本该是杰夫·贝索斯的高光时刻，结果被一只猫咪表情包搅了局。

今天凌晨，当贝索斯要亲自下场做 AI 公司的消息刚在网上发酵，马斯克就火速在 X 平台转发推文，并附带一句话：

「哈哈，不可能。Copy cat（跟屁虫）」

如果你关注科技圈，这剧情大概见怪不怪了。从卫星到火箭，这两位科技圈的顶流已经互怼了整整二十年。只是，如今吵架的战场，变成了眼下最火的物理 AI。

62 亿美元，贝索斯开启史上最壕创业

2021 年贝索斯把亚马逊 CEO 的位置让给了安迪·贾西，本以为他要专心当富豪享受人生。结果四年后，这位电商之王突然宣布：我要重返一线，

这次他瞄准的新项目，叫普罗米修斯计划(Project Prometheus)。

据纽约时报的报道，这个计划一出场就拿了 62 亿美元的融资启动资金，其中相当一部分是贝索斯自己掏的腰包。

凭借这笔巨款，普罗米修斯在硅谷展开了「人才大抢购」，已经挖来了近 100 名顶级研究员，这些人之前都在 OpenAI、Google DeepMind 和 Meta 工作。

那让贝索斯选择二次创业的普罗米修斯到底要做什么？

简单说，就是让 AI 从虚拟世界走进现实世界。现在市面上的 AI 主要都是通过学习网上的文字、图片来生成内容。它们很会写文章、画画、聊天，但有个致命问题，它们不懂物理世界。

举个例子：你问 ChatGPT「怎么设计一个更轻的飞机机翼」，它可能给你讲一堆理论，但它自己从来没摸过真实的机翼，不知道不同材料在风洞里的表现。

贝索斯要做的，就是让 AI 真正动手做实验。

据悉，普罗米修斯预计探索建设一个超大型自动化实验室。在这个实验室里，机器人会 24 小时不间断地进行物理、化学和工程测试。AI 会像科学家一样，自己提出假设、设计实验、观察结果、得出结论，然后不断迭代优化。

目标领域非常明确：航空航天、汽车工程、计算机硬件制造。比如在航空领域，AI 可以自己跑成千上万次风洞模拟，找出最优的机翼形状；在汽车制造中，AI 可以规划整条产线的机器人如何协作。

此外，贝索斯选的搭档也很有意思：维克·巴贾杰（Vik Bajaj）。

他是个跨界科学家，有着物理和化学的学术背景，曾是神秘实验室 Google X 的核心成员，参与过无人机送货项目 Wing 和自动驾驶项目 Waymo 的早期开发。后来还创立了 Alphabet 旗下的生命科学公司 Verily。选这样一个人当联合 CEO，至少在技术层面也有一个把握航向的舵手。

马斯克为什么说贝索斯「抄袭」？

马斯克这次发「Copycat」不是没有原因的。

最近几年，马斯克一直在强调：特斯拉已经变成了一家 AI 和机器人公司。现在贝索斯也要搞物理 AI，也投资了一堆机器人公司，在他看来，贝索斯进军物理 AI 和机器人领域，更像是在抄特斯拉的作业。

而两者的恩怨，也由来已久。

2019 年，亚马逊宣布要做 Project Kuiper 卫星项目，马斯克当场开骂「Copycat」，因为 SpaceX 的 Starlink 早在 2015 年就开始规划了。

同年贝索斯发布「蓝月」月球着陆器，马斯克又恶搞 P 图把「Blue Moon」改成「Blue Balls」。2020 年，亚马逊花 12 亿美元收购自动驾驶公司 Zoox，马斯克又发推：「@JeffBezos 是个跟屁虫」。

往前追溯，两人的梁子结得更早。

2004 年第一次见面就不欢而散。2013 年为了 NASA 的 39A 发射台打得不可开交。2014 年打专利官司，2021 年又因为登月合同闹上法庭。

不过话说回来，虽然两人互怼了二十年，但在技术成就面前，马斯克还是展现了一定风度。当地时间，11 月 13 日，蓝色起源的新格伦号重型火箭成功发射，并且在第二次飞行尝试中就完美回收了第一级助推器。后续马斯克还在 X 上送上祝福。

