馬斯克旗下xAI一名工程師，名叫Sulaiman Ghori(下面就叫他阿蘇吧)，這兩天把xAI再次拱上輿論風(fēng)口：1月18日，在接受一家播客訪談時，他口無遮攔，透露了xAI內(nèi)部運作許多細(xì)節(jié)以及和特斯拉合作的一些核心戰(zhàn)略。結(jié)果節(jié)目播出后第二天，馬斯克立馬跳起來把人開了。

阿蘇是一名灣區(qū)的機器學(xué)習(xí)工程師，在加入xAI之前，他成立了一家AI初創(chuàng)公司。后來，xAI的聯(lián)合創(chuàng)始人Greg Yang聯(lián)系了阿蘇，并把他招進(jìn)了xAI。入職后，阿蘇參與了很多不同項目，包括Grok的X平臺集成工作、圖像及視頻生成器Gork Imagine、AI軟件業(yè)務(wù)、MacronHard、人類模擬器等等。

也因為此，他接觸和掌握了大量xAI內(nèi)部的核心信息。不過也許是天性使然，他并未能識別出真實世界和內(nèi)部表達(dá)之間的界限，在訪談中毫無保留地坦誠了所有信息。

那么阿蘇在訪談中究竟說了些什么呢？以下是播客以及文字實錄，訪談時長1小時10分，文字整理有部分刪減，其中小標(biāo)題為編者所加，全文9000字左右，閱讀大約需要20分鐘。如果現(xiàn)在沒有完整時間，可以加個星標(biāo)、或者用收聽模式閱讀。

以下，enjoy：

0:41 xAI全力沖刺AGI
1:46 馬斯克預(yù)判瓶頸
3:05 馬斯克的時間線哲學(xué)
9:23 利用特斯拉百萬車算力
11:59 虛擬Optimus機器人，取代數(shù)字任務(wù)
13:14 馬斯克如何解決極端問題
20:33 馬斯克Cybertruck賭注
21:12 如何在122天內(nèi)建成Colossus
25:51 xAI招聘強度極高，短期內(nèi)海量面試
34:55 馬斯克不斷調(diào)整他對項目時間線的預(yù)估
40:36 在xAI工作最爽的體驗
48:25 以為虛擬機器人是員工
50:00 虛擬機器人最大的失誤
53:23 與馬斯克開會的感覺
54:22 馬斯克雖強勢，但愿意被實驗證明自己錯了
59:21 當(dāng)馬斯克在X上看到錯誤的Grok輸出時會發(fā)生什么

一切都應(yīng)該是“昨天就完成”

要么慢慢等死，要么自己把一切都建出來

機架當(dāng)天搭好，當(dāng)天就開始訓(xùn)練

主持人（Ti Morse）：很高興邀請到 xAI 的工程師 Sulaiman Ghori。我從2023年，也就是馬斯克剛啟動 xAI 的時候，就一直在關(guān)注這家公司。我覺得它可能是史上增長最快的公司之一。你能不能聊聊，現(xiàn)在 xAI 到底發(fā)生了什么？

阿蘇：是的，我們基本上沒有真正意義上的截止日期，一切都應(yīng)該是“昨天就完成”。至少在公司內(nèi)部，沒有任何人為制造的阻礙。馬斯克一直強調(diào)“追根溯源”，找到最底層、最根本的限制是什么，如果是物理層面的限制，那我們會盡可能快地直面它、解決它。

這在軟件領(lǐng)域其實挺反常的，因為軟件工程師通常不會去思考“物理極限”這種事，但在 xAI，我們確實會這樣做。而且嚴(yán)格來說，我們現(xiàn)在已經(jīng)不完全是一家純軟件公司了。說實話，我們最大的優(yōu)勢可能就在硬件上。因為在部署規(guī)模這件事上，幾乎沒有任何其他公司能接近我們。

主持人： 馬斯克非常擅長提前預(yù)判瓶頸，甚至能提前幾個月、幾年看到未來的問題，然后倒推現(xiàn)在應(yīng)該怎么布局。那在 xAI，普通工程師是怎么在日常工作中采用這種思維方式的？

