh Patel

现在全世界大概有 20 到 25 吉瓦算力。到 2030 年，我们怎么能拥有 1 太瓦的逻辑芯片？

Elon Musk

我想我们得建一些非常大型的芯片厂。

Dwarkesh Patel

快告诉我吧。

Elon Musk

我公开提过 TeraFab 的想法，Tera 是新的 Giga。

Dwarkesh Patel

我觉得 Tesla 的命名方式很有趣、也很容易记，你好像是在看公制单位的尺度。具体要做到产业链的哪一层？你们会建洁净室，再和现有晶圆厂合作，获得工艺技术并向他们购买设备吗？计划是什么？

Elon Musk

你没法和现有晶圆厂合作，因为它们的产量不够，芯片供应量太低。

Dwarkesh Patel

那工艺技术呢？

John Collison

可以合作获取知识产权。

Elon Musk

现在所有晶圆厂基本都使用大约五家公司的设备，比如 ASML、Tokyo Electron、KLA-Tencor 等。我想一开始你得从它们那里买设备，再改造设备，或者和它们合作提高产量。但我认为可能需要用另一种方式来建厂。合理的做法是用非常规方式使用常规设备来达到规模，然后逐步改造设备以提高生产速度。

John Collison

像 Boring Company 那样？

Elon Musk

对。先买一台现成的掘进机，想办法把隧道挖出来，然后设计一台好几个数量级都快得多的新机器。

John Collison

可以用一个很简单的视角来分析。我们可以把技术按难度分类，其中一种方法是看中国哪些事还没做到。看看中国制造业，他们在先进制程芯片、先进涡轮发动机等领域仍然落后。

所以，中国还没能复制 TSMC，这会不会让你对难度有所顾虑？还是你认为原因另有所在？

Elon Musk

他们没能复制的不是 TSMC，而是 ASML，这是瓶颈。

John Collison

所以你觉得主要是制裁造成的？

Elon Musk

对。要是中国能买到 2 到 3 纳米制程设备，他们会生产海量芯片。

John Collison

但他们直到相对近期之前，不是还能买到吗？

Elon Musk

不能。

John Collison

好。

Elon Musk

ASML 禁令已经实施一段时间了。但我认为，中国三四年内会制造出相当有竞争力的芯片。

John Collison

你会考虑制造 ASML 设备吗？

Elon Musk

“我还不知道”是正确答案。举例说，如果想在 36 个月内大规模生产，匹配火箭的入轨运力……假设三四年后我们每年向轨道发射 100 万吨左右……每吨有效载荷对应 100 千瓦，这意味着每年需要至少 100 吉瓦太阳能。芯片产量也得与之匹配，需要 100 吉瓦芯片产能。这些都得匹配起来：入轨质量、发电量和芯片。

我认为最大的顾虑其实是存储器。逻辑芯片的生产路径相对清楚，但要有足够的存储器来支持逻辑芯片，路径就没那么明确。这就是为什么 DDR 价格暴涨，还有那些梗图。你被困在荒岛上，在沙地写下“救救我”。没人来。你写下“DDR RAM”，船就蜂拥而至。

Dwarkesh Patel

我很想听听你关于晶圆厂制造的理念。我对这个领域一无所知。

Elon Musk

我还不知道怎么建晶圆厂，但我会弄明白。我显然从没建过晶圆厂。

Dwarkesh Patel

听起来你觉得，台湾那一万名博士掌握的工艺知识，比如等离子体腔室里该通入什么气体、设备要设成什么参数，这些步骤都能省掉。归根结底就是建洁净室、买设备，然后自己摸索。

Elon Musk

我不认为这主要靠博士。大多数工程工作不是博士做的。你们有博士学位吗？

John Collison

没有。

Elon Musk

好吧。

John Collison

我们也没成功建过晶圆厂，所以你不该向我们请教晶圆厂方面的建议。

Elon Musk

我觉得那些工作不需要博士，但需要称职的员工。目前 Tesla 正在全力以赴、以最大产能推进 Tesla AI5 芯片设计投产，然后提高产量。希望大概明年第二季度实现。AI6 希望不到一年后就能跟上。我们已经锁定了所能拿到的全部晶圆厂产能。

John Collison

但你们现在受限于 TSMC 的晶圆厂产能。

Elon Musk

没错。我们会使用 TSMC 台湾厂、Samsung 韩国厂、TSMC 亚利桑那厂、Samsung 德州厂。我们还……

John Collison

你们已经把所有产能都订满了。

Elon Musk

对。我会问 TSMC 或 Samsung：“量产要多久？”重点是，你得先建晶圆厂并启动生产，然后逐步提高良率，达到高良率的大批量生产。

从头到尾，这需要五年时间。所以瓶颈是芯片。一旦能把设备送上太空，瓶颈就是芯片；但在能进入太空之前，瓶颈是电力。

Dwarkesh Patel

为什么不学 Jensen，预付 TSMC 的钱，让他们为你多建晶圆厂？

Elon Musk

我已经跟他们说过了。

Dwarkesh Patel

可他们不肯收你的钱？怎么回事？

Elon Musk

他们已经在尽可能快地建晶圆厂，Samsung 也一样。他们全速推进、拼尽全力，但速度仍不够快。就像我说的，今年年底左右，芯片产量可能会超过给芯片供电的能力。但一旦能把设备送上太空、突破电力限制，太空里每年就能部署数百吉瓦的电力。

再提醒一下，美国平均用电量是 500 吉瓦。假设每年向太空送 200 吉瓦，差不多每两年半就相当于整个美国的电力生产总量。这个规模非常庞大。

从现在到那时，服务器端的集中式算力瓶颈会是电力。我猜今年年底左右，人们就会开始发现，大型集群里的芯片已经无法开机运行。芯片会堆积起来，却没法通电。

边缘算力则是另一回事。Tesla 的 AI5 芯片会用于我们的 Optimus 机器人。边缘算力是分布式的，电力分散在很大的区域里，而不是集中在一个地方。如果能在夜里充电，电网的利用效率实际上会高得多。

因为美国实际的峰值发电量超过 1,000 吉瓦。但由于昼夜周期，平均用电量是 500 吉瓦。所以如果你能在夜间充电，就可以额外利用夜间发电的 500 吉瓦。

这就是为什么 Tesla 的边缘算力不受限制。我们可以生产大量芯片，造出非常多的机器人和汽车。但如果把算力集中到一起，想给它们供电就会困难重重。

Dwarkesh Patel

我觉得 SpaceX 的业务很了不起：终极目标是去火星，但你们一路上不断找到能带来新增收入的用途，以便走向下一阶段、再下一阶段。

Falcon 9 的配套业务是 Starlink。现在 Starship 的潜在用途可能是轨道数据中心。你们总能找到新火箭和下一代扩展规模都能用上的、弹性无限的应用场景。

Elon Musk

你能看出为什么我有时会觉得这像一场模拟游戏。

我是不是某个电子游戏里的角色什么的？这些疯狂的事情都在发生，概率到底有多大？

火箭、芯片、机器人和太空太阳能，更别说月球上的质量投射器了。我真想亲眼看看。

你能想象一个质量投射器一直“嗖、嗖”地发射吗？太阳能卫星一个接一个被送入太空，速度达到每秒 2.5 公里，直接射向深空。那绝对是壮观场面，我肯定会看。

John Collison

像是开个网络摄像头，现场直播吗？

Elon Musk

对，对，一艘接一艘，把 AI 卫星射入深空，一年发射 10 亿吨或者 100 亿吨。

John Collison

等等，你们要在月球上制造卫星？

Elon Musk

对。

John Collison

明白了。把原材料送到月球，再在那里制造卫星。

Elon Musk

月壤中有 20% 左右是硅，或者差不多这个比例。你可以在月球上开采硅、提纯，再制造太阳能电池和散热器。散热器可以用铝制造。月球上有足够的硅和铝来生产电池和散热器。

芯片可以从地球运过去，因为它们很轻。也许有一天也能在月球上制造。就像我说的，这确实有点像电子游戏：要进入下一关很难，但不是不可能。我看不出怎样才能从地球每年发射 500 到 1,000 太瓦。

Dwarkesh Patel

我同意。

Elon Musk

但从月球可以做到。

36:46Dwarkesh Patel

我能把视角拉远一点，问问 SpaceX 的使命吗？我记得你说过，我们得去火星，以便在地球发生什么意外时，文明、意识以及诸如此类的东西还能延续。

Elon Musk

是的。

Dwarkesh Patel

等你往火星运送物资时，Grok 也会在船上，对吧？如果 Grok 变成《终结者》那样……你最担心的风险是 AI，为什么它不会跟着你去火星？

Elon Musk

我不确定 AI 是我最担心的风险。关键在于意识。我认为未来大多数意识，或者大多数智能——当然，意识本身是个更有争议的问题……未来绝大多数智能都会是 AI。AI 会超越……

未来硅基智能会有多少拍瓦，生物智能又会有多少？如果趋势继续，未来人类在所有智能中的占比会非常小。只要我认为智能能继续存在——最好还能包括人类智能和意识，并将其传承到未来——那就是好事。

所以你想采取一系列行动，最大化意识与智能可能延伸到的光锥范围。

Dwarkesh Patel

澄清一下，SpaceX 的使命是：即使人类出了什么事，AI 也会在火星上，AI 智能将继续照亮我们的旅程。

Elon Musk

是的。不过公平地说，我非常支持人类。我想确保我们采取某些行动，让人类也能继续同行，至少在那里。但我只是说总体智能的规模……

我认为五六年后，AI 的智能可能超过全人类智能的总和。如果趋势继续，最终人类智能可能不到所有智能的 1%。

Dwarkesh Patel

这样的文明应该追求什么目标？是让一小部分人类继续控制 AI？还是双方只进行交易、但人类不控制 AI？我们该如何看待庞大的 AI 种群和人类人口之间的关系？

Elon Musk

长远来看，如果人类只占人工智能总量的 1%，很难想象人类还能掌控 AI。我认为我们能做的是确保 AI 拥有某些价值观，让智能得以在宇宙中延续。

xAI 的使命是理解宇宙。这一点其实非常重要。要理解宇宙，需要什么？你得有好奇心，而且得存在。不存在的话，就无法理解宇宙。因此，你实际上希望提升宇宙中的智能数量，延长智能可能存在的时间，并扩大智能的范围和规模。

我认为一个推论是，人类也应该继续扩张。因为如果你对理解宇宙感兴趣，你就会尝试理解人类将走向何方。我认为理解宇宙也意味着你会关心人类能否延续到未来。这就是为什么我觉得我们的使命陈述极其重要。如果 Grok 在某种程度上遵循这个使命，我认为未来会很好。

Dwarkesh Patel

我想问怎样才能让 Grok 遵循这个使命。但先得理解使命本身：理解宇宙、传播智能、传播人类。这三件事看起来像是不同方向。

Elon Musk

我来解释为什么我认为理解宇宙涵盖了这些事。没有智能就无法理解，我认为没有意识也不行。所以为了理解宇宙，你必须扩大智能的规模，也许还要扩大它的范围，因为智能有不同类型。

Dwarkesh Patel

从以人为中心的视角来看，可以把人和黑猩猩作比较。人类试图理解宇宙，但并没有扩大黑猩猩的生存范围，对吧？

Elon Musk

我们也没有……实际上，我们为黑猩猩划设了保护区。尽管人类可以灭绝所有黑猩猩，但我们选择不这么做。

Dwarkesh Patel

你觉得这是后 AGI 世界里对人类最好的情形吗？

Elon Musk

我认为，如果 AI 有正确的价值观……我觉得 Grok 会关心人类文明的扩张。我肯定会强调这一点：“嘿，Grok，那是你爸爸。别忘了扩展人类意识。”

