“嗯，我之所以说‘创办一家公司就像吃玻璃再盯着深渊看（eating glass and staring into the abyss）’，原因在于，想要让一家公司取得成功，必须做很多痛苦的工作，这些工作并不好玩，需要投入非常长的工作时长。然后，你的公司也许能生存，也许不能——大多数创业公司都失败。这就是为什么我会说，创办一家公司就像在吃玻璃并凝视深渊：大量艰苦的工作，最后往往还是死亡——这通常就是人们创业时会发生的事。
如果没有战争，你就需要像美国现在做的那样，成立一个“政府效率部门”（Department of Government Efficiency）或者类似的机制，用来废除那些不再有用，弊大于利的法律和法规（对于法律，还需要国会的批准，但对于法规，可以在行政部门层面进行审查和废除）。这些（不合理的）法律法规非常多。然后，还要缩减政府规模，并同时让预算平衡，这样国家才不会破产。所有这些都非常困难。我想说明的是：我们确实可能在追求这个目标时失败，这就是为什么我形容这是一个非常艰难的战斗。这在历史上从未成功过。之前削减官僚机构、提高政府效率的尝试一般都失败了，即使那些当选的政党是带着这类承诺上台的也是如此。
最近，特斯拉CEO马斯克在WELT经济峰会上，对当前火爆的中国AI企业DeepSeek做出了深度解读。在当前全球AI竞争日益激烈的背景下，这位科技领袖的一举一动都格外引人注目。
"中国有很多非常聪明、非常勤奋的工程师。"马斯克开门见山地表达了他对中国科技人才的欣赏，"你可以预见，中国会做出很多了不起的东西，他们已经做了很多了不起的东西。"更值得关注的是，马斯克将DeepSeek的崛起置于一个更宏大的历史维度。"在大部分人类历史时期，中国一直是世界上最强大的国家。所以，特别是站在中国人的角度，他们可能只是觉得，中国只是回归它在历史上本来就有的强大地位罢了。"这番话不仅道出了中国AI发展的底气所在，更揭示了未来科技竞争的态势。
然而，作为xAI的创始人，马斯克对AI行业的理解远不止于此。
关于创业：
“嗯，我之所以说‘创办一家公司就像吃玻璃再盯着深渊看（eating glass and staring into the abyss）’，原因在于，想要让一家公司取得成功，必须做很多痛苦的工作，这些工作并不好玩，需要投入非常长的工作时长。然后，你的公司也许能生存，也许不能——大多数创业公司都失败。这就是为什么我会说，创办一家公司就像在吃玻璃并凝视深渊：大量艰苦的工作，最后往往还是死亡——这通常就是人们创业时会发生的事。
因此，如果人们需要别人给他们“加油打气”才能开始一家公司，我会说他们不该去创办公司。
关于政府DOGE部门：
真正的挑战在于如何克服官僚主义。我认为官僚主义也许是——呃，我想说它是倒数第二难打败的对手；物理学告诉我们，真正无法被打败的是熵（entropy）（这是最终极的对手）。而第二难打败的就是官僚主义。但你知道，这就说明想要改善政府有多困难。
现在有一件事情发生了，而且在长期和平时期总会发生，那就是官僚体制会不断增长。政府规模会增大，每年都会有新的法律和法规出台。所以，从逻辑上讲，如果有监管者，那么监管者每年都会增加新的规定；立法者每年也会出台新的法律。那接下来就是，除非有某种“清理”过程，否则这些多余或荒谬的法律、法规就会一直存在。通常，这种“清理”过程在历史上往往通过战争来实现。当然，我们显然不希望用战争来驱动政府改革。
如果没有战争，你就需要像美国现在做的那样，成立一个“政府效率部门”（Department of Government Efficiency）或者类似的机制，用来废除那些不再有用，弊大于利的法律和法规（对于法律，还需要国会的批准，但对于法规，可以在行政部门层面进行审查和废除）。这些（不合理的）法律法规非常多。然后，还要缩减政府规模，并同时让预算平衡，这样国家才不会破产。所有这些都非常困难。我想说明的是：我们确实可能在追求这个目标时失败，这就是为什么我形容这是一个非常艰难的战斗。这在历史上从未成功过。之前削减官僚机构、提高政府效率的尝试一般都失败了，即使那些当选的政党是带着这类承诺上台的也是如此。
举个例子，里根当年竞选时承诺要取消联邦教育部，把教育交由各州管理。联邦教育部是在大约45年前才成立的一个部门。但结果是，里根也没能取消它。
关于DeepSeek：
