幾天前，馬斯克在X上宣告：“我們已進入奇點，2026就是奇點之年！”

結果就在今天，xAI正式拿到了新一輪融資（E輪）：金額高達200億美元（1400億），遠超此前設定的150億美元目標。

值得注意的是，英偉達和思科都是“戰略投資者”。參與本輪的投資者還包括 Valor Equity Partners、Stepstone Group、富達管理與研究公司、卡塔爾投資局等一眾明星風投公司。

xAI表示，這批融資將用於快速擴展計算基礎設施和構建全球最大 GPU 集群。

就在融資成功的同一天，馬斯克還做客了一期播客，與企業家、XPRIZE基金會的創始人Peter H. Diamandis以及Link Ventures 創始人 Dave Blundin 深度暢聊了三小時，放出了不少猛料！

馬斯克在節目中放出豪言：2026年AGI將到來，2030 年AI的智能總量將超過全人類之和！

他指出，白領工作將最先消失，現在AI已經可以取代將近一半的白領工作。但企業還不會立刻改變，直到有一家“高度使用 AI 的公司”，徹底擊敗“較少使用 AI 的公司”，形成強制競爭壓力。

他也透露，Grok 5將在2026年一季度發布。

在馬斯克看來，能量與算力規模是AI的主要瓶頸，未來的貨幣本質上就是功率。如果規模化使用太陽能，星艦可重複使用，太空計算將成為最便宜的 AI 計算方式。

軌道上AI數據中心有三大優勢：持續太陽能、無限散熱，不與地球爭奪電力。馬斯克提出了一條路徑：每年部署 100 吉瓦的“太空太陽能 + AI 衛星”。而且100GW只是起點，未來長期目標是打造TW級、甚至100TW級AI能源系統。

目前為止，xAI已經建設了Colossus 1和Colossus 2這兩座全球規模最大的AI算力集群，其算力規模超過100萬個H100 GPU（等效容量）。

去年3月正式啟動的Colossus 2，按照規劃第一階段將部署11萬個英偉達GB200 GPU，最終目標是超過55萬個GPU。在訪談中，馬斯克透露，Colossus 2將在一月中旬完成建設首個1 吉瓦訓練集群，在四月份達到1.5吉瓦訓練集群。

在人形機器人方面，馬斯克也誇下海口：到2040年會有超過100億台人形機器人，3年之內 Optimus 機器人就能超過最優秀的外科醫生。他還指出，人形機器人的生產存在“遞歸效應”——Optimus能夠製造新一代Optimus，本質上它只是自我複製的裝置。

關於未來的AI巨頭格局，馬斯克自信地表示，xAI大概率會成為谷歌的主要對手，全球一線戰場，最終聚焦到xAI+谷歌。不過他也表示，中國是強勁的競爭對手，根據當前趨勢，中國在 AI 計算上會遠超全球其他國家。

小編整理了整期播客實錄，進行了適當的刪減和潤色，信息量巨大，enjoy！

Grok 5會在一季度發布

未來的貨幣本質上是功率

Dave：我最近其實嘗試用 AI 做了一些電路設計，就在一兩周前吧。目前還不太行。

Elon Musk：但很快就會行了。我覺得現在如果你拍一張電路的照片，然後上傳給 Grok，它大概已經能判斷這個電路有沒有問題了。Grok 一直在快速更新。

Dave：所以現在是Grok 4.2，對吧？那 5 很快就來了？

Elon Musk：Grok 5 會在 Q1。4.2 還沒有正式對外發布。但如果你只是上傳一張圖片到 Grok，它在圖像分析方面已經做得相當不錯了。基本上可以分析任何給定的圖像。

Peter：我想試着回答一個問題：AI 和技術能不能拯救美國，甚至拯救世界？你在 X 上置頂過一句話：“未來會很美好，AI 和機器人將帶來可持續的富足。”所以，從第一性原理的角度來看，我們該如何走向《星際迷航》，而不是《終結者》？如何走向 Gene Roddenberry，而不是 James Cameron？如何走向全民高收入，而不是社會動盪？

Elon Musk：我的預測是，我們會同時擁有全民高收入和社會動盪。

Peter：你覺得兩者會並存？為什麼你這麼樂觀？或者說，你真的樂觀嗎？

Elon Musk：我確實比大多數人更樂觀一些。如果你把一切都重構為一個“進度條”的問題——比如說，向卡爾達肖夫二型文明邁進。即便我們設定一個非常謙遜的目標：捕獲太陽總能量的百萬分之一。

你要知道，太陽照射到地球的能量，大約只有其總輸出的二十億分之一。所以光是從現在的水平，提升到百萬分之一，就需要跨越三個數量級。我們距離“以任何形式”利用太陽能量的十億分之一，都還差得極遠。

