当美国国债规模飙升至38万亿美元、财政赤字如雪球般持续滚大时,亿万富翁埃隆·马斯克再度抛出惊人方案,提出了一个既大胆又颠覆性的答案——
拯救美国财政,无需加税、不必减支,只需依托人工智能和机器人技术,短短三年内就能破解美国预算危机。
在他看来,未来三年内,AI驱动的商品与服务产出增速将超越通胀;二十年内,人类不再为谋生而工作,而是出于兴趣与热爱,甚至让货币概念本身变得无关紧要。
马斯克与主持人Nikhil Kamath进行了近2小时的深度对话,探讨了就业、意识、家庭、金钱、AI以及可能的未来图景。
这场交流没有脚本,没有表演,只有两人自由畅想的头脑激荡。
当前,美国债务规模已至荒谬境地——38万亿美元,仅利息支出就超过军费开支。
经济学家常将这种局面归咎于财政失衡,但马斯克提供了一个新颖视角。
在与Nikhil Kamath的访谈中,马斯克坚定表示:「唯一能化解美国债务危机的,就是人工智能和机器人技术。」
在这段近两小时的对话里,他关于债务的见解尤为出人意料。
不是增税,不是削减支出,也不是空谈提高生产力,而是一个明确的时间框架:三年。
三年之内,美国的商品与服务产出速度将超越通胀率。
他说出这句话时,语气笃定如陈述事实,而非预测。他在访谈中直白解释道:
商品与服务的产出增速终将超过货币供应量。
在他看来,AI与机器人降低了劳动成本并提升生产效率,物价会随之下降,通缩趋势将自然出现;而一旦进入通缩,债务的实际压力会自动减轻。
换言之,债务累积越快,表明技术升级越缓慢。
这便是马斯克的核心论点:债务危机无需依赖政治斗争或财政工具,只要技术升级足够迅猛,债务负担自然会缓解。
他几乎未谈及利率、财政赤字等传统变量,而是反复强调「速度」「效率」与「系统升级」。
而他押注的「系统升级」,正是人工智能。
要理解马斯克为何断言「AI能解决美国债务」,需回溯访谈中的关键一句:
他旗下的几家公司,正逐渐整合成一套相互连接的技术生态系统。
他首先谈到特斯拉。真实世界AI已取得长足进展,FSD(全自动驾驶)的学习速度外界难以察觉,而Optimus机器人则是其中关键一环。
在访谈中,他给出了一个重要背景信息:
SpaceX、特斯拉和xAI之间正出现日益紧密的技术融合。
他描述的不是商业协同,而是多种技术在底层的「深度对接」。
特斯拉与xAI的合作关系日益紧密,双方可能在技术与资源共享方面展开更多协作
他提到特斯拉,强调他们已将「真实世界AI」推向前沿,自动驾驶FSD正以大众难以感知的速度进化。
其中最关键的是Optimus机器人。访谈中他的原话是:「我们希望Optimus在明年夏季启动规模化生产。」
这是一个重要节点:Optimus将从实验室概念机器人,转变为现实世界中的劳动力。
访谈中还藏着一个易被忽略的细节,马斯克说:
若未来需太阳能驱动的AI卫星,特斯拉、SpaceX、xAI将自然融合。
SpaceX不仅是火箭制造故事,更是「未来能源系统的一环」。
能源→算力→AI→机器人,构成一条完整的技术链条。
而星链(Starlink)如同该体系的神经网络。
访谈中,马斯克用比喻形容星链:
这些卫星通过激光链路互联,形成「太空网状网络」。
当红海海底电缆被切断时,星链完全不受影响;当地面通信瘫痪时,星链仍能持续运作。
这些细节让星链的能力显得超现实,它几乎不依赖任何国家的地面基础设施。
若AI未来成为社会基础,通信将实现「永不断联」。
再看xAI,其定位不止是AI公司那么简单。他解释道:
xAI的使命不是开发聊天机器人,而是构建一个「追求真理」、能协调不同系统的智能层。
这番话暗示,xAI是「让特斯拉、SpaceX、星链相互理解与协同」的大脑。
四家公司整合,可见一种结构:AI是大脑,机器人是肢体,通信是神经,能源是输入。
这犹如一台尚未完全启动、以AI为核心的文明操作系统。
访谈进入中段,马斯克突然将话题从债务转向更根本的问题——货币是什么?未来还需要它吗?
在他看来,货币本质只是「数据库中的数字」,仅为协调人类劳动力而存在。
若AI与机器人能满足所有需求,「劳动力分配」便会消失,货币也将失去意义。
马斯克给出了更深层判断:「长远看,货币概念会消亡。真正的货币是能量。」
这里的「能量」并非抽象物理概念,而是重新定义价值的起点。
机器运转、AI训练、机器人生产力释放,本质上都依赖能量。
能量越充沛,可释放产能越大;产能越大,物质越丰富。
当物质可无限获取时,货币自然被淘汰。
此时,马斯克提及Iain Banks的《文化》系列小说。
Iain Banks将未来社会构想为一种「心想事成」的状态。
在那样的世界,交易、价格、预算等概念日益模糊,真正关键的是整个文明能掌控多少能量。
这也解释了马斯克屡屡强调太空能源、太阳能卫星、全球算力网络等宏大工程的原因。
但他的推演不止于货币。他认为,当机器承担几乎所有实际生产,人类对「工作」的理解也将彻底改写。
访谈中,他用了一个生动比喻:
未来的工作更像园艺——你乐意去做,但非必需。
在他的设想中,工作不再是谋生手段,而是一种兴趣、一种选择。
人类获得「全民高收入」,非因政府补贴,而是机器已在常态下提供充裕物质。
此时的贫富差距不再源于薪资,而源于「你想做什么、选择何种生活」。
这会产生一种奇特冲突感:外界视此世界为「乌托邦」,但对马斯克而言,这是技术进步的必然结局。
回归更现实问题,马斯克的价值观究竟何在?
