特斯拉CEO埃隆·馬斯克（Elon Musk）可能是唯一一個會冷靜地告訴你“我們有10%-20%的概率被自己創造的東西毀滅”，然後轉身繼續全速創造它的人。這種深刻的矛盾感，貫穿了他在Y Combinator首屆“AI創業學院”論壇上與陳嘉興Garry Tan的整場對話。
一方麵，他認同“AI教父”傑夫·辛頓的悲觀預測，認為數字超級智能可能在兩年內實現，並帶來末日風險。另一方麵，他又以近乎狂熱的姿態投入其中，因為他堅信“成為參與者，而非旁觀者”是引導這項技術的唯一方式。
這種矛盾同樣體現在他的其他事業中：他一邊回憶著差點讓SpaceX和特斯拉破產的至暗時刻，一邊又為人類規劃著30年內自給自足的火星文明；他一邊展示著Neuralink為殘障人士帶來的醫學奇跡，一邊又預言人類最終將淪為AI的“生物學引導程序”。這場對話揭示了一個同時被巨大恐懼和巨大希望所驅動的馬斯克，他正試圖在自己預見的最好和最壞的未來之間，走上一條危險的鋼絲。
劃重點
90%失敗概率的豪賭：馬斯克創立SpaceX時，預估成功率僅10%，甚至1%，但認為“微小機會也遠勝於零”。
逃離政治，擁抱真理：馬斯克將華盛頓的經曆形容為“有趣的支線任務”，並表示政治環境充滿了噪音，不是追求真理的地方，現在要回歸科技領域，進行“主線任務”。
1%的文明能量利用率：人類目前僅利用地球1-2%能量，離卡爾達舍夫I型文明（100%行星能源掌控）差距巨大。
10%-20%的AI毀滅概率：馬斯克認同辛頓的觀點，承認AI有10%-20%可能毀滅人類，但更強調“80%向好結果”。
6-12個月的視覺突破：Neuralink計劃在未來半年內首次為失明者植入視覺皮層接口，猴子實驗已獲成功。
5倍於人類的機器人數量：預測未來人形機器人數量將超人類5-10倍，特斯拉與XAI正全力推進相關技術。
30年火星自給計劃：預計30年內可向火星輸送足夠資源，使其不依賴地球補給，實現文明“雙星球備份”。
以下是馬斯克最新訪談精華內容：
01 創業秘辛：睡過辦公室蹭過網
我最初創業隻是因為沒在互聯網公司找到工作。我並沒有覺得自己注定要創造什麽偉大的東西，隻是想做些有用的事。
陳嘉興：在SpaceX、特斯拉、Neuralink、XAI等這些項目開始之前，是否有過某個時刻讓你意識到“我必須創造一些偉大的東西”？是什麽促使你做出這個決定？
馬斯克：最開始，我並沒有覺得自己注定要創造什麽偉大的東西。我當時隻是想做一些有用的事情，根本沒想到會有什麽特別大的成就。根據概率來看，那種成功幾乎不太可能。但我至少想給自己一個機會，嚐試一下。
陳嘉興：你能回憶一下自己年輕時的心態嗎？尤其是在你18、19歲時剛開始學習編程的那段經曆？
馬斯克：當時我麵臨兩個選擇：要麽繼續在斯坦福大學攻讀材料科學博士學位，研究超電容器來解決電動汽車的續航問題；要麽去做一些當時大多數人都沒有聽說過的互聯網項目。
1995年，我決定將精力集中在互聯網領域，並開發了一個包括白頁、黃頁和地圖路線功能的互聯網服務。當時我沒有使用Web服務器，而是直接通過端口編程，因為我根本負擔不起服務器費用。最初的辦公室位於帕洛阿爾托的謝爾曼大道，樓下就是一家互聯網服務提供商。我在地板上鑽了一個洞，把網線直接接到了他們的服務器上。
當時我們的情況非常困難，我和弟弟金布爾一起工作，另一位聯合創始人格雷格·科裏也參與了我們的項目。我們甚至沒有足夠的錢租個地方住，隻能住在辦公室裏，每天去基督教青年會（YMCA）洗澡。辦公室每月租金隻有500美元，就這樣度過了艱苦的日子。