阿蘇：通常當(dāng)我們啟動一個新項目時，要么是團(tuán)隊里的人，要么是馬斯克本人，會很快提出一個非常核心的指標(biāo)，這個指標(biāo)通常直接關(guān)聯(lián)到財務(wù)回報、物理回報，或者兩者兼而有之。之后，幾乎所有事情都會圍繞這個指標(biāo)展開。

我們不接受“人為限制”，如果真的有極限，那它必須是一個足夠底層、足夠真實的物理或理論限制，而不是因為流程、習(xí)慣或慣性導(dǎo)致的。尤其是在軟件領(lǐng)域，過去十多年 Web 開發(fā)的環(huán)境讓很多人默認(rèn)接受了一些“速度和延遲就是這樣”的結(jié)論，但這些結(jié)論很多時候并不成立。如果你把這些東西拆掉，很多系統(tǒng)都可以輕松提速 2 到 8 倍。

主持人： 你最近一次親身經(jīng)歷“傳統(tǒng)認(rèn)知被打破”是什么時候？

阿蘇：最近的一次是在我們做“巨硬”模型（macrohard）的時候。得益于我們非常強的超級計算團(tuán)隊，他們基本上拆除了傳統(tǒng)訓(xùn)練流程里的大多數(shù)障礙。我們基本能做到：一個機架當(dāng)天搭好，當(dāng)天就開始訓(xùn)練，有時甚至幾小時內(nèi)就能跑起來。

主持人： 這聽起來完全不正常，通常這些事情要花好幾天甚至幾周。

阿蘇：是的。過去十年，大家習(xí)慣把這些事情外包給 AWS 或 Google，你能用多少資源，完全取決于他們給你多少。但在 AI 時代，這是不可接受的。所以只有兩個選擇：要么慢慢等死，要么自己把一切都建出來。

直接利用特斯拉車隊部署計算機

同時推進(jìn)二三十個方向的實驗

馬斯克最擅長的就是快速“拆彈”

“我還能怎么幫你們把這件事做得更快？”

主持人： 你能講講你加入xAI，以及最初幾周是什么樣的嗎？

阿蘇：我當(dāng)時在做自己的創(chuàng)業(yè)項目，搬到灣區(qū)后，Greg Yang（xAI 的核心成員之一）聯(lián)系了我。他的招聘能力真的很強。一開始我還以為那是垃圾郵件，差點就刪掉了，但我看到域名是 xAI，才意識到不對勁。

后來我再次聯(lián)系 Greg，他直接說“明天來面試吧”。面完之后，下周一我就入職了。入職第一天，沒人告訴我該干嘛，只給了我一臺電腦和一張工牌。我甚至沒有被分配座位，只能坐在當(dāng)天沒來人的桌子上。

后來我主動去找 Greg，才開始參與Grok的 X 平臺集成工作。很快我發(fā)現(xiàn)一個很震撼的事情：我從座位上站起來，指一圈辦公室，就能指出每一個系統(tǒng)是誰親手寫的。這種感覺非?？?。當(dāng)時工程團(tuán)隊只有一百多人，比其他大模型實驗室小一個數(shù)量級，但我們已經(jīng)做出了Grok3。

主持人： xAI用122天建成 Colossus 數(shù)據(jù)中心，這在業(yè)內(nèi)幾乎是神話。黃仁勛也一直在公開稱贊你們。這種基礎(chǔ)設(shè)施能力，對公司文化產(chǎn)生了什么影響？

阿蘇：它讓模型和產(chǎn)品團(tuán)隊可以默認(rèn)：我們需要的資源一定會到位。我們確實不算“資源匱乏”，甚至已經(jīng)在同時推進(jìn)二三十個方向的實驗。