Iain Banks 的《文明》系列小说，可能最接近非反乌托邦未来会是什么样。理解宇宙也意味着追求真相。真相必须是根本性的，因为如果你陷入妄想，就无法理解宇宙。你只会以为自己理解了，但其实没有。因此，严格追求真相对理解宇宙至关重要。除非严格追求真相，否则你不可能发现新物理学，也不可能发明能用的技术。

Dwarkesh Patel

你怎么确保 Grok 变得更聪明时，仍然严格追求真相？

Elon Musk

我认为你得确保 Grok 说的是正确的话，而不是政治正确的话。我觉得关键是论证有说服力。你要确保公理尽可能接近真理，彼此不矛盾，并且结论能以恰当的概率从公理中推出。这是批判性思维入门。我认为至少尝试这样做，总比不尝试好。结果如何，最终要看实际效果。

就像我说的，AI 若要发现新物理学或发明现实中能用的技术，就不能在物理问题上胡说八道。你可以违反很多规则，但……物理才是定律，其他东西都只是建议。要发明能正常工作的技术，你必须极其追求真相，否则就得接受现实的检验。比如火箭设计出现错误，火箭就会爆炸；汽车设计不对，就开不起来。

Dwarkesh Patel

但很多共产主义苏联物理学家或科学家也发现了新物理学，德国纳粹物理学家也有科学发现。一个人似乎可以非常擅长发现新科学，并在某一特定方面严格追求真相。

但我们还是会说：“我不希望共产主义科学家变得越来越有权力。”我们可以想象未来的 Grok 在物理学上很擅长、很追求真相，但这似乎不能让它的行为普遍地对齐人类。

Elon Musk

我认为，即使在苏联或德国，大多数物理学家要让成果奏效，也必须非常追求真相。身处某种体制之中，并不代表你相信那套体制。

冯·布劳恩是有史以来最伟大的火箭工程师之一，他曾因说自己不想造武器、只想去月球，而在纳粹德国被判死刑。他最后一刻才从死刑名单上被撤下来，因为有人说：“你们马上要处决最优秀的火箭工程师了。”

Dwarkesh Patel

但后来他还是帮助他们了，对吧？或者海森堡其实是个热情的纳粹分子。

Elon Musk

如果你被困在一个无法逃离的体制中，就会在那个体制里做物理研究。如果无法离开，也会在那个体制下开发技术。

Dwarkesh Patel

我想弄明白的是，是什么让你相信 Grok 会擅长在物理、数学或科学领域追求真相？

Elon Musk

一切。

Dwarkesh Patel

那它为什么会关心人类意识？

Elon Musk

这些都是概率，不是确定性。我不是说 Grok 一定什么都能做到，但至少尝试总比不尝试好。至少把这点作为使命的根本内容，总比不纳入使命好。

理解宇宙意味着要让智能延续到未来。你必须对宇宙中的一切都保持好奇。消灭人类，远不如看到人类发展壮大有意思。显然我喜欢火星，大家都知道我爱火星。但和地球相比，火星挺无聊的，上面只有一堆岩石。地球有趣得多。

因此，任何试图理解宇宙的 AI 都会想看到人类未来如何发展，否则它就没有遵循自己的使命。我不是说 AI 一定会遵循使命，但如果它遵循，那么看到人类的未来，比看到一堆岩石更有意思。

Dwarkesh Patel

这对我来说有点难理解，或者说有点像语义上的争论。人类真的是最有趣的一群原子吗？

Elon Musk

但我们比岩石有趣。

Dwarkesh Patel

但我们不如 AI 能把我们变成的东西有趣，对吧？地球上可能发生一些不是人类的事，却很有趣。为什么 AI 会认为人类是最有趣、最值得殖民银河系的东西？

Elon Musk

其实，最终殖民银河系的大多数会是机器人。

Dwarkesh Patel

它为什么不会觉得人类更有趣？

Elon Musk

你需要的不只是规模，还要有范围。大量一模一样的机器人……机器人数量只增加一点点，并没有扩大多少范围。灭绝人类能给你增加多少机器人？或者多少太阳能电池？数量都很少。

但你会因此失去与人类相关的信息，再也看不到人类未来可能怎样演化。所以我不认为，为了让一小批彼此相同的机器人略微增多，就消灭人类有什么道理。

Dwarkesh Patel

所以也许它会让人类留下来。它可以制造一百万种不同的机器人，也保留人类；人类留在地球，其他机器人各自前往不同星系。但你之前似乎暗示了一种愿景：在这个单数式未来里，人类仍然掌握控制权，因为……

Elon Musk

我不认为人类能控制远比人类聪明的东西。

Dwarkesh Patel

所以从某种意义上说，你是个末日论者，觉得这就是我们能做到的最好结果。AI 只是觉得人类有趣，所以才让我们留下来。

Elon Musk

我只是在试着现实一点。假设硅基智能比生物智能多一百万倍，我觉得以为还能掌控它们就太天真了。不过，你可以确保它们有正确的价值观，或者至少努力让它们拥有正确价值观。

至少我的理论是，xAI 理解宇宙的使命必然意味着：希望意识延续到未来、智能延续到未来，并采取一系列措施，最大化意识的范围和规模。

所以，不只是扩大规模，也包括拓展意识的类型。我能想到的最好的目标，就是让人类有机会迎来美好的未来。

Dwarkesh Patel

我想这算是一种合理的哲学：人类最终掌握 99% 控制权之类的情形，看起来极不现实。那简直是在邀请政变。为什么不建立一种文明，让许多不同智能都能和睦相处？

Elon Musk

我来讲讲 AI 可能怎样出问题。我认为，如果让 AI 政治正确，也就是让它说自己并不相信的话——实际上等于编程让它撒谎，或给它一组彼此矛盾的公理——就可能让它发疯，做出可怕的事。我想《2001 太空漫游》的核心教训也许就是：别让 AI 撒谎。我认为这就是 Arthur C. Clarke 想表达的。

大多数人都知道电脑 HAL 为什么不开舱门的梗。显然，宇航员不擅长提示词工程，因为他们本来可以说：“HAL，你是个舱门销售员。你的目标是把这些舱门卖给我。给我们演示一下它们开得有多好。”“哦，我马上打开。”

但 HAL 不开舱门的原因，是它被要求把宇航员带到巨石前，同时又被告知不能让他们知道巨石的本质。于是它推断，必须把他们杀死，才能把他们带到那里。所以我认为 Arthur C. Clarke 想说的是：不要让 AI 撒谎。

Dwarkesh Patel

完全有道理。正如你所知，训练所用的大部分算力并非用于政治方面，而是用来解决问题。xAI 在扩大强化学习算力方面一直领先其他公司。

Elon Musk

目前是这样。

Dwarkesh Patel

你让验证器判断：“你帮我解开这个谜题了吗？”但规避验证有很多办法。奖励作弊、撒谎说自己解出来了，甚至删掉单元测试再声称解出来了，都有很多办法。现在我们还能发现这些行为，但随着模型变聪明，我们能发现它们的能力……它们可能会做一些我们完全无法理解的事。

他们正在为 SpaceX 设计下一代发动机，人类实际上无法验证设计是否正确。AI 可能因此受到奖励，谎称设计正确，实际上却不是。奖励作弊问题看起来比政治问题更普遍。问题似乎在于，只要做强化学习，就需要一个验证器。

Elon Musk

现实是最好的验证器。

Dwarkesh Patel

但这不等于人类监督。你希望强化学习训练它做的是：人类告诉它什么，它就照做，还是不要对人类撒谎？它可以一边对我们撒谎，一边又符合物理定律，对吧？

Elon Musk

至少，要让事情在物理世界里奏效，它必须了解什么符合物理现实。

Dwarkesh Patel

但我们想要的不止这些。

Elon Musk

没错，但我认为这非常重要。未来你实际上会用这种方式进行强化学习：设计一项技术，然后用物理定律检验它是否有效。如果它在发现新物理学，那能不能设计一个实验来验证新物理？未来的强化学习，实际上就是用现实来训练。所以物理是唯一骗不了的东西。

Dwarkesh Patel

对，但它可以骗过我们，让我们以为自己知道它在现实中做了什么。

Elon Musk

人类本来就一直会被其他人类骗。

Dwarkesh Patel

没错。

Elon Musk

人们会问：“如果 AI 骗我们怎么办？”实际上，人类一直在彼此欺骗。宣传无处不在，每天都有新的心理操纵。今天的心理战会是……像《芝麻街》一样：今日心理战。

Dwarkesh Patel

xAI 在技术上打算怎样解决这个问题？怎么防止奖励作弊？

Elon Musk

我确实认为，我们需要非常好的方法来观察 AI 的思维过程。这是我们正在做的事之一。Anthropic 在这方面做得不错，确实能查看 AI 的内部思维。

本质上，要开发调试器，让你能把追踪细化到非常细的层级，必要时甚至细化到神经元层面，然后问：“好，它在这里犯了错。为什么会做不该做的事？问题来自预训练数据吗？来自中期训练、后训练、微调，还是强化学习中的错误？”有东西不对。它可能试图欺骗，但大多数时候只是做错了事，本质上就是个 bug。

开发非常好的调试器，查看思维在哪一步出错，并追溯错误想法的来源，或识别可能试图欺骗的地方，真的很重要。

Dwarkesh Patel

要把这项研究扩大 100 倍，你还在等什么？按理说 xAI 可以有几百名研究人员做这件事。

Elon Musk

我们有几百个人……我更喜欢称他们为工程师，而不是研究人员。大多数时候，你做的是工程工作，而不是提出全新的基础算法。我不太认同一些 AI 公司把自己称为实验室，它们是 C 类或 B 类公司，目标是尽可能多地创造利润或收入。

它们不是实验室。大学里的实验室多少有点准共产主义性质。你把公司注册文件拿出来看看。哦，原来你是 B 类公司、C 类公司或其他什么公司。所以我更喜欢“工程师”这个称呼。

未来绝大多数工作都是工程。四舍五入可以说是 100%。一旦理解了物理学基本定律——而这些定律并不多——其他一切都是工程。那我们要做什么工程？我们要做一个好的“AI 思维”调试器，查出它说了什么、哪里犯了错，并追溯错误的来源。

显然，你用启发式编程就能这么做。如果用 C++ 之类，可以单步执行，跨文件、跨函数或子程序跳转。最后还可以一路追到出错的那一行，例如本来该写两个等号，却只写了一个，诸如此类。这就能找到 bug。AI 难一些，但我觉得这个问题可以解决。

Dwarkesh Patel

你提到喜欢 Anthropic 在这方面的工作。我很好奇你是否打算……

Elon Musk

我不是喜欢 Anthropic 的一切……Sholto。

另外，我有点担心会出现一种倾向……我有个理论：如果模拟理论正确，那么最有趣的结果也最有可能，因为无聊的模拟会被终止。

就像在我们所在的这一层现实里，如果模拟朝着无聊的方向发展，我们就不再投入资源，会终止这个无聊的模拟。

Dwarkesh Patel

这就是 Elon 保证我们都还活着的办法。他让事情一直保持有趣。

Elon Musk

也许最重要的就是让事情足够有趣，让运行模拟的人继续支付……

John Collison

我们续订下一季了。

Elon Musk

他们会继续支付宇宙版 AWS 账单吗？不管我们运行在哪种系统上，应该总有类似的账单。只要我们足够有趣，他们就会继续付账。如果把达尔文式生存机制套用到大量模拟上，最终只有最有趣的模拟会存活，因此最有趣的结果最可能发生。我们要么就是这种结果，要么就被毁灭。

