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編輯：元宇 KingHZ

馬斯克最新豪言震動硅谷：芯片自己造，數據中心要上天，目標直指人類星際文明。很多人第一反應是「又在吹牛」，但紅杉合伙人Shaun Maguire卻反手押注：xAI會贏。

上周，馬斯克豪言：「買不到芯片，我們就自己造！」

馬斯克宣布自建晶圓廠「Terafab」，目標每年1太瓦算力，還要把數據中心送上天。

上下滑動圖片

這座新芯片工廠坐落于美國德州奧斯汀，目的是實現芯片遞歸式改進，并探索非傳統計算方式；終極目標是讓人類文明邁向星際文明，征服星辰大海。

不過，工廠規模前所未有，終極理想太過宏偉，以至于有聲音認為這是馬斯克在炒作、吹牛、畫餅——

剛剛，美國知名風險投資機構Sequoia資本合伙人Shaun Maguire，卻力挺馬斯克，拋出了一個極具爭議的判斷：

xAI將會獲勝。

他認為，人們又一次低估了馬斯克，尤其低估了xAI。

Shaun不是一個圍觀者，他是Sequoia合伙人，主導或共同主導了Sequoia對SpaceX、X/xAI等項目的投資。

換句話說，他既是技術型投資人，也是最早、最堅定押注馬斯克體系的人之一。

這篇長文重要的地方，不在于Shaun「又支持馬斯克」，而在于他試圖把外界對馬斯克的理解，從「政治人物」重新拉回「技術組織者」。

表面上看，過去幾年馬斯克的公眾形象確實變了。

五年前，更多人把他當成技術狂人；現在，更多人先看到的是政治立場、社交平臺爭議、監管對抗和輿論漩渦。

但在Shaun看來，這些東西并沒有改變馬斯克的底層工作方式，他仍然在追逐那個他一貫追逐的目標：找出制約技術躍遷的最大瓶頸，然后不惜代價地拆掉它。

Shaun在文中還給了另一個非常重要的判斷：

就算馬斯克+xAI贏了，也不代表其他前沿實驗室會輸；數字智能會是史上最大的市場之一，而物理智能最終可能更大。

市場誤判xAI，根源不在模型榜單，而在于外界已經不再用「技術組織者」的視角理解馬斯克。

馬斯克真正稀缺的能力

預見未來

Shaun這篇文章提到馬斯克一個重要的能力：識別拐點的能力。

在那些極其反直覺、極難看清的技術賭局上，馬斯克的直覺可能是世界最強的大腦之一。

他大概有80%的概率是對的：比如「只做計算機視覺」「火箭可復用」「AlexNet是通往AGI的路徑」。

今天回看，這些判斷都像常識。但在它們還是非共識的時候，敢重倉***的人并不多。

AI上也是一樣。

2012年，AlexNet橫空出世，直接把深度學習從邊緣研究推向主舞臺。

那篇NIPS 2012論文證明，深而大的卷積神經網絡，配合GPU和大數據，可以把圖像分類效果抬到一個此前難以想象的水平。

這件事的重要性，今天***都知道。

但真正難的是在2012年、2013年那個節點實時看懂。因為在那之前，神經網絡已經低迷了很多年。

AlexNet不是簡單的精度提升，它幾乎相當于宣布：算力、數據和深層網絡的組合，可能會重寫整個AI路線。

更關鍵的是，馬斯克顯然很早就把這件事和現實世界問題綁在了一起。

他并不是停留在「這論文很重要」，而是迅速把視覺智能與自動駕駛聯系起來。

后來的Tesla路線，無論外界是否認可，核心都圍繞一個極強的前提展開：

如果人類主要靠視覺駕駛，那么機器也可能主要靠視覺學會駕駛。這種押注，后來一步步演化為Tesla更明確的camera-first路徑。

再看2013年末的深度強化學習。

2013年12月，DeepMind證明深度神經網絡和強化學習結合后，可以直接從像素輸入學習控制策略。

標題：Playing Atari with Deep Reinforcement Learning

鏈接：***s://arxiv.org/abs/1312.5602

此后，AI不再只是「看懂」世界，也開始顯露出「學會行動」的雛形。

Google對這件事的反應非常快。

2014年1月26日，Google確認收購DeepMind。從論文出現到收購確認，時間非常短。

值得注意的是，馬斯克在那個階段已經成為OpenAI的共同創始人之一。

所以，Shaun想證明的并不是「馬斯克總是對的」，而是每當重大、反直覺、未來性極強的技術拐點出現時，他往往能在多數人還沒反應過來之前，就先認出來，然后立刻***。

