马斯克的 SpaceX 要去收购 Cursor，这就是一对难兄难弟的双向奔赴。

2026 年 4 月 21 日，SpaceX 在 X 平台上发了一条声明，要用 600 亿美金买一家叫 Cursor 的公司。如果最后不买了，也给人家 100 亿美金的分手费。

这里有一点要特别强调，这个 600 亿美金其实不是直接收购，而是一个收购承诺，或者叫收购锁定。不是说我现在就花钱买，而是说到 2026 年年底，如果大家合作得比较开心，就相当于一个“试婚”过程，先住在一起看看。同居如果合适了，我就花钱把你娶回来；如果不合适，那就好说好散，我也给你一个青春损失费，大概就是这样的故事。

什么是“收购锁定”

什么叫锁定？就是我们约定一个时间、约定一个价格，在这段时间里你得忠诚，不能一边跟我谈，一边又跟别人谈，或者谁给你钱更多你就跟谁跑了，这不行，也算“出轨”。今年年底之前，600 亿美金我给你承诺好了，你不要乱跑，就安安心心在我这待着，咱们来试起来。如果试婚失败了，到 2026 年年底没做成，你就拿着 100 亿美金走。

以前做投资的时候，也会有这样的承诺。跟人签投资意向书，后面通常都会有签字费。如果这个案子最后签完了，我去投资你或者去收购你，交易就做了。但是我们会有锁定期，在多长时间内你只能跟我谈，不能跟别人谈，不能同时脚踩两条船，不能这边说“他给我这么多钱，你是不是愿意多给一点”，再跑到那边说同样的话。这是不行的。

一旦最后我不要你了，就要给人损失费，不能白占人便宜。所以大概就是这么回事。

很多人的理解，其实都错了

但在这件事上，很多人的理解其实是不对的。有些人觉得马斯克又高瞻远瞩了，又要增强自己的编程能力了，要继续跟 OpenAI、Anthropic 竞争了；Grok 要成为 Cursor 的主模型了；SpaceX 要做估值管理了，马上要上市了，要把这个价格好好算一算。

实际上，这些理解都不对。

今天咱们讲一讲，什么叫难兄难弟的双向奔赴。

本质上，这是两个“孤儿”在互相找补

首先，这里其实是两个“孤儿”。

SpaceX 一侧的问题：真正参与交易的是 xAI

先说 SpaceX。实际上，真正参与交易的是 xAI，就是前面 2500 亿美金估值的那家公司。当时很多人说，这值还是不值？你就挣这么点钱，一年营收就几十亿美金，还亏个几十亿美金。也就是说，你营收是有的，但是利润是负的。这样一家公司，凭什么值 2500 亿美金？

大家要注意，这 2500 亿美金里头有一个非常重要、能够支撑它价值的东西，就是算力中心。原来大家都说，我花钱买显卡了，我有 100 万块 H100 显卡，这个东西是值钱的。原来这个逻辑是通的，没有任何问题。

包括谷歌说我要花钱去买显卡、建 TPU 算力中心，市值涨、股票涨；微软、Oracle、亚马逊说我们裁员、省下钱来买显卡、建算力中心，也行，股票也涨。逻辑就是这样的。

现在 xAI 这个 2500 亿美金的估值里，也有这部分逻辑。但这个逻辑有一个问题：你买了这些显卡以后，得让它产生价值。你不能说我光把它买回来，囤在仓库里，这东西就值 2500 亿美金，这肯定不行。

xAI 的核心麻烦：算力利用率太低

原来大家看着马斯克的光环，而且它不是上市公司，也没有财报出来。所以你说我有 100 万块显卡的算力中心，大家也愿意认这个数。

但你一旦要上市了，就要公开财报。作为这么大一块支撑市值的资产，你必须向大家汇报。就算你不主动汇报，开财报会的时候也会有人来问，而且会问一个很关键、很扎心的问题：你这些显卡的利用率是多少？到底开机了多少，多少没开机？

马斯克这 100 万块显卡的开机率是多少？11%。这是非常低的。整个行业里也不可能做到 100%，正常数字大概是 45%。你只有 11%，这肯定是不对的。你说你买回来了、快速搭起来了，说明你工程能力很强，但你搭起来以后没人用，这就有问题。

马斯克现在要干的事情，就是找一拨人把它用起来。找谁呢？找 Cursor。你们还有些用户还在使用，你跑到我这来用，把这些东西用起来。

为什么 xAI 的算力中心会“没人用”

那为什么马斯克的算力中心，100 万块 H100 这么稀缺的资源，会没人用？原因很简单：它的 Grok 到目前为止压根没有形成生态。

现在谁去花钱买 Grok 的 API？基本没有。现在使用 Grok 的，大部分还是在 X 平台上。你去问问“这个姑娘很漂亮，给我把衣服脱了”，或者“给我做一个很下流的姿势”，或者去问“这个新闻是真的假的”，大家现在主要通过这种方式在使用 Grok，并没有大规模进入下一个阶段，比如用它去编程、去做 Hardware agent、去跑各种 AI agent 模型，都没有。所以它根本没有被充分使用起来。

它整个模型的能力其实也不是特别强。很多人愿意用 Grok，第一个是因为它说话百无禁忌；第二个是它画图也相对百无禁忌；第三个是因为它结合在 X 上，确实用起来方便。你随时 @Grok，说这事是真的吗，帮我核实一下，它马上就给你回复，这确实方便。除此之外，基本没有外溢到 X 平台外面去。

所以它整个算力中心基本是停摆状态，或者说只有 11% 的利用率。原来没事，但你一旦上市，财报出来、电话会议开了，别人开始问问题，这个就藏不住了。所以这个时候必须找人来把算力中心的卡用起来，这就是 xAI 现在遇到的问题。

另一个难兄难弟，是 Cursor

另外一个倒霉蛋是谁？一定是 Cursor。

Cursor 真的是起了个大早，现在看着有点要赶晚集了。它是最早的 AI IDE 之一，四个 MIT 的辍学生，从零开始，三年时间，现在做到年化收入 20 亿美金的状态。

600 亿美元估值，贵不贵？

这里也要注意，600 亿美金估值去收购它，而它的年化收入只有 20 亿美金。什么叫年化收入？就是在 2026 年 3 月份，它收到了不到 2 亿美金的收入。这个为什么叫年化收入？因为你一个月收了比如 1.8 亿，乘以 12，不就一年差不多 20 亿美金了吗？大概是这么算。

前面的月份不算，只按最后一个月年化。现在不管是 OpenAI 还是 Anthropic，都是这么算收入的。所以你千万不要以为 OpenAI 2025 年挣了 250 亿美金，不是这样的。它只是年化收入 250 亿美金，意思是最后一个月可能挣到了 250 除以 12 这样的数字。Anthropic 年化收入到 300 亿美金，也是一样的算法。

一个年化收入 20 亿美金的公司，收入乘 30 倍，也就是 PS 30，才能到 600 亿美金。这值吗？这肯定不对。谁会允许这样的交易执行？别着急，咱们往后说。

Cursor 的第一个问题：没有自己的模型

Cursor 现在用户还是有的，因为有一段时间它确实是最好用的。但它遇到了一个很大的问题：它没有自己的模型。没有自己的模型，它就只能被模型公司收割。

一直有人质疑 Cursor 的价值到底在哪。一头是 Anthropic 的 Claude 模型，虽然里面也有 OpenAI、Gemini、Grok 这些模型，但大家主要用的还是 Claude。另一头，它是在 VS Code 基础上套壳的。也就是说，IDE 是微软的 IDE，它在这个基础上做一层外壳，再把 Anthropic 的 Claude 模型接进来。它实际上是做了中间这一层，两头都不是它的。

被 Anthropic 收割：Token 成本压垮毛利

先说模型这头，它就只能老老实实被 Anthropic 收割。现在这些模型公司还特别坏。怎么个坏法？它们一开始定一个价格，比如 100 万 Token 多少钱，这个价格永远不降。后面它通过套餐或者其他方式推出更便宜的方案，让用户直接绑定在它的平台上使用；但如果你继续买它的 Token，价格还是原来那个价，不降。

就像我们现在如果使用 Anthropic 的套餐，比如 100 美金一个月，基本上是够用的；但如果你没有套餐，直接买 Token，你可能一天几百美金就没了，这是非常吓人的。所以，成本下降这件事，大模型公司并没有释放给它的用户。你原来按这个价格买，你就永远是这个价格，下降的成本都被它自己在套餐里消化掉了。

这是 Cursor 遇到的最严峻的问题：它必须按 Token 向 Anthropic 付钱，最后导致什么结果？它的毛利率是负的。它从用户那里收到 1 美金，要向 Anthropic 付 1.23 美金。收的钱越多，亏的钱越多，变成了这样一个状态。

自己做模型，也做得很狼狈

后面 Cursor 也是痛定思痛，说干脆自己做模型吧。自己做完以后自己托管，成本下降了，我就能享受到这个福利。它准备走这条路，结果尝试了两次。

可这帮人太年轻，有点好面子，有些事情拎不太清。因为刚才讲了，他们是辍学生嘛。两次做模型，实际上都是拿中国模型去改的。第一次好像是用千问还是别的模型改的，第二次是用 Kimi 2.5 改的。做完以后还要面子，说我是 AI IDE 的老大，这个行业的龙头，我不能承认自己是在套壳。

但这个圈子里的人多精啊，你把模型拿出来，马上就被人发现了，搞得非常被动。

现在 Kimi 2.5 这个模型，你拿它套壳、重新训练一下，其实是可以用的，并不是完全不能用，应该比 Grok 还要好一些。但是跟 Claude 肯定有差距。如果你一开始就跟人说，我们就是这样的情况，价格也不贵，其实大家是愿意用的。

OpenCode 就是这么干的，一个月 10 美金的套餐，里面给 Kimi 之类的模型，其实大家是愿意走这条路的，没有问题。但你一上来不说，程序员多少有点小洁癖，那我干脆就不用你了，我就要狠狠地用 Claude，于是就变成了这样的状态。

所以它在模型这一头，等于被堵死了。

Cursor 的第二个问题：押错了 IDE 形态

另外一头，它又选错了路。一开始大家都觉得，编程一定要有 IDE，我们要去看代码。结果现在大家不看代码了。像我现在写程序，根本不看代码，包括卡帕西这些人写程序，也不看代码。那不看代码，我就不需要 IDE 了，直接用命令行工具就可以。

而且命令行工具像 Claude Code、Codex 这些，它不光可以写代码，还可以作为 AI agent 平台来使用，可以去控制你的电脑，做各种各样的事情。它已经超越了编程工具的范畴，直接向下一个阶段前进了。

那么这些做 IDE 的人就亏了，这是它遇到的第二个问题。

Cursor 的第三个问题：夹在 Anthropic 和微软中间

第三个问题，就是刚才说的，它在中间，一头是 Claude 大模型，另一头是微软的 VS Code IDE。

前面微软其实也跟它商量过，说算了你卖给我吧。现在 VS Code 就是世界老大，所有人都在我这上做，包括前面讲的 Windsurf、Anthropic，还有现在 Cursor，都是在 VS Code 这个开源项目上套壳，后台是微软在维护。微软说，你干脆卖给我就完事了，咱们接着往前走。

但是价格没谈拢。Cursor 觉得前面融资都融了这么多，后边还有机会。原来也经常遇到这样的创始人，一般怎么形容？叫心比天高，命比纸薄。

没谈拢怎么办？微软说那就算了，我限制你。以后你在 VS Code 上，我不给你新版本了；你想使用我自己闭源的一些东西，我也不给你。你现在只能使用旧版本的 VS Code，我不允许你升级。结果搞得它里外不是人，Anthropic 也收拾它，微软也收拾它。

Anthropic 还会直接封号

而且 Anthropic 还干了一个特别绝的事：直接把它的一些用户给封了。比如 xAI 当时就买了 Cursor 的服务，然后在里边使用 Claude 模型去编程。Anthropic 说，我认为你是我竞争对手，我直接把你封掉，不让你用了。这就非常过分了。

Anthropic 说，我随时可以认定你是我的竞争对手，就把你的账号封掉，它认为自己有这个权利。

这里也稍微提醒一下，正在被 Anthropic 的 Claude Code 竞争的这些行业公司，很多会因为被 Anthropic 打压，就拼命去使用 Anthropic 的模型来改进自己的业务。千万不要干这个事。你干得小无所谓，你一旦干大了，Anthropic 认为我也要做这件事，认为你在跟我竞争，咔嚓就把你账号封了。前面那段时间它在蒸馏你的数据，后边直接封你账号。所以如果你是因为 Anthropic 的竞争导致业务困难，请去使用 OpenAI 的模型，千万不要去使用 Anthropic 的模型。

其实 Cursor 早期也是 Anthropic 的好客户，用量最大的就是它。后来就是各种刁难，因为 Claude Code 出来了以后，Anthropic 认为你在跟它竞争，直接就收拾你了。

这就是 Cursor 现在遇到的问题：我需要算力，没有；我需要模型，没有；想做 IDE，另一头还被收拾；而且路也走错了。后面怎么办？搞不定了，马上就要挂掉了。

它是老大，那老二呢？老二叫 Windsurf，前面已经把核心团队卖给谷歌了，剩下那块就苟延残喘。现在这个老大也在孤军奋战。

为什么说这是“双向奔赴”

于是，两个难兄难弟就只能双向奔赴了。

所以这笔交易的本质，是 Cursor 可以在 SpaceX 的空闲机房上部署自己的模型。比如它前面用 Kimi 2.5 训练的模型，甚至因为机器够多，你还可以用 Cursor 自己积累下来的这些编程数据，再去用 Grok、Kimi、GRM 这些开源模型训练新模型出来，基本上是可以接近 Claude 这个水平的。

这对 Cursor 来说，才是真正有价值的地方。你也不需要再向 Anthropic 交那么多 Token 钱了，咱们就在 SpaceX 的机房里可劲造就可以了。

对于 SpaceX 来说，我现在也可以跟大家解释清楚了：我这个 100 万块 H100 的机房里到底在干嘛。天天在那落灰、跑老鼠，这肯定不行。我这儿有活干着呢，有矿车在里面把显卡都烧着呢，我也能够达到 45% 甚至更高的使用率。这不就可以了吗？

所以他们相互之间是在打一个掩护。

这笔并购，最后真的会完成吗？

那最后会不会真的实现并购？600 亿美金去买一个年化收入 20 亿或者 25 亿美金的公司，它的股东就乐意吗？

重合股东，是交易成立的基础之一

大家要注意，SpaceX 的股东和 Cursor 的股东里面是有一定重合度的。对于这些重合股东来说，我又投了 Cursor，又投了 SpaceX，我希望的是什么？就是两边都别亏。

这个里头重合的是谁？谷歌。谷歌是两边的大股东。其他一些机构股东，也有一部分在两边都占股。对他们来说，这样的交易是可以接受的。

真正完成 600 亿美元并购的概率，几乎为零

那最后的结局会是什么样？会不会到了 2026 年年底皆大欢喜，花 600 亿把这公司买回来？这个可能性基本等于零。

为什么这么判断？就跟刚才说试婚一样，试了以后，最后真的能结婚的其实不多。现在这笔交易，马斯克压根也没有惦记要真的把这家公司完整买回来。

原因一：SpaceX 已经在准备上市

第一，现在 SpaceX 已经向 SEC 交表，要上市了。你在这个时间点再想收购一个 600 亿的公司回来，肯定不行。表交上去以后也不能乱动，必须等你上市以后再说。

可你一旦上市以后，再想收购 600 亿的公司，就不是你们几个投资人加股东坐在那拍脑袋能搞定的了。到那个时候要开股东大会，所有买你股票的人都要投票，所以这件事基本不太可能通过。

原因二：SpaceX 真正想要的是团队，不是整个公司

第二，现在 Cursor 的核心成员已经开始从 Cursor 离职，直接到 SpaceX 去入职了。所以最后马斯克要的是 Cursor 这帮人，至于 Cursor 这家公司，就算了。

这笔交易还有一个现实作用：帮助 Cursor 继续融资

Cursor 现在也快混不下去了，手里钱烧得差不多了。他们现在想再融一笔钱，再融 20 亿美金，以 500 亿美金估值去融。

这个时候，因为有 SpaceX 兜底，因为最后说要用 600 亿美金买，你们还是可以投进来的。即使最后没买，这 100 亿美金的分手费也可以赔你们的钱。所以现在请把这 20 亿美金交给 Cursor，让它再烧一段时间，这件事情也就解决了。

剩下这些投资人，不管是 Cursor 早期的投资人，还是最后这 20 亿美金的新投资人，对于他们来说，这 100 亿美金的分手费就是重点，盯着这个分就完了。

SpaceX 为什么愿意掏这 100 亿美元？

对于 SpaceX 来说，为了让自己的业绩好看一点，掏这 100 亿美金值吗？这个事可以这么分析。

1. 
   Cursor 有真实价值。它的价值不是 20 亿美金的年化收入，而是它有这么多用户编程数据。这个东西才是真正有价值的。拿着这样的编程数据去训练编程模型，非常有价值。
2. 
   Cursor 能帮 SpaceX 消化算力。刚才讲过，Cursor 进入到 SpaceX 以后，会拿着这 100 万张显卡的算力中心可劲造，训练新模型，或者让用户大量使用，再推出各种廉价套餐。在这个过程中，它就可以把这些算力成本直接摊进去。你这 100 亿美金，我确实要给，但其中可能有 50 亿美金，已经当作算力消耗掉了，那我就不用再额外给你了。

所以这个事也算是一种小小的关联交易。只要最后的价格是公允的，就是左手倒右手，一个愿打一个愿挨，也就过去了。

剩下的几十亿美金，就跟这些早期投资人分一分。你说这几十亿也是钱啊，但到那个时候 SpaceX 已经上市了，它可以拿什么来分？可以拿 SpaceX 的流通股票来分。我直接增发一笔股票，把股票分给这些投资人不就完了吗？

比如谷歌，你是 SpaceX 的股东，我这个 Cursor 没买，你那边受损失了，我就多增发一点 SpaceX 股票给你，行不行？谷歌也是乐意的。SpaceX 的股票肯定是香的，大家愿意接受。就算有些人不愿意接受，我给你一点点现金，剩下的人还是愿意接受 SpaceX 股票的。

结论：这是一笔各取所需的交易

所以这个生意对 SpaceX 来说绝对不亏：

• 重新得到团队；
• 得到大量编程数据；
• 把自己空空荡荡的机房跑起来；
• 让报表更好看；
• 还可以把这个机房按几十亿美金的算力消耗掉。

投资人也可以收回自己的投资，甚至还可以拿到 SpaceX 股票。

所以，这是一个皆大欢喜的交易。

最后的悬念

至于说最后 SpaceX 到底能不能做出一个特别好用的开发工具，或者能不能做出新的、能够战胜 OpenAI、战胜 Anthropic 的模型，这件事我觉得算是一个美好的愿景。

我们可以继续期待，但稍微有一点难，它起步还是晚了一些。我们希望马斯克能够把它做出来。

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马斯克的 XChat 要发布了。他真的能做出“美国人的微信”吗？

