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　　然后 你知道， 我兄弟加入了我，还有另一位联合创始人格雷格·库里（Greg Curry），他已经去世了。 我们当时连住的地方都负担不起，所以我们就...办公室每月租金500美元，我们就睡在办公室里，然后在佩奇米尔路的基督教青年会（YMCA）洗澡。 是的，我们最后算是做了一家有点用的公司， Zip2，在初期。 我们 我们确实开发了很多 非常非常棒的软件技术，但我们某种程度上被传统媒体公司“俘获”了，因为像奈特-里德报业（Knight-Ridder）、（New York Times）这些公司既是投资者，又是客户，也在董事会里。我个人非常看好。我其实非常乐观。所以，我认为在座的各位将会创造大量的价值，这些价值 你知道，全球应该有十亿人都在使用这些东西。 我们现在甚至还没触及表面。我很喜欢那个互联网的故事， 即使在那个时候，你也很像在座的各位，因为你知道，所有传统媒体公司的CEO们都把你视为那个懂互联网的人。而现在，对于那个不理解AI正在发生什么的广阔世界——那个企业界，或者说整个世界——他们将会指望在座的各位，理由完全一样。听起来你似乎知道...有哪些切实的教训？听起来其中之一是不要放弃董事会控制权，或者要非常小心，得有个真正的好律师。但我认为他根本没看到我的简历，然后没人回应。所以 之后我试着在网景的大厅里晃悠，看能不能“偶遇”谁，但我太害羞了，不敢跟任何人说话。所以我就想，天啊，这太荒谬了。那我就自己写软件，看看会怎样吧。所以，这其实并不是出于“我想开公司”的立场。我只是想参与建设，你知道的，互联网的某个部分。 既然我在互联网公司找不到工作，那我就得创办一家互联网公司。总之，是的。是的。我是说，AI将深刻改变未来。其程度难以估量， 但你知道 经济呢，假设我们不走弯路，因为要清除浪费和欺诈而备受抨击，那算是个有趣的支线任务吧， 就支线任务而言。 但是 得回到主线任务上来了。是的，我得回到这里的主线任务上来了。嗯 但我确实感觉到，你知道，有点像是...这就好比政府改革有点像...好比海滩很脏，有针头、粪便和垃圾，你想清理海滩，但与此同时还有一道一千英尺高的水墙——那就是AI海啸—— 如果一千英尺的海啸就要袭来，清理海滩还真的有多大意义吗？意义不大。哦，很高兴你回到主线任务上了。这非常重要。所以，所以当时我其实在长岛高速公路上（Long Island Expressway）和我朋友阿德奥·罗西（Adeo Ressi）在一起。 我们在大学是同学（宾夕法尼亚大学）， 阿德奥问我PayPal之后打算做什么，我说， 我不知道，我猜也许我想在太空领域做点公益项目吧，因为我不认为我能在太空领域做任何商业性的东西，那看起来是国家的专属领域。 所以 但你知道我很好奇我们什么时候送人去火星， 就是那时我发现，哦，网站上没有，我开始深挖。 我肯定这里省略了很多，但 我我 我最初的想法是做一个叫“火星生命”（Life to Mars）的火星慈善任务，就是送一个带种子和脱水营养凝胶的小型温室到火星，在火星上着陆，然后你知道的，给凝胶加水，然后你就有了这个绝妙的镜头——红色背景上的绿色植物。顺便说一句，很长一段时间我都没意识到“money shot”我想是个色情片的梗（指关键的高潮镜头）。但， 总之，重点是那将是红色背景上绿色植物的绝妙镜头，试图以此激励 你知道的，NASA和公众派宇航员去火星。随着我了解更多，我意识到哦，顺便说一下，在这个过程中，我在2001和2002年左右去了俄罗斯买洲际弹道导弹（ICBMs），这就像一次冒险。你知道的，你去见俄罗斯高层指挥官，说“我想买些洲际弹道导弹”。 这是为了进入太空。是的。不是为了 不是为了炸谁，但他们必须 作为裁军谈判的结果，他们必须销毁一大批他们的大型核导弹。所以我就想，好吧，我们拿两枚，你知道的，去掉核弹头， 再加一个额外的上面级用于火星。现在确实赚钱，但之前没有火箭初创公司成功的先例，虽然有过一些商业火箭公司的尝试，但都失败了。所以 SpaceX创办SpaceX时， 真的是出于这样一种想法：我觉得成功的几率不到10%，也许只有1%，我不知道。 但 但但一家初创公司如果不做点什么来推进 火箭技术，那它肯定不是来自那些大型国防承包商，因为他们只是政府的附庸，而政府只想做非常常规的事情。所以， 要么来自初创公司，要么就根本不会发生。所以，所以即使成功率很小也比没机会好， 所以是的，SpaceX 我在2002年年中创办它时，预期会失败。我就像我说的，大概90%的失败率，甚至招募人时，我也没试图粉饰说它会成功。我说我们很可能会完蛋。 但 有1/10的机会可能不会完蛋，如果 但这是送人去火星、推进技术水平的唯一途径。 然后 我最终成了火箭的总工程师， 不是因为我想要，而是因为我雇不到厉害的人。