他很早看懂了AI，

但也錯過了最關鍵的轉向

講到這里，必須把神話戳破一點。

雖然馬斯克善于預測技術，但他也不是一路全對，他看懂了很多，但也確實錯過過一次關鍵轉向。

這次轉向，就是語言模型。

問題是，AI不是沿著單一主航道前進的。

2017年，Google團隊提出Transformer。

那篇《Attention Is All You Need》幾乎重寫了自然語言處理的底層架構：不再依賴RNN和CNN，而是用attention機制直接建模全局依賴，大幅提高了并行訓練效率，也打開了后來大語言模型爆發的技術通道。

今天回頭看，這當然是一條通往大模型時代的總閘門。

但馬斯克并沒有像對AlexNet、DeepMind那樣，在Transformer出現后立刻重排自己的AI優先級。他在這一時期，階段性低估了語言路線成為AGI主入口的速度。

真正的轉折點，在2022年11月30日。

那一天，OpenAI正式發布ChatGPT，這是一次把大模型能力首次大規模推向公眾的引爆點。

三個月后，2023年3月9日，xAI成立；同年7月12日，馬斯克正式對外宣布xAI，并強調這家公司將與X、Tesla等體系形成緊密協作，同時保持公司實體上的分離。

這個時間差非常短，因此，更像是某個判斷在極短時間內被修正了。

Shaun的推測是，ChatGPT讓馬斯克重新接受了一件事：語言也是通向AGI的可行路徑，而且不是補充路徑，而是必須補上的主路徑之一。

這不是放棄視覺路線。恰恰相反，是把語言路線重新加回那張更大的技術藍圖里。

視覺負責接觸世界，語言負責抽象、壓縮、推理和泛化；機器人負責行動和反饋；平臺負責數據分發與用戶界面；算力基礎設施負責把一切真正放大。

xAI的成立，說明馬斯克終于接受，AGI不能只靠視覺體系推進。

xAI也成了馬斯克技術版圖里被補上的最后一塊關鍵拼圖，補上這塊之后，原來相互獨立的東西：X平臺、Grok、Tesla視覺棧、Optimus、訓練集群、現實世界數據，才開始有了被統一解釋的可能。

xAI：算力在手，AI不愁

現在把這個框架套到 xAI。

外界覺得它最近很混亂：

12位創始成員里，過去一年走了超過一半；

在代碼能力與營收上，xAI目前落后Anthropic和OpenAI。

很多人因此斷言xAI已經「追不上了」。

但換個角度，Shaun認為：

在xAI，算力（compute）才是馬斯克的最高優先級，其次才是模型能力排名。

而現在，xAI的算力已經進入「加速走向支配」的軌道。

很多人會反對，比如說Google的數據中心硬件非常強：MEMS光開關、TPU等等。

馬斯克自己也發過一條推文：

可以具體解讀是：

Google會擁有西方在地球上規模最大的算力；

中國會成為地球上規模最大的算力；

SpaceX 會成為太空里規模最大的算力。

但最終，太空會贏。

關鍵在于：隨著Colossus 2的進展 + SpaceX對「軌道數據中心」的信心 + SpaceX在硬件執行上的能力，馬斯克把「算力」從xAI的最高優先級里「放下來了」，因為目前一切進展順利。

于是，Shaun Maguire判斷：xAI現在的兩大優先級變成了——模型，以及一個新優先級：產品。

Claude Code可以說是第一個真正意義上的AI產品。它之前的很多東西更像「界面」，真正的「產品」是超強后端 + 最簡前端。

ChatGPT 也符合這個模式：突破級后端，通過一個提示詞（prompt）輸入框給到大眾。Claude Code的不同在于：它把模型變成了一個「整體大于部分之和」的系統。

