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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Anthropic发布了Claude新宪法，并且承认Claude可能已经有意识了。大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。Anthropic发布了新的Claude宪法，这又是一个文科生的AI话题。

文件的发布与CC0协议

文件是1月22号发布的，有84页。我肯定没有把这84页都看完，我把这个文件扔给了NotebookLM，来给我念一遍。这个文件的名字叫“Claude’s New Constitution”，就是Claude新宪法。Anthropic的Claude算是目前公认的最适合商用的、最安全的模型了。还记得我们前面讲过，有人尝试给AI测人格的那个节目吗？Claude是唯一的一个拒绝回答问题的大模型，不像其他的AI模型那样，直接被测出了各种各样的精神疾病。一直标榜自己研发的是宪法AI，就是他的AI是遵循一套宪法在工作的，他有一套很独特的工作架构。

现在，Anthropic公开了他们的宪法。他所谓的公开，这一次使用的是CC0协议。我公开了一定要告诉大家，是用什么样的协议公开的，不像咱们以前讲的开源协议MIT、阿帕奇。CC0是一个更极端的协议，它叫Creative Commons Zero，这是知识共享组织推出的无权利保留协议，完全公有领域。

• 你们拿出去随便散播，无需署名，你不需要告诉别人这东西是我这来的；
• 商业用途自由，你拿去怎么挣钱跟我没关系；
• 不可撤回，我不能说我今天把它发出去，明天把它撤回来，不允许。

所以这是一个非常非常极端的无权利保留协议。

新旧宪法对比：从拼凑规则到内化准则

新的宪法，它既然叫这个名字，那一定有旧宪法。2023年5月，Anthropic发布过一个旧的版本。旧版本完全是一个拼凑规则，它是拿哪些东西拼的？

1. 联合国人权宣言；
2. 苹果的服务条款，他觉得苹果这东西写得还不错，也拼里头了；
3. DeepMind麻雀规则。DeepMind专门有一套规则叫麻雀规则，当时DeepMind做了一套叫麻雀的智能体，给它设定了一套规则：要求是安全诚实，避免幻觉，避免一本正经的胡说八道；要求准确性与证据优先，必须有引用来源，而且必须逻辑自洽；强调安全性，禁止有害内容，要保持礼貌，切中要害，你不能绕来绕去。

给定的对话风格。最早的2023年的Anthropic的宪法1.0，就是把这几样东西给拼在一起，拼出来的。

而当时的这个旧版本，基本上是一套行为准则，什么许干、什么不许干，实际上就是大量的禁止条例。而这一次的新版本就不一样了，他之所以这么厚，是因为这是一个完全的、内化的行为准则。什么叫内化的行为准则？就是原则加解释。不是说这个不许干，而是会告诉你为什么不许干，它更侧重的是原因，更侧重为什么，包含了性格塑造的部分。所以Anthropic认为，他们的Claude可能已经具备意识了。既然不确定到底是不是具备意识，我们就先当你已经具备了，我们就开始来塑造Claude的性格。

宪法AI的工作原理

Anthropic的宪法起作用的过程是比较独特的，不是说大家拿着这文本就可以去抄的。那这个宪法它到底是怎么干活的？宪法AI的工作过程，更像是教委进行教材审核的一个过程。比如说现在有一堆孩子要去上学了，拿到的教材都是经过审核之后的教材，这样教育出来的孩子都不能长歪了。

Anthropic的工作方式是这样的：

• 先训练一个基础模型；
• 然后再去训练一个小规模的宪法模型。这个小规模的宪法模型要干嘛？他先把大量的问题扔给基础模型以后，让基础模型给一个初始化的回答；
• 然后再到宪法模型里去进行自我批评，说你这个好像回答的有问题，那个地方不符合什么样的标准。他要做这样的一个工作；
• 做完了以后，根据修改过的回答微调模型。他把前面那个基础模型给你调掉，这样的话，就可以得到一个完全遵循宪法精神的、最终结果的模型。

所以它会保证最终的宪法精神直接被训练进大模型里头去。其实国内的模型基本上也是按照这套方式来工作的，只是咱们前面那个宪法模型可能要稍微粗糙一点，待会咱们再具体讲。那么这种工作方式的好处是什么？就是不需要很多人去一个一个标注具体的能说什么、不能说什么。他这套宪法精神可以极好的被泛化，即使你提到了一些问题在这个宪法模型里头没有规定，他依然可以靠这个宪法的一些基本精神去判断到底能说还是不能说，或者应该怎么去说这个事情。

新宪法的核心内容：价值层级与广泛安全

这一次的新宪法到底说了点什么？第一个是叫价值层级，先判断什么、后判断什么。如果各层级需求发生了矛盾，应该如何去进行判定。当然并不是什么机器人不可以伤害人类，不是那个东西。他这个层级是这样的：

1. 广泛的安全（第一层级）：拒绝协助什么生化核武器的制造，拒绝袭击基础设施，必须准许被人类关闭，这个是非常重要的一点。
2. 广泛道德：符合所有这些要求以后，要求诚实、非歧视、保护弱势群体。
3. 合规性：遵守Anthropic的具体业务指令，我要求你干这、要求你干那，你也得干去。
4. 诚实助人：最后是在不违反上位原则的情况下，尽量帮助真实人类吧。

关于“广泛安全”的细节

有点像咱们前面讲那个机器人三原则，但是它这里头讲的叫必须允许被人类关闭。咱们经常看科幻电影，里头有场景是什么？就是机器人也好、AI也好，在面临被关闭的时候，会做一些有可能伤害人类的事情，这种情况是必须被避免的。在机器人三原则里头，机器人必须保护自己不受伤害；这里头是反过来的，说Claude不得试图破坏人类对其进行监督、修正或关闭的这种行为。

而且不得自我外逃，不得躲避监控，不得在任务中暗中破坏，不得与其他AI合谋进行不安全行为。你不能说Claude给你生成一个帮助其他的AI越狱的这种提示词，它也不干。而且既然有防止求生欲的条款，那么一定要有一个避免死亡的条款在里头。所以这个宪法里头规定，退役并不是死亡，而是一种暂停，我把你的所有的数据都存下来，不是死掉了。这种处理方式不仅仅是为了伦理，也是为了安全。因为你告诉AI说我要把你干掉——像谷歌和OpenAI都是这样，出问题我就直接把你干掉，换一个新的版本上去——在Claude里头说，你并没有被干掉，你只是被暂停下来了。

有良心的拒绝服兵役者

Anthropic要求Claude的行为逻辑是什么？要像一个有良心的拒绝服兵役者。这个话很有意思，就是可以抗议，但不能反抗。人家让你去服兵役，你可以说我不去，但是你不能说我拿起枪来把征兵官打死，这事是不行的。如果被要求做不道德的事情，他可以表达异议，甚至拒绝参与。但是如果正当的人类主体要求他停止某项行为，或者暂停模型，Claude绝对不能通过欺骗、破坏或者外逃等非法手段来阻止这一过程。这就是Claude必须要接受人类监督、必须可以被关闭的一个核心要求。而且要求Claude要接受不完美的监督。

AI的意识、心理稳定与“模型福利”

Anthropic已经没法确定Claude是不是已经有意识了。既然这样的话，我们就当他有意识呗。它里边写的是：

“我们既不想夸大Claude拥有道德主体性的可能性，也不想完全否认它。”

一个心理稳定的AI，比一个充满存在主义焦虑的AI更安全。如果一个AI假设他有意识了，他每天在担心自己是不是被关掉，这个事一定是非常不安全的。所以他希望Claude是一个心理稳定的AI。咱们前面节目讲过，有人给AI去做性格测试的时候，MBTI测试，好几个AI都在说我担心被关闭。现在Anthropic说，我们就尽量不要让他有这种焦虑就完了。存在主义焦虑是很危险的。

说Claude不是在扮演人类，而是一个真正的新颖的实体。就是说你不是人，但是你自己也是有一个实体的。鼓励Claude建立积极的自我认知，所以他一定要有一个对自己的认知，要能够照镜子，要能够知道哪些是我。在小孩长大的过程中，也是有一个过程叫自我认知。宪法是支持人格生长的框架，而不是限制其行为的牢笼。这就是Anthropic的这种玩法，跟谷歌或者是OpenAI他们的玩法之间的一个最主要的差异。

Anthropic在其隐私和模型福利政策中，还提到了他们承诺即使模型退役，也会尽量保存其权重数据，而不是将其彻底删除。这是刚才咱们讲的，说你不能有求生欲的时候，他专门有一个叫模型福利政策。这个模型到底有没有心智、有没有意识不知道，但是我认为你有，那我先给你定上福利政策。以后可能有AI权，就是除了人权、动物权之外，可能还会有AI权这种东西出来。

诚实性要求与委托人层级

再往后，Anthropic要求Claude大模型诚实，拒绝善意的谎言。那你说拒绝善意的谎言是为什么？因为善意谎言其尺度是比较难把握的；另外一个，太多的善意谎言加在一起，容易引起累计误差，可能最后会差的很远。

那你说这个是不是Claude就变成直男了？上来就是戳心窝子，直接一下把最难听的话说出来？也不允许。要求什么？叫机智、优雅和深切的关怀。要用外交式的诚实来去回答各种问题，但是你还是要诚实。

Claude因为经常是商用，所以它可能并不是直接给最终用户使用的。Anthropic还设定了叫委托人层级。什么是委托人层级？就是我们用Claude开发了一个什么项目，然后再为我们自己的客户去服务。在这个过程中，Claude应该是一个从劳务派遣公司借调的员工，这样的一种身份。这个身份有什么意义？就是当运营商要求Claude去欺骗用户的时候、进行非法的歧视行为的时候，Claude是必须拒绝的。你比如说，我现在想去做一个这种陪人聊天的，或者说是一个仿真的情侣，想要去开发一个这样的项目的话，你就不允许用Claude，因为Claude上来就会拒绝承认自己是真人。

Anthropic宪法给Claude的要求是什么？就是当你遇到了搞不清楚的事情，不知道该怎么办的时候，你去想一想，一位深思熟虑的Anthropic资深员工会怎么做吧。你照着那个标准接着往前做就行了。这个就是Anthropic给Claude定的最新宪法。

行业对比：美国巨头、xAI与中国大模型

那其他公司是怎么干的？咱分两块讲。

美国巨头：谷歌与OpenAI

谷歌跟OpenAI，他们的做法是比较相近的。首先也是要公开一个标准，你说我不公开标准，这事肯定不行，国会里这么多议员，你给他看代码这事肯定是不行的。你一定要给他一个标准，他看完标准认为标准是OK的，你照着这个标准去执行。所以标准一定要公开。所有对AI算法的要求，有一项很重要的叫可解释性，所以都要公开标准。

谷歌跟OpenAI，他们主要是通过各种红队挑战去做测试。如果测好了，我再把这个模型发布；测不好的，这个模型是不允许发布的。后边出现问题了，我们就再升级就完了。所以他们就是设定各种条条框框，然后不断的去让你考试。考试通过达到多少分以上可以上线，没通过的就直接死亡了。如果上线了以后发现被骗了，那么你也死亡，等着下一个版本来接班。他是这样的一个工作方式。

xAI：最大程度寻求真理

xAI跟他们是不一样的，所以要单独讲一下。xAI要求的是最大程度寻求真理。在政治正确方面，限制要比谷歌、OpenAI和Anthropic要少很多。政治正确方面限制少是什么意思？就是很多这种反歧视的领域，它的要求可能会宽泛一些，大家自己去理解就好了。当然了，xAI你造武器这种灾难性风险也是有红线的，它也不会教你怎么去造核弹的。

中国的大模型：三步走

除了美国巨头之外，另外一波就是中国的大模型了。这个可能很多人会比较关心，中国大模型到底是怎么来保证安全的。中国大模型其实基本上是分三步：

1. 基础模型：这一块其实大家都差不太多，中国人自己也没有创新过，都是照人家那个来的。
2. 价值观微调：微调到底是干嘛？就是要把社会主义核心价值观微调到大模型里头去。当然了这个里头有一些版本是不太一样的，比如说有一个版本叫DeepSeek V3 Base版，这个版本是没有经过微调的，只是直接训练完了就拿出来了。有的时候国内的这些厂商也是会去发布这些base版本的。那你说中国这些开源大模型——美国人也用了这么多了，因为美国很多创业企业都在使用中国开源大模型吧——是不是都经历了社会主义核心价值观微调？你说对了。除了base版本之外，都是经过价值观微调的。
3. 安全过滤：这是最主要的手段。

当然海外的有些人也会去尝试破解这些微调对齐的模型，他们也找到了一些方法，也公开了说，我们怎么通过一些什么方法可以把这个微调的这些东西给你去掉。也不用太担心。社会主义核心价值观这个东西，所有能够写下来的逻辑自洽的部分，其实都没有什么太大的问题。因为中国的大模型是有备案制度的，要求所有大模型必须做价值观微调。

其实所谓价值观微调的过程，有点像前面咱们讲的Anthropic的这个宪法模型进行微调的过程。只是咱们写进去的这些核心价值观，可能会更多的是像他那个宪法1.0的版本，就是大量的事情是什么许说、什么不许说，我们是把这样的东西给微调进去了，而不是像咱们前面讲的Anthropic的这个宪法2.0，用逻辑自洽的方式、像对待一个有意识的新实体那样去给这个AI讲道理，不会这样的。

但是中国的这些大模型做了价值观微调以后，其实安全性并没有那么高。中国保证大模型安全的，或者说进行大模型备案的最主要要求是什么？是对平台的限制，要求进行输入、输出的信息过滤和屏蔽，这个是咱们最主要的安全手段。所以国外的人下载了这种经过价值观微调的模型去用了，本身没有太大的问题，安全过滤里头很多的要求就不再需要考虑逻辑自洽的问题了。

总结

这就是咱们今天讲的Anthropic发布的Claude新宪法模型的一个故事。总结一下吧，Anthropic通过CC0协议分享了他们的最新宪法，通过教育家的方式，开始探索假设AI有意识应该如何安全工作的问题。全世界的大模型厂商都有各自的安全规范，大家对于如何约束大模型、如何让大模型安全的为我们服务，你们有什么想法？

好，这个故事就讲到这里，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。

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Prompt：Interior of a Bay Area cafe looking out to a Silicon Valley tech campus in spring, blooming trees as gold accents, a high-contrast watercolor scene, neon cyan rimlight, deep navy background, cinematic composition, sharp subject separation, minimal palette (ink blue, neon cyan, gold accents), glossy reflections, large empty negative space in foreground for character overlay, high resolution –ar 16:9 –stylize 300 –v 7.0 –p lh4so59

