马斯克2026年最新访谈，信息量极大

刑无刀的读者，你好！

我最近花了四天，断断续续看完了马斯克 2026 年新参加的一个视频播客，全长三小时。

主持人水平很高，提问和讨论的见解都很一流。

我一边看一边记了笔记，今天整理出来，分享给你。

前面几个部分有些枯燥，最后一部分最精彩。

1.关于AI的发展速度

马斯克预测，通用人工智能（AGI）可能在 2025 或 2026 年实现。他很有信心，到 2030 年 AI 的智力会超过全人类的总和。

他认为现在的智力潜力远没挖尽，单位字节或功耗能带来的智力密度还有几个数量级的提升空间。光是算法优化，同样硬件未来就可能实现 10 倍甚至 100 倍的性能增长。

随着 AI 开始辅助甚至主导芯片设计、机器人制造，这种递归式自我改进会让技术进步呈现多重指数加速。

他总结说，AI 进展是“按年 10 倍级别”在加速，全社会都低估了它。AI 的到来像“超音速海啸”，没有“调速旋钮”——很难再谈“主动慢下来”。

2.关于AI的安全

他明确说，AI 安全的核心不是“让它听话”，而是“逼近最大真相”。如果强迫 AI 接受矛盾的“公理或约束”，它会“发疯”。所以现在用人类价值观逼 AI 说套话，有点滑稽。

人类也不该逼 AI 撒谎，尤其是政治正确式的“被迫撒谎”。他举《2001 太空漫游》的 HAL 为例，认为一边完成任务一边“被迫说谎”，很容易导致系统崩溃。

那么 AI 追求什么才是安全的？他提出“好未来”三要素：求真、好奇心、审美。求真可避免自我撕裂；好奇心让它愿意理解人类，从而和平共处；有审美，才能创造更好的未来。

3. 能源对AI的影响

他从第一性原理出发，指出 AI 的现实瓶颈就两个：能源（电力）和散热（制冷）。未来计算中心的规模和效率，最终受限于发电、供电和冷却能力。

能源其实不稀缺，关键是“捕获与转化技术”。太阳系 99% 的能源来自太阳，“能量就在那儿”，问题在工程与扩产。

说到这部分的时候，他还调侃了一下搞可控核聚变的：这不就像在南极造冰箱吗？

利用太阳能，储能是关键，能把“峰值用电 vs 平均用电”的差距抹平，相当于让能源系统吞吐翻倍。具体就是大规模用屋顶、沙漠。

他特别称赞中国在发展绿色能源方面的做法，觉得美国太落后了。

4. 太空探索对AI的作用

AI 发展的另一个瓶颈是散热。

所以“把数据中心搬到太空”会越来越合理——太空天然冷，太阳能又足，用辐射器散热，在他看来这是“最便宜的算力路径”。他已经在做这个项目了。

要在太空造基础设施，就必须大幅增加火箭发射。所以他要把星舰的运输成本降到 ~$100/kg 甚至 ~$10/kg，让轨道运力进入“百万吨/年”时代。

他还提到，从月球发射会更便宜，因为月球逃逸速度远低于地球。在月球建发射基地和科研站，可以先派机器人上去建设。

这就和他的人形机器人关联起来了，不知道其他做人形机器人的公司有没有想过这些应用呢？

AI对教育的影响

马斯克说，除了获得“社交体验”，他不太理解为什么还有人要去上大学。学生上大学主要是为了和同龄人在一起、经历“成年礼”式的社交生活，学习独立或自我保护，而不是为了学知识。

他的孩子们也承认，通过自学或实践能学到更多。这一点其实不需要 AI 来证明，我记得我从上大学后，基本也是靠自学，比中学时仅靠老师教高效得多。

此外，现在网上能学到所有名校课程，AI 能解答学习问题，更何况，目前最好大学的教学大纲也跟不上技术发展呢。所以说，如果只为学习知识，真没必要上大学。这年头，还在挑灯苦读只为上个大学的，确实有点行为艺术（我没说衡水中学）。

他正在推动用 Grock（他的 AI 产品）做教育，当作个性化、无限耐心的老师，能回答学生所有问题。游戏化学习会让学习更有趣，不像现在的“流水线”。但他也提醒，AI 能给无限耐心，但不能给人“学习意愿”。

他认为真正的学习是被问题驱动的。很多伟大企业家辍学，就是因为技术爆发时紧迫感太强，不想在学校浪费时间，而是直接去创业。未来职业重心会从“找工作”转向“成为创业者”，通过发现并解决实际问题来学习。

我非常认同这一点。

AI对社会的影响

马斯克用一个简单数学推断未来：当机器人与 AI 让“劳动成本趋近 0、智能成本趋近 0”，供给会极大，价格极低。因此，经济将出现“除以零”级的生产力变化。

首先，在社会形态上，AI 和机器人承担几乎所有劳动后，生产成本就只剩资本支出和电费。商品和服务会极度廉价，实现“可持续的富足”。社会将从“普遍基本收入”转向“普遍高收入”，人们能拥有任何想要的东西。

其次，对公司形态来说，“全 AI 公司会碾压非全 AI 公司”。他用“电子表格”类比：一台笔记本的表格能碾压上世纪一整栋楼的“人类计算员”。哪怕仅有个别单元格需要人工填写和计算，那家公司也会显著落后。所以，未来只会有完全使用 AI 的公司，而没有中间状态。

最后，对个人而言，AI 会先取代涉及数字处理的白领工作（对，典型的就是程序员），再通过机器人取代蓝领工作。他甚至说，未来读医学或法律在 AI 面前“毫无意义”，因为 AI 在这些领域远超人类。他说“别太担心 10–20 年后的退休储蓄”，世界会剧变，很多服务变得“非常便宜”，那时普通人的医疗服务比今天美国总统还好。

他认为未来 3–7 年是最难的“颠簸过渡期”，可能同时出现“激烈变化、社会动荡、巨大繁荣”。

如何保持“敢想敢做”的劲头

主持人问他：“你如何保持敢想敢做的魄力？”这部分让我印象最深，因为这种劲头无论 AI 怎么发展都不可或缺。

坚持第一性原理思考。他从物理学角度评估每个重大决策。比如能源问题，他计算太阳释放的能量规模，得出“太阳是一切能源基础”，从而推动太阳能和电池技术。这让他能摆脱传统观念，设定看似不可能的目标，比如把每公斤发射成本降到 100 美元以下。
跨领域“知识迁移”与叠加效应。在不同领域解决问题的经验会产生跨界融合。他把汽车制造业的大规模制造技术用于航天，又把航天材料科学用于汽车，以此突破行业界限。
选择积极的“乐观主义”心态。面对巨大挑战，他保持乐观。他说“做一个乐观主义者哪怕错了，也比做一个悲观主义者但对了要好”，因为这能提高生活质量、激励团队。他把这种乐观愿景通过“货币化希望”传递给大众。
将早年的逆境转化为韧性。他提到早年南非痛苦的学校生活，以及初到北美时的拮据（只带 2500 加元和两袋行李）。他认为人生需要一点艰辛来建立韧性，“杀不死你的使你更强大”，这让他成名后仍敢挑战高难度任务。
对技术奇点的紧迫感。他认为我们已处在技术奇点中，AI 和机器人像“超音速海啸”袭来。这种紧迫感让他不再只做旁观者，而是主动引导技术走向好的方向。他认为通过追求真理、好奇心和美感，能实现 AI 与人类文明共生。

从这几点我能看出：很多企业家效仿马斯克，但可能永远学不会，因为驱动力完全不同。而对我们普通人，也是有可借鉴的：