類比早期Google：最初的Google Search嚴格說也不是「產品」，而是一套天才級后端，外面套了一個白頁面 + 搜索框。

隨后，Google用 Android、Chrome、免費 Gmail、SSO、Docs、Drive 等把護城河一點點圍起來。

Claude Code是AI從「強后端 + 提示詞界面」邁向「深度纏繞、粘性極強的產品體系」的第一步。

因此，Shaun Maguire認為：算力走上正軌 + AI 產品在最近一個季度開始涌現，觸發了xAI的一次巨大優先級重排。

外界看著像亂，但就像2018年末的 Starlink，本質是轉向與聚焦。

就像2018年「火箭復用已基本解決」，如今「算力也在滑翔路徑上」，接下來是模型 + 產品。

馬斯克的AGI援軍，

正在路上

谷歌已27 歲，OpenAI已10 歲，Anthropic則有5歲多，而xAI 才3歲出頭。

但如果xAI走的是另一條路呢?

別人忙著做代碼，馬斯克忙著搶算力；別人忙明年路線圖，馬斯克忙長期壁壘。

未來幾年，xAI會有好幾支援軍：

Starlink的自由現金流

Starlink是最吸金的生意之一。相關業務「Direct to Cell」可能更強（已800萬活躍用戶）。

Starlink + Direct to Cell 會成為SpaceX/xAI 的「現金牛業務」（像當年搜索業務之于谷歌）。

太空算力

聽起來像科幻，但這就是未來。

Shaun測算顯示，其運營利潤率略低于星鏈，但所處的卻可能是有史以來最大的市場。

簡單說：造一顆3噸、100kW算力的衛星，成本低，回報高，最差也是下一個云巨頭（30%利潤率，市場幾萬億美元）。

Terafab

Tesla+SpaceX+xAI剛宣布的超級項目：每年生產 1 TW（萬億瓦）芯片的垂直整合工廠。

供應鏈自己掌握，就是一切。

Tesla Optimus人形機器人

加上觸覺和互動后，學習速度暴增。這是物理世界的強化學習。

馬斯克最有條件完成「物理AI」的跳躍。

此外，馬斯克非常專注，堪稱工作狂，不親眼所見，根本無法理解這種工作態度。

他不是在工作，那是在玩命。

他是首位將自己的作息調至「四星上將」級別的公司CEO，長期與一線員工并肩作戰，晝夜不歇。

輿論操盤手想讓你們看到的只是紛擾與式微。但事實上，多條長達數十年的路線圖正在交匯，催生出前所未有的加速發展。

太空、芯片、能源和AI，正在融合。

在所有這些領域，馬斯克都是領軍人物。

xAI將獲勝，還是大勝：勝利的規模將是空前的，甚至難以想象。

但Sequoia合伙人Shaun Maguire不認為這會是零和博弈——我們所有人都將受益。

這將是歷史上蛋糕做得最大的時刻。

真正被低估的，是下一階段AI入口

很多人以為，外界低估的是馬斯克的個人能力。

今天討論xAI，但應當看到一個更大的問題：下一輪AI主導權，會不會從聊天機器人，轉向現實世界智能系統？

如果答案是會，那么舊規則已經開始失效了。

過去兩年，行業最焦慮的問題是：誰的模型更強，誰的產品滲透更快，誰先吃掉搜索、辦公、編程入口。

接下來真正殘酷的問題可能變成：

誰能把語言模型變成現實世界里的感知器、控制器和執行器；

誰能把數字智能變成物理智能的上游操作系統；誰能在模型之上，掌握更長的反饋鏈條。

那時被改寫的可能不只是某個產品，或某家公司的估值，而是整個AI產業的分工方式。

贏家未必是今天看上去最強的人。真正的競爭，也許才剛剛開始。

參考資料：

***s://x***/shaunmmaguire/status/20360***323458343361返回搜狐，查看更多