所以， 没有优秀的资深工程师愿意加入，因为他们觉得这太冒险了，你会完蛋的。 所以我就成了火箭的总工程师。你知道，头三次发射确实失败了。所以那算是个学习过程吧。 第四次很幸运成功了。但如果第四次没成功 我就没钱了，那就彻底完了。所以那是非常悬的事。如果第四次猎鹰（Falcon）发射失败，那就彻底完了，我们就加入之前那些火箭初创公司的墓地了。所以， 我对成功几率的估计不算太离谱。 我们只是险之又险地成功了。 特斯拉差不多是同时进行的。 2008年是艰难的一年。 因为在2008年年中 或者叫2008年夏天 SpaceX的第三次发射失败了，我们连续三次失败。 特斯拉的融资轮也失败了。所以特斯拉很快就破产了。 这就像，天啊，这太惨了。 这这将成为傲慢自大的警世故事。老实说。所以我不怪他们。我当时想，是啊，你知道，听起来确实不太可能，我也同意这不太可能。 但幸运的是第四次发射成功了， 然后NASA授予了我们一份补给空间站的合同。 我想那大概是12月22号左右，或者是圣诞节前。 因为即使第四次发射成功也不足以保证成功。我们还需要一份大合同才能活下去。所以， 所以我接到了NASA团队的电话，他们真的说了，我们授予你们一份补给空间站的合同。我简直...我脱口而出，“我爱你们。”这通常不是，你知道的，他们能听到的话。就像你知道，对你来说，当你找人工作时，你看重什么？比如你知道，你找人或他们 那是不同的问题。我想是 我是说就你的最终产品而言，你只要说， 如果这东西成功了，它将对多少人有多大用处？ 这就是我的意思。然后你你做任何事，你知道的，无论你是CEO还是初创公司里的任何角色，你做任何需要做的事来成功，就像 并且要不断粉碎你的自我（ego），就像， 内化责任（internalize responsibility）。 一个主要的失败模式就是当自我与能力之比（ego to ability ratio） 大于1的时候。你知道 如果你如果你的自我能力比太高，那你基本上就切断了通向现实的反馈回路。 用AI术语来说，你你会打破你的强化学习（RL）回路。所以，你不想打破你的回路，你想要一个强大的RL回路，这意味着内化责任（internalizing responsibility）并最小化自我（minimizing ego），无论任务是崇高还是卑微，你都去做。所以，我是说，这就是为什么我其实更喜欢“工程”（engineering）这个词，而不是“研究”（research）。我更喜欢这个词，而且我不想叫xAI一个实验室（lab）。我想在座各位都非常钦佩您在运用第一性原理（First principles）方面的典范作用。您是怎么确定自己的“现实”的？这似乎是其中很重要的一部分。那些从未创造过任何东西、非工程师的人，比如某些记者，他们有时会批评您。但显然您身边还有另一群人，他们是建造者，有着非常高的...功业曲线下面积（指成就巨大）。人们该如何看待这点？哪些方法对您有效？您会如何传递给...比如说您的孩子们？您会怎么告诉他们在这个世界立足的方法？比如，如何基于第一性原理构建一个可预测的现实观。物理学的工具在 理解任何领域并取得进展方面都极其有用。 第一性原理显然是指，你知道的，将事物分解到最可能正确的基本公理要素（fundamental axiomatic elements），然后尽可能逻辑清晰地向上推理，而不是通过分析或类比来推理。 然后就是一些简单的事，比如极限思维（thinking in the limit），就像如果你外推 最小化这个东西或最大化那个东西，极限思维非常有帮助。 我使用物理学的所有工具。它们适用于任何领域。 这就像一种超能力。 所以你可以拿，比如说火箭。你可以说， 一枚火箭应该花多少钱？ 人们通常采用的方法会看历史上火箭的成本是多少，然后假设任何新火箭的成本必须和以前的火箭成本差不多。而第一性原理的方法是，你你看火箭由哪些材料构成。如果是铝， 铜，碳纤维， 钢，无论是什么， 然后说这枚火箭有多重， 它的组成元素是什么？它们有多重？这些组成元素每公斤的材料价格是多少？这就设定了火箭成本的真正底线。它可以渐进地接近原材料的成本。然后你意识到，哦，实际上一枚火箭的原材料只占历史火箭成本的1%或2%。所以制造过程必然是非常低效的， 如果 如果原材料成本只有1%或2%的话。这就是对火箭成本优化潜力的第一性原理分析。而这还是在考虑可重用性之前。 举一个AI方面的例子，我猜 去年，当xAI试图建造一个训练超级集群（training supercluster）时， 我们我们去找各家供应商，说（这是去年初的事）我们需要10万块H100（GPU）来进行连贯训练（train coherently）。所以， 我们我们 租了发电机，把它们放在大楼的一侧，然后我们需要冷却。所以，我们租用了美国大约四分之一的移动冷却能力，把 冷却器（chillers）放在大楼的另一侧。 