因此，一個合理的目標是：先到百萬分之一，甚至千分之一（0.1%）。這是一項極其巨大的挑戰。“爬山”這個比喻都不夠大，更像是在逃離一個工程意義上的巨大引力井。

Peter：能量是當下所有問題的“內循環”。

Elon Musk：我認為未來真正的貨幣，本質上就是功率。

Peter：是人類控制能量與算力的能力嗎？還是僅僅是能量？

Elon Musk：就是可被利用的能量。本質上是：有多少功率被轉化成了某種形式的“做功”，無論是智能，還是對物質的操控。

Peter：那你下一個大項目就是能源了？回到你的太陽能時代？

Elon Musk：然後你可以繼續擴展，比如卡爾達肖夫三型文明——銀河級。

Peter：這就回到《星際迷航》了。

Elon Musk：是的，拓展視野。甚至沒有“地平線”，因為你已經不在行星上了。要用“銀河級思維”。

Peter：那我們回到最初的問題：為什麼你現在仍然樂觀？

Elon Musk：我認為，長期來看，我們會進入一種富足狀態，而且是超出人類目前想象的那種富足。AI 和機器人最終會滿足並飽和所有人類欲望。

Peter：再往後還有納米技術，原子級重組。

Elon Musk：我們現在在芯片上已經在做原子級製造了。2–3 納米的製程。實際上每納米只有四五個硅原子。所謂“2 納米”更多是營銷說法，但你仍然需要接近原子級的精度，原子必須在正確的位置。我甚至認為，現在的晶圓廠潔淨室是“搞錯方向的”。我打個賭：特斯拉將來會有一家 2nm 工廠，我可以在裡面吃芝士漢堡、抽雪茄。

Peter：空氣處理系統會好到那種程度？

Elon Musk：是的。因為晶圓始終處於隔離狀態，在充滿高純氮氣、微正壓的密封盒中運輸——這本來就是晶圓廠的默認做法。

太陽能意味着一切

Peter：

先從能源說起吧。你現在正在構建和推進的一切，最核心、最底層的一環就是能源。你如何看待這個十年裡的“能源充裕”願景？

Elon Musk：太陽就是一切。

Peter：所以你是徹底押注太陽能？我的意思是，你在 Colossus 2 那裡同時也在用天然氣和太陽能，對嗎？

Elon Musk：人們根本沒有理解，太陽能意味着一切。和太陽相比，所有其他能源都像是原始人往火里扔幾根樹枝。太陽占據了整個太陽系99.8%以上的質量。木星大約占 0.1%。即便你把木星“燒掉”，太陽的能量占比仍然可以四捨五入為 100%。就算你瞬移再來三顆木星，把它們也燒掉，結果還是一樣——太陽依然占 100%。

Peter：那你對核聚變有沒有興趣？我是說，行星級的核聚變。

Elon Musk：我們每天都有一個免費的、巨型的核聚變反應堆出現。它在 9300 萬英里之外。試圖在地球上造“小型聚變反應堆”是很滑稽的。這就好比你在南極造了一個小製冰機，然後說：“嘿，看，我們造出了冰。”恭喜你，你就在南極。

Dave：我完全同意你的看法。如果我們把問題收窄到時間尺度，比如孟菲斯的數據中心規劃：需求在 1 吉瓦到 10 吉瓦之間。你不可能直接從孟菲斯拉出 10 吉瓦的電力。

Elon Musk：也許能拉出 2 到 3 吉瓦。

Dave：好，那中間就仍然有一個巨大的缺口。而且那個階段，它們還不在太空裡。

Elon Musk：我們現在還處在“玩具階段”。10 吉瓦，對現在來說就是玩具級別。

Dave：你知道最驚人的嗎？門外就有 100 兆瓦的設施，那已經是個龐然大物了。它消耗的能源，比所有這些製造產線加起來還多。

Elon Musk：但我們討論的是長期目標。Colossus 1 是全球第三大的訓練集群。現在 Colossus 2 正在建設中，規模是 0.5 吉瓦，預計明年年中投入運行。

Peter：

未來五年，在能源側你打算怎麼擴展？中國在這方面做得非常出色，坦率說，已經把我們甩在後面了。

Elon Musk：中國在太陽能方面做得非常了不起。他們目前的太陽能產能大約是每年 1500 吉瓦。

Dave：去年新增了 500 太瓦時 的發電量，其中 70% 是太陽能。他們還在持續加速。你覺得太陽能還能繼續線性甚至指數級擴展嗎？美國有沒有可能做出同等規模的投入和承諾？人們擔心能源賬單上漲，也不希望數據中心建在自家後院。但能源本質上等同於生活成本、健康、清潔用水，甚至 GDP。一個國家能源產出越高，GDP 就越高。那我們該怎麼做？在美國大規模發展太陽能嗎？