實際上，Grok 4、Grok 5 的規(guī)模和設(shè)計，在我入職前就已經(jīng)規(guī)劃好了。這種確定性讓我們能更長期地思考。比如我們原本認(rèn)為系統(tǒng)的最低延遲下限要高得多，結(jié)果發(fā)現(xiàn)真實物理條件允許我們做到快三倍。我們現(xiàn)在在做的一些新架構(gòu)，如果沒有極高的實驗頻率，根本無法推進(jìn)，因為它們不建立在任何已有研究之上，需要新的預(yù)訓(xùn)練方式和新數(shù)據(jù)集。

這時基礎(chǔ)設(shè)施就成了關(guān)鍵。比如一個問題是：如果我們要部署 100 萬個“人類模擬器”，那意味著100萬臺計算機，這怎么可能？答案很快就出現(xiàn)了：Tesla 車載計算機。這些設(shè)備在資本效率上遠(yuǎn)超云計算或傳統(tǒng)服務(wù)器。我們甚至可以直接在車上運行完整的“人類數(shù)字工作站”，成本極低。

主持人： 也就是說，可以直接利用現(xiàn)有的特斯拉車隊？

阿蘇：是的。北美有幾百萬輛特斯拉，大部分時間它們是閑置、充電、聯(lián)網(wǎng)的。我們可以付費給車主，在不影響使用的情況下運行人類模擬器。這幾乎不需要額外基建，只是一個軟件問題。

Ti Morse：馬斯克 最擅長的似乎就是快速“拆彈”。你有沒有親眼見過某個重大問題，被他非常迅速地解決？

阿蘇：最明顯的是基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。尤其是在新硬件上線時，驅(qū)動、編譯器、算子經(jīng)常會出問題。有幾次他在會議中聽到這些障礙，直接打一個電話，第二天 Nvidia 的軟件補丁就到位了，我們并肩把問題解決，然后立刻開始訓(xùn)練模型。

原本需要幾周的溝通，被壓縮成一天。很多時候，會議快結(jié)束時，他會直接問一句：“我還能怎么幫你們把這件事做得更快？”

主持人： 我知道你們在并行推進(jìn)很多不同的產(chǎn)品，這在某種程度上也是不得不這么做。但在大多數(shù)組織里，同時在多個方向推進(jìn)，其實很難始終保持對單一目標(biāo)的專注。你們是如何做到的？

阿蘇：關(guān)鍵在于規(guī)模擴(kuò)大之后的信息流動方式。我們并不是隨時對所有項目都有完整視圖，通常是在全員會議，或者和不同人私下聊天時，才逐漸拼湊出大家各自在做什么、進(jìn)度如何。

在這里，當(dāng)你提出一個想法，反饋通常只有兩種：要么是“這想法很蠢”，要么是“那為什么這還沒做完？”如果是后者，那你就直接去做，做完就結(jié)束了。幾乎不需要同步、不需要審批，也不需要等任何人。

主持人： 在馬斯克的公司里，好像你可以直接“要責(zé)任”，然后就進(jìn)入一種“成王敗寇”的狀態(tài)。事情做成了，你就能繼續(xù)要更多責(zé)任；做不成，就出局。你的體驗是這樣嗎？

阿蘇：完全是這樣。我參與過很多不同的項目，大多數(shù)時候只是因為有人找我?guī)兔?，我就一直幫下去，最后發(fā)現(xiàn)自己莫名其妙就“擁有”了那一整塊技術(shù)棧，甚至好幾塊。對所有人來說都是如此。如果你在幾天內(nèi)快速迭代并解決了某個問題，那這塊基本就歸你了。沒有任何正式流程。

說實話，我們的 HR 系統(tǒng)早就失真了。官方記錄里我可能還在做語音和 iOS，安全系統(tǒng)甚至認(rèn)為我還在負(fù)責(zé) X 的集成，但這些都沒人更新，也沒人關(guān)心。

