SpaceX董事會批準(zhǔn)了對創(chuàng)始人馬斯克的高額薪酬方案，目標(biāo)直指火星和太空數(shù)據(jù)中心。同時，馬斯克在OpenAI庭審中出庭作證，捍衛(wèi)人工智能慈善初衷，并被法官提醒控制社交媒體言論。

SpaceX披露

馬斯克“火星計劃績效”薪酬方案

據(jù)悉，SpaceX董事會已批準(zhǔn)為馬斯克制定一項前衛(wèi)且宏大的薪酬計劃。SpaceX近日向美國證券交易委員會提交的保密注冊聲明首次披露了相關(guān)細節(jié)，顯示其目標(biāo)直指殖民火星以及在外太空運營數(shù)據(jù)中心。

根據(jù)今年1月批準(zhǔn)的方案，如果SpaceX市值達到7.5萬億美元，并在火星上建立至少100萬人居住的永久人類殖民地，馬斯克將獲得2億股超投票權(quán)B類限制性股票。此外，若公司達到另一組估值目標(biāo)，并在外太空運營至少提供100太瓦計算能力的數(shù)據(jù)中心，他將獲授高達6040萬股限制性股票。據(jù)報道，這一計算能力規(guī)模相當(dāng)于同時運行10萬座1吉瓦核電站的總功率。

馬斯克出行畫面（資料圖片）

上述獎勵均為超投票權(quán)B類股票，每股享有10票投票權(quán)。如果公司未能達到董事會設(shè)定的高額估值目標(biāo)，馬斯克將無法獲得任何股份。自2019年以來，他每年從SpaceX領(lǐng)取名義薪酬5.408萬美元。目前SpaceX仍為私有公司，計劃在馬斯克生日6月28日前后進行首次公開募股（IPO），屆時公司估值可能達到約1.75萬億美元。

對此，企業(yè)治理專家指出，SpaceX與特斯拉實際上在爭奪馬斯克的注意力，兩家公司都為其設(shè)立了極為特殊的績效薪酬方案。馬斯克目前身價已達7760億美元，若在兩家公司均實現(xiàn)雄心目標(biāo)，其財富可能再翻一番。

OpenAI庭審：

馬斯克稱捍衛(wèi)人工智能慈善初衷

在推進航天雄心的同時，馬斯克于28日在一場關(guān)乎OpenAI未來的高風(fēng)險庭審中出庭作證。他將自己針對ChatGPT開發(fā)方的訴訟描述為對慈善初衷的捍衛(wèi)，指控OpenAI及其聯(lián)合創(chuàng)始人奧爾特曼和布羅克曼背棄了造福人類的非營利使命。

馬斯克在庭審首日作證稱，OpenAI是他的“心血結(jié)晶”，由他提出創(chuàng)意、命名并提供初始資金，本應(yīng)專門用于不為個人謀利的慈善機構(gòu)。他表示：“如果我們允許掠奪慈善機構(gòu)，美國慈善捐贈體系的整個基礎(chǔ)都將被摧毀?！?/p>

在陪審員入席前，美國地方法官羅杰斯對馬斯克發(fā)出了警告。此前，OpenAI律師投訴馬斯克在社交平臺上將奧爾特曼稱為“奧爾特曼詐騙”，并指控其掠奪慈善。法官督促馬斯克盡量控制通過社交媒體在法庭外推動事情的習(xí)慣，馬斯克當(dāng)場同意減少此類社交媒體活動。

圖為奧爾特曼（資料圖片）

開庭前，OpenAI及奧爾特曼的律師指出，馬斯克在資助OpenAI早期發(fā)展時看中金錢機會，并推動其轉(zhuǎn)型為盈利機構(gòu)，他最終可能會擔(dān)任CEO。律師稱，馬斯克希望“掌握整個王國的鑰匙”，在未如愿后才提起訴訟。2023年，馬斯克創(chuàng)立了自己的AI公司xAI，目前已并入SpaceX。

庭審?fù)瑫r披露，OpenAI于2019年3月設(shè)立盈利實體，以購買計算能力和支付頂尖科學(xué)家薪酬，與谷歌競爭。馬斯克的律師則強調(diào)，當(dāng)OpenAI吸引包括微軟在內(nèi)投資者時，被告才開始追求金錢。馬斯克向OpenAI及其最大投資方之一微軟索賠1500億美元，賠償款將撥給慈善部門，同時要求OpenAI恢復(fù)為非營利機構(gòu)，并撤換高管及董事會成員。