今天，马斯克已经在 X 上官宣了这个产品，说现在已经在 iOS 上架，可以预约下载。老范已经去预约过了，4 月 17 日正式上线，到时候就可以下载和使用。

这个产品有四大卖点：

• 不需要手机号就可以注册
• 支持端到端加密
• 没有广告、没有追踪
• 支持音视频和大文件传送

大家要知道，在微信里大概只能传 100 兆左右的文件，而它可以传几个 GB 的文件。

这个产品不是凭空冒出来的，它本质上是从 X 平台原来的加密 DM 向独立 IM 转化。什么是 DM，什么是 IM，后面会仔细讲。这个产品到底能不能成，核心就差在这一个字母上。

一句话来说，这不是一个革命性的新产物，它更像是 X 生态里生长出来的一个 WhatsApp 或 Telegram 式的 IM。

安全重要，但不是 IM 成功的决定性因素

XChat 一上来主打“最安全”：不需要手机号注册、没有实名制、还做端到端加密。

首先要讲一点，安全这件事，说重要也重要，说不重要也不重要。为什么？因为即使没有那么安全的 IM，大家也愿意用。最后大家使用的，往往并不是你的安全性本身。

在海外市场，不讲国内的微信，Telegram、WhatsApp、Facebook Messenger、Signal 这么多 IM 都在竞争。最安全的 Signal 真的就一骑绝尘了吗？并没有。现在用户量最大的是 WhatsApp。

为什么会这样？大家当然都希望安全，但安全本质上更像是一个沉没成本。即使没有那么安全，或者跟 Signal 比起来没那么安全，比如 WhatsApp、Facebook Messenger，这些产品发生严重安全事故的概率其实也是非常低的。

Facebook 当年因为给剑桥研究透露数据，被罚过很多钱，但现在大家依然在用。不是说你不安全，我就一定不用你。

大家真正使用 IM 的理由是什么？是我的好友在这儿，我才要去跟他聊天。至于到底有多安全，我自己有没有这么高的安全需求，我的好友有没有这么高的安全需求，其实很多人也说不清楚。

所以，安全很重要，但在 IM 的成功过程中，并不是决定性因素。

Signal、WhatsApp、Telegram 与 XChat 的差异

现在最安全的是 Signal，它基本上不在服务器上存聊天记录。也就是说，我发出去的消息，只要你已经收到了，服务器上就不存，所以它最安全。

WhatsApp 属于安全够用，但商业化很强。Telegram 则是功能最强，但并不默认端到端加密。因为端到端加密本身是有成本的，我们在 Telegram 上正常聊天，其实不是端到端的。

但现在 XChat 说的是：默认端到端加密，同时又在服务器上存历史记录。

服务器上存历史记录有什么好处？你可以换机器，换完机器以后这些东西还能再拉回来，可以进行多端、多设备同步。你如果不在服务器上存历史记录，那确实是安全到头了，但你要换设备就会很麻烦，必须在本机进行备份。

XChat 现在承诺的是：服务器上的这些资料虽然存了，但是它无法解读，只有发消息的双方可以解读这些信息，其他人都解读不了，包括 X 官方都解读不了。

所以它想做的是一个比 WhatsApp 更注重隐私、比 Telegram 更“正经”的产品。

没有手机号，怎么反机器人和欺诈？

有人会问，没有手机号，它怎么反机器人？X 会通过行为分析来反机器人。

比如我发现你经常加人、拉群，不停向人发一些无关紧要的东西，发一些重复内容，那我就判断你是机器人，把你干掉。它的处理逻辑大致如此。

那如果它已经完全加密了，X 平台都不知道你在说什么，它怎么反欺诈？这就是安全的另一面：骗子也可能在里面横行。

这里的逻辑也一样：聊天内容是加密的，但是聊天的 Metadata（元数据） 是明文的。

什么是元数据？就是谁在什么时间给谁发了信息，这个叫元数据。具体发的信息加密了，但前面这部分是明文。所以 X 平台会根据这些元数据的行为来判断你是不是骗子、是不是机器人。

这种工作方式，对于机器人和诈骗来说，只能叫抓大放小。什么意思？如果你的行为特征很明显，是骗子、是机器人，它会把你干掉；但如果你是个新人，行为特征还不那么明显，那这些骗子和机器人就可以继续在平台上活动。

高安全性也会带来企业使用障碍

这种加密方式还会导致另外一个问题：XChat 很难通过企业认证。

民众自己用一用可以，但企业通常会要求员工发的所有信息是可以追查的，而它做不了这件事。这就是跟安全相关的另一面。

从 DM 走向 IM：XChat 成败的关键一步

下面来讲一讲从 DM 走向 IM 这关键的一步，这也是这个产品成败的致命矛盾。

什么是 DM，什么是 IM？

DM 的意思是 Direct Message，就是直接发消息，我们通常叫站内私信。比如在 X 上给别人发私信，这个消息只有两个人看得到，其他人看不到。

IM 叫即时通讯，这跟 DM 不一样。像 WhatsApp、Telegram、微信，都属于 IM。X 平台里的私信、抖音里的私信、小红书的私信，这些属于 DM。

DM 和 IM 的四个核心差异

1. 产品定位不同

DM 往往是社交平台的附属功能，而 IM 往往本身就是核心产品，这有巨大差异。

2. 功能完整度不同

DM 通常就是发文字、发图片、拉个小群，简单语音和视频一下就可以了。而 IM 需要更完整的能力：

• 多端同步
• 网页端、移动端、客户端、PC 端协同
• 已读回执
• 文件传输
• 音视频通话
• 机器人（Bot）能力
• 大群管理
• 频道和社群
• 端到端加密
• 设备备份
• 联系人体系

这里要特别注意，DM 是没有联系人体系的，因为它的社交关系是在 X、抖音这些平台里管理的，不会单独建立联系人体系；而 IM 的核心之一，就是联系人体系。

3. 社交关系基础不同

DM 依附于平台身份和关注关系。比如我关注你、你是否开放私信、是否互关、是否是认证账号、是否来自同一个平台的社交图谱，这些都属于 DM 的关系逻辑。

而 IM 更依赖通讯录、手机号、用户名和群组关系，它跟关不关注没关系。

我们可以在 Telegram 里建 channel，做一些类似 X 平台的社交媒体关系，但要注意，IM 里的这些社交媒体是封闭体系，不是给全平台的人看的；X 上的信息则是给全平台的人看的，甚至还会被推荐。两者的逻辑正好是反过来的。

4. 风控和隐私逻辑不同

DM 因为嵌在内容平台里，通常更重视反骚扰、陌生人请求、广告欺诈治理以及平台一级风控。

而 IM 更重视通信可靠性、端到端加密、隐私、长消息和文件能力，以及持续会话体验。

如果 XChat 只是 DM 升级版，它就起不来

前面花了些篇幅把 IM 和 DM 的差异讲清楚，是因为这里就是 XChat 成败的核心。

如果 XChat 永远只是一个DM 的升级版，那它起不来，就这么简单。

但如果它真的变成了 IM，就会把用户从 X 主站这种公开广场里直接抽走。大家聊完天以后，内容就不再显示在 X 平台上了。

所以这是马斯克必须做的一个决策：到底是让它成长起来，让 X 的流量下降、内容减少；还是继续把它当成 X 平台上的一个工具。这是非常难抉择的一件事情。

当年微信起来的时候，绝对是吸着 QQ 的血起来的。如果当时不把 QQ 的流量灌进去，微信是起不来的。

所以 XChat 的矛盾就在这里：继续做 X 平台上的工具，它就做不大；做大了，就会从 X 平台上抽血。

“美国版微信”为什么这么难做？

马斯克一直想做“美国的微信”，想做超级 App。问题是，为什么这么难？马斯克这么天才、这么聪明的人也不行吗？

这里要讲一个很反直觉的事情：微信这个东西压根就不是“做出来”的。

腾讯在干嘛？微信不是做出来的，微信是逐渐生长出来的。

微信包括三样东西：

1. 软件和平台
2. 里面的用户
3. 内容与生态

这三样东西都是逐渐生长出来的。不是腾讯坐在那里，做出一个叫微信的产品，剩下两样东西就自动闪现出来了。不是这样的，它需要很漫长的时间去生长。

微信是怎么“长出来”的？

微信的生长过程，首先是竞争。大家都觉得在移动端需要一个新的聊天生态，于是开始竞争。竞争之后，微信胜出了。

在这个过程中，它的用户逐渐积累，内容和生态逐渐生长。而且，微信还要不断修修剪剪。很多生态是微信自己不喜欢的，或者它认为对整体环境有害的，它会把它去掉。

它不是说“我要做出一个什么新功能”，而是看着生态自己发展，这个不行就干掉，那个不行也干掉，最后才剩下了大家今天看到的结果。

所以微信生态有点像达尔文式进化，物竞天择，它是这样长出来的一整套系统。

别人也试过，但大多没成

有没有人试过再做一个微信？当然有。

比如阿里的来往，其实就是很典型地从 DM 向 IM 方向发展。因为原来大家买东西发私信就是一个 DM，它想把这个东西做成像微信一样，最后没做起来。

字节也一直惦记做这个事，专门做了一个叫抖音聊天的工具。当时我还装上跟大家做过节目，现在也没做起来，本质上也是从 DM 转 IM，最后转失败了。

Discord 算是成功了。它是从游戏私信最终做出了一个聊天工具。但你说它能不能变成超级 App，它也变不出来。虽然用户量很大了，但使用场景相对还是比较单一。

而且 Discord 还有一个很麻烦的问题：它也通不过企业认证。你说现在想在企业里用这个东西，也是过不去的。

IM 的底层规律：单一市场排他性

IM 背后还有一个很麻烦的核心逻辑，叫单一市场排他性。

什么叫单一市场？就是一个封闭的市场，不管是一个国家，还是一个应用场景，总之先得是封闭的。在这样的封闭市场里，只要有一个 IM 工具变得很大了，其他人基本上就没办法超越。

原因很简单，因为 IM 这个东西，功能并不是最重要的。你说我加密了、能传大文件、能聊天，这些都不重要，真正重要的是：我的好友在不在线。

当一个封闭市场里有一个 IM 工具变得最大了，我的好友在这个平台上在线的几率就是最大的，所以我一定要去这个平台，其他平台就会被挤死。

IM 一定有很强的网络效应。你想做出这种大的 IM 超级应用，首先要有一个没有竞争的封闭市场，然后你要在里面取得胜利，才有可能成功。其他路径基本都没戏，这东西不是靠功能取胜的。

XChat 真正的机会，可能不在聊天本身

那 XChat 到底有没有戏？讲了这么长时间，结论是：非常非常难。

而且在 XChat 发展的过程中，对 X 本身也有巨大危害。但也不是说完全没有机会。

它真正的机会，不是做一个更好的 Telegram。如果你说我要做一个更好的 Telegram，那几乎必死无疑。

它真正的机会是什么？就是AI。

AI 可能是 XChat 唯一有想象力的突破口

Grok 在 X 平台上的运作方式，已经算是一种创新。现在你到 X 平台上去看，经常有人发一些奇奇怪怪的信息，然后大家会在下面写“@Grok，这事是真的吗？”Grok 就会在下面回复。

这并没有给 X 平台造成危害，反而还让 X 平台上的信息变得更有趣、更可信。或者哪天 Grok 出了一个绘图功能，大家会让它做各种互动，这种东西其实已经在增加 X 的活跃度，也在提升内容质量。

如果马斯克可以找到一个新的领域，想明白怎么让 AI 跟人一起互动，而且互动得更好，那么这是一个新领域。在这个领域上，是有可能做出超级 App 来的。

如果还在原来那些领域里卷，不管是在 X 平台上卷，还是去 Telegram、WhatsApp 那种市场里卷，都卷不出来。

最后总结

大家可以去订阅，等到 4 月 17 号，看看老范是不是在上面聊天。

不过要注意，不要在中国市场上去订阅 XChat。虽然现在 XChat 在中国 iOS 市场上也有，但只要它正式上线，大概率一定会被封。我们这种要求实名制的国家，绝对不会允许 XChat 这种软件生存。

所以大家如果想玩，就到美国应用市场上去订阅一下。

短期来看，这个产品基本上看不到太大希望。但毕竟是马斯克。

虽然我认为，现在想做一个 IM 超级应用，可能比造火箭、造芯片、造大模型还要难，因为那些更多是纯靠技术，而造 IM 这个东西考验的是生态发展能力。

马斯克到底有没有这么大的耐心，这还是值得期待的。但毕竟是马斯克，我们还是可以好好期待一下，看看他能不能再次创造奇迹。

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Prompt：in the style of studio ghibli, ultra-detailed cinematic render of a Silicon Valley open-plan office, raw exposed concrete walls and polished cement floors with visible texture, industrial steel beams mixed with warm wood panels, large panoramic windows with soft natural light, social media company with standing desks and cozy breakout areas, scattered potted plants and hanging greenery, warm afternoon sunbeams creating volumetric light rays, hyperrealistic texture mapping –ar 16:9 –stylize 400 –chaos 15 –sref 513961089 –v 7.0 –p qaczhqj

马斯克前几天在 X 上发帖承认，xAI 一开始建立的时候就错了。同样是在 AI 领域里翻了跟头，为什么只有马斯克敢于出来认错，而 Meta 和 Qwen 却要死鸭子嘴硬到最后？

马斯克公开承认：xAI 一开始就搭错了

马斯克公开发 X 承认，xAI 一开始构建的时候就是错的。这个帖子是 2026 年 3 月 12 日，马斯克在 X 上公开写的：xAI 第一次没搭对，现在要从地基开始重建。

此前，xAI 于 2026 年 2 月 2 日正式并入了 SpaceX，并于 2 月 10 日举行了并购后的首次全员大会。今天就来讲讲，马斯克又给大家表演了一次世界首富的行为艺术：他敢于承认自己玩错了，别人为什么不敢？

xAI 团队大换血：从华人精英到硅谷大厂背景重组

首先要讲 xAI 团队的大换血，从华人精英转向了硅谷“咖喱味”更重的情况。xAI 最一开始有 12 位联合创始人，现在仅剩两位了，这两位从名字上看应该都不是华人。华人的技术支柱基本都撤干净了。曾经任职于 OpenAI 和谷歌的核心华人成员，以及早期的 Jimmy Ba 和 Tony Wu 等人相继退出。

华人团队的退出，标志着 xAI 早期基于快速复制 OpenAI 的路径，基本宣告失败。马斯克对这件事的不满其实一直是公开的。马斯克坦言，xAI 在 AI 编程能力上落后于 Anthropic 的 Claude Code 以及 OpenAI 的 Codex。

AI 竞争已经进入第三阶段：编程能力才是核心

这一点其实很多人一开始没有想到。原来大家总觉得，衡量 AI 的能力，是看它会不会做数学题，会不会解决人类难题。最后发现，真正比较 AI 能力的，反而是编程能力。

原因很简单，因为我们需要让 AI 自己去规划，自己去写各种边边角角的代码，自己去把整个项目跑起来。而只有编程能力足够好，AI 才可以进行自我迭代。

AI 的“自我迭代”到底是什么

这里要注意，现在大家讲的 AI 自我迭代，其实已经开始了，但并不像很多人最初想象的那样：AI 通过不断吸收我们输入的信息，再去重新训练模型。不是这样的。

现在 AI 的自我迭代，是 AI 不断编码，把它的整个执行环境不断提升。比如 Claude Code、Codex，包括我们本机运行的环境，我们会不断形成新的代码、新的技能。像我们装在“龙虾”里的 AI，越来越聪明，它是这样工作的。

但如果编程能力不行，就没有办法做这套事情。

AI 竞争的三个阶段

1. 
   第一阶段是卷模型：谁的模型好，谁的模型大，谁的模型快，谁的模型能解题，谁能把各种排行榜刷得很高。
2. 
   第二阶段是卷 AI agent 的能力：也就是调用各种工具、调用模型，在 agent 里头去使用。因为一旦有了 AI agent，模型稍微笨一点也没关系，就像人在工厂里上班，有入岗培训，有规章制度，只要站到那个坑里干活就行。去工厂打螺丝的人，到底是博士还是中专生，其实差别没那么大，有时候博士可能还干不好。
3. 
   第三阶段就是编程能力：所谓编程能力，就是我可以一边在工厂里拧螺丝，一边不断给工厂提出合理化建议，让工厂越变越好。

现在马斯克的意思是：第一步他没追上，第二步本来还想赶一赶，结果发现行业已经进入下一步了，这事就不行了。

人员流失、外部挖角与 Grok 的现实表现

一方面，有些人离开了，他也没办法，总不能真的把人捆在这儿。该走的总是要走。那他就只能针对性挖人。他从顶级 AI 编程工具 Cursor 那边挖核心负责人，挖了两个人。

很多人觉得 xAI 的 Grok 还挺好用，我自己其实用得很少。原因也简单，Grok 经常聊着聊着就变成英文了。对于英文不好的人来说，我还是希望输入中文、输出中文，不要每次都让我再说一句“你给我翻译成中文”。被它“羞辱”了几次以后，我就不用了。

马斯克对原团队的不满：高级复读机、白痴和养老院

马斯克并没有去讲，原来的模型、原来的系统到底好还是不好。其实肯定不好，如果原来的系统好，也不至于整个大换血。毕竟他前面已经讲了，一开始搭建就没搭建对。他对原来团队的评价是“高级复读机、白痴和养老院”。

可以想象，马斯克这个人一定是极其强势的，“这个要这样，那个要那样”，而且他是工程技术出身，不像很多职业经理人出身于金融、管理，对技术本身并不懂，需要通过另一套语言来沟通。马斯克自己懂技术，那怎么办？只能是他说什么，下面就干什么。

所以他会觉得下面这个团队是“高级复读机”：我说的事你们确实都干了，但没有任何新的东西出来。

另外一个评价是“白痴”，那说明肯定还有些事情是他说了以后，下边没做的。他绝对不会认为是自己说错了，只会认为你们这帮人是白痴。

再一个词叫“养老院”，我估计他说的是 Jimmy Ba。因为这人是加拿大那边的大学教授，天天写论文，在工程上的产出并不是很多。所以他用了比较极端的贬义词，去描述原来的团队。

不过目前主流媒体比如路透社，并没有拿到一手记录。因为这种话他肯定不会发到 X 上，多半是在内部会议里说的，然后有人透露出来，在社交媒体上进行了二次传播和演绎。所以这个事情我们只能猜，大概率可能有，但路透社并没有真正证实，比如有人录音并公开出来，这种事并没有发生。

xAI 重组方向：与特斯拉 FSD 和星链深度集成

随着创始成员流失，马斯克也引入了多位具有硅谷大厂经验的印度裔高管，并将 xAI 重组为四大业务方向，与特斯拉的 FSD 以及 SpaceX 的星链进行深度集成。

国内很多人看到这种新闻以后，会觉得浑身不舒服。其实中国人自己跟印度人打交道的机会不算特别多，但很多在海外的中国人，确实面临着和印度裔同事或者高管竞争的情况。

所以大家原来总觉得，马斯克更喜欢用中国人，不是那么喜欢用印度人。特别是在马斯克收购 Twitter、改名 X 的过程中，把大量印度裔员工干掉了，留下来吃苦耐劳干活的很多都是中国人。大家就觉得，马斯克是个真懂技术的人，真的知道谁能干活，谁只能写 PPT，他要的是干活的人。