而无论是贝索斯的普罗米修斯， 还是马斯克的特斯拉和 Optimus， 他们都在做同一件事：让 AI 真正理解物理世界， 走出屏幕。

所以，抛开「抄袭」的口水战，更值得关注的是：当两个顶级玩家同时押注物理 AI 时，这个赛道的爆发可能比我们想象的更快。

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刚刚，马斯克拿下史上最壕薪酬包。

一份价值近万亿美元的 CEO 激励计划，在刚刚落下帷幕的特斯拉 2025 年度股东大会上，以超过 75% 的支持率通过。

现场气氛高涨，堪比演唱会，股东们齐声高喊「Elon! Elon!」，马斯克上台时收获阵阵欢呼，还与特斯拉机器人共舞了一段。

当然，光拿钱是不够的，马斯克还得给股东们画几个饼。

他在台上预测，Optimus 机器人能让全球经济总量增加 10 倍，会比最好的外科医生更强，甚至能消除贫困、提供顶级医疗服务。

另一个重磅消息是，特斯拉无方向盘自动驾驶汽车 Cybercab 预计明年 4 月量产。

除了薪酬方案，股东大会还通过了啥？

这场股东大会的议程相当密集，关键提案的投票结果如下：

• 当选董事：Ira Ehrenpreis、Joe Gebbia 和 Kathleen Wilson-Thompson
• 批准 2024 年高管薪酬方案（咨询性投票）
• 批准为替代马斯克 2018 年薪酬计划提供资金
• 批准马斯克价值 8780 亿美元的新薪酬方案
• 从特斯拉章程和细则中删除超级多数投票要求
• 股东提案：授权特斯拉投资 xAI （通过，但有大量弃权）
• 股东提案：将高管薪酬与可持续发展及人力资本目标挂钩
• 股东提案：废除衍生诉讼 3% 持股比例规则
• 股东提案：每年选举所有董事
• 股东提案：根据德克萨斯州法律，要求在修改公司章程某些条款前须经股东批准

而关于特斯拉投资马斯克旗下 AI 公司 xAI 的咨询性投票结果，特斯拉董事会对此表示：「由于这是一项咨询性投票，董事会将根据目前的股东支持程度进一步评估后续行动。」

插个题外话，根据路透社的分析，尽管今年的薪酬方案在未来 10 年内可能授予价值高达 1 万亿美元的股票，但会在授予时扣除这些股票的成本，因此对马斯克来说，实际价值略低，大约为 8780 亿美元。

那么，这份价值 8780 亿美元的激励计划到底怎么回事？

先说清楚，这不是马斯克马上就能拿到的工资，具体来说，马斯克预计将获得 4.237 亿股的股票奖励，分成 12 个阶段来解锁。每完成一个市值目标，如果特斯拉还能达成相应的利润或运营目标，他就能拿到约 1/12 的股份。

想拿这近万亿美元，马斯克得完成一系列堪称「不可能完成」的任务：

特斯拉得从现在的 1.4 万亿美元一路飙升到 8.5 万亿美元。

什么概念？差不多是现在市值最高的英伟达的 1.85 倍。

第一个阶段的目标是市值达到 2 万亿美元（目前约为 1.4 万亿美元），接下来的 9 个阶段，每提升 5000 亿美元市值可解锁一部分，最后两个阶段每提升 1 万亿美元，最终目标为 8.5 万亿美元市值。

此外，要想拿到这笔新薪酬，马斯克还得完成一连串运营 KPI：

• 交付 2000 万辆特斯拉汽车
• 搞定 1000 万份 FSD（完全自动驾驶）活跃订阅用户
• 交付 100 万个 Optimus 机器人
• 实现 100 万辆 Robotaxi 商用运营
• 还得达成一系列调整后的 EBITDA（息税折旧摊销前利润）基准，从 500 亿美元到 4000 亿美元不等

