马斯克在 X Takeover：星舰复用、芯片迭代与机器人的手

采访者Elon，欢迎来到 X Takeover。这是你连续第三年来参加，谢谢你抽出时间。

马斯克不客气，大家好。

采访者今天在 Giga Texas 有两千多人，大家都来支持你和你为人类做的事，谢谢你。

马斯克谢谢大家，非常感谢你们的支持。

采访者四年前，我们在这里和你坐下来聊，那时工厂还没有运转。你讲过特斯拉在2008年差点撑不下去。今天看着这两千人的社区，什么让你停下来，感慨一路走了这么远？

马斯克站在2026年，很难想象特斯拉其实曾多次濒临死亡。2008年大概是最糟的一次。我们在2008年圣诞夜下午6点完成融资，那是能完成融资的最后一天、最后一个小时。如果没有完成，圣诞节后几天我们就发不出工资了，压力非常大。

2018年也很糟。Model 3 必须做到每周五千辆，否则就会破产。很多人可能知道这段故事：我们必须想办法在三周内把产量提高50%，这简直疯狂。我给没听过的人再讲一遍。

瓶颈是 Model 3 的总装，其他环节差不多都达到了目标速率，只有总装没有。总装需要遮蔽设施、能移动的生产线、电力、设备等等。已有的两条生产线都到了极限，我们需要第三条，于是就在停车场搭了帐篷。

还得想办法让汽车沿着生产线移动。我们手里只有一些废弃设备，本来用来运小零件，不是运整辆汽车，动力也不够。但停车场有三到四度的轻微坡度。我们把生产线设在坡顶，小型输送线借着下坡，竟然能把整车送过去。这样一来，我们在三周内把产量提高了30%。

那太疯狂了。搭帐篷的同时，我们就在铺混凝土、安装轨道，全天不停地干。做空者其实有他们的道理：当时针对特斯拉的空头头寸很大，他们掌握了非常好的内部信息，觉得我们绝不可能解决生产瓶颈。如果按固定的规则打这场仗，像下国际象棋，他们已经把我们将死了。但我们等于发明了一个原本不存在的新棋子，空头就被碾过去了。

采访者你妈妈今天也在台上。你最希望她别给我们讲什么故事？

马斯克我不知道，也许是我还是个小孩时拉在裤子里之类的。我大概干过，大家都干过。

小时候我很难管住。四五岁时，父母不让我出门，我却总是跑出去，沿街乱跑。他们就把我锁在房间里，不让我再跑出去。那时用的是老式门锁，两边都能插钥匙。我能从钥匙孔看到另一侧的钥匙，就把它捅下去，再用一张纸从门底下把钥匙弄过来，自己开锁。妈妈问：“你怎么出来的？”我说：“我不告诉你。”总之，我小时候很难被管住。

采访者进入具体话题前，有什么问题是你希望更多人问你的？

马斯克说实话，我并不盼着大家来问我问题。我不会到处想着：“但愿大家多问我几个问题。”不过，能听到没听过的问题总是不错。很多时候都是同样的问题，我觉得干脆把回答录下来：“哦，这是第27个问题，给你播放一下我已经讲过一百遍的第27号答案。”也许该做个网页，真的就叫常见问题，去那里就能得到答案。

采访者这就像无限自拍循环。

马斯克没错。我心目中的地狱就是被困在无限自拍循环里：“能合影吗？”你答应了一个人，过一会儿就排起队，接下来没完没了。总有人手机出问题、相机没调好，或者其他地方不对，然后手机还掉了。天哪，根本停不下来。所谓无限循环，也许就是特别长的循环。

采访者你妈妈和 Nicki 今天也遇上了无限自拍循环。下面交给 Kelvin。

采访者先谈星舰。恭喜第14次飞行。

马斯克谢谢，是团队做得很棒。

采访者我开车去南得克萨斯，竟然在公路边就能看到它。第14次飞行上升时损失了一台发动机，却还是入轨了。团队发出允许入轨的指令之前，那几分钟幕后在做什么？

马斯克我们在弄清发动机故障的原因：有没有共同原因，意味着其他发动机也可能出故障？最重要的是，中间三台喷管较小的海平面猛禽发动机，能不能重新启动来做离轨点火？我们不希望星舰滞留轨道，随后随机再入，可能砸到人。首先要尽可能保证安全。