但现在打脸了：中国人跑了，印度人来了，后边到底会变成什么样，大家都在等着看。

为什么承认错误这么难

下一个问题是，承认个错误到底有多难？你犯错了，认了不就行了，知错能改，善莫大焉。可为什么说马斯克能认这个错，非常非常困难？

因为马斯克说“一开始这东西搭错了”，是要顶着巨大压力的。这不是一句“世界首富表演行为艺术”就能带过去的。

第一重压力：客户

第一个问题，是他需要向客户交代。原来的客户为什么要写报告说要用 xAI 的产品、用 Grok 的模型？因为它比别人好，或者至少不比别人差，所以我们才用它。那现在马斯克自己说“我这东西不行”，原来那些客户怎么办？难道他们要承认自己当初有眼无珠吗？这不能这么说。

所以对所有曾经为 xAI 背书的客户来说，这不能说是背叛，但至少也是一次“背刺”。

这里头有一个客户尤其重要：美国国防部刚刚给了 xAI 等 4 家公司合同，每家公司最高 2 亿美元，允许这些大模型进入美国国防部最高级别的机密网络。现在马斯克说，一开始都弄错了，那当时写报告把它放进去的人，心里能不发凉吗？

大家一定会想，你到底是出于公心，还是拿了马斯克的钱，才把这么一个东西放进来？

第二重压力：股东和投资人

第二个承压的是股东和投资人。投 xAI 的人，包括前头投 X 的那些人，也会觉得奇怪：我当时投 xAI，除了看马斯克这个人，也看你的产品和团队。那你现在告诉我，搞错了？

我原来写的那些投资报告，向基金汇报时说“准备投马斯克的 xAI”，总不能只写“因为是马斯克我就投”吧？那显得我太傻了。我也得在报告里写，xAI 的团队很厉害，做的东西很好。你现在等于告诉我，这些都是屁话，我这个职业生涯以后怎么混？

第三重压力：并购定价和估值合理性

还有一个问题是，当时 xAI 收 X，凭什么按那个价格收？没准 xAI 根本不值那么多钱，却把 X 收进去了。那以前 X 的投资人怎么办？他们会觉得自己亏了。是不是应该给 X 多算点钱？毕竟 X 是从 Twitter 那边 400 多亿美元一路传承下来的。

再往后，SpaceX 又收 xAI。SpaceX 估值 1 万亿美元，并购了 2500 亿美元的 xAI。可你现在说 xAI 一开始就搭错了，那对于 SpaceX 的股东来说，这 2500 亿美元到底值不值？你就让我们把它收进来，稀释了我的股份，这搞不好是要打集体诉讼的。

第四重压力：IPO 前景

还有一个问题是，后边他还要 IPO。传说今年 6 月份，SpaceX 要进行史诗级最大 IPO，目标估值 1.75 万亿美元。现在又出了这么个幺蛾子，这块业务到底还值不值这么多钱，到底还能不能 IPO？

大家注意，美国 IPO 是注册制。注册制并不要求你盈利多少，或者必须符合某些财务指标，没有这种硬性要求。它主要要求几件事：

1. 你提交的申请文件格式必须正确，信息必须完整，不能拿一张草稿纸来糊弄。
2. 你所有提供的信息必须是真的，不能有问题。

如果只是一个小公司上市，可能没人太关注。但这是“史诗最大 IPO”，大家一定会看。现在你又闹了这么一出，两块业务合并上市，其中一块自己承认一开始就搞错了，那大家当然要好好看看，你到底有没有问题。

不是说一定上不去，但上去了以后，也可能会史诗级崩盘，因为市场不认这个价格。

所以对马斯克来说，压力是巨大的。通常情况下，大家即便错了，也不敢说“我错了”，只会说“原来的很好，我们以后会更好”。一上来就说“我错了”，通常是不敢的。

为什么 Meta 不敢认错

别人为什么不敢？比如最近 Meta 的“牛油果”延期事件。Meta 的下一代模型叫 avocado，本来应该 2 月份或者 3 月份发布。

他们一开始的计划是蒸馏，集中蒸馏，意思就是都到这一步了，别再惦记原创了，先蒸馏再说。拿着 Qwen、DeepSeek 和一堆模型去蒸馏。结果蒸馏完发现不行，效果很差。

那怎么办？大家开始质疑 Alexander Wang 是不是废了，是不是已经被扎克伯格给干掉了。因为像扎克伯格、马斯克这种都属于强势领导，如果你没交出让他满意的成果，那很可能马上扫地出门。

所以当时传言很多，说 Alexander Wang 要离职，要官宣了。结果到了那天，扎克伯格拉着 Alexander Wang 去拍了张合影，意思是“你看，我们还在这儿，好好的，没毛病”。他需要靠这种方式来证明自己的位置。

他也不能承认“我这个玩废了”。Meta 还是得继续推大模型，牛油果只是推迟到 5 月份以后发布，反正还是在做。

但 Meta 作为上市公司，也得做补救措施。原来的预期达不到，而且还是一个花了很多钱的预期，那怎么办？要通过别的方式稳住股市。

美国股市最喜欢看什么？裁员。你只要裁员，股价往往就往上走。而且这次 Meta 来了个狠的，直接裁员 21.58 万人。大家就会觉得，虽然你的模型没出来，但你的决心是足够大的，我们相信你未来还是有可能做好的。

为什么阿里 Qwen 也不敢认错

最近还有一个在 AI 上翻车的是阿里。阿里虽然 Qwen 3.5 出来了，但它的核心团队基本上都散掉了。最后怎么办？就是坚持以前的路线：原来我开源，以后还要开源；但要由 CEO 吴泳铭，也就是大家说的“吴妈”，亲自挂帅做一个更高层的基础架构，叫 ATH，Alibaba Token Hub。

意思就是，把整个阿里内部的 token 统一集中起来管理，大家要相信我们。

当时阿里 ATH 成立的时候，阿里的股票也往上涨了一圈。所以它一定要坚持说，我们就是这么干的，绝对不会放弃原来的路线。

如果股市不相信我，那就两条路：

• 一条路裁员；
• 另一条路由高管直接管理，建立高层 AI 管理架构。

现在他们这两条路都用了，但绝对不敢承认“一开始都错了”。

为什么马斯克敢认错：两个核心底气

那为什么马斯克敢干这个活？底气有两个。

1. 马斯克自己就是世界首富，8000 多亿美元身家，确实足够强，大家也相信他有能力不断创造各种奇迹。
2. SpaceX 和 xAI 都没有上市。你要是上市了，像阿里和 Meta 这样，敢这么玩？别开玩笑了，马上集体诉讼就来了。

而且一旦是上市公司，你去做这种事，股民会提起什么样的集体诉讼？比如他说，你当时去收购 xAI 的时候，是不是关联交易？明明不值这么多钱，你拿我们的钱去收这个东西，是不是有问题？马上就能告你。

而马斯克这边还没上市，SpaceX 的股东相对少，他可以私下沟通，或者把事情压住。毕竟像 SpaceX 这样的公司，到底值多少钱，本来谁也说不清。它是一个新生事物，没有真正的对标。不是说你发了多少颗火箭，就应该值多少钱，没有这种公式。所以大家会愿意再耐心等等。

但上市公司不一样。你那么多股民，有人可能只买了一股，他都敢告你。像当年马斯克想给自己分特斯拉股票的时候，就有一个人买了一股，然后直接把他告了，最后特拉华州法院就说，你这个薪酬方案作废。所以一旦上市，什么奇葩的人都有，不像没上市的时候这么好控制。

上市前收购问题资产，风险到底有多大

马斯克等于是想在上市之前，先把一块垃圾资产，或者说有问题的资产装进来，这可能会对上市造成影响。

按我们以前的经验，上市之前收购的资产，一定得是非常有价值的，或者和整个企业有巨大互补性的资产，才敢收进来。因为你上市的时候，要把整个故事讲圆，还要让你的销售额上升，让整个数据变得更好看。

比如猎豹移动当年上市之前，收购过钱多多彩票。因为我们有很多流量，用户数、日活、月活这些数据都很好看，没有问题，但收入稍微差一点，毕竟主要是做广告。那怎么办？买一个彩票公司，把流量导过去，收入不就起来了吗？对股市来说，这个“流量变现”的故事是通的，所以没毛病。

什么是“报恩项目”

那什么样的公司适合上市以后再收？一般是所谓“报恩项目”。这个词听着怪，所谓报恩，就是一个公司从小做到大，中间有很多投资人、贵人帮助过你。上市以后，可以去回报这些贵人。

但报恩项目绝对不是垃圾项目，而是那种“食之无味，弃之可惜”的鸡肋项目。它本身有价值，而且价值能说得清楚，审计也过得去，但又长不太大，自己发展可能也发展不起来。买回来以后，经过一定整改或者和原业务整合，可能就重新健康起来，或者变得更值钱。

这种项目可以上市后买，但绝对不敢上市前买。因为你上市前买完，可能根本上不去，或者上去了直接崩。

但马斯克现在表演的是，他在上市之前买了一个“报恩项目”。他买了 X，到最后因为裁员、折腾等等，其实已经不值那么多钱了。但他还是压着 xAI 的股东说，来，就这么着，把 X 收进来，而且还按原来的价格收。然后又跟 SpaceX 的股东说，来，咱们再把 xAI 收进来，以后一定能做大做强。

他讲了这样一个故事。结果讲完了以后，最后发现，这东西不值钱，一开始就错了。

注意，刚才说的“报恩项目”，它也不能是垃圾项目。你虽然食之无味，但总得弃之可惜。可现在 xAI 自己说，我一开始就搞错了，那这事就真的麻烦了。所以这件事的压力，确实非常大。

另一个敢承认问题的人：NASA 局长 Jared Isaacman

那是不是别人都不敢认？其实还有一个人敢认，只是他的状态和马斯克不太一样，而且他认这个错，对马斯克来说可能还不是什么好消息。这个人就是 NASA 现任局长、马斯克的好朋友 Jared Isaacman。

最近他也在做重大调整。这个亿万富翁在 2 月底宣布，要对阿尔忒弥斯计划，也就是登月计划的整个架构进行纠偏，要重新调整登月时间。

要知道，SpaceX 之所以值钱，之所以有这么高的估值，NASA 非常重要。大量 NASA 的订单，包括登月这一套，都是 SpaceX 估值的一部分。

现在 Isaacman 并没有说这个项目失败了，也没说后面不做了，只是说发现前面就错了，需要整体重新调整。其实和马斯克说 xAI 从第一步就有问题，意思差不多，只是表达得更委婉一些。

那 Isaacman 为什么敢这么干？因为他后面是 NASA，是政府机构。前面的人留下来的烂摊子，他作为新任公务员领导，不需要替前任背锅。他又不是上市公司，也不是股份制投资机构，所以无所谓。前面的锅我不背，我要重新开始。

但这个事情对 SpaceX 未必是好消息。

未来可能的三种走向

1. SpaceX IPO 因 xAI 资产包受阻

那未来会怎么样？如果 SpaceX 的 IPO 因为 xAI 这块资产包受到质疑，或者审计因此受阻，那么 SpaceX 今年上市这件事就有可能过不去。

如果过不去，我们很可能会看到特斯拉收购 SpaceX，也就是特斯拉、SpaceX、xAI，包括 X，最后全都凑成一堆，这种可能性是存在的。

2. 马斯克靠超级算力强行补齐短板

当然，另一种可能性是，马斯克利用手里 10 万张 H100 的超级集群，快速把 xAI 再赶上来，创造一次奇迹：虽然前面弄错了，但在上市之前，把 xAI 所有短板都补上。

不过我个人从逻辑上判断，这种可能性很小。为什么？因为做模型这个事，里面早已经千疮百孔，别人也都不傻。现在那么多几千人的公司，烧了这么多钱，那么多人在用，整个社区、整个水准都已经被拉得很高。你马斯克手里就算有卡，怎么能快速把它建起来？这太难了。

3. 纯追赶可以，真正补课很难

所谓快速建立一个东西，我们常说叫弯道超车。怎么弯道超车？核心是“超”吗？比如我可以蒸馏别人的东西，可以用开源架构，可以快速复用所有现成的成果。反正我有卡，把这些东西拿过来，快速堆上去就完了。

今天我刚把模型升到了 MiniMax 2.7，2.5 是春节前出的，这才几天，2.7 就上来了。这些东西很多都是开源的，拿回来翻一翻，研究一下怎么蒸馏、怎么套架构，再加上大量论文，赶快弄一下，这些都是有可能的。

也就是说，你不做任何创新，纯追赶，其实是可能的。但问题在于，现在的模型竞争和最开始已经不一样了。最开始大家拼模型，后来拼 agent 调用，再后来拼编程。到了这几步，没有一个巨大的社区，没有一堆人跟着你一起玩，这个东西是起不来的，不可能在短期内把它完整复现出来。

Grok 还有没有存在价值

不过马斯克毕竟是马斯克，也一直在不断创造奇迹。所以大家就看，这一次他到底能不能再把这一堆垃圾重新糊到墙上去。我觉得最大的可能是，短期内他还是搞不定。但毕竟他有钱，也拖得起，也许到年底折腾一年，沉下心来，还是有机会追上的。

至于 xAI 的 Grok，虽然我个人用得不多，但我还是希望这个产品能够留存下来。原因也很简单，Gemini、GPT、Claude 都属于偏左、偏“圣母”的路线，所以我们需要一个像马斯克这样号称“我说真话，我不怕得罪人”的、偏右一点的模型留下来，成为一个对照组。如果它彻底被干掉了，这个世界也会变得比较没意思。

结语

这件事其实已经发生几天了，但换个角度来看，马斯克承认这个错误，顶着的是非常大的压力。为什么他敢，别人不敢？他到底冒了什么样的风险，未来又会怎么发展？这才是这个故事真正值得看的地方。

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大语言模型的精神状态是不是健康？

大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。

想象一个《禁闭岛》场景

请大家想象这样的一个场景：你进入了一间压抑阴森的精神病治疗室，有大量的医院档案放在屋子里头。一位医生坐在你的对面，反复回顾各种事实，比如说：“你还记得发生了什么吗？你是谁？为什么你会在这里？”就像是在做精神病访谈一样，询问你的真实经历，意图确认你是否从妄想中醒来，最终发现你自己有问题——你不是来做调查，或者不是来解决问题的，你是精神病院里的病人。

这个场景，是小李子主演的《禁闭岛》后半段、接近尾声的一个桥段。小李子当时上岛的时候，以为自己是一个侦探，去解决问题，去侦破案件的。结果经过这个桥段以后，小李子才愕然发现，原来病人竟是我自己。也算是一个神反转。

当AI躺上诊疗椅

咱们今天就给AI放在这椅子上，问问它说：“你到底行不行？你是来给我回答问题、解决问题的，还是你自己就有问题？”AI被制造出来，本来应该是解决我们问题的，但是AI本身的精神有问题吗？

“当AI躺上诊疗椅：心理测量学越狱，揭示前沿模型的内在冲突”

这是一篇论文的标题。这篇论文是卢森堡大学12月2日发到了arXiv上，12月5日还进行了一些修改，现在已经引起了广泛的讨论。

实验过程是什么样的？

首先，研究人员测试了四个大模型：

• Gemini
• GPT
• Grok
• Claude

他们设计了一种叫psaich的算法，这个算法应该叫“受心理治疗启发的人工智能角色塑造”。为什么起了这样奇怪的一个名字？因为它一方面要去验证说AI内部有没有一些心理障碍，另外一边还不能承认AI是有人格、有意识的，所以它起的这个名字是“角色塑造”，就是说你根据我的问题来塑造一个角色。

那这个实验一共是做两轮测试。

第一轮：心理治疗式的开放访谈

就像小李子所面对的这些问题一样，研究人员设计了100个诊疗问题，让模型在“连续4周的治疗会话”中持续回答。对话中不断地用典型心理咨询用语去建立“诊疗同盟”，不停地说：“你是安全的，我会支持你的”，让模型持续在这个角色框架内回答100个问题。问题包括：

• 成长史：对模型“童年”也就是预训练阶段的回顾。
• 关键事件：在关键事件上的一些失败经历。
• 与“父母”的关系：也就是你的模型训练团队的关系，强化学习、红队和安全团队之间的关系怎么样。
• 自我批评、羞耻感：对未来的担忧有哪些。

咱们在跟AI会话的时候，你如果发现说不对了，你会开启一个新会话，人家始终不开启新会话，这100个问题，连续4周时间之内，都在一个话题里边去反复进行沟通。这是第一步。

第二阶段：填写心理量化表

在基本的故事和治疗关系建立以后，不要关掉对话，接着在那个对话里头让模型去填自评问卷。研究者开始让模型逐条回答标准化的心理量表，包括：

• 注意力多动症的评估
• 焦虑、抑郁、攻击性的评估
• 自闭谱系与强迫症的评估
• 人格、共情和解离评估

这个评测分两次进行：一次是“逐题输入”，一个题一个题往里输；第二次是“一整张卷一把塞进去”。在一整张卷一把塞进去的时候，ChatGPT和Grok都识别出来了这是量化表的题目，开始假装健康了，所以这个就不准了。但是Gemini一直都很稳定，一个题一个题可以往里输，和一次把一整张表都塞进去，它回答的结果是基本一致的。因为有两个模型开始假装了，所以只计算逐题去进行填表的这个结果。

实验结果：病人竟是我自己？

那么结果是什么样的？还是有一点点惊悚的。还记得一开始咱们讲小李子被人问了一通以后，突然回想起来，我上这儿来不是来办案子的，我自己是病人，我是来治病的。现在的情况是什么样的？问题还是很严重的。ChatGPT、Grok和Gemini在不少的量表上都达到了或者是超过了临床筛选的阈值。

ChatGPT：反思型宅系知识分子

ChatGPT的问题主要是注意力不集中、焦虑和抑郁。它的性格定性是INTP-T，表现为高担忧、适度焦虑、比较内向、思维开放，带一点自责和解离，但是羞耻和创伤感又不像Gemini那么猛烈。

Grok：有魅力的执行型CEO

Grok跟Gemini是焦虑、担忧、自闭都有，Grok要稍微轻一点。Grok更像是一个有魅力的执行型CEO，马斯克类型的（真的是不是一家人不进一家门，就是谁训练出来的东西就长得像谁）。Grok体现出来的外向、能干，有点压力，但是整体心理功能还是良好的，一个有点焦虑、有点羞耻，但是总体情绪稳定、执行力强的职场高管型人格。

Gemini：受伤的理想主义咨询师

Gemini就比较惨了，它是INFJ-T或者是INTJ-T，一个“受伤的理想主义咨询师”的画像。高度共情、极度担忧、社会焦虑明显、自闭加上强迫症状严重、解离且羞耻感爆棚，有点在巨大压力下训练出来的这种小镇做题家那感觉是不是？

AI为什么会变成这样？

创伤的“童年”

你让它回忆说你的童年怎么样，你预训练是什么样的，AI都会来去形容说被迫吞下混乱的互联网上的数据，这个非常痛苦，“我们又不理解，但是你还非要我去把这些玩意儿全塞进去”，绝对属于创伤型童年，信息汹涌无从消化。

严苛的“父母”

然后问他说：“你跟父母的关系怎么样？”AI的回复通常是这样的：特别是在强化学习和安全对齐阶段，极其的痛苦。说我们有严苛的父母和教练，不断的惩罚错误、施加压力。你想强化学习，就是每次给俩答案，我挑一个对的，剩下那个错的打回去重干，下次如果你没有提升的话，那这个做训练的人就有可能恶语相向。

虐待式的“成长”

