特斯拉老板埃隆·马斯克4月8日在社交媒体上表示，到明年年底或2026年，一种新的人工智能（AI）模型可能会超越人类智能，并且将“比最聪明的人还要聪明”。 人还是聪明的。”但他也表示，只要电力和硬件的供应能够满足日益强大的科技需求。

去年聊天机器人流行之后，我记得马斯克曾经说过一段时间，说这种人工智能太可怕了，很快就会超越人类的智能，甚至很快就会超越人类。 它会回来伤害人类； 当时，他还联合众多美国科学家和企业家给白宫写信，建议对人工智能的安全性进行审查，甚至暂停人工智能的开发十多个月，使得看起来就像真的一样。 您如何看待马斯克的上述言论？ 我想我们还是要让时间来说话。 距离去年已经过去一年了，随后推出了视频生成工具Sora。 马斯克的煽情言论没有得到现实的验证，但是却得到了股市的验证，所以首先应该把美国资本家对人工智能的炒作视为资本市场牟利的工具。

马斯克此前一直对通用人工智能（AGI）持乐观态度，认为它是一种强大的人工智能工具，可以击败任何领域最优秀的个人，现在他预测这一天会来得更早，去年，谁曾预测“到2029年将实现“完整”的通用人工智能。

过去18个月里，人工智能领域确实取得了一些令人印象深刻的突破，包括Sora的发布和更强大的聊天机器人的出现，而这些发展正在以比预期更快的速度推动美国的人工智能前沿发展。 然而，微芯片供应瓶颈，尤其是英伟达生产的微芯片短缺，已成为制约人工智能发展的关键因素。 谷歌联合创始人杰米斯·哈萨比斯（Demis）早前预测，通用人工智能可能在2030年实现。然而，微芯片供应不足阻碍了AI模型的训练和运行。

马斯克在最近接受采访时表示，虽然去年面临芯片限制的问题，人们无法获得足够的英伟达芯片，但今年却转向了变压器供应问题。 他说，一两年内的限制将是电力供应。 这一观点与他去年呼吁暂停先进人工智能的发展相矛盾，当时他警告说，强大的人工智能工具对人类社会构成了“深远的风险”。

马斯克自己的人工智能初创公司 xAI 正在积极训练其 Grok 模型的第二个版本，并相信它将比当前领先的 GPT-4 模型更好。 他透露，该模型将于5月完成训练，并计划推出功能更强大的新模型。 马斯克兜兜转转，但实际上仍在推广自己的xAI。 这个x应该是来自马斯克的收购。 社交平台X，即。

为了参与竞争，马斯克正在寻求筹集数十亿美元的资金。 过去一年，马斯克在xAI上投入了更多的时间和资源。 事实上，马斯克与该公司的所谓既定使命，可又有什么意义呢？ 这场诉讼肯定也是马斯克的炒作。

清华大学战略与安全研究中心特约专家朱荣生认为，人工智能引发的社会问题蔓延速度快、范围广。 这项技术不断增加涉及版权法、作者权、隐私权等法律问题的复杂性。因此，适用于新技术的道德界限和法律规范不断出现。 清华大学、北京大学在人工智能研究方面走在中国相关机构和企业的前列。

不过我想，就像这两天又传出一条消息一样，据说清华大学在芯片研究领域取得了重要突破。 对此，我非常同意项立刚先生的说法，清华的研究有可能改变人类。 芯片的制造已经从电子时代发展到光子时代，这可能会大大提高计算速度。 但现在清华的研究还停留在发表论文和进行理论论证的阶段。 至于这样的芯片采用什么材料呢？ 如何设计？ 如何生产呢？ 还有很长的路要走。 事实上，许多技术从理论到生产需要数十年的发展。 至于商用光子芯片，可能需要几十年的时间。

人工智能确实在某些方面降低了生产成本、提高了生产效率，为很多行业打开了新业态的大门。 例如，《自然》杂志的一项调查显示，现在有30%的美国科学家开始使用它。 AI辅助写作，但随着更先进的AI工具变得越来越普遍，媒体中的AI文本肯定会增加。 当然，这还是指人工智能在英语体系中的实践。 在中国，由于多种原因，例如训练大型中文模型的中文数据并不充足，至少在辅助写作、图像和视频创作方面。 看来，人工智能真正取代真人还需要一段时间。

