心智觀察所：馬斯克如何被自身思維武器困住

【文/觀察者網專欄作者 心智觀察所】

當所有人都説需要18個月時，他用6個月完成了；當火箭成本被認為不可壓縮時，他將其降至原材料價格的幾十倍。在一場與Y Combinator的最新訪談中，埃隆·馬斯克再次展現瞭如何用第一性原理思維重新定義可能性的邊界。

超能力：曾經大顯神威的“第一性原理”

2008年，當媒體嘲笑一個“搞互聯網的”試圖建立火箭公司時，很少有人意識到，他們正在見證一場思維革命的開始。在SpaceX第三次發射失敗、特斯拉瀕臨破產的至暗時刻，馬斯克面臨的不僅是資金鍊斷裂的危機，更是整個商業邏輯被質疑的困境。

“第一性原理顯然就是指，把事物分解成最可能為真的基本公理化要素，然後儘可能謹慎地從這些要素向上推導。”——馬斯克將這種思維方式稱為“超能力”，它適用於從火箭製造到AI基礎設施的任何領域。

從這場和Y Combinator的訪談中我們得知，馬斯克認為第四次發射的成功不是運氣，而是第一性原理思維的必然結果。當傳統航天業按照歷史經驗為火箭定價時，馬斯克選擇回到最基本的物理現實：一枚火箭由什麼材料構成？這些材料的成本是多少？計算結果令人震驚——原材料成本僅佔傳統火箭價格的1-2%，這意味着製造過程存在巨大的效率改進空間。

這種“超能力”的威力在XAI數據中心項目中得到了完美展現。去年年初，當供應商告訴馬斯克建設10萬塊H100的訓練集羣需要18-24個月時，他的反應不是接受這個“現實”，而是將問題分解為最基本的構成要素：建築物、電力、冷卻、功率平滑。

通過這種分解，看似不可能的任務變得清晰可行：租用已停產的工廠解決建築問題，部署發電機陣列提供115兆瓦電力，租用全美四分之一的移動冷卻設備，結合特斯拉Megapack平滑功率波動。六個月後，項目完成。馬斯克甚至親自參與佈線工作，“睡在數據中心裏”。

2018年之後特斯拉曾遭遇銷售和產能危機，當時馬斯克就睡在特斯拉的工廠車間裏。正因為如此，他沒有太多時間管理OpenAI項目進展，為後面他和Altman團隊的決裂埋下了伏筆，不過這都是後話了。

馬斯克的第一性原理思維並非盲目的技術樂觀主義。他對SpaceX成功概率的預估“不到10%，也許1%”，對特斯拉和SpaceX在2008年同時面臨生死危機的坦誠描述，都顯示了他對風險的清醒認知。

從中我們能看到馬斯克做事的鮮明風格，在承認低概率的前提下全力以赴，親自上陣實操觀察並且拆解項目流程，而且馬斯克會強調“粉碎自我”的重要性：“當自負與能力之比遠超正弦1時，你基本上會打破通往現實的反饋循環。”他喜歡用數學比例來描述心理狀態，這種表達方式本身就體現了第一性原理思維的特點：用最基本、最客觀的方式理解複雜現象。

客觀地講，馬斯克的第一性原理思維確實為當代創業者和工程師提供了一個重要啓示。所謂的“不可能”往往只是思維慣性的產物，當我們習慣於基於歷史經驗和行業慣例做判斷時，往往錯過了從根本上改變遊戲規則的機會。在AI時代即將到來的關鍵時刻，馬斯克的思維模式也顯得尤為重要。當技術發展的速度超越人類理解能力時，回到第一性原理可能是我們確保不迷失方向的重要方式。

Y Combinator與馬斯克的若即若離

Y Combinator和馬斯克問答角色也值得玩味，雙方關係淵源匪淺。Y Combinator與馬斯克最重要的業務關聯源於OpenAI的創立。2015年12月，馬斯克與當時的YC總裁Sam Altman共同創立了OpenAI，這個人工智能研究組織旨在“確保人工通用智能造福全人類”。

馬斯克與OpenAI的蜜月期過了之後，Y Combinator依然為馬斯克提供了重要的思想傳播平台。馬斯克多次參與YC的“How to Build the Future”系列演講，分享其對創業、AI和人類未來的看法。Y Combinator與馬斯克的關係還體現在複雜的人才流動網絡中。OpenAI與馬斯克的Neuralink甚至共享同一棟建築和餐廳。

儘管雙方在AI的具體的治理方式上存在根本分歧，馬斯克傾向於通過個人控制來確保AI的安全發展，而YC/Altman則更相信機構化的治理結構，但Y Combinator與馬斯克在思想層面存在深度共鳴，核心體現在對第一性原理思維的推崇上，最突出的一點，就是Paul Graham作為YC聯合創始人，其創業理念與馬斯克的實踐方式高度契合。Paul Graham在其著名的創業指導文章中強調“做人們真正想要的東西”，這與馬斯克在訪談中提到的“儘量做到儘可能有用”的理念不謀而合。

這種“有用性至上”的理念貫穿了YC的投資哲學和馬斯克的企業實踐。從PayPal到SpaceX，從特斯拉到Neuralink，馬斯克的每個項目都試圖解決人類面臨的根本性問題，這與YC倡導的“解決真正問題”理念高度一致。

Y Combinator與馬斯克的關係史，是硅谷科技精英圈權力博弈的一個縮影。這種權力博弈隨着對“第一性原理”的認知分歧和詮釋框架的重構，卻變得更加複雜和撲朔迷離。

