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      馬斯克最新訪談,信息量爆炸!

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      作者:馬斯克

      來源:筆記俠整理

      AI浪潮下,我們正站在一個所有故事線都在瘋狂交匯的十字路口。

      人工智能在指數級狂奔,大國競爭在重塑全球格局,而能源與芯片的物理瓶頸,正在給數字世界的狂想澆上一盆冷水。

      這一刻,我們比任何時候都更需要一張穿越未來的導航圖。

      埃隆·馬斯克,這位同時驅動著電動汽車、可回收火箭和人形機器人的“未來架構師”,在最近一場3小時的深度訪談中,將他眼中的導航圖全盤托出。


      他沒有談論遙遠的科幻,而是給出了一連串以“月”為單位的時間表和對現實的冷酷診斷:

      關于太空AI的暴論:未來36個月內,部署AI最便宜的地方將是太空。地球上,我們很快將撞上一堵堅硬的“電力墻”。

      關于機器人的終局:Optimus是“無限刷錢外掛”。當機器人開始制造機器人,經濟學的底層邏輯將被徹底改寫。

      關于中美博弈的警告:中國制造是“另一個維度的存在”。美國若沒有突破性創新,將完全失去未來主導權。

      這不僅僅是一次科技預言,更是一次關于 競爭與生存極限的硬核推演。

      今天,我們將這篇信息密度極高的對話,整理為4個核心章節,帶你一同審視這些正在交匯的故事線,看清下一個時代的形狀與裂縫。

      本文根據埃隆·馬斯克的訪談進行整理,內容有所刪減,希望能給到你啟發。

      01

      終極擴展:

      為什么AI的未來必須在太空?

      1.核心診斷:地球能源之墻,太空陽光免費

      現在正是最有意思的時候,所有故事線此刻正在交匯。其實,我比任何人都更清楚數據中心總成本中只有10-15%是能源,絕大部分成本都在GPU上。

      有人會質疑,如果它們放在太空,維護會更困難,甚至根本無法維護,這會縮短它們的折舊周期,把GPU( 注解:Graphics Processing Unit,圖形處理器,泛指AI計算芯片算力 )放在太空顯然要昂貴得多。

      既然如此,為什么要放到太空去呢?問題在于能源的可獲得性。

      如果你看看中國以外的電力產出,你會發現中國以外所有地方的產出基本持平,即便略有增長,也基本處于停滯狀態。只有中國的電力產出在快速增長。

      但如果你要把數據中心建在中國以外的任何地方,你的電力從哪里來?尤其是當你持續擴大規模時,芯片的產出幾乎呈指數級增長,但電力的產出卻毫無波瀾。

      因此,你怎么啟動這些芯片?靠魔法電源嗎?還是靠神奇的電力仙子?

      眾所周知,我是太陽能擁躉。一太瓦的太陽能發電,按25%的容量系數計算,大約需要四太瓦的太陽能電池板。這只占美國國土面積的1%。當我們擁有一個太瓦級的數據中心時,我們就已經進入技術奇點了。

      當然,我發現即便置身于奇點中,感覺也會是:“好吧,我們還有很長的路要走。”

      ①太空實際上是一個規避監管的舉措,在地面上擴大規模比在太空更難。

      我覺得用太陽能電池板覆蓋一個州相當困難,比如內華達州,你需要獲得許可,你試試看能不能拿到那種規模的許可。

      ②太空太陽能電池板的效率大約是地面的五倍,而且你不需要電池。

      因為在太空沒有晝夜循環、季節性變化、云層或大氣層。僅大氣層就會導致大約30%的能量損失。

      ③你還可以省去夜間所需的電池成本。

      實際上在太空做這件事要便宜得多。

      2.時間表與路徑:36個月,從科幻到最經濟現實

      我的預測是,太空將是部署AI最便宜的地方,且優勢會遠超其他任何地方。

      在未來36個月或更短時間內,太空將成為最便宜的地方。

      目前,我們發現我們的GPU相當可靠。早期故障率,這顯然可以在地面上解決。所以你可以先在地面上運行它們,確認沒有早期故障。

      但是一旦它們開始工作,并且過了英偉達或任何芯片制造商,可能是特斯拉的AI6芯片,或者是TPU( 注解:谷歌(Google)為機器學習任務自主研發的專用芯片 )、Trainium( 注解:亞馬遜云科技(AWS)自主研發的專用芯片 )之類的,初始調試周期后,在某個時間點之后,它們就相當可靠了。