小到可憐的團(tuán)隊規(guī)模

卻有著驚人的創(chuàng)造力和能量

工程師和馬斯克打賭

24小時內(nèi)在新GPU上跑起來

就能拿到一輛Cybertruck

主持人： 那你從入職到現(xiàn)在，大概都做過哪些項目？

阿蘇：一開始我做的是 Grok 和相關(guān)集成，也和后端團(tuán)隊一起解決穩(wěn)定性和擴(kuò)展問題，因為當(dāng)時增長非常快。后來我基本是一個人把桌面端產(chǎn)品體系搭建到內(nèi)部可用狀態(tài)。再之后，我被拉去支援 Imagine 的發(fā)布和 iOS。
說實話，xAI 的 iOS 團(tuán)隊小得離譜，你根本猜不到有多少人。

主持人： 五個人？三個人？

阿蘇：三個人。當(dāng)時我就是第三個。相對于用戶規(guī)模來說，這簡直不可思議，但每個人都非常強。這也是我第一次感覺到，必須拼命工作才能跟上團(tuán)隊整體的速度和水平。

主持人： 什么時候你第一次意識到，自己真的被“用到了極限”？

阿蘇：是在 Imagine 項目上。那是一種 24 小時一輪的迭代節(jié)奏。我們每天晚上發(fā)布版本，第二天早上拿到全部反饋，然后立刻修 bug、加新功能、適配最新模型輸出。循環(huán)極快。那可能是我人生中連續(xù)在辦公室待得最長的一段時間。

主持人： 那段時間持續(xù)了多久？

阿蘇：大概兩三個月。那段時間基本沒有周末。但我并不討厭，反而很高興知道自己能承受這種強度。之后我被調(diào)去做 MacroHard 產(chǎn)品，當(dāng)時整個項目只有兩個人。我從立項開始就一直在做這個項目。

主持人： Colossus 數(shù)據(jù)中心的建設(shè)過程本身就像戰(zhàn)爭故事合集。電力、芯片、GPU、冷卻，全是瓶頸。你在其中的感受是什么？

阿蘇：真的有太多戰(zhàn)爭故事了。有一次，Tyler (Tyer Storm，xAI工程師）跟馬斯克打了個賭，說如果能在 24 小時內(nèi)讓新 GPU 完成訓(xùn)練運行，就能拿到一輛 Cybertruck。結(jié)果當(dāng)晚我們就跑起來了。那輛車現(xiàn)在我在食堂窗戶外還能看到。

主持人： 還有沒有那種“本不該成功，但卻成功了”的故事？

阿蘇：比如說，Colossus 用地的租約本質(zhì)上是臨時的。這是為了最快拿到許可、盡快開工。我相信之后會轉(zhuǎn)為正式許可，但當(dāng)下是“技術(shù)上臨時”。

主持人：這聽起來像是利用制度漏洞？

阿蘇：本地和州政府有一種特殊條款，允許“臨時地面設(shè)施”，原本是給嘉年華之類用的。所以是的，我們算是“嘉年華公司”。但122天就建完了。

如何做規(guī)劃：

從“最高杠桿點”進(jìn)行倒推

先刪掉不必要的東西

等發(fā)現(xiàn)真的需要，再加回來

找到那些“10行解法”，敢于挑戰(zhàn)需求的人

主持人： 你們?nèi)绾卧跇O不確定的情況下做 12 到 24 個月的規(guī)劃？

阿蘇：我們總是從“最高杠桿點”倒推。比如，如果目標(biāo)是在某個時間點實現(xiàn) 1000 萬或 1 億美元收入，那從經(jīng)濟(jì)角度看，最值得做的事情是什么？先確定系統(tǒng)和產(chǎn)品形態(tài)，再推導(dǎo)需要什么軟件、什么物理資源。物理條件反而通常是最后才確定的。

主持人： 那是不是也在用 SpaceX 那套“先刪再加”的方法？

阿蘇：是的，經(jīng)常這樣。先刪掉不必要的東西，等發(fā)現(xiàn)真的需要，再加回來。

主持人： 最近一次是什么時候？

阿蘇：就是今天。MacroHard 需要在各種不同硬件上部署，顯示器從 30 年前的老設(shè)備到最新的 5K 顯示器都要支持。我把多個視頻編碼器的特殊分支邏輯刪掉了，結(jié)果發(fā)現(xiàn)某些編碼器在 5K 分辨率下有像素上限，只好把那一層特殊處理再加回來。