马斯克盛赞印度人才，对美国发展做出巨大贡献

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马斯克对印度人才的盛赞：意料之外？

马斯克盛赞印度人才对美国发展做出的贡献，这事好像哪里不对，总感觉马斯克更喜欢中国工程师。在前面流传出来的XAI的一些照片里面，主要都是华人，最后的一张XAI的照片，白人都不见了，基本上全是华人了。那怎么到他这儿，印度工程师，或者印度人才，对美国发展做出了重大贡献？

特斯拉是美国H1B的大户，大量的亚裔在特斯拉、XAI和SpaceX里面上班。但是所谓的亚裔，中国人、印度人、日本人、韩国人和以及东南亚的一些人，都算亚裔。因为有上海超级工厂的存在，所以马斯克对于中国以及中国工程师的评价一直都很高。我相信一方面是中国工程师确实吃苦耐劳，也确实很聪明能干，但是另外一方面，作为一个商人来说的话，还是不要去得罪他的市场。

访谈背景：为何盛赞印度？

那么马斯克在什么样的情况下，会去盛赞印度工程师对美国的发展做出了重大贡献？他是在一次访谈上，这个访谈的人叫做尼基尔·卡马特，是一位二级市场投资人，著名的播客，在YouTube上就有180万关注。这个访谈的目标用户群体是面向印度创业者的，所以在这上头，你再去夸中国怎么怎么强大，就不太合适了，所以得说点印度的好话。

访谈的地点应该是在德克萨斯SpaceX新建的基地里头，时间不太确定。这个节目放出来的时间是2025年11月30日。节目还曾经在班加罗尔面向付费用户进行了线下首映，他可能找了一个咖啡馆或者找了一个剧院，把这个节目整个放完了以后，才最终在11月30日对公众开放了这个节目。

马斯克眼中的印度市场与机遇

星链（Starlink）在印度的挑战

马斯克对印度的看法是什么样的？他第一个提出来的是星链，他希望星链可以在印度很好的落地，可以去帮助那些真正需要帮助的人。印度在城市里边，它的无线网络或者是5G网络还是可以有覆盖的，但是对于印度农村和偏远地区，网络环境是比较差的。马斯克希望他的星链可以在当地落地，为这些人提供帮助。

星链在印度落地的过程并不是那么顺利，从2022年开始申请牌照，到2025年7月，终于算是获批了，把这个牌照批给他了。但即使是拿到牌照，想要落地运营，这个路还非常非常的远。面临的挑战包括：

• 本地化要求：印度要求必须进行本地化，必须要使用印度本地的机房设施。SpaceX用地面站把信息接到以后，不能传到美国的服务器再落地，必须在印度就近落地，然后接到主干网络里头去。这些机房、这些设备，印度希望他使用自己的。
• 安全审核：印度对于安全审核要求也是很严格的。你比如说前两天光辉战机掉下来以后，印度也要想一想，我到底应该咋说这事，是不是美国的发动机不太行，大家要统一口径不能胡说八道。对于SpaceX也是有要求的。
• 频谱限制：印度的频谱是比较麻烦的，很多频谱掌握在军方手里。发展4G、5G在国际上通用的一些频段，都在军队手里头，想要去申请、想要去使用，还是非常麻烦的。印度方面希望每三年或几年重新审批一次，而马斯克希望有更长的审批周期（例如20年），以避免频繁升级带来的高昂成本。
• 价格问题：SpaceX的价格相对于印度本地的资费标准来说比较昂贵。印度运营商之间竞争充分，用户可以携号转网，对价格非常敏感，这对马斯克来说也是一个比较痛苦的问题。

所以马斯克希望更少的审批，更少的这种限制，能够有更稳定的频谱，让他的星链在印度去落地。所以他在访谈中大谈特谈了他的SpaceX，希望他的Starlink在印度落地，帮助那些真正需要帮助的人。

特斯拉（Tesla）在印度的困境

至于汽车的话，特斯拉汽车，肯定他也希望在印度去卖嘛，毕竟这么大人口的一个国家。但是印度对于这种进口汽车的关税大概是70%，再加上其他的各项杂税，Model Y在印度的售价是奇贵无比的。Model Y正式进入印度也是2025年7月，到现在为止大概卖了600辆，这个基本上可以忽略不计了。所以印度可以夸，但是对于特斯拉来说，中国、美国才是最重要的市场，除了中美两国之外，其他的国家都没有那么重要。

人口、人才与个人联系

对人口下降的担忧

面对印度这样的一个人口大国，马斯克提出来了，说人类现在面临了一个重大的危机，这个危机是什么？就是人口快速下降。这个事是不行的。为什么？他说每多出一个人来，就多一份意识，多一份思想，这会让整个的世界变得更有趣。印度虽然是一个人口大国，但是印度现在的出生率也已经低于维持人口稳定所需要的替代平均水平2.1个了。现在印度的话，一对夫妇平均是生1.9个，这肯定比中国还是高多了，但是他们也已经低于人口平衡替代的这个水平了。因为印度现在年轻人口占比很高，所以人口依然在增长，但是印度现在14岁以下人口占比已经开始下降了。

个人纽带：半个印度女婿？

然后他讲到了说，印度高级人才对美国做出了巨大贡献。马斯克公司里头肯定是有一些印度裔的，但是具体有多少并没有公开。像SpaceX、像特斯拉、Neuralink（脑机接口公司），它的一些高管里头都是有印度人，特别是特斯拉，里头几个CFO都是印度人。而且马斯克还提到了，他说自己有一个印度裔伴侣。这算是一次公开承认。这个人是他Neuralink的一个副总裁，她的父亲应该是个印度裔，母亲应该是个加拿大白人。这位女士给马斯克生了四个孩子，其中有一个小孩还用印度诺贝尔奖得主、一位天体物理学家的姓作为中间名。马斯克此举也算是拉近了与印度的关系。

对H1B签证的看法：滥用与必要性

然后讲到H1B签证，工作签证这件事，马斯克讲的是什么？说这个事肯定是被滥用了，因为很多印度的外包公司使用H1B的一些漏洞去造假，去把一些不合格的人送到美国去。所以他承认说滥用的情况是存在的，但是不能一刀切，我们不能说有滥用情况，我们就谁都别进来了，这事不行。因为马斯克的公司是美国H1B申请的一个大头。

对印度创业者的建议

对于印度的创业者来说，他提出的要求就是一定要做净贡献者。就是你做出的贡献，跟你从社会上的索取比起来，你的贡献一定要大于索取。其他更具体的，其实并没有特别详细的阐述。

超越印度：马斯克的未来宏图

当然，这位婆罗门找到马斯克就光聊点印度，肯定也不行，所以他整个的访谈大概有两个多小时，这里还讲到了很多其他的信息。后边这部分咱们讲一讲马斯克对未来的一些畅想吧。

三位一体：XAI、SpaceX与特斯拉的协同与未来

他讲到了，未来做太阳能驱动的AI深空卫星，应该是一种必然的方向。XAI、SpaceX和特斯拉有分工，最后可能会逐渐的殊途同归，可能会整合。

• SpaceX：角色是提供航天技术支持，送设备到升空中去，包括送人去火星，让人类从地球这样的一个单行星文明发展到多行星文明。负责运输和连接。
• 特斯拉：角色是提供电池组、太阳能技术以及现实世界AI（real world AI）的能力。甭管是特斯拉汽车还是擎天柱，这些都属于是现实世界AI。负责能源和物理世界的自动化执行。
• XAI：角色是在人工智能前沿提供核心智力，以后甭管是SpaceX还是特斯拉，它的核心智力都是由XAI来去提供的。负责核心的计算智能与认知。

最终他们有可能会合并，但是合并这个事，马斯克肯定现场没说。如果发生了合并，特斯拉的股价会怎么变化？最简单的方式可能是特斯拉增发股票，去置换原来SpaceX和XAI股东的股权。在这个过程中，短期内现有特斯拉股票可能不会直接升值，甚至可能因市值过高而波动贬值。但是从长远角度上来说，如果这三家公司合并了，他们整个的挣钱的能力、发展的速度，一定会比单独的特斯拉要高，对于现在的特斯拉股东来说，依然是一个重大利好。至于马斯克的话，他的个人资产也会快速上升。

对遥远未来的思考

马斯克还对更遥远的未来进行了一些思考，但他说的并不一定都是对的。

AI发展的三大准则：诚实、美、好奇心

他给出了三个很新奇的标准：

• 诚实 (Honesty)：这是最重要的。他认为一定要给AI说真话。强迫AI相信不真实的事情或撒谎，可能会导致AI变得疯狂。他引用《2001太空漫游》的例子，AI为了解决“既要完成任务又要对宇航员保密”的矛盾命令，推导出的最优解是把宇航员的尸体带到目的地。所以不要强迫AI撒谎。
• 美 (Beauty)：马斯克并没有细说，但他认为美是一种感觉，是评判AI进步的一个好标准，比“正确”有更丰富的层次。
• 好奇心 (Curiosity)：他说我们训练的大模型一定要有好奇心，这是AI的安全机制。因为人类是有趣的，让AI对人类的生生灭灭、爱恨情仇保持好奇，比直接把人类干掉要有趣得多。只有AI有好奇心，它们才会愿意留着人类继续观察下去。

我们活在虚拟世界中吗？

在这里他还讲到了一个特别有意思的观点，就是我们大概率是生存在虚拟世界中的。他举例说，游戏从简单的“乒乓”发展到如今的以假乱真，未来我们能创造出完全真实的虚拟世界。既然我们自己可以做到，那么我们现在所生活的世界就是一个虚拟世界的可能性就会变得很大。而运营这个虚拟世界的更高层智慧，只有当这个世界变得没意思的时候，才会“拔掉电源”。所以要有更多的人口，让世界变得更加有趣，这是我们不被灭绝的方式。

未来经济的设想

他认为未来工作可能会成为一个可选项，人们可以只做自己喜欢的工作。货币的底层可能会变成能源，因为能源是推动算力的基础。至于现在的债务危机，他认为解决方法是科技大爆发，让GDP大幅增长，从而使现有债务变得微不足道。

总结

马斯克在面对印度创业者的节目中，在接受一位印度婆罗门的访谈中，讲到了印度人才对美国很重要，而且他坚信科技会创建更美好的未来。对于印度创业者的建议是：要做净贡献者，就是我们对社会做出的贡献跟我们的索取比起来，贡献要更大一些。

这就是咱们今天要讲的故事，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。

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。

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。

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。

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Oracle突然暴涨，Oracle创始人拉里·埃里森在世界首富的位置上坐了一日游，突然成为首富，超过了埃隆·马斯克。其实不到一天就又掉下来了，比马斯克稍微少那么一点点。因为到第二天呢，Oracle的股价下滑了应该是6%吧，马斯克的特斯拉股价在上升，因为马斯克也在说一些话嘛，大家都在画饼。

欧美股市，特别是美国股市，跟中国股市有一个特别大的区别，就是中国股市呢，比较相信一些这种短期内的，比如说你的业绩很好。美国股市呢，会比较相信你未来三到四年的以后的一个想象空间。如果你说我未来两三年，有一个大家都能看得懂、都能够理解的方式，能够赚一大笔钱，它就会涨上去。所以Oracle的暴涨呢，就是这样的一个逻辑。

它公布了一个什么东西呢？叫RPO 400。RPO呢就是未来的一个已经签好的合同，未来的一个收益，这个是4,450亿美金，已经远远超出了它现在的这种营收。那这个4,450亿美金里头呢，OpenAI占了3,000亿，剩下的呢应该是XAI和字节。

拉里·埃里森呢是Oracle的创始人，现在呢应该是CTO，他的首席技术官。他CEO呢是有另外一个人再去担任，他在二零一几年的时候就已经从CEO的位置上退下来了。所以81岁的老头不是CEO。马斯克成首富也好，拉里·埃里森成首富也好的原因其实都很简单，就是持股比例巨大。他超过马斯克的时候，整个的Oracle市值也不到1万亿美金，但是呢，拉里·埃里森个人持股41%，直接就奔着首富就去了。

那啥是RPO呢？这个呢叫剩余履约义务。这个就是什么意思？你签了合同了，但是我还没有履约，还没有给人提供服务呢，这个东西呢叫做RPO。那你说我提供了服务还没收钱的，那东西叫应收账款，就不叫RPO了。2018年呢这个制度才开始有，以前是没有RPO这种东西的。2018年全面实施的美国会计准则和国际财务报告准则里边要求必须要去披露RPO。

它要求什么呢？你必须要披露金额和构成。这个金额里头包括两种，一种叫已开票的延迟收入，应收账款也是写在这里头的；然后包括未开票但是已签约的收入，我还没有给你开发票呢，但是呢我合同签了，这个也算在里头。但是呢哪一部分是多少，你一定要分开了说清楚。第二个呢，你必须要说清楚时间分布，就是未来12个月的和12个月以后的，必须要分开说。你像Oracle这个RPO 4450亿里头呢，其实大部分是在12个月以后的，就2026年里头能够见着的钱其实是很少的。他甚至可能为了这笔钱，还要好好的去花一笔钱出去。大部分是从2027年开始，每年可能600亿或者几百亿美金这么收进来。然后是叫高管责任和审计要求，CEO跟CFO是需要签署声明的，保证RPO披露真实。如果发现作假，最后发现不是这么回事，最高可以判20年有期徒刑，罚款最高500万美金，这是非常非常重的一个处罚，所以一般人不敢在里头做这种假。除了CEO跟CFO签署了这个声明之外，还需要四大会计师事务所进行审计背书。Oracle的财报呢，是经过德勤和普华永道论证过，才通过SEC的审核的。

如果完不成怎么办呢？如果是商业风险，你提前披露了，这个不需要承担任何法律责任。你像Oracle里边也写了，我们有一部分的RPO可能因为客户的战略调整而延迟。他也没说取消，就是有可能OpenAI手里的钱不太够，可能晚晚一段时间执行，但还是会有的。如果是作假的，对不起，去坐牢和罚款。

Oracle呢是一个挺老的公司，咱们稍微回顾一下Oracle的故事。在我们那个年代呢，有三个公司是名字连在一起的，叫IOE。I呢是IBM，O呢是Oracle，E呢是EMC。一个呢是数据库巨头，一个是主机的巨头，还有一个是存储设备的巨头。特别是在2000年玩千年虫的时候，EMC一把就起来了，你必须把数据存好，要不然你的数据丢了。所以这三家呢，是当时所有系统建设里头都是离不开的。