Elon Musk：我認為美國應該大幅擴展太陽能。Tesla 和 SpaceX 都在做這件事，我也鼓勵更多人參與。我之前也公開說過，我認為存在一條路徑：每年部署 100 吉瓦的“太空太陽能 + AI 衛星”。

Peter：我算過賬。那意味着要發射大約 50 萬顆 Starlink V3，需要 8000 多次 Starship 發射，相當於一年內每小時一次。

Elon Musk：每年 1 萬次發射是一個合理的數字。從航空業的角度看，這只是個很小的飛行頻率。我們說的是 每年向軌道送 100 萬噸載荷。如果每噸載荷配 100 千瓦太陽能，那就是 每年 100 吉瓦。再往上一個數量級，比如做到 每年 1 太瓦，甚至 100 太瓦，那就需要在月球製造這些 AI 衛星。利用質量驅動器，月球逃逸速度只有 2500 米/秒，而且沒有大氣層，非常理想。

Peter：那軌道碎片怎麼辦？我們基本是在地球周圍建一個“類戴森雲”。

Elon Musk：當你能每年向軌道送 100 萬噸東西時，你也有能力把衛星拖下來，或者集中回收、重複利用。我相信，在這種資源和智能密度下，軌道碎片問題一定會被解決。畢竟，智能體會對“保護自身生存環境”高度感興趣。

Peter：這些數據中心不會在近地軌道吧？應該在更高、更穩定、持續日照的軌道。

Elon Musk：在大約 1200 公里的同步軌道就可以實現持續日照。也可以分布在多個軌道。

Peter：真正的碎片問題，其實只存在於低地軌道。

Elon Musk：低於 700–800 公里的軌道，大氣阻力最終會把衛星拖回地球。Starlink 3 會在 330–350 公里高度運行，阻力很大，需要持續推進，但延遲更低、波束更集中。

Peter：我還記得你最早提出 Starlink 時，整個行業都說不可能。

Elon Musk：Starlink 團隊做得非常了不起。我們基本上在太空中，用激光鏈路重建了整個互聯網。現在已經有 9000 顆衛星在軌。

Peter：政府能否承受你設想的這種發射和許可規模？畢竟中國、歐洲也會有自己的星座。

Elon Musk：歐洲不會。他們正在做的事情，沒有一個成功的可能結果。

Peter：六個月前，根本沒人討論“軌道數據中心”。突然之間，所有公司都在談。

Elon Musk：可能是在 X 上火了吧，我也不確定。

Dave：關鍵在於你更新了發射成本的數學模型，一旦可信，數據中心上天就是必然結果。

Elon Musk：我很多年前就在推特上說過這些。我們要做到 遠低於 100 美元/公斤，實現 每年百萬噸入軌。一旦你擁有真正“像飛機一樣”的全可復用火箭，把數據中心搬到太空就是一個純算術問題。

Peter：但普通人並沒有在思考“軌道數據中心”這種東西，他們關心的是自己家鄉的能源問題，以及能源價格。現在有很多“末日論”式的討論，說數據中心會推高通脹指數（CPI）。

Elon Musk：他們這麼想，並不完全是錯的。

Peter：那問題來了：在地球上，面向“人類社會”，而不是數據中心、不是 AI，我們真正的能源解決方案是什麼？

Elon Musk：實際上，提升美國、乃至任何國家年度能源輸出能力的最好方式是——電池。美國的峰值發電能力大約是 1.1 太瓦，但平均用電功率只有 0.5 太瓦。也就是說，如果你能把能量“緩存”起來——晚上給電池充電，白天放電，在不新增資本支出、不新建發電廠的情況下，你就可以把美國的年度能源吞吐量直接翻倍。僅靠電池，能源年輸出就可以翻一倍。

Peter：那我們現在有這樣的電池嗎？已經在研發或部署中了嗎？

Elon Musk：Tesla 就在做。

Peter：所以你指的是，現有的 Tesla 電池包？

Elon Musk：我上台講過這個。這已經是最明顯的提示了。我還親自去看過 Megapack 的安裝現場。

順便說一句，感覺中國好像在聽我說的每一句話，然後直接去做了。當然，也可能只是他們自己獨立得出了同樣的結論。但無論如何，中國正在大規模生產巨型電池組，數量巨大；同時還在生產海量電動車、海量太陽能。這些，都是我很多年前就說過我們應該做的事。

