腦機融合是人類不被AI甩開唯一方式！ScaleAI創始人AlexandrWang談輟學創業、中美競爭以及黑暗森林邊界

上週，外媒報道 Meta 正與資料基礎設施平臺 Scale AI 洽談戰略入股事宜，計劃投入約 140 億美元，並邀請其創始人 Alexandr Wang 加入公司，統籌未來的超級智慧戰略。

這筆交易一旦落地，不僅將成為 Meta 有史以來最大規模的對外投資之一，也標誌著這家社交巨頭試圖透過外部重構，在 AI 競賽中重新找回主導權。

在這場深度合作推進的同時，Wang 本人也在《Shawn Ryan Show》三小時訪談中首次系統公開了他對於 AI 演化路徑、腦機融合、國家級博弈以及文明未來的諸多判斷。

他指出，人類的生物演化正在放緩，而 AI 正以指數級速度突破。若要避免被徹底邊緣化，唯一可行的路徑，是將人腦直接接入 AI 與網際網路，構建出新型智慧協同系統。但正因為潛能巨大，風險也更加深遠——他將腦機介面視為意識攻擊面大規模擴充套件的起點。

一旦大腦成為平臺，操控與攻擊的代價將比以往任何裝置更低。從廣告注入、記憶篡改，到情緒操控與信念重構，技術正在穿透意識的最後邊界。Neuralink 及相關企業正從感知接入轉向意志調控，意味著“認知完整性”本身也將成為需要防守的物件。

儘管如此，他仍堅持探索。他相信，腦機融合將開啟“思考即獲得”的時代，讓人類第一次觸碰百科全書級的常識結構。只是那之後，世界將不再是現在這個樣子，人類的主權也不再只屬於肉體。

▍MIT 輟學到 YC 版“飢餓遊戲”

Wang 回溯了自己從高中退學、進入 Quora 實習、短暫就讀 MIT，到 19 歲創辦 Scale AI 的完整路徑。

他坦言，高中尚未畢業便決定休學實習，是因為當時已對機器學習產生極大興趣。那時雖然 “AI” 還不流行，但他們已在用演算法最佳化社交平臺的資訊流排序，思考如何提升使用者粘性與參與度。

在十六、十七歲時便能獨立完成部分機器學習工程任務，這一能力使他獲得同行認可，但他始終認為自己的“優勢”並非天賦，而是極早開始的高強度專注訓練。

他強調，真正的差異不是智商，而是能否長期深耕某一領域並持續全力以赴地投入。 從數學、物理到計算機與機器學習，他始終保持高強度的學習節奏。

他相信 “用力過猛總比不夠用力要好”，持續性的高密度投入，是快速成長的底層邏輯。在 MIT 時，他選修了大量 AI 相關課程，甚至挑戰難度極高的機器學習課程，並迅速在課堂中脫穎而出。正是在這一階段，他敏銳察覺到一個關鍵產業空白：AI 模型的進化嚴重受限於高質量訓練資料的缺乏。

一次失敗的“冰箱監控專案”成為轉折點。即使模型設計合理，若無海量、標註精良的資料支撐，AI 系統就無法達到實用水平。

這次頓悟直接催生了創辦 Scale AI 的決心。他明確意識到，AI 不只是學術議題，而是整個產業結構的重構工程，而高質量資料將成為最稀缺的基礎設施之一。因此，他決定從 MIT 再次退學，在 19 歲那年飛往舊金山，全身心投入創業。

他隨即加入了被譽為“創業者版飢餓遊戲”的 YC 加速器計劃。 在那裡，他與數百家初創企業同臺競爭，在數月內迅速構建產品、籌備融資。最終他成功透過 Demo Day 拿到投資，為 Scale AI 的正式啟航奠定了基礎。他從未將退學視為逃避，而是出於對現實缺口的清晰判斷：既然已經看見問題，就必須馬上解決。 他直言，“當你意識到時代的大門正在開啟，你必須立刻衝進去。”

Scale 最初的專案並不宏大，主要是幫電商平臺識別非法 T 恤圖案、最佳化傢俱搜尋引擎等看似瑣碎的任務。但正是這些“低調”的專案，成為團隊訓練產品、打磨執行力的起點。

三個月後，公司轉向自動駕駛領域，發展才正式起飛。他們與通用、豐田、Waymo 等一線車廠建立合作，提供高精度資料處理服務。自動駕駛對資料質量要求極高，尤其是多感測器融合（sensor fusion）場景中，系統需準確判斷“這是車還是陰影”“是一人還是兩人”並將全部注意力集中在這些複雜場景所需的資料標註質量上，由此脫穎而出。