当然，就算完成了目标，马斯克也不能马上套现。这些股份有两个关键的归属时间点：2032 年春季和 2035 年秋季。而且就算股份归属了，还得再持有五年才能卖出。

此外，这份方案也给了马斯克一个「保底」：即便遇到自然灾害、战争等不可抗力，他还是能拿到部分股份。更关键的是，虽然股份还没完全归他，但只要目标达成，马斯克马上就能获得投票权。

而投票权，恰恰暴露了马斯克的真实目的。

毕竟很多人不理解，已经是全球首富了，马斯克为什么还要死磕这万亿薪酬？

如上所说，如果这份薪酬方案全部兑现，马斯克将额外获得 4.237 亿股特斯拉股票，持股比例会从现在的 13% 飙升到 25%。

而这个 25%，才是他真正想要的——对特斯拉的控制权。

只是，特斯拉董事会心里其实也清楚，任何公司都不应该永远依赖某一个人。特斯拉其实已经在为「后马斯克时代」做准备了。

马斯克要想拿到最后的 7000 万股股票，必须先建立 CEO 接班机制。这也算是给特斯拉上了个「双保险」。

在 CEO 年薪里，马斯克什么水平？

即使不计算这次的 1 万亿美元方案，马斯克的终身薪酬也早已远超其他高管。

根据 Equilar 的分析数据，自 2006 年以来，马斯克的终身薪酬（包括工资、奖金、福利，以及已兑现股票与行使期权的价值）已经是其他 CEO 的数倍甚至数十倍。

而马斯克刚刚获批的薪酬方案，其价值几乎相当于拥有 3600 万人口的波兰一年的国内生产总值（GDP），也相当于拥有 1.74 亿人口的孟加拉国 GDP 的两倍。

作为全球首富，马斯克的净资产已接近 5000 亿美元。而这份新薪酬方案的出现，很大程度上是因为之前的薪酬方案被法院给否决了。

2018 年那份价值约 560 亿美元的薪酬计划，被特拉华州衡平法院的 Kathaleen McCormick 大法官认定为「过度、不当且必须撤销」。

原因在于，法官认定马斯克在薪酬谈判中掌控过大，且董事会也没给股东提供该有的信息。这可把马斯克给气坏了。特斯拉甚至试图让股东「追溯批准」那份方案，但 McCormick 法官直接判定这种投票无法弥补之前的程序缺陷，去年 12 月还维持了原判。

目前，这案子还在特拉华州上诉中，马斯克的期权到现在还悬着。

反对声再响亮，也敌不过 75% 的支持率

虽然最终以超过 75% 的支持率通过，但这场投票远没有看起来那么轻松。

挪威主权财富基金（全球最大主权财富基金）此前率先表态，将投票反对该薪酬方案。

他们虽然认可马斯克在公司发展中扮演的富有远见的角色，但对该奖励方案的总规模「感到担忧」，认为该方案未能缓解公司对个人过度依赖的情况。

这已经是挪威主权基金第二次反对马斯克的薪酬方案了。此前，他们也投票反对过那份 560 亿美元的计划。

特斯拉两大股东 Glass Lewis 和 ISS 同样建议投资者否决该薪酬方案，认为金额过高，会稀释股东价值。ISS 在声明中直言：「虽然此奖励的核心目的是留住马斯克，但该方案中没有任何明确条款保证他真的会这么做。」

对此，马斯克在上个月的财报电话会上怒斥 ISS 和 Glass Lewis，称他们是「企业破坏分子」。

除了机构投资者的质疑，特斯拉自身的战略规划也引发了争议。

特斯拉在今年 9 月发布了《宏图计划》第四篇，声称这是公司未来如何通过产品实现「可持续的富足」的蓝图。然而，与前三篇《宏图计划》相比，第四篇显得格外空洞。

过去的每一篇都列出了具体目标和可操作的想法，2023 年发布的第三篇《宏图计划》甚至是一份长达 41 页的白皮书，聚焦于构建可持续能源经济。

面对铁杆粉丝的批评，马斯克本人也承认批评是合理的，并表示特斯拉会补充更多细节。但两个月过去了，这份计划至今未有任何修改。

尽管如此，在这场投票，支持者相信，马斯克是唯一能把特斯拉从「卖车公司」转型为「AI+机器人巨头」的人。没有他，特斯拉可能沦为平庸的电动车制造商，市值早晚被腰斩。

最终，特斯拉用近万亿美元把他绑在了船上。

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刚刚，Google 正式启动数据中心登月计划，打算把自己的算力都放到太空。他们还给这个计划起了个很酷的名字，叫做 Project Suncatcher，太阳捕手计划。