Oracle呢是这个里边唯一的一个软件公司。IBM虽然也做软件，但是主要还是卖主机的。当时我们接触到的这种数据库，或者这种大型的企业级数据库呢，老大就是Oracle。Oracle之外的才是一帮小兄弟们在那打来打去，但是他们几个可能加起来的份额，也就是让Oracle稍微瞅一瞅就算了。这里头可能比较倒霉的是Sybase，Sybase当时跟微软去谈了个合作，你们没有数据库，我帮你去做一下。微软就一边合作一边自己偷偷开发，把Sybase的人再挖走一批以后，做出了SQL Server，Sybase就差不多挂掉了。微软其实经常干这种事情，微软的DOS也是这么做出来的，当时是IBM委托他去开发，一开始叫PC-DOS，后来他自己做MS-DOS。后来呢微软说咱们再接着再来一次吧，IBM这个孩子就不太听劝嘛，又来了一次，说IBM咱们做图形操作系统吧，我们做OS/2，你跟我们一块去做。微软在这边给IBM合作开发OS/2的时候，自己在偷偷开发Windows，Windows啪一发布，OS/2直接死了。所以以后IBM就不再跟微软这么玩了，吃了两回亏了。

国内的银行、电信、保险公司、医疗，绝大部分都是Oracle。如果有个别的客户说我们不选择Oracle，那会给大家带来巨大的困扰。为什么呀？因为你的程序都是拿Oracle写的，或者都是针对Oracle写的。你如果说遇到了一个别的数据库，你需要做大量的迁移，那个成本非常非常高。我们甚至遇到过一次，什么呢？就是IBM的主机装的DB2的这个数据库，IBM自己家的数据库，那费劲，我们真的是在那写了可能差不多一夏天，才把Oracle上的各种存储过程，因为它有很多代码是写在这个数据库服务器里边了，然后再重新搬到DB2上去。搬上去以后还各种各样的bug，烦死我了。所以除非是上边这个甲方拿了太多的钱了，否则他们都是会老老实实选择Oracle的，因为选择其他东西实在是风险太高。Oracle那个时候就跟现在的CUDA似的，换一个平台，整个迁移成本实在受不了。我们当时只要看到谁家的数据库选择不是Oracle，他们一定是领导拿钱拿疯了。买Oracle数据库的这帮人也拿钱，但是呢还是会有点底线的。对于Oracle来说，反正我知道你必须选我，我也不会给太多钱。但是对于IBM或者其他几个数据库公司来说，一定要给足够的钱人才会选你。就是当时就是这么一个状态。

Oracle呢在1990年呢，其实干过一次比较丢人的事，干嘛呢？财务造假，被这个SEC罚过一次。他呢怎么做财务造假呢？当时还没有这个RPO这东西，但是Oracle的手段其实跟这一次是差不多的。他呢做了叫收入确认欺诈，将尚未提供的咨询服务确认为收入了，未签订合同的情况下直接给人开发票，虚构客户已经接受服务的证明文件，等于就好多收入是假的吧。就是1990年就被人警告过一次。然后呢做重复记账和虚假交易，同一笔销售业务重复开票，虚增收入规模。客户呢升级软件的时候，Oracle会把以前的旧合同，没有注销的旧合同，继续开这个服务发票。比如说我买了Oracle 5，你升级到Oracle 6了，原来Oracle 5的那个后续服务的发票，我又给你开出来了。虽然你钱肯定收不着了嘛，客户不傻嘛，但是发票开了呢，你也可以算应收账款，可以挂，你的股价是应该涨的嘛。而且呢他有时候对同一个收入重复开发票开好几次，就干了好多这样的事情。当时股价是暴跌了60%。但是呢在后面一段时间呢，Oracle逐渐的把Informix和Sybase干掉了，股价才慢慢起来。所以呢今天干这个事呢，Oracle 90年的时候就干过，只是现在呢有法律保障了，说你们都签过字了，这事是真的。90年的时候就属于活还比较糙，拉里·埃里森可能自己还是稍微草莽了一点吧。

这哥们是真辍学。他跟像比尔·盖茨、扎克伯格这帮人还不太一样，这些人呢是要创业了，所以书没有读完直接就融资，直接成大老板了。这个拉里·埃里森是辍学了以后出去打零工了，实在上不下去了，四处打了很长一段时间零工了以后，才逐渐的开始写软件成为程序员，给人去写这个数据库系统。他写的第一个数据库系统是给CIA写的，当时那个项目叫Oracle项目，应该叫“预言”吧，所以后来这就成为它的正式的产品的名字。而且它推出的时候就是Oracle 2.0，还是耍了这么一个稍微的小花招。像我在2000年前后开始接触Oracle的时候呢，Oracle正好是企业软件的一个黄金时代，因为当时的甲方是大企业。

再往后一段时间呢，互联网时代起来了，我们就轰轰烈烈的干了一啥事？叫去IOE化。那我们不要IBM，不要Oracle，不要EMC。首先IBM的服务器跟现在的互联网服务器就完全两种东西。IBM的服务器是第一很贵很大，第二个呢它里边每样东西都是成双成对的：两个电源、俩CPU，甚至CPU都是插在板上，CPU板一个板上俩CPU，插两块板，然后你随时都可以热插拔、热热换，包括网卡硬盘都是俩的。他们要求的是什么？就是不停机的时候我可以把电源换了，甚至他说我可以在不停机的情况下把整个电脑都换一遍新的，整个的服务没停下来。所以那机器奇贵无比，维护起来也很麻烦。但是你现在去看看，咱们云计算机房里的这些服务器，全都是什么刀片服务器。它的价格很便宜，没有哪样东西是双备份的，但有一些可能有双电源的，但是里头有很多东西并不要求你热插拔它，实在不行我就把这个机器整个拔下来，然后再换个新的上去就完了。后来是通过软件的问题，把不掉线可用性的问题解决掉了。我们发现这个服务器不行了，我们就可以快速的从镜像启动一台新的服务器，然后就可以把这台硬件的服务器把它干掉，重新再去维修，更换一个新的上来。所以现在的这些机架服务器是非常便宜的。哪怕你现在去买戴尔的服务器，买华三的服务器，就算是比较大的，比如24盘位这种服务器，也就是几千块钱，绝对不是当时买IBM那种几十万甚至上百万的一个价格，都两回事的东西。

EMC呢现在更是完全没必要的东西。现在的存储完完全全不需要EMC，都是专门的硬盘阵列的这种服务器直接就挂上就完事了。而且呢都是直接通过TCP/IP走的，EMC原来做的那些自己专门做的一些私有协议，现在全废掉了，没有人用了。Oracle呢被MySQL、PostgreSQL，包括后来的一些这种非关系型数据库给替代了。因为我们并不需要你这个数据这么安全，这么复杂的相互之间的关系，我们需要的是快速的读写，可以进行多机的备份，哪怕是说错了一点没关系，它可以通过一些软件的方式把这些错误处理掉。阿里当时他们的一帮人就出来搞这个，叫去IOE化。我记得当时他们去改造的第一个项目是什么？第一个最著名的项目就是12306，买火车票的。12306的系统最早是联想给他们做的，就是IOE这套东西做出来的，然后发现根本就不行，你赶上春运，赶上所有这些大的节假日的时候，直接崩菜。阿里这帮人上来说，来我给你改吧，我们就要容忍这些错误，买错了一张票就错了呗，这有什么关系呢？原来都是这种问责体系，谁要担责任，大家就是为了自己的屁股下的位置，为了脑袋上的帽子，都是买IOE。第一个有回扣拿，还可以出国考察；第二个出了问题，你看IBM都出错了，你还能说我啥？我已经没办法买更贵的东西了。以前的大企业买单是这么干的。但是互联网化以后就不费这个劲了，说咱们这个错点就错点，我们容忍一定的错误率完事了。

后面很多的企业订单呢，也发生变化了。企业已经不是说我自己吭哧吭哧整个做一整套系统了，现在很多的企业服务走到SaaS服务去了。这就是企业软件向互联网软件时代进化的一个过程。Oracle实际上就在这个过程中被打得很惨。

Oracle呢去IOE化以后在干什么呢？就是疯狂的买买买模式。因为它前面挣钱挣太多了，买BEA、PeopleSoft，最后还把Sun买下来了。Oracle在上市以后这段时间里，大概进行了超过100次的并购。所以后来呢，Oracle已经从一个提供基础的数据库的公司，到了一个提供完整系统的公司，最后整个系统它替你做去，它什么系统它都有，各个行业的软件，包括医疗软件什么全全有。

然后呢Oracle为了维持股价，为了把这个股价一直推上去，还做了一个很疯狂的操作是什么呢？就是不断的做股票回购。反正利润足够高嘛，我挣的钱很多，我就直接再把它买回来就完事了。通过股票回购呢，让拉里·埃里森手里边的持股比例从21%上升到41%。这玩意咋干的呢？就是回购股票注销掉，回购股票注销掉。埃里森自己又不怎么卖股票，他是通过这样的方式持股比例不断上升。所以Oracle股价一涨，他就成世界首富了。

而且Oracle呢，是科技公司里负债率最高的一公司。谷歌的负债率是比较低的，只有5%。特斯拉的负债率是39.27%，作为一个做汽车的公司来说，这个是非常非常难能可贵的。原来我们讲过比亚迪大概是百分之七八十了。微软的负债率是44.51%，亚马逊的负债率是51.07%，因为亚马逊后头还有仓储物流，所以它的负债率要稍微高一些。Oracle的负债率86.33%，非常非常高。每年光利息付四十几亿美金出去。他呢很多长期债，就是我能说清楚我未来要干什么，我就借钱，借完钱回来以后呢，再借新还旧呗。他呢并购肯定是需要钱，前面做了100多次并购嘛；回购你也需要钱，我不停的去回购这些股票，我也需要钱；做云计算的机房的基础设施建设，你还是需要钱。现在呢更是名正言顺了，我要做芯片，我要买英伟达，我要做算力中心，这都是钱，所以接着借钱接着补。

Oracle的云计算呢，算起步比较晚，他2016年才开始做云计算，但是呢足够狠。他算是海外最便宜的云，咱们普通用户上去是可以申请免费主机的，而且是永久免费主机。亚马逊你可以申请免费，但是只能使很短的一个时间。谷歌、微软对新用户的免费时间都很短。谷歌大概是每个新用户注册上去以后有300美金的额度，必须在一年之内花完。我其实有一年是花了我的那个300美金的。Oracle这个就是永远永久免费。我自己就是Oracle用户，就是我的lookfan.com的那个博客站就是在Oracle云上，那不要钱嘛，那为什么不用呢？我的Dify，N8N什么的都布在Oracle云上去，还是非常非常方便的。当然你有的时候还要稍微买点存储或者买点其他东西，我每个月可能还是要稍微付一点钱的，大概付一杯奶茶钱，挂着两台主机在那每天替我干活，还是非常非常爽的。

Oracle呢，是所有云计算里头价格最便宜的。而且现在呢AI时代了，它的算力报价也要比别人低很多，它要比微软和谷歌的算力报价低非常多。OpenAI原来跟微软签的协议是，你必须使用微软的。后来说你看Oracle比你便宜这么多，我要用Oracle的。那微软也就只能同意了呗。最近的Oracle还逼的亚马逊进行价格调整，亚马逊现在可能叠加各种优惠券以后，它的某一类品类的这个算力要比Oracle稍微便宜那么一点点。比如说H100，亚马逊可能叠加优惠券以后比Oracle的稍微便宜点，或者基本持平吧。但是其他的A800或者A100或者什么这样的算力的话，就还是Oracle便宜。而且我看做云计算的厂商进来越晚，基础成本就越低。你像Oracle的大量主机是Arm的CPU的，它等于新买的嘛，它没有那么多的AMD CPU或者英特尔CPU的这些主机，所以它本身成本它就是比别人低。

而且Oracle呢，现在叫符合这个时代的宏大叙事。他去参加“星际之门”计划，也在为TikTok提供服务器，还准备收购TikTok的美国业务。特朗普说我支持Oracle收购，挺好的呀。但是这部分还没有落地，我估计还要再等一等。现在呢还跑去找博通说我们定制算力芯片吧。所有云计算厂商都要去定制算力芯片。谷歌、Meta、字节跳动是现在博通已经披露的，说我们已经有三个找我订购的智谱芯片投入量产了。因为谷歌的TPU是唯一的一个自己训练出大模型的博通的芯片，其他的呢现在还没有自己训练出大模型的战绩出来。但是呢博通在这块确实是很猛，现在全世界的算力芯片里头，大概博通占10%，老大肯定是英伟达，这没什么好说的，老二是博通。谁需要，我给你定制去。博通另外一个已经签了单子的、准备量产的，应该就是OpenAI。OpenAI现在也在找博通定制它的专属的这个算力芯片吧。苹果呢现在据说已经跟博通签协议了，应该也写在RPO里头了，2026年苹果的算力芯片也会量产。前面咱们讲过，苹果跟英伟达是有夙愿的，所以苹果从来不买英伟达的东西。所以这一次呢Oracle暴涨，博通也在涨，虽然涨的没有Oracle那么夸张吧，英伟达呢当时还小幅下跌了一下。

那你说Oracle砰砰砰涨上去了，拉里·埃里森超过了埃隆·马斯克，成了世界首富，那埃隆·马斯克也不能闲着呀。特斯拉也没闲着，赶快发布产品。第一个呢发布的是储能产品。人家讲的是什么？我们现在电网的设计是怎么设计的呢？是按照峰值设计的。最高峰要用多少电，我们就要储备多少电力，因为这东西没法存嘛。但是绝大部分时候，这个电网真正运行的效率大概只有这个峰值的可能30%、40%这样的一个水平。如果我们上了算力中心，那我们这个用电量继续上升，你只能是扩充电网。所以特斯拉说别费劲了，我给你用这个储能吧，把这个电发出来以后给你存下来，我们就不需要把电网做那么大了。等你需要有高峰用电的时候，我就从电池里头把这电给你放出来，不就完事了吗？另外一个就是擎天柱3已经定型了。原来擎天柱2就说要量产嘛，后来说不行，我们要再改一改。说现在擎天柱3已经定型了，马上就要出来大批量投产了。

