马斯克
除了大型 AI 的竞争力之外，还有其他各种因素 对于大型 AI 来说， 人员的才华当然重要。 硬件的规模以及你如何有效利用这些硬件也很重要。所以你不能只是订购一大堆 GPU，然后它们 你不能只是插上电就行。所以你得弄到很多 GPU，并让它们 能稳定地进行连贯训练。
然后就是，你有什么独特的数据来源？我猜分发（distribution）在某种程度上也很重要，比如人们如何接触到你的 AI？对于那些要成为有竞争力的大型基础模型（large foundation model）来说，这些都是关键因素。 就像 就像我朋友伊利亚（Ilya Sutskever）说的，我认为 你知道我们差不多用光了人类生成的数据进行预训练， 高质量标记（tokens）的供应枯竭得相当快， 然后你你必须做很多 你需要本质上创造合成数据（synthetic data） 并且能够准确判断你创造的合成数据，以验证它是否是真实的合成数据，还是与事实不符的幻觉（hallucination）。 所以实现与现实接轨（grounding in reality）是是很棘手的，但我们正处于需要投入更多精力在合成数据上的阶段。 就像现在我们正在训练 Grok 3.5，其重点是推理（reasoning）。
Garry Tan
回到您的物理学观点，我听说硬科学，尤其是物理教科书，对推理非常有用。而研究人员告诉我，社会科学对推理完全没用。
马斯克
是的，这可能是真的。 所以是的 你知道未来非常重要的一点是 将深度 AI 在数据中心或超级集群中与机器人技术（robotics）结合。
这样 你知道像 Optimus 人形机器人这样的东西 是的 Optimus 太棒了。将来会有非常多人形机器人以及各种大小形状的机器人，但我的预测是人形机器人将远超其他所有机器人总和，可能多一个数量级，差异巨大。
Garry Tan
有传言说您计划组建一支机器人军队？
马斯克
无论是我们做，还是 还是特斯拉做，你知道的，特斯拉和 xAI 合作紧密。
就像你见过多少家人形机器人初创公司？就像我想黄仁勋（Jensen Huang）在台上带了一大堆机器人， 来自不同公司的机器人。我想有大概十几种不同的人形机器人。所以，我是说，我猜，你知道的，部分我一直以来在抗争的、也许拖慢我脚步的是，我是个有点 我不想我不想让终结者（Terminator）成真，你知道的。所以，我某种程度上， 至少直到最近几年，在 AI 和和类人机器人（humanoid robotics）上拖拖拉拉。然后我有点意识到，它它正在发生，无论我做不做。所以，你只有两个选择。参与你既可以当观众（spectator），也可以当参与者（participant）。所以，就像，好吧，我宁愿当参与者而不是观众。 所以现在就是你知道的，在人形机器人和呃数字超级智能（digital super intelligence）上全力加速（pedal to the metal）了。