千万别着急,最重要的是快!

要以最快的速度慢下来。Anthropic 的 Dario 最近的一篇 We Must Pace the Frontier 把这种拧巴逻辑推到了高点,然后奥特曼,马老板,哈萨比斯等都出来说对对对。当然,不少有独立观点的大牛说这又是恐吓营销,鼓吹“末日论”,指出观点还是那个,并没有什么新事实新证据,无需较真。更有甚者从商业策略或者偏阴谋论的角度去揶揄,这些说要慢下来的都是为了 IPO 做准备,为了圈更多的钱,为了用政府管制来拖慢小公司,来挡住开源模型的发展。

很多都是大牛,都是有识之士,我愿意相信钱对于他们的公司或者雄心很重要,但绝不是他们的终极考虑,尤其是那些前沿实验室里面的研究员,对于他们,如果有机会能证明自己很在意的一个猜想是对的行得通的,拿一个亿跟他们换,他们都未必肯换。几年前 GPT 刚出来的时候,我为了想要看看我公司的项目的一个自己的想法是不是走的通,自己掏腰包去试,因为不试一下我晚上睡不着。

好了,铺垫完了。我想说的是,我觉得:人为的慢下来对安全有帮助的说法,逻辑上说不通。

把 Dario 文章给 Claude 过一遍,提示词是“指出文章中所有逻辑漏洞”,就能轻松拿到一个列表。

例如:文章同时要求能力增长与安全相匹配,以及减速不能损失对中国的领先。
可以用一个假设检验:安全研究需要两年,而领先中国优势只能容许放慢半年。那么半年之后怎么办?
继续等待:违反保持领先的要求。
继续推进:违反必须安全的要求。

再如:文章认为,有望迫使非美国前沿实验室慢下来的第一个重要步骤,就是不让他们拿到强大的 AI 芯片。但同时又没有论证为什么,美国前沿实验室慢下来的第一个重要步骤,又并不能是不让他们拿到强大的 AI 芯片。
公平的说,Dario 在文章里的确提出,就算美国的实验室,也可以考虑限制训练算力、训练方式以及内部使用 AI 改进 AI。但如果真的相信对减速有效,为什么不是重要步骤的第一条,而只是考虑。
其实,对于美国还是其他国家的实验室,在模型研究和安全研究两条路上,在同一个实验室里,算力基本就是零和博弈。如果没有足够的算力但又想更多的投入模型研究,就只能牺牲安全研究算力。你卖不卖芯片改变不了这个零和的本质。明知道对方在拼命追赶,还限制对方的算力,其实是变相的逼迫对方放弃安全研究,道理就是这么简单,连囚徒困境都不算是。

最后一个逻辑漏洞,是最致命的。以上的漏洞可以说是文章观点或者叙事的逻辑漏洞,但以下这个是 AI 发展层面的数学上的一个无解:递归式自我改进(recursive self-improvement,RSI)是指数于时间的,而人类的学习和思考是线性于时间的。
Dario 的文章开头我是完全同意的,今年开始 AI 越来越能够参与开发下一代 AI,递归式自我改进从理论步入实践,而且还已经证明这是未来的方向。我极端的认为,让 AI 去递归式自我改进,是任何学科领域未来唯一值得发展的方向。
千百年来,人类发明了不少东西,然而,这些东西,它们可以被使用,甚至辅助人类去发明新东西,但并不能完全自主的去发明其他东西。现在,人类历史第一次,有一个叫 AI 的东西,可以自主发明其他东西。
但可怕的是,一旦开启了递归式自我改进,人类的理解能力就因理解需要时间而开始掉队了。昨天,全球25位菲尔兹奖得主,对外发布了一份联合声明,数学领域中人工智能的严重失衡,大意是人类数学家没有足够的时间去消化理解 AI “发明”的数学成果。数学家都深知一条指数的曲线是可以很陡峭的。
“递归”描述反馈关系,“递归式自我改进”这个机制本身,不能保证增长一定是曲线,或者一定是最终超过任何固定斜率的直线的曲线,而且可能因领域而不同。但从当前的几个已经应用递归式自我改进的领域,能力提升能够持续加快下一轮改进,且这种反馈没有被收益递减和资源瓶颈抵消,发展不与时间成线性关系是很明显的。

我的看法是:除非有办法全球禁止使用 AI 递归式自我改进,也就是增长速度本身不增长,否则无论如何去人为的减慢,就是螳臂当车,就是一厢情愿,就是不尊重数学。

我认同的:

  • AI 发展会继续加速
  • AI 安全是个大问题
  • AI 应该尽人力所能的速度尽快发展
  • 已经发现的安全问题要尽快修补
  • AI 递归式自我改进这个潘多拉盒子已经打开了
  • 在 AI 持续指数增长,人类理解持续线性增长下,有限期减速无法永久维持人类理解领先。因此,如果减速方案的安全基础是“让人类始终理解并跟上 AI”,它最终必然失效。

我不认同的:

  • 有一个公司或者有一个国家的人是最适合去为人类决定 AI 的发展速度的
  • 有人知道 AI 发展多慢才是安全的
  • 慢就是更安全的

我希望的:

  • 人的大脑思考速度,因某种科技突破,能超越线性于时间
  • 人类作为一个整体,最终会有办法应对(这算我的一种信仰,无法也无须证明)

另外吐槽一下,Dario 文中的“驻场评估机构”的想法,不就是 OpenAI 的雏形吗?行得通早就行了。不过看样子 OpenAI 也会很快跟进这一步。有时候我还真的不得不佩服这些老大们,理想主义下的各种拧巴但依然保持理想。

最后,神话里,疾病辛劳痛苦灾祸都飞出来之后,潘多拉最后吓得赶紧关上了盒子,只有一样东西来不及在关起来之前飞出,那就是“希望”。既然已经打开了,连关上都未必就一定会更好,慢点打开就一定会更好吗?

Cybercab 的未来发展预测

跟特斯拉的其他发布会一样,Cybercab 今天的发布会一如既往,有说看到未来已来的,也有说失望透顶的。对于我,Cybercab 的投入运营,是一个公开事件,是终于让我可以开始进行预测的可靠起点。

TL;DR

产能预测
2026 Q3:1,200 台
2026 Q4:5,000 台
2027 Q1:14,500 台
2027 Q2:27,000 台
2027 Q3:达到约 31,000 台/季度的稳定产能
到 2027 年底累计约有 11 万台 Cybercab 下线。理论运力相当于大约 20–40 个奥斯汀级市场。

发展时间线
2026—2027 H1:基本全部由特斯拉持有运营
2027 H2:小规模专业车队销售或长期租赁
2028:大规模专业车队 + 少量城市试点普通个人购买
2029:普通个人广泛购买

平台抽成策略
大型车队:18%—22% + FSD $299/月
小车主:25%—30% + FSD $299/月

最大变数
现有美国临时豁免没有方向盘和踏板限制在每年 2,500 辆。如果政策不在年底前放宽,以上预测会受到严重限制。


好了,说说推理过程。

假设 Cybercab 严格复刻 Model 3 的产能爬坡 S 曲线,可以得出上述的产能预测时间线。财报可能不会单独披露 Cybercab 的下线数量,但是产能趋势的大约数量应该可以估算。

至于市场覆盖,在奥斯汀,Uber 加 Lyft 整个传统网约车市场,繁忙时刻大概是 4,000–7,000 辆同时在线。考虑到无司机,Cybercab 可以轻松运行超过八小时。约 3,000–5,000 辆 Cybercab 可覆盖并保留高峰冗余。况且,Uber 应该不会短时间在一个城市完全归零。所以,11 万辆大约 20–40 个奥斯汀。

来看车辆归属。低于 $30,000 的售价,扣除利润,假设每辆成本 $23,000。11 万辆,约 $25.4 亿。另外,运营成本和基础设施,包括电网/充电/停放/清洁/维修/保养/牌费/保险等等,如果把这些投资摊到约 11 万辆车上,到 2027 年底,估计 $10 亿。

特斯拉承受得起吗?截至 2026 年 Q2,特斯拉拥有现金 $152 亿,短期投资 $283 亿,合计流动性 $435 亿。所以是有 $35 亿的偿付能力的。

但是马老板的预算大头应该早就锁定在芯片、数据中心、人形机器人上面了。这 $35 亿他能不给 Robotaxi 这个项目花他一定不给。所以结论是,特斯拉会尽可能快的开放对外销售。但是又不可能快到在 Robotaxi 的全链路没有完全打通并稳定之前(2027 下半年),就额外的增加各种更难控制的风险。

如果拿 Airbnb 和 WeWork 的模式做比较,特斯拉最终一定会走 Airbnb 这种轻资产的路。跟 Airbnb 不同的是,Airbnb 不建房子,但特斯拉造车。或者更贴近的类比是苹果,造手机也卖服务。2015 到 2025十年间,苹果营收的服务占比从8.5%增加到26.2%。苹果服务的毛利率能高达 75%,特斯拉做无人出租平台估计达不到。但是,每辆 Cybercab 的年度平台收入相对于车价,可能远高于一部iPhone的年度服务收入相对于手机价格。