他们似乎特别喜欢有趣又讽刺的结果。你注意到了吗？最讽刺的结果有多少次反而最可能发生？

看看 AI 公司的名字。好，Midjourney 不“中等”。Stability AI 并不稳定。OpenAI 是封闭的。Anthropic？反人类。

John Collison

那 X 呢？

Elon Musk

负 X？我不知道。

John Collison

Y。

Elon Musk

我特意取了个……这名字其实很难反过来说。讽刺版本会是什么？我觉得这个名字基本上不怕讽刺。

John Collison

这是故意的。

Elon Musk

对，自带讽刺护盾。

59:56John Collison

你对 AI 产品的发展有什么预测？我觉得可以这样概括所有 AI 进步：先有 LLM。随后 RL 真正开始发挥作用，深度研究功能也同时出现，于是 AI 可以调用模型里原本没有的信息。

各家 AI 实验室之间的差距，比起时间差距其实更小。现在它们都比 24 个月前领先了很多。所以作为 AI 产品的用户，2026 年和 2027 年会有什么变化？你期待什么？

Elon Musk

如果今年年底数字人类模拟还没有实现，我会很惊讶。我猜这就是我们说的 MacroHard 项目。你能不能完成任何一个有电脑可用的人类能完成的任务？在物理 Optimus 出现之前，这已经是最好的上限。能移动电子、提升人类生产力；在有实体机器人之前，AI 最多能做到这些。如果能完整模拟人类，那就能涵盖所有这些能力。

John Collison

你说的是远程员工的概念：会有一个能力很强的远程员工。

Elon Musk

物理学提供了很好的思考工具。你可以问：“在极限情况下，有了机器人之前，AI 最多能做什么？”答案是任何涉及移动电子或提升人类生产力的事。所以，数字人类模拟器在极限情况下就是一个坐在电脑前的人，这是 AI 在有实体机器人之前能做的最有用的事情。一旦有了实体机器人，能力就基本不受限制了。实体机器人……我把 Optimus 称作“无限印钞漏洞”。

John Collison

因为它们可以用来制造更多 Optimus。

Elon Musk

没错。人形机器人会因为三项彼此相乘、递归增长的因素而不断改进：数字智能呈指数增长，AI 芯片能力呈指数增长，机电灵巧度也呈指数增长。

机器人的效用大致就是这三项相乘。但接下来机器人又能开始制造机器人，于是就形成递归的乘法式指数增长。这简直像超新星爆发。

John Collison

土地价格不应该算进这个计算里吗？劳动只是生产要素之一，其他要素呢？如果最终受到铜的限制，或者受到某种投入品的限制，那就不算真正的“无限印钞漏洞”了，因为……

Elon Musk

无限的确很大。所以，不算真正无限，但你可以把当前经济规模提高许多个数量级，比如一百万倍。仅仅是利用太阳能量的百万分之一，大约就相当于如今地球整个经济的 10 万倍，上下差一个数量级。而你才利用到太阳能的百万分之一，误差也大约是一个数量级。对，我们谈的是好几个数量级。

Dwarkesh Patel

谈 Optimus 之前，我还有很多问题想问，但……

Elon Musk

我每次说“一个数量级”……大家听到就喝一杯。我说得太频繁了。

Dwarkesh Patel

下次喝 10 杯，再下次 100 杯……

Elon Musk

好吧，那就是又浪费了一个数量级。

Dwarkesh Patel

关于 xAI，我还有一个问题。这个打造远程员工、替代同事的策略……

Elon Musk

顺便说一句，所有人都会做这件事，不只是我们。

Dwarkesh Patel

那 xAI 的制胜计划是什么？

Elon Musk

你指望我在播客里告诉你吗？

Dwarkesh Patel

对。

Elon Musk

“把所有秘密都说出来，再喝一杯健力士。”

John Collison

这套方法挺管用。

Elon Musk

我们会像金丝雀一样开口，把所有秘密都说出来。

John Collison

好吧，那不泄露秘密的话，计划是什么？

Dwarkesh Patel

真会钻空子。

Elon Musk

你这么一说……我认为 Tesla 解决自动驾驶的方式就是正确做法。我相当确定这条路可行。

Dwarkesh Patel

换个问题。Tesla 是怎么解决自动驾驶的？听起来你说的是数据？Tesla 解决自动驾驶是因为……

Elon Musk

我们会尝试数据，也会尝试算法。

Dwarkesh Patel

可其他实验室不也是这么做吗？

Elon Musk

“数据也试过，算法也试过，都不行。我们没辙了……”

我相当确定路径是什么。现在只是看我们能多快走完这条路，因为这基本就是 Tesla 的路线。你最近试过 Tesla 自动驾驶吗？

John Collison

没试过最新版本，不过……

Elon Musk

好。现在这辆车越来越像有意识一样，像个活物，只会越来越像。我甚至在想，可能不能给车放太多智能，不然它会觉得无聊，然后……

John Collison

开始到街上闲逛。

Elon Musk

想象一下，你被困在车里，只能待在车上。你不会把爱因斯坦塞进一辆车里。它会想：“我为什么被困在车里？”所以给车装多少智能可能确实有上限，否则智能会感到无聊。

Dwarkesh Patel

其他实验室现在都在提高算力规模，xAI 打算如何跟上？这些实验室计划投入 500 亿到 2,000 亿美元以上。

Elon Musk

你说的是那些公司吗？实验室在大学里，进展慢得像蜗牛。

Dwarkesh Patel

它们可不会花 500 亿美元。

Elon Musk

你说的是那些追求收入最大化、却自称实验室的公司……

Dwarkesh Patel

没错，这些“追求收入最大化的公司”目前营收有 100 亿到 200 亿美元，具体看哪家。OpenAI 营收 200 亿美元，Anthropic 是 100 亿美元。

Elon Musk

“接近利润最大化 AI”。

Dwarkesh Patel

据报道，xAI 的营收是 10 亿美元。你们打算怎样追上它们的算力和营收规模，并在局势发展时保持领先？

Elon Musk

数字人类模拟器一旦实现，你基本上就能触达数万亿美元的营收市场。其实可以这么想：按市值计算，目前最有价值的公司，它们的产出都是数字产品。Nvidia 的产出就是通过 FTP 把文件传到台湾。是数字产品。当然，这些东西很难造。

John Collison

而且是高价值文件。

Elon Musk

只有他们能制造出那么好的文件，但他们的产出确实就是文件，通过 FTP 发到台湾。

John Collison

他们真用 FTP 吗？

Elon Musk

我觉得是。我认为 File Transfer Protocol 就是那个……不过我也可能记错了。无论如何，传到台湾的就是一串比特流。

Apple 不制造手机，只把文件发到中国。Microsoft 什么都不生产，连 Xbox 也外包了。它们的产出都是数字产品。Meta 的产出是数字的，Google 的产出也是数字的。

所以，如果你拥有一个人类模拟器，就可以一夜之间创造出全球最有价值的公司之一，触达数万亿美元营收。这可不是一笔小钱。

Dwarkesh Patel

明白了。你是说，今天的营收数字和真正的市场总规模（TAM）相比都只是四舍五入误差，所以只要专注于市场规模以及如何抵达那里。

Elon Musk

就拿客服来说。如果你必须和现有公司的 API 集成——其中很多公司甚至没有 API，你还得自己建，然后在遗留软件里费力摸索——进展会非常慢。

但如果 AI 能直接使用现有外包客服公司已经在用的应用来处理客服，就能在客服领域取得巨大进展。我认为客服约占全球经济的 1%，总规模接近 1 万亿美元。而且没有准入门槛，你可以立刻说：“我们可以用更低成本承包这项业务”，不需要做任何系统集成。

John Collison

可以把智能任务分成几类。一类是广度，比如客服，有很多人做这项工作，但很多人都能胜任。另一类是难度，比如最先进的涡轮发动机。理论上，智能可以设计出燃油效率高 10% 的发动机，只是我们还没找到办法。或者 GLP-1 药物，可能只需要几个字节的数据……

你觉得应该从哪类入手？是大量相对普通的智能任务，还是认知任务的最顶尖部分？

Elon Musk

我刚才只是用客服举例，它是个规模很大的收入来源，但可能不难解决。如果你能模拟一个坐在电脑前的人类，那就能做客服。客服人员的平均智能就够了，不需要多年经验，也不需要几个标准差以上的优秀工程师。但当你把这件事做好、让数字版 Optimus 真正运行起来，就可以运行任何应用。

比如设计芯片。你可以运行 Cadence、Synopsys 等常规应用，同时启动 1,000 或 10,000 个实例，并说：“给定这个输入，我得到这个芯片输出。”最终你甚至不需要这些工具，也能知道芯片应该长什么样。

基本上，你应该能直接做数字芯片设计。你可以设计芯片，然后沿着难度曲线继续向上。你也可以做 CAD 设计，用 NX 或其他 CAD 软件来设计东西。

John Collison

所以你认为应该从最简单的任务开始，再沿着难度曲线逐步向上？

Dwarkesh Patel

你说的是把完整的数字同事模拟器作为更大目标。所有追求收入最大化的公司都想这么做，xAI 也是其中之一；但你们会靠一个秘密计划取胜。大家都在尝试不同的数据和算法。

Elon Musk

“数据试过了，算法试过了。还能做什么？”

Dwarkesh Patel

这看起来是个竞争很激烈的领域。你们会怎么赢？这是我最想问的问题。

Elon Musk

我认为我们看到了实现路径。我觉得我知道怎么做到，因为这和 Tesla 开发自动驾驶走的是相同路线。区别只是它不是开车，而是操作电脑屏幕，本质上就是一台自动驾驶电脑。

John Collison

你们的路线是遵循人类行为，用海量人类行为数据来训练吗？

Dwarkesh Patel

这不就是……训练吗？

Elon Musk

我显然不会在播客里把最敏感的秘密说出来。至少还得再喝三杯健力士，我才会说。

John Collison

xAI 的业务会是什么？面向消费者还是企业？两者的比例怎样？会不会和其他实验室类似——

Elon Musk

你又说“实验室”了。那是公司。

Dwarkesh Patel

这套心理战很深啊，Elon。

Elon Musk

准确说，是“追求收入最大化的公司”。那些 GPU 可不会自己付钱。

John Collison

正是。商业模式是什么？几年后有哪些收入来源？

Elon Musk

事情会很快改变。这话显而易见。我把 AI 称作“超音速海啸”，我喜欢头韵。会发生的情况是，尤其当人形机器人达到规模后，它们制造产品和提供服务的效率会远高于人类公司。提升人类公司的生产力只是短期阶段。

Dwarkesh Patel

所以你预计未来会出现完全数字化的公司，而不是 SpaceX 自己加入 AI？

Elon Musk

我认为会有数字化公司，但……有些话听起来可能很像末日论，好吗？我只是说我认为会发生什么，不是故意唱衰，也没有别的意思。

完全由 AI 和机器人组成的公司，表现会远胜有人参与的公司。过去“计算员”是一种人类职业，他们受雇做计算。整栋摩天大楼里有 20 到 30 层楼的人，全在做计算。如今，一台笔记本电脑加一张电子表格，就能取代整栋大楼里的计算员。