我觉得这就从“深刻的哲学与政治话题”一下跳到了“每周的琐闻”了（笑）。中国有很多非常聪明、非常勤奋的工程师。你可以预见，中国会做出很多了不起的东西，他们已经做了很多了不起的东西。如果你回顾中国的悠久历史，它本身就是一个古老的国家，曾经发明或发展了很多东西。在大部分人类历史时期，中国一直是世界上最强大的国家。所以，特别是站在中国人的角度，他们可能只是觉得，中国只是回归它在历史上本来就有的强大地位罢了。
他们会做出很多很棒的东西，DeepSeek只是其中之一。但这主要是因为中国有大量出色的人才，这非常令人印象深刻。但它并不是什么“AI 领域的终极革命”。很快你就会看到，像 xAI 这样的公司会发布比他们更先进的模型。
关于开源模型，我认为它们通常会比商业模型慢一步。也就是说，现在商业化最强的模型，可能在一年内就会有对应的开源版本出现，我预计这种趋势会一直持续。因此，本质上，每个人都会拥有 AI。
关于数字超级智能：
事实上，这也可能是最深刻的变化——数字超级智能（digital superintelligence）的出现。如果我们站在一千年后回顾（当然那时人类是否还是“人”而非计算机也未可知），历史学家会将数字超级智能的出现视为人类历史上最重要的里程碑之一。
他们那时很可能早就不在意现在是谁统治哪个国家了，因为与数字超级智能的出现相比，这都微不足道。我想，另一个里程碑则是人类成为多行星物种（multiplanetary civilization）。这也非常重要。
如果我们从宏观的角度，从演化史（evolution）的视角去看，可能会把那些最重要的节点列出来：
单细胞生命的出现
多细胞生命
植物与动物的分化
生命从海洋走向陆地
出现哺乳动物
哺乳动物中出现了更高的认知功能（比如人类）
接下来就是生命成为多行星物种，以及数字超级智能的出现
这两点（成为多行星物种和数字超级智能）应该也会出现在这条“前十大”清单中。我的意思是，这（指处理这些事务）会非常困难。嗯，这确实是个挑战。你知道，我们的大脑只消耗 20 瓦的功率，其中大概只有一半、也就是大约 10 瓦用于更高层级的脑功能。所以，我基本上是在用一个 10 瓦的‘肉体计机’（指大脑）去完成所有这些事情。我发现对我的 10 瓦‘肉脑’来说，这一切都很具有挑战性。
不过，我认为有一件事是有帮助的：训练某种技能所需的思维负荷，与真正执行或推理这个技能所需的思维负荷，两者相差很大。举个例子，像国际象棋，你可能需要1万小时（10,000 hours）的训练才能成为国际象棋特级大师，但你真正去下棋时只需要几个小时而已。
这和在特斯拉、SpaceX身上发生的情况有点类似：我在如何建立和发展一家汽车公司、火箭公司，以及制造卫星、以及其他很多事情上，投入了远远超过1万小时的训练。在此之前，我也共同创办过两家互联网公司，所以我对互联网、支付系统等都很了解。这样一来，在你已经掌握了某件事情之后，你再去执行它所需要的思维负荷就很低，远低于当初为了学会它而投入的巨大精力。
这也是我能去做那些需要数十年训练才能完成，但在掌握之后不再需要太多脑力负荷的事情的原因。现在，就政府而言，虽然我与政府部门互动很多，但这是我第一次尝试真正去“改善”政府，所以在初期我会需要投入相当可观的“训练”精力。等到过了训练期，执行层面的工作（推理）就会轻松许多，比训练过程简单好几个数量级。
关于收购TikTok：
其实我还没有，也没有打算去收购 TikTok。我没有任何收购 TikTok 的具体计划。我想，如果我真的拥有了 TikTok，也许我会去看看它的算法，思考一下，这个算法到底有多大危害或者多大益处？我们可以做什么来调整算法，使其更加有建设性、对人类更有益？一般来说，我们应该倾向于让事物朝着更有益而不是更有害的方向发展。
我个人并不使用 TikTok，所以我并不算熟悉它。我只是在 X（原推特）上偶尔看到有人转的 TikTok 视频，或者有人展示给我看。但我并不会急于去收购 TikTok。我也不会为了单纯的商业原因而收购一家公司。我收购推特（现称 X）就已经很少见了——我通常都是自己从零开始去创建公司。
当时之所以收购推特，正如我那时所说，是为了保护美国的言论自由，并在法律允许的范围内在全世界范围内尽力保护言论自由。对人类的未来来说，我当时认为收购推特是重要且有建设意义的一步。尽管这个过程非常痛苦，也十分艰难，但我依旧认为有必要这么做。
我并不确定相同的逻辑是否适用于 TikTok，因为我收购公司并不是为了追求经济利益。所以对我来说，收购 TikTok 的意义目前还不明确，如果只是经济原因那就没什么意思。