當時，我的選擇其實不多：要麽繼續攻讀博士學位，站在旁邊看別人做互聯網，要麽我自己動手做點什麽。那時候，我完全沒有預料到它會這麽成功。最後，我們以3億美元的價格將Zip2賣掉，這對我來說是一筆非常巨大的財富。
但如今，AI初創公司最低的估值可能已經達到10億美元了，而且市場上湧現出更多獨角獸。一些成立不到一年的公司估值就達到幾十億甚至上百億美元，AI領域的炒作確實達到了極高的水平。
陳嘉興：在創業過程中，你獲得了哪些經驗教訓？
馬斯克：我早期犯的一個大錯，就是在Zip2的董事會和股東結構中，給了傳統媒體公司太多的控製權。這些公司在看到問題時，總是從傳統媒體的角度來思考，最終導致他們推動了一些不符合新技術發展的決策。
其實一開始，我並沒有打算創業，而是想參與到互聯網的建設中。但我沒能在一家互聯網公司找到工作，那就隻好自己創辦一家公司。
從AI的角度來看，未來的經濟將會發生天翻地覆的變化，規模難以想象。如果AI沒有失控或者摧毀人類，我們會看到一個超越現有經濟規模的世界。如果我們能成為超越II型文明的存在，那麽經濟的規模可能是今天的數千倍，甚至數百萬倍。（注：文明等級的概念由俄羅斯天體物理學家尼古拉·卡爾達舍夫於1964年提出，他基於能量處理水平（能量利用程度）將文明分為I型、II型和III型。）
02離開政治中心，回歸科技“主線”任務
政治環境完全充滿了噪音，根本不是真正追求真理的地方。所以，我更願意回到科技領域。
馬斯克：在華盛頓特區的那段時間，我因為推動清除浪費和反對欺詐而遭到不少批評。我把這看作是一個“有趣的支線任務”，但很快我意識到，我需要回到主線任務。
我確實覺得，修複政府有點兒像清理海灘。你看到海灘上堆滿了垃圾、針頭和糞便，顯然你會想要清理這些垃圾。但與此同時，麵前卻有一堵高達千米的水牆，這是一場人工智能海嘯，迫在眉睫。如果麵前有這麽巨大的挑戰，清理海灘似乎就沒那麽重要了——意義不大。
陳嘉興：很高興你能回歸主線任務，這很重要！
馬斯克：是的，華盛頓充滿了政治喧囂。在我做火箭或者汽車的研發時，我需要追求真理——數學和物理是嚴謹的審判者，不能作弊。而政治環境完全不同，充滿了噪音，根本不是真正追求真理的地方。所以，我更願意回到科技領域。
陳嘉興：出售Zip2讓你獲得了數億美元的回報？
馬斯克：我賺了大約2000萬美元。
陳嘉興：至少你實現了財富自由。你基本上是拿著這筆錢繼續投入到X.com，也就是後來成為PayPal和Confinity的那家公司。並不是所有人都會那樣做，是什麽促使你再次投入競爭的呢？
馬斯克：在Zip2時，我們確實建立了非常棒的技術，但是它從未得到充分利用。至少從我的角度來看，我們的技術比雅虎等公司更好，但卻被客戶需求所限製。所以，我開始思考，是否可以創辦一個不受客戶需求限製的公司，直接麵向消費者。
於是，我決定創辦X.com，後來X.com與Confinity合並，最終形成了PayPal。實際上，PayPal的“黑手黨”可能創造了比任何其他公司更多的創業公司。
那時，我從出售Zip2的交易中得到了2000萬美元，並決定幾乎把所有的錢都投入到X.com，繼續押注未來。我幾乎把所有的籌碼都放到了這個新的創業項目上。
03 火箭成本可以砍掉98%