主持人： 你覺得關(guān)于 xAI，還有哪些事情值得被更多人知道？

阿蘇：這里有很多“怪人”，但都是正向的怪人。在這里，杠桿效應(yīng)非常強。你能用比過去少得多的時間和精力，做成大得多的事，這和你共事的人、內(nèi)部工具、以及管理方式高度相關(guān)。

主持人： 那什么樣的人會想來這里工作？

阿蘇：大多數(shù)人一開始都非常有熱情，而且高度使命驅(qū)動。有的人追求管理影響力，有的人更想“擁有”技術(shù)棧的一大塊。比如現(xiàn)在，我們在重寫核心生產(chǎn) API，幾乎是一個人帶著 28個agent 在干，而且干得很好。你完全可以一個人負(fù)責(zé)極大一部分代碼。

主持人： xAI 在招聘上還有哪些不尋常的做法？

阿蘇：我曾經(jīng)連續(xù)兩三周，每周面 20 多個人。我有一道自己曾經(jīng)解決過的計算機視覺問題，會讓候選人在半小時內(nèi)嘗試實現(xiàn)。問題本身非常簡單，但很多人會過度設(shè)計。

我特別看重能不能找到“10行解法”。因為我們要跑在跨度 30 到 40 年的硬件和系統(tǒng)上，如果不追求極簡，下周代碼就會膨脹到千萬行。AI 很容易寫出 200 行代碼，但真正重要的是，誰能先想到那 10 行。

主持人： 你剛才提到“杠桿效應(yīng)”，那你個人在招人或合作時，還會特別看重哪些“放大器”？

阿蘇：我非?？粗啬切└矣谔魬?zhàn)需求、敢于挑戰(zhàn)我的人。我是從 Chester Z Ford 那里學(xué)到這一點的，我覺得這個方法特別好。他在招聘時，經(jīng)常會在題目里故意加入一個錯誤的需求、不可能完成的條件，或者邏輯上不成立的設(shè)定。他期待候選人能站出來說：“這個是錯的，這個不可能實現(xiàn)，你這里有問題。”如果對方什么都不說，直接照著做，那他基本就不會招這個人。我后來也完全照著這個方式來用，效果非常好。

越是聰明的人其實越樂于合作

抱怨完“完全不合理”的交付時間

轉(zhuǎn)念就想怎么在期限內(nèi)把事情做完

永遠(yuǎn)可以嘗試用一個月去做一件

原本要一年才能完成的事

主持人： 節(jié)奏這么快，而你又不斷在不同項目之間切換，你通常是怎么在一個新任務(wù)或新項目上快速“上手”的？

阿蘇：這要看具體情況。如果是代碼量比較大的項目，那就老老實實地讀代碼，用最原始的方法，一路 go to definition，反復(fù)跳轉(zhuǎn)。其實這樣理解得非常快。當(dāng)然，如果是一個正在高速演進(jìn)中的項目，那就不一樣了，可能同時存在二三十個版本，你甚至分不清哪個才是“當(dāng)前主線”。

這種時候就只能去找人聊。好在大家都非常開放，這是我入職后最驚喜的一點。我原本以為這里的人會非常聰明、但也可能很傲慢，結(jié)果恰恰相反：大家都很聰明，而且非常友好、樂于幫忙，真的有一種“在同一條船上”的感覺。

因為節(jié)奏太快，我們基本不寫文檔，根本來不及寫?，F(xiàn)在我們甚至在嘗試，用系統(tǒng)自動生成文檔。另一方面，我們有 Grok，而且可以無限制使用，這本身就是一種巨大優(yōu)勢。我們可以去嘗試很多“看起來很蠢”的想法，看它到底行不行。在別的創(chuàng)業(yè)公司，這樣的實驗可能要燒掉幾十萬甚至上百萬美元的算力成本，而我們幾乎是零成本。這意味著我們可以失敗很多次，而失敗次數(shù)越多，成功的實驗反而越多。

