AI 与算力最新消息：xAI、Grok、Dojo

https://x.com/elonmusk/status/2013034224828215706?s=46&t=l1Wq0_5vQtQ9w7HRyLsi9A

https://x.com/elonmusk/status/2012489863652597918?s=46&t=l1Wq0_5vQtQ9w7HRyLsi9A

核心要点：

• 国防部长Pete Hegseth在SpaceX现场宣布：Grok本月晚些时候上线，与Google Gemini并列使用
• 覆盖约300万军方及文职人员，支持Impact Level 5安全级别，可处理受控非密信息（CUI）
• 额外亮点：实时接入X平台公开信息，作为全球情报参考
• 背景：这是美国“AI加速战略”的一部分，旨在让美军用上最前沿的本土AI模型

同时引发争议：部分媒体提到Grok近期生成争议图像引发全球批评，另有声音质疑与马斯克的利益关联。

https://x.com/sawyermerritt/status/2010878861202931814?s=46&t=l1Wq0_5vQtQ9w7HRyLsi9A

Q1 将推出更多推理功能

https://x.com/aelluswamy/status/2009430219674013812?s=46&t=l1Wq0_5vQtQ9w7HRyLsi9A

这个观点非常有深度，它解释了为什么特斯拉、大疆这些公司能降维打击传统行业。

⚡️ 深度思考：为什么说一切硬件都在“手机化”？**

一个很深刻的观点：全球生产范式正在发生巨变。从电动车、无人机到商业航天，本质上都在复用同一套**“电力—计算—传感—连接—软件”**的堆栈。

1️⃣ “带轮子的手机”只是开始
现在的逻辑是：

• 电动车 = 带轮子的手机
• 无人机 = 带桨的手机
• 机器人 = 会移动的手机

当消费电子的规模和迭代速度外溢到其他行业时，传统制造业的壁垒瞬间就崩了。

2️⃣ 真正的护城河：模块化中层
以前大家觉得核心技术是某个零件，其实真正的胜负手在**“中层封装”**。
谁能把上游的标准件（芯片、电芯、传感器）封装成稳定、可复用的子系统，谁就能决定成本曲线和性能上限。这才是规模复利的源头。

3️⃣ 亚洲的复利 vs 美国的短板

• 亚洲优势： 拥有极强的“中层生态”。同一个电—算—感堆栈可以不断重组，今天做手机，明天就能做机器人，靠规模快速把成本打下来。
• 美国痛点： 缺失中层生态。过度外包导致制造与研发脱钩，想在生产中持续优化？对不起，工厂不在家，迭代不动。

4️⃣ 未来竞争的焦点
不论是国防、航天还是通用机器人，未来的核心竞争力将转向：**无人化、软件定义、功率管理、以及硬化算力。** 这些能力全部源自消费电子的工艺积累。

💡 策略建议：
真正的顶级玩家（比如 Tesla）不是搞盲目的全面垂直整合，而是**由架构方定义关键模块规格，再联手规模化供应商共同量产。** 总结一句话：
未来的赢家，是那些能用软件编排自动化工厂，并把供应链锚定在巨量消费市场的公司。这也是为什么老马一定要把车、火箭和机器人放在同一套技术逻辑下的原因。

支持Grok/Optimus/ #Tesla AI训练

https://x.com/teslaownerssv/status/2009368594795401241?s=46&t=l1Wq0_5vQtQ9w7HRyLsi9A

主持人与马斯克围绕“如何走向星际迷航而非终结者”的主线展开，

讨论几点：#AI 已进入加速期且不可关闭，未来3–7年转型会“颠簸”；

AI对白领工作影响显著，可能出现同时“普遍高收入与社会不安”；

要用真相、好奇心与审美来塑造AI价值观。能源被视为一切的内环，太阳是最优能源源头，较之在地球做聚变更现实；

延伸到太空太阳能与AI卫星规模化的工程路径，以及中美在算力与太阳能上的趋势对比。

整体基调是在承认短期阵痛的同时，对长期“可持续丰裕”保持乐观。

https://www.youtube.com/watch?v=RSNuB9pj9P8

NVIDIA 出了新系统，特斯拉 Robotaxi 的护城河还稳吗？

这两天 NVIDIA 发布了 Alpamayo 自动驾驶平台，业内讨论声很大。但我仔细看了一下 AI 专家 James Douma 的拆解，逻辑非常硬，总结下来就一句话：“乐高拼出来的模型再像，也变不成真的 Falcon 9 火箭。”