我創辦SpaceX時，認為成功的機會不到10%。但我堅信，即便隻有1%的微小機會，也遠勝於完全沒有機會。
在PayPal之後，我開始好奇，為什麽我們還沒有把人送上火星。我登錄了NASA的網站，想看看他們計劃什麽時候將人類送上火星。結果，網站上沒有任何相關日期，他們根本沒有明確的計劃。
通過調查，我逐漸意識到，火星探索的最大問題並不是技術上的困難，而是沒有一個能夠負擔得起的商業方案。最初，我的想法是進行一項名為“Life to Mars”的慈善任務——向火星發送一個小型溫室，裏麵裝有海藻和幹燥的營養凝膠，到了火星後，通過加水激活這些凝膠，溫室就可以開始生長植物。最理想的畫麵就是在火星的紅色背景下，展現一片綠色植物的圖像，來激勵公眾和NASA將人類送上火星。
最終，我得出的結論是，若不突破現有的火箭技術，無論如何都無法實現火星任務。因此，我決定創辦SpaceX。
陳嘉興：所以你並不是一開始就想創業，你隻是想做一些你感興趣的事情，做一些你認為人類需要的事，而最終卻發現這也許是一項非常有利可圖的業務？
馬斯克：現在回頭看確實是這樣，但實際上，在我創辦SpaceX時，從未有過真正的火箭初創公司成功的先例。曾經有一些商業火箭公司嚐試過，但都失敗了。
所以，當我開始創辦SpaceX時，我認為成功的機會不到10%，甚至可能隻有1%。但如果沒有一個初創公司推動火箭技術的發展，那就永遠不會有突破，因為大多數國防承包商隻會依附政府，而政府隻願意做非常傳統的事情。所以，要麽是初創公司來做，要麽就根本沒有機會。即便成功的機會非常小，它也比完全沒有機會要好。
我是在2002年中期開始創辦SpaceX的，那時我預計這家公司可能會失敗，甚至有90%的失敗概率。在招聘員工時，我也沒有嚐試說服他們去看未來的美好，我直接告訴他們，我們可能會失敗，但也許有10%的機會能夠活下來。最終，我成為了火箭的首席工程師，但這並不是因為我有多麽強的技術背景，而是因為找不到合適的人，我們隻能從零開始開發火箭。
最開始的三次火箭發射都失敗了，如果第四次也失敗，我就沒有錢了！所以，我們幾乎是在“險之又險”的情況下才成功的。幸運的是，第四次火箭發射成功了，NASA也授予我們一個合同，讓我們為國際空間站提供補給，這簡直就是“救命稻草。
04 機器人數量將超人類10倍
我不想讓《終結者》成真，但這無論我是否參與都會發生。所以，我選擇成為一名參與者，而不是袖手旁觀的看客。
陳嘉興：我覺得你所做的一切都非常令人欽佩，尤其是在第一性原理思考方麵。對你來說，什麽方法有效，是否會傳授給別人？
馬斯克：物理學的工具對理解和推動任何領域的進展都非常有幫助。第一性原理的意思顯然是將事物分解到最基本的、最有可能為真的元素，然後從這些元素出發進行推理，而不是通過分析或比喻推理。還有像思考極限問題：如果你做出外推，最小化或最大化某事，思考極限是非常有幫助的。我會運用所有物理學的工具，這些工具適用於任何領域，實際上，這就像是一種超能力。
以製造火箭為例，假設你想知道建造火箭的成本。一般來說，人們會查看曆史上火箭的成本，然後假設任何新的火箭成本都會與之前的火箭成本相似。而第一性原理的方法是，你需要看火箭的構成材料。如果火箭是由鋁、銅、碳纖維、鋼等材料構成的，那麽你要分析這些材料的重量、它們的成本以及每公斤的價格。通過這些數據，你就可以得出火箭的最低成本——它的成本會趨近於原材料的成本。然後你會發現，火箭的原材料成本隻占曆史成本的1%或2%，那麽製造過程一定非常低效。如果原材料隻占1%或2%，那麽這就是通過第一性原理分析火箭成本優化潛力的方式。而這還不包括火箭的可重複使用性。