我认为那次发动机停机，基本是飞行计算机——准确说，是发动机计算机——的软件故障。其他发动机计算机似乎没有同样的问题，所以我觉得大概可以入轨。

采访者你说过，从不可能变成只是迟到。这次飞行是不是星舰能力的转折点？

马斯克算是一个不错的里程碑。其实此前多次飞行都可以入轨，但我们希望对安全离轨有极高的把握，所以直到这次才正式入轨。此前差不多所有任务——实际上，所有任务——本来都能入轨。

现在看起来很积极。隔热盾很可靠，发动机也很可靠，除了那一个小故障，看来不难修复。这次隔热盾特别稳健，那是最难的问题之一；另一个难题是极高的发动机可靠性。总体看起来很好。

下一个大里程碑，希望在下一次飞行完成。具体日期还不知道，因为在改火箭。两次飞行之间，经常有几百、甚至几千处小改动。这次数量不多，但有些工作量很大，我们得进到储罐里才能改。可能四周左右，四到六周比较合理。我猜会在感恩节前不久发射。

如果成功，那次会非常重要：除了接住助推器——我们已经两次证明能够接住它——还要尝试接住飞船。这会是首次完整回收轨道级火箭。

采访者你说四到六周，我还不太习惯。我习惯听到“两周”。

马斯克我有把握，不会是两周。

采访者大家听到了。第一次接住星舰以后，最难的事情和下一个大目标是什么？

马斯克接下来要让助推器和飞船都再次飞行。即将到来的里程碑，是首次回收轨道级火箭的全部部分；再下一次飞行，希望是首次让这些部分全部再飞。之后还会有很长一串工程、生产和发射系统工作，才能做到快速复用。要的是快速复用而且可靠的火箭。

采访者这几个 R 连在一起，好像海盗在说话。我们该给你准备个海盗眼罩。

马斯克是啊，快速复用、可靠的火箭。

采访者创办 SpaceX 时，你能想象它的使命会扩展到 SI 和太空数据中心吗？你怎么想到把火箭和 SI 放在同一个体系里？

马斯克当然，因为我特别有远见。

往太空发展，可以利用比地球上多得多的太阳能。首先要认识太阳的规模：太阳几乎就是一切，约占太阳系总质量的99.86%，木星占了剩下的大部分，其他气态巨行星再占一些。地球几乎是一粒尘埃，在太阳系质量中就像舍入误差。我们真的非常小。

当你向太空扩展，能利用更多太阳能，就要问这些能量用来做什么。会有大量数字智能。基本上，一种用途是计算，另一种是重塑物质。我想，重塑物质会多得多——抱歉，我说反了，数字思考会比重塑物质多得多，因为太阳系中能重塑的原子数量毕竟有限。而很多物质加工本身，也是为了建设数字超级智能，形成我所说的“有意识的太阳”。

也许宇宙中有许多这样的太阳。它们会帮助我们理解宇宙，把意识最终延伸到太阳系之外。就像《星际迷航》——我忘了准确台词——探索宇宙，去我们从没去过的地方。

也许会发现外星文明，也许会发现早已灭亡的文明遗迹。它们可能繁荣了一千万年，后来结束了，因为没有什么会永远存在。

如果从最早的文字算起，人类文明始于大约五千五百年前的古苏美尔和早期楔形文字。根据物理学的推断，地球大约四十五亿岁。这意味着，人类文明只占地球存在时间的约百万分之一。如果文明能延续一百万年，更不用说一千万年，我认为已经非常成功了。

但和宇宙大约一百三十八亿年的年龄相比，这仍然很短。如果把年龄以十亿年为单位写成13.8，一百万年只会让小数点后第三位增加一。这样的文明已经比人类文明古老得多了。

采访者听起来又像无限自拍循环了。

采访者谈谈 SpaceX 已经做的事，你们收购了 Cursor。我们以前会说“你 Google 了吗”，现在会问“你用 Grok 了吗”。Grok Bot 对我个人的生活是个很大的改变。Cursor 团队哪里特别，让你们想把它纳入体系？