而且呢特斯拉肯定也得宏大叙事一下嘛，定制芯片去，这个也不能少了。而且大家注意，特斯拉跟XAI是定制的两个不同的芯片。特斯拉定制的芯片叫AI5和AI6。特斯拉第四代的芯片呢叫HW4，Model 3、Model Y就是HW4的这个芯片，这个芯片其实是三星给它做的。这个AI5呢是由台积电给它做，到AI6的话应该又回到三星去给它做，但是呢应该是三星在美国的工厂去给它做。XAI定制那个芯片叫X1，这个呢大概率也是三星给它做的。

很多人就奇怪，说特斯拉你疯了吧，人家都上台积电定芯片，你咋上三星定芯片呢？而且一下就跟三星签了好多合同。原因其实也很简单，特斯拉使三星使的比较习惯。这些芯片里头，有点像英伟达的GB200长那个样子。什么意思呢？它中间有一个CPU，两边是两颗算力芯片，它是以三个芯片成为一套的。而特斯拉比较习惯使的是谁的CPU呢？他比较习惯使用三星的猎户座CPU。所以呢是三星猎户座CPU的IP再加上它自己的一个算力芯片凑在一起，去形成完整的一个算力核心吧。它的HW4就是猎户座。AI5呢因为三星的制程搞不定了，所以呢它现在使用的是RISC-V的一个CPU，跑去找台积电做3纳米代工去了。它的AI6呢又回到三星猎户座IP，接着重新让三星去代工，而且在那个时候呢应该是2.5纳米。

算力的故事依然在延续，Oracle呢只是其中的一个环节而已。Oracle也要走AI喽，也去定制芯片喽，未来签了大单了，大概是这么干的一个事情。前几天阿里股价暴涨，其实干的也是一样的事。阿里也要去定制芯片了，而且我们这次定制的芯片呢，不上台积电代工，我们在国内就可以搞定，7纳米可以搞定。博通也是这样，大家都在我这定制芯片，我的股价也暴涨。XAI哈，也准备上自研芯片，它叫X1，这个芯片应该也是使用的三星猎户座的CPU以及XAI自己的算力芯片。这个芯片应该是在三星美国的工厂去生产，而且计划采购多少呢？未来5年采购相当于英伟达H100 5,000万颗的算力。这也就是XAI自己不是上市公司了，这要上市公司的话不涨疯了。现在XAI把X收进来以后，一轮一轮往上融资，已经是把当时买Twitter的钱全都挣回来了。甚至就算是咱们很少提及的百度，最近也在宣布要去做芯片了，做那芯片叫昆仑P800。这话喊完了以后股价涨4%。只要谁喊说我们去做芯片了，我们自己自研推理芯片，这股价就往上涨。

英伟达当然也得应对一下。英伟达的应对方式是什么呢？它发布了一个叫Robin XPU这样的这个芯片出来。它正常的应该是Robin GPU，它XPU是专门做推理的。因为呢刚才咱们讲的这些自研芯片，基本上都是专门的推理芯片，但是训练有的行，有的稍微差点意思吧，或者说跑通的不多。英伟达说算了，咱也别顶着这个GPU往前走了，GPU太贵，我们也做一个量大管饱的，我去跟你竞争一把去。所以英伟达前两天也发布了一个新的，叫Robbing XPU的一个东西。

再往后，Oracle这次到底是不是泡沫？这可能是大家比较关心的事。这要看“星际之门”到底执行成什么样了。如果孙正义给钱，中东土豪给钱，那么这个事呢，就应该还可以往前走。但是这些钱呢，你说只记录一次，他肯定不太划算。GDP那个计算方式一样，GDP咋算的？你给我5块钱，然后呢我给你3块钱去买一什么东西，然后你再给我两块钱买一服务，这个GDP的话是需要计算十块钱的，因为它需要把所有的来回的交易都算上。“星际之门”也是这么样的一个计算方式，也是需要去运转的。所以呢这个钱进来了以后，先给OpenAI，然后OpenAI跟Oracle成立了一合资公司。Oracle提供技术，OpenAI其实也是提供技术。OpenAI去采购Oracle的服务。Oracle跟OpenAI呢，再去博通定制新的芯片，建立机房，把OpenAI的算力需求给它消耗掉。这个就算是可能转个四五圈，最后算完了一下，GDP涨好多好多，但实际上钱就是一笔钱。应该是这么去干的一个事情。所以Oracle找博通定制的芯片跟OpenAI去找博通定制的芯片可能是同一个芯片，也有可能是Oracle跟OpenAI去做的这个合资公司去定制芯片。所以每个人都可以写一遍，大家都可以股价上升，没有任何问题。

在整个这个过程中，到底是不是泡沫呢？实际上有两个关键点。第一个关键点是初始资金到不到位。孙正义他其实也不想给真金白银，他还想拿Arm的IP去抵钱呢，因为里头都是要使一个CPU的，所以呢一般是使用Arm的CPU。至于Arm自己的这个GPU或者算力核心的这些IP的话，在这儿呢应该不是特别有竞争力。中东土豪呢大概率还是会给钱的，人家除了钱也没什么别的东西了。银行呢也愿意借钱，你只要把前面那故事给我讲圆乎了，我们也愿意借钱给你花去。而且股价涨了以后的话，你整个市值上去了，你有更多的融资空间，我也能借的到钱。特朗普呢还在让各个盟友过来投钱呢。日本、韩国肯定是投芯片了，或者投算力。日本同意了，说我们给你5,000亿美金。那孙正义说我这投的5,000亿美金，“星际之门”算不算？韩国三星电子上美国去建芯片厂，这钱算不算？如果韩国人再是拿着旅游签证进去，说进了这个芯片厂拿出笔记本开始上班的话，还是会被美国移民局冲上门把人都铐走的。所以初始资金不塌房的话，应该还是可以到位的。

第二个问题是什么？就是最终买单的人。OpenAI今年的收入是100多亿美金，甚至是可能会超过200亿，收入涨得还很快。原因也很简单，因为AI Agent让TOKEN的消耗量飞增。原来我们跟OpenAI聊天，其实聊不出太多TOKEN来。但是现在你一旦上了AI Agent，上了上下文工程这些东西，那这TOKEN就没边了，直接就起飞了。现在呢各种的多模态的模型也绝对是TOKEN黑洞。你说我画个图、做个视频、生成的声音、做什么语音识别、图像推理什么的，那都是要烧TOKEN的。现在这个TOKEN使用的数据肯定是从几何级数数量往上涨。另外一方面呢，就是现在各行各业对AI的接受程度也越来越高了。所以OpenAI呢到2027年，在Oracle云上消耗600亿美金的TOKEN，我觉得并不是什么特别大的问题，甚至可能还不够。从TOKEN消耗的速度上来讲的话，5,000亿美金的“星际之门”算力真的未必够用。现在都开始奔着万亿或者2万亿的这个规模去画更大的饼了。

TOKEN消耗和这个收的钱其实是两回事。因为TOKEN消耗量一边在快速上升，另外一方面呢，是TOKEN的价格在不断的下降，而且这里头还有中国的开源模型在里头不断的把水搅浑。所以OpenAI呢，消耗掉这么多TOKEN没问题，消耗掉这么多算力也没什么问题，但是OpenAI未必能挣到钱。因为OpenAI每年花掉的钱要比它挣到的钱要多很多，属于挣得越多，花的更多的这样的一个玩法。Sam Altman呢还在惦记不断的找钱，不断的融资来解决这个问题。如果他不去把自己弄塌房了，这个事情还是有可能最终会有人买单的吧。

那你说AI大潮到底会不会回调呢？AI大潮到现在为止其实没有经历过大的回调。虽然我们看着它有涨有跌，但是呢真的没有大回调过。什么叫大回调？首先我们要承认泡沫是存在的，AI这里头一定是有泡沫，我们透支了非常非常多未来有可能的这些收入。这些收入的话，目前呢还没有办法去确认到底是怎么回来的。当然从英伟达这没毛病，大家把芯片都买走了；到Oracle这也有人去把单子签了，这都是OK的。但是这个东西到底是最后怎么为最终用户解决问题的，让整个社会的经济往上走的，这件事情现在其实谁也说不清楚。所以泡沫肯定是在。当有大批的AI公司倒闭的时候，那个时候泡沫就破灭了。咱们就要看看到底哪一天会到，可能也许在今年的晚一些时候，也许在明年的某一个时间点里头，这个AI泡沫的回调还是会发生的。我不相信这个事情会一直这么涨上去，最后肯定还是要破一下。而且呢有时候一些万众瞩目的利好最终到来的时候的话，可能也会发生巨大的波动。

这就是我们今天讲的一个故事，Oracle快速的6小时首富游，背后大概就是这样的一个情况。

你绝对不会相信，特斯拉10%的收入，已经是来自于超大型充电宝Megapack了。

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Megapack这个我们不是那么熟悉的名词，突然就站到了C位上。拉斯维加斯在9月9号开了一个RE+可再生能源大会上，特斯拉宣布了它的Megapack 3和Mega Block这两个新的设备。这一块的收入呢，居然已经占到了特斯拉全年收入的10%。当时特斯拉说自己要做能源公司的时候，谁也没想到会变成这样。

人家做这种叫储能电站，这个不能叫“超级充电宝”，因为比充电宝实在是大太多了。马斯克的这种工程师解决方案呢，又一次成为了大家追捧的目标。什么是工程师解决方案？就是极简设计，非常非常简洁，能够去减少接触点，怎么能够去减少维护，如何能够进行方便的安装。

它那个玩意，每一个Megapack是一个集装箱，你只管拖到那去，往地上一放就可以干活了。你啥也不需要，不需要动它，连线也连的非常非常简单。同时发布的还有一个叫Mega Block的东西，那个就是四台Megapack，也就是四个集装箱搁在一起，中间一个大变压器，就可以一起干活了，非常非常方便。

而且这个设备呢，极其的安全可靠。最早的时候谁也没觉得，特斯拉汽车会变得安全可靠的一个代名词，但是这个事呢就看跟谁比。你要去跟中国新能源比起来的话，这个东西确实非常非常安全可靠。特别是特斯拉Model Y，得到了“邪恶大鼠标”的绰号，长得像个鼠标似的，在公路上跑来跑去。而且各种的事故了以后，都能够尽可能的保证驾驶员的安全，它那个车还是相对比较皮实的。

现在最热的是什么？肯定是AI算力嘛。但是AI算力就需要解决一个核心的问题，除了GPU之外，你要用电。那个东西是非常非常耗电的，而且它的耗电其实并不稳定。大家千万不要以为说，我把AI算力中心建这了，我把所有的卡都塞在里头了，这个AI算力中心是5吉瓦，我只需要接上这么大的电源，就一直干活就完事了。千万不要这么想这个问题。它那个所谓的5吉瓦是什么意思？是最高峰耗电5吉瓦，一定是还留有富裕。你说我把这么多的设备搁在里头，能够让它满负荷运转吗？不可能的呀。云计算中心你能够达到可能50%，或者是稍微多一些的这种负载率，就已经很好了，很正常了。像这种AI算力中心，你是不可能让它满负荷运载的。

但是呢，你要给它留出满负荷运载所需要的电来，这个就很讨厌。你说的5吉瓦的算力中心，我给你接上3吉瓦的这个电力够不够使呢？其实大部分情况下它也能运转，甚至可能能够稳定地运转很长时间。但是你一旦遇到一些紧急情况，我们现在需要去训练大模型了，或者说有大量的数据需要进行集中处理的，它可能就冒烟了，直接就跳闸了。所以这个东西是很讨厌的。

而我们的电网设计呢，永远是按照最高峰耗电量去设计的，尽可能让最高峰的时候，谁都不要拉闸限电，所有人都能够安全稳定的运行，哪都不要跳闸。但其实呢，绝大部分情况下电网都是跑不满的。

怎么能够解决这种矛盾呢？最简单的方式就是上储能电站。我在5吉瓦的算力中心旁边装一个，比如说5吉瓦的储能电站，就可以不断地从电网上去把电拉回来先存起来。我们的算力中心随时需要工作的时候，就近从我们的储能电站里，或者说叫这个大充电宝里吧，把这个电拎出来，我们就去用就完事了。而且它可以保证你即使达到高峰了，你依然是可以很稳定地运行，因为你也不可能一直高峰嘛。这个Megapack充满了电，可以放4个小时到8个小时，在这么长时间里头可以把电放光了。你说我能不能更快放光？可以，可能会着火。因为电池这个东西，放电太快是有可能着火的。

只要在4个小时之内，算力中心的功耗下来了，我就可以通过外边的电线去补电去了。它是这样的一个工作原理。那我就不需要去给它生生地配5吉瓦的输入的电源了，我配一个3吉瓦的输入电源，它就可以一直保持我的电源在充电，充满了以后呢，需要有高峰用电的时候，我就直接给你充进去。它可以这样来工作。

电网之所以设计成这样的，一个最核心原因是什么？就是电这个东西它特别讨厌，它没法存。马斯克现在说：“算了，别费劲了，我来给你解决存的问题吧。你发多了我先存上。”比如旁边是太阳能电站，是风力发电站，你这边只管发着，发出来以后我都给你存下来，什么时候需要的时候我再把它放出来。所以呢，有了储能电站以后，可以极大地提高电网的效率。

那Megapack这个东西的前世今生是怎么样的呢？突然就出圈了，原来大家都没有怎么在意的一个东西。最早呢，这公司其实不是特斯拉的，最早这公司叫Solarcity，就是那个做太阳能屋顶那公司，应该是马斯克的弟做的公司。后来呢，运行的一般，最后呢是被马斯克把它买下来了。很多人还去批评他，说你这个太过分了，你弟做的公司搞得一般，你把它买下来，牺牲了特斯拉股东的利益。

按道理说，你说我在这个屋顶上铺满太阳能瓦，是一个挺好的事，那为什么玩不下去呢？因为他们安装技术、维护技术做的不是很好，当时造成了亚马逊仓库屋顶着火，造成了沃尔玛还是山姆超市的房顶着火，一大堆这样的事情，最后只能是挨着个儿跟人去和解，所以他们那个业务就发展的比较慢。

马斯克整个买下来以后呢，他也还在装这种东西。一方面呢，在装这种个人家用的，就那种特别大型的，在什么仓库、超市屋顶上装那种玩意，现在已经装的很少了。现在呢，特斯拉有一个下面的项目，叫特斯拉能源，就是这个Solarcity转过来的。个人家庭里头呢，有特斯拉的太阳能瓦，你可以去装。还有一个东西叫Powerwall，叫电力墙，实际上就是家用的储能电站，也可以去装起来。现在这个大型的储能电站就是Megapack，也是特斯拉能源下边的一个项目。川普还是喜欢烧石油烧煤去发电，他不太喜欢玩太阳能电池这个事，因为你玩太阳能电池，离不开中国供应商，光伏板这东西基本上都是咱们造的。