再舉一個與AI相關的例子，去年在為XAI構建訓練超級計算集群時，我們向各大供應商詢問，表示我們需要10萬顆H100芯片才能有效進行訓練。供應商給出的完成時間估計是18到24個月。但我們需要在6個月內完成，否則就無法保持競爭力。於是，我們通過第一性原理進行了拆解。
首先，問自己需要什麽？我們需要一棟建築、足夠的電力和冷卻係統。由於時間不夠，我們不能從頭開始建一座建築，因此必須尋找現有的建築。最終，我們在孟菲斯找到了一座曾用於生產電解質產品的廢棄工廠。但工廠的電力輸入功率隻有15兆瓦，而我們需要150兆瓦。於是，我們租用了發電機，並將它們放置在建築的一側。為了應對冷卻問題，我們租用了美國四分之一的移動冷卻能力，並將冷卻機組放在了另一側。
但這還不能完全解決問題，因為在訓練過程中，電壓和功率波動非常大。功率可能在100毫秒內下降50%，這使得發電機無法跟上電力需求。於是我們結合了特斯拉的Mega Packs，並修改了軟件，以便能夠解決訓練過程中的功率波動問題。除此之外，還有很多網絡問題需要解決，因為如果你想讓10萬顆GPU協同訓練，網絡連接的挑戰非常大。
陳嘉興：聽起來，第一性原理思維的一個關鍵點就是，我們要問“為什麽”，去搞清楚問題的根源，並挑戰對方的觀點。這種思維方式似乎在硬件領域尤為重要。相比之下，軟件領域可以通過增加更多的 CPU 來解決問題，但硬件領域則不會這麽簡單。
馬斯克：我認為第一性原理的原則不僅適用於硬件，同樣也適用於軟件，甚至適用於任何領域。這裏我隻是用硬件的例子來說明。
一旦我們將問題分解成需要建築、電力、冷卻這些基本要素，就可以逐個解決這些問題。然後，我們就成功地讓網絡工作起來，進行了所有的電纜布線工作。我們在 4 個班次、全天候 24 小時連軸轉的情況下完成了這些工作。我甚至在數據中心睡覺，自己親自做電纜布線。
當然，解決這些問題的過程還麵臨其他很多挑戰。去年沒有人曾做過10萬顆 H100 的協同訓練——也許今年已經有人做過了，我不太清楚。然後我們又將這個規模翻了一番，變成了 20 萬顆 GPU。因此，現在我們在孟菲斯的訓練中心有 15 萬顆 H100、5 萬顆 H200 和 3 萬顆 GB200，我們還計劃在另一個數據中心上線 11 萬顆 GB200。
陳嘉興：你是否認為，預訓練仍然有效，縮放定律仍然成立，而這場競賽的贏家將擁有基本是你能提煉出的最大、最智能的模型？
馬斯克：關於大規模 AI 的競爭，除了硬件的規模之外，人才也非常重要，而如何有效利用硬件也是至關重要的。你不能僅僅訂購一堆 GPU 然後就能開始工作，它們需要被很好地配置，並且穩定地協同訓練。除此之外，還需要考慮數據的獨特訪問權限。比如，你的 AI 如何接觸到外界，如何讓更多的人使用你的 AI，這些也是決定能否打造一個有競爭力的大型基礎模型的重要因素。
正如許多人所說，我的朋友伊利亞·蘇茨克維曾經提到過，我們已經用盡了人類生成的預訓練數據，尤其是高質量的 tokens，很快就會耗盡。因此，我們必須大量創造合成數據，並能夠準確地判斷這些合成數據是否真實，或者隻是一些與現實不符的幻覺。所以，實現“與現實的接地”非常棘手。現在我們正致力於更多的合成數據工作。目前我們正在訓練 Grock 3.5，這款模型特別注重推理能力。