作为车主和股东，我把这件事的三个关键点给大家盘清楚：

1️⃣ “工具包”不等于“生产力”
NVIDIA 发布的其实是一套**“样板房工具”，它能让那些落后的传统车企快速攒出一个好看的 Demo，但在实际落地上，这仅仅完成了 0.01%。
想要把 Demo 变成真正能上路、能赚钱的 Robotaxi，中间隔着无数个工程坑。这也就是为什么 James Douma 说它对特斯拉的威胁几乎为“零”**。

2️⃣ 无法逾越的数据鸿沟
自动驾驶最值钱的是真实世界的“毒打”，而不是模拟器里的脚本：

• NVIDIA： 只有 1700 小时的视频数据，大多还是合成或模拟的。
• Tesla： 累计 FSD 里程突破 70 亿英里，且每月以 4.5 亿英里的速度疯狂“进化”。

这种数据规模的代差，不是靠买几块显卡就能追上的。

3️⃣ 老马与老黄的“默契”
非常有意思的一幕：

• 老黄（NVIDIA CEO）： 亲自下场给特斯拉背书，直言“特斯拉的栈是全球最先进的，我家就在用，开得极好。”（潜台词：我是卖铲子的，没打算下场造车抢饭碗）。
• 老马（Elon）： 承认 NVIDIA 的工具很有用，但传统车企自己不争气。特斯拉今年砸了 100 亿美金 买硬件，配合自研的 AI4 芯片 垂直整合，把每年 200 万辆 新车变成了移动的算力终端。

💡 我的看法：
NVIDIA 的发布对行业是好事，它能加速整个自动驾驶生态的成熟，但它撼动不了特斯拉的先发优势。

特斯拉的护城河是：真实数据 + 自研芯片 + 规模化量产。这三位一体的闭环，目前全球依然没有对手。与其担心被“偷家”，不如说 NVIDIA 再次验证了特斯拉走“端到端 AI”这条路是唯一正确的赛道。

🔗 James Douma 核心帖
🔗 Elon 回应

传统车企自己却几乎不动。
今年底，Tesla 仅买 NVIDIA 训练硬件就砸 100亿美元！
自研 AI4 芯片处理海量视频，省下翻倍成本。
年产 200万辆+持续增长，
全系标配：双 AI4 + 8 摄像头 + 系统冗余 + 高带宽通信

https://x.com/elonmusk/status/2008679154598969430?s=46&t=l1Wq0_5vQtQ9w7HRyLsi9A

刚刚（1月7日），xAI 官方宣布融资规模超预期完成，从原定的 150 亿加码至 200 亿美元。马斯克正在用惊人的速度构建全球最强算力集群。
📊 融资核心详情：

• 💰 融资金额： 200 亿美元（估值推高至约 $2300 亿）。
• 🤝 战略投资者： NVIDIA (英伟达)、思科 (Cisco)。
• 💎 财务投资方： 富达、卡塔尔主权基金 (QIA)、Baron Capital、Valor Equity 等。

https://x.ai/news/series-e

Nvidia 在 CES 2026 上正式发布了全新自动驾驶系统 Alpamayo。如果说特斯拉 FSD 是自动驾驶界的 iPhone（闭环、极致、垂直集成），那么 Nvidia 正在通过 Alpamayo 打造自动驾驶界的 Android（开放、生态、定义标准）。
🧠 Alpamayo：会“思考”的驾驶大脑
不同于传统的“黑盒”端到端模型，Alpamayo 采用了 视觉-语言-动作 (VLA) 模型：

• 光子进，动作出： 这一点确实和 FSD 的端到端思路不谋而合。
• Chain-of-Thought (思维链) 推理： 它不仅生成驾驶动作，还能“解释”为什么要这么做（例如：“检测到前方施工，向左微调避让”）。
• 100 亿参数规模： 基于全新的 Cosmos Reason 推理模型，专门攻克自动驾驶中那些极难的“长尾”场景。

via FIRE 了安築

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将成为最具竞争力的公司💪

AI算力提升75%以上📈
FSD完全自动驾驶能力，累计行驶超32亿公里🌍
全年用于AI计算投入超783亿人民币…💰

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via 特斯拉的微博

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• 整车 AI 智能配电；

• 全系标配 800 V 电驱系统，SiC 功率模块最高效率 99.5%；

• 全新 SoC 解析技术。

#小鹏P7+三电技术沟通会##42how##新能源汽车#

via 42号车库的微博

“xAI 和 NVIDIA 仅用 122 天就建造了支持设施和最先进的超级计算机，而这种规模的系统通常需要数月甚至数年的时间。从第一个机架滚到地板上到开始训练只用了 19 天：xAI 建造了世界上最大、最强大的超级计算机。”

via 常岩CY的微博

合作包括覆盖人工智能、云计算、新能源、人才培养等领域。据官方介绍，中国石化与华为长期以来保持着良好合作关系，早在 2020 年 11 月就已签署战略协议。

#42how##新能源汽车##华为#

via 42号车库的微博

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• 转发 @特斯拉: 特斯拉人形机器人工厂上班的一天🤖

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via 特斯拉的微博

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#42how##新能源汽车##长安马自达#

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• 转发 @常岩CY: 在高通骁龙峰会期间，我们有幸与高通 CEO @安蒙 先生进行了一场深入访谈。

