在這段將近兩小時的對話里，他關于債務的看法是最出人意料的。

不是加稅，不是削支，也不是提高生產力這種空話，而是一個清楚的時間節點：三年。

三年之內，美國的商品和服務產出會超過通脹速度。

他說這句話的時候，語氣篤定得不像是預測，更像是陳述事實。他在訪談里解釋得很直白：

商品和服務的產出速度最終會超過貨幣供應。

在他看來，AI和機器人降低了勞動成本并提高生產速度，物價會下跌，通縮隨之出現；而一旦進入通縮，債務的實際壓力會自動變小。

也就是說，債務累積得越快，說明技術升級越慢。

這也是馬斯克的核心觀點：債務危機不用靠政治斗爭，也不用財政工具，只要技術升級的速度夠快，債務自然會減輕。

他幾乎沒有談利率、財政赤字這些傳統變量，而是不斷強調「速度」「效率」和「系統升級」。

而他押注的「系統升級」，就是AI。

四家公司開始對接，未來輪廓清晰了

要理解馬斯克為什么敢說「AI能解決美國債務」，必須回到那場訪談里的一句話：

他手里的幾家公司，正在慢慢收斂成一套連在一起的技術體系。

他首先談到Tesla。真實世界AI已經走得遠，FSD的學習速度外界幾乎感受不到，而Optimus則是其中最關鍵的一環。

他在訪談里，給出了一個非常關鍵的背景信息：

SpaceX、Tesla和xAI之間正在出現越來越強的融合。

他描述的不是商業協同，而是幾種技術開始在底層的「技術對接」。

特斯拉與xAI的關系日益緊密，雙方合作可能涉及更多技術和資源共享

他提到了Tesla。強調他們已經把「真實世界AI」推進得很遠，自動駕駛FSD正以大眾難以感知的速度成長。

其中最重要的是Optimus機器人。在訪談里他的原話是：「我們希望Optimus明年夏天開始規模化生產。」

這是一個關鍵節點：Optimus將從實驗室里的概念機器人，變成現實生活中的勞動力。

訪談里還有一個被忽視的細節，馬斯克說：

如果未來需要由太陽能驅動的AI衛星，那Tesla、SpaceX、xAI都會自然融合。

SpaceX不是一個造火箭的故事，而是「未來能源系統的一環」。

能源→算力→AI→機器人，這才是一根完整的鏈條。

而Starlink像是這套體系的神經。

在采訪時，馬斯克用一個比喻形容Starlink：

這些衛星之間用激光鏈路互相連接，形成一個「太空網狀網絡」。

當紅海海纜被切斷時，Starlink完全不受影響；當地面通信癱瘓時，Starlink仍能工作。

這些細節讓Starlink的能力顯得有些超現實，它幾乎不依賴任何國家的地面系統。

如果AI未來成為了社會的基礎設施，那么通信將「永不斷聯」。

到這時再看xAI，它的定位就不止是一個AI公司這么簡單。他解釋道：

xAI的使命不是做聊天機器人，而是做一個「追求真實」、能夠協調不同系統的智能層。

這幾句話透露出，xAI是那個「讓Tesla、SpaceX、Starlink能夠互相理解、協同」的大腦。

四家公司合在一起，我們能看見一種結構：AI是大腦，機器人是手腳，通信是神經，能源是輸入。

看上去像一臺尚未完全啟動的、以AI為核心的文明操作系統。

當技術越過國家邊界

在訪談進入中段的時候，馬斯克突然把話題從債務轉向了更底層的東西——貨幣是什么？未來還需要它嗎？

在他看來，為貨幣本質上只是「數據庫里的數字」，只是為了協調人類勞動力而存在。

如果AI和機器人滿足了所有需求，那么「分配勞動力」這種事就會消失，那貨幣也就不再有意義。

馬斯克給出了更底層的判斷：「長期看，貨幣作為一個概念會消失。真正的貨幣是能量。」

這里的「能量」不是抽象的物理學意義，而是重新定義價值的起點。

機器運轉、AI訓練、機器人生產力的釋放，本質上都依賴能量。

能量越充足，可釋放的產能越大；產能越大，物質越充裕。

而當物質可以無限獲得時，貨幣自然會被淘汰。

在這里，馬斯克提到Iain Banks的《文化》系列。

Iain Banks把未來社會想象成一種「想要什么就能得到什么」的狀態。

在那樣的世界里，交易、價格、預算這些概念會越來越模糊，真正重要的，是整個文明能夠掌控多少能量。

這也是為什么馬斯克多次強調太空能源、太陽能衛星、全球算力網絡這些遙遠宏大的工程。

但他的推演沒有停在貨幣。他認為，當機器承擔幾乎所有實際生產，人類對「工作」的理解也會被徹底改寫。

他在訪談里用了一個生動的比喻：

未來的工作更像種菜——你愿意去做，但你不做也可以。

在他的設想里，工作不再是謀生手段，而是一種興趣、一種選擇。

人類獲得「全民高收入」，不是因為政府補貼，而是因為機器已經能在常態下提供豐富的物質。

此時的貧富差距不會來自薪資，而來自「你想做什么、你選擇過怎樣的生活」。

這會產生一種奇怪的沖突感：外界覺得這樣的世界是「烏托邦」，但對馬斯克來說，這是技術進步的必然結果。

回到更現實的問題，馬斯克的價值觀到底是什么？

如果馬斯克買股票

用AI+機器人，提高生產力，從而解決美國的經濟危機。