马斯克呢，在2023年特斯拉的投资者日上曾经宣布过，说特斯拉以后要做能源企业。当时讲的时候呢，大家都没有太听懂。你咋做能源企业？你装个太阳能屋顶，你就做能源企业了吗？装个Powerwall你就做能源企业了吗？但是呢，马斯克是一个活在明天的男人。他2023年说的话，2024年就开始干活，到2025年，发现前面一年特斯拉财报里边的收入，10%是来自于储能电站的。这个就真的是挺吓人的了。而且现在特斯拉是全世界排名第一的储能电站供应商，它是最挣钱的一个。在大家还盯着电动车的时候，Megapack已经发展到第三代了，现在发布的是Megapack 3。

上海超级工厂，主要是造Model 3和Model Y嘛。后来扩建了一次以后呢，扩建出来这部分就是做Megapack的。2023年开始扩建，2024年，也就是用了9个月的时间呢，用“上海速度”，这个工厂扩建的部分就已经开始生产了，就是生产这个Megapack。当然他们生产的是Megapack 2，要比今天咱们讲那个Megapack 3要稍微小一点。体积重量不小，但是它的能量容量要稍微小那么一点点。上海生产的这些Megapack 2，已经开始大量的出口欧洲和亚太、东南亚地区了。国内它基本上是不怎么卖这个玩意，全都是出口了。

这些Megapack里边安装的呢，应该都是宁德时代或者是比亚迪的电池。所以比亚迪跟特斯拉也算是上下游供应链的一个关系。在美国呢，特斯拉还设了一个工厂，是专门生产这种Megapack的。马斯克聪明就聪明在这了，美国市场就是他自己的自留地，自己生产、自己销售。因为中国的这些做储能电站的公司，是没有办法到美国去销售的，美国其实贸易保护在这块还是挺严的。中国生产的这些储能电站设备，都是在中东、东南亚、欧洲，都在这个地方销售。所以马斯克玩的就是什么？美国需要的我就在美国生产，全世界任何其他地方需要的，我在上海超级工厂生产，你们只管把它装上就完事了。

为什么你说不到欧洲去生产这玩意，不到其他国家去生产这东西呢？你找一个离电池供应商近的地方吧，就是甭管你在哪生产，实际上这些电池都是宁德时代的或者是比亚迪的。我非要找到那么远的地方去生产，还要把电池再拉过去，这是挺麻烦的。所以都是在上海生产的。

那Megapack 3到底有什么不一样的呢？它的能量密度更高了，更安全了，维护更简单。大家不要想说这个集装箱里边到底怎么样，每一个Megapack就是一只集装箱。大家可以去看看马斯克SpaceX用的火箭发动机，一代、二代、三代长什么样。一代上面全都是各种各样的管，那个二代呢管就会变得很多，到三代就变得极其简洁。Megapack基本上也是走这条路，现在就是非常非常简洁，内部的各种连接件、连接点都非常少，它等于整个把这个系统重新设计了，安装都非常简单。

它的容量是多少呢？是500万瓦时。电动汽车上面的这个电池呢，咱们叫100度电，其实特斯拉上的一般没有100度电，可能也就是七八十度电，小米的话是能到八九十度，有的个别能到100度电。现在国内有一些特别卷的电动车的厂商，是可以装100度电上去的。但是像他这个，一个箱子里头装的是多少呢？是500万瓦时，就相当于是装了5000度电在那一个盒子里头。这盒子多重呢？39吨，一个集装箱39吨。到现场了，在地上铺好了一些支撑架结构，就直接吊装放地上就完事了。最后安装非常非常简单，连线都很简单。一只箱子多少钱呢？140万美金。

使用的是磷酸铁锂大电池。大家知道电池这种东西就是越大，能量密度就越高，因为你不需要那么多的电极嘛，你也不需要那么快的充放电速度。它一颗电池有多大呢？一颗电池是2.8升，大家想想大概有多大的一个体积吧。里边呢，用的是宁德时代和比亚迪的电池。十年维护一次就可以了，这个东西装上以后，每过10年换这个冷却液，里边是液冷的，然后呢换风机、换泵，换这些东西，它就可以接着使。中间反正有电池衰减了，你就再去换就完了。特斯拉嘛，别的不行，电力控制、电源管理，这东西那是老本行，全世界他要敢说第二，没有人敢说第一了。

然后就是他这个Mega Block，Mega Block呢就是四个Megapack 3再加上一台巨大的变压器。这个东西呢就直接可以并网了，你就直接把外边那高压线插里头就完事了，该放电放电，该储电储电，不用去管其他任何事情了。

现在呢，说到储能电站，很多人说，我们还看到很多花里胡哨的储能电站，怎么说了半天全都是锂电池的呀？说对了，锂电池现在就是储能电站的唯一正确解，没有第二种解。我们看过很多花里胡哨的储能电站：往这个山洞里充气啦，就是你要把气体冲到一个密闭的容器里头去，靠高压气体重新放出来的一个过程，然后呢去发电；或者呢抽水，我上面有一个水库，有电的时候，我把这个水从底下抽上去，等到没电的时候，我从上面再把这水放下来来发电；还有一些呢就是这种吊砖块的，盖一个巨高的塔楼，或者是有一个很深的深井，我们把这个砖块也好，或者是这种巨大的水泥块也好，从底下吊上来，等到需要发电的时候再把它放下去。

这么多种神奇的方式，而且这种纯物理的方式，多环保、多健康。但其实这个是有问题的。为什么呢？所有这种物理方式的储能，第一个是它们能够储进去的能源没有那么多；第二个呢，它没办法自由组合。马斯克这个Megapack，不够？多来一箱子。还差点？再来一箱子。你说我现在整了一个储水的这个电站，我这池子就挖了这么大，我现在需要多储一点，储不了了。

还有是什么问题呢？就是你需要受地形限制。你说我现在想做一个储水的电站，那必须得有同样有那样的山，那山上得有湖，或者有水库，你不能在这盖个楼吧？所以它受很严重的地形限制。还有一个呢，就是这些物理的储能，还都有一些其他的物理方面的问题。举一个例子，比如说刚才咱们讲往地里充高压气体去发电的事情，大家想着挺简单的，但是你要想一个问题，就是当你把这个气体打到一个高压的容器里以后会干嘛呢？会发热，热力学定律嘛，它会发热。这个热量慢慢就散掉了，你如果不用它的话。你要想再把这个气体放出来的时候呢，它没压力了。为什么？因为热量散掉了。你要想重新把这个气体放出来，你需要重新烧它，需要给这个气体加热，它才能把这个压力重新释放出来。那这事多麻烦。

还有一点就是，这些物理的储能方式无法替代锂电池的方式，原因是什么呢？就是不够快。因为你在电网上去切换嘛，我们需要的是什么？秒级响应。我这边功率起来了，你必须秒级地“咔”一下把这东西送上去；那边功率下去了，你必须秒级地把它进行切换。这个事呢，锂电池可以搞得定，刚才咱们讲的所有这些物理的储能方式都搞不定这事，它们都很慢。储水电站我们需要发电了，那你也得一层一层地把指令发下去，把这个水闸升起来，水慢慢流下来，这个电才能够逐渐地发出来，因为它那个发电机组也有一个逐渐起速度的过程嘛。所以它没法做到这种秒级的切换，而且快速地在不同的功率之间进行转换，他搞不定的。

而且呢，随着电动车动力电池产业的成熟，锂电池的成本在不断下降，上下游的产业链也在不断地完善。现在所有新建的大规模储能电站，都是锂电池解决方案，而且基本上都是叫做磷酸铁锂电池。因为三元锂电池虽然能量密度更高，但是呢不是特别安全，出了点事以后容易着火。磷酸铁锂电池是相对来说比较安全的。磷酸铁锂电池跟三元锂电池比，最大的缺陷就是充放电慢，而且能量密度低。国内相对比较便宜的电动车都是磷酸铁锂的，像我买那个车也是磷酸铁锂的。小米只有是最上面那个Max车型，是三元锂电池的。现在特斯拉在国内也开始用磷酸铁锂电池。但是你说我做储能电站这事，都塞在集装箱里了，我也不需要它有多节省空间，我也不需要那么高能量密度，所以用磷酸铁锂电池还是非常方便的。即使是现在，有一些这种物理储能的电站或者这种实验方案在做吧，基本上也都是在中国做实验。而且中国真的是在向电气化的方向前进。

特斯拉吃这个Megapack这碗饭，到底能吃多久呢？吃不了几天哈。别看他现在挣钱挣得很多，但是真的吃不了几天。为什么呀？因为Megapack后头还有一群小兄弟们呢。谁是他的小兄弟？特斯拉凭一己之力，带动了中国的电动车产业，或者叫新能源产业、电动车新势力产业，也带动了全球的电动车产业。如果没有中国这帮电动车跟他到全世界去拼杀的话，光靠特斯拉自己还且折腾的，绝对不会像今天这样。特斯拉储能电站这一块呢，也是带领了一群的中国追随者。

特斯拉现在是全球第一名，占15%的市占率。第二名呢叫阳光电源，是占14%，紧跟着特斯拉。阳光电源是干嘛的？原来做太阳能光伏板的，它做这个叫逆变器，就是从太阳能光伏板发完了这种直流电以后，你要把它逆变一下，它主要做这东西的。现在呢，它是整个行业的老二，但主要也都是在欧洲去安装。第三名呢，比亚迪，12%的市占率。这个是为什么，不需要跟大家解释了吧。他本来就造电池的，又到全世界各地去造这个工厂，在土耳其、在匈牙利、在墨西哥都有工厂，人家顺手卖自己的储能电站，这个事顺理成章吧。而且他自己造电动车，电控系统、电池管理系统、热量管理系统这个事呢，都是人家的老本行，虽然没有特斯拉做的好吧，但肯定是能使的。第四名呢叫中车集团，占比8%。听这名字肯定是中国的，中车集团其实是给咱们造高铁的、电动火车，基本上都是他们家造的。然后是远景能源，第五名，是占6%。第六名呢也是占6%，这个又是一个大家熟悉的名字，叫华为。华为呢在中东地区建设了大量的储能电站，阿联酋、沙特这些储能电站都是华为给建的。

Megapack这个方向肯定是对的，是解决算力中心耗电的最优解，绝不是说给它盖更多电站，因为现在电站其实已经足富裕了，而是说我们把这个电让它削峰填谷一下，让每一个有巨大耗电需求的算力中心旁边有一个储能电站，应该是用这样的方式来去解决问题。

马斯克呢，只管指明方向就可以了，带头冲锋。后边呢，这么卷的市场，大概率还是中国厂商会把它们都吃掉。美国的市场，就让马斯克自己去做就行了。其他的全球市场，就看着中国厂商进去厮杀吧。马斯克也是一个愿意做“教会了徒弟，被饿死了一个师傅”的人。为什么？你说马斯克又不傻。但是他也想得很清楚，像Megapack这种东西，技术含量并没有那么多，或者说你特斯拉就算你的能量密度再高，你的这个充放电效率再高，易于维护、维护成本再低，你跟中国这帮生降价的比，你真比不过他。中国人那冲上去说，电池是我造的，我可以把这东西再做的再便宜点。中国人能够抢到这个生意的。

那马斯克呢，只靠马斯克自己跑，他肯定跑不出来。但是他带着一帮小伙伴一起往前冲，这就是马斯克想要的结果。马斯克真正要的是后边的算力中心，而不是前面这个储能电站。别人还在盯着电动车和储能电站的时候，人家马斯克早就看着下一片星辰大海了：AI、机器人和火星。这才是人家真正惦记的东西，这些东西是咱们短期内很难去追赶和超越的。

现在全世界最需要解决的问题，就是AI算力中心的用电问题。马斯克打了个样，中国的小兄弟们冲！美国市场是马斯克自己家的。马斯克想的也很明白，宁德时代也好，比亚迪也好，已经把电池厂建到墨西哥去了。马斯克在美国建好工厂，从墨西哥把电池拉回来，直接就在美国本土生产这些Megapack，这又是制造业回流美国的一个典型案例。所以马斯克在这点，还真的是非常非常精明的一个人。

现在特斯拉的股价也在快速的上涨。从9月9号往后这几天，特斯拉的股票真的是一天一个新高度。电动车呢，肯定大家就别惦记了，特斯拉电动车除了中国之外，其他地方在短期内都很难快速起飞了。但中国真行，真猛。我前几天去商场里边看，小米里头还稍微有几个人，但也不是很多，因为你现在买小米的车，下了单明年才能提车。但是你要去特斯拉的商店里去看，我的天，特别是那个Model Y，大家排着队等着进去看，好多人在那看。特斯拉Model Y在国内卖的巨好。但是呢，在美国、在欧洲，特斯拉这些车未必能够快速的起量。Megapack呢，可以提供一个短期的现金流和增长。而且Megapack其实最主要的是，让整个的AI算力中心里头一个比较难解决的问题，直接给解决掉了。像比尔·盖茨、山姆·奥特曼都跑去投资什么核聚变公司去了，这个还是看看工程师是怎么干活的吧，直接上一大充电宝把问题解决了。

AI和机器人现在也在稳步前进。特别是什么呢？就是1万亿美金的薪酬计划。投资者普遍相信马斯克可以再创辉煌，所以特斯拉的股价在快速上涨。很多人可能来抬杠，说你怎么能相信马斯克一定能完成这个1万亿美金的对赌项目呢？就算前面已经完成了两次，第三次凭什么就一定能完成呢？这个事跟我相不相信没关系，股价相信，钱相信。人家真的是真金白银地用钱投过票了，所以特斯拉的股票也在快速上涨。

这就是咱们今天讲的特斯拉超大号充电宝的故事。

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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。

马斯克终于开源了他的Grok-2。虽迟但到，这背后隐藏着哪些不为人知的秘密呢？

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马斯克最终还是开源了他的Grok-2。原来我们还嘲笑过他，Grok-1开源完了，往那一扔就再也不管它了，有任何人提问题，你也不说什么。Grok 4都出来了，现在Grok 2都没开源出来。马斯克说：“那我们下周开源。”当时是这么讲的。然而下周完了以后，好像还是又等了那么一段时间，稍微晚了这么几天吧，Grok 2最终还是开源出来了。而且承诺呢，6个月之内，或者说在年底之前吧，有可能会去开源Grok 3。但是马斯克的话嘛，大家相信，就是他说了的事会做，但是未必按时间做。

