xAI工程师播客聊太嗨，马斯克解雇了他

Jay 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI

料太真，真的马斯克立马跳起来开人了。（doge）

当事人是一名xAI工程师，名叫Sulaiman Ghori（下面就叫他阿苏吧），刚刚把xAI再次拱上舆论风口：

在一档播客上激情聊公司，状态相当好，口若悬河地唠了一个多小时。

并且相当实诚，讲的全部是干货，很少有xAI员工会对外公开这么多内部细节。

问题是……好像有点「实诚」过头了啊。

几乎全部都是机密等级的，直接给马斯克的「巨硬」（MacroHard）老底掀完了：

1、xAI内部已经把MacroHard包装成「同事」，有人去工位找「同事」，结果发现是空桌。

2、技术路线押注小模型，不搞Scaling那套，靠「迭代速度」取胜。

3、为了部署MacroHard，xAI正考虑租用北美约400万辆特斯拉的闲置算力。

慷慨，太慷慨了，任何一条单拎出来都够写篇文章的程度。

有这么多炸裂的消息，自然是一经发布便火爆全网，获得无数网友点赞。

阿苏也表示唠爽了：

非常有意思！

结果没多久，悲报传来……

咋工作没了啊！！

我已经离开了xAI。
对我的前团队和同事们只有满满的爱！

再次引爆全网，几乎所有网友的第一反应都是：

怕不是因为泄密太多，被马斯克送走了吧？

就连傅盛、MrBeast也一线吃瓜。

所以，阿苏到底说了些啥？

MacroHard路线图全公开——阿苏的独家报道

最炸裂的部分，当属MacroHard。

正如开头所说，阿苏是MacroHard最早的成员之一，加入的时候，项目组只有两个人。

要想挖出有关MacroHard的内部信息，阿苏无疑是最佳人选。

但没想到的是，主持人全程几乎没怎么追问这条线，反倒是阿苏一路自告奋勇，主动给马斯克这个核心项目「开盒」了。

MacroHard的核心概念，叫「人类模拟器」，定位是数字世界的Optimus。

其实就是通用Agent，旨在把任何需要键盘、鼠标、屏幕决策的工作数字化，目前已经启动了内部测试。

这里有一个特别好玩的故事。

xAI在内测时，没有告诉大家这是AI，而是直接以「员工」身份上线，不仅有名字，组织架构图里也查得到。

所以有时会出现这样的情况——

某个真人员工正在干活，线上戳了戳一个同事：「你能不能帮我处理一下这个？」

对方回答：「可以啊，来我工位找我。」

结果这哥们走过去一看，那张桌子压根没人。

他一脸懵，转头给阿苏发消息：

诶，阿苏，XX工位的兄弟是不是今天没来上班？

结果发现，跟他说话的是个AI。

除了在内部以假乱真，xAI还为企业定制「虚拟员工」。

流程和行业主流做法差不多，他们会跟客户反复沟通、访谈，有时候让客户自己写流程说明，有时候干脆坐在旁边，看对方是怎么干活的。

本质上，就是收集大量「隐性知识」，再把这些Context喂进后续的Agent训练里。

不过，xAI似乎bet一条不同的技术路线。

在通用Agent这件事上，大多数实验室的选择是：更强推理、更大模型。

而xAI，追求极致的「速度」。

内部很早就定了一个指标：模型必须比人类快至少1.5倍。

在他们看来，要是自己5分钟就能搞定的事，没人会等电脑10分钟。但如果电脑10秒就能搞定，那就会有人愿意掏钱。

而想快，就必须用小模型。

阿苏透露的最新进展是，MacroHard目前的速度，已经达到人类的8倍，甚至还在往上走。

更关键的是，智力并没有明显下降，泛化能力还非常好。

他们给马斯克展示过一些完全没训练过的任务，模型的表现非常完美，效果远超预期。

阿苏说，这一点和FSD很像。哪怕遇到没见过的路况也能开，核心原因就在于小模型更高的「权重效率」。

除此之外，小模型路线还有一个隐藏优势：迭代速度。

模型小，意味着训练成本低、周期短。

既然试错成本低，那就没必要拼炼丹，多试几条路，哪个效果好，再往哪边加码。

按阿苏的说法，他们会同时尝试多种全新的模型架构，有些甚至从预训练阶段就开始分叉迭代。

目前，xAI内部甚至可以同时并行跑20多个模型。

但这也带来一个新问题——本来做基础模型就这么紧张，现在还要搞这么多分叉，算力从哪来？

进入部署阶段更严重，如果要部署100万个MacroHard ，就需要100万台计算机，咋可能？

阿苏给出的答案，超乎所有人想象：

部署到特斯拉汽车上。

在他看来，特斯拉的车载电脑本身就是为FSD设计的，「人类模拟器」走的是小模型路线，算力完全够用。

更重要的是，车上有电池，网也连好了，散热甚至都不用操心，简直是天然的算力节点。

听到这里，瞬间起了一身鸡皮疙瘩。

这是那种你以前从来没想过，但一听就觉得「我咋会没想到」的方案。

北美有几百万辆特斯拉，绝大多数时间都处于闲置。xAI完全可以付费给车主，租用他们的算力。

甚至还能进一步拓展出其他商业模式。

比如，消费者买车时，多一个选项：「是否同意出租算力？」

勾选之后，每个月直接给你抵扣50%的分期付款。车主只需要和平时一样维护车辆就行。

特斯拉汽车，本身就是一座巨大的算力金矿。

而xAI这边，还在不断开垦新的增量。

Colossus 1大家都看在眼里，从开工到建成，只花了122天。

Colossus 2同样，不到一年已经突破1GW，成为全球最大的算力集群。