馬斯克“第一性原理”短板之一：識人

馬斯克在多年前就已經暴露出他運用“第一性原理”時會存在一些實踐性的短板。比如2018年初，馬斯克向OpenAI的創始人Sam Altman表示，他認為OpenAI已經“無可挽回地落後於谷歌”，並提出由他本人接管OpenAI的控制權來解決這個問題，但後續現實發展證明了這一判斷的錯誤。Altman和其他創始人拒絕了馬斯克的控制權要求後，OpenAI反而通過與微軟的合作構建了超級計算機，最終創造了ChatGPT，反壓了谷歌一頭。

馬斯克還曾多次做出過於樂觀的AI發展預測，比如預測AGI將在“明年或者最多兩年內”出現，這一判斷遭到很多AI研究專家的嘲笑，比如Gary Marcus曾開出100萬美元賭注，賭馬斯克關於2025年AI超越人類的預測不會實現，當然，馬斯克又一次用了“第一性原理”分析了一下，決定不接這個賭局。

這些預測錯誤反映了馬斯克在應用“第一性原理”時的一個關鍵缺陷，即過分依賴技術可能性分析，而忽視了實現路徑的複雜性。技術問題可以用第一性原理分解，但人際關係、組織政治、信任建立等“軟性”因素不能簡單地還原為基本要素。

坊間經常拿馬斯克和英偉達CEO黃仁勳做對比，兩人在管理風格上的顯著差異就是**馬斯克對員工的忠誠度並不看重，他常毫無預兆地隨意解僱員工，甚至曾在一個週日下午近乎機械地解散了整個星鏈Starlink工程團隊。**黃仁勳則極少解僱員工，即便真的解僱，也是在多次警告並提供改進績效的機會之後才做出決定。在英偉達，唯有行為極其惡劣者才會被解僱，許多員工已在那裏工作了幾十年，即便在經營環境迫使黃仁勳不得不關閉某個部門時，他也會盡力將員工調配到其他有需要的崗位上。

在對“人”的理解上也許可以解釋他運用“第一性原理”時產生的一個悖論，即馬斯克基於AI安全的第一性原理一直主張開源，但他同時又要求對OpenAI的絕對控制，這兩個立場之間存在內在矛盾。很顯然，在複雜的人際和組織環境中，需要與經驗主義、漸進式試錯等其他方法論相結合，才能避免過度自信和戰略誤判。

馬斯克“第一性原理”短板之二：識勢

除了認知本身，美國本土的製造業大環境也會左右馬斯克的戰略決策和認知，最典型的就是馬斯克決定大力發展robotaxi，把無人駕駛出租車業務看得很重，這是為何？

特斯拉的核心汽車製造業務正面臨壓力，由於競爭加劇和車型老化，銷量正在下降。由於馬斯克與特朗普政府的合作，特斯拉還面臨來自一些車主和汽車買家的抵制。去年，特斯拉公佈收入980億美元，其中四分之三來自汽車銷售。他預測，robotaxi自動駕駛車輛可能為特斯拉的市值增加5萬億到10萬億美元，而目前特斯拉市值約為1萬億美元。

的確，硬件與服務模式的差異在於商業價值的持續性和規模效應。賣車是一次性交易，利潤主要來自制造環節的成本控制和品牌溢價。而robotaxi作為服務平台，可以產生持續的現金流，且邊際成本遞減。一輛自動駕駛車輛可以24小時運營，服務效率遠超私人用車，單車價值被大幅放大。

更深層的考量在於，robotaxi有可能代表着交通出行的未來形態。當自動駕駛技術成熟時，私人購車需求可能大幅下降，共享出行將成為主流。馬斯克意識到，與其被動等待這一轉變不如主動引領這場變革。特斯拉在自動駕駛技術、車隊管理軟件、充電網絡等方面的積累，為其在robotaxi領域建立競爭優勢提供了基礎。

從財務角度看，服務模式的估值邏輯也更有吸引力。軟件和服務企業通常享有更高的市盈率，因為其收入可預測性更強，增長天花板更高。特斯拉股價的高估值，很大程度上來自市場對其科技公司而非傳統車企的定位認知。robotaxi業務的成功將進一步強化這一定位。

餘論

如果説“識人”只能代表馬斯克個人的情商或者行事作風，那麼“識勢”的短板就是非戰之罪了——美國本土的製造業能力其實不足以撐起馬斯克龐大的商業帝國野心，無疑，特斯拉銷量的萎縮和中國大陸蓬勃發展的新能源汽車產業有密切關係。

此外，馬斯克運用第一性原理分析自動駕駛時，往往從“機器反應比人類更快、更精確”這一基本物理事實出發，得出“完全自動駕駛必然比人類駕駛更安全”的結論。這種推理在邏輯上無懈可擊，但忽略了技術實現的複雜性。馬斯克常從系統最優化角度思考robotaxi：如果所有車輛都是自動駕駛，交通效率將大幅提升。這種第一性原理推導假設了一個理想狀態的完整生態系統。然而現實中，robotaxi必須與人類駕駛員、傳統出租車、複雜的城市規劃共存。

這種“革命性技術在漸進式環境中應用”的悖論，迫使馬斯克在保持顛覆性願景的同時，不斷向現實妥協，削弱了第一性原理思維的純粹性。他所運用的第一性原理在技術創新和商業模式設計中威力巨大，但在處理複雜社會系統、人性因素和制度約束時可能過於簡化。馬斯克在robotaxi業務中的掙扎，是傳統工程師思維與地緣政治勾連之下的複雜現實世界博弈的縮影。

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