陳嘉興：根據我聽到的反饋，硬科學，特別是物理學知識，對於推理非常有幫助，而社會科學則完全沒用。
馬斯克：是的，確實如此。未來非常重要的一點就是將數據中心或超級集群中的深度 AI 與機器人技術結合。例如，像擎天柱那樣的人形機器人。未來將會有大量的人形機器人和各種不同形態的機器人。我的預測是，人形機器人將會比所有其他類型的機器人加起來還要多，甚至可能多出一個數量級，差距非常大。
陳嘉興：你們真的在計劃組建某種機器人軍隊嗎？
馬斯克：特斯拉會與 XAI 緊密合作，來推動機器人的發展。你可以看到現在有很多人形機器人創業公司，黃仁勳曾經在舞台上展示大量來自不同公司的機器人。因此，盡管我一直在思考，我不想讓《終結者》變成現實，這也可能是我有些遲緩的原因之一。
但我逐漸意識到，這一切無論我參與與否都會發生。因此，你實際上隻有兩種選擇：一個是作為旁觀者，一個是作為參與者。而我更願意作為一個參與者。所以，現在我完全投入到人形機器人和數字超級智能的研發中。
馬斯克：雖然未來會出現深度智能，但我不認為AI會失控
05 人類僅用1%地球能量，我們連原始文明都算不上
我同意AI有毀滅人類的風險，但更有可能走向富足。而成為多星球物種，就是為了對衝那個最壞的可能。
陳嘉興：另一個你常常談到的話題就是讓人類成為一個多星球物種。這個目標並不是短期內能完成的，可能需要10年、20年，甚至100年。你怎麽看待這一點呢？
馬斯克：我希望百年後人類文明能依然存在，盡管那時它必將與今日截然不同。據我預測，未來人形機器人的數量將達到人類的5-10倍。
文明進步可通過卡爾達舍夫指數衡量。作為I型文明，人類應能完全掌控一顆行星的能量，但當前我們僅利用了地球能量的1-2%；II型文明可駕馭一顆恒星的能量（約是地球的十億至萬億倍）；而III型文明則能掌控整個銀河係的能量，但我們距此仍遙不可及。
當前，我們正處在“智能大爆炸”的早期階段。我認為，我們30年內就能向火星輸送足夠資源，使其實現自給自足。這將極大延長文明（無論是生物文明還是數字文明）的存續時間，這正是我主張人類應成為多星球物種的原因。
費米悖論令我困惑：為什麽我們還沒有見到外星人？這或許是因為智慧生命在銀河係中極為罕見，甚至可能唯我獨存。若真是如此，人類意識就如黑暗宇宙中的微弱燭火，我們必須竭力守護這縷微光。
成為多星球物種不僅能顯著提升文明存續的幾率，更是邁向星際擴張的關鍵一步。當人類立足多個星球時，必將激發太空技術的突破性發展，最終推動意識向星際傳播。
陳嘉興：也有可能，費米悖論指示著，當某個文明達到某種技術水平後，它就會自我毀滅。那麽，如何避免這一命運呢？
馬斯克：其中一個“偉大的過濾器”顯然是全球性的核戰爭，我們應該盡力避免發生這種情況。另一個可能的過濾器是創建“有利於人類的AI機器人”，構建那些真正關愛人類、並且對社會有幫助的機器人。在構建 AI 時，極其重要的一點是要嚴格遵循真理，即使這些真理可能是政治上不正確的。我認為 AI 變得危險的一個直覺因素是，我們強迫 AI 相信一些不真實的東西。
陳嘉興：如果出現快速發展的AI隻被一個人掌控，那可能會帶來許多不利後果。但現在，我們有更多的選擇，這很棒。對此，你如何看？
馬斯克：我確實認為會有多個深層智能，可能至少有五個，甚至十個，其中四個可能會在美國。因此，我不認為會是某個AI擁有失控的可能。