他坦言，早期能否生存下來，很大程度上取決於是否能獲得優質投資者支援。在 YC 加速器期間，他迅速結識聯合創始人，組建團隊，從一間舊金山的公寓起步，過著白天見客戶、晚上寫程式碼、凌晨調模型的不眠生活。 沒有資金、沒有資源，只靠執行力、冷啟動郵件，甚至守在客戶公司門口等待機會，只為搭上一句話。

第一個關鍵客戶正是透過這種方式爭取到的。 對方是一家自動駕駛初創公司，被收購後，Scale 順勢成為新母公司的資料標註供應商，藉此切入更廣闊的市場。隨著自動駕駛技術需求擴大，更多客戶滾雪球般接踵而至，帶動公司快速增長。

創業初期沒有明確分工，創始人必須“什麼都做”才能活下來。 基礎設施靠自己搭建，客服、銷售、產品驗證也都親力親為。他在過程中迅速學習組織管理與產品節奏，把技術、業務與團隊文化整合為一個整體視角。

與此同時，他也形成了對領導力的清晰認知：領導不是天生的，而是在持續高壓環境下被“逼”出來的能力。 每天都在處理決策、團隊、運營等各種問題，必須不斷試錯、不斷設目標、調節節奏，否則公司就會停滯不前。YC 的導師制度與創業社群為他提供了寶貴的早期反饋機制。

公司初具規模後，他吸引到 Accel 等老牌機構投資。更重要的是，他以信任關係為基礎，招募了第一批核心工程師——大多數是他在 MIT 結識的同齡人。 彼時他沒有任何名氣或信用背書，只能靠彼此之間的理解與默契來建立團隊。這批人有的退學加入，有的畢業就入職，成為 Scale 技術架構的中堅力量。

商業知識方面，他沒有接受系統培訓，而是在與客戶的反覆磨合中逐步學會。他邊寫程式碼邊學銷售、邊發融資郵件邊試著搭建商業模型。“沒有人告訴你應該怎麼做，但你每天都得往前走。”

產品最初版本完全由 Wang 獨立開發。他將專案上傳至創業專案釋出平臺，沒想到在 Twitter 創業圈小範圍傳播，引發最初的市場關注。 他靠朋友轉發積累曝光，“早期真的就是靠‘跪求’起家的”。

起初專案名為 Scale API，僅因該域名尚未被註冊。一年半後正式更名為 Scale AI。儘管公司早期形態極為粗糙，但自動駕駛的機會視窗讓它迅速進入科技巨頭的視野。Waymo 成為早期客戶之一，目前已在舊金山、洛杉磯、鳳凰城等地部署無人計程車，並不斷擴大規模。

公司最初增長緩慢：第一年僅 1 至 3 人，第二年擴張至 15 人左右，第三年達百人規模，隨後才迎來爆發式增長，擴充套件至約 1100 人。 成立三年後，公司開始接觸國防專案，並最終成為美國國防部的資料合作方。

▍中美 AI 博弈拐點

在 Cognition AI 的願景裡，Devin 並不只是一個能補全程式碼的助手，而是一個可以“思考、除錯和修正”的完整 agent 體系統。這種從底層架構出發的設計理念，來自 Scott Wu 多年數學與程式設計競賽的訓練。他將許多技術挑戰比喻為動態環境下的“路徑規劃問題”——類似某些資訊學奧賽題：你需要在不斷變化的網路中，持續尋找最優路徑，應對限制、反覆求解，並保持高效。

Wang 指出，中國早在 2018 年就已啟動全國性的 AI 國家戰略，他將當前中美競爭格局概括為三個維度：

能源，中國遙遙領先；
晶片，中國落後但在追趕；
資料，中國顯著領先。

當前美國唯一仍處於明顯領先的位置是晶片領域。英偉達依然是全球最強大的 AI 晶片廠商，其生態系統構建了對全球算力能力的壟斷式優勢。但這一領先正在被削弱。華為的晶片效能已逼近英偉達上一代產品，差距在快速縮小，技術代差正被追平。他警告，如果趨勢持續，美國在高階晶片上的絕對優勢可能會在數年內被進一步削弱。

目前，中國正面臨嚴重的人口老齡化問題。長期的低生育率與老齡人口的快速增長，將對其工業與整體戰略活力造成持續削弱，而這類趨勢一旦發生轉折，回撥週期極為漫長。從“能力巔峰”視角來看，現階段或為關鍵視窗期。