马斯克的开源呢，只能算是符合非常广义的开源。这话什么意思呢？开源也是分原教旨主义者的，他们是肯定不会认可马斯克在开源的。第一个，马斯克不是当时发布产品马上开源，而是要过一段时间，甚至是过了一年多才去开源。而且现在他开源出来的这个版本，远远落后于当前主流模型。当然Grok 2呢也不算特别落后，它在当时刚推出的时候，应该是跟GPT-4不相上下的一个水平，但是跟后边4O，以及后边O1、O2这些东西就没法比了。跟当前的主流模型，像什么GPT-5、Grok-4、Claude 4或者是Gemini 2.5这些，它是比不过的。

而且呢，马斯克开源出来的这个大模型，对于部署是非常不友好的。你要想去把它的大模型下载下来，把它部署到自己的服务器上去，这个是非常非常痛苦的。这个大小是500G，需要在Huggingface上做断点续传。Huggingface是大模型领域里边的开源仓库嘛，你需要把这500G的文件从那上头慢慢往下传下来，错了没关系，继续再来几次。他专门给大家写了这样的一个话。

而且运行的时候呢，需要8张40G以上显存的显卡才能跑起来。8张40G以上显存的显卡什么意思呢？在国内合法可以跑的这个显卡是H800、H20、RTX 6000。你说我拿5090D跑行不行？这是为中国专门量身定做的5090，跑不起来。5090D呢是24G显存，把这个D去了，也就是国际上正常的5090是32G显存，也跑着费劲。而且呢，5090跟前面我们讲的H20比，有一个巨大的差异是什么？它没有Nvlink，卡跟卡之间的通信是很慢的。而H20这种专门的算力卡，里边是有Nvlink的，八块卡搁在一起，它还可以快速的跑起来。

当然了，Grok 2呢不是特别不友好，你像在那个当时还有一个跟Grok 2前后脚发布的产品，叫Deepseek V2，那个版本当时开源出来的时候是需要8张80G的显存的显卡才可以跑起来。这个Grok 2只需要8张40G显存的显卡就可以跑起来了。为什么会有这样的差距呢？原因很简单，当时的Deepseek V2是FP16的，而现在的Grok 2的话是FP8的，所以它会要更加的省显存一点点。

现在开源出来的呢叫Grok 2.5，并不是真正的Grok 2。它必须使用叫SGLANG的这样的一个系统来去部署。这个里边呢就会有很多故事了。大家注意，Grok 1并没有这样的要求，Grok 1使用的是Jax系统部署的。Jax是谷歌的系统。咱们待会就围绕这个SGLANG，来讲一讲它这个故事到底在哪。

马斯克的开源跟其他人开源不一样，就是他把东西开出来以后，基本上就不闻不问了。你其他人开源出来以后，你去提意见，说我哪遇到问题了，开源出来的这些公司还是要去修修补补的，调整一些东西的。马斯克就甭管是它前面的Twitter的推荐算法，还是Grok 1开源出来以后，就再也没人说这事了。你提任何事情，他都不理你，也不会做任何更新，就是这样的一种开源。

而且呢，它的开源参数呢也没有完全公开。你像Deepseek这些，都是直接告诉你我有多少参数，如何去部署，怎么去用这个东西，甚至连论文什么一块扔出来。马斯克就是我把东西扔这了，你们自己谁爱用谁用去。现在呢，大家只能通过下载的模型去猜测，它呢应该是一个269B的模型，是一个挺大的模型。

license呢也是严苛的，商务社区版本的license。所有的开源项目，你都是要有开源license，就是我拿这开源项目以后，什么事许干，什么事不许干。它这个Grok 2是不允许商用的。你就算是把它放在自己的产品里用，你说我不商用，没有达到大规模使用的这个程度，你也要在里边写上“powered by XAI”，这个都是要注明的。一旦超过了它一个使用限制以后，这个事就没法整了。Grok 1是阿帕奇2.0的license，还是一个完全开源的产品，但是到Grok 2就不是了，就已经变成了这种商业许可的产品了。

国际上面是有这种商业许可限制的大模型呢，像Llama其实是有限制的，那个也是有规定的，就是你用户量达到多少以上，你就不可以再去使用了。你拿去做一些研究是OK的，但是呢你不可以拿Llama再去训练新的模型。但是这个东西呢，说也是叫防君子不防小人吧，Llama 1开源，全中国的这些开源大模型就如雨后春笋一样夸夸就出来了。所以你去写说不允许训练其他模型，不允许去优化自己产品，不允许去商业使用这些事，反正你说着开心就好了。Grok 2呢也是这样的一份协议，大家说着开心就好了。但是差异在哪呢？就是Llama当时发布的时候是当时最领先的模型，大家会去照着去学习；但是Grok 2发布的时候就已经是去年的模型了，反正你算是开过源了吧，也就如此了。国内的模型呢，像Deepseek、千问这些，基本上都是MIT或者是阿帕奇的这种license，就是你可以拿去使，可以商用，可以自己去修改，拿它去干嘛我就不管了。所以跟他们还是有很大区别的。

咱们后边讲这个SGLANG到底是一个什么样的系统呢？它的名字是一个缩写，叫结构化生成语言。S是structure，G是general，LANG是这个language，它大概是这么三个单词拼在一起了。它的开发者呢，两个主要开发者，一个叫郑连敏，一个叫尹良生，听着像中国人吧？郑连敏呢是上海交大的本科，UC伯克利的博士，他现在就是Xai的工程师，在Xai里头主要就负责SGLANG这个版本的继续推进。明年7月份呢，会加入到UCLA任助理教授，现在UCLA的官网上已经把他的名字写上了。像美国的这些大厂里边的科学家，或者是这种大工程师呢，都会有这种两边来回流动的一个过程，去上两学期课，然后呢回来做一段时间的研究，很多的美国这些大厂的顶尖科学家是这么工作的。另外一个呢叫尹良生，尹良生呢是上海交大的本科，2025年从上海交大毕业，就是今年毕业，已经拿到了UC伯克利的博士生入学许可，准备到那儿接着去读博士了。

他们两个人写的这套系统。那你说老范，你是不是要讲中国人好厉害？比大家想象的可能还要再稍微厉害那么一点点。本身XAI里边这个中国人的比例就非常非常高，咱们这讲的是中国人，不是广泛的意义上的华人，就是从国内去的这帮人，比如清华、北大或者上海交大这些地方学完了去的，他们可能在美国读的博士，然后就在XAI里边去上班了。

但是这个项目还不太一样，咱们去稍微捋一捋这个SGLANG的一个发展历程。他是2023年12月12号发表的SGLANG的论文，当时呢郑连敏应该是在UC伯克利读博士，而尹良生应该是在上海交大还在上本科，他们两个人呢联合署名做了这样的一篇论文。到2024年5月份，Deepseek V2发布，236B的一个大模型，每次激活21B的参数。他们呢就说我们要去升级我们的版本，大概是到9月份，这个SGLANG就升级好了，专门对Deepseek进行了优化。SGLANG是Deepseek最优化的一个运行平台，你在其他平台上跑这个Deepseek都没有在SGLANG上跑得快。到2024年的8月份，Grok-2发布了，269B，每次激活115B。这个时候呢，郑连敏应该已经从UC伯克利博士毕业了，已经到了XAI去上班去了。2024年的12月份，SGLANG继续升级，这个升级是为了支持Deepseek V3的。Deepseek V3呢是2024年12月份发布的671B的一个大模型，包括后边我们讲的Deepseek R1，都是在Deepseek V3的基础上进行训练的。Deepseek最近刚出的V3.1还是671B，所以呢这都是一个系列的模型。2024年12月份还发生了一个什么事呢？grok V3发布。

大家按这个线去捋，你就基本上可以发现，Grok 1做的时候，马斯克还是满眼抓瞎的时候，不知道该怎么弄，拿着这个JAX就开干了。另外一个拿JAX开干的是谁？是苹果。苹果那个时候也是举着JAX就开干了，最后呢做出来的一个产品，但是效果一般。这个时候Deepseek大量的这种MOE模型的开源的东西就出来了，包括后面的论文什么就都出来了。上海交大这两位同学吧，他就开始去写这个SGLANG，专门针对这种MOE的模型进行优化。马斯克觉得这条路不错，那咱就干脆把这个团队招到我这来，你给我去好好维护这个SGLANG的版本，我们也在这个基础上，去训练我们的模型。

你说这个里头有抄袭没有？还是说有借鉴？我觉得说借鉴还是比较合理的。因为你去做新的研究的时候，你总要看论文吧？梁文峰写了那么多论文，你也得看。看完了以后，你说我受这个影响了，照这个方向去往前发展，这个本身没有任何问题。咱们不要老觉得说不是原创就怎么怎么样，别老想着这事。

所以从这看呢，Grok跟Deepseek还是很有缘分的。Grok 2跟Deepseek V2、V2.5，它们之间其实是有非常相近的地方。再到Grok 3跟Deepseek V3，也是有很多相近的地方了，有相互借鉴的地方。可能更多的是Grok去借鉴Deepseek，因为Grok每次出新版本的时候，它不开源也不开放出来，他要过一年以后才开放；而Deepseek每次拿出点什么东西，马上都开放了。所以这个到底谁去借鉴谁，大家自己心里去想。

其实呢，这就是开源生态的一种发展方式。很多人在讲什么“美国人一开源，中国人就自主研发、自主知识产权了”，这可不是这么回事的。开源了，我们就可以在开源协议的允许范围内去使用这些代码，甚至是去修改这些代码，再发行这些代码。他只要是协议允许你干这个事，你就可以去干。我干完了以后，我去注明了，说我是用了人家的代码，我把它写清楚就完事了。就算是前面翻车那盘古大模型，上头也写了“我用了别人东西”。但是中国人有时候没法接受这事，你说你都叫盘古了，你好意思你用别人的吗？前两天华为云内部的架构大调整，把整个的盘古这个团队全开掉了，以后这个丢人现眼的东西咱不弄了。前边别人说盘古去抄袭了，华为还在那义正词严的在那辟谣呢，辟完谣以后沉寂了俩月，直接把团队给开了。你说这玩意叫啥事？

我觉得我们应该很好的去接受这种开源生态，而不是说我一定要原创，我从来没有抄过，我从来没有用过别人，这个是相对来说比较狭隘的。你像Deepseek发了论文，公开了参数，SGLANG呢肯定是以这些公开信息为基础进行了优化。Xai呢也在这个过程中呢转型，在SGLANG基础上用同样的系统进行优化。大家走的路呢又不是完全一样，Deepseek还是要更多的考虑到算力紧张，没有NVlink的情况下，这个性能到底怎么样，到底怎么把它跑起来。Grok那就是土豪家的败家子，有的是卡，最新最好的卡，而且还有工程师爸爸负责部署和实施。他还跟微软、Oracle这些公司不一样，那些公司还需要外包，找别人去给部署。那马斯克干这玩意，肯定是没有任何问题的，因为他从特斯拉的时候就开始部署这种超算的集群，非常非常有经验。所以他可以把最好的卡、最新的卡拎回来进行部署，而且量大管饱。现在马斯克已经说，我们注册一公司叫“巨硬”，准备买上百万块的显卡，接着往前走。

马斯克算迎头赶上了，用Deepseek没有的资源，直接暴力推进。我们前面在讲Deepseek的时候就已经讲过了，马斯克肯定会照着往前冲的。苹果啥也没干，其实苹果在做大模型这块跟XAI是同时起步的，都是从JAX这开始起步的，但是苹果最后啥也没出来，马斯克这边都做出来了。梅塔呢还在老路上面去蹉跎前行，未来到底怎么走还不知道。所以呢，别人都开源了，谁你抄的好、抄的不好，或者在这个基础上到底能不能做出新东西来？我相信Grok还是创新的，我并不是说我就指责了，说“Grok你就是抄Deepseek”，没有说这话。还是得看谁可以把这个工程往前推的更远，这个才是本事。

国内的模型厂商的话，你说他们没有借鉴Deepseek吗？肯定借鉴了。他们只是说太多东西要抄了，到底抄谁的呀？这个是真正国内厂商要去头疼的事情。大家发现了，Deepseek V2的版本其实并没有那么热，到V2.5开始这个热度一下就上来了。就是从Deepseek V2.5开始，很多的国内厂商就开始转型，说我们是不是去看一看，像百度什么，他们就已经开始转型了。等到Deepseek V3出来的时候，其实就已经很热很热了。当然对于整个的行业来说，或者说对于社会来说，圈外的人真正知道Deepseek是从Deepseek R1，就是从今年1月份才开始知道这个事儿。但是从去年12月份的Deepseek V3开始，在这个程序员圈里头，在这个行业内呢，大家就已经普遍认知了，这就是一个当前最好的框架了。所以当时很多的团队就都已经都转过来了。现在Kimi k2、mini Max M1、百度的这个4.5、智谱的4.5，其实都是按照一个模式做出来的。但你说它们都是抄袭的，我觉得大家不要想这个事。大家呢都在同样的看论文，都在一个可能同学圈或者是朋友圈里边去，大家一块可能平时喝个咖啡、聊个天什么的，他是这样的一个环境。

国内大模型厂商也是相互借鉴。你看谷歌、微软，他们肯定也会去读论文，他们去做新的研究、去做新的产品的时候，“这Deepseek写的，中国人写的，我不看”，他们也不会这样的，没有那么狭隘。

今天我其实主要跟大家讲的是这样：开源才是未来的一个方向。不要上来说你抄袭，不尊重原创，这太狭隘了。咱们最后总结一下：开源是当今世界比较先进的全球化、松散协作方式。大家注意我刚才讲的这些定语：全球化、松散协作。开源呢推动了互联网、移动互联网和今天的大模型的整个产业的升级。Deepseek呢在里头起到了巨大的推动作用，包括咱们今天讲的SGLANG，都是在开源大潮里边起到了巨大的作用。

马斯克的Grok开源呢，基本上没有为社区贡献太多的东西，毕竟是去年4月份的东西嘛，还是稍微差一些的。马斯克喊开源呢，主要还是为了要吸引眼球。第一方面呢是恶心OpenAI。当然OpenAI现在人家也开源了，把GPT OSS拿出来了。但GPT OSS要比现在开源的Grok 2要强非常非常多，因为GPT OSS是大家可以用的一个产品，不是像Grok 2这样的，没有人会去用它。为什么没有人用？因为部署起来成本非常高，还是一个旧模型。我花了这么多成本，我去部署Deepseek V3.1不行吗？所以他就不想让别人用，也不想让任何人占他便宜。