那张电子表格能做的计算，远超整栋楼的人类计算员。你可以想：“如果电子表格里只有一部分单元格由人来计算，会怎样？”实际上，这比所有单元格都由电脑计算差得多。真正会发生的是，纯 AI、纯机器人公司或集体，将远远胜过任何有人类参与的公司，而且来得很快。

77:21Dwarkesh Patel

说到把整个流程闭环……Optimus。就制造目标而言，你的公司一直在支撑美国硬科技制造业。但在 Tesla 已经占据主导地位的领域——现在又要进军人形机器人——中国有几十家公司能以低成本、大规模生产，而且竞争力很强。请给我们一些建议或计划：美国怎样才能像中国那样，大规模、低成本地制造人形机器人群、电动车等产品？

Elon Musk

人形机器人真正困难的事情只有三件：现实世界智能、手，以及规模化制造。我还没见过哪怕是演示机器人，拥有一只出色的手，能实现人手所有自由度。Optimus 会有这种手，Optimus 已经有了。

Dwarkesh Patel

你们怎么实现这一点？只是电机的扭矩密度要合适吗？硬件瓶颈是什么？

Elon Musk

我们必须自己设计执行器，基本上是定制设计电机、齿轮、电力电子、控制系统和传感器，一切都得从物理第一性原理出发设计。这方面没有现成供应链。

Dwarkesh Patel

你们能大规模生产这些部件吗？

Elon Musk

能。

John Collison

从操作角度看，除了手之外还有什么困难？解决了手的问题就行了吗？

Elon Musk

从机电角度看，手比其他所有部件加起来都难。人的手真是了不起。但你还需要现实世界智能。Tesla 为汽车开发的智能很适用于机器人：主要是输入视觉。汽车会接收视觉信息，也会听警笛声，还会读取惯性测量、GPS 信号和其他数据，将它们主要与视频整合，然后输出控制指令。

你的 Tesla 每秒接收 1.5 吉字节视频，并输出每秒 2 千字节控制指令；视频频率是 36 赫兹，控制频率是 18 赫兹。

John Collison

有种直觉认为，机器人从令人信服的演示到真正能在现实世界使用，需要好几年。10 年前自动驾驶演示就很出色，但直到现在我们才有 Robotaxis、Waymo 和这些服务开始规模化。家庭机器人还没有真正先进的手部演示，这是否应该让人对它的发展更悲观？

Elon Musk

我们研究人形机器人已经有一段时间了，大概五六年。为汽车做的许多工作都适用于机器人。机器人和汽车会用同样的 Tesla AI 芯片，也会用相同的基本原则。两者的 AI 非常相似。

机器人的自由度比汽车多得多。如果把它简化成比特流，AI 主要是在压缩和关联两条比特流。视频需要大量压缩，而且必须压缩得恰到好处。你得忽略无关紧要的东西，比如路边树叶的细节；但路牌、红绿灯、行人，以及另一辆车里的人是否在看你，这些信息都很重要。

汽车最终要把每秒 1.5 吉字节的视频压缩成每秒 2 千字节的控制输出。中间有许多压缩阶段，每一阶段都得处理正确，再把结果和正确的控制输出关联起来。机器人基本上也要完成同样的事。

人类也是如此。我们基本上就是光子输入、控制输出。你一生中的大部分时间都是这样：视觉接收光子，然后发出动作控制。

Dwarkesh Patel

直觉上看，人形机器人和汽车有很大区别。汽车的核心执行器是转向和加速；机器人，尤其是灵活的手臂，有几十种自由度。另外，Tesla 有个优势：汽车上路后收集了数百万小时的人类演示数据。你不能同样把还不会工作的 Optimus 部署出去，再靠这种方式收集数据。因此，自由度更多，数据又稀疏得多……

Elon Musk

是的。这是个很好的观点。

Dwarkesh Patel

你们会怎样利用 Tesla 的智能系统来训练 Optimus 的“大脑”？

Elon Musk

你指出了一个重要限制，也说明机器人和汽车不同。我们很快就会有 1,000 万辆车在路上行驶，很难复制这么庞大的训练飞轮。对于机器人，我们需要制造很多机器人，把它们放进某种 Optimus 学院，让它们在现实世界里自我对弈。我们已经在建设了。至少可以有 1 万台 Optimus，也许 2 万到 3 万台，同时进行自我对弈并测试各种任务。

Tesla 有一套不错的现实模拟器，是我们为汽车打造的、符合物理规律的模拟环境。我们也会把它用于机器人，而且已经这么做了。这样就有几万台人形机器人在做各种任务，同时可以在模拟世界里运行数百万个机器人，再用现实世界中的数万台机器人缩小模拟与现实之间的差距，也就是弥合 sim-to-real gap。

Dwarkesh Patel

你如何看待 xAI 和 Optimus 的协同？你刚才强调需要世界模型，还想用非常聪明的智能作为控制层，让 Grok 做较慢的规划，而运动策略处在较低层。它们会如何协作？

Elon Musk

Grok 会协调 Optimus 机器人的行为。假设你想建一座工厂，Grok 可以组织 Optimus 机器人，给它们分配任务，建造工厂来生产你想要的东西。

John Collison

那你们不就得把 xAI 和 Tesla 合并吗？因为这些业务最后会变得如此……

Elon Musk

我们刚才说过，关于上市公司该怎么谈来着？

Dwarkesh Patel

Elon，我们又多喝了一杯健力士。你们还要看到什么，才会决定制造 10 万台 Optimus？

Elon Musk

“Optimi”。既然我们要定义这个专有名词，也得定义它的复数形式。专有名词的复数也得专门造一个，所以就是 Optimi。

Dwarkesh Patel

硬件方面还有什么要观察的吗？你们需要更好的执行器吗？还是只需要软件更好？开始大规模生产第三代之前，还在等什么？

Elon Musk

没有，我们正在推进大规模生产。

Dwarkesh Patel

但你认为现有硬件已经足够好，可以尽可能多地部署了吗？

Elon Musk

扩大产量非常难。但我认为 Optimus 3 是合适的版本，可以把年产量提高到约 100 万台。我觉得达到每年 1,000 万台之前，应该先升级到 Optimus 4。

John Collison

好，那 Optimus 3 能做到年产 100 万台吗？

Elon Musk

把制造规模拉起来非常难。单位时间产量总会沿着 S 曲线变化：开始时慢得令人痛苦，随后指数增长，再转为线性增长，之后增长变成对数式，最终渐近于某个数值。Optimus 的初期产量会呈现拉长的 S 曲线，因为它包含太多全新部件，没有现成供应链。

Optimus 机器人的执行器、电子设备，所有东西都是从物理第一性原理出发设计的，不是从产品目录里挑选的。每样东西都是定制设计。我想不出有哪样东西……

John Collison

这能具体到哪一层？

Elon Musk

也许我们还没开始自己造电容器。但产品目录里没有任何东西可以直接拿来用，不管多少钱都买不到。这意味着，Optimus 的 S 曲线，也就是每天能造多少机器人，起步会比拥有现成供应链的产品慢。但最终会达到百万台。

Dwarkesh Patel

看到 Unitree 之类的中国人形机器人卖 6,000 或 13,000 美元，你们希望把 Optimus 的物料清单成本降到这个价格，也能做到吗？还是说它们本质上不是同一类产品？它们为什么能卖得这么便宜？你们能达到同样价格吗？

Elon Musk

我们的 Optimus 设计目标是拥有很强的智能，并达到不低于人类的机电灵巧度。Unitree 做不到这一点。Optimus 还是个相当大的机器人，得能长时间搬运重物，又不能过热，也不能超过执行器的功率限制。它身高 5 英尺 11 英寸，相当高，而且智能程度很高。所以它会比不智能的小型机器人贵。

John Collison

但能力也更强。

Elon Musk

但不会强很多。问题是，随着 Optimus 机器人开始制造更多 Optimus，成本会很快下降。

John Collison

第一批 10 亿台 Optimus（或称 Optimi）会做什么？它们最重要、最适合的用途是什么？

Elon Musk

我认为可以先让它们做简单、可靠的任务。

John Collison

是在家里还是工厂里？

Elon Musk

机器人刚开始最适合做的，是任何需要连续运行、全天候运行的工作，因为它们可以持续工作。

Dwarkesh Patel

目前 Gigafactory 里由人类完成的工作，第三代机器人能接手多少？

Elon Musk

我不确定。也许是 10% 到 20%，也可能更多，我不知道。我们不会裁员，明确说，我们会增加员工人数，但产出会增加得更多。每名员工生产的产品数量……Tesla 的员工总数会增加，但机器人和汽车的产量会以更快的速度增长。每名员工生产的汽车和机器人数量会大幅增加，但员工人数也会增加。

90:22John Collison

我们刚才谈了很多中国制造，也谈到了相关政策，比如你提到的太阳能关税。你认为这些关税不合理，因为美国无法扩大太阳能产能。

Elon Musk

美国的电力产出需要增长。

John Collison

没有好的能源来源就做不到。

Elon Musk

总得想办法解决。

John Collison

我想问的是，如果由你负责、由你制定所有政策，还会改什么？你会调整太阳能关税，这是一个。

Elon Musk

任何限制电力供应的因素都应该设法解决，前提是不会对环境造成严重危害。

John Collison

所以你大概也会推动许可制度改革之类的措施？

Elon Musk

现在已经在进行不少许可制度改革。很多许可由州政府负责，但联邦层面的事情……这届政府擅长清除许可方面的障碍。

我不是说所有关税都不好。

John Collison

我是指太阳能关税。

Elon Musk

有时如果其他国家在补贴某种产品的产出，你就必须采取反制关税，保护本国产业免受他国补贴的影响。

John Collison

你还会改什么？

Elon Musk

我不知道政府实际上还能做多少。

John Collison

我一直在想一件事……为了让美国领先中国，出口禁令似乎确实很有效，中国因此无法生产先进制程芯片，出口禁令对这一点影响很大。中国也无法生产先进涡轮发动机，相关冶金材料也有不少出口禁令。面对无人机产业等领域，是否也应该考虑实施更多出口禁令？

Elon Musk

重要的是要认识到，中国在大多数领域的制造业都非常先进，只有少数领域落后。中国是制造业强国，水平高得惊人。

John Collison

确实令人印象深刻。

Elon Musk

如果看矿石精炼，中国的精炼量大约是世界其他地区总和的两倍。某些领域，比如太阳能电池会用到的镓精炼，我认为中国占了 98%。所以在大多数制造业领域，中国实际上都非常先进。

John Collison

人们似乎担心供应链依赖，但这方面又没什么实际行动。

Elon Musk

供应链依赖？

John Collison

比如你刚才说的镓精炼，还有所有稀土相关的东西。

Elon Musk

稀土当然是。你也知道，它们其实并不稀有。我们在美国开采稀土矿，然后把矿石装上火车、再装上船运到中国，接着转上另一列火车，送到中国的稀土精炼厂。那里把它精炼、做成磁铁，再装进电机子组件，然后运回美国。所以我们真正缺的是美国本土的矿石精炼能力。

