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調(diào)侃微軟,瞄準(zhǔn)白領(lǐng):馬斯克的“巨硬”公司如何替你上班

2026年3月11日,馬斯克在X上發(fā)了一條帖子,宣布Tesla和xAI正在聯(lián)合開發(fā)一個新項目,內(nèi)部代號叫Macrohard。

這個名字是在調(diào)侃微軟。Microsoft,微型軟件;Macrohard,宏大硬核。

玩笑歸玩笑,但馬斯克給這個項目的定義只有一句話:一個可以模擬整家公司運作的AI系統(tǒng)。

這句話值得停下來想一想。不是更聰明的聊天機器人,不是更好用的代碼助手,馬斯克想干的是模擬整家公司運作。AI是要替代那些坐在辦公室里操作電腦的人,馬斯克在瞄準(zhǔn)白領(lǐng)!

● AI干活,難在哪里

過去兩年,大模型改變了很多人寫東西的方式。但有一件事幾乎沒有改變:人仍然要親自操作電腦。

AI寫完文案,你還是要自己打開郵件發(fā)出去;AI生成了報告,你還是要自己上傳到系統(tǒng)里。這個AI界的"最后一公里"的問題,催生了一類叫AI Agent的技術(shù)。

OpenAI的Operator、Anthropic的Computer Use,都在嘗試讓AI直接操作電腦——自動填表、發(fā)郵件、操作網(wǎng)頁,真正完成任務(wù)而不只是回答問題。

但真正用過的人都知道:慢,而且不穩(wěn)定。

原因在于架構(gòu)。目前主流AI Agent的工作方式是截屏→分析→操作→再截屏,每一步之間都要等大模型反應(yīng)。就像一個人每點一次鼠標(biāo)都要停下來思考三秒。演示視頻里看起來很流暢,真實場景里用起來讓人抓狂。

這是一個還沒被解決的工程問題,不是營銷問題。

● 特斯拉式解法

Digital Optimus的架構(gòu)設(shè)計,和現(xiàn)有AI Agent有一個本質(zhì)區(qū)別。

現(xiàn)有方案把電腦屏幕當(dāng)成一張張截圖來處理;Digital Optimus把屏幕當(dāng)成連續(xù)視頻來處理,實時讀取最近5秒的畫面,直接驅(qū)動鼠標(biāo)和鍵盤。

這套邏輯直接來自特斯拉自動駕駛——汽車在路上面對的是連續(xù)的世界,不能每隔一秒截圖分析一次,否則早就撞車了。

系統(tǒng)分兩層:執(zhí)行層負責(zé)實時操作,決策層是xAI的Grok模型,負責(zé)理解任務(wù)、規(guī)劃步驟、在出錯時介入糾正。

心理學(xué)里把這叫系統(tǒng)1和系統(tǒng)2——直覺和理性的分工。人用電腦時,看到熟悉按鈕會本能點擊,遇到復(fù)雜判斷才會停下來思考。Digital Optimus試圖復(fù)制的,正是這套人類操作電腦的底層邏輯。

這個設(shè)計思路比現(xiàn)有方案聰明。但聰明的設(shè)計和能跑通的產(chǎn)品之間,還有相當(dāng)長的距離。

● 為什么先做軟件,不做機器人

特斯拉的Optimus機器人已經(jīng)宣傳了三年,但進展比預(yù)期慢。原因不復(fù)雜:現(xiàn)實世界太難了。

一個搬箱子的動作,背后涉及視覺識別、路徑規(guī)劃、抓取控制、機械結(jié)構(gòu)和電池續(xù)航,任何一個環(huán)節(jié)出問題任務(wù)就失敗。

業(yè)內(nèi)有句話:機器人最貴的一半是手。這也是為什么幾乎所有機器人展示視頻里,動作都出奇地慢——那不是在展示能力,那是在掩蓋局限。

相比之下,電腦世界是一個極其友好的環(huán)境。沒有摩擦力,沒有重力,不需要電池,失敗了可以立刻重試。而企業(yè)里恰好堆滿了這類工作:錄數(shù)據(jù)、填表單、處理客服、跑ERP流程。

這些工作過去由RPA(機器人流程自動化)處理。RPA的問題是不會思考,規(guī)則一變它就失效,每次業(yè)務(wù)調(diào)整都要重新編程。Digital Optimus的目標(biāo)是用真正能理解上下文的AI來替代它——不只是執(zhí)行流程,而是理解意圖。

先去軟件世界打工,積累數(shù)據(jù)和經(jīng)驗,再慢慢走進物理世界。

● 底牌:幾百萬輛車的算力

Digital Optimus最容易被忽視的部分,是它的算力來源。

特斯拉目前有幾百萬輛搭載AI芯片的車在路上跑,每輛車的芯片在行駛之外的時間大量閑置。馬斯克幾年前就提出過一個設(shè)想:把這些閑置算力組織起來,形成分布式AI推理網(wǎng)絡(luò)。

如果Digital Optimus的推理架構(gòu)足夠輕量,這個網(wǎng)絡(luò)就可以成為它的算力底座——成本極低,規(guī)模極大,而且隨著特斯拉車隊擴張自動增長。

這是純軟件AI公司在結(jié)構(gòu)上很難復(fù)制的優(yōu)勢。OpenAI需要租用數(shù)據(jù)中心,成本隨用量線性增長;特斯拉的邊緣算力網(wǎng)絡(luò)一旦激活,邊際成本趨近于零。

當(dāng)然,這個設(shè)想離落地還很遠,解釋了為什么這個項目的天花板,比表面看起來高得多。

● 最大的風(fēng)險不是技術(shù)

馬斯克正式宣布之前,媒體已經(jīng)爆出項目內(nèi)部的一些問題:團隊負責(zé)人頻繁更換,工程師流失,一個涉及600名數(shù)據(jù)標(biāo)注人員的訓(xùn)練項目被臨時叫停。這些是執(zhí)行層面的摩擦,大項目里并不罕見。

真正麻煩的是公司結(jié)構(gòu)。特斯拉是上市公司,xAI是馬斯克的私人公司,Digital Optimus同時依賴兩邊的核心資產(chǎn)——特斯拉的芯片和車隊,xAI的模型。

項目一旦產(chǎn)生商業(yè)價值,利益怎么切、技術(shù)歸誰所有,這些問題在股東和投資人面前都會變得非常現(xiàn)實。

馬斯克同時掌控兩家公司,可以強行推進;但這種結(jié)構(gòu)也意味著,任何一邊的壓力都可能打斷項目節(jié)奏。特斯拉股東已經(jīng)多次對馬斯克的精力分散表達不滿。技術(shù)路線可以迭代,公司治理的矛盾更難化解。

       原文標(biāo)題 : 調(diào)侃微軟,瞄準(zhǔn)白領(lǐng):馬斯克的“巨硬”公司如何替你上班?

聲明: 本文由入駐維科號的作者撰寫,觀點僅代表作者本人,不代表OFweek立場。如有侵權(quán)或其他問題,請聯(lián)系舉報。

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