.@elonmusk 告訴我他計劃建立「Optimus Academy」，以訓練一支人形機器人軍隊。 > 「在模擬世界中有數百萬個模擬機器人」 > 「在現實世界中有數萬個機器人，以縮小模擬與現實之間的差距。」 為什麼？特斯拉訓練人形機器人的方式與其構建全自動駕駛（FSD）的方式有兩個重大區別。 - FSD 只需要學習三個自由度：轉向、加速、剎車……而人形機器人必須學會如何協調 50 多個關節。 - 你可以出售沒有 FSD 的特斯拉，這使你能夠收集數百萬小時的駕駛數據來啟動你的模型……但你不能出售尚未學會如何做事的 Optimus。 Optimus Academy 是 Elon 嘗試建立特斯拉在 FSD 中免費獲得的數據飛輪。

我問 @elonmusk 的第一個問題是：把 GPU 發送到太空的意義是什麼？ 軌道數據中心的整個想法是，如果發射成本持續下降，將 GPU 放入軌道的成本將會低於在地球上建造發電廠的成本。 這個論點的問題在於，能源僅占數據中心整個生命周期成本的約 15%。而芯片本身約占 70%。而且你仍然需要將它們發射到太空！ Elon 一再重申一個觀點：在地球上，物理上根本無法擴大所需的 AI 能源生產規模。 他不斷指出我們在地球上已經遇到的瓶頸： 你無法接入公用事業 - 互連隊列太長。 你無法在計量表後使用天然氣並自己發電 - 渦輪機的交貨時間延伸到 2030 年以後。 你無法在地球上使用太陽能，因為許可證和關稅。 要使計算轉移到太空在經濟上有意義，以下所有條件都必須成立： - 地球上的發電達到上限，或 AI 需求超過所有地面選擇（作為參考，1 TW 的太陽能僅占美國土地面積的 1%，而 AI 目前在全球僅使用約 20 GW）。 - 芯片生產的增長速度快於發電（因為 Elon 建造 TeraFab）。如果建造和安裝太陽能電池板比擴大半導體製造更困難，那將是令人驚訝的。 - Starship 每年發射數千次。 在那個世界裡，Elon 將徹底贏得 AI 競賽。 SpaceX 是唯一能夠以那種規模發射的實體。xAI 將擁有無限的能源。其他所有人將被困在爭奪電網互連和渦輪機訂單中。 如果這三個條件不成立？ 那麼在地球上，xAI 只會成為一個普通的參與者 - 而且沒有市場會為第四好的 AI 模型。Elon 的比較優勢從來不是在於比 Google 更快地導航公用事業互連隊列或提交許可證。他的優勢是 SpaceX。 那麼為什麼不押注於 SpaceX 成為王者的世界呢？ 我問 Elon 那個世界看起來怎麼樣。100 GW = 10,000 次星艦發射，他希望到 2030 年每年做更多。 那就是每小時一次星艦發射。