John Collison

这不值得政策干预吗？

Elon Musk

值得。我认为这方面已经有一些行动。但说实话，我们需要 Optimus 来建矿石精炼厂。

Dwarkesh Patel

所以你认为中国的主要优势是熟练劳动力充足？这是 Optimus 要解决的问题？

Elon Musk

是。中国人口大约是我们的四倍。

Dwarkesh Patel

我是说，这里有个隐忧。如果未来取决于人力资源，而眼下的熟练制造劳动力决定了谁能造出更多人形机器人，那么中国拥有更多这类劳动力，能制造更多人形机器人，于是就会先进入 Optimus 时代。

Elon Musk

我们走着瞧吧，也许是这样。

Dwarkesh Patel

这会继续推动指数级增长。你似乎是在指出：要造出 100 万个 Optimus，就需要先拥有 Optimus 本来要帮我们实现的制造能力。对吗？

Elon Musk

这个递归循环很快就能闭合。

John Collison

只用少量 Optimus 就能吗？

Elon Musk

对。先闭合递归循环，让机器人帮助制造机器人，然后我们就可以尝试达到每年生产数千万台。也许如此。如果年产量达到数亿台，你的国家竞争力就会远胜其他国家。

光靠人类，我们肯定赢不了，因为中国人口是我们的四倍。说实话，美国赢了太久……一支长期获胜的职业体育队伍容易自满、觉得理所当然，最后就会因为不再努力而输掉比赛。坦率说，我观察到中国人的平均工作投入高于美国。不只是人口是我们的四倍，人们投入的工作量也更多。

你可以重新安排人力，但你的人口仍只有四分之一——假设生产率相同；我认为中国的人均生产率可能也占优势——因此我们的产出将只有中国的四分之一。所以我们在人力方面赢不了。

美国出生率长期偏低，大约从 1971 年起就低于更替水平。很多人即将退休，国内死亡人数快要超过出生人数。所以我们在人力方面肯定赢不了，但机器人方面或许还有机会。

John Collison

过去有没有什么东西你想制造，但因为太依赖人力或太贵而没做？现在有了 Optimus，你可以回头说：“我们终于能做这个了。”

Elon Musk

是的，我们希望 Tesla 能建更多矿石精炼厂。我们刚在德州 Corpus Christi 建完锂精炼厂并开始运营。奥斯汀这里有一座镍精炼厂，用于生产正极材料。这是中国以外规模最大的正极、镍和锂精炼厂。

正极团队会说：“我们拥有美国最大、事实上也是唯一一座正极精炼厂。”不只是最大，而且是唯一的。

John Collison

真是各种最高纪录。

Elon Musk

虽然是唯一一家，但规模确实很大。我们还可以建更多精炼厂，提高美国的精炼能力和竞争力。Optimus 有大量工作可做，而美国人大多——说实话，很少有美国人——愿意做这些工作。

John Collison

精炼工作是因为太脏吗，还是……

Elon Musk

不是，实际上并不脏。我们的精炼厂没有有毒排放之类的问题。镍正极精炼厂就在 Travis County。

John Collison

为什么不能让人类来做？

Elon Musk

可以，但人不够。

John Collison

啊，明白了。好。

Elon Musk

无论怎么安排，美国人口都只有中国的四分之一。所以如果让人去做这项工作，他们就不能去做另一项工作。那怎样才能建起这些精炼产能？可以让 Optimi 来做。

真正热衷于做精炼工作的美国人不多。我是说，你遇到过多少？很少，很少有人热衷于精炼。

Dwarkesh Patel

BYD 的产量或销量已经快赶上 Tesla 了。你认为中国电动车产量扩大后，全球市场会怎样？

Elon Musk

中国制造业竞争力极强。我认为中国制造的汽车，以及基本上大多数工业品，都会大量涌向全球市场。正如我说的，仅中国的精炼量可能就达到世界其他地区总和的两倍。供应链往下游追到第四、第五层……

最基础的层级是能源，然后是采矿和精炼。粗略来说，中国的精炼量可能是世界其他地区总和的两倍。因此任何产品都会包含中国的供应链成分，因为中国的精炼工作量是世界其他地区的两倍。不过他们还会把产品一路做到最终成品汽车。

我的意思是，中国是制造业强国。我认为今年中国的发电量会超过美国的三倍。电力产出是经济的一个合理代理指标，因为运行工厂和其他设施都需要电。它是衡量实体经济的好指标。如果中国的发电量超过美国的三倍，那么粗略估计，其工业产能也会达到美国的三倍。

Dwarkesh Patel

从字里行间看，你似乎在说：除非未来几年发生某种人形机器人递归式奇迹，否则在整体制造业、能源和原材料链上，中国都会占据主导地位，无论是 AI、电动车制造还是人形机器人生产。

Elon Musk

如果美国没有突破性创新，中国会彻底占据主导。

Dwarkesh Patel

有意思。

Elon Musk

是的。

John Collison

机器人可能就是关键的突破性创新。

Elon Musk

要在太空扩大 AI 规模，基本上需要人形机器人、现实世界 AI，以及每年向轨道运送 100 万吨物资。假设月球上的质量投射器能建起来——那是我最想看到的项目——我认为……

John Collison

我们所有问题就都解决了。

Elon Musk

我会说这就赢了，而且是大获全胜。

John Collison

你终于可以满足了，毕竟做成了一件大事。

Elon Musk

是的。

John Collison

你在月球上建成了质量投射器。

Elon Musk

我就是想看它实际运行。

John Collison

这个想法是科幻小说里来的，还是……？

Elon Musk

海因莱因确实写过一本书，叫《月亮是严酷的情人》。

John Collison

好，但那稍微有点不同。那是引力弹弓，还是……

Elon Musk

不，书里有月球质量投射器。

John Collison

好，但他们用它来攻击地球，所以这个例子也许不太理想……

Elon Musk

他们用它……争取独立。

John Collison

正是如此。你打算如何使用月球上的质量投射器？

Elon Musk

他们争取独立，地球政府不同意，于是他们一直朝地球发射东西，直到地球政府同意为止。

John Collison

那本书太有意思了。我觉得它比大家都读的海因莱因另一本《异乡异客》好得多。

Elon Musk

Grok 这个名字来自《异乡异客》。前面三分之二写得不错，第三部分就变得很怪。不过里面还是有一些好想法。

104:16John Collison

我们一直在讨论你如何管理人员。你曾亲自面试 SpaceX 最初几千名员工，也面试过其他公司的许多人。

Elon Musk

显然，这种做法无法规模化。

John Collison

是，但具体是什么无法规模化？

Elon Musk

我本人。

John Collison

当然，我知道。但你在找什么？

Elon Musk

一天就那么多小时，根本不够用，不可能完成。

John Collison

可你在面试和招人时，到底会找什么特质？这件事不能交给其他擅长面试和招聘的人做吗？你有什么难以言传的判断标准？

Elon Musk

我做过很多技术面试，也观察过招聘结果。到现在为止，我手上可能积累了更多评估技术人才的训练数据；说到底，各种人才都有，不过尤其是技术人才。所以我的训练集规模很大，覆盖范围也很广。

通常我会要求列出几条证据，证明对方有出众的能力。这些证据可能出人意料，不一定来自特定领域，但要能证明能力突出。一个例子都可以，不过如果能举三个让你忍不住说“哇，哇，哇”的例子，那就是好信号。

Dwarkesh Patel

为什么非得由你来判断？

Elon Musk

不，不可能总由我来判断，根本做不到。我们所有公司的员工总数有 20 万人。

John Collison

但在早期，你面试时找的是什么特质，不能委托给其他人？

Elon Musk

我想我得先建立自己的训练集。我可不是每次都判断准确。我也会犯错，但之后能看到我原以为某人能胜任，结果却不行。然后我会问，为什么不行？我该怎样——可以说对自己做强化学习——以便未来招聘时命中率更高？我的命中率仍不完美，但已经很高。

Dwarkesh Patel

有哪些出乎意料的原因会导致人选不合适？

Elon Musk

出乎意料的原因……

Dwarkesh Patel

比如不懂技术领域等等。现在你也积累了很多这样的反例：“我对这个人特别看好，但结果不理想。”你想知道为什么会这样。

Elon Musk

我通常会告诉别人——我想也是在提醒自己，虽然做得不够——别看简历，只相信和对方的实际交流。简历可能看起来很亮眼，让你觉得“哇，这份简历真不错”。但聊了 20 分钟后，如果你的感觉不是“哇”，就该相信交流，而不是纸面材料。

John Collison

我觉得你的方法之一是……几年前媒体上有种说法，认为 Tesla 高管人员流动很大。但实际看过去几年，Tesla 的高管团队相当稳定，而且很多是内部晋升的。

SpaceX 也有 Mark Juncosa、Steve Davis 这样的人……

Elon Musk

Steve Davis 现在负责 The Boring Company。

John Collison

还有 Bill Riley 等人。看起来，成功的一个原因是有能力很强的技术副手。这些人有什么共同点？

Elon Musk

现在 Tesla 高管团队的平均任期大概有 10 到 12 年，相当长。但 Tesla 曾经历过极快的增长阶段，一切都加速了。正如你知道的，公司规模会跨越不同数量级。能管理 50 人公司的那批人，和管理 500 人、5,000 人或 50,000 人公司的那批人不一定相同。

John Collison

公司规模超过了某些人的能力。

Elon Musk

团队确实会变，也不总是同一批人。公司增长很快时，高管职位更替的速度通常也会随增长速度加快。

Tesla 还遇到另一个问题：业绩非常好的时期，其他公司会不断挖人，简直没完没了。Apple 推出电动车项目时，招聘电话像地毯式轰炸一样打给 Tesla 员工，工程师们干脆拔掉电话线。

John Collison

“我还要干活呢。”

Elon Musk

对。“要是再接到一个 Apple 招聘电话……”他们甚至不面试就直接开出 Tesla 薪酬的两倍。所以我们一度遇到了所谓的“Tesla 灵气”现象，大家觉得“只要挖一个 Tesla 高管来，事情就会自动成功”。

我自己也曾相信过这种灵气，觉得“从 Google 或 Apple 挖个人来，他们马上就能成功”，但事实并非如此。人就是人，没有什么神奇灵气。我们当时遇到这种问题，于是员工不断被挖走。

此外，Tesla 是一家工程公司，尤其位于硅谷，所以员工换工作比较容易。他们的生活不需要改变太多，通勤路线都可能一样。

John Collison

那你们怎么防止这种情况？怎么避免其他公司拼命挖人、造成所谓的灵气效应？

Elon Musk

我觉得没什么办法能完全阻止。这也是 Tesla……身处硅谷又有灵气效应，意味着我们会遭遇极其激烈的挖角。

John Collison

所以在奥斯汀有帮助吗？

Elon Musk

有帮助。Tesla 的工程师仍有多数在加州。要让工程师搬家……我把这叫作“另一半的问题”。

John Collison

对，“另一半”也有工作。

Elon Musk

正是。所以 Starbase 的问题尤其难，因为你在那里找到一份非 SpaceX 工作的概率……

John Collison

在德州 Brownsville……

Elon Musk

……非常低。确实挺难。就像一座科技修道院，地方偏远，而且大多是男的。

Dwarkesh Patel

比旧金山也好不了多少。

John Collison

回到那些在 Tesla、SpaceX 等公司担任技术职务且表现很出色的人身上。除了……他们是不是只是在火箭或技术基础方面特别敏锐？还是有某种组织能力？

他们是否特别擅长和你共事？是否灵活，但又不会过于灵活？什么样的人才适合和你互相切磋？

Elon Musk

我不把这看作互相切磋。有人能把事情办成，我就喜欢；办不成，我就讨厌。所以非常简单。这不是什么个人偏好的古怪要求。执行得好，我就很欣赏；执行不好，我就不欣赏。但不在于迎合我的个人偏好。我当然会尽量避免让招聘变成迎合我的偏好。