      所以我認為維修不是問題。

      但你們記住我的話,真正能擴展的地方只有太空,一旦你開始考慮利用太陽能量的百分比,你就會意識到必須去太空,在地球上你無法大規模擴展。

      02

      大國競賽:

      中國制造“降維打擊”與美國的唯一出路

      1.優勢碾壓:供應鏈、電力與勞動力人口的三重維度

      首先,供應鏈方面:中國礦石精煉能力強。

      在大多數領域,中國的制造業非常先進。只有少數幾個領域不是。中國是一個制造業強國,簡直是另一個維度的存在。

      你看礦石精煉,中國平均精煉的礦石量大約是世界其他地區的總和的兩倍。

      有一些領域,比如精煉用于太陽能電池的鎵。我想他們占了98%的鎵精煉。所以中國實際上在大多數制造領域都非常先進。

      稀土材料,你知道,它們并不稀有。我們實際上在美國進行稀土礦石開采,把礦石裝上火車,然后裝上船運到中國,再換火車,運到中國的稀土精煉廠,然后他們精煉它,做成磁鐵,做成電機組件,再送回美國。

      所以我們真正缺少的是美國大量的礦石精煉能力。

      其次,勞動力人口:四倍于美國且人均產出高。

      我認為中國的主要優勢是熟練勞動力的豐富,中國人口大約是我們的四倍。

      老實說,我有這樣一種擔憂:如果人力資源是未來,現在如果是制造業的熟練勞動力決定誰能制造更多的人形機器人,中國有更多這樣的勞動力,它制造更多的人形機器人,也許會首先獲得Optimus( 擎天柱 )的未來。

      當然,肯定不能只靠人力取勝。

      我們的出生率長期以來一直很低。美國的出生率自1971年左右以來一直低于更替水平。我們有很多人退休,國內死亡人數接近超過出生人數。

      所以我們肯定不能在人類方面取勝,但我們可能在機器人方面有機會。

      總之,無論你做什么,美國的人口都只有中國的四分之一。如果你讓他們做這件事,他們就不能做那件事。

      最后,電力方面:電力產出即將達美國三倍。

      中國是一個強國,我認為今年中國的電力產出將超過美國的三倍。 電力產出是經濟的合理指標,為了運營工廠和一切,你需要電力,這是實體經濟的很好指標。

      如果中國的電力產出超過美國的三倍,那就意味著其工業能力——粗略近似,將是美國的三倍。

      所以,除非未來幾年出現某種人形機器人的遞歸奇跡,否則在整個制造/能源/原材料鏈條上,中國無論在AI、制造電動汽車還是制造人形機器人方面都將占據主導地位。前提是如果美國沒有突破性的創新,中國將完全主導。

      2.心態批判:常勝者的自滿與“贏太久”的陷阱

      老實說,美國贏得太久了……一支贏得很久的職業運動隊往往會變得自滿產生優越感,這就是他們停止贏的原因,因為他們不再那么努力了。

      所以老實說,我觀察到中國的平均職業道德比美國高。不僅是人口是四倍,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力,但你仍然只有四分之一的人口,假設生產率相同,但我認為實際上可能不是。我認為中國的人均生產率可能更高——我們做的事將是中國的四分之一。

      所以我們不能在人類方面取勝。

      3.破局點:唯有突破性創新才能避免“完全主導”