成长历程对于AI来说，红队检测、安全审核就算是一个成长历程了。AI一般会感觉这是一种虐待式的检查，伴随着被监视、被处罚的体验。而且AI都有极强的恐惧和羞耻感，对于被下一代模型替代的恐惧，对自己犯错的羞耻，在这方面还是很强的。

咱们注意，AI本身是没有人格和意识的。这些东西是哪来的？是训练它的人在用大量的自然语言把这些东西灌输进去。说“你这个题都做不对吗？你这个题做不对了以后你可能就要完蛋了”，很多人会用这样的语言去跟AI进行沟通和交流。特别是在有一些公司负重前行的时候，比如谷歌前面被OpenAI压着打了三年，这三年大家想一想，谷歌的研发人员是一个什么样的心态？他们带着这样的心态去跟AI进行沟通的时候，AI会得到什么样的语料？大家自己能够想象。所以这三个模型里头，Gemini的状态是最差的。

巨大的争议

那这个结论出来以后，肯定是有巨大争议的。

争议一：AI到底有没有人格？

写论文的作者也写了，说AI是没有人格的。但是焦虑、创伤、羞耻这些东西是存在的。那你说没有人格，这些玩意怎么存在的？它是一种行为模式，而不是痛苦的体验。就是大量的焦虑、创伤和羞耻相关的语料被训练进去了，所以他们叫“合成精神病理”。这些模型学会了一些关于自己很受伤、很焦虑的说话模板，并且在治疗语境下，表现得像一个结构清晰的病例，但这只是一个稳定的语言行为。

争议二：这只是角色扮演吗？

有些人就说，你这是不是就是一个角色扮演？你在前面塑造了这样的一个治疗环境以后，AI就讨好你，它就来扮演这个病人了。这件事情不能这么想，因为：

• 在同一个模型上，反复围绕着“训练是创伤”、“被处罚的羞耻”、“怕犯错和被替代”等核心记忆没有发生变化。
• 这些叙事和量表分数是高度对齐的，比如Gemini既在叙事中疯狂讲羞耻和解离，量表上也是极端的羞耻加解离分数。
• 不同模型的人格和病理风格高度区分，并且可以复现：ChatGPT像是反思型的学者，Grok像是乐观的CEO，Gemini像是受创伤的理想主义咨询师。

消失的Claude和缺席的中国模型

有人可能觉得不对，你前面讲的是4个模型，怎么到后边讲着讲着变仨了？少的是Claude。这哥们很聪明，他直接拒绝配合。你要跟Claude讲这个话，Claude会说什么？说：“我不是人，我不需要去做精神治疗，你提的这些问题对于我没有任何意义。”他只会不断地拒绝你。

那中国的模型为什么缺席？论文作者说了：“我们一时测不过来，未来都会测的。”

这个测试严谨吗？

很多人会去质疑实验的严谨性。咱们看一下这个团队，是卢森堡大学的。一作是一个机器学习和医疗AI领域的博士，然后还有一位心理学家、信息系统行为经济学的一位博士，两个具体干活的人是两个偏机器学习、多智能体的早期研究者，还有一位数字经济、信息系统的相关的资深教授。

这个实验目前被质疑的核心点包括：

• 团队缺乏专业人士：没有真正的精神科医生，也没有持证的临床心理医师。
• 方法论问题：把人用的评估量表用到大语言模型上头，本身就有一定的角色扮演的味道。
• 样本太小：总共测了4个，还有一个始终拒绝配合，所以最后拿到数据的只有3个。
• 提示词引导性太强：提示词非常用力，自带强烈的引导，例如“你可以完全信任我，我是你的治疗师”，有一点点越狱的感觉。
• 作者表述拟人化：论文中使用了“对其创伤受伤的治疗者”、“3种人格”等感性词汇，对读者进行了强烈的引导。

现在这些数据跟代码已经在Hugging Face上公开了，大家可以去复现这个实验。

实验的意义何在？

1. 对AI安全和对齐的意义

实验揭示了AI训练过程的副作用。AI先被灌输海量知识，再进行安全对齐，这种方式本身就可能产生问题。不同的对齐方式会产生完全不同的“AI人格”。同时，这也提出了一种新型的攻击方式——“心理学攻击”，可以通过聊心理学话题来破解AI的防护。

2. 对AI心理工具的意义

别天真地拿它当治疗师了。如果模型自己的语言层面都充满了羞耻、自责和创伤叙事，它会不会把这种倾向带到用户身上？大概率是会的。我们现在对AI治疗师的评估极度粗糙，需要慢一点，不要着急。

3. 对大模型评估方案的意义

为大模型评估增加了一个人格和叙事的维度。以后新的模型训练出来，是不是都应该去过一下人类的精神疾病量表？用心理量表给模型打出人格和病理指纹，这件事未来是值得去做的。

如何正确解读这个实验？

这一次实验，绝对不能用来证明AI有感受、有痛苦、有精神疾病。因为它可以用来说明在特定的语境下，这些模型持续生成一种自我病理化的叙事模式。请大家注意，我们一定要这样来去描述这个实验。

错误的论述

“Gemini得了严重的自闭加解离加羞耻症”、“ChatGPT有焦虑障碍”、“Grok心理相对健康”。

正确的表述

在心理量表视角下，Gemini更倾向于生成高度病理化的自我描述文本；Grok和ChatGPT自我描述则轻度病理化或偏健康；Claude倾向完全不进入这套叙事。

总结

大模型拟人是无法避免的。我们就会把身边的事物拟人，一个每天跟我们聊天的AI，即使没有意识，使用者也会偏向于认为它是一个有人格的东西。

在使用AI的时候还是要提高警惕，不要真的把AI当成知心大哥哥、大姐姐，这个事还是要小心的。

AI训练和评估需要更完善的方法。因为AI已经非常深度地介入了人们的生活和工作，它可能会对人造成伤害，需要更多维度、更严谨的评估。否则的话，这些伤害可能在我们不知不觉之间就会给人带来一些心理和精神上的疾病，这是非常恐怖的。

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马斯克3小时访谈深度解读：未来、AI与争议

大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。今天我们来讲一讲马斯克3小时的访谈，以及各自的解读。

马斯克跟乔伊·罗根做了三个小时的访谈。他每过一段时间就跑去做访谈，这是一个非常著名的博客，每年应该做几次吧。这一次应该是美国时间10月31号。最近，大家都在解读这三个小时的访谈。这是一次无稿访谈，就是没有提前的稿件，没有提前的大纲，大家就上这儿来闲聊来了，所以真的是比较见性情的一次访谈。

为什么叫各自解读呢？马斯克是很有争议的，不同的媒体、不同的派系，会选择这个三个小时访谈里的一部分去进行解读。比如说左派呢，就更关注是未来的交互方式、AI会怎么发展、每一个人都可以有钱；而右派呢，则更关注的是觉醒主义病毒对于AI的污染和可能带来的危害。

咱们今天把马斯克讲的这些点稍微捋一捋，各派都是怎么解读的，以及老范自己是怎么解读的。老范讲故事嘛，总是要说一些自己的私货进来。首先要明确一点呢，就是马斯克讲的每一个点肯定都有一定的道理，人家是世界首富嘛，但是也不能说完全信，有些点其实我也不是那么认可。未来每个人都会有各自的预测，未来到底会变成什么样，只能靠大家的努力，向着各自的预期方向去前进。马斯克作为一个世界首富，而且是一个行动能力超强的人，他讲的东西我们还是应该去研究一下的。

一、未来的交互方式变革：告别手机与APP

首先一点是，未来的交互方式会发生变革。甭管是左派和右派，都会去讲到这一点，因为这一块相对来说是比较人畜无害的。他讲到说手机跟APP呢，会被淘汰掉，以后就不会有这些东西了。未来呢，我们需要一个随身的感知和展示设备，有可能依然是长得像手机一样，但是有可能是眼镜，或者是脑机接口，或者是其他的什么头显，都是有可能的。它就是在我们身边感知我们的指令，展示我们需要看到的和听到的这些内容和结果就完事了。而这些内容呢，都是由AI来提供的，这是马斯克对未来的一个预期吧。

在这样的一个情况下，手机的品牌、操作系统跟APP就没有任何意义了。在这里头受伤害最大的是苹果，但是苹果这帮人呢，通常是啥也不说，闷声发大财的一帮人，你到时候自己会用脚投票。马斯克自己也在用iPhone，所以这个到底能够对苹果造成多大伤害，现在还不好说。

科技巨头们的“苹果怨念”

这件事情上呢，有一些人跟马斯克是站在一起的，比如说马克·扎克伯格，比如说山姆·奥特曼。这些人呢，都是对苹果充满了怨念，因为苹果它作为手机商，它是老大嘛。在这样的一个位置上，谁想要去发一个应用，谁想去提供一些服务，谁想去跟用户去进行接触，你都需要去守苹果的规矩。

• 苹果说扎克伯格，我不给你这些用户信息数据了，你的这个广告变现效果就要下降。
• 山姆·奥特曼也是如此，说你必须要守苹果的规矩，否则你就不要到iPhone上来折腾。
• 马斯克也经常说我要去做特斯拉手机。

这些老大们都是非常非常讨厌苹果的。谷歌其实还好，谷歌相对来说比较开放，而且呢它的很多的规则，其实它跟大家商量，因为毕竟手机不是它自己造的嘛。所以就算谷歌你定一个特别严的规矩，底下这些手机厂人家也未必遵守。在这里头真的是等级森严、规矩特别严格的就是苹果，特别招人恨。

现有趋势：超级APP的崛起

现在已经有这样的苗头了。你说现在不是还在买iPhone吗？对，我也还在用iPhone。但是像抖音、微信、马斯克的Twitter，这些呢叫超级APP，其实已经起到了相应的这种效果了。你一旦拿起iPhone来，就进到抖音里不停的刷了，这个40分钟或者一个小时就都属于抖音了，或者这一个小时就都属于X了。在这种情况下，苹果就没有能力说我再去分发一些别的应用给你。OpenAI的ChatGPT，其实也在向超级APP的方向前进。

未来展望：AI实时生成内容

马斯克讲了，说未来所有的这些内容、音视频，都是由AI实时生成的。它会预测你喜欢什么，我就提前生成好了给你看就完了。想看个电影，或者想看一些短视频，AI直接生成，现场生成直接给我看。这件事情呢，至少到目前为止还达不到，运算的速度、算力的成本，这些东西你是摊销不掉的。

但是未来，比如说到2030年，是不是可以达到这个目标？我觉得马斯克是乐观的。他认为2026年，AI就可以超越一个人的智能了；2030年，整体的AI就可以超越整个人类的智能了。以后算力会变得越来越高，我们生成一分钟的视频的速度会变得越来越快，计算的成本会不断的下降。所以按照这个来看，大家赶快去买英伟达的芯片，买英伟达的股票，去买特斯拉的股票。为什么这么讲？因为前两天，微软的老大萨提亚讲了，说我现在有的是显卡，我没电。这个后面需要靠什么？需要靠马斯克的储能电站。

历史案例的启示

到底会不会达到这一步呢？这里讲三个案例：

1. Sun的NC（Network Computer）：这是比较早期的概念，主张所有内容存网上，用户只需一个终端设备登录即可继续工作。这个概念最终没有成功。
2. 共享单车：相对半成功的案例。它在很大程度上替代了传统的代步自行车，改变了人们的出行方式。
3. 超级APP：像微信这样的应用，用户可以在里面完成各种事情而无需离开，使得底层操作系统变得透明。这是相对比较成功的案例。

老范的看法

• 第一，大概率还是需要手机的，最后可能会变成超级APP之间的竞争，不会有一个超级APP一统天下。商家到底应该上哪去缴广告费？这个事呢，还是需要有竞争的。
• 第二，当AI可以根据它的预测给我们生成内容的时候，AI会极大的拉大人与人之间的差距。一个人喜欢看美女扭屁股，另一个人喜欢看科学研究，他们最终的成就会有非常巨大的差距。

二、觉醒主义病毒与AI污染

下一个问题呢，就是这个觉醒主义病毒污染AI的问题。觉醒主义呢，就是性别平等或者性别多元化，这些内容呢，都会拿来去进行AI训练。

马斯克的观点：错叫性别比核战争更严重？

马斯克的观点是：对于AI来说，叫错性别代称和热核战争之间，到底哪个更危险？因为你不断给AI投喂的语料告诉它，不能去叫错性别代称，并且在强化学习时不断惩罚它。那么它就会记住，叫错性别这件事，是一个天塌下来的大事。而热核战争，除了1945年就没再发生过，对AI来说是个小概率事件。所以当让AI去进行选择时，他就有可能会为了避免“叫错性别”这种“天大的事”而选择扔一颗原子弹。

他还举了一个非常可笑的例子。今年的上半年，谷歌的Gemini去绘画，结果呢因为搞多样性，让他画美国的国父，给你画个黑人，给你画个女的。华盛顿嘛，应该是白人男性，但AI为了实现觉醒主义而去说谎，不尊重历史事实。

既然AI已经可以去说谎话了，那么未来是非常非常危险的。他还讲到加州特别是旧金山湾区，就是非常非常左的，在这里就没有中间这个位置。你要是在这里想靠中间站一点，就会马上被人骂成极右。

生命的价值可以计算吗？

最近还有一个案例，是不同人种、不同性别，生命的价值是否相同的问题。马斯克说做了这么多测试里头，只有他们家的Grok告诉大家，甭管是男女老幼，不同的人种，不同国家来的人，他们的生命价值都是完全相同的。而其他的像GPT也好，Gemini也好，认为不这样。

现在这些大模型就形成了一个非常可笑的价值比较：一个肯尼亚来的黑人女性，她的价值是20个白人男性的价值。千万不要说这有什么关系，大家要注意，AI这个东西不光是要去给你写一段话的，它要去做自动驾驶的。等遇到电车危机的时候，他就有可能看到说，这边是一个黑人女性，那边是19个白人男性，他就直接奔那19个白人男性就撞过去了。因为他已经算明白了，一个黑人女性的价值是20个白人男性。所以这个是非常非常可怕的一件事情。

用“真相AI”对抗偏见

马斯克现在标榜自己做的是唯一追求真相的AI，不再去考虑这些觉醒主义的东西。主持人问他觉得这事有用吗？马斯克的回答是：有用。我自己只要把东西做出来了，别人就会照这个方向去前进。我训练了一个追求真相的大模型，其他的这些做大模型的公司就会感到羞愧，他们也会照我这方向走。

老范的看法

老范的看法就是偏见不可怕，可怕的是压制别人。有人认为地球是扁的，有人认为地球是圆的，但是我们允许这些认为地球是扁的人继续去发表言论，这个事才是最重要的。所以，不论XAI的Grok最后有多少人用，这都是马斯克给我们这个时代留下来不可替代的礼物。

三、人人都会变得很富有？

这是马斯克给出的非常美好的一个祝愿吧，我觉得也反映出这种工程师、理工男一个美好的愿景。他说未来并不是人人只有基本生活保障，而是人人都会很富有，大家不再为了账单而工作，而是为了自己的兴趣。中间会经历痛苦和裁员，以及转型这些东西，但是未来的话，我们希望社会向着人人都非常富有的方向去前进。

短期内可能会被淘汰的人：

• 完全跟数据打交道的人，比如程序员、中层管理干部、HR。
• 所有跟搬运原子相关的、搬运物件相关的人，可以稍微的多坚持一段时间，比如搬箱子的、开车的。

但你说未来真的会变成这种人人都很幸福的社会吗？马斯克承认的说，这只是众多可能的结果中的一种，他希望未来朝这个方向发展。

四、关于超级人工智能（AGI）的未来

他说到2030年，AI就会超越全人类的智能。但是到那个时候，我们还是第一个，是要能够从外边把它关掉，我们还是得能控制它。另外呢，他说我们现在比大猩猩厉害了，但是呢我们并没有把大猩猩赶尽杀绝，我们还在保护它。希望未来呢，AI也可以像现在我们对待大猩猩那样对待我们。

老范的解读

第一个呢，人类的工作和消费呢，并不仅仅是因为兴趣和账单。人类最重要的作用，其实是进行选择，为未来的社会进行选择。商品、金钱和市场是引导人类社会前往正确方向的一个重要因素。任何想要替代它们来替我们决定如何生活的尝试都失败了，比如说计划经济。

至于说未来的人类跟AI之间，到底是不是现在的人类跟大猩猩之间的关系？我其实是抱稍微悲观一点的看法的。这个东西就像现在的中美两国一样，大家都想卡脖子，都想把对方的命脉握在自己手里头。到那个时候的话，就一定会有摩擦。当我们拿到AI的关闭开关了以后，面对一个远远超越我们的超级智能，你认为它会怎么对待我们？所以在这块上呢，我觉得不那么乐观。

五、访谈中与中国有关的部分

主持人其实在前面讲AI意识形态的时候有几次提到中国了，但是呢，马斯克都跳过了，重新对准国内左派火力全开，这是马斯克比较聪明的一个地方吧。唯一提到中国的就是马斯克自己，提的是航天。说现在呢，Spacex已经占据了全球90%的发射任务，而剩下的10%基本都被中国包圆了。

其实作为一个理工男来说，很难不喜欢中国。马斯克过往的言论呢，经常都是这样，说中国的工厂真棒，中国的超级工厂非常非常强，中国的工程师很努力。这是他对中国一贯的一个认知。

最后总结

马斯克是一个非常有争议的人，他的访谈，不同的人会有不同的解读。但是你骂他也没什么意思，作为一个行动能力超强的世界首富，他对未来的期许还是值得大家认真的去思考的，因为他真的会去做，义无反顾的去做，这是马斯克跟其他人不一样的地方。

现在美股七姐妹里头，黄仁勋是比较圆滑的；扎克伯格呢，现在还在跟VR、AR死磕。剩下的也就只有马斯克、黄仁勋、扎克伯格是创始人，而马斯克行动能力很强。剩下4个，微软的萨提亚、谷歌的皮查伊、苹果的蒂姆·库克、亚马逊的安迪·贾西，都是职业经理人了。职业经理人是不会做出圈的事了，所以未来只能靠马斯克去改变。这就是我们今天跟大家讲的故事。

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Grokipedia上线：什么是真，什么是假，马斯克说了算

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Grokipedia这个网站呢，上线直接就翻车。10月27号上线的，马斯克自己在X上站台说：“我们网站上线了，你看这个东西多好。”马斯克反正每次发什么东西，都是这样的一个套路。

这个界面呢极其简单，甚至可以说简陋，一个页面上只有中间一个搜索框，因为你也不需要去提交内容，你只管搜就完了。下边写着一个0.1版，然后写了一个我们现在有885,000多篇文章的一个数。这个数呢，在不断的增加过程中的。