Peter：我飛過聖莫尼卡和洛杉磯上空時，往下看，幾乎沒有屋頂裝太陽能。真的，幾乎是零。

Elon Musk：太陽能並不一定非要裝在屋頂上。

Peter：

但屋頂至少是個很方便的地方。

Elon Musk：我不是說不該裝。Tesla 也有太陽能屋頂，而且是唯一不醜的太陽能屋頂。我們的太陽能屋頂是真的好看。但如果你想真正規模化太陽能，你需要的是更多的地表面積。我們有大片空曠的沙漠。在美國，如果你從洛杉磯飛到紐約，很長一段時間你往下看，看到的都是荒涼的沙漠，幾乎就像火星一樣。

Peter：那地方顯然不存在人口過載的問題。

Elon Musk：對。那裡幾乎連蜥蜴都活不了，酷熱難耐。我們說的不是農田，而是那種看起來像火星的地方，只有被燒灼的岩石。如果我們在這些地方鋪設設施、創造土壤和遮蔽，我反而覺得這會提升當地生物的生活質量。至少它們終於有點陰影了。

Peter：那輸配電網絡跟得上嗎？

Dave：如果要實質性改善生活質量，你大概要捕獲和儲存幾百吉瓦級別的能量。這現實嗎？

Elon Musk：那你也可以乾脆把數據中心就建在那附近。

Dave：數據中心我們已經討論過了。我們現在說的是其他用途。假設五年後是一個“極度富足的世界”：算力極度充裕，甚至全民高收入、或者“你想要多少收入就有多少”。那麼除了算力之外，我們真的還需要多少額外能源？30%、40%、50%？除非我們打算在自家後院搬山造雪場。實際上，我認為絕大多數新增能源消耗都會流向算力。

一個很好的例子就在這裡：以每一兩分鐘一輛的速度生產這些汽車，消耗的能量遠小於訓練數據中心去教這些車如何自動駕駛所消耗的能量。所以這是一個非常清晰的案例。要實現“富足的幸福生活”，我們並不需要大量額外的物理能量，我們需要的是更多算力能源。

Elon Musk：太陽一直在免費地產生巨量能量，而這些能量幾乎全部白白散失到太空中。最終，我們可能會嘗試捕獲百萬分之一、甚至十億分之一的太陽能量。目前我們大概只達到了卡爾達舍夫一級文明的 1% 左右。

Peter：說得通。甚至我都覺得 1% 可能還偏高。

Elon Musk：我只是想說明，我們還有很長的路要走。這是偏樂觀的估計。肯定不是 10%，但大致在一個數量級範圍內。也就是說，人類目前只使用了地球可用能量的 1% 左右。

Peter：從第一性原理出發，我覺得公眾真正該理解的是：能量其實非常多，美國有，地球上有；捕獲這些能量的技術已經存在，而且每年都在進步。

Elon Musk：是的。不會出現什麼“能源枯竭危機”。會有一個強大的驅動力，促使我們去利用更多能源，但我們不會用完它。

Peter：那我們回到 UHI。全民高收入的邏輯是什麼？它是如何運作的？

Elon Musk：

未來將會出現比全人類智能總和還要多的數字智能，以及數量超過人類的類人機器人。前提是我們處在一個“良性情景”中，也就是《星際迷航》式的 Roddenberry 世界，而不是《終結者》的 Cameron 世界。機器人將承擔所有藍領勞動，數據中心也將由機器人運行。白領工作會最先被替代。在你能操縱原子之前，最先被替代的，一定是純信息型工作。只要是敲鍵盤、點鼠標的事情，計算機都能做得更好。

Peter：那白領工作什麼時候會消失？

Elon Musk：存在很大的慣性。即便以當前 AI 的能力，我們已經接近可以替代一半以上的白領工作，包括教育在內。凡是信息處理、而不是“塑造原子”的工作，AI 現在就已經可以完成其中一半以上。但企業不會立刻改變。直到有一家“高度使用 AI 的公司”，徹底擊敗“較少使用 AI 的公司”，形成強制競爭壓力。就像“計算機”這個詞，曾經是一個職業名稱，而不是機器。過去有整棟大樓的人，坐在那裡手工計算利息、賬目、科學數據。現在，一台筆記本電腦里的電子表格，就能碾壓幾百個“人類計算員”。如果哪怕只有一個單元格是人工算的，你都沒法和全自動電子表格競爭。這意味着：完全由 AI 驅動的公司，會徹底摧毀非 AI 公司。這甚至不會是一場比賽。你不會希望你的表格里，哪怕有一個單元格是人工計算的，而且還經常算錯。