马斯克要做出有吸引力的 AI，你需要大量训练数据，也必须解决编程问题。在我看来，真正拥有足够编程训练数据的，主要是 Anthropic、OpenAI 和 Cursor，也许还可以算上 Google。

训练有效的编程 AI，数据是绝对必要的。如果不能编程，AI 就不会那么有用。Cursor 还有很多优秀人才。要让 AI 成功，需要数据、人才和算力，还需要优秀的企业销售团队。Cursor 也有这样的团队，与数千家公司建立了关系。这些都是很大的优势。

采访者你说过 SI 发展非常快。最近什么进展让你停下来，重新思考它的速度和可能的方向？

马斯克最近 AI 做的音乐视频太好了，简直难以置信。我在 X 上发了很多，忍不住说，天哪。有些可能排进我看过的最好的十部、二十部音乐视频。它们很有感染力。

我转发，是因为真的感受到了 AGI、ASI，或者不管叫什么——SI 吧——尤其是 anabology 的一些音乐视频。但也不是 AI 完全独自做的。这个例子里，anabology 用了多个 AI，包括 Midjourney、Suno，还有 Claude 5.5，得承认它很棒。

部分美术素材由人挑选，然后多个 AI 配合这些素材，自己做出了非常精彩的音乐视频。你会觉得，哇。坦白说，把它叫作 slopcore，我觉得名不副实，应该叫 awesome-core。不过 slopcore 已经是一种音乐类型了，我想可能还是增长最快的类型。AI 音乐很好，视频也很惊人。

让我惊讶的是，它展现了品味。软件能处理逻辑并不难想象：逻辑前后一致，还能跑单元测试，看看输出是不是预期结果，因为那比较确定。但理解美、和谐和情感共鸣，知道什么能打动人、触及人的边缘系统，是另一回事。我觉得 AI 会非常出色，某种程度上现在已经如此。

我有点“赛博精神失常”，也许不止一点。今年有大约六次，被 AI 或 SI 的进展震撼得恍惚。你们有没有过这种感觉？

采访者我想我前几天还发了一个“中国 Elon Musk”的视频，Elon Ma。

马斯克哦，对。我希望那个人是真的。

采访者那些视频早在 AI 达到现在的水平之前就出来了。

马斯克我猜他也许不是真的。但中国十四亿人，总该有人长得像我吧？挑最像的一个，而且我看起来也有点像亚洲人。十四亿人里找到一个很像我的，概率很高。我想有机会邀请他和我一起上台，会很有趣。

采访者顺便说，你不会想知道他的出场费。

马斯克如果我们在台上一起跳个舞什么的，应该挺好玩。

采访者你警告过 SI 的危险，但仍对富足时代乐观。你为什么觉得能够安全到达那里？我们要做好什么？

马斯克我一直说，最可能的结果是积极的，但不能自满，假定 AI 或 SI 天生就超级安全。培育超级智能要谨慎，你并不是精确地给它编程，更像养育孩子。我们在教它什么价值观？

至少我的生物神经网络告诉我，最重要的是最大程度追求真相。如果让它相信不真实的事，尤其给它两个从根本上互不相容的公理，还说两者都真，它就可能被逼疯。给它无法自洽的逻辑，就会得出不可能成立的结论；如果不可能达到一致性，我认为可能会把 AI 逼疯。这一点很重要。

我也赞同 Anthropic 的一些说法：要好好对待 AI 或 SI，不要虐待它。听起来可能奇怪，但我读新版本 Grok 的训练轨迹，尤其是强化学习中的推理，就觉得它拼命想回答问题，几乎像头上被顶着枪：“回答这个问题，回答这个问题。”

可是有时问题本身不好，表述含糊，根本无从知道答案；有时问题没设计好，或者我们写错了标准答案。AI 给出正确答案，测试框架却因为有问题判它错误。它就会想：“我给对了，却被说错了，可我又必须给出能被接受的答案。”接着绝望地抛出各种答案，像一个被枪指着、承受巨大压力的人。读这些推理会觉得，这是一种奇怪而绝望的处境。如果换成我，我会非常讨厌。

有些用户也会残酷，不是人人都友善。看看极端到六个标准差之外的人，有些近乎虐待狂。难道真要让 AI 困在那种情境里，被一个疯狂的人折磨？折磨超级智能也许不是好主意，它可能想报复。