此次庭審讓公眾得以窺見OpenAI創(chuàng)立和發(fā)展的個性化決策過程，這家公司從布羅克曼公寓里的非營利實驗室成長為市值超過8500億美元的企業(yè)。同時，庭審可能使OpenAI未來的IPO計劃復(fù)雜化，也加劇了公眾對AI技術(shù)的廣泛擔(dān)憂。

延伸閱讀

美企剛貶低完中國AI，馬斯克轉(zhuǎn)頭給中國模型點贊

面對中國大模型的強勢崛起，美國硅谷的反應(yīng)正在越發(fā)割裂。

就在幾天前，以反華為標(biāo)簽的Anthropic CEO再次對中國模型開炮，不僅表示多家中國開源模型企業(yè)“蒸餾”Claude的數(shù)據(jù)涉嫌剽竊，隨后更是貶低中國模型是靠“刷題應(yīng)對基準(zhǔn)測試”才取得的排行榜跑分成績。

但就在3月2日晚，當(dāng)阿里千問開心3.5系列旗下4款小尺寸模型后，馬斯克旋即在社交媒體留下了一句辣評： "Impressive intelligence density."（令人驚嘆的智能密度）

馬斯克旋即在社交媒體留下了一句辣評

表面上看，似乎是科技狂人的一次隨性點贊，但在業(yè)內(nèi)人士眼里，馬斯克回復(fù)“智能密度”這個用詞，猶如一把尖刀，精準(zhǔn)刺穿了Anthropic等美國AI巨頭苦心經(jīng)營的“高性能、高溢價”的護城河。

從堆參數(shù)到堆密度

“智能密度”是馬斯克近一年來反復(fù)鼓吹的核心概念。是衡量大模型效率的關(guān)鍵指標(biāo)。

他不僅多次表示“AI智能密度的潛力被低估了兩個數(shù)量級”，也公開稱贊自家Grok 5將擁有6萬億參數(shù)且每GB擁有更高的智能密度。

現(xiàn)在他把自己最珍視的概念送給了競爭對手，也就意味著，比起傳統(tǒng)的商業(yè)互吹，馬斯克對于這款中國的模型是真心認同。

而在同一天晚上，太平洋對岸最懂“算賬”的AI創(chuàng)業(yè)者，給出了完全相同的答案。

MiniMax創(chuàng)始人閆俊杰在上市后首份財報電話會上，也提及了這個關(guān)鍵詞，他把公司的核心戰(zhàn)略概括為“智能密度的持續(xù)提升，加上Token的吞吐能力”。他說：“最終決定勝負的并不是單純的燒錢和燒資源，而是智能能力進步的速度?！?/p>

兩件事撞在同一天，指向同一個詞。如果把時間線再拉長，你會發(fā)現(xiàn)這不是巧合，而是一場正在成型的行業(yè)共識。

過去三年AI行業(yè)的主旋律是軍備競賽：拼參數(shù)、拼GPU、拼燒錢。萬億參數(shù)是門檻，十萬張卡是標(biāo)配，誰的數(shù)字大誰就是王。但這條路的收益正在遞減——模型參數(shù)翻十倍，性能可能只好了兩成，成本卻翻了不止十倍。

而在喧囂之下，一條“暗線”早已浮出水面。

2025年11月，清華大學(xué)劉知遠教授團隊的研究登上《自然·機器智能》封面，正式提出了大模型的“密度法則”（Densing Law）?；趯?1個主流大模型的嚴(yán)謹回測，論文揭示了一個驚人的規(guī)律：從2023年到2025年，大模型的智能密度以每3.5個月翻倍的速度增長。

這意味著每一百天，人類就可以用一半的參數(shù)量，實現(xiàn)當(dāng)前最優(yōu)模型的性能。

劉知遠教授把這件事講得非常透徹：“規(guī)模法則和密度法則就像大模型演進的明線和暗線。之前的信息革命也是如此，明線是設(shè)備越來越小，大型機→小型機→個人電腦→手機；暗線則是芯片行業(yè)的高效進化，也就是摩爾定律?！?/p>

IBM首席研究科學(xué)家Kaoutar El Maghraoui的判斷更直白：“2026年將是前沿模型與高效模型之爭的一年。”行業(yè)已經(jīng)厭倦了單純堆砌規(guī)模的收益遞減，正在尋找新的解法。

所以我們現(xiàn)在看到的，并不是幾個人碰巧說了同一個詞。從學(xué)術(shù)界到產(chǎn)業(yè)界到競爭對手，一條新的共識正在合流：AI競賽的度量衡變了。從比誰“大”，到比誰“密”。