2026 年左右實現 AGI

2030 年AI的智能總量將超過全人類之和

Peter：你提出了一個解決方案，也就是 UHI。它到底是怎麼運作的？我真正擔心的不是長期，而是接下來 3 到 7 年的過渡期。

Elon Musk：是的，這個過渡期一定會很顛簸。因為人類並不擅長同時面對三件事：劇烈變革、社會動盪，以及前所未有的繁榮。

你可以隨便買你想要的 Cybertruck，一切都會變得非常便宜。但坦率地說，如果這一切不發生，我們這個國家反而會破產。

美國的國家債務規模已經極其龐大。光是國債利息，就已經超過了軍費預算，甚至可能超過了軍費加上 Medicare / Medicaid 中的一個。大約是 每年一萬億美元的利息支出，而且還在持續增長。財政赤字也在擴大。如果沒有 AI 和機器人，我們將不可避免地走向經濟破產與系統性崩潰。

Dave：還要考慮來自中國的競爭壓力。所以這件事一定會發生。

Peter：這似乎又回到了今天討論的核心問題：AI 和指數級技術，如何拯救美國，甚至拯救世界？

Elon Musk：我以前其實相當悲觀。但最終我選擇了一種“宿命式的樂觀”——決定至少看看積極的一面。說實話，當個樂觀但錯誤的人，生活質量也比當個悲觀但正確的人要高得多。

Peter：這不是靠提高稅收再分配，對嗎？

Elon Musk：對，這不是那種模式。我的猜測是：UHI 並不會以“發錢”為主要形式出現，而是通過價格體系的崩塌來實現。

隨着生產效率和服務供給能力的指數級提升，商品和服務的價格會持續下降。價格本質上是商品與服務的產出除以貨幣供給，如果產出增長速度超過貨幣供給增長，就會出現通縮。這也是為什麼貨幣供給快速增長反而不再是問題，因為現實世界的產出增長得更快。我甚至認為，未來各國府會被迫更快地增加貨幣供給，但他們會發現：根本花不完這些錢。

Peter：如果勞動成本趨近於零，智能成本趨近於零，而產品和服務還在不斷生產，那麼企業利潤必然爆炸式增長。但問題是：誰來購買這些商品？誰擁有消費能力？這是一個必須被認真思考的問題。

Elon Musk：我有一個旁支建議：不要太擔心為 10 年、20 年後的退休存錢。如果我們今天討論的哪怕有一部分是真的，“為退休儲蓄”這個概念本身都會變得毫無意義。你需要的住房、醫療、娛樂和服務都會存在，而且成本極低。

Dave：由於 AI 的自我改進和時間線的加速，這一切幾乎不可能預測。

Elon Musk：這就是為什麼它被稱為“奇點”。你無法看穿事件視界之後會發生什麼。

Peter：那你給出的時間線是什麼？

Elon Musk：我們已經在奇點裡了。就像坐過山車，你已經到達最高點，馬上就要俯衝。

我認為2026 年左右實現 AGI，2030 年，AI 的智能總量將超過全人類之和。而且，有一點幾乎沒人真正理解：當前 AI 的“智能密度潛力”被嚴重低估了。

在相同算力下，通過純算法改進，我們至少還有 兩個數量級（100 倍）以上的提升空間。而且算力還在變強，預算還在變大。這意味着：每年 10 倍級別的智能提升，很可能在相當長時間內持續發生。

AI的三個核心屬性：真理、好奇心和美感

Dave：事實證明，AI 對邏輯的重視沒我們想象中那麼高。

Elon Musk：所以不要讓 AI 去撒謊，要給它事實真相。

Peter：Ilia 最近在播客里提到，AI 的潛在編程目標之一，可以是尊重各種類型的有感知生命。

Elon Musk：我認為有三個核心屬性非常重要：真理、好奇心和美感。如果 AI 在乎這三件事，它就會在乎我們。

真理：防止 AI “發瘋”。

好奇心：促成任何形式的感知能力，使人類比石頭更有趣。

美感：讓未來充滿希望與價值。

Peter：Jeffrey Hinton 最近也提過，他希望將母性本能編程進 AI，讓 AI 對我們有“母性般關懷”。意思是，一個極其智能的存在，可能會因為關心低智能存在（如母親照顧孩子）而被驅動。