用AI+机器人提升生产力,从而解决美国经济危机。
此方案听起来似马斯克欲「拯救美国」——
他旗下既有开发Grok模型的xAI,又有研发擎天柱机器人的特斯拉。
但当被问及若身为股票投资者会投资哪家公司时,马斯克坦言:
若必须选择,我会投AI与机器人公司——哪怕与己无关的那种。
我认为谷歌未来价值巨大。他们从AI角度奠定了雄厚基础,具备释放巨大价值的潜力。英伟达更不言而喻,已是显而易见的选择。
他的投资理念是:
某种意义上,未来能创造几乎所有价值的,或许是那些涉足AI、机器人乃至太空探索的公司。
AI与机器人所能产出的商品与服务,将远超其他所有行业。
马斯克在投资未来,正如Ricardo Antonio Celini在《唯一值得下注的选择》所言:
投资者所能拥有的最大优势,非对过去的深刻理解,而是对未来的更大勇气与更富想象力的远见
英伟达与谷歌值得投资——
众所周知,英伟达、谷歌母公司均远超第三季度财报预期。
而全力押注AI的最著名投资人,非孙正义莫属。
近日,孙正义「含泪」抛售英伟达股票。
然而,这或许是件好事——
尽管英伟达长期主导AI训练市场,但谷歌TPU以4倍性价比优势强势切入推理市场,已吸引Anthropic、Meta等巨头迁移。
近日,面对市场日益高涨的「AI泡沫」担忧,孙正义表现得极度不屑,直言那些忧虑者「不够聪明,句号」。
他预言,AI未来将比人类聪明10,000到100,000倍,若能在全球GDP中占据10%份额,将在短时间内创造数十万亿美元财富。
他语出惊人,坦言上月卖掉价值58亿美元的英伟达股票让他「痛哭流涕」,坚称自己一股都不想售出。
但他解释,此举非因看衰英伟达或担忧泡沫,而是为腾出资金以完成对OpenAI及其他AI项目的巨额投资承诺(包括承诺年底前注资超300亿美元)。
但时代正变,抛售英伟达未必非福——
过去,AI重心是模型训练——此为英伟达核心优势。
但如今,战场正转向推理——即AI模型在现实世界中落地应用的阶段。
这不仅是技术较量,更是经济转型:训练是一次性冲刺,推理却是永无止境的马拉松。
2024年,OpenAI推理成本估计高达23亿美元,远超GPT-4训练的1.5亿美元。
而推理,正是谷歌TPU异军突起之处,正预示英伟达垄断的终结。
在性能、功耗、成本、基准测试等多维度,谷歌的TPU v6e全面领先于英伟达H100,尤其在「性价比」这一核心指标上优势显著。
但这场TPU vs GPU的算力之战非纸上谈兵,它正实实在在地改写商业模型、投资逻辑,乃至从业者职业路径。
在AI推理架构迅速崛起的当下,英伟达曾「不可撼动」的统治地位,正遭遇华尔街敏锐投资者的「现实校正」。
软银清仓英伟达,并非孤例。
2025年第三季度,科技投资先锋Peter Thiel旗下对冲基金Thiel Macro LLC清空了其持有的537,742股英伟达股票(截至9月底市值约1亿美元),转而将资金投入苹果与微软等更具防御性的标的,以规避可能到来的AI泡沫破裂。
曾精准预判2008年金融危机的「空头之王」Michael Burry,也在2025年末建立了920万美元的英伟达看跌期权仓位,押注估值大幅回调。他担忧,随着Meta、Oracle等超大规模客户数据中心产能过剩,库存GPU将快速贬值。
这些「聪明钱」并未放弃AI赛道,而是悄然撤出英伟达这只估值泡沫化的股票。当前,英伟达远期市盈率高达70倍,引发市场对估值合理性的严重质疑。
谷歌TPU的崛起、推理成本正蚕食AI公司利润率,而AI训练的「荣耀时刻」已渐行渐远。
尽管英伟达财报依然强劲,但股价自10月高点已回落12%,机构资金持续流出,预示整个科技板块风险情绪上升。
这场超过60亿美元的大规模撤资背后,传递出一个冷酷现实:
当推理效率的数学天平倾向TPU等专用芯片时,即便是AI帝国的「王者」,也难挡资本理性撤离的潮水。
参考资料:
https://www.bloomberg.com/news/articles/2025-12-01/softbank-s-son-cried-about-nvidia-stake-sale-to-fund-ai-bets
https://www.businessinsider.com/elon-musk-ai-fix-america-debt-crisis-inflation-2025-12
https://www.youtube.com/watch?v=Rni7Fz7208c
https://www.ainewshub.org/post/nvidia-vs-google-tpu-2025-cost-comparison
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