在这次专访中，他向我们分享了高通对于汽车行业的愿景，强调了骁龙芯片和骁龙数字底盘在推动汽车数字化转型中的关键作用。尤其是随着 AI 和硬件的融合，汽车的智能驾驶、座舱体验以及我们与汽车的互动方式都将发生根本性变化。

安蒙先生还特别提到了中国市场在智能汽车领域的创新速度和潜力，直言非常欣赏中国市场的创新速度，认为这和高通的理念非常契合，骁龙在短短时间内在汽车领域取得的成绩就是最有力的证明。

其实，随着计算能力的提升和 AI 时代的到来，我们所熟知的移动终端和智能汽车的体验将彻底改变。在高通的产品与理念不断进步迭代的同时，人们对智能汽车的想象才「刚刚开始」。

#高通骁龙峰会2024##为什么说今年高通骁龙峰会是历届最强#常岩CY的微博视频

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在这次专访中，他向我们分享了高通对于汽车行业的愿景，强调了骁龙芯片和骁龙数字底盘在推动汽车数字化转型中的关键作用。尤其是随着 AI 和硬件的融合，汽车的智能驾驶、座舱体验以及我们与汽车的互动方式都将发生根本性变化。

安蒙先生还特别提到了中国市场在智能汽车领域的创新速度和潜力，直言非常欣赏中国市场的创新速度，认为这和高通的理念非常契合，骁龙在短短时间内在汽车领域取得的成绩就是最有力的证明。

其实，随着计算能力的提升和 AI 时代的到来，我们所熟知的移动终端和智能汽车的体验将彻底改变。在高通的产品与理念不断进步迭代的同时，人们对智能汽车的想象才「刚刚开始」。

#高通骁龙峰会2024##为什么说今年高通骁龙峰会是历届最强#常岩CY的微博视频

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这一合作加强了双方在前沿科技、可持续发展及人才培养等方面的创新实践，促进了跨领域技术的共研共创，旨在为汽车行业面临的复杂挑战提供前瞻性的解决方案。

宝马集团董事长齐普策先生表示：“中国是创新的沃土，正在引领智能出行变革。开放合作是驱动创新与增长的关键。因此，我们与清华大学等中国顶尖创新伙伴紧密合作，不断探索前沿创新技术和未来出行趋势。明年全球推出的‘新世代’车型，标志着宝马在设计、技术和理念三个维度全面进入未来，将为中国客户带来更加‘责任为先，人文为本，智能为纲’的个人出行体。

秉持开放创新理念，宝马始终高度重视与中国顶尖科研机构建立深入的伙伴关系。双方此次成立的联合研究院，以“未来出行”为战略方向，聚焦汽车行业变革的关键趋势和技术前沿，特别在电芯安全技术、动力电池回收、人工智能、“车路云一体化”（V2X）、固态电池以及汽车全生命周期的碳减排等尖端领域深化合作。

在固态电池领域，宝马携手清华大学电池技术领域的领军教授，专注固态电池的热管理和新材料开发，加速推动固态电池的大规模生产。在V2X技术领域，双方将研究探索为未来的宝马量产车带来更丰富的智能网联体验。尤为值得一提的是，此次合作升级打破了传统院系界限，有效促进了跨学科资源的整合与共享，进一步释放了科研创新的巨大潜能。

宝马与清华大学的合作不仅仅局限于技术创新，还涵盖人才培育以及文化交融与互鉴等方面。宝马相信，在全球发展充满不确定性的当下，合作与开放更显弥足珍贵。作为清华大学经管学院顾问委员会委员，齐普策在来访期间宣布启动“中欧未来科技青年领导力”项目，助力培育企业家精神、培养具有全球视野的未来商业创新领袖、增进中欧之间的经济与人文互动。

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• 转发 @奇轮妙旅-Stella: 小鹏P7+智驾月月有更新。

其实，大家是更喜欢像手机 APP 一样天天小更新，还是攒一起来个大更新？🤔

#小鹏p7+首发端到端ai智驾全新版本#广州·洲至奢选广州香岚官洲酒店

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