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馬斯克宣布回歸:搞DOGE不如搞AI!用第一性原理搞定萬卡集群搭建;Grok 3.5重點搞推理!回憶創業路:親手寫互聯網最早黃頁

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在 Y Combinator 的 AI 創業學校演講上,Elon Musk 正式宣布要回到他真正關心的事上:AI、太空、人類的未來。

出品 | 51CTO技術棧(微信號:blog51cto)

告別政壇,馬斯克宣布要回歸“主線任務”了!

在 Y Combinator 的 AI 創業學校演講上,Elon Musk 正式宣布要回到他真正關心的事上:AI、太空、人類的未來。

他坦言AI才是影響人類最深遠的要素,并拋出一句極具畫面感的比喻:

“我感覺,改革(美國)政府就像在清理一個滿是針頭、排泄物和垃圾的海灘。


 你本想清理這個海灘, 但此時卻有一堵一千英尺高的“AI 海嘯”正要襲來—— 那在這種情況下,清潔海灘還有什么意義呢?”

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回歸全職商人身份的馬斯克,的確有很多事等著他處理,尤其是他口中那個“遙遙領先”的 xAI。

他在現場直接預言:超級智能極有可能在今年到來,最晚明年。Grok 3.5 也已經在訓練中,目標是讓它在“推理能力”上大幅躍進。

AI 之外,SpaceX 也依舊是重點——哪怕它最近“屢戰屢敗”。就在昨天,第十次星艦試飛再次以爆炸告終。他淡然回應:

只是追夢火星路上的一些擦傷。

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這家“明知失敗概率 90% 也要上”的公司,最初其實只是馬斯克一個普通人的疑問:

 “我上 NASA 網站查什么時候送人上火星,結果發現——根本沒計劃?!?nbsp;

于是他自己動手:做 CEO、招攬人才、從一個火星公益項目出發慢慢做大。他從不認為自己能成功,媒體當年也直接稱他是“那個搞互聯網的、要造火箭的瘋子”。

在這場訪談中,他還談到了“第一性原理”這個被營銷號說爛的詞,并用一個現實到極致的例子說明它的力量——孟菲斯建起超大的 GPU 訓練集群,從第一塊服務器上架到正式啟動訓練,僅用了 19 天,遠快于業界通常所需的數年時間。

正因如此,這場演講在 X 和油管上迅速引發熱議。

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地址:https://www.youtube.com/watch?v=cFIlta1GkiE

一位網友在視頻的評論區評論道:

“能看到一個人為了更遠大的目標全情投入,真是令人敬佩。 他愿意承擔極端風險,是因為他真心相信這項使命——這就是具有遠見的領導力。”

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我們也對整場訪談進行了內容整理,提煉了最值得關注的觀點與案例,方便你快速吸收。

你將看到:

  •  馬斯克認為數字超智能可能今年就實現,最晚明年。為了防止出現《終結者》的情節,他曾在過去幾年給AI和類人機器人踩剎車。
  •  在創辦SpaceX初期,馬斯克聽說俄羅斯要銷毀一批核導彈,就去和軍方談判,希望能拆了核彈頭用報廢的導彈當火箭殼。
  •  他如何用第一性原理,無限拆解全球最大GPU集群搭建項目,并在短短半年中完成了他人數年才能做完的任務。
  •  馬斯克認為成為一個對很多人來說有用的人非常重要。他給年輕技術人最核心的建議是:“別追榮耀,去做‘有用的事’?!?/li>

1.第一次互聯網創業:只是想做點有用的事,壓根沒想“創造偉大”。

馬斯克回憶,無論是 SpaceX、特斯拉、Neuralink,還是如今的 xAI,他一開始都沒有想著要改變世界。他說:

