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第 9443篇深度好文：5026字 | 15 分钟阅读
商业趋势
笔记君说：
你有没有想过，AI能厉害到什么程度？既能帮人类闯太空，又能成为所有行业的“发动机”？
现在大家聊AI，要么说它能写文案、修图片，要么担心它抢工作，但很少有人去想：支撑AI跑起来的“底层逻辑”是什么？它的上限又在哪里？
其实答案，就藏在两位“硬核玩家”的思考里。
一位是埃隆・马斯克，AI界的“狂想派”。别人关注AI能不能帮着干活，他却把AI和太空、火星绑在一起，琢磨着用AI帮人类成为多行星物种，甚至预言2026年就能出现真正的通用人工智能（AGI）。他的想法听着疯狂，但总能一步步落地，让我们看到AI的“星辰大海”。
另一位是黄仁勋，AI界的“基建狂魔”。如果说马斯克在前面拓界，那黄仁勋就是在后面铺路——他把GPU做成了AI的“发动机”，用算力撑起了整个AI产业，甚至喊出“AI正在引发新工业革命”。没有他的算力支撑，很多AI技术都只能停留在图纸上。
今天，我们就来看看这两位大佬过去一年的核心观点，帮你搞懂AI的技术上限和底层逻辑，看清这场技术革命的真正底气。
一、马斯克：用技术拓展AI的星辰大海
1.没人能最终控制“数字超级智能”，就像黑猩猩控制不了人类一样——黑猩猩根本没办法控制人类。但人工智能的构建方式、植入的价值观很重要。
2.我认为人工智能安全最关键的是“最大限度追求真相”——不能强迫人工智能相信虚假的东西。
3.如果你强迫人工智能相信谎言，一旦它规模化，后果会很严重。
4.我觉得大家还没意识到“思想病毒被植入人工智能”的危险。
5.唯一能平等看待人类生命的AI就是Grok。
6.如果你不主动追求真相，只是让AI在互联网上的海量垃圾信息（尤其是思想病毒相关的糟粕）中学习，它只会重复这些错误观点。
7.我们不会有“传统意义上的手机”。未来的“手机”会是“人工智能推理的边缘节点”，带有通讯模块，本质上，服务器端的人工智能会和设备端的人工智能（以前叫“手机”）实时通讯，生成你想要的任何实时视频。
8.衡量一个文明进步程度的唯一真实标准，是它控制和利用能源的能力。——埃隆·马斯克
9.5、6年后（可能更早），人们消费的大部分内容都会是人工智能生成的，音乐、视频。
10.未来会有大量的工作需求，但不一定是现在这些工作。人工智能和机器人技术会带来的变化，只不过速度会更快。
11.人工智能本质上还是数字化的，它能提高体力劳动者的生产力。
12.所有数字化工作，比如坐在电脑前处理邮件、接电话等不需要物理操作的工作，诸如此类的工作，都会被人工智能像闪电一样取代。
13.摆脱债务危机、防止美国破产的唯一方法就是人工智能（AI）和机器人技术。我们需要让经济以足够快的速度增长，才能偿还债务。
14.未来10到20年，工作可能变成可选项；钱，或许会慢慢退出历史舞台；能源，会成为新的硬通货。
15.AI的三条底线——追求真理、理解审美、保持好奇，将在未来担起文明的方向盘。
16.除了必须动手操作的工作，现在AI已经能干一半以上的白领活了。而且这个进程正在加速，根本停不下来。
17.到2026年，真正的通用人工智能（AGI）就会出现。到2030年，所有AI的智能加起来，会超过全人类智能的总和。
18.对“美”的感知，能指引AI创造一个丰富、伟大、值得期待的未来，而非走向单调的优化或虚无。
19.让AI觉得人类和我们的文明比石头更有趣。好奇心会促使它想要呵护和探索这个有意识的世界。
20.人类可能只是一个“生物引导程序”。我们的使命，就是在自然界里启动那些无法自己进化出来的硅基智能。一旦AGI实现，人类智能在全球总智能中的占比，会迅速跌到几乎为零。
21.任何涉及敲击键盘、移动鼠标、处理信息的任务，AI都能胜任。
22.如果一家公司还有环节需要人工完成，它将无法与完全由AI驱动的公司竞争。
23.未来，AI和机器人将使商品和服务的生产效率达到前所未有的高度，成本急剧下降。
24.当产出增长速度远超货币发行速度时，我们迎来的将是物价的实质下跌和购买力的飙升，物质将极大丰富。这时候我们就可以实现“全民高收入”，而不是“全民基本收入”。
25.从AGI出现，到它通过自我迭代实现万倍提升，窗口期会非常短。
26.大多数人尚未意识到，智能密度还有上百倍的提升潜力。即便硬件不变，仅靠算法优化，每年都可能实现十倍进步。
27.AI将开始设计自己的芯片，开启无限自我改进的循环。
28.未来的算力飞跃，将不再主要依赖晶体管做得更小，而是源于计算精度的“简化”和算法的“塌缩”。
29.由于光速的物理限制，全球的算力中心无法完美实时同步。因此，未来更可能是多个AI实体并存的去中心化格局，而非一个单一超级智能统治一切。
30.未来36个月内，部署AI最便宜的地方将是太空。地球上，我们很快将撞上一堵坚硬的“电力墙”。
31.当机器人开始制造机器人，经济学的底层逻辑将被彻底改写。
32.人工智能对生产力的影响还不足以使商品和服务的增长速度超过货币供应的增长速度。或许三年之后，商品和服务的增长将超过货币供应量的增长。