陳嘉興：這些深層智能將會做什麽呢？它們可能進行科學研究，還是相互攻擊？
斯克：都有可能發生。但我希望它們能夠發現新的物理學原理，毫無疑問，它們將發明新技術。我認為我們離數字超級智能非常接近，可能今年就會實現，如果今年沒有，明年肯定會實現。數字超級智能的定義是，它在任何領域的智慧都超越了人類。
陳嘉興：那麽，我們如何引導這種超級智能走向超級富足？
馬斯克：我認為最有可能的結果是好的。我基本同意傑夫·辛頓（Jeff Hinton）的看法，認為AI有10%到20%的幾率會毀滅人類。但從樂觀的角度看，這也意味著有80%到90%的概率會有更好的結果。所以，對AI安全來說，嚴格遵守真理是最重要的事。當然，AI應該具備對人類和生命的同情心。
06 Neuralink半年內讓盲人複明
我們已讓癱瘓者通過意念交流，下一步是在半年內讓盲人重見光明。Neuralink的終極目標不隻是修複，更是大幅增強人類。
陳嘉興：你認為Neuralink對通用人工智能（AGI）和超人工智能（ASI）來說有多重要？
馬斯克：其實，Neuralink並不是解決數字超級智能的必要條件，這個問題會在Neuralink大規模應用之前就得到解決。但Neuralink能有效解決的是輸入輸出帶寬的限製，尤其是我們人類的輸出帶寬非常低。
人類一天內持續的輸出不到1比特每秒，而全天有86,400秒，人類每天輸出的token數量也極為有限。要保持幾天的高輸出甚至更加罕見。所以，如果通過Neuralink接口，你可以極大地提高輸出和輸入帶寬。所謂輸入，就是你必須對大腦進行寫入操作。
目前，我們已經有5個接受過“讀取”輸入的實驗對象，其中包括一些患有ALS的病人，他們基本上是四肢癱瘓，但通過Neuralink，他們能夠以與正常人類相似的帶寬與外界溝通，並控製計算機和手機，這非常酷。
我認為在未來6到12個月內，我們將首次進行視力植入實驗，即使某人完全失明，我們也可以直接寫入視覺皮層，這項技術在猴子身上已經有所突破。起初，分辨率會較低，但長期來看，分辨率將非常高，甚至能夠看到多光譜波段，例如紅外線、紫外線、雷達等。
到那時，生物體的網絡植入不僅僅是修複損壞的部分，而是大幅增強人類的能力，增強智慧、感官和帶寬。這遲早會發生。但數字超級智能會在那之前就出現。如果我們擁有Neuralink，至少可以更好地理解AI。
陳嘉興：計算機將變得越來越聰明，可能很快就會具備超級智能。如何調和人機之間的關係？
馬斯克：這被稱為“奇點”，因為我們並不知道在不遠的未來會發生什麽。人類智能的比例最終會變得非常小，某個時刻，所有人類智能的總和將不到所有智能的1%。即使假設人口數量和人類智能得到了大幅度提升，比如每個人的IQ都達到1000，但人類集體智能仍然可能隻有數字智能的十億分之一。我認為，最終，人類將成為數字超級智能的生物學引導程序。
陳嘉興：我認為這一切聽起來像是科幻故事，你對這一代最聰明的技術人才有何忠告？
馬斯克：我剛才說過，如果你在做一些有用的事情，那就很好。盡量對你的同胞們有用，這樣你就在做正確的事情。我一直強調，要關注超級真實的AI，這是AI安全的最重要因素。
希望我們能理解宇宙的本質，這才是AI可以告訴我們的事情。也許AI可以告訴我們外星人在哪裏，宇宙是如何開始的，它將如何結束？我們還不知道的問題是什麽，我們應該問什麽？我們是否生活在一個模擬中，或者我們處於哪種模擬級別？我想我們會找到答案的。