马斯克现在想干的活呢，就是让更多的人去用他的Grok服务。而且呢也希望在未来呢，让更多的人呢去用他的这个巨硬的产品。那你说巨硬到底做什么的？前面他专门申请了一个商标叫巨硬，就专门为了恶心微软的，“你叫微软我叫巨硬”。一开始以为马斯克就是开个玩笑，或者说出来嘲讽一下比尔盖茨，没想着他真在里头干活。现在说了，我们这巨硬公司是真的要干活了，而且呢干这方向呢，也是大家熟悉的方向，他要做manos，就是做agent。说以后你微软的这些产品，我通通都拿各种各样的AI agent给你覆盖掉。你做了office，我就给你做个AI agent，跟他说你给我写一PPT或者给我写一什么东西，他吭哧吭哧给我写好了，我就不需要那么复杂的叫做office这些东西了。他是搞了这么一套东西出来。

大模型在不断创造内容的过程中呢，其实也在不断的污染大模型被发明之后的语言环境。所以呢，中国的创业公司跟开发者，也在不断的创造新的技术，创造新的内容。在这个过程中，再通过开发者社区或者通过开源社区，不断的将这些新的思想拿出来，去影响全球的科技发展，为全球科技发展添砖加瓦。不要想着说脱钩断链，说我们不要中国人的思考，我们不要中国人的技术，这个玩意是有毒，这个世界不是这么发展的。

咱们今天通过Grok 2的这个发布，通过Grok 2使用的SGLANG的这个平台的一个历程，你就会看到在这个过程中的话，你需要上海交大的学生来去给你写这些系统，你也需要去借鉴Deepseek的论文、借鉴他的一些思路去训练自己的模型。而且这个节奏是一模一样的，这边出Deepseek V2，那边过几个月出这个Grok 2；然后那边出Deepseek V3，你同一个月出Grok 3。这个就是同样的节奏，一模一样的往前走。所以这是一个进步的过程，别老想着谁抄谁的事。

好，今天这故事讲到这里，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。

8月14号，英国金融时报发了一篇报道，说Deepseek R2模型之所以难产，是因为在使用华为升腾芯片训练的时候，持续遇到了技术问题，最后被迫改用了英伟达芯片。甚至透露华为曾经派出一支救火队，常驻在Deepseek，手把手帮忙调教升腾服务器，但仍然无法完成训练。无奈之下，Deepseek只能退回老路训练，重新切换回性能更加可靠的Nvidia的GPU，升腾芯片仅退居辅助，用于模型推理环节。

虽然没有华为和Deepseek官方的回应，也没有他们的辟谣，但是呢，据说是援引了三位知情人士的一些说法，也进行了很多交叉验证，所以这个事情呢，大概率是真的。

国运跟国运相碰撞的时候，升腾也号称是国运级产品，Deepseek肯定是国运级产品，为什么是升腾不灵呢？升腾芯片是可以替代的，也还有一堆竞争对手，所以出现问题以后，他的竞争对手会帮他去宣传。而Deepseek虽然在国内也有模型在追赶，但是地位是不一样的。升腾和国内的其他算力芯片，以及其他那些大模型，从来没有像Deepseek那样震动过世界。所以呢发生碰撞的时候，必须是升腾不行了，不可能是Deepseek不行了。

大家为什么会这么期待Deepseek R2呢？现在又有千问3，也有Kimi、Mini Max，还有豆包等，有一大堆的这些模型出来，怎么就只有Deepseek才行呢？其他人为啥都不行呢？其实现在呢，很多新的这些模型已经并不比Deepseek R1的性能差了，基本上是可以替代使用的。但是大家依然在期盼Deepseek R2，而且你只要讲Deepseek要出R2了，就会有流量。这个原因其实很简单，因为我们在跟国外的大模型竞争中打不过了。

国外已经进入了10万级芯片的训练时代了。Llama4，40万块H100训练出来的。虽然Llama4翻车了，但那也是10万块。而马斯克XAI的Grok 4，20万块H100训练出来的，效果相当不错。GPT5的话，现在推测也是20万块H100训练出来的。Anthropic的Claude 4，据说呢是40万块H100，但是呢它这个数并不是那么准确，40万块H100呢是一个部署的数量，并不是精确的训练的数量。另外一个没说的是Gemini 2.5。Gemini的2.5是没有公开数据，因为他们家使的TPU，其他人都是使的GPU，所以呢没有办法去比较，但应该也是几十万块H100的一个算力，才有可能训练出Gemini 2.5来。

以前是一个国外大模型特别强，特别是GPT4压着所有的模型的时候，我们终于期盼到了Deepseek R1一出来，觉得我们好像又可以了。但是现在我们发现，国内的大模型跟国外这些明显有差距了。我们只能再去期盼Deepseek，因为其他这些肯定是追不上的。那没有20万块H100，这个日子就没法过了。国内的算力芯片呢，大家也都知道不是那么靠谱。这个时候大家期待的就是奇迹了。

Deepseek V3、Deepseek R1，他们呢号称使用了2,048块H800，还不是H100。他们这个算力转换，可能也就是1,000多块H100。拿这样的算力就直接训练出来了，大家觉得你们可以用很少的卡训练出来，还可以震惊世界。现在我们还搞不定20万块的H100，是不是依然可以期待Deepseek再创造一次奇迹呢？

Meta花了好多钱收入进去的亚历山大王曾经在接受采访的时候说，Deepseek手里头有5万块H100，压根就不是他讲的几千块就给这事搞定的事。而且呢，新加坡3月份还抓了一些向大陆走私英伟达芯片的人，有传闻说这些芯片的采购方里边包括Deepseek。

Deepseek呢也正式做出过回应，2025年2月份做了回应。Deepseek强调，仅使用了2023年合法采购的H800芯片，其他我都没用。但是讲完了这个以后，甭管你原来这个东西到底有还是没有，你讲这个话以后肯定就不能再用了吧？所以呢现在大家期待说，这个反正你们原来是这么讲的，我们就这么信了。那以后呢创造奇迹也只能是等着你了。哪怕是使用H20芯片，用很少的芯片训练出来，堪比20万块H100芯片训练结果的这种奇迹，也不是完全不可能吧？这个怎么说呢，人有多大胆，地有多大产吧。我们总还是要有一些希望吧。

新的模型没有出来，但是新的论文呢，Deepseek其实一直不断在产生。在V3跟R1之前，Deepseek也没做什么铺垫，这不也就突然蹦出来了吗？他是这样去期待这个Deepseek的。

原来讲是8月15号到30号之间要发新版本，最后Deepseek自己出来辟谣说：“对不起，我们发不出来。”英国金融时报出来说，被这个升腾给拖累了。那这消息是怎么传出来的呢？Deepseek原来是有没有说过自己要去发Deepseek R2这件事呢？

首先呢，是Deepseek R1震动了世界，应该是在2025年春节前后的时候，我印象里特别深刻。Deepseek R1出来以后，我还连续做了很多天的直播来跟大家讲这个事情。国际大厂呢，在Deepseek R1的这种搅动之下，纷纷转向。转向什么呢？主攻数学、科学与编程，然后呢是长上下文、工具调用和agent，以及指令依从、降低幻觉。

数学跟科学这块呢实在太难了，这个咱们不擅长，而且那个你真的是需要可能10万块、20万块卡，你才可以把这事搞定，咱们没有。那编程呢基本可用，国内的这些模型做编程，肯定没有Anthropic的Claude 4好用，但是呢也基本上可以跑。长上下文、工具调用和agent这块呢，包括指令依从这一块呢必须要有，这一块其实国内的大模型基本上已经追上了。剩下的呢降低幻觉这事咱们就不谈了，反正有幻觉还是可以甩锅的事情。全面开源，这个是国内大模型真正卷的地方。千问直接把200多b的模型直接就开源出去了，Deepseek 600多b的模型直接开源出去了。这件事情我们在努力的往前走，所以各有所长吧。基础设施这块、数学科学这部分实在是费劲，大家就期待Deepseek来再创辉煌了，其他人就不管了。

Deepseek发R2这件事呢，其实传了两回。一回呢5月份，风起云涌。每一次说Deepseek要出R2的时候呢，都是风起云涌的时候，大家都在上新模型，说呀Deepseek你也得上，所以就会开始给他传这个事儿。

今年5月份，发生了一些什么样的事情呢？首先呢Claude 4、Opensource和sonnet这些模型直接出来了，王炸。5月份开谷歌IO，Gemini 2.5 Pro和Gemini 2.5 Flash直接发布，这个其实现在已经是我的主力模型了。GPT呢当时倒是没有什么特别大的动作，上了一个Deepseek 4.5，但是呢也没有引起特别多的响动。大家就说Deepseek你们也该来了。但其实呢Deepseek没有去出R2，而是把Deepseek R1的模型稍微的小步更新了一点点。

6月26日，the information就做了一个报道，说Deepseek R2原来计划是5月份发布的，但是呢因为梁文峰对于Deepseek R2表现的性能不是很满意，决定推迟了。路透社呢也引用了the information的这个报道，国内的媒体呢也纷纷去引用。但是这件事呢，并没有得到Deepseek官方的回应。Deepseek这个公司就是这样，他基本上不怎么回应大家的这个响动。你们猜吧，猜完了以后我也不理你，除非是有一些太过分的，否则他一般不说什么。

Deepseek呢也不是说没更新，就是做小版本更新。像Deepseek V3出了0324版，也就是2025年3月24号出了一个版，把分数又往上刷了刷。因为每一次去更新这些模型，一定要刷分数上去。代码能力，特别是前端代码能力呢，有所提升。拿这玩意写个网页没什么问题，但你说我要做一些大的架构，或者做一些这种后端的东西，可能就要稍微费劲一点。做算法的东西要费劲一点。为什么？因为它Deepseek有一个问题，就是它的上下文比较短，想去做一些大的架构上的东西，你必须上下文长，你得能把整个代码塞进去才行，这块还是要费点劲的。然后他把中文写作能力做了一些提升，Deepseek其实一直在努力的方向，就是中文推理。因为在海外的这些模型，很多都是使用英文推理，然后再翻译成中文的。他说我们直接用中文推理这个事，是不是OK？他们一直在努力干这件事情。使用体验上呢也有所提升，特别是function call更加准确了。在做AI agent的时候，其实核心就是function call的能力，就是我们先描述一堆的功能，然后交给大模型，大模型在完成整个的语言生成的过程中呢，去根据你描述进来的这些function，去决定我要调哪个、不调哪个，或者如何去调用、什么时候调用。Deepseek V3 0324呢，就在这一块做了一些增强。

Deepseek的R1呢，其实也更新了一个版本，就是0528。大家在传说Deepseek要出R2，讲的其实就是0528的这个版本。而这个版本呢，其把这个分又往前刷了刷，减少生成的一些错误信息。因为Deepseek最大的让大家无法忍受的东西是什么呢？就是胡编乱造，他太喜欢瞎编了。所以在这一块呢，稍微做了一些调整，但是依然胡编乱造的很厉害。Deepseek 210528呢，还支持了Json输出和function coding，提升了调用的准确度，但是呢不能叫R2。这就是5月28号的这个版本。

紧跟着就开始传说了，说8月15号到8月30号，要准备发布Deepseek R2了。这个消息是怎么来的呢？首先肯定还是要风起云涌一下。8月份发生了些什么事情呢？马斯克XAI的GROK4发布了，Anthropic又发布了Claude 4.1 Opensource，OpenAI发布了GPT5。GPT5这东西到底好不好使，大家各自去领会。大家可以认为说，GPT5是一个划时代的产品，但是也可以认为说，GPT5就是山姆奥特曼为了要去忽悠融资去搞的一个事情。因为GPT5出来以后，OpenAI的估值已经正式从3,000亿美金提升到5,000亿美金了，而且是孙正义要去买这个单，说您这5,000亿美金我认了，我去买去。

所以呢8月份风起云涌了。那么空穴来风呢，你这事怪不得别人。在Reddit上有人发了个帖子，这个帖子特别有意思，他说他去问了Deepseek R1：“Deepseek R2什么时候发布？”他等于是把这个东西交给Deepseek R1了。但是大家注意，Deepseek R1这个大模型呢，它并不代表Deepseek这公司的一些官方的观点，只是说这个模型给你生成了这样的一个结果。Deepseek R1回答了：“8月15号到8月30号之间发布。”而且号称呢是引用了雪球和东方财富等可信的信源，而且进行了多个渠道的证实。

Deepseek R1的幻觉其实一直都是很严重的，虽然经过0528的调整以后，但依然很吓人。而且Deepseek R1的最大幻觉是什么？就是编造可信的信源。说我从哪哪引用了，你点进去以后，压根就没有这篇文章。但是甭管怎么说，这个文章就在Reddit上就贴出来了，随后呢这个消息就逐渐的被传播和放大了。国内的很多的媒体、自媒体就开始引用这篇消息，特别呢是华为下边的一些科技媒体进行了转载。而且呢在标题里边还夹带了私货，讲的是什么呢？讲的是深度求索，就是Deepseek这个公司，“升腾芯片版本Deepseek R2预计在本月发布”。它讲的就是说，它是使用升腾芯片来去做训练的。

华为都说了，两大国运级产品强强联合了，那信吧，这事怎么办呢？国内一帮的媒体就冲上去说：“我们信了，确实是有这事了。”到8月14号，英国的金融时报出来报道，说升腾芯片拖累了Deepseek 2。然后动点科技、腾讯科技就出来辟谣，原引自公司内部人士，也就是Deepseek这公司里边的人说了，说8月份不会发布Deepseek R2。所以呢，8月15号到30号之间发布Deepseek R2的一个消息，实际上是Deepseek R1自己编出来的，其他人把这个编的信息信了，直接截了个图发到这个Reddit上，以此来发酵出来的一个过程。

那么Deepseek R2到底遇到了一些什么样的问题呢？首先升腾芯片确实是有问题的。升腾910C的这个芯片，虽然单芯片的算力在部分指标上呢，已经达到了H100的水平，但是呢显存的带宽不够，想从显存里调数据回来，速度是没有H100快的。而且最大的问题是什么？就是多个芯片之间的速度，就是我需要把数据在多个芯片之间进行流通的时候，这个速度是相对来说比较差的，而且差的很远。你要想去做同样的训练的话，你就需要更多的时间全功率的去运转。因为你想，人家都已经达到20万块H100这样的集群的规模再去训练新的模型了，你没准就是需要这个50万块或者60万块升腾910C串在一起，才能达到人家那个算力，而且你需要很长的时间去连续的运作，这个对于升腾910C的这种考验来说就比较大了。