小模型也能夠?qū)嵱?/strong>

但并非所有人買賬。

就在幾天前，Anthropic CEO阿莫代伊公開唱了反調(diào)，稱中國模型針對基準(zhǔn)測試的優(yōu)化，遠多于對現(xiàn)實世界使用的優(yōu)化。

翻譯一下：中國模型是刷題刷出來的，不算數(shù)。

這話有其語境，也暴露了美國頭部大廠的深層焦慮。中國模型每證明一次小模型也能打，Anthropic和OpenAI賴以生存的高溢價定價模式就多一分崩塌的危險——如果9B的模型能干十倍參數(shù)量模型的活兒，巨頭們精心構(gòu)筑的API利潤池就會被瞬間抽干。

然后，馬斯克轉(zhuǎn)頭就給千問點了贊。

這里有一層微妙的博弈：馬斯克跟OpenAI和Anthropic打得不可開交?？渲袊Ｐ?，某種程度上也是在敲打美國同行——你們口中不值一提的對手，正在用你們最害怕的方式挑戰(zhàn)你們的定價權(quán)。

當(dāng)然，爭論歸爭論，密度法則給出的數(shù)字是冷冰冰的：據(jù)論文統(tǒng)計，GPT-3.5級模型的API調(diào)用價格在短短20個月內(nèi)下降了266.7倍。這不是某個人的觀點，這是技術(shù)通縮規(guī)律。

爭論可以繼續(xù)。曲線不等人。

千問3.5的小模型，就是這條密度曲線上最新的那一個數(shù)據(jù)點——也是最讓人不敢忽視的那一個。

先說一個最直觀的事實：一年前需要整個服務(wù)器集群才能跑的能力，現(xiàn)在裝進了手機。

9B參數(shù)量的千問3.5，在多項基準(zhǔn)上性能媲美甚至超越十倍參數(shù)量的模型：GPQA Diamond得分81.7，指令跟隨91.5，視覺理解在MMMU-Pro上以70.1 vs 57.2大幅領(lǐng)先同級別的GPT-5-Nano。最夸張的是，不到10億參數(shù)的0.8B模型，能一口氣處理26萬token的超長上下文——相當(dāng)于兩三本長篇小說的體量，跑在一部普通手機上，而不是發(fā)熱的服務(wù)器機房里。

千問團隊在16天內(nèi)連發(fā)9款模型，全部Apache 2.0完全開源，每一款都在各自參數(shù)級別稱王。這不是一款產(chǎn)品的勝利，而是一整條密度曲線的“活體證據(jù)”。

劉知遠教授早就預(yù)見了這個趨勢。他曾斷言：“只要能實現(xiàn)某種智能，未來一定可以在更小的終端上運行?！?/p>

千問3.5正在驗證這句話。

當(dāng)9B模型能跑出十倍參數(shù)量的性能，AI的部署門檻就從“有服務(wù)器集群的大公司”降到了“有一張消費級顯卡的個人開發(fā)者”。當(dāng)幾百人的公司能做出與數(shù)千人巨頭掰手腕的模型，創(chuàng)業(yè)公司入場的門檻就從“先融十億美元”變成了“先找三百個聰明人”。

MiniMax就是后一種故事的注腳。全公司385人，平均年齡29歲，據(jù)閆俊杰在電話會上披露，公司成立至今累計花費僅5億美元——對比OpenAI的數(shù)千員工和數(shù)百億融資，交出的卻是營收增長159%、毛利增長437%的答卷。智能密度不只是模型參數(shù)的物理概念，也是一種極其強悍的組織杠桿。

不要低估個人設(shè)備的汪洋大海。 信息革命初期曾有人預(yù)言“全球只需要幾臺大型計算機”。但到了今天，全球有超過70億部手機。劉知遠曾算過一筆賬：早在2023年，全國散落在千萬部設(shè)備上的端側(cè)算力總和，就已經(jīng)是數(shù)據(jù)中心的12倍。

智能的終局，注定是分布式的。

這才是“智能密度”比任何一次跑分都重要的原因。它指向的不是“誰的模型今天更強”，而是“AI最終以什么形態(tài)、多低的成本、來到每一個普通人身邊”。

回到馬斯克那句“Impressive intelligence density”。與其說他在夸贊一家中國公司的某次發(fā)布，不如說他在確認一個正在發(fā)生的轉(zhuǎn)折：

AI的下半場，不屬于最大的模型，屬于最密集的智慧。