Google 的想法很简单，与其在地球上争抢日渐枯竭的资源，不如去太空中直连太阳能。这个全新的登月计划，目标也只有一个，在太空中建立一个由太阳能驱动的、可扩展的 AI 基础设施。

前些天，OpenAI 的 CEO 奥特曼和微软 CEO Satya Nadella 纳德拉，在播客节目上表示，

我今天的问题不是芯片供应问题；事实是，我没有足够的暖壳（warm shells）来插入它们。

听着相当凡尔赛，毕竟在这场 AI 浪潮之前，我们一直以为算力就是一切。

但就像奥特曼在节目里面说，AI 的未来，更多地需要能源上的突破，订购的 AI 芯片太多，配套的数据中心和电力跟不上也是白搭。

AI 耗电有多离谱，根据国际能源署 (IEA) 的数据，到 2030 年，全球数据基础设施的耗电量，预计将与整个日本的国家耗电量相当。

不只是电，还有水。世界经济论坛的数据显示，一个 1 兆瓦的数据中心，每天消耗的水量，与大约 1000 名发达国家居民的用水量相同。

而就在最近五年，数据中心的需求开始狂飙，但增长速度已经远远超过了，规划新发电能力的速度。

Google 为了解决同样的问题，他们的计划，是发射一个由太阳能驱动、搭载 Google 自研 TPU 芯片（用于计算，类似英伟达的 GPU）的卫星星座，在太空中组建一个「轨道 AI 数据中心」。

太空一定比地球更便宜、更高效吗？

为什么是太空？Google 的理由简单粗暴。

1、8 倍效率： 如果搭载芯片的卫星，在正确的轨道上，太阳能板的效率是地球的 8 倍。

2、7*24 不间断供电： 太空没有黑夜和云层，对比地球上的太阳能板，可以持续产生电力。

3、零资源消耗： 在太空，数据中心不需要消耗地球有限的土地，也无需消耗大量水资源做冷却工作。

目前地球上的数据中心，越来越接近能源瓶颈，建在冰岛、挪威，是为了冷；建在内华达沙漠，是为了电。像在国内，多数大厂的数据中心都放在贵州、宁夏中卫等，靠环境来降温。

但是太空的环境，远比地球复杂。Google 在自己的研究论文里面，详细提到目前遇到的难点，以及用于应对的方法。

让 AI 「登天」，Google 要解决三大难题

难题一：太空「局域网」？

AI 训练需要海量芯片协同作战，彼此间的连接带宽和延迟要求极高。在地球上我们可以用光纤实现数据的高速传输，在太空怎么办？

Google 的方案：编队飞行 + 激光通信。

他们计划让卫星「飞得非常近」，彼此相距仅公里级或更近。

在他们一个 81 颗卫星的模拟星座中，每颗卫星都配有太阳能阵列、辐射冷却系统，以及高带宽光学通信模块；且卫星间的距离仅在 100-200 米之间动态变化。

在如此近的距离上，它们可以通过自由空间光通信（FSO ISL，Free-Space Optical Inter-Satellite Links），实现高速互联。Google 在论文中透露，他们的演示已经成功实现了 1.6 Tbps 的双向传输速率。