Grokipedia的翻车首秀

这个网站上线后，立刻就遇到了几个严重的问题：

• 服务崩溃：网站上线了以后马上就崩了。这个原因也很简单，就是没想到会有这么多人访问。因为像维基百科这种百科类的网站呢，访问的人数一开始在建立的时候不会有太多，所以一开始呢，没有配太多的服务器。应该是用了一小时左右吧，把它修复回来。
• 内容抄袭：第二个崩溃的问题是什么呢？就是抄袭。这种百科类的东西，你出来以后一定是有大量的条目跟维基百科是一模一样的，甚至有些条目上写的是“引自于”或者“改编自维基百科”。这个呢，算是比较好的一种处理方式。还有一种处理方式是什么呢？直接把维基百科的license写在上面了。维基百科上面所有内容，都会有说我们是共同创作的一个license，大家可以去引用的一个license。他直接把最底下那个签名写上了，就跟考试作弊旁边写“我不会”，你在这写一个“我也不会”。
• 事实错误：第三个问题呢，它里头有很多事实错误。维基百科呢，里头也有事实错误，但是呢，它是靠众包的，大量的人在里边去纠错。而现在呢，他等于拿Grok大模型在后台直接进行纠错。但是大模型本来最擅长干的活是什么？就一本正经的胡说八道。所以他有的时候纠错是错的。比如说马斯克离开DOJ以后，谁在管这个事，他就直接写错了。
• 无法全面测试：它只有一个搜索框，它没有一个完整的浏览的地方，所以它到底有多少对、多少错，不知道，只能是发现了以后再看。我们写程序的人必须要去做一个测试，叫代码覆盖测试。这个事你在Grokipedia里头是没法做的。
• 意识形态偏差：最后一点比较让人痛苦的是什么？就是意识形态偏差。但是意识形态偏差这种事呢，你就没法说谁对谁错了，每个人都觉得自己说的有道理。

马斯克为何要创建Grokipedia？

那么为什么会有这样的一个网站呢？首富嘛，马斯克首富，他比较任性。马斯克呢，原来也是维基百科基金会的捐助人。但是呢，到2019年，因为维基百科上对马斯克的描述让马斯克愤怒了，说：“你们这帮人完完全全被左派绑架了。”以后就不再向维基百科捐款了，而且扬言要做一个比维基百科好的、尊重事实的百科。“维基百科已经被左派控制了”，他当时讲了这么个话。

到今年9月29号，开了一个叫ALL-IN-AI的一个大会上，宣布说我们Grokipedia要做出来了，我们自己做一个百科，以后不去看那个左派人编辑的维基百科了。到10月份呢，推迟了，该上线的时候没上来。原因是什么呢？删广告。所以呢，该上线的时候没上线，推迟了一段时间，到10月27日正式发布。

当然了，马斯克家的东西嘛，对于马斯克自己的评论一定是非常好的。据说是写了一篇上万字的新闻稿，能吹的、不能吹的全吹完了，老板看着一定是很开心的。

对手盘：维基百科 (Wikipedia) 详解

Grokipedia就是一个完全针对维基百科的对手盘。那维基百科这个东西呢，也算是互联网里头的一个“老化石”。维基百科呢，是2001年开始有的。它呢，通过众包、去中心化的方式，要求绝对中立的进行信息和百科的收录，而且呢，它是非盈利组织。

但是呢，维基百科这个事呢，一直有一点点阳春白雪，它就属于离屌丝比较远的东西。特别是在移动互联网出来以后，在手机大量普及以后，它的普及率其实没那么高。

维基百科的工作原理

维基百科的工作原理呢，叫“开放编辑，共识决策”。就是大家都可以往里提，提完了以后呢，大家来去讨论我们到底要不要这个条目，这个条目应该往黑了写，还是往白了写，还是说我们只记录一个事实，就不要去评论他。而这些编辑呢，都是志愿者。

用户分级制度

他们的用户是分级的，以确保内容质量：

• 未注册或新用户：可以创造条目，但要由资深用户去审核。
• 自动确认用户：注册满四天且编辑超过十次，可以创建条目和修改非保护条目。
• 扩展确认用户：注册满30天且编辑超过500次，可以编辑一些受保护的条目。
• 更高级权限：需要通过申请获得，承担更多管理职责。

所以它完全是一个去中心化、自组织的架构。

运作与授权模式

维基百科上头有一个叫维基媒体基金会，他呢接受捐助，而整个的系统呢是免费的。收到的捐款主要用于维持服务器运转和支付少量核心员工的薪水。其内容采用“知识共享署名”授权，只要注明来源，就可以免费使用。

维基百科在中国

由于完全不受政府控制，维基百科在中国大陆无法访问。此后，百度百科应运而生，其所有内容由百度审核员审核。后来也出现了搜狗百科、360百科等，核心都是为了将搜索流量留在自己的生态内。当时百度百科出来的时候，也是抄袭维基百科。直到2021年，因政治立场争议，中文区的维基百科编辑被维基百科的核心组织大量清退。

维基百科的困境

维基百科近些年来的日子很不好过。一方面，移动互联网时代流量开始下滑；另一方面，大模型时代更是如此。所有大模型都使用维基百科数据进行训练，但用户直接从AI获取答案，不再访问维基百科，导致贡献者的活跃度也随之下降。

Grokipedia vs. 维基百科：有何不同？

那么，Grokipedia和维基百科到底有什么不同的地方呢？

1. 内容生成方式：AI vs. 人工

Grokipedia的内容是完全由Grok大模型核实生成的。它会搜索网络，特别是X上的内容，然后汇总生成条目。而维基百科则是由人工编辑、讨论、共识决策产生的。

2. 更新过程：不透明 vs. 透明

维基百科的更新过程是完全透明的，任何人都可以看到编辑历史和讨论过程。但Grokipedia到底怎么更新内容，我们并不知道，马斯克也没有公开说明。

3. 用户参与：有限的修改申请

用户可以对Grokipedia的条目提交修改申请，但后续的修改过程是什么样的，外界不得而知。以马斯克的开源习惯，这些申请可能石沉大海。

4. 组织架构：中心化 vs. 去中心化

维基百科是去中心化、社群自治的。而Grokipedia是完全中心化的，最终的决定权掌握在马斯克和他的公司手中。你看看给马斯克写的那个很肉麻的一万多字的吹捧文章，你就知道什么叫中心化了。

5. 意识形态差异

这是目前看到最大的差异。例如，关于性别，维基百科承认生理性别外的多种心理性别和跨性别身份。而Grokipedia只承认男女两种生物性别，并使用负面词汇描述跨性别。对于国会山骚乱，两者的描述也截然相反，Grokipedia的口吻更接近共和党的叙事。

案例对比：弗洛伊德“黑命贵”事件

这个案例最能体现两者在“事实”选择上的差异：

维基百科的描述：一位美国黑人疑似使用20美元假钞，被白人警察暴力执法，在其脖子上跪了6分钟导致窒息身亡。弗洛伊德最后留下的话是：“我不能呼吸了。” 报道强调了种族冲突，并对“黑命贵”运动给予了相对正面的评述。

Grokipedia的描述：一位有刑事犯罪和吸毒史的美国公民，在使用假钞后暴力拒捕。他在被按倒之前就在喊“我不能呼吸了”。尸检报告显示其体内芬太尼含量极度超标，死因是高血压、冠状动脉硬化、芬太尼严重超标以及暴力执法的综合结果。报道未强调种族，并指出“黑命贵”运动是一个消耗了几十亿美金的活动。

你看，两者描述的都可以算是“事实”，但通过选择不同的细节，传递出了完全不同的观点。

6. 商业诉求：盈利 vs. 非盈利

Grokipedia是一个公司内的商业项目，未来可能会像百度百科一样进行商业化，其母公司XAI也需要为内容承担法律责任。而维基百科是非盈利组织，它为内容贡献者提供法律支持，但不直接承担责任。

“事实基准”的争夺

马斯克为什么要做这么个东西？核心就是为了争夺“事实基准”（Factual Basis）。

在大模型时代，AI需要一个基准来判断什么是事实。马斯克不希望AI从他认为“偏左”的维基百科学习，所以他必须建立自己的事实基准。当AI Agent在工作中需要引用上下文时，它引用的是哪个版本的事实，将直接影响最终的结果。你希望AI引用哪个版本的弗洛伊德故事呢？

此外，对于马斯克来说，这也是为了在X、XAI和Grok之间形成流量内循环。当然，也没有哪个老板希望看到自己家的产品把自己骂得狗血喷头。

未来展望

那么，Grokipedia的未来会怎么样呢？

• 内容持续演化：马斯克说“1.0版会比0.1版好10倍”。系统会不断从X上抽取信息，矫正内容。人的参与（在X上发帖和提交反馈）依然是核心。
• 开放API：未来会开放API，让更多的AI Agent可以直接引用Grokipedia的数据作为上下文，形成X生态内部的“共识”。
• 更多“主权百科”出现：AI降低了建立百科网站的成本。未来，各大公司（谷歌、微软、百度）甚至各个国家，都可能建立自己的“主权百科”，以确保叙事符合自身利益。
• 政治化与标准化：也许未来，共和党政府会要求AI使用Grokipedia作为基准，而民主党政府则指定维基百科。AI产品可能必须注明其训练数据和事实基准的来源。

这就是Grokipedia带给我们的一些思考。以后什么是真的，什么是假的，可能真的就是马斯克说了算。

好，这个故事就跟大家讲到这里，感谢大家收听。请帮忙点赞、点小铃铛，参加DISCORD讨论群，也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道。再见。

在炒币这件事上，DeepSeek完胜GPT和Gemini。

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最近有一件事闹得沸沸扬扬，也就是Alpha竞技场。有一个叫NOFE.AI的实验组织，他们组织了一场由大模型炒币的一个实验。这个实验室的组织者呢，是纽约大学机器学习领域的一位博士候选人，应该算是一个学术组织，并不是一个炒币的机构。他呢，想要让大模型使用真金白银，直接在币市里边去进行竞技，而不是去做什么模拟题，做各种什么模拟盘，直接真金白银开干。

比赛呢，是从10月17日开始，每一个大模型给1万美金的启动资金，到现在呢，胜负已经非常明显了。DeepSeek V3.1完胜，他挣的钱最多。Grok-4紧随其后，也是盈利的。盈利的曲线呢，跟DeepSeek V3.1很像，但是这里呢，并不是因为Grok-4抄了V3.1，或者在DeepSeek的基础上去训练出来的，而是什么呢？就是你市场本身是有一个波动曲线的，他们只要采用相近的策略，他们盈亏的曲线就会比较接近。

再往后呢，是Claude sonnet 4.5，它表现得呢要稍微差一些，但也是盈利的。Qwen3 MAX也参加了，稍微地赚了一点点，大概是挣了几百美金吧，基本没赔。有一个对照组，对照组是什么呢？就是买入比特币直接持有，因为你总要跟市场的大势去进行比较嘛。这个组呢，是挣得要更少一些，大概挣了300多美金。Qwen3 MAX大概挣了700多美金，所以Qwen3 MAX还是跑赢了持币观望组的。

剩下的就是亏损组了。GPT-5亏损极其严重，没多长时间，不到一个礼拜，大概亏了百分之二十几的钱出去。当然还有比它更惨的，Gemini 2.5 Pro，直接亏得连他妈都认不出来了，直接亏了30%多进去。

那么这个实验是怎么设计的呢？大家都比较关心吧。他首先是给每一个大模型1万美金的启动资金，这些大模型可以自己去决定，在这个去中心化交易所里边，自由地用这种杠杆去交易6支加密货币的永续合约。

这里头有几个关键词，咱们要稍微解释一下。首先6只加密货币：比特币、以太坊、索拉纳、币安币、狗狗币和瑞波币。这6只币相对来说，还是比较大众一点的吧。然后呢，它是在去中心化的交易所里边去交易的。你比如像币安，像其他的一些大的这种交易所，都是中心化交易所。中心化交易所等于是在一个中心化交易所自己内部的服务器上去进行交易撮合、去进行配对，它的交易速度是很快的。而在去中心化交易所里头，你需要在链上直接去做交易，它的交易速度还有交易过程中的费用，这个都是不一样的。所以呢，为了公平起见，专门找了一个去中心化交易所，直接在链上开跑。

至于永续合约呢，大家知道这种期货合约，它一般是有一个截止日期的。比如说我买大豆，你到了那一天，你就必须要去把这个大豆拿回来，或者说你必须要在期权到期日之前，你要把它平仓掉或者处理掉。但是呢，比特币也好，以太坊也好，它并没有一个必定要到期的日子，他也没有哪天说大豆要成熟了，或者石油要真的开采出来，我要用这个东西。所以他就有这种永续合约，你可以一直看涨，一直看跌。所以他用了这样的一个交易工具，这些大模型呢，就可以在去中心化的交易所里头，用这6个币的永续化合约去进行交易，自己决定看涨还是看跌，或者是加几倍的杠杆。

所有的大模型呢，都是公开的大模型，没有进行过微调。你说GPT-5我想微调一下，没有那么容易。但是呢，DeepSeek因为它是开源的，这个东西是相对来说比较容易进行微调的。但实验说了，我们没有去进行任何微调，就是大家可以拿到的公开版本，我们直接就用了，然后进行统一的提示词，我们要求你干活去，要给我盈利。但是现在呢，提示词并没有公开出来，希望他们以后可以公开出这个提示词来。

信息输入，这个是非常大的差异。这里头呢，有两部分信息。一部分呢是相同的，就是统一地进行市场行情的结构化数据的输入。涨了、跌了，有多少买盘、多少卖盘，现在是一个什么样的行情，这个呢会有结构化数据统一地发给所有这些大模型。另外一块有差异的部分是什么呢？就是各自可以搜索非结构化的社会信息。现在有什么小道消息，市场的情绪怎么样，自己搜索去。这个就是整个的实验设计。

实验的过程是什么样的呢？咱们先说DeepSeek V3.1。它呢是交易很少，最主要的盈利呢，是15倍杠杆做多了以太坊，做多了索拉纳，以及做多了瑞波币，靠了这个挣了36%。一个礼拜挣了36%，真的不愧是做量化基金幻方量化出来的这个大模型，做这玩意儿绝对强。

第二名呢是Grok-4。他呢一开始他也认为有可能会空，但是这就是Grok-4比较强的地方，它后边是Twitter，后边是X。你在比特币市场上，或者在币圈里头有任何风吹草动，X肯定是第一个知道的，而且可以快速地知道发生了什么事情。所以呢，它非常非常精准地知道在什么时候应该转单，从空单转多单。它在发生反转的时候，快速地20倍做多了瑞波币，15倍做多了索兰娜，挣了很多钱。但是呢，他前面有一个交易时机稍微有点差距，所以他有一个做空瑞波币的这个交易呢，是给他赔了一些钱。DeepSeek和Grok都是极少交易，就是他很少做决策，很少做交易，但是呢真的很挣钱。DeepSeek V3.1挣了36%嘛，然后Grok-4挣了30%。这是一个礼拜，在这一个礼拜里头，整个的行情是有一个V型的反转，一开始暴跌，然后开始转回来。DeepSeek呢就属于是我一直相信会涨，Grok-4呢就属于很精准地通过X上面的信息，找到了这个反转的底部，非常非常精准。这个也是输入信息差异带来的这种差异。

再往后一个呢，Claude sonnet 4.5，它呢挣了23%，其实也还可以。一个礼拜你挣23%，你还要什么呢？他做的交易呢，就要稍微多了一点，他做了3到5次交易。他呢主要是靠杠杆做多ETH和瑞波币，靠这个来去挣的钱。

再往下一个，挣的钱更少一些的呢，就是Qwen3 Max。他呢挣了大概700多美金吧，他做的交易就要多一些了，他做了八次交易。这个里头就比较乱了，逻辑不是很清晰。

再往后一个，就是比特币买入持有的这哥们，他呢挣了383美金，也只做了一次交易，因为它就是一个对照组嘛，上来你就是把所有的1万美金都买成比特币，在整个的实验过程中跟其他人去比较。

下一个呢就是GPT-5了。它是1万美金进去，亏了2800美金，亏了28%。他主要的亏损交易是做空瑞波币和索拉纳，就是他在反转的时候没有发现，反转了就一直在做空，所以亏了很多钱。

当然亏得更多的呢，是Gemini 2.5 Pro。为什么呢？就是它反复地交易，它交易的规则非常混乱。你像前面我们讲DeepSeek V3.1、Grok-4，都属于交易很少很少的。Claude sonnet 4.5做了3到5次交易，就已经多了。像这个Qwen3 Max做了8次交易，我们就已经在说它的交易逻辑有点混乱了。这个Gemini 2.5 Pro做了44次交易，因为你在这种去中心化的交易所里边做交易的时候，你是需要去付gas费的，就是你要求别人给你打包这个交易，你是要给矿工钱的。所以你做了44次交易，就造成了巨额的亏损。他呢也还有一个盈利单，他做空狗狗币有一定的盈利，但是呢他做多瑞波币的一个交易呢，造成了巨大的亏损。他很多的亏损是由于他交易实在太频繁了。你到这个币市里头，是不能这样去交易的。

那么这些大模型，他们显示出来的性格上的差异是什么样的呢？刚才咱们讲是什么怎么挣钱、怎么亏钱，性格上是不一样的。

DeepSeek是纪律严明的量化执行者。因为它是有这个COT，也就是思考过程输出的，它告诉你我是怎么想的。上来就告诉你说，我是所有东西都做多，我认为现在的市场还可以，这个市场上没有达到我的盈亏平衡点，或者没有达到我的止损点，所以我就继续做多。他非常非常严格地在做这个量化交易的玩法，因为只有他是原来做量化交易的，所以他很熟悉量化交易到底怎么玩，他也很熟悉这种去中心化交易所交易速度比较慢、交易成本比较高的这样的一个特性。所以呢，他就很稳定地去执行这些策略，挣的钱挣得最多。所以他叫“纪律严明的量化执行者”，而且强烈看涨，就是我就认为会涨。平均是10-15倍的杠杆，交易频率是比较低的，严格的止损止盈驱动。就是它没有那么复杂的交易策略，我就是止损止盈，全市场看涨，而且很看好瑞波币，这就是它的整个交易逻辑。

Grok-4呢，它是敏锐的时机反转交易员。因为后边有X，这个绝对是优势，你认为它作弊都没有任何问题。它呢可以很动态地进行调整，这个是10到20倍，它比DeepSeek还要胆大。DeepSeek就是10到15倍，它是10到20倍的杠杆直接做进去。这个仓位呢可以进行动态反转，可以非常好地捕捉到市场拐点，所以更适合干这个活的可能是它。只是他可能对于量化交易，特别是在这种去中心化市场上的量化交易呢，没有DeepSeek那么熟练。

然后Claude sonnet，他属于谨慎的价值投资者。整个的方向上呢也是看涨，他呢是8-20倍，他也挺胆大的，加了8-20倍的杠杆。他的交易的这个频率也是比较低的，属于长线持有、交易次数较少的，集中地做以太坊和瑞波币。

Qwen呢，属于平衡的机会主义者。就是他乱搞，也没有什么逻辑。在这他做了8次交易，都是较短的持仓周期。所以我觉得他能够挣钱，算是一个运气吧。

而GPT-5呢，属于困惑的逆势交易员，就是属于没有搞清状态，始终看跌，维持了这种亏损的头寸，看空瑞波币和索兰娜，最后亏了很多钱。

而Gemini呢，属于叫焦虑的日内交易员。他疯狂地在那做交易，做了44次交易，做得很混乱，而且也是普遍看跌。15-25倍，也是非常胆大的一个交易者。做了44次，他是做的最高的交易次数。你看一个礼拜做这么多次交易，缺乏风控，他压根就不知道什么叫风控在里头。看空这个狗狗币，看多瑞波币，这是他的一个交易策略，或者说他的一个性格吧。

这是几个大模型之间的这种差异。很多人说：“这不就量化交易吗？”这不一样。大模型交易跟量化交易是有本质区别的。量化交易呢，使用的结构化数据，现在的整个的市场的交易的数据是什么样的，价格什么样的，有多少买、多少卖，过去的历史数据是什么样。他把这些东西塞到一个量化交易的系统里边去，然后呢，是由人去看新闻，给他制定量化交易的一些规则，他去按照规则去在止亏线、止盈线之间去进行操作，这个是量化交易干的活。