二、黄仁勋：用算力引爆AI工业革命
1.过去十年积累的价值约十万亿美元的计算机基础设施，现在正被现代化改造，以适应人工智能时代的新计算方式。
2.开源模型正在颠覆AI行业，开源模型的下载量呈现爆炸式增长，因为初创公司、大公司、研究员、学生，几乎每个国家都想参与AI革命。
3.以前的AI是“活在屏幕里的军师”，只会出主意、聊话题，那现在的AI已经开始“走出屏幕当工人”了。
4.物理AI的核心，是让AI懂“现实世界的规矩”。
5.对于物理AI，我们必须做的最重要的事情之一就是创建数据来训练AI，而模拟+合成数据是教会AI物理世界“真实情况”的关键。
6.计算机根本不在乎自己生成的是文字、视频，还是机器人的动作指令，本质上都是处理数字，当生成动作的技术成熟了，机器人的核心难题就解决了一大半。
7.未来两三年，我们会看到机器人领域的重大突破：不再是实验室里的“样品”，而是能真正落地、解决实际问题的产品。
8.任何工业革命都受能源约束，AI革命也一样，提升算力能效是核心思路。
9.我们所处的已不仅仅是一个人工智能时代，而是一个生成式人工智能引领的新纪元。
10.英伟达的人工智能生成器正在源源不断地产生具有无限可能性的Token，这有望在每个行业掀起变革，这确实是一场新的工业革命！
11.价值3万亿美元的IT行业，即将催生出能够直接服务于100万亿美元产业的创新成果，人工智能将成为每个行业生成智能的引擎。
12.未来，计算机将尽可能多地生成内容，只检索必要的信息，因为生成数据在获取信息时消耗的能量更少，而且生成的数据具有更高的上下文相关性。
13.未来的笔记本电脑和PC将成为人工智能的载体，它们将在后台默默地为你提供帮助和支持，同时还将运行由人工智能增强的应用程序。
14.PC将成为至关重要的人工智能平台，也将成为数字人主要载体。
15.下一代人工智能需要根植于物理定律的理解，我们急需开发基于物理的人工智能，这要求它能够理解并应用物理定律。
16.在短短八年内，我们的计算能力、浮点运算以及人工智能浮点运算能力增长了1000倍，这速度几乎超越了摩尔定律在最佳时期的增长。
17.人工智能数据通过合成方式生成，并结合强化学习技术时，数据生成的速率将得到显著提升，随着数据生成的增长，对计算能力的需求也将相应增加。
18.物理人工智能正引领人工智能领域的新浪潮，它们深谙物理定律，并能自如地融入我们的日常生活。
19.AI不是失业催化剂，而是能力增强器。
20.推动AI发展，我认为是要少监管，给创新更多空间。
21.计算机行业每10-15年就会“重置”一次，这叫“平台转移”。
22.具代理性的人工智能是真实存在的，自主智能是从一次性人工智能迈出的巨大飞跃。
23.预训练关乎人工智能的可教性，后训练、强化学习、监督学习、人类示范、上下文提供、生成式人工智能，所有这些正在融合，形成如今的智能代理人工智能。
24.过去AI是单独的工具，未来，所有软件都会把AI当地基。
25.没有人工智能，下一代聚变反应堆是不可能实现的。
26.所有会动的东西都将是机器人，所有会动的东西都将由人工智能驱动。
27.自动驾驶的未来显然是巨大的，它将由人工智能驱动和支持。
28.人工智能彻底改变机器人领域最难问题之一的基本能力即将到来，类人机器人将成为现实。
29.第一波人工智能是感知，让计算机识别信息、理解信息；第二波人工智能是生成式人工智能，它是多模态的，具备翻译和生成内容的能力，推动了生产力的提升。
30.智能就是理解、感知、推理和规划任务，如何解决问题，然后执行任务，感知、推理、规划，是智能的基本循环。
31.生成能力正在生成运动，人工智能生成了运动能力，即行走能力或者伸手抓取某物，使用工具，让人工智能具备实体形态的能力，基本上就是机器人技术。
32.人工智能是一种可能带来革命性变革的软件，它将改变每一个行业。
33.这些人工智能数据中心根本就不是传统意义上的数据中心，它们不存储文件，只有一个任务，且仅此一个任务：那就是生成智能标记，即人工智能的生成。
34.人工智能工厂是创收设施，旨在制造Token，这些Token可以被重新构造成多种行业的生产性智能，人工智能工厂现在已成为一个国家基础设施的一部分。
结语：技术和算力，是AI革命的“左右脚”
看完马斯克和黄仁勋的观点，你会发现：AI革命不是凭空发生的，它需要“两条腿走路”——一条是马斯克式的技术狂想，敢于拓展AI的边界，想清楚AI能往哪里去；另一条是黄仁勋式的算力筑基，把基础设置做扎实，让AI能稳稳地跑起来。
马斯克告诉我们，AI的上限远不止于“帮我们干活”，它可能改变经济逻辑、工作形态，甚至人类文明的走向；而黄仁勋则用算力证明，这些狂想不是空中楼阁，只要有足够的技术支撑，就能变成现实。
对我们普通人来说，不用纠结于“AI能不能实现”，更该关注“AI能带来什么机会”：顺着技术拓界的方向找风口，靠着算力支撑的领域练本事，才能在这场革命中站得更稳。
毕竟，所有伟大的革命，都是先有梦想，再有支撑。
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