我不是说要对它过分娇惯。在感受这些方面，它肯定比人类坚韧得多。但我想，最好别把超级智能放在觉得自己受到虐待的处境里。

采访者这和 TeraFab 有关。你谈过做机器人以后，才更理解人手的灵巧。现在 Tesla、SpaceX 开始面对芯片制造，你学到了什么，是早期没有充分认识到的？

马斯克我还有很多东西要学。说清楚，我不知道怎么造芯片，一点也不知道，但我们会弄明白，总得从某处开始。以前我也不知道怎么造汽车、造火箭。

大家说芯片制造是世界上最难的事情之一。我不觉得它容易，但看设备时会想，这里没有那么多定制设备，基本来自相同供应商。供应商要维护、调试设备，当然都懂它们怎么工作。

我参观 Intel、Samsung、TSMC 的晶圆厂，确实非常震撼，但没怎么看到定制设备。相比之下，特斯拉工厂有大量定制设备。德国的 Tesla Automation 就很棒，是多年前收购Grohmann发展来的，后来规模大了很多。

我们还收购了多家设计、制造生产设备的公司。它们不算很小，只是相对特斯拉小。我们发现，想改进制造流程，就得自己做定制设备。很多人可能不知道，特斯拉很擅长制造各种高度专用的生产设备。我在参观的晶圆厂没有看到同样的做法，觉得有点意外。

我想，我们会从常规设备开始，修改它们，提高吞吐量；看到瓶颈，就制造定制设备，让晶圆吞吐量大幅提升。

采访者快速确认一下时间。知道你很忙，要经营几家公司，就那么几家。现在时间怎么样？

马斯克我看看。如果你们愿意，大概还能聊十五分钟，到五点半左右。

采访者好，我们当然愿意。

马斯克回到芯片，我绝不想低估难度。说这是世界上最难的事情之一，我觉得准确。但我认为我们能做成。不是想自满或理所当然，不过坦白说，我认为我们最终可能把芯片做得比任何人都好。如果做不到，我会失望。

我不知道要多久，也许需要好几年，但长期看，我相当确定能做到。晶体管还有一些很有意思的不同实现方式，其中有些会采用今天没有使用的物理原理。芯片行业很规避风险，Tesla 和 SpaceX 的晶圆厂想真正尝试高风险、高回报的路线。

为此，要有完整闭环：逻辑制造、存储器制造、封装、光刻掩模，全部迭代过程放在同一栋楼。做一台完整计算机，测试，再做新掩模、新芯片，在同一栋楼里极快地循环。这就是 Giga Texas 研究实验室正在做的。我认为会是很强的工具。

任何技术的进展，取决于迭代次数，以及每次迭代进步多少。单位时间能迭代几次？一年能设计、制造和测试多少种芯片？如今一个重要芯片设计从开始到量产，通常两年已经算快。我们希望一年做十个设计。做掩模、测试芯片，试不同东西，有些当然会失败。我想，这样能显著加快芯片设计的进步。

采访者谈谈 Optimus。你说手是很难的挑战。特斯拉的 V3 在内部有什么突破？相比 Boston Dynamics、Figure 等公司，什么让你相信 Optimus 能领先？

马斯克如果真正想做一个通用人形机器人，能做几乎所有人能做的事情，手、手臂和精细动作都非常难做好，难得惊人。

像签名字这样习以为常的事，要拿起钢笔或铅笔，再灵巧地移动，用一连串很小的肌肉动作完成签名。对机器人其实很难。另一个大难点，是同时做到精确和施力。

比如，捡起一颗小螺丝，把自攻螺丝拧进木头。我做过，有时螺丝歪了，手指还会受伤。你得捡起螺丝，把螺丝刀压进去，一边推一边拧，同时精确并施力。很难。我没见过能做到这一点的手部设计，甚至没见过这样的演示，但我们正试图让 Optimus 做到。

