馬斯克披露旗下業務進展:擎天柱機器人3年後年產50萬臺,已有3名患者植入腦機晶片

來源:騰訊科技
作者:金鹿
1月9日訊息,在全球消費電子展(CES)期間,“矽谷鋼鐵俠”、特斯拉CEO埃隆·馬斯克(Elon Musk)接受了Stagwell集團執行長馬克·彭(Mark Penn)的採訪。
在此次採訪中,馬斯克深入探討了多個前沿話題,內容包括人形機器人Optimus的宏偉計劃,人工智慧訓練資料的現狀、馬斯克“削減聯邦預算2萬億”目標進展等。
2026年,生產5萬-10萬臺人形機器人
馬斯克在訪談中提到,特斯拉的Optimus人形機器人將成為人類歷史上最具影響力的產品之一。他指出,如果一切順利,2026年Optimus的產量將增加十倍,目標是生產5萬到10萬個機器人,然後在2027年再將產量增加十倍。
根據特斯拉的計劃,Optimus的年產量將在三年內達到50萬個。
目前,Optimus尚未正式上市。馬斯克透露,Optimus預計將在今年年底前進行小規模生產,主要用於特斯拉內部使用,而對外銷售可能從2026年開始。
他還提到,Optimus的市場定價區間預計在2萬至3萬美元之間。目前,Optimus已經在特斯拉的設施中自主執行一些任務,顯示出其技術的進步。
此外,馬斯克還提到,截至目前,已有3名患者成功植入了Neuralink公司的腦機介面晶片。該公司計劃在今年對20至30名患者開展臨床試驗,以進一步驗證這一前沿技術的安全性和有效性。
人工智慧訓練資料已耗盡
馬斯克贊同其他人工智慧專家的觀點,認為目前可用於訓練人工智慧模型的真實世界資料已所剩無幾。他指出:“我們現在基本上已經耗盡了人類知識的總和,用於人工智慧訓練。這基本上發生在去年。”
作為人工智慧初創公司xAI的創始人,馬斯克的這番言論,呼應了前OpenAI首席科學家伊利亞·蘇茨克弗在去年12月的NeurIPS機器學習大會上的觀點。蘇茨克弗當時表示,人工智慧行業已經達到了他所說的“資料巔峰”,並預測訓練資料的缺乏將迫使行業改變目前模型開發的方式。
馬斯克認為,合成數據–由人工智慧模型自身生成的資料–是未來的發展方向。
“補充真實世界資料的唯一方法是合成數據,人工智慧會創造訓練資料,”他說。“透過合成數據,人工智慧將進行自我評估,並經歷自我學習的過程。”包括微軟、Meta、OpenAI和Anthropic在內的其他公司已經在使用合成數據來訓練其旗艦人工智慧模型。
據市場調研公司Gartner估計,到2024年,用於人工智慧和分析專案的資料中有60%將是合成生成的。
使用合成數據進行訓練還有其他優勢,比如節省成本。人工智慧初創公司Writer聲稱,其幾乎完全使用合成數據源開發的Palmyra X 004模型,開發成本僅為70萬美元,相比之下,一個類似規模的OpenAI模型的估計開發成本為460萬美元。
然而,合成數據也有其缺點。一些研究表明,合成數據可能導致模型崩潰,即模型變得不那麼“有創造力”–並且更加有偏見–在其輸出中,最終嚴重損害其功能。因為模型創造合成數據,如果用於訓練這些模型的資料存在偏見和侷限性,其輸出也將受到類似的影響。
“削減聯邦預算2萬億”的目標或無法實現
埃隆·馬斯克表示,他為當選總統唐納德·特朗普進行的預算削減努力可能無法實現之前設定的節省2萬億美元的目標。
作為新成立的諮詢機構–政府效率部(DOGE)的聯合負責人,馬斯克曾表示2萬億美元是“最佳情況的結果”,並認為實際能夠削減的數額可能只有1萬億美元。
此前,在2024 年10月27日紐約麥迪遜廣場花園舉行的特朗普集會上,馬斯克曾自信地表示能夠削減聯邦預算“至少“2萬億美元”。然而,這一目標很快被預算專家視為不切實際,他們指出整個自由裁量預算僅為1.7萬億美元。在 2025 年1月8日的採訪中,馬斯克首次對2萬億美元的目標進行了調整。
馬斯克與前共和黨總統候選人維韋克·拉馬斯瓦米共同領導DOGE的預算削減工作。該小組沒有官方權力,預計將在特朗普宣誓就職第二任期後向白宮提出建議。特朗普過渡團隊尚未對馬斯克更新的估計做出回應。
財政政策專家指出,若要實現顯著的預算節省,馬斯克和拉馬斯瓦米可能需要提議削減強制性專案,例如面向貧困人口的醫療保健計劃Medicaid。馬斯克也承認,削減預算可能會給一些人帶來“困難”。
在採訪中,前總統比爾·克林頓的前顧問,馬克·彭提到克林頓在其白宮任期結束時曾成功平衡聯邦預算,並詢問馬斯克的具體計劃。
馬斯克表示,儘管2萬億美元是一個理想目標,但他認為有很大機會能夠實現1萬億美元的削減目標。他強調,如果能夠將預算赤字從2萬億美元削減到1萬億美元,並推動經濟增長以使商品和服務的產出與貨幣供應量的增加保持同步,那麼就不會有通貨膨脹,這將是一個“史詩般的成果”。
儘管馬斯克沒有具體說明哪些專案將被削減,但他表示總體上存在許多節省資金的機會,目前正處於“非常有利於節省開支的環境中。”


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