主持人： 你有沒有經(jīng)歷過那種，原本覺得一個項目周期應(yīng)該很長，但最后卻被你們硬生生壓縮了幾周甚至幾個月的情況？

阿蘇：基本上每一次都是這樣。每次從內(nèi)部會議或者和外部人溝通完，聽到一個看起來“完全不合理”的交付時間，我們通常會先花幾分鐘抱怨一下，然后剩下的時間就全部用來想：怎么在這個時間內(nèi)把事情做完。

你會發(fā)現(xiàn)，所謂的“時間預(yù)估”，其實是建立在一堆假設(shè)之上的。當(dāng)時間被砍到原來的二分之一、甚至十分之一時，你就會重新審視這些假設(shè)：哪些是真正必要的？哪些可以刪掉？每推翻一個假設(shè)，時間線就會直接縮短一截。這樣反復(fù)幾次，往往就能滿足看起來“不可能”的要求。

主持人： 在 SpaceX 和特斯拉上，馬斯克的時間預(yù)期往往比現(xiàn)實短很多，但正因為這個激進(jìn)預(yù)期，事情最終反而做得更快。在 xAI 這邊是不是類似？而且你們現(xiàn)在看起來甚至更接近他給出的時間線。

阿蘇：我覺得他本人也在不斷校準(zhǔn)自己的時間判斷。畢竟現(xiàn)在已經(jīng)多次在極大規(guī)模上部署過硬件，所以對周期的把握比過去準(zhǔn)很多。而且他的時間線更新得非?？?，有時候幾乎是按天更新的。比如某個硬件訂單如果能插進(jìn)生產(chǎn)批次，就可能一下子省掉一兩個月。

在軟件側(cè)也是同樣的邏輯。他一直說的一點是：你永遠(yuǎn)可以嘗試用一個月去做一件原本要一年才能完成的事。你也許做不完，但可能兩個月就搞定了，那依然快得多。

馬斯克已經(jīng)不招AI研究員了

只招工程師

xAI內(nèi)部只有三個層級

幾乎所有管理層都會寫代碼

一些看起來“不該出現(xiàn)在這里”的人

最后卻做成了非常大的事情

主持人： 我記得馬斯克曾說過，現(xiàn)在已經(jīng)沒有“AI 研究員”這種角色了，只有工程師。

阿蘇：是的，有一次我們在討論招聘描述時，他花了十幾分鐘反復(fù)強調(diào)：工程師，工程師，只要是優(yōu)秀的問題解決者就行，不管背景是做模型、做基礎(chǔ)設(shè)施還是別的。

主持人： 為什么這個定義這么重要？

阿蘇：因為它足夠?qū)?。這樣一來，來自非常不同背景的人都能進(jìn)入這個系統(tǒng)。SpaceX 早期也有很多類似的例子，一些看起來“不該出現(xiàn)在這里”的人，最后卻做成了非常大的事情。

主持人： 對你個人來說，每天在這里工作，最有趣的是什么？

阿蘇：沒人跟我說“不”。如果我有一個好想法，通常當(dāng)天就能實現(xiàn)、展示，然后跑評測、給客戶看、或者直接給馬斯克看。當(dāng)天就能知道這是不是正確方向。沒有冗長討論，沒有官僚流程，這一點我非常喜歡。

我原本以為，從極小的創(chuàng)業(yè)公司跳到一家 100 人規(guī)模的公司，必然會犧牲一些自由度。但相對于馬斯克的其他公司，這里依然非常小，也確實非常扁平，幾乎沒有額外負(fù)擔(dān)。

主持人： 有沒有哪些你入職前的假設(shè)，被徹底打破了？

阿蘇：我原以為會是非常自上而下的管理，但實際上比我想象中更自下而上。整個公司基本只有三層：工程師、創(chuàng)始人和少數(shù)管理者、然后就是 馬斯克。