“ 我只是想嘗試做一些有用的事,但并不認為自己有多大概率能做出什么特別厲害的東西——概率上看不太可能。但我至少想試試看?!?/p>

他一開始甚至并沒打算創業。馬斯克曾經嘗試應聘 Netscape,把簡歷投給他們,結果卻石沉大海。他又開始嘗試去 Netscape 的大堂“蹲點”,想著看能不能偶遇誰,但卻因為太害羞,不敢和人說話,放棄了嘗試。

馬斯克頗為“凡爾賽”的說:

“我只是想參與到互聯網的建設中去。既然互聯網公司不雇我,我只好自己辦一個互聯網公司了。”

他的第一次創業是在 1995 年。那時他正面臨著兩個選擇:

 “一是去斯坦福讀材料科學的研究生,研究用于電動車的超級電容器——也就是嘗試解決電動車的續航問題; 另一個選擇,是嘗試做點什么,那時候大多數人都沒聽說過的東西,叫做“互聯網”。”

他向斯坦福導師申請休學一學期——因為他覺得自己大概率會失敗,失敗了再回來讀書也不遲。教授回他:“這可能是我們最后一次交談。”事實證明他說對了。

馬斯克的第一個項目就是Zip2。他回憶說:

“ 當時我寫了互聯網上最早的地圖、路線指引、白頁、黃頁功能的代碼——完全是我自己寫的。 甚至都沒用到 web server,我直接操作 HTTP,因為買不起。租不起 T1 網絡,我最初的辦公室在帕洛阿爾托的 Sherman 大道,有一家 ISP 在樓下。 我就在地板上打了個洞,把局域網線直接拉下去接上 ISP?!?/p>

Zip2 不僅技術領先,還吸引了《紐約時報》和 Knight Ridder 等老牌媒體的投資。但也正是這些傳統企業的董事,干預了產品方向。

馬斯克認為這是他第一次創業的最大教訓:讓太多傳統媒體的股東和董事會掌控了控制權。“他們會讓你做一些他們認為合理、但從技術上完全說不通的事?!?/p>

好在,最終 Zip2 以 3 億美元被收購,他個人拿到了 2000 萬美元。拿到這筆錢后,他沒有退場,而是繼續壓上,投入到了后來的 x.com,也就是后來的 PayPal。

 “現在回頭看,當年的三億美元是個大數字??扇缃?AI 初創公司一開局估值就是十億,獨角獸都已經成群出現了?!?/p>

2.從軟件到硬件:Space X和特斯拉都曾九死一生

收到 Zip2 被收購的 2000 萬美元支票之前,馬斯克還在與四個室友合租,銀行賬戶里也只有一萬塊。

但是他還是選擇將2000萬都壓在賭桌上,創辦了 x.com,也就是后來的 PayPal。

在 PayPal被收購之后,馬斯克才真正關注到了太空,但是他的起點只是一些公益項目。

"因為那時我覺得自己根本不可能在太空領域做商業項目——那是國家才做得了的事。

但我對“我們什么時候送人去火星”這事真的好奇。"

他上 NASA 網站一查,發現根本沒有計劃。越查越不對勁,他決定干脆自己做。最初的公益項目叫 “生命登陸火星(Life to Mars)”——往火星送個植物溫室,讓全世界看到“紅色星球上的綠色生命”,希望喚起人們的火星夢。

但很快他意識到,問題不在于“沒有意愿”,而是“即使想去也負擔不起”——連 NASA 的預算都承受不了。

“所以我決定創辦 SpaceX。目標是推動火箭技術,直到我們有能力送人去火星。”

于是他從軟件走向了硬件,開始這條“明知失敗率超過 90%”的路。

 馬斯克在訪談中自述,他聽說俄羅斯要銷毀一批核導彈,于是就飛過去與和俄羅斯軍方談判。

 “我就想:你們把核彈頭拆了,我再加一節火星用的上級推進器,豈不正好?”