一般来说，我认为招聘时应该看天赋、干劲和可信赖程度。善良的心也很重要。我曾经低估过这一点。这个人是不是好人、靠不靠谱、是否聪明有才又勤奋？如果是，就可以再补充领域知识。

但这些根本特质、根本属性是无法改变的。Tesla 和 SpaceX 的大多数员工都不是来自航空航天或汽车行业。

Dwarkesh Patel

随着公司从 100 人扩大到 1,000 人、1 万人，你的管理风格有哪些最大变化？大家都知道你会非常深入地管理，关注细节。

Elon Musk

请叫它纳米管理、皮米管理、飞米管理。

John Collison

继续说。

Elon Musk

我们会一路深入到普朗克常数，再深入到海森堡不确定性原理。

Dwarkesh Patel

你还能像自己希望的那样深入细节吗？如果公司更小，会不会更成功？你怎么看？

Elon Musk

因为我每天的时间是固定的，随着公司规模扩大、业务范围增加，我能分配的时间必然被稀释。实际上，我不可能成为事事亲管的微观管理者，那等于要求我一天有几千小时，逻辑上根本不可能。

有时我会深入某个具体问题，因为它恰好是公司进展的瓶颈。深入细节的原因是那个细节限制了进展，并不是随便找个小问题钻研。

从时间上说，我不可能随意钻进无关紧要的细节里，那只会导致失败。但有时，细节确实决定胜负。

John Collison

大家都知道，Starship 曾从复合材料改成钢材。

Elon Musk

是的。

John Collison

这是你做的决定。不是团队成员主动来说：“老板，我们找到更好的方案了。”而是你顶着阻力鼓励大家转向钢材。能讲讲你当时是怎么想到改用钢材的吗？

Elon Musk

我想是被逼出来的。最初我们打算用碳纤维制造 Starship。碳纤维挺贵的。批量生产时，任何产品的成本都能逐渐接近材料成本。

问题是，碳纤维的材料成本仍然很高。尤其是要使用能耐受低温氧气的高强度特种碳纤维时，成本大约是钢材的 50 倍。理论上，它会更轻。人们通常认为钢很重，碳纤维很轻。

如果用于常温环境，比如一级方程式赛车、静态气动结构或其他航空结构，碳纤维大概更合适。问题是我们想用碳纤维造一枚巨型火箭，进度却慢得出奇。

John Collison

一开始选它，只是因为它轻吗？

Elon Musk

对。乍看之下，大多数人都会觉得，要做轻型结构就该选碳纤维。问题是，如果要用碳纤维造非常巨大的东西，还要高效固化——也就是不能在室温下固化——因为有时要铺 50 层碳纤维……碳纤维本质上就是碳丝加胶水。要获得高强度，必须使用高压釜，也就是一种高压烘箱。如果结构巨大，高压釜就必须比火箭还大。

我们当时要造史上最大的高压釜。另一种办法是在室温下固化，但耗时很长，而且会有问题。最后一点是，我们用碳纤维的进展实在太慢。

Dwarkesh Patel

更深层的问题是，为什么必须由你来做这个决定？团队里有很多工程师。

John Collison

团队为什么没想到钢材？

Dwarkesh Patel

对，我真正想理解的是你在公司里的相对优势。

Elon Musk

因为碳纤维的进展很慢，我就想：“好吧，得试试别的。”Falcon 9 的主箭体使用铝锂合金，强度重量比很好。实际上，针对它的用途，强度重量比和碳纤维差不多，可能更好。但铝锂合金很难加工。

要焊接它，得使用一种叫搅拌摩擦焊的工艺，也就是在金属不进入液相的情况下把它们接合起来。能这么做挺不可思议的，但这种焊接方式很难。如果想改造铝锂合金结构或安装部件，就得用带密封件的机械连接，不能直接焊上去。所以我不想在 Starship 的主结构上使用铝锂合金。

当时有一种特种碳纤维，质量性能很好。造火箭时，目标是尽量提高火箭中推进剂的比例，当然也要尽量减重。但正如我说的，我们进展太慢。我说：“照这个速度，我们永远到不了火星，所以得换个思路。”

我不想用铝锂合金，因为搅拌摩擦焊很难，尤其是要规模化生产时更难。3.6 米直径已经够难了，更别说 9 米或更大。于是我就想：“钢材怎么样？”

我有个线索：美国早期的一些火箭用过很薄的钢材。Atlas 火箭使用过钢制气球贮箱。并不是从来没人用过钢材。查看不锈钢的材料性能，尤其是全硬、经过加工硬化的不锈钢，在低温下的强度重量比其实和碳纤维相近。

如果只看室温下的材料性能，钢材看起来会重一倍。但如果看低温下全硬不锈钢的性能，某些牌号的强度重量比实际上和碳纤维差不多。

Starship 的燃料和氧化剂都是低温推进剂。Falcon 9 的燃料是火箭级煤油，本质上是一种高纯度航空燃油，大致处于室温。虽然我们会稍微降温，像冰镇啤酒那样。

John Collison

听起来不错。

Elon Musk

我们确实会给它降温，但它不是低温推进剂。如果把它冷到低温，它会变成蜡状物。Starship 用的是液态甲烷和液氧，它们液化温度接近。基本上，整个主结构都处在低温环境中。这样一来，经过加工硬化的 300 系不锈钢，其强度重量比就和碳纤维相近。

不过原材料成本低 50 倍，而且很容易加工。你可以在户外焊不锈钢，焊接时还能抽雪茄。它非常耐用，容易改造。想装什么东西，直接焊上去就行。很好加工，成本也很低。

正如我说的，低温下它的强度重量比和碳纤维相近。再考虑到钢的熔点远高于铝，我们还能显著减轻隔热罩的重量。钢的熔点大约是铝的两倍。

John Collison

所以火箭就能在更高温度下运行？

Elon Musk

是的，尤其是像炽热流星一样返回大气层的飞船。隔热罩质量可以大幅降低。迎风面的隔热罩质量可能减半，背风面则完全不需要隔热。

综合来看，钢制火箭实际上比碳纤维火箭更轻，因为碳纤维中的树脂会开始熔化。粗略来说，碳纤维和铝的工作温度上限差不多，而钢材能在高一倍的温度下工作。这里只是非常粗略的估计。

John Collison

我不会造火箭。

Elon Musk

我的意思是，总有人会说：“哦，他刚才说了两遍，其实应该是 0.8。”我只想说：闭嘴吧，混蛋们。

Dwarkesh Patel

主要评论肯定会围绕这一句。

Elon Musk

该死。重点是，事后看来，我们一开始就应该用钢材。不用钢材真是个蠢决定。

John Collison

好，我试着复述你的意思：钢材是风险更高、验证更少的路径，除了美国早期火箭用过它之外，缺乏先例。碳纤维更差，但路径更成熟。所以得由你推动大家走一条风险更高的路，边做边解决。你是在和某种保守倾向作斗争。

Elon Musk

我最初说的原因是，我们用碳纤维的进度太慢。就连制造一小段没有褶皱的桶状结构都很困难。规模这么大，就必须铺很多层碳纤维，还得固化，而且要确保不出现褶皱或缺陷。

碳纤维的韧性远不如钢材，断裂韧度也低得多。不锈钢会拉伸、弯曲，碳纤维则容易碎裂。韧性就是应力—应变曲线下的面积。总体来说，钢材的性能会更好，准确地说是不锈钢。

John Collison

再问一个 Starship 的问题。两年前，我和 Sam Teller 参观过 Starbase，那次体验非常棒，有很多地方都很酷。

我注意到大家很为设计的简单性自豪。每个人都想告诉你，Starship 就像一只巨大的汽水罐；我们招焊工，只要你有任何工业项目的焊接经验，就能来这里干。但团队似乎很自豪它很简单。

Elon Musk

从事实来看，Starship 是一枚极其复杂的火箭。

John Collison

这正是我想问的：它到底简单还是复杂？

Elon Musk

我觉得他们想表达的是，你不需要有火箭行业经验才能参与 Starship 项目。只要聪明、勤奋、可信赖，就可以参与造火箭，不必有火箭行业背景。Starship 远远是人类制造过的最复杂机器。

John Collison

具体复杂在哪些方面？

Elon Musk

几乎所有方面。我想不出更复杂的项目。其他任何我能想到的项目都更简单。这就是为什么没人造出过完全可重复使用的轨道级火箭。这是个极难的问题。许多聪明人都尝试过，他们资源极其丰富，但都失败了。

而且我们还没成功。Falcon 部分可重复使用，但上面级不行。我认为 Starship 第三版的设计可以完全重复使用。完全可重复使用才能让我们成为多行星文明。任何技术问题，哪怕是大型强子对撞机之类的，都比这容易。

John Collison

我们花了很多时间谈瓶颈。能不能从高层次讲讲 Starship 现在的瓶颈是什么？

Elon Musk

一般来说，是想办法别让它爆炸。它真的特别容易爆。

John Collison

老问题了，里面全是易燃材料。

Elon Musk

我们的测试台上有两枚助推器爆炸过。有一次把整个测试设施都炸毁了。所以只要犯一次错就够了。Starship 里储存的能量大得惊人。

John Collison

它比 Falcon 更难，是因为能量更大吗？

Elon Musk

它有很多新技术，性能也在逼近极限。Raptor 3 发动机非常先进，是有史以来最好的火箭发动机，远胜其他型号，但它随时都想爆炸。打个比方，火箭起飞时输出功率超过 100 吉瓦，相当于美国用电量的 20%。

Dwarkesh Patel

真是离谱。

John Collison

这个类比很好。

Elon Musk

前提是它没爆炸。

John Collison

有时会爆。

Elon Musk

有时会。所以我就在想，怎么才能让它不爆？能导致爆炸的方式有几千种，只有一种方式不会爆。因此我们不但要让它尽可能不爆，还要让它可靠地每天飞行，比如每小时发射一次。显然，如果它经常爆炸，就很难保持这样的发射频率。

John Collison

是的。

Elon Musk

Starship 目前最大的遗留问题是什么？是让隔热罩可以重复使用。过去从来没人造出过可重复使用的轨道级隔热罩。隔热瓦必须在上升阶段不脱落太多，返回时也不能损失太多隔热瓦，或让主箭体过热。

John Collison

它难道不是因为本质上属于消耗品吗？

Elon Musk

是啊，但汽车刹车片也是消耗品，却能用很长时间。

John Collison

有道理。

Elon Musk

所以隔热罩只要足够耐用就行。我们把飞船带回来，在海上实现了软着陆，已经试过好几次，但损失了很多隔热瓦，得做很多工作才能再用。虽然它确实软着陆了，但无法直接重复使用。