阿苏这次透露了不少幕后细节。

比如，Colossus 1能这么快落地，其实利用了「制度漏洞」。

按阿苏的说法，xAI当时为了尽快开工，签的是「临时用地租约」，这种条款通常是给嘉年华等临时活动用的。

结果，马斯克直接在这块地上开盖数据中心，而且122天就给建完了。

阿苏说，这块地到现在都是「临时租的」，但未来肯定会补正式许可。

除此之外，还有xAI员工恐怖的执行力。
xAI有一支相当强悍的超级计算团队，能做到一个机架当天搭好，当天就开始训练，甚至几小时内就能开始用。

有一次，一位叫Tyler的xAI工程师，跟马斯克打了个赌。

他说，如果能在24小时内让新GPU跑起来，马斯克就送他一辆Cybertruck。

结果当天晚上就跑通了。

老马也兑现了承诺。那辆Cybertruck，现在还停在xAI食堂窗户外面。

正如阿苏所说，xAI已经不完全是一家软件公司了。

硬件，才是它真正的护城河。

xAI的「闪电」文化

极致的推理速度、极致的训练速度、极致的执行速度，这一切，都和xAI的内部文化密不可分。

除了「开盒」MacroHard之外，阿苏在访谈中其实很大篇幅其实都是在赞赏xAI的内部文化。

网友表示，这是全场唯一「能说」的部分。

xAI相当扁平化，架构只有三层：工程师、创始人和少数管理者、然后就是马斯克。

事实上可以说全员都是工程师，非工程师的人可能不到8个。

毕竟，连销售团队都清一色是工程师，管理层几乎都会写代码。

而且严格意义上，xAI几乎不存在「管理」。

完全是自下而上的运作方式。管理者不会分配任务，工程师想到什么就直接给方案，然后往上递，等上层拍板。

阿苏说，入职第一天，根本没人管他。

只给了他一台电脑、一个工牌，连工位都没分配，只能坐当天没来的同事的位置。

后来还是他主动去找联合创始人，给自己找了点活干。

而真正开始上班后，体验相当愉快。

想干啥就直接干，不需要同步、不需要审批，也不需要等任何人点头。

如果你有一个好想法，通常当天就能把东西做出来、演示出来，然后跑评测、给客户看，甚至直接丢给马斯克。当天就能得到反馈。

最典型的是基础设施建设阶段。

有几次马斯克在会上听到硬件有问题，直接当场打电话。第二天，英伟达的软件补丁就到了。

而且会议快结束时，他还会问一句：

「我还能怎么帮你们把这件事做得更快？」

出bug的时候也是一样。不管哪个模块，谁先看到，谁就可以直接上手修。

修完给负责人看一眼，没问题就直接合并、上线。

而且，如果这次修得特别漂亮，那这一块默认以后就归你负责了。

整个过程都不需要走任何流程，甚至HR系统都不会更新。

这种高度「单点作战」的文化，也塑造了一种很奇特的信息流动方式。

项目往往没有完整的全局视图。通常是在全员会议上，或者和不同人私下聊天时，慢慢拼凑出：谁在做什么、做到哪一步了。

但这种恐怖的运转速度，也给员工们带来了不小的压力。

xAI不设所谓的DDL，一切都是「昨天就应该完成」。

没人告诉你要做什么，但也意味着永远没有「做完」的概念，干完一个活紧接着又是下一个。

通宵加班是常态，最忙的时候，甚至一整周都没离开过办公室。

为了方便员工加班，xAI还在办公室配置了睡眠舱和双层床……

网友送上RIP

不得不说，阿苏的这场访谈的确相当精彩了，全程无尿点，看得网友们直呼过瘾。

但仔细一想又不太对劲，确实都是新信息，不过……

这真的是能说的吗？?

看到阿苏在节目上如此兴奋，逮着机会就开始围着MacroHard侃侃而谈，网友们一边疯狂记笔记，一边也在替阿苏默默流冷汗。

毕竟此前就有传闻，说马斯克不允许员工上播客。

有网友直接在评论区建议UP主把视频下架。

还有部分人的想法是：事出反常必有妖。

他们认为，阿苏可能是被马斯克默许、甚至故意放出来的「传话筒」。

这样，既把PR的价值拉到最大，又不像PR，简直是完美的PR。（doge）

也有网友觉得阿苏单纯是聊嗨了，没想到这一茬：

这哥们就是太爱自己做的东西了，忍不住要炫耀。

Tesla算力网络那个想法是也是天才，400万辆闲置的车，每辆都是超算。

这是xAI独一份的优势，OpenAI做梦都想要。结果他一张嘴，全行业都知道了。

工程师的悲剧就在这儿。你做出牛的东西但不能说，憋久了碰到有人问就控制不住。

不管怎么说，阿苏这波确实是给自己工作聊没了。

但从另一个角度看，也算是某种意义上的「为AI献身」。这么多通常接触不到的内部思考，或许能给行业带来不少启发。

而且从阿苏本人的态度来看，他似乎也没有很后悔——

甚至主页置顶至今还是这条播客。

播客链接：
https://www.youtube.com/watch?v=8jN60eJr4Ps

参考链接：
[1]https://x.com/sulaimanghori/status/2013261823475097732
[2]https://x.com/stoneskin_gmail/status/2013456891020509530
[3]https://mp.weixin.qq.com/s/M3W4WubP_opneiwrSt9tCw

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— 完 —

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