这还没完全解决问题，因为在训练过程中功率波动 非常大。所以功率可能在100毫秒内下降50%，发电机跟不上。于是我们结合 我们增加了特斯拉Megapacks（大型电池组），并修改了Megapacks的软件，使其能够平滑训练过程中的功率波动。 然后还有一大堆网络挑战。 因为如果你试图让10万块GPU进行连贯训练，网络线缆非常非常有挑战性。...听起来您提到的几乎任何一件事，我都能想象有人会直接告诉您“不行，你搞不到那个电力”，“你搞不定这个”。第一性原理思维的一个关键点似乎是：我们要问“为什么”，要弄清楚原因，并且要挑战对面的人。如果他们给出的答案我不满意，我就不会接受它。是这样吗？我觉得，如果有人想像您一样做硬件，似乎尤其需要这点。而在软件领域，我们有很多冗余，比如“我们可以加更多CPU，没问题的”。但在硬件上，行不通就是行不通。然后就是，你有什么独特的数据来源？我猜分发（distribution）在某种程度上也很重要，比如人们如何接触到你的AI？对于那些要成为有竞争力的大型基础模型（large foundation model）来说，这些都是关键因素。 就像 就像我朋友伊利亚（Ilya Sutskever）说的，我认为 你知道我们差不多用光了人类生成的数据进行预训练， 高质量标记（tokens）的供应枯竭得相当快， 然后你你必须做很多 你需要本质上创造合成数据（synthetic data） 并且能够准确判断你创造的合成数据，以验证它是否是真实的合成数据，还是与事实不符的幻觉（hallucination）。 所以实现与现实接轨（grounding in reality）是是很棘手的，但我们正处于需要投入更多精力在合成数据上的阶段。 就像现在我们正在训练Grok 3.5，其重点是推理（reasoning）。就像你见过多少家人形机器人初创公司？就像我想黄仁勋（Jensen Huang）在台上带了一大堆机器人， 来自不同公司的机器人。我想有大概十几种不同的人形机器人。所以，我是说，我猜，你知道的，部分我一直以来在抗争的、也许拖慢我脚步的是，我是个有点 我不想我不想让终结者（Terminator）成真，你知道的。所以，我某种程度上， 至少直到最近几年，在AI和和类人机器人（humanoid robotics）上拖拖拉拉。然后我有点意识到，它它正在发生，无论我做不做。所以，你只有两个选择。参与你既可以当观众（spectator），也可以当参与者（participant）。所以，就像，好吧，我宁愿当参与者而不是观众。 所以现在就是你知道的，在人形机器人和呃数字超级智能（digital super intelligence）上全力加速（pedal to the metal）了。我想，还有第三件事大家听您谈过很多，我个人非常赞同，就是成为多行星物种（Multiplanetary species）。这如何融入整体？这不仅仅是10年或20年的事，也许是100年的事，是关乎人类好几代人的事。您如何看待它？这里有AI，显然有具身机器人（Embodied robotics），还有成为多行星物种。这些最终是否都服务于最后一点？或者，您现在驱动未来10年、20年、100年的动力是什么？天啊，100年，老兄。我希望100年后文明还在。如果它还在，那会和今天的文明截然不同。 我是说，我预测人形机器人至少会是人类数量的5倍，也许是10倍。 而看待文明进步的一种方式是卡尔达肖夫等级（Kardashev Scale）的完成百分比。所以，如果你是，你知道的，等级一（Scale one），你 你已经驾驭了一颗行星的所有能量。现在在我看来，我们只 利用了地球能量的1%或2%。 所以我们离卡尔达肖夫等级一还有很长的路要走。 然后等级二（Scale two）是驾驭一颗恒星的所有能量。 那将是地球能量的大概十亿倍，也许接近万亿倍。然后等级三（Scale three）是整个星系的能量，离那还远着呢。所以我们正处于智能大爆炸（intelligence big bang）的非常非常早期阶段。我我希望我们在就多星球而言，我想我想大约30年内，我们会有足够的物质转移到火星，使火星能够自我维持（self-sustaining），即使来自地球的补给船停止，火星也能继续成长繁荣。 这极大地延长了文明、或意识、或智能（包括生物的和数字的）的预期寿命。 所以这就是为什么我认为成为多星球物种很重要。我有点困扰于费米悖论（Fermi Paradox），就像为什么我们没看到任何外星人？这可能是因为智能非常稀有。 也许我们是这个星系里唯一的智慧生命。 那样的话，意识智能就像无边黑暗中的微小烛光，我们应该尽一切可能确保这微小的烛光不熄灭，而成为多星球物种或让意识多星球化（making consciousness multilanetary）能极大提高文明的预期寿命，并且它是在前往其他恒星系之前的下一个步骤。 