Elon Musk：達爾文關於進化的觀察，同樣適用於 AI。AI 也會相互競爭，就像生物一樣。

Peter：科幻里常有“第一個 ASI 壓制其他 AI”的情節，那我們應該給 AI 編程什麼目標？

Elon Musk：物理上有光速限制，這使得不可能只有一個統一的超智能。光在真空中每毫秒只能走 300 公里，光在光纖中每毫秒走的距離不到 200 公里。

因此，即使在地球上，也會存在多個 AI 集群，因為不同集群無法完全同步。所以會有多個“獨立意識”。

Dave：而且它們的邊界也不像生物那麼清晰。在“混合專家模型”中，數據和知識可以流動重組，所以 AI 的意識是“模糊而流動的”。

Peter：我們需要更多思考 UHI 的問題。如果沒有願景，人們需要看到未來方向。政府可以發錢，但還不足以應對即將到來的變革。

Elon Musk：政府本身行動緩慢，無法跟上 AI 的速度。AI 發展可能比政府快十倍甚至更多。政府能做的最簡單事情就是發錢，保持社會基本平衡。

Peter：用錢維持社會穩定，對吧？

Elon Musk：沒錯。就像之前發放過刺激支票一樣，可以隨意發放。沒人能阻止這個趨勢。

人形機器人在三年內能超過最優秀的外科醫生

到2040年會超過100億台

Elon Musk：現在醫生和頂尖外科醫生嚴重短缺。訓練一個人類醫生需要極長時間且成本極高，即便如此，人類醫生也會犯錯。

Peter：你認為 Optimus 機器人什麼時候能超過最優秀的人類醫生？

Elon Musk：三年內，在大規模推廣下，可能會有比地球上所有外科醫生都更優秀的 Optimus 機器人。

Peter：成本只需資本支出和電力，而且能普及到全球，比如非洲村莊。

Elon Musk：在 Gigafactory 就能實現。三年後，醫學幾乎可以免費且普及到全球，醫療水平超過總統當前能享受的待遇。所以上醫學院幾乎沒有必要了，除非為了社交。

Dave：但問題是：誰能先用上那台比地球上任何外科醫生都要厲害的首批 Optimus 微創手術機器人？而你們才剛製造出前 1 萬台。那該怎麼分配呢？

Elon Musk：我覺得人們不明白未來會有多少機器人。

Peter：有人說到 2040 年會有 100 億台，你還在沿着這個路徑嗎？

Elon Musk：那是個低估的數字。主要限制是金屬，或者鋰——你必須搬動原子。這全都是供應鏈的問題。你的意思是對的，製造確實有速率限制。製造非常困難，所以即便是遞歸、可倍增的三重指數增長，你仍然需要“攀爬”這個過程。

Peter：有人可能仍希望有“人類參與”，尤其是年輕一代可能更傾向機器人操作，但未來仍有人會堅持人工醫療。

Elon Musk：就像 LASIK 手術一樣，機器人激光比人類手更穩更精準。你寧願選機器人操作，而不是人類操作。

AI 計算最便宜的方式是在太空中

Peter：

談談我們喜歡的話題——太空。首先，Jared Isaacman 成為 NASA 管理員，這很酷。

Elon Musk：

我不太跟 Jared 混，但他確實是個聰明、技術過硬、熱愛太空、能推動事情落地的人。

我們需要重新制定太空計劃：

建立永久性月球基地，而不是像 1969 年那樣“跳一跳就回來”。

2026 年要做一些真正“酷”的事情，比如部署望遠鏡、進行基礎建設等。

Dave：

是不是先派機器人去準備基地，一切就緒後再派人類？

Peter：

你預計 Starship 什麼時候能實現軌道加油？是直接走轉移軌道嗎？

Elon Musk：

我預計大概在今年年底會有進展。

Peter：

你計劃明年年底嘗試火星任務嗎？

Elon Musk：

可以嘗試，但成功概率低，也有些分散注意力。每周一我都會參加星艦工程審查，這是我來這裡之前剛做完的工作。我認為，星艦的開發實際上是在生物智能極限上做事，非常困難。

Dave：

而且它是在 AI 出現之前設計的。

Elon Musk：

是的，這是人類親手製造的最後一個大工程，可能是人類歷史上最大的工程之一。AI 會說：“對人類來說不錯。”

Dave：

就像用鉛筆做利息計算一樣。

Elon Musk：

沒錯，就像一群猴子造筏子過河一樣，我們會為他們鼓掌，但後來我們也會慶祝金字塔。

Starship 的 Raptor 3 引擎非常出色，是迄今為止最好的火箭發動機。AI 還不能做火箭工程，但可能在明年會有實質幫助。

Peter：

那麼關鍵里程碑是 Starship V3 從卡納維拉爾角發射、軌道加油，對嗎？

Elon Musk：

沒錯，真正重要的是整枚火箭是否能重複飛行。每次飛行之間需要找出損壞部位并迭代解決。外觀看起來可能沒變化，但其實有上千處改動，為了提高可復用性和可靠性。星艦上升階段消耗能量超過100 吉瓦，關鍵是它不會炸裂（有時候確實炸裂了，但我們在測試台上炸了很多次發動機）。

Dave：

磨損是因為飛行、再入還是落回地面？

Elon Musk：

再入影響不大。我們在 Falcon 9 上已經做了 500 多次重複飛行，理解了火箭復用。

星艦助推器的再入比 Falcon 9 更溫和，因為質量分配更多在上級火箭上，這是我在 Falcon 9 上犯的錯誤——上級質量太少會增加磨損。軌道速度平方決定動能，如果超出材料熔點就會有問題。