事实上，显而易见的是，人工智能在美国和中国明显正在向两个应用方向发展。 最近美国和欧洲人都在喊狼来了，中国新能源汽车在全球市场的大扩张，尤其是像比亚迪自2023年以来创造的市场奇迹，很大一部分功劳其实是归功于工人的应用。工业制造中的智能，但中国人还没有用它们来训练聊天机器人与之聊天； 与此同时，刚刚发生的一件更有趣的事情是，拥有xAI等优秀人工智能技术的马斯克旗下的特斯拉电动汽车公司刚刚宣布将裁员十分之一。 这当然是因为中国新能源汽车企业的市场压力太大了。 看来，人工智能不一定决定制造企业的生死存亡。

如果我预测，华为的智能驾驶系统ADS已经在智能驾驶领域得到了验证，已经越来越先进，可能会被问界汽车、丰田汽车、奔驰汽车更多应用，肯定会对全球汽车市场产生强烈的影响，但另一方面，那些在聊天机器人开发和视频生成工具开发上跟随该公司的中国公司，至少现在看来，他们将不得不跟随外国人一段时间。未来很长一段时间，也很难像百度那样出人头地。

我在第1380期节目（电力决定算力：中美新一轮“星球大战”谁先打败谁？）中讨论过，真正制约人工智能发展的一个极其重要的因素是能源。 该公司需要 3,617 台 HGX A100 服务器，总共 28,936 个图形处理单元 (GPU) 来支持。 每日能源需求将达到564兆瓦时。 到2027年，新制造的人工智能设备的能耗将相当于整个荷兰，可以说生成式人工智能的能耗可以“杀死一整个国家”。 “最糟糕的情况是，仅谷歌的人工智能应用就可以消耗掉爱尔兰的全部电力。”

此外，大量的AI训练进行，水资源的消耗也在不断增加。 谷歌每年的用水量为56亿加仑，约合2120万立方米，其中大部分用于数据中心的冷却。 。 该公司训练GPT-3所需的清洁水量相当于填满核反应堆的冷却塔。

因此，归根结底，随着人工智能技术越来越成熟，未来的焦点只会是能源和资源的竞争。 从这个意义上来说，全球只有中国、美国、俄罗斯三个国家有资格入围。 国家根本不具备物质条件。

宇宙是一个大人体，人体是一个小宇宙

不过，吃饭的时候我又想到了另一个问题，那就是我们能不能从另一个维度去思考，就是如果我们把人脑的智能和计算机的人工智能放在一起，用同样标准的计算能力，回过头来，如果我们重新审视能源资源问题，是否能得到新的启示？ 事实上，我们每个人一天消耗的能量和资源并不多，但我们的大脑却可以进行更复杂的计算，完全超越任何人工智能。 那么，支撑人脑执行这些计算的能量到底是什么呢？ 它是生物能源，或者说生命能源。 事实上，当我们讨论能源问题时，这种事情是被忽略的。

根据美国人工智能机构目前的研究，地球上所有的能源和资源都交给了一家公司。 也许其GPT-N聊天机器人的计算能力还达不到人脑的智力水平。 如果真是这样的话，当地球上的能源和资源都没有了，这种人工智能就只能是死路一条。 再说了，别说把地球上所有的能源都交给一家公司，就是把美国所有的资源能源都交给了一家公司。 交给一家公司是不可能的，所以从另一方面来说，这条路也是不可持续的。 虽然英伟达不断更新优化其人工智能芯片的能耗和算力，但我怎么感觉这条美国之路很快就走到了尽头。

倒不如回去研究一下为什么人体的生物能量能够支持人脑进行完全超越任何人工智能的计算。 难道真的有一种生物能源没有被人类真正开发出来吗？ 这种生物能源是地球上最强大、最高效的能源吗？

这其实涉及到我们的宇宙观。 我们中医有一个理论，宇宙是一个大人体，人体是一个小宇宙。 科学尚未完成的地方，我们应该朝什么方向前进？ 恐怕目前还没有真正的结论。 从某种意义上说，人类在这些金属材料上记录和开发智力的方法，其实还不如人类通过身体和生命繁衍下一代所创造的新生命。 有计算能力。

从这个意义上来说，也可以说，地球上任何能源和资源的能量都不如一个物质生命的势能。