其次，中國製造體系已積累巨大優勢。工業機器人部署數量位居全球首位，自動化率、裝置自研能力以及產業上下游整合度均遠超其他國家。當前的製造能力正處在一個難以複製的峰值階段，這使得任何依賴硬體的技術行動都更具可行性。

晶片問題是整個結構性博弈的核心。目前全球約 95% 的高階晶片產能集中於臺灣，一旦出現地緣風險，將對 AI 基礎能力構成根本性衝擊。

如果未來幾年內發生晶片產能轉移、封鎖或中斷，美國在 AI 層面將難以置身事外。他認為，為確保穩定，美國必須構建多層次戰略優勢：

在 AI 領域維持全球領先地位
在關鍵科技與能源鏈條上建立替代能力
構建清晰可見的經濟制衡機制，使任何風險行為都面臨巨大代價

任何戰略穩定前提，都是降低誤判與提升代價感知。一旦對手誤判風險可控或收益可期，衝突邊界就將被不斷測試。Wang 同時承認，在製造、造船、人力資源等傳統工業維度，中國已構成不可忽視的系統能力。美國若無法強化自身供應鏈彈性、技術執行力與政策效率，傳統優勢將被逐步侵蝕。

臺積電在臺灣的晶圓廠已投入數千億美元，包含大量定製化裝置與複雜工藝系統。即便在美國重建同等能力，僅硬體投資就需數千億美元。更復雜的是人才體系。晶片製造不僅是裝置，更是流程、經驗與協同的系統工程。若無法將原有團隊遷移，美國就必須從零重新訓練，這將是一個耗時巨大的過程。

即便臺積電已在亞利桑那州建設工廠，推進也面臨諸多阻礙。包括電力不穩、審批流程複雜、本地技術工人熟練度不足等問題，均嚴重影響專案效率。

從企業自身視角出發，臺積電並無迫切動機推動產能全面轉移。若遷移完成，其在全球地緣博弈中的戰略重要性也將下降。換言之，保留產能在本地，反而是一種安全策略。

即使當前政策明令禁止先進晶片直接出口至特定地區，部分企業仍可透過“白手套公司”達成間接採購。註冊於第三國的代理企業，以非關聯身份完成下單與物流轉運，最終讓先進製程晶片流入受限市場。這使得全球晶片管控體系在執行層面存在明顯漏洞。

圍繞晶片、演算法、資料與算力基礎設施的全球競賽，已逐步演化為一種結構性博弈模式。他警告，未來可能出現某種“AI 級災難事件”——例如電網被攻擊、病原體被濫用等極端情形，將迫使全球重新定義 AI 治理框架。

在此之前，全球必須正視 AI 作為通用能力帶來的治理缺口。AI 不應成為攻擊工具，而應服務於經濟發展、社會治理與人類協作。在這場全方位競賽中，美國自身也面臨嚴重掣肘 —— 電力瓶頸、監管冗餘、審批效率低、基礎設施短缺等問題，正在系統性拖慢 AI 基礎設施建設節奏。

他強調，這是一場系統工程，不能有明顯短板。最危險的局面，是對手以全國之力推動 AI 計劃，並在多環節形成代差優勢，最終引發能力錯位。雖然目前焦點集中在中美，但他提醒：全球多極結構也正快速成型。

例如，俄羅斯在網路基礎設施與技術佈局上具備突出的整合能力；中東地區則掌握龐大資本與能源資源；印度憑藉工程文化與技術勞動力儲備，有望成為未來關鍵參與者；而歐洲雖起步稍晚，也在加速建設統一的資料與算力戰略體系。

至於“AI 是否會最終擺脫人類控制”的問題，他認為仍屬可控範疇。前提是不能讓關鍵系統完全依賴 AI 自動決策，必須在人類監督框架內運作，AI 不應成為權力本身，而應是一種可控能力，為社會與個體賦能，而非奪權。這也將是全球治理下一階段的核心命題。

▍腦機介面、意識工程與永生

Alexandr Wang 表示，他對腦機介面的發展始終抱有強烈興趣，甚至將是否生育的時間安排與這項技術的成熟度掛鉤。他指出，人的大腦在出生後前七年具有最高的神經可塑性，遠超生命中任何其他階段。如果在這一時期植入腦機介面，孩子將可能以近似本能的方式習得新能力，將其深度融合進神經結構中，這是成年人幾乎無法實現的。因此，他更願意等技術成熟後再考慮育兒。