管理層級極少，而且幾乎所有管理者都會寫代碼。即便現(xiàn)在有些人要管上百人，但本質(zhì)上他們依然是工程師。我記得入職第一周吃晚飯時，坐在我旁邊的人說他在做銷售，我心想“算了，不聊了”。結(jié)果他開始給我講他正在訓(xùn)練的模型。后來我才發(fā)現(xiàn)，銷售團(tuán)隊全是工程師。當(dāng)時公司里，非工程師的人可能不到 8 個。每個人都在為這臺機器貢獻(xiàn)力量。

主持人： 是不是因為層級少，工程師可以更直接理解客戶問題，然后迅速落地？

阿蘇：是的。層級越多，信息損失越嚴(yán)重。語言本身就是有損的。如果你從客戶到銷售，再到經(jīng)理，再到工程師，每一層都是一次“壓縮”，最后拿到的信息已經(jīng)嚴(yán)重失真。而如果工程師直接面對客戶，就只壓縮一次，解決方案自然會好得多。

主持人： 你覺得團(tuán)隊人數(shù)這么少，反而是一件好事嗎？

阿蘇：是的，絕對是。我一直認(rèn)為，一件本來一個人就能完成的工作，如果交給兩個人來做，往往反而會花兩倍的時間，這個規(guī)律在任何規(guī)模下都成立。尤其是在現(xiàn)在這個階段，你已經(jīng)不需要像過去那樣親自寫那么多代碼了，你更多是在做決策、做架構(gòu)設(shè)計。某種意義上，每個人都可以是架構(gòu)師，并不需要那么多“手”，一個人的大腦能完成的事情比以前多得多。

馬斯克如何開會：

要么是非常高層的反饋

要么是非常底層的細(xì)節(jié)

常會出現(xiàn)那種“沖鋒式”的時刻

比如馬斯克半夜突然進(jìn)公司

醒著的人直接拉來開始處理

主持人： 你參與過的馬斯克會議一般是什么樣的？

阿蘇：其實都挺簡單的，而且我運氣不錯，大多數(shù)都進(jìn)行得比較順利。所謂“順利”，通常意味著反饋很少，或者只是點個頭，表示方向是對的，下周再更新。如果出現(xiàn)了明確的反饋，甚至要求徹底改變方向，那通常說明我們在某個地方出了問題。反而從上往下的節(jié)奏，有時候確實會顯得有點混亂。

主持人： 在 SpaceX 那樣的環(huán)境里，成本和零件細(xì)節(jié)極其重要。但在這里，馬斯克給反饋的方式是不是不太一樣？

阿蘇：通常要么是非常高層的反饋，要么是非常底層的細(xì)節(jié)，中間層反而不多。高層反饋可能是產(chǎn)品方向、用戶定位，比如只聚焦某一個細(xì)分市場，或者干脆不要做某件事。而在底層層面，尤其是涉及算力效率或延遲時，他幾乎總會給出一個非常具體的建議，比如“試試這個”。他也非常愿意被證明是錯的，但前提是要有實驗結(jié)果，而不是觀點之爭。只要實驗結(jié)果足夠有說服力，我們就會采納。

主持人： 能舉些具體的例子嗎？

阿蘇：比如在算力效率上選擇小模型，帶來了很多我們原本沒想到的改進(jìn)。有些是直接的，有些是間接的。最明顯的好處當(dāng)然是速度大幅提升，但更重要的是，小模型讓迭代速度變得極快。特斯拉在自動駕駛上也發(fā)現(xiàn)了這一點。以前可能四周才能發(fā)布一個版本，現(xiàn)在一周就可以。這也是為什么我們可以同時跑二十多個實驗，很多連鎖效應(yīng)都源自這個小模型決策。

Ti Morse：我看到過一些情況，有人在 X 上指出 Grok 的回答明顯不對，馬斯克說“我們會修”，然后十幾個小時后問題就解決了。內(nèi)部一般是怎么處理這種事情的？