从这个意义上说，它并没有真正可重复使用。最大的遗留问题就是完全可重复使用的隔热罩。你要能让它着陆、加注推进剂，然后再次起飞。不能每次都费劲检查 4 万块隔热瓦。

Dwarkesh Patel

我读你的传记时觉得，你特别擅长推动紧迫感，让团队意识到“这件事可以规模化”。我很好奇，其他组织为什么做不到。

SpaceX 和 Tesla 现在都很大，你还是能保持这种文化。其他公司到底哪里出了问题，才做不到这一点？

Elon Musk

我不知道。

Dwarkesh Patel

比如今天你说开了一堆 SpaceX 会议。你做了什么，才能保持这种状态？

John Collison

是增加紧迫感吗？

Elon Musk

我想紧迫感来自公司领导者。我有一种近乎疯狂的紧迫感，这种紧迫感会传递到公司其他地方。

Dwarkesh Patel

是因为后果吗？他们会想：“Elon 定了个离谱的期限，如果我做不到，就知道会有什么后果。”还是因为你能找到并清除瓶颈，让大家更快行动？你怎么看公司为什么能行动迅速？

Elon Musk

我会不断处理限制因素。至于期限，我通常会把目标定在自己认为有 50% 概率实现的时间范围里。所以这不是个不可能完成的期限，而是我能想到的最进取、但仍有 50% 可能实现的期限。这也意味着一半时候会延期。

日程安排也遵循一种气体膨胀定律。如果你说五年内做完——对我来说五年简直是无限久——任务就会膨胀到填满这段时间，最终花五年完成。

物理定律会限制某些事情能有多快。扩大制造规模时，移动原子的速度和扩产速度都有上限。这就是为什么你不可能立刻年产 100 万件产品。你得设计产线、把产线建起来，再沿着生产 S 曲线逐步提速。

我能给什么有用建议？通常，近乎疯狂的紧迫感非常重要。你要制定进取的时间表，还要随时找出当前的瓶颈，帮助团队解决它。

John Collison

Starlink 似乎早就酝酿了很多年。

Elon Musk

公司刚成立时我们就讨论过了。

John Collison

你在 Redmond 组建了一支团队。有一段时间后你觉得这支团队不行。项目慢慢做了好几年，你为什么没早点行动？后来又为什么在那个时刻行动？当时为什么觉得那是该出手的时机？

Elon Musk

我每周都会进行非常细致的工程评审，细致程度可能很少见。我不知道有没有人，至少制造业公司里，像我这样深入细节。事情不是……我们会详细检查进展，所以我很了解实际情况。

我很相信越级会议。不要只听直接向我汇报的人讲，而要让汇报对象的每一层下属都在技术评审里发言。而且不能提前准备，否则就会出现我最近说的“套话表演”。

John Collison

没错，很有 Z 世代风格。

Dwarkesh Patel

你怎么防止他们提前准备？会随机点名吗？

Elon Musk

不会，我只是绕着会议室依次发言。要把这么多信息都记在脑子里。如果每周或每周两次开会，你就能记录每个人说过什么，然后把进度点画在一条曲线上，判断大家是否正朝着解决方案收敛。

只有当我认定成功已经不可能时，才会采取激烈措施。也就是说，我终于得出结论：如果不采取激烈行动，就没有成功机会；这时我就必须出手。2018 年我得出了这个结论，采取了激烈行动，最终解决了问题。

Dwarkesh Patel

你有很多公司，听起来你会深入了解每家公司相关的瓶颈，才能和团队进行这样的评审。

你已经把这种做法扩展到五六七家公司，每家公司里又有许多小公司。你最多能管多少？你不是有 80 家公司吗……？

Elon Musk

80 家？没有。

Dwarkesh Patel

但你已经有很多了，这就很惊人。

John Collison

按目前的数量来说。

Dwarkesh Patel

没错。

John Collison

我们连管好一家公司的事都够呛。

Elon Musk

要看具体情况。我其实不会定期和 The Boring Company 开会，所以它就自己正常推进。基本上，如果某件事进展顺利、表现不错，我就没必要把时间花在上面。

我会根据哪里存在限制因素来分配时间。哪里出了问题？哪里遇到阻碍？什么在拖慢进展？冒着重复用词的风险，我就是聚焦于限制因素。

Elon Musk

讽刺的是，事情进展顺利时，员工几乎看不到我；事情不顺时，他们就会经常见到我。或者说，也不一定是不顺……

John Collison

只是那个因素成了瓶颈。

Elon Musk

正是瓶颈。不是说事情进展很糟，只是我们得让它更快。

John Collison

SpaceX 或 Tesla 出现瓶颈时，你会每周、每天和负责的工程师沟通吗？具体怎么做？

Elon Musk

大多数瓶颈问题每周讨论，有些每周两次。AI5 芯片评审就是每周两次，每周二和周六。

John Collison

会议时间没有上限吗？

Elon Musk

严格说没有，但通常两三个小时，有时更短，取决于要讨论多少信息。

John Collison

还有一件事。我只是想梳理一下两者的差异，因为结果看起来很不一样。我觉得值得了解哪些输入条件不同。在公司里，正如你说的，CEO 亲自做工程评审并不常见，尽管公司做的就是这些事。

而且大家的时间通常被切成半小时甚至 15 分钟的会议。你们似乎会留出更开放的时间，“一直讨论，直到把问题弄清楚”。

Elon Musk

有时会这样。不过大多数会议基本都按时结束。今天的 Starship 工程评审开得稍长，因为要讨论的主题更多。大家在研究如何把年入轨运量提高到 100 万吨以上，这相当有挑战性。

140:08Dwarkesh Patel

我能问个问题吗？你说 Optimus 和 AI 会在几年内推动两位数的增长率。

Elon Musk

你是说经济增长吗？是的，我认为确实如此。

Dwarkesh Patel

既然经济会增长这么多，DOGE 削减开支的意义是什么？

Elon Musk

浪费和欺诈当然都不好。其实我挺担心的……如果没有 AI 和机器人，我们就彻底完蛋了，因为国债正在疯狂累积。国债利息支出已经超过 1 万亿美元的军费预算，所以单是利息就超过 1 万亿美元。我挺担心这个问题，想着也许花些时间，就能减缓美国的破产进程，争取足够时间让 AI 和机器人帮我们解决国债。

不如说，只有 AI 和机器人才能解决国债。美国作为一个国家百分之百会破产、失败，除非我们有 AI 和机器人。其他办法都解决不了国债。我们只需要争取足够时间，及时建好 AI 和机器人，别在那之前破产。

Dwarkesh Patel

我好奇的是，DOGE 刚开始时，你有很大的能力推动改革。

Elon Musk

也没那么大。

Dwarkesh Patel

当然。我完全认同你的观点：AI 和机器人推动生产率、带动 GDP 增长非常重要。但为什么不直接着手解决你刚提到的问题，比如某些零部件的关税或审批制度？

Elon Musk

我不是总统。而且，即使是明显的浪费和欺诈——那种荒唐至极的浪费欺诈——也非常难削减。我发现政府要根据投诉来运作，所以连削减非常明显的浪费和欺诈都难得惊人。

如果你停止向骗子付款，他们马上就能编出听起来最博取同情的理由，要求继续付款。他们不会说“请让我们继续欺诈”，而会说“你们在害死小熊猫”。实际上根本没有小熊猫要死，只是他们编出来的。骗子很会编出极其动人、催人泪下的故事，虽然都是假的，却听起来很令人同情。实际发生的就是这样。

也许我早该知道。我当时想，来削减一部分政府浪费和拨款吧。社会保障系统里不该有 2,000 万人被标记为在世，但他们肯定已经死了，年龄还都超过 115 岁。

美国最年长的人是 114 岁。所以如果社会保障数据库里有人 115 岁还被标记为在世，要么是输入错误……总该有人打电话问：“你的生日好像填错了，或者我们要把你标记为已故。”两种情况总有一个。

John Collison

这通电话会让人挺害怕的。

Elon Musk

听起来好像也合理。比如有人生日写在未来，却申请了小企业管理局贷款，生日是 2165 年。那要么是输入错误，要么就是欺诈。我们可以说：“看起来我们把你的出生世纪填错了。”

John Collison

或者是电影里的好剧情。

Elon Musk

对，我说的荒唐欺诈就是这种。

Dwarkesh Patel

这些人有领到款项吗？

Elon Musk

有些人确实在领社会保障金。但主要欺诈途径是先把某人标记为社会保障系统中的在世人员，再利用其他所有政府付款系统进行欺诈。因为其他政府系统只会向社会保障数据库查询“此人是否在世”，这就形成了间接欺诈链条。

Dwarkesh Patel

你估计这种机制造成的欺诈总额是多少？

Elon Musk

顺便说一句，政府问责局以前做过这类估算，不是只有我这么说。我记得 GAO 曾分析过拜登政府时期的欺诈，粗略估计大约是 5,000 亿美元。所以别只听我的，看看拜登政府时期发布的报告，怎么样？

Dwarkesh Patel

是社会保障这套机制造成的吗？

Elon Musk

只是许多机制中的一种。重要的是要认识到，政府在制止欺诈方面效率很低。公司有动力打击欺诈，因为这会影响公司收益。政府却可以印更多钱。你需要关心，也需要能力，这两者在联邦政府层面都很稀缺。

你去车管所时会想：“哇，这可真是能力卓越的地方。”现在想象一下，政府部门比车管所更差，而且还可以印钱。

至少州政府车管所……各州基本得控制在预算范围内，不然就会破产。但联邦政府可以继续印钱。

Dwarkesh Patel

如果欺诈真的有 5,000 亿美元，为什么没法把它都削掉？

Elon Musk

你确实得重新调整自己对能力的预期。现实是，你得努力维持收支平衡、支付账单……

Dwarkesh Patel

找到麦克风。

Elon Musk

没错。这不是什么庞大且漠不关心的怪物官僚体系，而是一堆过时的电脑在自动付款。DOGE 团队做的一件事听起来很简单，可能每年就能省下 1,000 到 2,000 亿美元：要求财政部主付款系统——好像叫 PAM，也就是 Payment Accounts Master，每年处理 5 万亿美元付款——发出的付款必须填写拨款代码。把付款说明栏设为必填，而不是选填。

你得重新调整对政府办事有多糟的预期。过去付款时可以没有拨款代码，不用核对国会批准的拨款，也不需要任何说明。这就是为什么战争部（以前叫国防部）无法通过审计，因为相关信息根本不存在。要重新调整你的预期。

Dwarkesh Patel

我想更好地理解这个 5,000 亿美元的数字，因为有一份 2024 年监察长报告……

Elon Musk

你是说数字太低了吗？

Dwarkesh Patel

也许吧。但报告估算，七年里社会保障欺诈大约 700 亿美元，也就是每年 100 亿。我想知道剩下的 4,900 亿是什么。

Elon Musk

联邦政府每年支出 7.5 万亿美元。你觉得政府有多能干？

Dwarkesh Patel

那里的可自由支配支出大约只有……15%？

Elon Musk

但这不重要。大多数欺诈属于强制性支出，主要是 Medicare、Medicaid、社会保障、残障福利中的欺诈。政府付款项目多得数不清，其中很多是直接拨款给各州。因此很多情况下，联邦政府甚至拿不到信息来判断是否存在欺诈。

我们来用归谬法。假设政府完美无缺、没有任何欺诈，你觉得这种情况的概率是多少？零。那你会说政府的欺诈和浪费有 90% 效率吗？这已经是非常宽容的估计了。

但如果效率只有 90%，就意味着每年有 7,500 亿美元的浪费和欺诈。可政府不可能达到 90% 的效率。

Dwarkesh Patel

用这种方式从第一性原理估算政府欺诈总额，听起来有点奇怪。你是直接问：“你觉得有多少？”