他對腦機介面持務實態度，核心聚焦仍是 AI。在他看來，AI 正以指數級速度演化，而人類的生物進化幾乎停滯。自然選擇需要幾百萬年，而 AI 每年都在突破邊界。因此他認為，人類若要維持競爭力，最終必須發展出一種機制，將大腦與 AI 相連，與人工智慧系統乃至整個網際網路深度融合，這將成為維持人類重要性和生存能力的必要手段。

但風險同樣清晰。他警示說，一旦有企業可以侵入大腦，就可能在無意識狀態下注入廣告、操控消費衝動，甚至更進一步形成意志層面的操控。若這種能力被恐怖組織、敵對國家或駭客組織掌控，後果將更為嚴重，包括記憶竊取、思想幹擾、現實感破壞等。這種“接管”實質上是對認知與行為的深度操縱，構成對意識本體的系統性威脅。

他提到，Neuralink 等公司已將“意識操控”作為腦機介面發展的下一階段目標。無論是記憶提取、意圖預測，還是思想輸入，相關研究已在學界與產業界形成初步共識。他強調，這些技術的使用必須極度慎重，否則可能帶來人類社會結構性的後果。

在感官操控方面，相關實驗也已顯示技術可行性。他提到，科學家透過向猴子視覺皮層植入訊號，讓它“看到”不存在的影像，並據此完成任務。這表明，大腦對刺激的響應機制可以被重構甚至虛構，未來接入觸覺、嗅覺甚至情緒體驗的路徑也已初步顯現。

儘管風險嚴峻，他仍認為這是一條值得探索的路徑。腦機連線 AI 後，人類可能擁有“百科全書級”的認知能力，資訊檢索將轉化為“思考即獲得”。從某種意義上看，這是一種超越人類神經生理極限的超級智慧形態。但他警示，越靠近這種能力，人類也越暴露在巨大的攻擊面前。

對於技術濫用，他沒有迴避。他指出，一旦腦機介面落地，資訊輸入機制將決定使用者構建的“現實”版本。如果系統中植入了錯誤資料，例如一個被修改的宗教文字版本，那麼使用者所理解的世界觀將被偽造與操控。他特別強調，AI 資料系統的管理權必須遠離極權掌控，這是資訊時代自由意志的底線。

他進一步指出，當前媒體影響仍停留在“觀點影響”的層級，但腦機介面一旦實現，將直接進入“信念塑造”層級。這不再是“讓人看到”，而是“讓人相信”。宣傳機制將從今天的 1 或 2 級跳躍至 9 或 10 級，形成前所未有的認知重構。

正因如此，他多次強調監管機制的缺失。今天人類尚未解決如何監管智慧手機，卻必須面對能重構意識的系統。他指出，AI 的力量將是移動網際網路的一千倍，而現有治理結構根本未做好準備，若不吸取前一輪科技浪潮的教訓，後果將不可逆。

他本人願意植入 Neuralink，但前提是兩個關鍵層面的保障必須到位：一是具備極強的網路防禦能力，防止腦部被遠端入侵；二是保證意識結構在連線後不會發生深度改變。他強調，這兩個條件是底線，缺一不可。

談及意識上傳，他認為那才是通往“永生”的正解。他指出，延長壽命、對抗衰老最終指向一個問題：如何將意識從肉體解耦，並遷移至更持久的載體上。在他看來，Neuralink 就是這一演化路徑的第一階段。

未來路徑包括兩種方向：一是上傳意識進入高度真實反饋的虛擬世界，獲得永久線上的存在狀態；二是將意識下載至人形機器人，在物理世界繼續以類人形態存在。

他也坦言，自己對“模擬宇宙”理論的接受程度在改變。過去他對 Elon 提出的假設持懷疑態度，但看到 Sora 等 AI 模型生成的影片已接近“偽現實”時，他開始懷疑人類現實是否本身就是某種模擬系統的一部分。他的邏輯是：如果幾十年內人類就能生成無限逼真的模擬世界，那麼我們今天所在的世界，很可能也就是先行文明創造出的副本之一。

他認為，“意識”本身可能並不如人類想象中那般神秘或獨特。如果未來能構建出具備主觀體驗的 AI 模型，“意識工程”將成為現實，意識將成為可以設計、轉移、備份與延續的工程系統，而不再只是哲學命題。

▍從智慧飛輪到黑暗森林

在被問到“AI 是否是下一個石油”時，Wang 給出了雙重判斷。一方面，AI 將成為未來國家經濟、科研與軍事體系的關鍵基礎設施，就如同石油之於工業時代。

誰能率先部署強大的 AI 系統，誰就能大幅提升科研效率、推動 GDP 增長、加速自動化轉型。另一方面，AI 又不同於石油這類有限資源，它具備“自我遞增”的飛輪效應：AI 越強，國家能力越強，反過來又能加速 AI 的演進，實現指數式增長。