這種方案聽起來似乎是馬斯克要「拯救美國」——

他旗下既有開發Grok模型的xAI，又有開發擎天柱機器人的特斯拉。

但被問到如果自己是一名股票投資者，會投哪家公司，馬斯克坦言：

如果非選不可，我會投AI和機器人公司——哪怕跟我沒關系的那種。

我認為谷歌未來會非常有價值。他們從AI的角度打下了巨大的基礎，具備釋放巨大價值的潛力。 英偉達就更不用說了，現在已經是顯而易見的選擇。

他的投資理念是：

從某種意義上說，未來能創造幾乎所有價值的，可能就是那些涉足AI、機器人，甚至是探索太空的公司。

AI和機器人所能產出的商品與服務，將遠遠超過其他所有行業。

馬斯克在投資未來，正如Ricardo Antonio Celini在《唯一值得下注的選擇》所言：

投資者所能擁有的最大優勢，不是對過去的深刻理解，而是對未來更有勇氣、更具想象力的遠見

英偉達和谷歌很值投資——

總所周知，Nvidia、谷歌母公司雙雙遠超Q3財報預期。

而All In AI的最出名的投資人，非孫正義莫屬。

近日，孫正義「含淚」拋售英偉達。

不過，這或許是件好事——

雖然Nvidia長久以來稱霸AI訓練市場，但谷歌TPU以4倍性價比優勢強勢切入推理市場，已吸引Anthropic、meta等巨頭遷移。

孫正義是AI時代的塞翁？

近日，面對市場日益高漲的「AI泡沫」擔憂，孫正義表現得極度不屑，直言那些擔心泡沫的人「不夠聰明，句號」。

他預言，AI未來將比人類聰明10,000到100,000倍，如果能在全球GDP中占據10%的份額，將在短時間內創造數十萬億美元的財富。

他語出驚人，坦言上個月賣掉價值58億美元的Nvidia股票讓他「痛哭流涕」（crying），堅稱自己連一股都不想賣。

但他解釋稱，此舉并非因為看衰英偉達或擔心泡沫，而是為了騰出資金以完成對OpenAI及其他、AI項目的巨額投資承諾（包括承諾年底前注資超300億美元）。

但時代正在變化，賣掉英偉達未必不是塞翁失馬——

過去，AI的重心是模型訓練——這是英偉達的核心優勢。

但如今，戰場正在轉向推理（Inference）——也就是AI模型在真實世界中落地應用的階段。

這不僅僅是技術較量，更是經濟轉型：訓練是一次性沖刺，推理卻是永無止境的馬拉松。

2024年，OpenAI推理成本估計高達23億美元，遠超GPT-4訓練的1.5億美元。

而推理，正是谷歌TPU異軍突起的地方，正預示Nvidia壟斷的終結。

在性能、功耗、成本、基準測試等多個維度，谷歌的TPU v6e全面領先于英偉達H100，尤其在「性價比」（cost-performance）這一核心指標上優勢顯著。

但這場TPU vs GPU的算力之戰并不是紙上談兵，它正在實實在在地改寫商業模型、投資邏輯，甚至影響從業者的職業路徑。

60億美元拋售潮：華爾街撤離英偉達

在AI推理架構迅速崛起的當下，英偉達曾經「無法撼動」的統治地位，正遭遇華爾街最敏銳投資者的「現實校正」。

軟銀清倉英偉達，并非個案。

2025年第三季度，科技投資先鋒Peter Thiel旗下對沖基金Thiel Macro LLC清倉了其持有的537,742股英偉達股票（截至9月底市值約1億美元），轉而將資金投入蘋果與微軟等更具防御性的標的，以規避可能到來的AI泡沫破裂。

而曾精準預判2008年金融危機的「空頭之王」Michael Burry，也在2025年末建立了920萬美元的英偉達看跌期權倉位，押注估值大幅回調。他擔心，隨著meta、Oracle等超大規模客戶數據中心產能過剩，庫存GPU將快速貶值。

這些「聰明錢」并未放棄AI賽道，而是悄然撤出英偉達這只估值泡沫化的股票。當前，英偉達遠期市盈率高達70倍，引發市場對估值合理性的嚴重質疑。

谷歌TPU的崛起、推理成本正蠶食AI公司的利潤率，而AI訓練的「榮耀時刻」已漸遠。

盡管英偉達財報依舊強勁，但股價自10月高點已回落12%，機構資金持續流出，預示著整個科技板塊的風險情緒上升。

這場超過60億美元的大規模撤資背后，傳遞出一個冷酷現實：

當推理效率的數學天平傾向于TPU這樣的專用芯片時，哪怕是AI帝國的「王者」，也擋不住資本理性逃離的潮水。

參考資料：

https://www.bloomberg.com/news/articles/2025-12-01/softbank-s-son-cried-about-nvidia-stake-sale-to-fund-ai-bets

https://www.businessinsider.com/elon-musk-ai-fix-america-debt-crisis-inflation-2025-12

https://www.youtube.com/watch?v=Rni7Fz7208c

https://www.ainewshub.org/post/nvidia-vs-google-tpu-2025-cost-comparison