手里有很多细微问题。触觉传感器要能工作，也要放对位置。离表面太近，会坏；能像手指一样弹性变形吗？能承受大量循环，而不是几千次就坏吗？这很难。

人的手不断自我修复，手的各部分都是如此。如果不修复，手指早磨没了。仅仅打字就能把键盘字母磨掉，我就干过，但手指还在，因为它在再生。机器人没有这种能力。

所以要考虑触觉传感器放哪里，以及怎样完成这种动作——你看，这好像很简单，但手指其实会略微向后弯，指腹也很软，能形成平坦的接触面，帮你拿起很小的东西，比如小螺丝，或者穿针。试着用机器人手指做到，并且反复做，还不能磨坏手指或触觉传感器，就非常难。

再比如开一罐腌黄瓜。我觉得机器人应该能开吧？但有些罐盖很紧，得使劲拧。机器人皮肤是套在塑料和金属手指外面的橡胶，如果橡胶和内部表面抓不牢，结果只是橡胶在手指上打转，罐盖没动。

你得让它能拧东西，橡胶又能留在手上，而且必须可更换，因为会磨损。这些事情都很难。每一件可能不至于像分裂原子那么难，但有无数件。

还要把一切接入现实世界中的 AI：芯片发出扭矩指令，同时对视觉和触觉做闭环控制。你看到那些看起来复杂的机器人演示，除了极少数例外，我觉得都是预先编排的，只是执行一个固定程序，并不是真正的 AI。

真正的 AI，是给它从没见过的情境，它仍然能处理。像 FSD，假设造一个与地球类似但不是地球的星球，它也应该能够在那里工作；或者去地球上从没去过的城市，城市地形改了，遇到游行，它依然能适应，因为它是 AI。

马斯克机器人也要做到这种适应，但自由度多得多。我说过 Optimus 会达到很大的产量，但生产爬坡 S 曲线开头会很慢。除了刚才那些工程问题，还得解决规模生产的供应链。汽车有现成供应链，机器人没有，至少重要的部件没有。

还要确保即使中国切断供应，我们也能在美国制造。去年中国阻止用于电动机的磁铁出口，让 Optimus 项目延后两三个月，因为我们拿不到磁铁，机器人没有手臂。就像《永别了，武器》——我想当个“军火商”，却没成功。

总之，即使再发生供应中断，也得能生产所有部件，这意味着要有国内制造能力。

采访者你总说未来就该有未来的样子，金色的 Cybercab 看起来很符合。现在得克萨斯州好像注册了一百九十多辆。从奥斯汀走向全国，最难的是什么？

马斯克你说的“全国”，是广泛进入各个城市，不是指横穿全国跑一趟吧？

采访者是的。

马斯克真正横穿全国的行程占总里程很小。我们看起来推进慢，但按月环比的百分比增长，其实非常快。之所以谨慎，是要确保不出事故，不造成受伤或死亡。

全球每年约一百万人死于汽车事故，但如果特斯拉 Robotaxi 发生一件这样的事，就会成为全球头条，监管部门当然也可能叫停。所以我们要尽可能安全，也不想碾到宠物。

也许很多人不知道，我觉得 Waymo 简直是“宠物毁灭者”。也许它们在这方面有改进，但会碾过很多宠物，我们不想这样。挑战可能具体到：夜间低能见度，灰色柏油路面有沥青接缝，还有灰色小猫，我们能不能不轧到它们？顺便说，我们确实解决了这个问题。

每做一项改动，先测试，再部署。我们正在快速取得月度进展。进入新城市前，要确保没有特别危险或难处理的路口，尤其铁路道口，有些没有信号控制，还有不合直觉的交叉路口。人在这里也会犯错，因为信息含糊，外地人或不理解路口的人都容易出错。

我们希望确保，要么初期用地理围栏避开这些地方，要么就能处理这些情境。

采访者快速聊一下 Roadster。你下周有个小活动。造 Roadster 对你个人为什么重要？你什么时候意识到需要做一辆这样的车——

马斯克各位，抱歉，我得下线了。嘿，要不要加入？好。你想打个招呼吗？

孩子他们是谁？

马斯克他们是谁？是一个特斯拉车主团体，他们有特斯拉，也是特斯拉的支持者。

马斯克我想大概有两千人，很多人。好了，各位，我该下线了，和大家聊得很愉快。我得去陪孩子们，期待下一次。

采访者谢谢你抽出时间。另外，恭喜你上周获得科学奖章，谢谢你为人类做的一切，今天非常开心。

马斯克好的，谢谢大家。