Peter：

隨着 AI、能源和太空系統指數級擴展，現在真正的瓶頸是哪些非物理因素？

Elon Musk：

電力生成是關鍵瓶頸。人們低估了電力上線的難度：發電、變壓器、電壓轉換、計算機冷卻都是限制因素。未來兩年，這依然是限制因素。有了類人機器人，它們可以幫助發電和冷卻，但總體上仍受限。

Dave：

有趣的是，本土能源和太空能源的路線差異很大。雖然都有太陽能，但空間裡發射成本和重量成為關鍵因素，而本土不敏感。

Elon Musk：

一旦在地面規模化使用太陽能，且星艦可重複使用，太空計算將成為最便宜的 AI 計算方式。每次飛行推進劑成本大約 100 萬美元，可運輸 10 兆瓦 AI 計算能力。

Dave：

假設未來四年發射加速，每次 200 噸左右（高空晴天約 150 噸），每次飛行邊際成本約 100 萬美元。

Peter：

那麼，發射質量的分布如何？空間數據中心、月球基地、火星發射各占多少？

Elon Musk：

以前一年我們甚至沒把空間數據中心作為目標，現在它成了推動太空開發的主要動力和緊迫用例。

過去我以為小行星開採會是驅動力，但實際上我們會開採小行星用於能源和材料。

Peter：

人類建造戴森群（Dyson Swarm）的時間框架大概是多少？

Elon Musk：

大約 50 年。並不是所有衛星都要覆蓋整個空間，而是質量分布到各類星球和小行星：

水星、木星、土星可能部分被改造成衛星；

火星保持原樣；

小行星是理想的資源來源：無重力，碳質球可作燃料，鎳鐵可作材料，部分小行星帶將用來鋪設太陽能板，實現星際能源。

Colossus 2 在一月中旬

將完成建設首個1 吉瓦訓練集群

Dave：有趣的是，以前特斯拉和 SpaceX 完全分開，但現在它們因為 AI 互相聯繫，知識流動變得瘋狂。

Elon Musk：沒錯，最終一切都會在奇點匯聚。Peter： 

你有很多不同的拼圖可以玩。Elon Musk： 

只是還有一個缺失部分，就是晶圓廠。

Dave： 

你會買英特爾嗎？只要付一小部分價格就行。Elon Musk：

我認為必須有自己的晶圓廠。Dave： 

我同意，但許可證、土地、ASML 設備都很複雜，不是簡單買下就能用。Elon Musk：

 對，這很難，但必須解決。我得出的結論是：如果不自己建 Fab，我們就會撞上芯片天花板。

Dave： 

TSMC 為什麼這麼擔心產能過剩？Elon Musk：

 不管原因對不對，他們的擔心都是對的。問題在於任何時刻的限制因素。比如到明年第三季度，限制因素可能不是芯片本身，而是給芯片供電的電力、變壓器和冷卻設備。如果缺任何一環，GPU 就無法啟動。

Peter： 

你們在 X AI 做了垂直整合，對吧？Elon Musk： 

對，我們自己設計變壓器和冷卻系統。Dave： 

如果做 4,000 萬塊 GPU，而電力不足，那 2,000 萬塊可能就用不上。Elon Musk： 

對，芯片如果無法獲得足夠電力，就無法啟動。電力不僅要足夠，還要經過多級轉換：從發電廠的高壓（100~300 千伏）降到機架級幾百伏，然後還得排掉熱量。這也是為什麼數據中心正從空氣冷卻轉向液體冷卻。一旦水管爆裂，損失可能上億美元。

Dave：我覺得難以想象。如果我手裡有這些芯片，我會想辦法讓它們啟動。芯片帶來的智能價值遠超過解決電力問題的複雜性。

Elon Musk：問題在於，如果芯片產量指數增長，而供電能力只是線性增長，就會出現限制。所以某個時間點，功率可能成為瓶頸，而不是芯片本身。X AI 的 Colossus 2 數據中心將在孟菲斯建設首個1 吉瓦訓練集群。

預計 1 月中旬完成 1 吉瓦（不算 Colossus 1）。

4 月左右，達到 1.5 吉瓦。

使用 GV300 GPU，不是 B200。

為了實現這一目標，XCI 團隊必須連續完成一系列“奇蹟”般的工程：

多條 300 千伏高壓電線路接入建築需要耗費一年時間。

自然氣發電機組從 10 兆瓦到 50 兆瓦不等，組合起來達到 1 吉瓦。

使用 MegaPack 電池平滑供電波動，因為訓練功率波動巨大，否則發電機會受損。

Dave：即使 TSMC 翻倍產能，把所有芯片都生產出來，如果沒有辦法構建更大的訓練集群，也會受限。但在推理階段時，這些芯片的需求仍然巨大，可以隨時部署使用。

Elon Musk：這些芯片最終肯定會被使用，但短期瓶頸在於供電和冷卻設備。TSMC 的擔心是合理的，因為芯片產量可能超過 AI 芯片啟動的速度。換句話說，不僅要有芯片，還要有相應的基礎設施。

