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      馬斯克官宣1萬億瓦芯片計劃,紅杉合伙人力挺:xAI會贏!

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      新智元報道

      編輯:元宇 KingHZ

      【新智元導讀】馬斯克最新豪言震動硅谷:芯片自己造,數(shù)據(jù)中心要上天,目標直指人類星際文明。很多人第一反應(yīng)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(shù)據(jù)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(xiàn)芯片遞歸式改進,并探索非傳統(tǒng)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(guī)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(gòu)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(shù)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(shù)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(shù)狂人;現(xiàn)在,更多人先看到的是政治立場、社交平臺爭議、監(jiān)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(shù)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(shù)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(jīng)不再用「技術(shù)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(shù)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,敢重倉下注的人并不多。

      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(jīng)網(wǎng)絡(luò),配合GPU和大數(shù)據(jù),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,今天人人都知道。

      但真正難的是在2012年、2013年那個節(jié)點實時看懂。因為在那之前,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)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(shù)據(jù)和深層網(wǎng)絡(luò)的組合,可能會重寫整個AI路線。

      更關(guān)鍵的是,馬斯克顯然很早就把這件事和現(xiàn)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(lián)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)和強化學習結(jié)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:https://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(yīng)非常快。

      2014年1月26日,Google確認收購DeepMind。從論文出現(xiàn)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(jīng)成為OpenAI的共同創(chuàng)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(shù)拐點出現(xiàn)時,他往往能在多數(shù)人還沒反應(yīng)過來之前,就先認出來,然后立刻下注。


      他很早看懂了AI,

      但也錯過了最關(guān)鍵的轉(zhuǎn)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(shù),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(guān)鍵轉(zhuǎn)向。

      這次轉(zhuǎn)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(gòu):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(fā)的技術(shù)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(xiàn)后立刻重排自己的AI優(yōu)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(zhuǎn)折點,在2022年11月30日。

      那一天,OpenAI正式發(fā)布ChatGPT,這是一次把大模型能力首次大規(guī)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(diào)這家公司將與X、Tesla等體系形成緊密協(xié)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(nèi)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(shù)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(shù)據(jù)分發(fā)與用戶界面;算力基礎(chǔ)設(shè)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(shù)版圖里被補上的最后一塊關(guān)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(xiàn)實世界數(shù)據(jù),才開始有了被統(tǒng)一解釋的可能。

      xAI:算力在手,AI不愁

      現(xiàn)在把這個框架套到 xAI。

      外界覺得它最近很混亂:

      • 12位創(chuàng)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(jīng)「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(yōu)先級,其次才是模型能力排名。

      而現(xiàn)在,xAI的算力已經(jīng)進入「加速走向支配」的軌道。

      很多人會反對,比如說Google的數(shù)據(jù)中心硬件非常強:MEMS光開關(guān)、TPU等等。

      馬斯克自己也發(fā)過一條推文:


      可以具體解讀是:

      • Google會擁有西方在地球上規(guī)模最大的算力;

      • 中國會成為地球上規(guī)模最大的算力;

      • SpaceX 會成為太空里規(guī)模最大的算力。

      但最終,太空會贏。

      關(guān)鍵在于:隨著Colossus 2的進展 + SpaceX對「軌道數(shù)據(jù)中心」的信心 + SpaceX在硬件執(zhí)行上的能力,馬斯克把「算力」從xAI的最高優(yōu)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(xiàn)在的兩大優(yōu)先級變成了——模型,以及一個新優(yōu)先級:產(chǎn)品

      Claude Code可以說是第一個真正意義上的AI產(chǎn)品。它之前的很多東西更像「界面」,真正的「產(chǎn)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(tǒng)。

      類比早期Google:最初的Google Search嚴格說也不是「產(chǎn)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(chǎn)品體系」的第一步。

      因此,Shaun Maguire認為:算力走上正軌 + AI 產(chǎn)品在最近一個季度開始涌現(xiàn),觸發(fā)了xAI的一次巨大優(yōu)先級重排。

      外界看著像亂,但就像2018年末的 Starlink,本質(zhì)是轉(zhuǎn)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(chǎn)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(xiàn)金流

      Starlink是最吸金的生意之一。相關(guān)業(yè)務(wù)「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(xiàn)金牛業(yè)務(wù)」(像當年搜索業(yè)務(wù)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(wèi)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(chǎn) 1 TW(萬億瓦)芯片的垂直整合工廠。

      供應(yīng)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(tài)度。

      他不是在工作,那是在玩命。

      他是首位將自己的作息調(diào)至「四星上將」級別的公司CEO,長期與一線員工并肩作戰(zhàn),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(shù)十年的路線圖正在交匯,催生出前所未有的加速發(fā)展。

      太空、芯片、能源和AI,正在融合。

      在所有這些領(lǐng)域,馬斯克都是領(lǐng)軍人物。

      xAI將獲勝,還是大勝:勝利的規(guī)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(yīng)當看到一個更大的問題:下一輪AI主導權(quán),會不會從聊天機器人,轉(zhuǎn)向現(xiàn)實世界智能系統(tǒng)?

      如果答案是會,那么舊規(guī)則已經(jīng)開始失效了。

      過去兩年,行業(yè)最焦慮的問題是:誰的模型更強,誰的產(chǎn)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(xiàn)實世界里的感知器、控制器和執(zhí)行器;

      誰能把數(shù)字智能變成物理智能的上游操作系統(tǒng);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(chǎn)品,或某家公司的估值,而是整個AI產(chǎn)業(yè)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:

      https://x.com/shaunmmaguire/status/2036097323458343361

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