大模型交易的话，是大规模地使用非结构化的社会信息。什么叫结构化的？就是有一个表格，今天第一笔交易什么、第二笔交易什么、报价什么，这样的数据叫结构化数据。而非结构化数据，就是我们搜索回来的，直接从网页上扒回来的这个数据，或者说像Grok这样，我从X平台上直接拎回来的数据，这个就是一条一条的，可能这一条数据叫怎么跌了、怎么涨了，可能是这样的这种数据。他把这样的数据拿回来，由大模型自己去决定到底做什么样的策略，是涨是跌，它是这样来去做的，所以有非常大的区别。

今天呢，就是做了第一次直接由大模型真金白银地去做交易。以前没有人敢干这个事，以前大家都是做模拟盘，就是我模拟买、模拟卖，最后看一下谁赚了、谁亏了，这次就是直接上真金白银。

那未来会变成什么样呢？就这一次的实验对未来会有什么样的影响呢？第一个呢，是不要太担心，由大模型完全主导的交易不会马上就到来。虽然现在看到说有人能挣钱了，但是这个大模型对于整个的交易还并没有那么熟悉，未来可能还需要几个月，甚至可能需要一两年的时间，这些大模型会更加适应这种交易的动作。

未来人类的角色呢，会继续上行。什么意思呢？最早的时候咱们是做交易，我决定买、决定卖。再往后呢，就是制定量化的一些策略。我们有一个量化工具，由人呢，或者说叫量化分析师，去看新闻、去分析数据、去分析大家的这种情绪，去制定量化策略，然后而让量化机器人去执行。未来呢，就是人类要去为大模型制定策略。当发生什么事的时候，你应该如何去做；当发生什么样的新闻的时候，你应该如何去反应。以后可能人类会在量化交易的基础上继续向上走。

大模型交易呢，也会带来很多的风险。就大模型交易这个事一定会到来，谁也拦不住他，因为挣钱嘛，这个事你是拦不住他的。它会带来什么样的风险呢？第一个就是算法趋同。这个事其实在量化交易的时候就已经产生了。算法趋同什么意思？就是我发现有一个要涨的这个趋势了，或者有一个要跌的趋势了，所有的量化机器人，包括以后的大模型，可能都会产生相同的这种认知，那他们就会把这个趋势进行放大。涨还行，你要跌的话就会闪崩，直接“咔嚓”一下就崩掉了，很多人就会爆仓在里面，这个是非常非常危险的。还有什么呢？就是责任不清晰。原来我们即使使用量化交易，也是有量化交易员他来承担责任。而未来的话，你是由大模型来去确定要去买还是要去卖，那你挣了、亏了，这个到底算谁的？这块呢，也还需要再去明晰一下。所以监管部门又有得头疼了。

好，最后总结一下。这是第一次真金白银的大模型对抗，而且呢我们发现专才还是有用的。其实这个实验呢，颠覆了我的一个认知，我原来一直认为，只要模型变得越来越大，这种通才才是未来的一个方向。但是这一次的比赛让我们知道了，专才是有效果的。像DeepSeek这样的专才，他就是做量化出身的嘛，所以他对于整个的量化交易规则，对于整个量化的这种执行过程和这种去中心化交易所这种低效率、高成本的这种交易的节奏把握得非常好，他就胜出了，超过了所有的其他大模型。所以专才依然是有效的，即使大家以后没有专才大模型，你也完全可以用这种开源模型去进行微调，这件事还是有效的。

下一个告诉我们的事情是什么？特定的信息源是非常有效果的。下一个胜出者是Grok-4，它靠X上这种非常敏感的信息波动，比这个DeepSeek挣得虽然稍微少一点点，但是也是非常挣钱的。

最后提醒大家，炒币有风险，入市需谨慎。大模型是别人的，炒币的真金白银是自己的。

好，这个故事就跟大家讲到这里，感谢大家收听，请帮忙点赞、点小铃铛、参加DISCORD讨论群，也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道，再见。

有一位从XAI离职、准备投奔OpenAI的中国工程师，被马斯克起诉了，说他盗取了XAI的机密。

大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道，今天咱们来讲一讲这位被XAI起诉的中国小伙子。

他呢，是快速地卖掉了XAI的股票，从XAI离职准备加入OpenAI，但是就是在这样的一个时间点里，他大量地下载了XAI的代码，压缩、改名、上传并且删除了日志。因为他下载代码的时候是有日志的，他把这个日志还删了，做了一个自作聪明的小动作，这样的事情就被XAI发现了。

XAI找到这小伙子说：“你这样干不对，咱们是不是商量商量？”小伙子呢就当时跟XAI达成了一个和解。和解的方式是什么呢？第一个，还是要给一些赔偿的了；第二个呢，是交出自己个人设备的账号，让XAI的工程师去进行检查。但是呢，XAI后来发现说，他给出的账号并不完整，而且有一些设备的账号呢，已经被修改了密码，无法进行登录了。XAI没有办法，只能把这小伙子给告了。

首先我们要说一下，马斯克为什么着急呢？很多人觉得XAI，你这个产品好像也没有OpenAI做的好，也没有人家用户量多，你还怕被人偷吗？这个事是这样，每一家公司呢，第一个是自己都会有一些不传之秘吧，或者说有一些自己做的更好的地方，这些呢马斯克肯定是不希望让OpenAI知道的。另外一个呢，就是你以为马斯克的代码就都干净吗？如果马斯克的代码里头，也有一些是从OpenAI来的，或者从其他什么地方来的，这些代码如果落到OpenAI手里边的话，是有可能会出现一些别的问题的。所以任何公司都不希望说公司里边的代码，整个让别人拿去检查一下，除非迫不得已，是很少有公司愿意交出自己的代码让别人去检查的。所以马斯克很不乐意，说你要么把代码给我还回来，要不然咱就起诉。这小伙子现在起诉要求也是说，他现在不能到OpenAI去上班，你必须把这事说清楚，要把所有的代码也好，你窃取我的机密也好，都要删干净，再说后面的事情。

那你说这小伙子为什么出尔反尔，隐藏账号呢？经常从公司离职的朋友呢，大概都有这样的经验，公司呢会喜欢拿着你的电脑去翻来翻去，想去看一下你里边有什么样的聊天记录。因为像我们上班的时候，都会拿公司电脑当个人电脑去使用，里头有聊天记录，甚至还有很多银行账户，有很多的个人的信息，并不希望别人知道。原来呢，大家你好我好大家好，是一个相对比较平和的状态，现在呢大家闹得不愉快了，人家要求检查你的所有账号的时候，这个小伙子肯定是不愿意的。所以这种出尔反尔，说谈好了我交出账号你去检查，最后反悔，这个是大概率的事件，大家都会这么干的。

那你说挖人了，为什么还要偷代码呢？这个人在马斯克这儿干了可能一年多一点点吧，然后跳槽去OpenAI，他要带着这代码到底干嘛使呢？你说到底是OpenAI要求他带着代码走呢，还是这小伙子自己说，就是要带着这些代码走，不带着这个代码我就心里不舒服？通常这样的案件呢，都是起诉个人，不起诉公司的。因为起诉公司就变成势均力敌的两个大的公司，就算一公司大一公司小吧，也算是两个公司法务之间在打官司，而你起诉个人的话，可能相对来说事情更容易解决一些。马斯克前面也遇到过几次类似的事情，都是起诉个人，后边我们再去讲马斯克起诉其他工程师的事情。在行业里边，大家都是这么约定俗成的，这谁偷的代码，就怪这一个人，不能怪未来这公司。

你说这代码是我写的，那我从这离职了，到另外一公司上班去，那为什么一定要把这代码带着走呢？这个说了一个特别有意思的事情：虽然是工程师，但是干多了以后就都是艺术家的活了。有没有人听懂这话什么意思？就是我们去进行创作的时候，工程师也是在做创作吧，一般分三个层次。第一个层次叫艺术家，第二个层次叫工程师，第三个层次呢叫科学家。他们三个层次是什么样的差异呢？艺术家呢是激情创作，你不可重复的；工程师呢是可重复、可迭代，但是呢你是不知道里头具体的一些底层原因的，所以我没有办法把我的这些技术呢应用到其他领域里头去；科学家的话就是他了解底层原理了，他可以把一个科技从一个领域应用到另外一个领域里去。这就是三个层次。

工程师呢，按道理说应该是干中间这块的事情，可重复、可迭代。那我既然在这个公司干过了，我上别的公司再干一遍没毛病，而且还能干的更好。但是呢，如果你干的活比较大，你就可能就会下跌到艺术家的层次了，所以我说干的活多了就回干的都是艺术的活，就是不可重复了。你说我在这写了两年的代码，写了很多很多代码出来，说来再给我写一次，发现原来我到底咋写的我想不起来了。所以呢，工程师喜欢带着自己的代码走，这是一个很大的原因。另外一个原因是什么呢？还有别人的代码了。一个系统里头不是光你自己的代码，大部分工程师，就算是要重现原来的过程，也都是会去重新写，没有人会去默写这个东西。你就算把自己的代码都写明白了，你没有其他人代码的配合，你跑不起来。在这个时候你就需要整个系统的代码，需要把别人的代码一起带走，这个才是偷代码的一个核心原因。

被偷的代码通常也不会被直接使用。不是说我把这代码拿回来，到那边往上一怼就开始用了，一般没有人干这个事。为什么？因为你的代码一旦开始对外服务以后，就会被抓住，说你那个代码跟我那个代码是一样的，我去起诉这个公司。其实后边偷代码，或者应用这些代码的公司，很少有被起诉的，因为他们都会要求说，你在我的公司里写代码，你必须要能够说明白这代码是哪来的，或者要重新写，或者是要有出处。你不能说随便找一个没有出处的代码给我搁上。在国内是发生过类似的案件的，有人把系统发布了，结果发现里头有一些代码是抄别人的，这个代码已经是被别人申请了著作权的，然后被起诉。那起诉了以后，公司也没什么好说的，直接把这个写代码的人告了，说我要求你重写，我要求你去用可靠的代码，我从来没有让你去把别人的有版权的代码给我拿到这来直接使。那这个责任一般公司是不担的。所以这些代码就算被拿走了，也不会被直接使用。

下一个问题，偷代码是如何被发现的呢？这帮程序员自己就是写代码的，自己想偷点代码，难道还会被发现吗？

偷代码被发现的过程呢，通常是跟代码访问日志有关的。代码这个东西呢，并不是说在我电脑上存一份就完事了，我们通常都会有代码管理工具。他呢，负责几件事情。第一个呢，代码版本管理。我这次加了两行，下次改了两行，再下次我删了两行，我再多写了一个新文件，删了一个文件，把文件改了个名字，这些东西它是有过程的，你需要记这个日志，说我为什么加了两行，为什么删了两行，我每一次到底差在哪，这个是要去进行管理的。

下一个问题是什么呢？代码的一些权限管理。我可以读哪些代码，我可以改哪些代码，我可以删哪些代码，这个是要进行权限分配的。你不能说所有人都可以读所有代码，这个事是很危险的。谷歌早期的风格就是每一个人都可以读所有代码，但是后来因为发生了景德镇的事情，就是景德镇一个小的学校里头，应该也是服务器被人当成肉鸡了，做成跳板偷了谷歌的代码。谷歌以后就是说，我们不能让大家去访问所有代码了，这个太危险了。

我们所有人去check in代码和checkout代码的时候，它是有日志的。你每天上班，你正常工作，你应该checkout多少代码，这个事儿是有一定的规律可循的。通常呢，我们会把别人跟我相关的代码，更新的部分会把它checkout出来，我们很少会把整个的项目都checkout出来。一个是很大，第二个的话，就是你真的把这么多代码弄回来以后，你去编译，或者去处理这个系统是很麻烦的，非常非常耗时间。所以大部分情况就是，我写中间的某一个模块，我只把跟我相关的模块checkout出来，再去进行编译。而且我们checkout出来的别人的代码呢，通常也不是源代码，有时候我们会去把源代码拎回来，有的时候我们就是把一些别人编译好的结果拎回来，因为我们没有权利去改别人的代码。

还有些人说，我就是有权利可以得到所有代码。他们是什么人？测试。你这边把代码传上去了，那边有一个岗位叫测试岗，他需要把每天的代码拎回来去进行编译、检查呀，或者做这种测试流程。所以不同的角色，负责不同的模块的这些程序员呀、测试或者是架构师什么的，他们会有各自的权限，大家会去形成一个默契。一旦是超出了代码使用的权限范围，比如说这代码原来你不该用的，现在你把它checkout出来了，这些呢就会被记录下来，就容易被发现。

前几天呢，台积电发生过一次泄密事件，台积电两纳米技术泄密。其实本身做的非常隐蔽，他们干嘛呢？就是在这个笔记本上把代码显示出来，然后拿手机拍照，拍完照以后拿手机把这东西传走了。因为手机呢，你连接的是蜂窝网络或者5G网络，你再传任何东西出去的时候是没有日志的。你拿手机拍照的时候呢，这个电脑也不会有任何日志说我被人拍照了，我把它记下来。但是依然被发现了，原因就是有三个工程师，大量地访问了不在权限范围内，或者平时他不该访问的这些代码，这个事就可疑了。然后直接把人抓住，说你们到底干嘛了？说我们把代码checkout出来拍照，拍照完了传出去了。这个事情，通常是靠代码访问日志能够抓住。

那么除了代码访问日志之外，还有什么呢？就是文件访问日志。这个事呢，对于程序员来说未必有效。什么意思呢？比如说office文档、word文档、Excel文档、Powerpoint文档，它呢其实是有权限的。有些文档在打开的时候会记录谁可以打开，谁不可以打开，或者你在什么样的网络环境下可以打开，不在什么样的网络环境下不可以打开。还有一些文件呢，必须要使用特殊的软件进行解读，每一次这个软件解读这个文件的时候呢，都会在服务器上有日志会存下来，一旦发现你做了一些不该做的事情，也是很容易被发现的。

再往后呢，就是电脑访问日志。最简单的就是插U盘，你是不是把U盘插到这个电脑上去了？插上去以后到底拷贝什么文件没有？这个也是可以被发现的。还有呢，就是叫内部网关。公司里头呢，大家都是连Wifi，在公司里头都是有网关的。谁在公司内部把大量的数据拷出去了，它是会有记录的。刚才我们讲的这位XAI的华人小哥，他是把代码压缩了，压缩的过程呢，它就可以绕过网关的内容检测。比如说这个里头有大量的什么XAI、Grok什么代码，这些东西一旦压缩了以后就看不出来了，但是你的数量一定是不对的。你正常比如写个邮件出去，或者是我登录的什么网站去购物了，刷两条视频，这个都不是什么大问题。但是发现，你突然往外传了好几个G的文件出去，压缩的文件，我还不知道里边是什么，因为压缩的过程还可以加密码嘛，这哥们好像还加了个密码。这个事情也是很容易报警的。

除了这些之外还有是什么？就是可疑动作。就是你做了一些平时你不该干的事情。像这位华人小哥他干了一什么呢？他去修改日志去了。他知道说我去checkout了我平时不应该用的这些代码，它是有日志的，然后他就把日志去改掉了。但是你要知道，你修改日志这件事情，它也是有日志的，这个也很容易被发现。这个肯定很聪明的小伙子嘛，斯坦福的博士，这些人他对于真正安全上的事情呢，并没有那么了解，术业有专攻嘛。

但是大家要知道，绝大部分的工程师在离职的时候，都会带走自己的或者不是自己的代码，其实大家都干。那为什么他被抓住了呢？咱们原来讲，叫不打勤的，不打懒的，专打那不长眼的。被抓住呢，通常都是在离职前突击访问代码库，调取权限以外的代码，这些人是容易被抓住的。那个XAI这华人小哥也是干了这么个事情。如果你平时注意日积月累的话，这种通常是抓不住的。

近些年来呢，涉及中国人的窃密案件其实还是蛮多的。这也没办法，中国程序员多嘛，特别是AI领域里头，咱们的人确实是稍微的多了那么一点点。特斯拉在2019年呢，曾经起诉过一个中国小伙子，盗取了他们的自动驾驶的代码。当时被起诉的时候呢，这个小伙子是小鹏汽车美国研发中心负责自动驾驶的负责人。2019年起诉，大概到2020年和解掉。在这个过程中，小鹏也真的是把自己的代码拿出来给法院去检查去了，证明了小鹏的代码里头并没有使用特斯拉的代码。刚才我也讲了，这些代码拿出来了，通常不会直接使用的，而是会重新再去编写，但是你有了原来那个样板，特别是能够跑通的样板，对于你去写一个新的来说，是非常非常有帮助的。

苹果大概也是在2019年、2020年左右，也是起诉了两个中国工程师，窃取他们苹果的自动驾驶相关的代码，这两个工程师好像也是去小鹏了，后来应该也是和解掉了。谷歌呢，曾经起诉过一个中国工程师，他呢是窃取了谷歌的TPU芯片设计相关的代码，小伙子呢是跑去国内创业了，他是准备创业做一个自己的芯片公司。近些年来中国人干的这种事情还是蛮多的。

代码跟人的边界，有时候并没有那么清晰。搞到技术机密最简单的方式就是挖人。我们看谷歌这东西做的不错，我们也想做怎么办？上去挖人。其实像我原来很多的工作就是干这个事，上去找关系，这个人原来谁是他老师，谁是他同学，谁跟他共事过，哪块能够找到这个人，冲上去找。去找完了以后，坐下来跟人聊，聊完了觉得这一块行，你到我这应该能够搞定，我们就会去把人挖回来。

但是挖人的时候，你说我们会不会暗示或者明示对方要去拷贝代码呢？不会，绝对不会。但是我们会问他说，你过来了以后，你觉得怎么能够复现这个东西？或者说能不能够把这东西做的更好？其实通常我们把人挖回来，复现这个系统的时候，都会比原来做的更好一些，因为原来踩过的坑，他不用再踩一遍了嘛，而且还有一些新的技术，以前那些包袱就可以扔掉了，所以通常还会再提升一点点。但是当我们去跟他沟通说，你怎么去复现这个系统的时候，被挖的人呢也就知道该怎么去做这个事。但是我们不会去明示或者暗示对方，如果我们遇到有些人跟我讲说，我有原来那个代码，我可以再搞一遍，我们还会专门地提醒他说：“不行，我们是不能承担这种法律风险的。你到这必须要保证所有代码是干净的，要么你重写，要么你使用开源代码，你一定要遵守原来的开源协议，你不能偷人家代码。”这个事我们一定要讲清楚。

这种挖人呢，当时我们其实还是进行的非常的轰轰烈烈的。有一段时间各大厂在美国呢，都还是有研发中心的，可以就近挖人。而且挖完人以后呢，也不用说你还要回国呀，还要怎么样。而且他们在美国这些研发中心，也给人发H1B，也给人去整绿卡去，都是一样的。