他指出，AI 的底層由三大支柱構成：演算法、算力與資料。演算法是智慧邏輯的核心，需要持續的科研突破；算力依賴於電力、晶片與冷卻系統構建高密度計算能力；而資料則是訓練模型的“養分”，直接決定 AI 的知識邊界與推理精度。其中，資料與石油最為相似，但他強調，真正的制勝關鍵，是三者能否協同運作，驅動國家級的智慧飛輪。

當前的競爭焦點已從模型能力轉向“算力密度”。他直言，問題不再是有沒有 AI，而是是否能並行執行成千上萬個強大例項。

如果某一方能同時部署 10 個、100 個，甚至一億個具備網路攻擊能力的 AI 模型，其戰鬥力將遠超傳統軍事系統。這背後依賴於資料中心部署、電力輸送能力、晶片庫存和資料更新頻率的支撐。

圍繞這一底層設施的搶奪戰已經打響。xAI（Elon 的公司）、OpenAI、Google、Amazon、Meta 等全球科技巨頭紛紛在過去一年內佈局未來 5～6 年的算力地圖，爭奪資料中心選址、電力通道與晶片供應鏈。這場競爭不僅是商業戰，更是關於資料主權和算力支配權的全球戰爭。

與此同時，AI 也帶來對司法系統的新威脅。“深度偽造”能力正迅速突破法律認知的臨界點。隨著模型能力增強，影像與影片的合成效果將變得無法辨別，而現有法律體系對此幾乎毫無準備。

當偽造證據可以以假亂真，“客觀影像”將失去證據意義。雖然當前 AI 生成內容仍能被識別，但技術的演進速度遠超制度反應。

他提出兩條應對路徑：第一，公眾必須建立強大的虛假識別能力，尤其年輕一代需要將資訊鑑別作為生存技能；第二，法律必須迅速確立邊界，明確提交 AI 合成證據的行為屬於嚴重作偽證，甚至應構成刑事犯罪。透過制度性的懲罰機制，才能建立有效的“負激勵”框架，防止 AI 被用於蓄意誤導司法。

但相比個體操控，更危險的是機構級別的權力使用。Wang 強調，AI 本質上並非去中心化，它實際上放大了已有權力結構的控制能力。當擁有算力的主體可以用 AI 生成高仿資訊，他們就能大規模操縱敘事，製造可信的音影片材料，將“真實性”本身變成一種可被壟斷的資源。他警告，這類 AI 驅動的資訊武器已在選舉與政治事件中初露端倪。

唯一的對策，是建立強有力的可驗證機制，重建對內容與釋出方的信任鏈。尤其是在掌握 AI 能力的政府或大型機構中，必須以制度性透明性約束其內容生成行為，否則在真假難辨的世界裡，資訊本身就會演變為戰爭武器。

談及外星生命話題，Wang 表示高度確定。他引用“費米悖論”指出，在如此浩瀚的宇宙中，地球不太可能是唯一存在智慧生命的星球。他認為外星生命的存在幾乎毋庸置疑，只是彼此之間的距離過於遙遠，導致通訊或觀測難以實現。

進一步地，他引用“黑暗森林假說”解釋為何我們尚未發現外星文明。該理論認為，一旦某個文明達到一定技術水平，其最理性的選擇是保持隱匿，以避免被更高階文明發現與摧毀。在這個視角下，宇宙是一片彼此獵殺的黑暗森林，高智慧生命不發出訊號，正是為了生存。

他指出，這種“隱身動機”也可能解釋我們無法觀測到外星存在。科技越進步，越能理解暴露位置所帶來的生存風險。因此，不是外星生命不存在，而是他們選擇了沉默。

人類對宇宙的認知依舊有限。太陽存在生命週期，整個太陽系的宜居性並非永恆。因此，一種被越來越多科學家討論的設想是：生命可能在不同時期依附於不同星球存在。五十億年前或許是火星，今天是地球，未來可能是土星的衛星。隨著恆星演化，星球適居性將發生轉移，生命的“輪動”並非毫無根據。

從火星的過往到土星衛星的未來，適居帶的輪動如同 AI 技術的迭代，永不停歇。6 月 27 日，上海「赤道象限」聚集頂尖 AI 先鋒與投資人，揭秘智慧體的未來；而當我們仰望星空，生命的火種或許正隨恆星演化悄然轉移：