這件事最后因為對方坐地起價而作罷。

 2002 年,他正式啟動 SpaceX,因為找不到人,只能自己親自上陣火箭的總工程師。

 那些真正優秀的總工程師都不愿加入——他們覺得“這太冒險了,你們肯定會失敗”。我招人的時候從不隱瞞:‘我們大概率會死掉。只有 10% 活下來的機會?!?/p>

現實也不留情面:SpaceX 的前三次發射全失敗。第四次若再失敗,公司就徹底破產。

2008 年,馬斯克幾乎同時面臨“雙線崩盤”:

 SpaceX 第三次發射失敗,Tesla 的融資也斷了。公司幾乎到了發不出工資的地步,所有人都在等他“翻車”。

但第四次發射奇跡般成功。幾天后 NASA 來電,授予 SpaceX 一個空間站補給合同——馬斯克接起電話的第一句話是:“我愛你們。”

就在這份合同簽下的兩天后,Tesla 也在最后一小時拿到了關鍵融資。 是 2008 年 12 月 24 日下午 6 點——能完成融資的最后一天、最后一小時。

“要是那一輪沒完成,我們可能在圣誕節兩天后就付不起工資了?!?/p>

3.管理哲學:xAI應該是一家公司,而不是實驗室

馬斯克表示,如果能穿越回去,給當時還沒有管理經驗的自己一句忠告,他會選擇這句有些老套的話:

“盡可能地去“變得有用”。 成為一個對別人有用的人,這其實很難,尤其是對很多人有用。”

“如果把總效用看成一條曲線,那它的面積就等于你對他人的幫助程度 × 幫助到的人數——這和物理里的‘做功’很像。如果你志在“做真功”,而不是追求榮耀,那你成功的可能性會大得多。”

 別去追求“榮耀”,去追求“工作(做事)”本身。 

判斷一件事是否“有用”,他只問一個問題:如果這件事成功了,它能幫到多少人?

對于管理和用人,他有兩個關鍵詞:

壓低自我、內化責任。

馬斯克提出了一個經典判斷方法:“當一個人的自我 / 能力比值 > 1,你就無法接受反饋,甚至會‘斷開和現實的連接’?!庇盟脑捳f,就是“RL 回路斷了(Reinforcement Learning Loop broken)”。

而管理者最重要的,就是保持強大的現實反饋閉環,不管你是 CEO 還是普通員工,都要愿意動手、承擔,做該做的事。

他還補充說,自己更喜歡“工程(engineering)”而不是“研究(research)”,因為前者意味著對現實負責、對結果負責?!拔乙膊幌矚g叫 xAI 實驗室,它應該是一家公司?!?/p>

 “保持與現實對齊——這太重要了。”

4.第一性原理:思維方式本身是種“超能力”,買現成工廠實現“馬斯克速度”

在一場采訪里,黃仁勛曾經公開贊美馬斯克的“超人速度”。他公開表示:xAI 團隊在孟菲斯搭建了一個含 100,000 塊 H200(或 H100)GPU 的超算集群,從第一塊服務器上架到正式啟動訓練,僅用了 19 天。

看了這場訪談才知道,原來這也是馬斯克應用“第一性原理”的又一個成功案例。

馬斯克將“第一性原理”視為一種通用的超級能力:不是照搬經驗和類比,而是把問題拆解到最基本的真實元素,再逐步推理構建解決方案。他還強調“極限思維”也是重要工具:如果把某個因素最大化或最小化,會發生什么?