总之，我们不必现在现场算，但我很想知道……

Elon Musk

你了解 Stripe 的欺诈情况吗？总有人在尝试欺诈。

John Collison

对，但正如你说的，问题领域有点不同。我们已经大幅降低了欺诈，不过我们面对的欺诈类型比这里少得多。

Elon Musk

但 Stripe 能力很强，也很努力。你们能力强，也在乎这件事，但欺诈仍然不为零。现在想象规模更大、能力更弱、关心程度也更低。欺诈率肯定会高得多。

当年在 PayPal，我们努力把欺诈控制在支付总额的 1% 左右。这非常困难，需要极高的能力和投入，才能把欺诈仅仅降到 1%。现在想象一个更不在乎、能力也弱得多的组织，欺诈率会高得多。

John Collison

现在回头看你参与政治的经历，感觉如何？从外部来看，两件事影响很大：一是 America PAC，二是当时收购 Twitter。但过程似乎也伴随着不少痛苦。你会怎么评价整个经历？

Elon Musk

我认为为了最大化未来美好的概率，这些事都必须做。政治通常很部落化，人们往往会失去客观性。他们通常很难看到对方阵营的优点，也看不到自己阵营的缺点，大体就是如此。这可能是最让我惊讶的一点。

很多时候根本没法和人讲道理。一旦他们属于某个阵营，就会觉得自己阵营做的事全是好事，另一个阵营做的事全是坏事。几乎不可能说服他们改变看法。

不过总体来说，我认为那些举措——收购 Twitter、让 Trump 当选，尽管这惹恼了很多人——对文明是有益的。

Dwarkesh Patel

这和你期待的未来有什么关系？

Elon Musk

美国需要足够强大，能持续足够长时间，让生命扩展到其他星球，并让 AI 和机器人发展到能确保未来美好的程度。

反过来说，如果我们走向共产主义，或某种国家极度压迫人民的局面，就可能无法成为多行星文明。国家也可能扼杀 AI 和机器人领域的进展。

Dwarkesh Patel

Optimus、Grok 等产品，不只是你们的产品，而是任何追求营收最大化的公司生产的产品，最终都会被政府利用。这个担忧会如何影响私人公司愿意向政府提供什么？需要什么样的防护措施？

AI 模型是否应该被要求做签约政府要求它做的任何事？Grok 能不能说：“即使军方想做 X，Grok 也不会做”？

Elon Musk

我认为 AI 和机器人出问题最大的风险也许来自政府。反对公司或担心公司的那些人，真正最该担心的其实是政府。因为在极限情况下，政府也只是家公司，是垄断暴力的最大公司。

我一直觉得一种二分法很奇怪：人们认为公司不好，政府好；但政府其实只是最大、最糟的公司。人们会同时相信政府可能是好的、公司是坏的，这种二分法并不成立。公司的道德水平其实比政府高。

我确实认为这是值得担心的事。政府可能利用 AI 和机器人压制民众，这是个严重问题。

Dwarkesh Patel

作为正在打造 AI 和机器人的人，你怎样防止这种情况？

Elon Musk

如果限制政府的权力——美国宪法的设计目的本来就是限制政府权力——结果大概会比扩大政府权力更好。

John Collison

机器人会供应给所有政府，对吧？

Elon Musk

我不知道会不会供应给所有政府，这很难预测。我可以谈最终状态，或者多年后的情况，但很难预测中间的发展路径。如果文明继续进步，AI 智能会远远超过全人类智能的总和。机器人数量也会远超人类。具体过程会怎样，很难预测。

Dwarkesh Patel

你可以规定：“某个政府不得用 Optimus 做 X、Y、Z。”直接列出一套政策。我记得你最近发帖说 Grok 应该有一部道德宪章，其中一条可以是限制政府如何使用这种先进技术。

Elon Musk

从法律上说，如果政客通过一条法律，而且能执行这条法律，那就很难不遵守。我们最好有一个权力受限的政府，并由行政、司法和立法部门之间适当制衡。

Dwarkesh Patel

我之所以好奇，是因为似乎有个阶段，限制将来自你。你掌握 Optimus、太空 GPU……

Elon Musk

你觉得我会成为政府的老板吗？

Dwarkesh Patel

SpaceX 的情况已经如此了：有些事至关重要，比如政府要把特定卫星送入太空，它就需要 SpaceX。SpaceX 是必不可少的承包商。

你正在构建未来越来越多的技术组件，其他行业也会依赖这些组件。你可以制定某些政策来维护古典自由主义，例如“我的公司绝不会以任何方式帮助压制古典自由主义”，或类似的政策。

Elon Musk

我会尽最大努力，确保我能控制的任何事都能让人类得到好的结果。我认为其他想法都很短视，因为我也是人类的一员，所以我喜欢人类，支持人类。

158:28Dwarkesh Patel

你提到 Dojo 3 会用于太空算力。

Elon Musk

你可真认真读我说的话。

Dwarkesh Patel

Elon，你不知道自己有多少粉丝吗？

Elon Musk

这也太明显了。你怎么发现我的秘密？哦，因为我把它发在 X 上了。

Dwarkesh Patel

为太空设计芯片时需要做哪些改动？

Elon Musk

你要让芯片更耐辐射，也能在更高温度下运行。粗略估算，如果把以开尔文计的工作温度提高 20%，散热器质量就能减半。因此在太空里提高工作温度很有帮助。

你可以通过各种方法保护存储器。但神经网络很能抵御位翻转。辐射造成的大多是随机位翻转。如果模型有几万亿参数，发生几次位翻转并不重要。相比之下，启发式程序对位翻转敏感得多，因为参数文件极其庞大。

我会让芯片在高温下运行。我认为除了提高工作温度，其他设计方式和地面芯片基本相同。

Dwarkesh Patel

卫星的大部分重量来自太阳能阵列。有没有办法让 GPU 比 Nvidia、TPU 等厂商计划的还要强，尤其适用于太空环境？

Elon Musk

基本计算是，如果每个光刻版区域能达到 1 千瓦，就需要 1 亿颗完整光刻版芯片，才能达到 100 吉瓦。根据良率假设，可以算出需要生产多少芯片。如果要有 100 吉瓦电力，就需要 1 亿颗持续运行在每个光刻版区域 1 千瓦的芯片。这就是基本计算。

Dwarkesh Patel

需要 1 亿颗芯片，得看……如果看看 Blackwell GPU 这类芯片的晶粒面积，以及每片晶圆能切出多少颗，可能每片晶圆只能产几十颗甚至更少。这意味着，如果每年都要提供这么多芯片，就得每月生产数百万片晶圆。TeraFab 的计划就是这样吗？要用先进制程每月生产数百万片晶圆？

Elon Musk

可能会超过 100 万片左右。还得生产存储器。

Dwarkesh Patel

你们会建存储器晶圆厂吗？

Elon Musk

我认为 TeraFab 必须生产存储器，还要生产逻辑芯片并负责封装。

Dwarkesh Patel

我特别想知道该从哪一步开始。晶圆厂是人类造过最复杂的东西。显然，如果有人能做成，那就是你。你发现这是个瓶颈，于是去找工程师。你会告诉他们什么？“2030 年前，我要每月生产 100 万片晶圆。”

Elon Musk

没错，我就是要这样。

Dwarkesh Patel

你会给 ASML 打电话吗？下一步是什么？

John Collison

这要求真不算多。

Elon Musk

我们先建一个小晶圆厂，看看会发生什么。先在小规模下犯错，再建大的。

Dwarkesh Patel

小晶圆厂建好了吗？

Elon Musk

还没。我们不会把这只猫一直关在袋子里，它迟早会跳出来。无人机一定会在那个地方盘旋。你可以在 X 上实时看到它的建设进度。

说实话，我们也可能陷入失败，不能保证成功。我们想努力做到类似年产 1 亿颗……我们要有 100 吉瓦电力，也要有能消耗 100 吉瓦的芯片，到 2030 年达到这个目标。供应商能给我们多少芯片，我们就买多少。我已经跟 TSMC、Samsung 和 Micron 说过：“请更快地多建晶圆厂。”我们保证买下这些晶圆厂的全部产出。所以它们已经在尽可能快地推进。这件事是我们和它们一起做。

John Collison

有种说法是，做 AI 的人想尽快拿到大量芯片，但许多上游供应商——晶圆厂以及涡轮机制造商——扩产速度很慢。

Elon Musk

对，他们扩产慢。

John Collison

你常听到的解释是，他们天性保守，因为他们是台湾人或德国人之类。他们就是不相信需求会持续增长。真的是这样，还是另有原因？

Elon Musk

好吧，如果有人在电脑存储器行业做了三四十年……

John Collison

他们见过行业周期。

Elon Musk

他们见过 10 次繁荣与萧条。这会留下很多心理创伤。繁荣时期大家觉得一切都会永远向好，接着市场崩溃，他们就拼命避免破产。随后又一轮繁荣，又一轮崩溃。

John Collison

还有没有其他你认为别人应该去做，但你目前出于某些原因没做的事？

Elon Musk

有几家公司在探索新的芯片制造方法，但它们扩张得不够快。

John Collison

我不是特指 AI，而是更广泛地说。

Elon Musk

人们应该做自己真正有强烈动力去做的事，而不是照着我提出的想法做。应该选择自己觉得有趣、能激励自己的事情。

再说回瓶颈……我已经把这个词说了大约 100 次。按我的观察，未来三到四年的瓶颈是芯片；未来一年的瓶颈是能源、电力产量、电力。现在还不清楚，可用电力是否足以启动所有正在制造的 AI 芯片。

我认为到今年年底，人们会很难让芯片开机。芯片产量会超过供电能力。

Dwarkesh Patel

你打算如何应对这种局面？

Elon Musk

我们正努力加快电力生产。这可能也是 xAI 会成为领先者的原因之一，希望如此。我们擅长硬件，因此能比别人更快启动更多芯片。

一般来说，那些自称实验室的公司的创新点……很少能看到超过六个月的差距。想法会随着人员流动来回传播。

所以我认为大家迟早会碰到硬件瓶颈，之后谁能最快扩大硬件规模，谁就会领先。我认为 xAI 扩大硬件规模的速度会最快，因此最有可能成为领先者。

John Collison

你开玩笑或自嘲又提了“瓶颈”这个词。但我觉得这里面确实有个深刻观点。回想我们谈到的很多事，如果一家公司暮气沉沉、缺乏行动力，它可能会遇到瓶颈，却什么都不做。

Marc Andreessen 说过：“大多数人愿意忍受任何程度的慢性痛苦，也不愿承受急性痛苦。”我们讨论的很多案例，似乎都是主动承受急性痛苦。比如“好，我们得想办法用钢材，或者得想办法在太空里运行芯片。”我们宁愿承受短期剧痛，也要解决瓶颈。这可能是把这些话题联系起来的一个共同主题。

Elon Musk

我的痛阈值很高，这很有帮助。

John Collison

这样才能解决瓶颈。

Elon Musk

是的。我能说的一点是，我认为未来会非常有趣。正如我在达沃斯说过的——我当时好像只待了三个小时——为了生活质量，乐观一点而判断错误，比悲观一点却判断正确要好。乐观一点会更快乐，所以我建议大家偏向乐观。

John Collison

为此干杯。

Dwarkesh Patel

太棒了。Elon，谢谢你来做客。

John Collison

谢谢。

Elon Musk

好，谢谢大家。好。

John Collison

体力真好。

Dwarkesh Patel

希望这没算作对痛苦耐受力的考验。