一旦你至少拥有两个星球，你就有了一个推动太空旅行进步的强制力（forcing function）。 那最终将导致 意识扩展到星辰大海（expanding to the stars）。我认为最可能是一个好结果。 我猜我某种程度上同意杰夫·辛顿（Jeff Hinton）的看法，也许有10%到20%的毁灭（annihilation）几率。 但往好的方面看，那就是80%到90%获得美好结局的概率。 所以是的，我再怎么强调也不为过。对真相（truth）的严格恪守是AI安全（AI safety）最重要的事。显然还有对人类和已知生命（life as we know it）的共情（empathy）。Neuralink对于解决数字超级智能并非必需。 在神经连接大规模应用前，它（ASI）就会发生。 但 神经连接能有效解决 输入输出带宽限制（input output bandwidth constraints）。特别是我们的输出带宽（output bandwidth）非常低。人类一天内的持续输出（sustained output）低于每秒1比特（less than one bit per second）。所以，你知道的，一天有86400秒。 一个人一天输出的符号（symbols）超过那个数（86400个）是极其罕见的。 连续几天更是如此。 所以有了 有了神经连接接口，你可以大幅提高你的输出带宽和输入带宽（input bandwidth）。 输入是指写入（write operations）大脑。我们现在有五位人类植入了 那种读取 输入的设备，它能读取信号。你有患有肌萎缩侧索硬化症（ALS）的人，他们 完全没有（行动能力），他们是四肢瘫痪者（tetroplegics），但他们现在能以 与拥有健全身体的人相当的带宽交流， 控制他们的电脑和手机， 这相当酷。然后 我想在未来6到12个月，我们将进行第一次视觉植入（implants for vision），即使有人完全失明， 我们也能直接写入 视觉皮层（visual cortex） 我们已经在猴子身上实现了。我想我们有一只猴子植入视觉设备已经三年了， 起初分辨率会相对较低，但长期来看会有非常高分辨率，并能看到多光谱波长（multispectral wavelengths）。所以 你可以看到红外线、紫外线、雷达（radar），就像获得超能力一样。 在某个时刻，赛博格植入物（cybernetic implants）将不仅仅是纠正出错的东西，而是 极大地增强（augmenting）人类的能力，极大地增强智能、感官和带宽 这这将会在某个时刻发生。但数字超级智能会在此很久之前发生，至少如果我们有 一个神经连接，我们或许能更好地欣赏 AI。我猜所有你努力的制约因素之一，跨越所有这些不同领域，是接触最聪明人才的机会。 是的。但，你知道的，与此同时我们有，你知道的，石头（rocks）能说话和推理（talk and reason）， 它们现在可能130智商了，而且可能很快就会超级智能。 你如何调和这两件事？比如，你知道5年、10年后会发生什么？在座的各位该做什么 来确保，你知道的，他们是创造者（creating）而不是可能低于API线（below the API line）的人？人们称它为奇点（singularity）是有原因的，因为我们不知道不久的未来会发生什么。人类智能所占的比例将会很小。在某个时刻，人类智能的总和将少于所有智能的1%。 而如果事情发展到卡尔达肖夫等级二（Kardashev Scale level two） 我们谈论的是人类智能，即使假设人口显著增长，并且智能大幅增强（intelligence augmentation），就像 每个人的智商都达到一千的那种情况。 即使那样， 人类智能总和可能也只有数字智能的十亿分之一（1 billionth）。无论如何，数字超级智能的生物引导程序（biological bootloader）在哪里？我想就此结束吧，我算是好的引导程序吗？就像我开头说的，我认为如果你在做有用的事，那就很棒。 如果你只是尽力对你的同胞尽可能有用，那那你就是在做好事。 我不断强调这点，专注于超级真实（super truthful）的AI，这这对AI安全最重要。 你知道的，显然如果你知道 谁有兴趣在xAI工作，我是说，请请告诉我们。 我们的目标是让Grok 成为最大限度追求真相（maximally truth seeking）的AI。 我认为这非常重要。 希望我们能理解宇宙的本质。这这大概就是AI能告诉我们的。也许AI能告诉我们外星人在哪里，以及你你知道宇宙是如何真正开始的？它将如何终结？有哪些我们不知道应该问的问题？ 我们是在模拟中（simulation）吗？或者我们在哪个层级的模拟中？