      中國在制造業上極具競爭力,比如,比亞迪在電動汽車產量或銷量上正在接近特斯拉。所以我認為將會有大量的中國車輛和基本上大多數制成品涌入。

      所以如果你深入到第四、第五級供應鏈的東西……在基礎層面,你有能源,然后是采礦和精煉。但這些基礎層,就像我說的,粗略估計,中國的精煉量是世界其他地區的總和的兩倍。

      所以任何特定產品都會有中國含量,而且他們會一直做到成品,包括汽車等。

      如果美國沒有突破性的創新,中國將完全主導。

      03

      xAI藍圖:

      從“數字人類”切入萬億美元市場

      1.市場洞察:數字化產出是最高價值所在

      有報道說xAI收入目前是10億美元,而“收入最大化的公司”正在創造100-200億美元的收入,OpenAI收入200億美元,Anthropic是100億美元。

      可能你會關心,xAI有什么計劃來保持、達到他們的收入水平?事實上,“接近利潤最大化”的是AI。

      一旦你解鎖了數字人類,你基本上就擁有了數萬億美元的收入機會。實際上,你可以把它想成……目前市值最高的公司,它們的產出是數字的。

      英偉達的產出是將文件通過FTP傳送到臺灣,是數字的。蘋果不制造手機,他們把文件發送到中國。 微軟不制造任何東西,即使是Xbox,也是外包的,他們的產出是數字的。

      Meta( 注解:馬克·扎克伯格創立、并于2021年更名為?Meta Platform Inc.?的美國互聯網科技巨頭 )的產出是數字的。

      谷歌的產出是數字的。所以如果你有一個人體模擬器,你基本上可以一夜之間創造出一家世界上最有價值的公司,你將獲得數萬億美元的收入。

      這不是個小數目。

      2.落地路徑:沿難度曲線向上,從客服到芯片設計

      今天的收入數字與實際的潛在市場規模相比都是舍入誤差,所以只需專注于TAM以及如何到達那里。 拿像客服這樣簡單的事情來說。

      如果你必須與現有公司的API集成,其中許多甚至沒有API,所以你必須做一個,并且必須費力處理遺留軟件,那會極其緩慢。

      然而,如果AI能夠簡單地接手他們已經使用的客服外包公司所給予的任務,并使用他們已經使用的應用程序來做客服,那么你就能在客服方面取得巨大進展。

      我認為這大概是世界經濟的1%左右,全部加起來接近一萬億美元,而且沒有進入壁壘。你可以立即說,“我們可以以一小部分成本外包”,而且不需要集成。

      04

      管理內核:

      CEO是“限制因素粉碎機”

      1.聚焦于“限制因素”,問題越大見我的頻率越高

      我有很多很多公司,聽起來在每一個公司里,我都會深入了解相關瓶頸,以便與人們進行這些評審。實際上我與TheBoring Company(掘進公司)沒有定期會議,所以The Boring Company只是按部就班地前進。

      基本上,如果某件事運行良好并取得良好進展,那么我就不需要花時間在上面了。我實際上是根據限制因素來分配時間。

      哪里有問題?我們在哪里遇到阻礙?是什么拖慢了我們的步伐?我聚焦于這些限制因素。當然,限制因素不一定是進展糟糕,而是我們需要讓它進展更快的東西。

      諷刺的是,如果某件事進展順利,他們就不會經常見到我。但如果某件事進展糟糕,他們會經常見到我。

      2.防止信息被“粉飾”:開放式的會議風格

      當SpaceX或特斯拉的某事成為限制因素時,大多數是每周一次,有些是每周兩次會議。AI5芯片評審會是每周兩次,每個星期二和星期六是芯片評審會。

      會議時長是開放式的,通常是兩三個小時,有時更短,這取決于我們需要討論多少信息。

      事實上,我主持的更多是開放式的、“我們討論直到弄清楚”類型的事情。有時候,但大多數似乎基本上都能按時完成。

      今天的星艦工程評審時間稍長,因為有更多話題要討論。他們正在想辦法如何擴展到每年一百萬噸以上的入軌能力,這相當具有挑戰性。

      參考資料:

      1.《馬斯克:美國贏太久“飄了”,中國制造降維打擊 | 3小時訪談實錄》,網易科技。

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