阿蘇：他會直接指出哪里出了問題。只要當(dāng)時有清醒的人，就會立刻拉一個線程開始處理，必要時再拉幾個人進(jìn)來。問題解決之后，會做一次復(fù)盤，讓所有人都清楚問題是怎么發(fā)生的，以及未來如何避免。犯一次錯是可以接受的，但同樣的錯誤犯第二次，就是大問題了。

主持人： 在 SpaceX 的發(fā)展歷史中，包括在特斯拉，也經(jīng)常會出現(xiàn)那種“沖鋒式”的時刻，比如馬斯克半夜突然進(jìn)公司，直接全員通知說所有能來的人都得來，一起連夜推進(jìn)事情。這里也發(fā)生過類似的情況嗎？

阿蘇：這種情況更多出現(xiàn)在大模型相關(guān)的項目上。就 Macro這條線來說，我們已經(jīng)在“戰(zhàn)情室”模式下連續(xù)運轉(zhuǎn)了四個月了，所以基本一直都處在那種高強度推進(jìn)狀態(tài)。

主持人： 那你們真的在門口掛了個“戰(zhàn)情室”的牌子嗎？

阿蘇：其實有過。最早的那個戰(zhàn)情室，后來我們把東西全都搬走了。有一次他走進(jìn)那個房間，發(fā)現(xiàn)里面空無一人，就問“人呢？怎么回事？”然后他又走到我們現(xiàn)在所在的地方，也就是原本的健身房。我們把健身房清空了，把所有人都塞進(jìn)來，然后他就在那里臨時開始挨個問項目進(jìn)展。那一晚真的很漫長。

主持人： 在這種很多事情被突然打亂、然后迅速往前推進(jìn)的夜晚，或者說在這種“沖鋒時刻”，你的感受是什么？

阿蘇：我前幾天剛好看到 Igor（Igor Babuschkin，xAI聯(lián)合創(chuàng)始人）發(fā)過一條內(nèi)容，大意是：有些月份，幾天就過去了；但有些夜晚，仿佛發(fā)生了好幾個月的事情。那一晚絕對就是后者。當(dāng)然，“幾個月”可能有點夸張，但我覺得如果按正常節(jié)奏推進(jìn)，我們可能也能在幾周內(nèi)達(dá)到同樣的技術(shù)結(jié)果。但把這件事壓縮到一個晚上完成，意義完全不一樣，那確實是一次極限推進(jìn)，而且非常累。

主持人： 有沒有出現(xiàn)過那種情況，比如公司里的人連續(xù)五天、甚至一周幾乎都沒離開過辦公室？

阿蘇：有的。模型搜索階段經(jīng)常會導(dǎo)致很多人直接在公司通宵。

主持人： 你剛才提到公司里有五六個睡眠艙，大家輪流用？

阿蘇：對，有一些睡眠艙，現(xiàn)在還有幾張上下鋪，條件就沒那么好了，但確實能睡。后來那張“帳篷”的照片傳出來之后，很多人都發(fā)給我。我只能說，帳篷是有的，但我從沒見過一次性全都搭出來的情況。

我骨子里還是一個創(chuàng)業(yè)者

在這里個人的杠桿效應(yīng)最大

能產(chǎn)生的直接影響更大

主持人： 在加入現(xiàn)在這家公司之前，你嘗試過創(chuàng)辦多家公司，也同時做過很多不同的項目。是什么讓你選擇來這里？是使命感、文化，還是別的什么因素？

阿蘇：說實話，我一直都挺“馬斯克粉”的

（看到這，想到第二天他就要被開除，挺心酸的）

主持人： 那為什么不是 SpaceX 或 Tesla，而是選擇了現(xiàn)在這家公司？

阿蘇：我骨子里還是一個創(chuàng)業(yè)者。這家公司是幾家里面最小、也最新的一家。我當(dāng)時的判斷是，而且后來基本也被證明是對的，在這里個人的杠桿效應(yīng)最大。因為從比例上看，你在公司里所占的比重遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于那些更大的公司。這并不是說在大公司就做不了酷的事情，或者個人不重要，而是這里你能產(chǎn)生的直接影響更大。

Ti Morse：謝謝你接受今天的訪談。

小編：

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