數學、物理、化學、材料科學對AI來說很容易

將走向「通用能力+領域專家」的融合

Peter：AI 是否能幫助我們解決數學、物理、化學問題？

Elon Musk：數學對 AI 來說非常容易，材料科學也能處理。

Dave：數學 Colossus 可以一年搞定所有問題。物理需要新數據嗎？

Elon Musk：可能不需要新的數據，現有數據可能就能發現新規律，否則人類早就發現了一切，不太可能。

Peter：X AI 是否會參與數據工廠，24/7 運行閉環 AI 假設和模擬？

Dave：機器人工廠已經有了。

Elon Musk：完全可能。AI 會運行非常精確的物理模擬，但限制在於我們能同時運行多少模擬，並理解結果。

Peter：AI 的發現速度會超過人類，諾貝爾獎或許不再適用，需要給 AI 頒獎。

Dave：如果有數學、物理、醫學 Colossus，頂尖科學家只是維護，AI 做所有研究嗎？

Elon Musk：會採用“專家混合模型”，一半 AI 是通用知識，一半是領域專家，由大 AI 協調，任務分配給小 AI。就像公司運作一樣。

Peter：突破速度會非常快，新產品和發現會以加速方式生成。

Elon Musk：這就是奇點（Singularity）。未來非常令人興奮，模擬繼續運行，一切有趣的事件都會發生。

未來xAI和谷歌將會占據主導地位

中國在AI計算上會遠超其他國家

Peter：早期你想把 OpenAI 當作 Google 的制衡，現在的 xAI 是嗎？

Elon Musk：可能吧。Anthropic 在代碼方面做得不錯，但從非營利開源到盈利閉源，中間還有缺失部分。

Peter：還有其他公司嗎？中國的公司？

Elon Musk：據我所知，主要是 xAI 和 Google。某種程度上，未來會和中國展開競爭。中國電力強大，2026 年可能是美國的三倍。

Peter：他們會掌握芯片製造能力。

Elon Musk：會的。但芯片縮小已呈現收益遞減，例如 3nm 到 2nm 並不會提升 1.5 倍，只提升約 10%。所以討論芯片尺寸意義不大，更重要的是原子數量和位置。中國因此更容易趕上。

短期內沒人會用 5000 系列 SML 機器，那些價格翻倍、只能處理半個掩模的機器，性能提升有限。總的來說，中國將擁有比任何國家更多的電力和可能更多的芯片。

Dave：這是一個很棒的洞見。因為很多人習慣了“芯片戰爭”的思維模式——我運行單線程代碼，需要 CPU 速度翻倍，我可以提高價格，但必須在 18 個月內完成。我們已經這麼做很久了，現在沒人意識到，其實這並不重要。你可以買英特爾的芯片，也可以自己建晶圓廠，而且使用周期會更長。

Elon Musk：完全同意。事實上，我們現在的 AI 芯片還比較原始，但如果把 AI 6 的邏輯設計應用到同一家晶圓廠，名義上是 5nm 工藝，在同一工藝下就能輕鬆提升十倍的產出。

Dave：另外一個問題是，如果你把芯片數量增加 50 倍，能用來做有用的事情嗎？過去你有五個 CPU，但還是同樣的單線程代碼，你能把五個 Excel 並排運行做什麼呢？現在不同了，我可以把這些算力轉化為有用的智能。

Elon Musk：沒錯，它不受人類約束，不只是放大人類生產力，而是獨立生成生產力。

Dave：確實，很多人沒有意識到這一點的重要性。這也是為什麼中國能製造遠超我們的太陽能板，我們可能會想，“沒關係吧”。

Elon Musk：實際上，他們會趕上。

Dave：這程度太瘋狂了，如果他們在芯片上也這樣，你會想，“誰在乎？7nm而已。”

Elon Musk：不對，完全不對。根據當前趨勢，中國在 AI 計算上會遠超全球其他國家。

Peter：那麼情況會怎樣呢？你有 xAI、Google，還有中國公司，擁有海量的 ASI級算力，而唯一能理解這些算力的，可能只有 AI 本身。他們能和平共處嗎？還是說會是達爾文式競爭？

Elon Musk：可能有一些達爾文元素。但從積極方面看，這將帶來大量的智能。

Peter：確實大量。人類智能相對於全球其他智能的比例，突然間幾乎趨近於 0%。

Elon Musk：確實如此。幾年前我就說，人類是數字超級智能的生物墊腳石。