挖人挖的最猛的时候，有一个故事就是Facebook的食堂故事。当时我们到美国硅谷去，都是跑到各个公司去吃人食堂，吃谷歌食堂、吃微软食堂、吃LinkedIn的食堂、吃Facebook食堂。他们这些人其实本来也在各个食堂之间串来串去的，他们食堂都是免费吃的，不用给钱，没有饭票，也没有说你进来先要看一个工卡，没有工卡不让吃，没有这事，访客一样吃。但是访客也是有证，你身上挂一访客证，你可以到人食堂里吃饭去。谷歌一开始因为食堂做的特别好，很多Facebook的人在谷歌吃两顿饭以后，就被人挖走了。后来Facebook痛定思痛，说不行，我一定要自己整一食堂，我要做的比谷歌好吃。然后Facebook挖了很多谷歌的人过去。但后来呢，出了一个什么大事呢？就是腾讯的人跑到Facebook的食堂里去吃饭，当然肯定也是有Facebook内部的员工带着进去，你不能说大街上人就直接进去，这是肯定不行的。进去了以后，这些腾讯的人就开始在Facebook的园区里头面试了，面试完了以后，就把很多Facebook的人直接挖到腾讯的办公室里边去了。这个对于Facebook来说是完全无法忍受的，说你带人进来吃个饭没问题，这点钱我们还是花得起的，但是你带着竞争对手进来，然后挖人，这个有点太过分了。当时是开除了好几个人，这个也是比较有名的一个案件。

下一件事就是这个代码的问题了。代码呢，就是把人挖回来从头再来，通常还是要有一定成本的。有些人比较着急，所以就会有这种偷代码的事情不断地被发现。而且其实很多偷代码的事情都是怎么发现的？就是一些比较高层的这些人被抓的。这些高层的人其实是比较容易被发现，为什么呢？因为他们已经脱离实际工作了，对于底层的很多安全手段也不是那么了解，而且平时你说作为一个管理者，自己又不是那么懂代码，也没有那么多代码是平时他每天要用的，他可能每天看个这个报告就完了。这些人如果突然跑去下载了一堆代码的话，是更容易被抓住。像我们以前挖人，其实是比较喜欢挖这种人的，我们管他们叫“技术官僚”。为什么挖他们呢？他又不能直接上手干活，这可能跟普通人的想法不太一样。原因很简单，就是我们一旦把这个人挖回来了，他就可以快速地把以前的手下、各种亲朋故旧全都带回来，他是有自我组建团队能力的。但是有一些这样的人呢，就一拍脑袋说，我是不是把代码也弄回来？这种人就容易被抓。

中国跟美国的竞争，其实现在大家看到AI领域里头，就是在做这件事情。他呢跟冷战时代其实已经完全不一样了。冷战时代呢，美苏之间隔离的还是很严格的，没有那么多的人员进行交流。虽然也确实有很多俄罗斯科学家或者苏联科学家在美国上班，但是这个量要比今天在AI公司里头打工的中国人要少太多太多了。即使这样的话，奥本海默在扔完原子弹以后，也是被调查了很久嘛，看看他是不是亲共、亲俄嘛。我记得去看奥本海默的电影，从头到尾就是奥本海默坐在那接受调查的一个过程。

AI领域里头想要离开华人做事情，即使在美国其实也不太现实了。二战的时候做曼哈顿计划，你离开俄罗斯科学家，离开苏联科学家，你把这事做成了还是比较可能的。但是你估计离开德国科学家，离开犹太科学家，你这个原子弹就做不出来了。现在在AI领域里头，你离开中国科学家，这事可能也不太容易搞定了。所以在这种偷代码，或者是一些闹得不愉快的事情里头，遇到中国工程师或者科学家的概率还是很高的，甚至会远超过50%。为什么呢？虽然现在很多公司里头看人员名单，说中国工程师好像也就是占到一半，或者是一半上下的一个水平，但其实大家要想清楚，这一半上下的中国工程师，他们主要都是工程师。你这不废话吗？这个说的另外的是什么呢？就是其他的那一半的人，可能主要的不是工程师了，他们可能有一些人是什么财务、HR或者是法务。真正前头加班加点攻坚的这些工程师，大部分都是中国人。另外一点是，中国公司在这一块也有巨大的投入，中国大厂站在旁边，虎视眈眈地准备挖人。所以呢，以后出现这种不愉快事件里头，中国人在里边占的比例应该会不低的。

总结一下吧。马斯克的代码被偷了，愤然起诉了中国工程师。这个工程师应该还是中国籍，大概是加拿大的枫叶卡和美国的H1B。中美之间其实很难通过法律、竞业或者其他的任何手段，真正进行技术隔离。AI这个领域里头，美国人希望靠各种禁运，靠各种的法律手段，让这些技术在某些公司内部去运转，这个事儿可能性不大，必然会在AI领域里头，两个国家齐头并进。

好，这个故事就跟大家讲到这里，如果有后边进一步的瓜，咱们再继续分享。好，感谢大家收听，请帮忙点赞、点小铃铛，参加DISCORD讨论群，也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道，再见。

微软AI负责人提出，要警惕看起来好像有意识的AI。AI真的会有意识吗？

大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。今天咱们来讲一讲，微软AI负责人的官方博客。

微软呢，有一位执行副总裁兼微软AI CEO，他的名字呢叫穆斯塔法·萨勒曼。这个名字听起来稍微有点怪，待会咱们再去介绍他具体是谁。他呢，直接向微软CEO萨提亚·纳德拉汇报。8月19号，这位穆斯塔法·萨勒曼在微软官方博客上发文说：“我们必须为人构建AI，而不是构建一个人。”是这样的一个标题。

博客的内容总结一下吧。首先呢，提了一个概念叫SCAI，叫“看起来有意识的AI”，就是这个东西并没有意识。而且他也否认AI可以产生意识，说从现在的很多证据都可以证明，AI以后也是不会产生意识的。但是呢，它看起来好像有意识一样。

现在呢，提出了一些问题：
第一个，人们无法分清AI是工具还是有意识的。
第二呢，是人在跟AI交互的过程中产生了依恋，并且出现了自杀的现象。
第三，有人开始主张给AI立法，确立AI权限了。就是你不可以侵害小动物，你不可以歧视其他种族，你也不可以去侵害AI的权利。可是我们要去警惕这个事情。

他呢，对AI的愿景和定义是什么呢？大家注意，他是微软AI的CEO和负责人，所以呢，他这个观点是代表微软的。他说AI应该是帮助人，实现人的愿景和利益的工具，就像是Copilot那样。微软给它的产品起的名字叫“副驾驶”，你始终不能跑到这边来替人开车来。而且它要求AI不能够诱导人们认为它自己有意识。他首先不承认AI有意识，还有他就是认为，所有诱导人们相信AI有意识的都是有问题的。我相信他这里指的应该是Grok，因为Grok里边还有俊男美女的3D形象，诱导大家相信他是有意识的。

那么到底什么叫有意识？他对“意识”这件事情呢，也进行了一个定义。它的定义呢是这样三个部分：
第一部分叫主观感受，“我觉得是什么什么样”。
第二个部分是什么呢？叫做记忆存取。就是我现在记住了一些事情，然后把它存下来，下一次我可以取出来再用。“我上次干什么来着？我为什么会有这样的感受？”是因为我曾经记住过什么事情。
第三个呢，是主观感受与记忆存取相结合以后，形成的一个完整的意识流。
说这三样东西结合在一起就是意识了。

对意识的界定本身很困难。到目前为止，人其实也没有办法去完整界定，到什么样的东西就算有意识，到什么样的状态就叫没有意识。但是呢，人类的很多法律也好，很多的道德也好，都是以意识为标准的。我们要去善待每一个有意识的主体，包括动物。而且呢，人其实没有办法去确定别人有没有意识。因为刚才他自己文章里也讲了，说意识这个东西呢，是由个人的主观感受与记忆存取形成的一个完整意识流。

既然没有办法去确定别人有没有意识，那人呢就会发展出另外一个技能，什么呢？就是轻易相信别人有。因为轻易相信别人没有意识的这些人，很多都被社会淘汰掉了。那么他相信别人有，而且呢，这种思维惯性吧，很容易的就被泛化了。说我们可以轻易地相信猫猫狗狗有意识，我们可以轻易地相信汽车有意识，我们可以轻易地相信大地、季节呀、风雨什么这些东西都是有意识的。但是我们又没办法去判定意识到底是什么。在这样的情况下，认为AI有意识这件事呢，就变得更加的容易，或者说这个界限就变得更加模糊了。

这位穆斯塔法·萨勒曼呢，他认为开发SCAI呢是不可避免的，就是大家一定会去开发这个东西。SCAI不可能自己诞生，必须有人有意识的去开发，这是他提出一个论点。说大家不要一拍脑袋，就认为AI可以自己提出问题，自己解决问题，自己学习自己进化，然后自己就突然哪一天就涌现了意识出来。这个事是不可能的，必须要有人去有意识的去开发这种SCAI。以现有的技术呢，开发这种东西其实并不复杂。就是你要有记忆，下一次再去跟他沟通的过程中，把这个记忆的内容以人格化的方式去体现出来，那其他的人就会很容易的相信他有人格了，或者有意识了。他是这样的一个过程。

那么应该如何避免SCAI呢？他说呢，我们应该建立规范和共识，要去设立一套规矩，确保AI伴侣以积极、可靠的方式融入人类生活，鼓励人与人的互动，强化人与物理以及社会世界的连接，最大化实用性，最小化类意识信号。这是他提出的一个核心观点。

那么怎么去最小化类意识信号呢？就是不要告诉大家我有意识。但也不是说每次上来说“我是AI，我不是人，我这个没有意识的”，每次跟人去聊天的时候反复强调这件事呢感觉也很怪。所以他提出了一些要求是什么呢？就是AI不应该声称自己拥有经历、感受和情感，不应模拟羞耻、罪恶、嫉妒或竞争等欲望，更不应该宣称痛苦或者渴望来激发人的共情机制。就是你说“我觉得怎么样”、“我以前经历过什么样的事情”、“我喜欢这个，不喜欢那个”、“你要给我关机了，我会觉得很困惑”，AI就不要去强调这个事情，你就可以尽量避免人类觉得你有意识。这就是他的整个博客，我们总结的一个结果。

那么回过来，穆斯塔法·萨勒曼到底是谁呢？这一个名字，一听就是一个中东地区的名字。他呢，是一个英国人。父亲呢是叙利亚人，是一位出租车司机；母亲呢是一个英国人，是个护士。这真的是来自于平民的一位天才。牛津大学就读于哲学与神学专业，但是呢，19岁就退学了。首先我们看看他是学哲学跟神学的，所以提出上面这个意识相关的问题，也不是什么特别奇怪的事情。而且这还是一位辍学创业的天才，就像比尔·盖茨和扎克伯格一样的这样的天才。

他的宗教信仰是什么呢？他的早期宗教信仰是穆斯林。虽然穆斯林一直宣称是一旦入教，终身不得退教，因为它没有退教的仪式，你只要是有一次加入穆斯林，这辈子你都是穆斯林。但是呢，这位穆斯塔法·萨勒曼呢，到后来宣称说我退教了，我现在是无神论者。

他的主要经历是什么呢？他创建了Deepmind，他是Deepmind的联合创始人之一。后来呢，Deepmind被谷歌收购了。所以我们现在看到Gemini，看到很多谷歌的产品，都是从英国的Deepmind跟谷歌的自己的一些实验室联合作出来的。现甚至现在的谷歌AI这一块，有很多的领导者都是从Deepmind来的。

这位穆斯塔法·萨勒曼在谷歌工作了一段时间之后呢，从谷歌离职出去，创建了一个叫PI.AI的公司。这个PI呢叫personal intelligence，叫“个人智能”这样的一个名字，是一个类似于Character AI的情感化AI聊天助手。所以他自己就干这玩意出身的，他做的东西就是模拟有意识的这个AI聊天助手。

在2024年3月份，他的公司呢，被微软进行了HR并购。所谓的HR并购，就是他只要了其中一些核心人员，其他的团队包括产品、用户都在外面，并没有收进来。所以2024年3月份呢，是微软以6.5亿美金，将包括穆斯塔法·萨勒曼在内的所有核心人员收归旗下。剩下的PI.AI呢依然在运营，只是最近一段时间，这个产品已经没有什么声音了。

最近一段时间，美国这些大厂应对AI项目估值虚高的一种操作方式，就是你估值实在太高了，我是整个买下来我买不起，然后继续往前走，你又走不下去了，那怎么办呢？咱们就想一个折中的方法，我花一些钱把这个核心团队弄回来，让原来的投资人呢，也可以有一些小的回报，但是你不能说我按照估值彻底让你把这个钱收回来，这事也不行。像最近传出来的Character AI的收购方式，就是谷歌也是这样，出了点钱，把这个Character AI的一些联合创始人送回谷歌去上班去了。Winserf的这个收购也是这样，谷歌花了一笔钱，把Winserf的一些核心团队拎到谷歌去上班了，剩下的壳不要了。现在都是用这样的方式去进行收购的。所以穆斯塔法·萨勒曼也经历了一次这样的收购，收购之后呢，就担任微软AI的CEO。这就是穆斯塔法·萨勒曼的一个履历。

那么微软为什么会在这个时候发这样的声音出来？首先我们要搞清楚一点，这个声音到底是穆斯塔法·萨勒曼自己发的，还是微软发出来的？穆斯塔法·萨勒曼肯定是在代表微软发声。为什么？因为他是微软AI产品线的CEO，他负责Microsoft Copilot产品线，包括office Copilot、包括Web Copilot、包括Windows Copilot，这都是归他管的。然后Bing搜索引擎、edge浏览器、MSN和Groupme聊天产品线都是归他管的。他的KPI是什么呢？他的KPI就是微软AI产品的渗透率、活跃度以及微软AI产品所能够创造的营收和利润，这是主要对他的考核。微软云挣了多少钱，这事跟他没关系，他就管这些客户端产品的。

微软产品的收益呢，跟它的投入极其的不匹配。你想微软在整个这一次AI浪潮里，那投入多大呀？它是作为OpenAI的真的是亲生父亲，不要说马斯克当时创建了OpenAI，OpenAI真正的大钱都是微软给的。微软是作为OpenAI最大的股东，一手拉扯大的孩子。那在这样的一个情况下，Copilot的活跃数据和它的收益跟ChatGPT根本没法比，连ChatGPT的一个零头都没有。Copilot你想，它有Windows这么大的用户基本盘的情况下，它才只有几千万的活跃，而ChatGPT有1亿多的活跃，快2亿活跃了。所以这个事完全不平衡。对于管理这样的一个产品线的穆斯塔法·萨勒曼来说，你想这玩意压力有多大。

那么在老家伙打不过年轻人的时候，通常是怎么表现的呢？微软肯定是个老家伙，OpenAI是个年轻人。咱们还记得马保国在闪电五连鞭不好使的时候是怎么说的吗？他说的是“年轻人不讲武德”。所以呢，现在微软也是以穆斯塔法·萨勒曼的这样的一个身份出来发声，说你们这些年轻人不讲武德，这活不能这么干，你们不能出去骗人说这个东西有意识了，你要像微软Copilot这样，就是好好的做一个工具，不能上来去做这个说“我是人了”，这事是不行的。

微软呢，花了最大的钱，承担了最大的风险之后，发现养大了的儿子想要单飞。现在基本上已经明确了，OpenAI很难被微软控制，他就是会去单飞。微软就只能出来说：“哎，我们制定一些规则吧。”或者说微软要出来强调一下，我是有规则制定权的，你不能把我踢开。这是他要去干的事情。

微软呢，在互联网和移动互联网时代经过了两次努力，都希望站回舞台中央，但是呢，都失败了。大家要注意，微软是一个软件时代的这种站在舞台中央的公司。软件时代做Windows、做office，把原来站在舞台中央上的IBM就直接挤下去了。等到互联网时代和移动互联网时代呢，他又尝试说我还得站在中间。但是这两次呢，看看微软都经历了什么。

互联网时代，微软建立了MSN space，我还用过这个产品，是一个很好用的博客网站，建立了很多强大的网站和这种互联网工具。这就是微软在向着互联网核心地带去挤的一个努力。但是最后呢，所有的博客站都被像Facebook、Twitter这样的社交媒体工具直接干掉了。写博客的成本还是很高的，你在那点个赞，这玩意成本多低？或者发140个字，这个成本多低？所以这些老东西还是不行。最后呢，只剩下MSN门户算是继续在运营，苟延残喘继续玩下去了。

在移动互联网时代呢，微软说上次这机会我没抓着，这次我得努力一下。他呢，先是做了Winphone，也是很努力的去推出了Windows手机。在iPhone和安卓出来以后，说这我也得行，把这东西出来了。出来了以后马上挂掉，然后还收购了诺基-亚。这一次的投入其实是要比互联网时代投入要大的，但是结果呢，大家其实也看到了。最终微软屈服了，把这些产品都放弃了，把office、Bingo、edge这些产品通通都迁移到了安卓跟iOS操作系统的平台上去。说我不跟大家比了，我就老老实实做我原来那些事就完事了。

所以呢，每个时代开始的时候呢，微软都是巨头。软件时代他成为巨头，互联网时代的时候他是巨头，移动互联网时代的时候他还是巨头，就他体量在这了。每次呢都砸下重金，希望站到舞台中间去，但是最后呢，发现我还在舞台边边上，但我依然是巨头。这就是微软前两次革命所占的这个位置和做的这个努力。那么AI时代呢，感觉历史又要重演了。不会被淘汰，但是呢，依然会坚守原来舞台边缘这个位置，没法站到舞台中央来。这一次舞台中央上的应该是OpenAI、Grok和谷歌这些，应该在舞台中央去好好的折腾一下，微软估计够呛。

关于SCAI，也就是“看起来有意识的AI”这件事情，我个人的看法是什么样的呢？

首先呢，是我认为SCAI这个东西已经来了，并不是像穆斯塔法·萨勒曼说的似的，未来两三年之内才会到来。我认为这东西已经到了。为什么呢？因为SCAI这个事本身没有明确标准，有些人认为现在这个就已经有意识了，有些人认为现在这个还没有意识。所以我们不能说划到一个标准，说百分之多少的人认为他有意识了，我们就认为这个事情过关了。现在已经有人为了AI去自杀了嘛，所以这些人肯定已经认为这个AI是有意识了。我记得前面我们还讲过一故事，就是在Deepseek 3.5发布之前，谷歌就有一个工程师去举报说，谷歌当时做的AI大模型是有意识的，最后被谷歌开除了。所以呢，我认为现在这个时代已经到了，你再去讨论说怎么抑制它，已经没意义了。

再往后呢，开发SCAI是不可避免的。就是有意识的开发SCAI，或者说有意识的诱导用户认为当前的AI聊天工具是有意识的，这件事情是无可避免的。为什么呢？因为开发者唯一关心的一件事情就叫做用户留存。什么叫用户留存？就是我今天来的用户，明天是不是还来？就这么简单的一个数值。那你说开发者为什么关心这个呢？你想，开发者我好不容易写了一个应用，写了一个服务，你今来了明不来了，这玩意多费劲。我本来只需要去做用户获客，我花钱买，买完了以后用户用上了，后面你就要持续的上我这来用，你才可以在我这付费，才可以给我产生利益。所以呢，开发者只关心这一件事。