难题二：宇宙「辐射」？

太空环境极其恶劣，太阳在提供能源的同时，也喷射出致命的高能粒子（辐射），这对尖端芯片直接是毁灭性打击。

Google 的方案：硬扛。

他们把自家的 Cloud TPU v6e (Trillium) 芯片送进了实验室，用 67 MeV 的质子束轰击它。

结果是「惊人地抗辐射 (surprisingly radiation-hard)」，TPU 最敏感的高带宽内存 (HBM)，在承受了 2 krad(Si) 的剂量后才开始出现异常，这几乎是 5 年任务预期辐射剂量（750 rad(Si)）的近 3 倍。

这意味着 Google 的 TPU 可在低地轨道连续运行 5 年，无永久损伤。

Google 计划在 2027 年前与 Planet 公司合作，发射两颗原型卫星，测试实际运行环境。

难题三：数据回传

在太空上，各个 GPU 之间的数据传输是做到了快速高效，但是就算在太空算完了，数据怎么高速传回地球？

这是一个 Google 在论文中承认、尚待解决的重大挑战。

延迟问题： Google 选择的「晨昏同步轨道」，虽然太阳能拉满，但论文承认这将会增加到某些地面位置的延迟。

带宽瓶颈： 目前的「地-空」光通信的最高纪录，还是 NASA 在 2023 年创下的 200 Gbps。

200 Gbps 听起来很快，但对于一个太空 AI 数据中心来说，这根水管远远不够用。

然而，在所有这些（局域网、辐射、地面通信）高难度的技术挑战之上，还压着一个最根本、最致命的障碍，它决定了前面的一切是否值得去解决，上天成本。

这曾是最大的障碍，把一公斤重的东西送上天，曾经比同等重量的黄金还贵。

Google 在论文中计算过一笔账，如果 SpaceX 的发射成本能降到 $200/kg（预计 2035 年左右），则太空数据中心的单位功率成本，能与地面数据中心持平，约 $810/kW/年，与美国本土数据中心的 $570–3000/kW/年区间完全重叠。

换句话说，当火箭便宜到一定程度，太空就会比地球更适合建数据中心。

然而，现实是目前的发射价格，是这个理想价格的十倍以上。

谁能让这件事发生？SpaceX

Google 在他们的论文里，明确采用了 SpaceX 的学习曲线假设：每当总发射质量翻倍，单位发射成本下降 20%。

从 Falcon 1 到 Falcon Heavy，SpaceX 已把发射成本从 $30000/kg 降到 $1800/kg；而 Starship 的目标，是 10× 可重复使用率下的 $60/kg，极限情况下可降到 $15/kg。

这意味着，SpaceX 很有可能成为支撑 Google 太空数据中心经济模型的公司。

如果说英伟达垄断了地球上的 GPU，那么 SpaceX，将来就可能垄断太空中的算力空间。

在地球上，英伟达卖 GPU；在太空里，SpaceX 卖轨道。

就在 Google 发布论文的几天前，11 月 2 日，英伟达强大的 H100 GPU 已经「首次」被送入太空。

这颗 H100 被搭载在一家名为 Starcloud 的初创公司的卫星上，其在轨算力比以往任何太空计算机强 100 倍。

它们的任务更直接，在轨实时处理数据。Starcloud 的 CEO 举例：一颗 SAR（雷达成像）卫星的原始数据极其庞大，与其下载数百 GB 的原始数据，不如在轨用 H100 分析，只传回 1KB 大小的结果，比如「一艘船在某位置，速度 多少」。

而当被问到这一切如何实现时，Starcloud 的 CEO 同样指向了马斯克：他们的愿景，完全依赖于「SpaceX Starship 带来的成本降低」。

搭载了英伟达 H100 GPU 的 Starcloud-1 卫星，正是通过马斯克的 SpaceX，Bandwagon 4 Falcon 9 航班发射升空的。

过去五年，英伟达一次次刷新最高市值记录，关键在于它提供了最强的算力单元（GPU）；它掌控了 CUDA（英伟达通用计算平台）生态，形成软件锁定；它成为所有 AI 公司（OpenAI、Anthropic、Google）的算力上游。

而在太空算力时代，这三点都可能都将被重新分配，那个时候，算力空间才是下一个红利。

AI 的极限，也许才刚刚开始。

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