組建 xAI 訓練集群就是這樣去找到解決方案的。2023 年初,xAI 希望在 6 個月內搭建一個擁有 10 萬塊 H100 的集群,而供應商普遍給出的周期是 18-24 個月。團隊于是將問題無限拆分:

“你需要哪些元素?  ——你需要建筑、有電、有冷卻系統。”

那么:

  •  有現成建筑嗎?找到了一家孟菲斯廢棄工廠 
  •  有足夠電力嗎?原工廠配電僅 15 兆瓦,他們需要 150 兆瓦 → 靠租發電機解決 
  •  能冷卻嗎?調集了全美約 1/4 的移動冷水機組
  •  能穩定供電嗎?使用 Tesla MegaPack 對抗 GPU 訓練時的劇烈電壓波動 
  •  網絡怎么解決?全天候 4 班倒的網絡布線工作,馬斯克本人也睡在機房參與施工 

最終他們完成了目標,上線了當時全球最大的GPU集群——10 萬塊 H100。

馬斯克表示,現在他們又將GPU的數量翻了一倍,做到 20 萬。

目前,在孟菲斯的訓練中心部署了:

  •  15 萬塊 H100
  •  5 萬塊 GH200
  •  3 萬塊 GB200

而且xAI還即將在孟菲斯另一個數據中心上線 11 萬塊 GB200。

5.AI不會一家獨大:全球可能有產生10個深度智能,美國只占4個!

馬斯克斷言:這場大模型競賽里,決定競爭力的因素肯定不止一個: 

  • 人才非常關鍵
  • 硬件規模也非常關鍵——但你能否真正把這些硬件“用起來”更關鍵。  你不能只是下訂單買 GPU,然后一插上電就完事。 你必須讓它們協同訓練、穩定運行。 
  • 對獨特數據源的訪問能力
  • 「分發渠道」也很重要——別人是如何接觸到你的 AI 的? 這些都是打造一個有競爭力的“基礎模型”所必須考慮的核心要素。

馬斯克同意朋友Ilya所說的:我們已經基本“用盡了人類產生的高質量訓練數據”。

馬斯克表示,高質量 token很快會用光。 這時候,你必須轉向「合成數據」, 并且必須有能力判斷這些合成數據是否可靠。你得能夠驗證:這是真的數據“模擬”,還是毫無根據的幻想? 

““錨定現實”(Grounding) 是個很難解決的問題。  但我們現在確實已經到了必須認真處理合成數據的階段。 目前我們正在訓練 Grok 3.5,重點放在推理能力上?!?/p>

在開閉源之爭上,馬斯克認為不會有哪一個 AI 會“單騎絕塵”。

“我認為最終會出現幾個“深度智能體”(deep intelligences)—— 也許有 5 個,甚至最多 10 個。 我不認為會有幾百個。 大概就是十個左右,其中可能有四個在美國。 ”

他斷言:

我們現在已經非常接近數字超智能了, 也許就在今年實現。 如果不是今年,那明年一定會。

他所說的“數字超智能”指的是在任何領域都比任何人類更聰明的智能體。

他重復了之前提過的一個觀點,即AI也許有 10% 到 20% 的概率會導致人類滅絕, 但這也意味著有 80% 到 90% 的概率會迎來美好結局。

他強調讓AI走向正路的關鍵詞是“真相”和“通理性”:  對真相的嚴格堅持,是 AI 安全的最關鍵因素。  同時,AI 還必須具備—— 對人類的同理心, 保持對生命的尊重。

6.過去幾年,曾給機器人發展“踩剎車”,如今Tesla 和 xAI 合作得很緊密

馬斯克表示,未來非常重要的一件事,是把 強大的 AI(集中在數據中心) 和 機器人結合起來,比如類人機器人 Optimus。

對于具身智能,馬斯克最看好人形方案:

“我覺得未來會出現大量類人機器人,也有各種各樣形狀的機器人, 但我的預測是:類人機器人的數量會遠遠超過其他類型的機器人,甚至是數量級的差距?!?/p>

馬斯克更是自爆,曾經因為擔心會引入《終結者》一般的現實,而刻意在AI和類人機器人的方向“踩剎車”。但后來他最終意識到:

“無論我做不做,這件事都會發生?!?/p>

于是他選擇參與進來,全速推進類人機器人和數字超智能。馬斯克表示現在Tesla 和 xAI 合作得很緊密。

責任編輯:武曉燕 來源: 51CTO技術棧
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