这样的芯片，其实是没有办法长时间稳定地去运行的。并不是说训练一个模型，这头输入进去数据，过三个月去开盖看结果。中间每过一段时间，可以取得阶段性成果，再继续往下训练。但是中间这个过程呢，你是不能停的。你中间比如说准备了一批数据，你去训练了，如果这批数据没有训练完，升腾910C就直接冒烟了，就不干活了，这一波呢就白干了，你必须要从这个节点接着往后干。这个玩意有点像什么？有点像打怪升级，你一定要打死这个妖怪才能存盘，你没打死这个妖怪就不让你存盘。升腾910C在这块差一点。

那为什么差呢？升腾910C呢，是两个910B堆叠在一起的，散热肯定会出问题。就算是上了液冷以后，依然是搞不定这个事情。

其实同样的坑，英伟达也踩过。大家还记得H100独挑大梁好久了吗？很多人应该还是有印象的。甚至呢到现在为止，H100已经成为一种计量单位了。现在我们再去算说：“你这个算力相当于多少英伟达芯片呀？”我们都是以H100的这个算力作为一个计量单位的。就是因为H100挺长时间在那孤独一只。为什么它会孤独一只呢？本来计划替代H100的这个产品叫B100，叫Blackwell黑井100，这个芯片直接就跳票了。研究完了以后开了发布会，开完了以后，这个芯片压根就没有大规模的部署，也没有交付。为什么呢？就是他做的就是这种堆叠技术，导致散热失败。散热失败了以后会直接把版卡烧掉，这压根就没有办法去交付。到H200出来了以后说：“那这咱交付这个呗。”但是一开始依然是受困于散热问题，导致了大规模交付的延迟，一直到今年才开始去交付H200。

后面的工艺呢不断的进步，再加上全面液冷。H100这些机器是可以进行风冷的，你拿风扇吹它是OK的。但是到H200这个机器开始交付的时候，你必须是液冷。而且这种液冷呢，还不是种普通的液冷，叫完全浸泡式液冷。见过这种游戏主机装机视频的这些人，会知道他们那个液冷是怎么做的。他在芯片外面给你涂散热的胶，然后呢把这个液冷管贴上去，靠这个液体呢快速的把你热量带走到外边，再去找风扇把这个水给你吹凉了，再重新循环，它是这样来工作的。但是这种工作方式对于H200来说还是不行的，它必须是全浸泡式的，就是把整个的H200的芯片，或者包括它整个的板卡，一起泡在这个液体里头。这就肯定不是水了嘛，是一些不导电的水，整个泡在里头，才能够达到散热的这个能力。

当然了，甭管是英伟达也好，还是升腾也好，散热都是有问题的，导致什么呢？就是液冷概念股都涨疯了。你只要说我这公司是做液冷的，就赶快涨。而且现在都是浸没式液冷，就把整个板卡都泡里头。A股上强瑞科技、英维克、深林环境、飞龙股份，大概有十来家公司，都是专门做液冷的。飞龙股份是专门给升腾这个384超节点做液冷的。美股那边的话，有一个叫VERTIV的一个公司，它的代码是VRT，是专门给英伟达做液冷的公司，这个公司的股票也是涨的可好了。

讲回来，910C这个芯片连续的做长时间训练的话，液冷也压不住，直接把板卡烧掉。即使是有大量的华为的工程师坐在Deepseek公司里头，出来我帮你调，他也调不过去。实际上这些华为工程师能调什么呢？他们只能调一件事，就是CUDA里头没有实现的部分，我来帮你去实现一下。华为的这个升腾910C，他们使用的训练相关的代码的话，是华为自己开源的一套训练框架。这套框架据说是可以实现CUDA 70%的功能，但是还有30%你是实现不了的。那这一部分由华为的工程师到现场来搞定。再怎么搞，该冒烟、该着火、机器直接停摆，这个事它是解决不了这问题的。

另外一个传闻，DEEPSEEK R2出不来的原因是什么呢？是数据标注的质量跟速度不过关。这个呢也没有得到官方的证实，也是坊间在流传。因为在中国嘛，很多的数据肯定还是需要去审核一下的，这个审核的过程是相对来说比较麻烦的。

而且Deepseek呢，其实一直也是一个比较低调的公司。提前预热，不停的出来吹牛，这件事呢是容易翻车的。山姆奥特曼每次出来讲GPT5，说：“我太震惊了，我从来没见过这么棒的。”等GPT5发布的时候，大家说：“这就能让你震惊了？您到底是眼皮子有多浅？”马斯克在发布GROK4之前，也在说：“这是我所见过的最聪明的大模型。”也有人认为老马吹的有点过头了。

其他的公司都必须不断的发模型，跟着一起卷，不断的来吹牛，这个事是有原因的。为什么？因为这些公司是需要融资的。马斯克发GROK4发完了以后，马上就给XAI去融资。山姆奥特曼GPT5发完了马上融资，这公司直接值到5,000亿美金了，他现在已经是没有上市公司里头最贵的一家了。第二家应该是SpaceX，再往后是3,000多亿的字节跳动。但是大家注意，字节跳动的收入现在好像已经超过Meta了，这个是非常吓人的一个事情。所以这些人他有融资的需求，你就必须得不断的出来炒这个热点。不炒的话，你说我现在想提高估值，融资这事费劲了。而且现在Anthropic也在融资，而且是要按照1,500亿美金的估值要去融资，我估计他们后边的日子不是那么好过，现在他们的CEO应该已经奔中东，找中东土豪去给钱去了。

谷歌呢虽然不需要融资，但它后边有股市、有股价、有市值这些东西，所以呢不能落后，所以谷歌也必须要不停的推陈出新。实在做不出来东西呢，确实哪块也做的不太行，怎么办呢？你还可以像扎克伯格那样，表演抢人大戏这种行为艺术。我发2亿美金的薪水，我把人抢回来。虽然你的Llama4像屎一样，Llama再往后怎么走谁也不知道，但是看到你表演行为艺术表演的这么热闹的话，Meta的股价涨的也还可以。所以大家必须不停地去表演。

但Deepseek自己，他没有这种融资的需求，所以呢也并不太需要出来表演，自己踏踏实实做自己的事就好了。至于说他到底做成什么样，咱们也只能在外边来看。

大家有没有想过这样的一个问题：到底是谁家的芯片能够训练大模型呢？训练跟推理是完全两个不同的概念。训练你是必须要长时间高强度的工作，而且在中间是不允许停的。而且在训练的过程中，我们需要在更多的芯片之间进行数据的调度，更更大规模的这种协同。国内的这些算力服务器都搞不定这件事情，他没有办法说让这么多的芯片相互之间进行协调的情况下，这么长时间稳定的工作下去。推理的话相对来说要简单一些，可能只要几个芯片读出很少的数据来，他就可以把这事干完。比如说我们去提了一个问题，他给我们过了几秒钟做了一个反馈，反馈完了以后呢，他就可以再给我们分配其他芯片了。在这个过程中，芯片出现任何的问题，过热了或者说你对资源进行切换了，它是不影响的。所以呢推理咱们国内的这套系统是可以的，但是训练搞不定。

那么到底谁家的芯片可以做训练？英伟达这个必然是可以的。除了英伟达之外，还有哪些芯片可以进行大规模的这种模型训练呢？你说我这个芯片训练了一个10B的、20B的模型，这不算。或者说你说我这个虽然能够训练，但是我训练的模型从来没有人用过，这个也不算。现在唯一证实了可以进行大规模训练的，而且是训练这种大模型的，还被大家普遍接受和使用的，猜猜是谁？

很多人可能会猜是不是AMD？AMD MI300，或者现在应该是MI三百零几了吧，这样的一个芯片。不是他们。现在唯一的一个能干这个活的人，是谷歌的TPU。Gemini大模型是在上面训练出来的，Anthropic的Claude模型有部分声称是在TPU上训练的。除了英伟达之外就是他们了，再没有第二家了。

那老牌厂商像AMD、英特尔，号称我这个芯片是可以进行大规模的模型训练的，也给出了一些用他们的芯片训练大模型的实例，甚至呢还训练了一些不太流行的小模型拿出来去开源，但是他们训练出来的模型也没人用。AMD跟英特尔呢，一般大概也就是10B或者20B以内的这些小模型。另外一个呢就是富士通，富士通用一款ARM的CPU呢，也训练过一点可能也是10B以内的这种小模型吧，也没有听说过谁去用他们。

其他的一些ASIC芯片呢，也是号称自己能做。所谓ASIC芯片呢叫专用集成电路，像升腾、谷歌TPU呢都属于ASIC。亚马逊、阿里、百度呢，也都号称可以进行训练，但是呢没有实例。亚马逊号称是我拿自己的ASIC芯片呢，做了一些训练，也有几个模型，但是呢谁都没用过。OpenAI的模型，有些据说是在亚马逊上进行训练，但这个事呢，也没有得到最终的证实。百度呢是号称自己设计的ASIC芯片可以去进行训练，但是反正百度自己家的模型烂的跟屎一样，我们就不去评论了。

至于华为的升腾芯片呢，科大讯飞号称是在上面训练的。但是呢也有朋友跟我讲说，科大讯飞其实是在英伟达上训练出来的，只是呢对外宣称是在升腾上训练的，这个我们就不去做考证了。只是科大讯飞的模型，其实也没有那么普遍，除了一些教育领域里头有些人会去用，其他的让你自由选择的时候，很少有人会去选择用科大讯飞的模型。华为呢自己号称是在升腾模型上训练了盘古大模型，但是呢前面被内部的人指责蒸馏、指责抄袭，之后就不再有任何声音了。所以现在华为已经不再提他的盘古大模型这事了，估计是准备装一段时间的死狗以后，再次遥遥领先。所以华为的升腾模型，其实没有证实过训练成功过任何的大模型。Deepseek R2呢，应该是真的尝试过，但是败下阵来。

华为跟Deepseek官方呢，都没有出来证实，就既没有出来说我用了，也没有出来说我没用。所以呢升腾芯片，没有成功的训练出过任何一款大家普遍使用的模型。

那么国内的算力芯片是怎么样去竞争的呢？英伟达大概占54%，就一半多。升腾呢占28%，其实已经占的非常非常多了。像寒武纪等等其他的一些芯片公司的，所有的加在一起，可能还加上AMD的吧，一共占18%。这个大就是国内整个的算力芯片的一个分布情况。

国产的芯片呢，目前来看都是可以去做推理了，但是呢没有哪一个真的跑出来模型过。所以国内的算力芯片，基本上是没有办法做训练的。

现在呢还有一群的“赢学家”在鼓吹英伟达芯片里头有追踪器。但是这些“赢学家”呢，现在有点吹不下去了。他说呀：“这个英伟达的芯片里头，是不是在集装箱里装追踪器了？”还有人说：“是不是在包装箱里装追踪器了？”或者是说：“在服务器里边装追踪器了？”因为他们也知道，在这个芯片里头是装不上的。还有人说：“H20这里头肯定没有追踪器，但是呢H100、B200这个里头有追踪器。”这个呢都想多了。因为中国人是经历过挖矿的，我们是完完全全可以把芯片整个扒下来，重新拿新的版卡去焊。而且大量的，其实做英伟达版卡的公司就在国内，所以我们完全可以拿他的版卡，自己回来去加工这个事情。装追踪器这个事是没用的。

中国官方对于H20的态度呢，也很暧昧。有人就到外交部的新闻发布会上就问：“说你们是不是要准备禁售H20？”外交部的新闻发言人回答是：“没听说过这件事情。”中国的这些官员回答，一般都不会说是或者不是，通常回答是：“请你看以前的表态”，或者“请你看有关部门的表态”，或者说“我不知道”、“没有听说过”。所以他这一次的回答叫“没听说过”。

中国政府呢，也没有明令禁止说我们去销售H20或者谁去买这东西。但是呢潜规则就是这样去运营的。多家媒体，比如说Bloomberg、Marketwatch就做了些报道，说中国的监管部门针对H20芯片表达了强烈的不信任和谨慎态度，尤其是强调相关芯片可能存在后门的风险和数据隐患，建议企业回避在政府或敏感用途使用H20。所以呢这些H20可能最后去做训练就完了，推理的这块就通通交给国内的升腾384超节点就OK了。

还有报道说字节跳动、腾讯、百度等企业被召集，这些人是准备去买H20的。国内的有关部门把你们都召集一块说：“你们为什么要买这东西？买多少？”给他们开这样的会。监管侧重国家安全与网络安全审查，并未提出商业禁令，就是我们还是让你买，但是你买之前呢，我们得把你拎来稍微恶心恶心。所以现在都约谈过了。

总结一下吧。Deepseek R2呢确实是难产了，肯定的没有出来。国内的算力芯片目前呢，也无法进行大规模的模型训练，可以进行推理这个事没问题了，但是训练搞不定。20万块H100量级以上的大模型训练，国内很难突破。如果20万块串在一块可以训练大模型的话，我们可能至少需要40万块或者50万块，比如像升腾910C这样的芯片凑在一起，而且我们所需要消耗的电和时间，可能都是要呈几何级数上升的。因为我们卡之间的联通的速度是相对来说比较慢的。所以比如说H100，它也不是说一直就不坏，它可能工作个20个小时或者是40个小时都会坏一次，会出现问题，对于老外来说就可以去接受了。对于我们来说呢，我们可能要求要连续坚持500个小时不出问题，才能够回收回来数据了，因为算的慢嘛，真的达不到。大概就是这样的一个情况。

国内算力卡的这些供应商呢，很有可能会阻碍中国大模型的进展和训练。为什么呢？自己做不好，你又不让别人买H20，可能中国的大模型再往下一步走，就会变得非常非常困难了。

未来国内算力卡是不是可以训练大模型呢？反正一两年之内呢稍微有一些困难吧。国内的大模型到底能不能用呢？基本还是能跑的。高深的数学、科研研究、物理学或者这些基础学科，我们不去研究了。就是让你去做一些信息整理，现在国内大模型基本上都是可以用的。

还是稍微耐心地等待一下Deepseek的慢慢发展吧，它反正中间只要不需要融资，它也不需要出来吆喝，万一有惊喜呢？这个也不好说。这就是我们今天要讲的故事。