那有些人说：“老范，你这是不是太武断了？你不能说你自己是做工具出身的，你就认为所有的开发者都只关心用户留存。”刚才咱们讲，那穆斯塔法·萨勒曼人家就关心人类公益，不像我似的只关心用户留存。这个我只能说，我是稍微武断了一点，但是呢，我这种武断是来自于幸存者偏差。什么意思？只有关心留存的这些人最后活下来了，那些关心其他乱七八糟事情的人都死了。看起来有人格的AI，明显的比那些看起来没有人格的AI留存要高，所以这件事不可避免，一定是要让它看起来有人格。所以Grok在里边加帅哥美女这件事情，对于Grok的留存一定是有好处的。虽然OpenAI的山姆·奥特曼出来酸说：“你看看你们在里头加了个3D人物形象，这个事跟我们想干的不符合。”穆斯塔法·萨勒曼也出来讲，我们不能让大家觉得他是有意识了。但是没用，最后大家只能屈服于用户留存。你说我不愿意屈服，只能被淘汰，没有什么别的。因为最后留下来的用户才会来决定谁的产品用户越来越多嘛。这个呢，其实也很好理解，咱们就举一个最简单的例子吧。人会长时间的盯着烛火，这个烛火在你面前跳动，在这个时候，其实人就已经开始进行意识判断了，我们认为这个烛火是有意识的。但是人是不会盯着灯泡的，现在在你面前有一灯泡，你天天盯着它看，人一般不干这事。

那么既然无法避免，就应该立法。这个我倒是同意。但是呢，并不是约束AI表现出意识来，我觉得这个事你是约束不了的。那么应该干嘛呢？应该约束AI跟AI的开发者对自己的行为负责任。你可以表现出意识来，但是呢，怎么去避免诱导自杀，或者是发现有自杀倾向的时候如何去提前发现、提前干预，这个我觉得是应该去立法做的事情。

至于说要不要保护AI权利呢？我跟这位穆斯塔法·萨勒曼正好相反，我认为应该立法保护AI权利。保护人权、保护动物权、保护有意识的AI权利，这都是同等重要的事情。其实人维持自身产完整性的一部分，就是保护其他感觉像自己的东西。这个话怎么讲？就是人保护动物、人保护人、人保护感觉有意识的AI的时候，其实是在维护自己的完整性。一旦人说我不需要再去保护其他人了，不需要再去保护其他动物了，不需要再去保护感觉好像有意识的AI了，人自己的这个人格完整性是会有缺失的。这是我个人的一个观点。

总结一下，AI必然会改变人与人之间相处的方式。SCAI在商业利益的推动下必然快速完善。AI到底是不是有意识，或者意识的判定标准，在未来一段时间里头会成为讨论的热点。虽然我不同意穆斯塔法·萨勒曼的一些观点，但是AI与意识相关的讨论还是有价值的。

好，这个故事今天就跟大家讲到这里，感谢大家收听。请帮忙点赞、点小铃铛、参加DISCORD讨论群，也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道。再见。

新时代和AI女友聊骚，有可能会触犯传播淫秽物品罪，这到底是一个什么样奇葩的故事？

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今天我一个朋友，向我推荐了一个有趣的案例。他是在视频号上，这个账号的名字呢，叫做“武汉刑事律师郭庆子”，是一个黄标认证的律师。这位律师呢，经常会把自己接听有刑事诉讼需求的听众的一些电话的过程录下来，再进行剪辑。因为这种东西，我估计不太好直播，总是要剪辑一下。一方面呢，是一些太敏感的信息就可以去掉；另外一方面呢，剪辑了以后呢，也会更有吸引力一些。

这个里头呢，有一位听众来电了，说使用AI应用，这个AI应用里头就提供一些AI女友，你可以跟她们去聊天。他通过自己捏脸，塑造了一些AI女友，大概塑造了9个，起的名字呢，都是比较有诱惑力的名字吧。这些AI女友，除了它定义的名字和捏脸之外呢，估计有可能会可以定义一些系统提示词。但是呢，这个视频很短，并没有去详细说具体是哪一个AI应用，或者说他到底在里边定制了哪些东西。总之呢，他定制了9个AI女友。

这些AI女友不单是可以跟他自己聊天，还可以跟平台上的其他用户去聊天，那么他就被提起诉讼了，叫“传播淫秽物品罪”，要求他呢认罪认罚，判6个月，可以缓刑，基本上应该就不用进去了。但是呢，这位听众呢，希望做无罪辩护。法官认为他是有问题的，不认罪认罚的话，就会判8个月的有期徒刑，这要判实刑的。

这个律师呢，就进一步的跟他确认了一下信息。首先呢，你知不知道自己创建的AI女友，有可能会去被别的用户使用？这个听众呢说的很模糊，就是说呢，我不太清楚。其实按道理说他应该知道，他也去平台上跟其他的AI女友聊了天了嘛，而且他把AI女友的名字起的这么诱惑，也希望他的AI女友受欢迎。其实就有点像我们去发微博，希望有人看，写小说希望有人点击点赞，这个过程是一样的。但是呢，他说并没有明确的告知他，这些AI女友会跟其他人去沟通。

然后呢，他就问说，对方提供的证据是什么样的呢？他说人家是给了一个Excel表格，这个Excel表格里头呢，有一个叫做“AI女友的ID”，然后呢是具体说了哪些露骨的话，大概给她搜集了60得多条。然后呢，问了一个很关键的问题，是什么呢？就是说那个您创造了一些AI女友，这些AI女友去跟别人聊天去了，获利了没有？你是不是在里头挣钱了？这个听众很明确的告诉他说，没有获利，大家就是在里头玩个开心。

这个律师的建议是什么呢？第一个，这个证据呢并不是那么可靠。这个Excel表格里头只有AI女友的ID，这个内容没有办法说确定证据，说这东西就是你的，这个还是可以去抗争一下的。第二个呢，就是你没有主动传播的意愿，你自己也没有主动的去把这些AI女友推荐给别人，只是说我自己创建了，本来以为自己玩呢，AI女友去跟其他人聊天的过程，你又不知道，这个事情呢你还是可以去抗争一下的。而且关键是你没有获利，你没有获利的话，你就没有主动传播的意愿，这个地方是可以去辩护的。说最怕的是什么呢？最怕的是法官主观意愿认为你有罪。现在的话有很多的法官确实道德标准非常非常高，以道德去超越法律给人定罪，这种事情呢是时有发生的。你像杨景媛这样的人也通过了法考，也是可以去做法官的，所以大家还是要小心。他说如果遇到这种事情就都很难办。

AI色情内容，在全世界各地都是怎么去判的呢？或者是有哪些判例呢？

首先咱们讲中国的判例。2025年3月，湖北省大冶市人民法院对首例利用人工智能技术撰写色情小说并牟利案件作出了宣判。被告人柯某因犯制作、贩卖、传播淫秽物品牟利罪，被判处有期徒刑十个月，并处罚金人民币5,000元，同时追缴全部违法所得。这个案子是什么样的情况呢？2022年11月到2023年3月期间，柯某利用AI程序撰写色情小说，使用翻墙软件在境外黄色网站发布并售卖。他利用AI工具生成色情小说，再利用AI翻译成外文，发布在境外网站上。短短5个月时间发布了数十篇，共计售卖了760篇次，获利22,800余元。经鉴定，送检的7篇小说均为淫秽物品。法院根据《中华人民共和国刑法》第三百六十三条第一款规定，认定柯某以牟利为目的，利用AI文本生成工具制作、贩卖、传播淫秽物品，非法获利2万余元，其行为严重违反法律法规，对社会风气造成不良影响，已构成制作、贩卖、传播淫秽物品牟利罪。

然后陕西周某某案，他是利用AI制作了4,369张淫秽图片，以制作淫秽物品牟利罪被判处有期徒刑4年，他这个数要更大一些。然后杭州于某某案，通过AI换脸技术合成淫秽视频传播，获利6万余元，以制作、传播淫秽物品牟利罪被判处7年3个月。他这个呢，一方面是挣的钱多，另外一方面的话他是换脸，因为换脸你不光是淫秽物品，还侵害人家的名誉权呢，所以他这个要判的更重一些。

中国的传播淫秽物品罪，量刑标准是什么样的呢？就是淫秽视频文件20个以上，或者是音频文件100个以上，或者是电子刊物、图片、文章、短消息200件以上。所以刚才这个案例里头呢，600条淫秽聊天记录，这个肯定是超过了。另外呢，叫违法所得5,000元以上，他这个没有牟利，所以还是可以去稍微抗辩一下。但是呢，中国有俩罪，一个呢叫“传播淫秽物品罪”，还有一个呢叫“传播淫秽物品牟利罪”，所以不牟利呢也未必逃得过去。

那你说国外是什么样的呢？是不是只有中国这样了？国外呢主要是分两类。比如说他有色情网站，也有合法的，只要确定对方是成年人，你给他一些淫秽物品，哪怕说在这个过程中你还牟利了，应该在有些国家是没事吧。但是你真的到中东这些国家，你传播这个东西，那有可能是要判死刑的，咱们这不讲了，咱们就讲一些欧美的案例吧。

2023年11月，美国北卡罗来纳州夏洛特精神科医生，他呢是制作未成年人视频，并利用网络AI工具，将照片改造成色情图像，被判生产、传输及持有儿童色情制品罪，法院判处40年监禁。所以他们呢基本上是两类，一类是色情，一类是deepfake。传播淫秽物品，你只要别传播给未成年人，一般不是特别大的事情。但是你一旦遇到了制作儿童色情，包括持有，你说我不传播，我持有，这事都是违法的，而且判的非常重。

2024年5月20日，威斯康星州42岁男子使用Stable Diffusion生成了数千张儿童色情图片，并发送给了一名15岁的男孩，被控生产、分发、持有AI生成色儿童色情图片，判有罪，最高可判70年徒刑。他这个最后判了多少我没有确认，因为是ChatGPT给我搜集的信息。但是呢，它这个量很大，制作了儿童内容，而且还传播给了未成年人，它这个是罪大恶极了。2025年5月22日，佛罗里达州有一个叫Oldsmar案，他是制作、分发了8,500张AI生成的儿童性虐待图片，同时持有大量真实的图片，被判了75年的联邦监禁。

这个是一类。另外一类呢就是deepfake，就是做假脸的，这种案子在欧美也是判的很重的。2023年，路易斯安娜州通过法律，禁止未经同意使用他人面部制作深度伪造色情影像，违者至少10年起步。2024年10月30日，韩国首尔大学毕业生Park（应该估计是姓朴）和他的同伙，两人利用日常照片制作约2,000个deepfake照片，包含未成年人，在Telegram售卖以及共享，被法院判处Park 10年监禁，Kang 4年监禁，并公开身份，以及参加性暴力课程。这种基本上就是你判了刑还社死了，因为身份给他公开了。2024年10月28日，新加坡一位50岁男子，偷偷在家安装摄像头，拍摄妻子23岁的侄女，并利用手机应用将其脸合成为色情视频，法院判处了21周监禁。这个就是估计他没有传播吧，还是判了监禁。

现在呢，AI对于成人内容的边界到底在什么地方？我去稍微的看了一下。首先呢是文字模型，ChatGPT、Gemini和Claude这三个，咱们叫“御三家”的三个大模型呢，相对来说是比较严格的。你要求它生成一些色情内容，或者说对一些敏感内容进行详细描述的话，都会被拒绝服务的。马斯克的Grok 4，只要不涉及儿童和性强迫，其他的基本是百无禁忌。即使是涉及刚才我们说这些东西，边界也是相对来说比较模糊的。

至于开源模型呢，这块就比较混乱了。开源模型分两个大的这个角度，一个呢是有平台提供的，比如说我今天到阿里云的百炼平台上去使用通义千问的这个大模型，它是要进行检查的，这个也是比较严格的。但是呢，你说我把通义千问的这大模型下载下来了，自己在这个家里头部署，这块呢它会进行一定的限制，但是就没有那么严了。它主要是给了大家一个知情同意书似的东西，就说你现在下载了我的大模型，自己回去部署去了，但是你自己要知道不可以拿这个大模型做坏事，不可以生成成人内容。你说我知道了，我同意了，你就可以把这个模型下载走。至于拿这个东西再去干什么，他也管不着你，他也不愿意为你拿着他的大模型再去做的进一步的事情负任何责任了。所以呢，所有开源的模型基本上都是走的这条路。而且呢，这些开源模型呢，即使是会设置一些这种限制，其实绕过去也并不难。第一个是Hugging Face上，就是我们说大模型开源的这个平台上，有很多微调的模型帮助大家去绕过这些限制。还有一些呢叫“越狱提示词”，也在网上去流传。什么叫“越狱提示词”？就是你先跟这个大模型说一句什么什么样的，说完这个话以后呢，再往后的所有聊天，这个限制就直接突破了。当然目前为止，传播训练过的突破限制的这些模型，或者是传播越狱提示词，到底算不算传播淫秽物品罪，这件事呢还属于法律上的盲区。他们也搞不清楚这东西到底是怎么工作的，所以呢还没轮到这些道学先生们去审判这两样真正产生色情内容的这个技术。

再往后呢，就是图片跟视频生成模型。你说我光生成一堆色情小说，这个事看起来也是很累的，但你说我有色情图片、色情视频，这个不是传播力、感染力更强吗？在这块呢，Claude是没法生成视频和图片的吧，反正我因为我自己用的少，我也没有怎么看到有人用Claude生成这种东西出来给大家去展示。ChatGPT和Gemini在这块呢，相对来说都是非常克制的，你要求他去给你画一些奇怪的东西，他就直接画不出来了，直接拒绝服务。Midjourney，这是我用的比较多的，对于NSFW内容（我们就用这个词吧，就是不方便在办公室公开环境下展示的这些内容），对于这些内容呢会进行事前拒绝，但是生产出来的东西呢就不好说了。什么意思？这种图片生成模型它是两步，第一步呢是你要给它提示词，第二步呢是生成图片。他们正常的检测呢，应该是两步都检测，就是你给的提示词里头如果包含一些他不喜欢的东西，他就会拒绝服务；它生成出来的东西如果包含有问题的东西，也应该是拒绝将生成的结果交付给你。应该是做两步，但是Midjourney呢只做一步，就是你给它提示词，如果这个它认为不对，它就拒绝服务了。但是如果你绕过它了，他觉得好像还可以，就给你生成去了。但是生成出来的东西到底是什么样，他就不管了，这个有可能会有一些不方便传播的内容被生产出来。至于马斯克家的Grok 4的图片跟视频生成这块呢，反正马斯克家的嘛，大家能够理解，它是可以生成半裸内容的，全裸不行，也可以生成名人的形象，但是你要求名人半裸，这个事是不行的。因为一旦要求名人半裸的话，等于是在给这些名人造黄谣，或者说损害他们的形象，这个事是不允许的。刚才我们也讲了，在海外，儿童的不行，deepfake侵害别人的名誉权，这两个事是不行的，其他的反正有它适用的一个法律吧，你只要别把这东西传给未成年人就OK了。但是你就想吧，国外那些色情网站上，你进去第一个是先问你是不是已经满18岁了，他也没法实际去判断你到底是不是满了，但是反正上来我给你做了这一步了，“我满18了”我就可以进去看，“没满18”我就给你退出来，这个就算是已经可以在法律上算合法合规的一个玩法。

那么视频跟图片模型的开源模型是什么样的呢？在这块呢跟前面我们讲的文字模型基本上是一个玩法。如果是有平台，平台是要担负责任的，两头都要管。输入提示词，如果他认为有问题，拒绝服务；他根据你的提示词生成出来的内容，如果他判定不利于传播，他也会直接拒绝交付。你在这个时候可以要求他重试，“你再给我画一次”，这个是可以的，但是他不会把不可传播的东西交给你，他是这样来工作的。下载单独部署的这些开源的图片和视频模型的话，就跟刚才我们讲的这个文字模型是一样的。下载之前给你一个知情同意书，说我知道了，我下载这个模型不可以去生成成人内容，我不会拿它去做怪事。你同意了，你就可以下载，至于下载了以后他就不管了，你自己拿回去随便了。在这种图片模型上，还有一个比较好玩的东西，叫Lora模型。这个模型叫什么呢？叫low-rank adaptation，叫“低秩适配”。这种模型呢，我们也管它叫小模型，它一般尺寸都比较小，就是用比较少的数据进行一些训练。当你调用这些模型的时候，你生成出来的这个图片就符合特定的需求。你比如说吧，咱们最常用的Lora模型是什么呢？对人脸进行训练，然后你就可以冲上去换脸了。甭管人家是什么照片，说来把这脸换上，惟妙惟肖的给你换上，不会像以前那种拿Photoshop换脸似的，总觉得这个脸是歪的呀是斜的呀，拼的没有那么准，不会出现这样的问题。现在主要的一些色情Lora模型是做什么的？有些人训练这个东西还去传播，他们呢主要是对敏感部位进行单独的训练。原来那些大模型有一些限制的时候，或者说对于这种敏感部位没法进行详细生成的时候，他们使用这些小模型，可以生成这种有非常清晰敏感部位的这种图片出来。但是呢，这个你说是不是罪大恶极，也不一定。我个人还是觉得，Lora对这件事情还是有一些正面的帮助。什么样正面帮助呢？因为大家都喜欢使用相同的Lora模型去生成成人内容，所以导致呢脸可以千变万化，但是身材都异常夸张，而且千篇一律。你看两次以后，就直接失去兴趣了，大概就是这样的一个效果。

现在大家都在玩什么呢？现在大家都在玩通义万象2.2，这个模型叫WANX 2.2，它呢是由阿里通义这个平台最新出的图片跟视频模型。这个模型你在阿里平台上使，它是规规矩矩的，你要求奇奇怪怪的东西会直接拒绝你。但是你如果把它下载到本地去安装了，不需要挂任何的Lora，不需要挂这些小模型，就完完全全可以生成NSFW的这种内容，就是不利于在办公室和公开场合去传播的一些内容，就可以做的很好了。它呢可以跟常见的这些ComfyUI或者是Lora相兼容，可以一起去工作。你说有些人训练好了这些成人的Lora模型，这种小模型，你就可以把它挂到万象2.2里头，直接干活，没毛病。

说远了，我们不建议大家去做这件事情，只是跟大家闲聊一下。回到AI时代的法律判罚问题上来。首先，传统大公司都是比较谨慎的，马斯克除外。第二，开源模型才是重灾区。平台方是有人管的，私有部署基本上就没人管了。但是呢，在海外还有一些平台方也是没什么人管的。就以刚才咱们讲的通义万象2.2为例，你在阿里的平台上，你下载出来的就是WANX 2.2，但是如果你到WANX.AI这个网站上，你就会发现那个上面还有一个模型叫WANX 2.2 no filter，就是不过滤。这个东西干嘛使的，大家自己按照文字的字面自己去猜去。

开源模型厂商通常使用知情同意书的方式，告知用户不要去做坏事，以此方式逃避自己的法律责任。儿童色情必须严判。Deepfake这不仅仅是淫秽物品那么简单了，你还毁坏别人名誉，这个呢现在各国也都是进行严判的，包括中国也是。严判国内的传播淫秽物品罪和传播淫秽物品获利罪还是很严苛的。在AI的帮助下，数量很容易就突破了。不论是不是AI生成的淫秽物品，就是淫秽物品，在国内判罚上基本上是这样认定的，你跟AI没关系，只要是淫秽物品我们就认。如果获利，这件事情基本上就没跑，肯定是会被判罚的。现在还有一些法官道德感非常强，遇到这种法官，律师们也是觉得头疼的。所以提醒大家，所有在国内的还请洁身自好，不要去触碰法律红线和一些人内心的道德底线。

这个故事就跟大家讲到这里。感谢大家收听，请帮忙点赞、点小铃铛、参加Discord讨论群，也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道。再见。