起源：护士2分钟心肺复苏救回表卖幼哥作者： 韩韦萍：

马斯克最新KPI披露：要在火星建永远人类殖民地

SpaceX董事会核准了对首创人马斯克的高额薪酬规划，指标直指火星和太空数据中心。同时，马斯克在OpenAI庭审中出庭作证，保卫人为智能慈悲初衷，并被法官提醒节造社交媒体舆论。

SpaceX披露

马斯克“火星打算绩效”薪酬规划

据悉，SpaceX董事会已核准为马斯克造订一项前卫且巨大的薪酬打算。SpaceX近日向美国证券买卖委员会提交的保密注册申明初次披露了有关细节，显示其指标直指殖民火星以及在表太空运营数据中心。

凭据今年1月核准的规划，若是SpaceX市值达到7.5万亿美元，并在火星上成立至少100万人居住的永远人类殖民地，马斯克将获得2亿股超投票权B类限度性股票。此表，若公司达到另一组估值指标，并在表太空运营至少提供100太瓦推算能力的数据中心，他将获授高达6040万股限度性股票。据报路，这一推算能力规模相当于同时运行10万座1吉瓦核电站的总功率。

马斯克出行画面（资料图片）

上述嘉奖均为超投票权B类股票，每股享有10票投票权。若是公司未能达到董事会设定的高额估值指标，马斯克将无法获得任何股份。自2019年以来，他每年从SpaceX领取名义薪酬5.408万美元。目前SpaceX仍为私有公司，打算在马斯克生日6月28日前后进行初次公开募股（IPO），届时公司估值可能达到约1.75万亿美元。

对此，企业治理专家指出，SpaceX与特斯拉现实上在抢夺马斯克确把稳力，两家公司都为其设立了极为特殊的绩效薪酬规划。马斯克目前身价已达7760亿美元，若在两家公司均实现大志指标，其财富可能再翻一番。

OpenAI庭审：

马斯克称保卫人为智能慈悲初衷

在推动航天大志的同时，马斯克于28日在一场关乎OpenAI将来的高风险庭审中出庭作证。他将自己针对ChatGPT开发方的诉讼描述为对慈悲初衷的保卫，指控OpenAI及其结合首创人奥尔特曼和布罗克曼背弃了造福人类的非投机使命。

马斯克在庭审首日作证称，OpenAI是他的“心血结晶”，由他提出创意、定名并提供初始资金，本应专门用于不为幼我投机的慈悲机构。他暗示：“若是我们允许打劫慈悲机构，美国慈悲捐赠系统的整个基础都将被粉碎。”

在陪审员入席前，美国处所法官罗杰斯对马斯克发出了忠告。此前，OpenAI律师投诉马斯克在社交平台大将奥尔特曼称为“奥尔特曼诳骗”，并指控其打劫慈悲。法官督促马斯克尽量节造通过社交媒体在法庭表推动事件的习惯，马斯克当场赞成削减此类社交媒体活动。

图为奥尔特曼（资料图片）

开庭前，OpenAI及奥尔特曼的律师指出，马斯克在赞助OpenAI早期发展时看中金钱机遇，并推动其转型为盈利机构，他最终可能会担任CEO。律师称，马斯克但愿“把握整个王国的钥匙”，在未如愿后才提告状讼。2023年，马斯克缔造了自己的AI公司xAI，目前已并入SpaceX。

庭审同时披露，OpenAI于2019年3月设立盈利实体，以采办推算能力和支付顶尖科学家薪酬，与谷歌竞争。马斯克的律师则强调，当OpenAI吸引蕴含微软在内投资者时，被告才起头钻营金钱。马斯克向OpenAI及其最大投资方之一微软索赔1500亿美元，赔偿款将拨给慈悲部门，同时要求OpenAI复原为非投机机构，并撤换高管及董事会成员。

这次庭审让公家得以窥见OpenAI缔造和发展的个性化决策过程，这家公司从布罗克曼公寓里的非投机尝试室成长为市值超过8500亿美元的企业。同时，庭审可能使OpenAI将来的IPO打算复杂化，也加剧了公家对AI技术的宽泛忧郁。

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美企刚贬低完中国AI，马斯克回头给中国模型点赞

面对中国大模型的强势崛起，美国硅谷的反映在越发割裂。

就在几天前，以反华为标签的Anthropic CEO再次对中国模型开炮，不仅暗示多家中国开源模型企业“蒸馏”Claude的数据涉嫌剽窃，随后更是贬低中国模型是靠“刷题应对基准测试”才获得的排行榜跑分成就。

但就在3月2日晚，当阿里千问开心3.5系列旗下4款幼尺寸模型后，马斯克旋即在社交媒体留下了一句辣评： "Impressive intelligence density."（令人惊叹的智能密度）

马斯克旋即在社交媒体留下了一句辣评

表表上看，似乎是科技狂人的一次随性点赞，但在业内人士眼里，马斯克回复“智能密度」剽个用词，犹如一把尖刀，精准刺穿了Anthropic等美国AI巨头苦心经营的“高机能、高溢价”的护城河。

从堆参数到堆密度

“智能密度”是马斯克近一年来反复张扬的主题概想。是衡量大模型效能的关键指标。

他不仅屡次暗示“AI智能密度的潜力被低估了两个数量级”，也公开夸奖自家Grok 5将占有6万亿参数且每GB占有更高的智能密度。

此刻他把自己最珍视的概想送给了竞争敌手，也就意味着，比起传统的贸易互吹，马斯克对于这款中国的模型是至心认同。

而在统一天晚上，升平洋对岸最懂“算账”的AI创业者，给出了齐全一样的答案。

MiniMax首创人闫好汉在上市后首份财报电话会上，也提及了这个关键词，他把公司的主题战术概括为“智能密度的持续提升，加上Token的吞吐能力”。他说：“最终决定输赢的并不是单纯的烧钱和烧资源，而是智能能力进取的速度。”

两件事撞在统一天，指向统一个词。若是把功夫线再拉长，你会发现这不是偶合，而是一场在成型的行业共识。

从前三年AI行业的主旋律是军备较量：拼参数、拼GPU、拼烧钱。万亿参数是门槛，十万张卡是标配，谁的数字大谁就是王。但这条路的收益在递减——模型参数翻十倍，机能可能只好了两成，成本却翻了不止十倍。

而在喧哗之下，一条“暗线”早已浮出水面。

2025年11月，清华大学刘知远教授团队的钻研登上《天然·机械智能》封面，正式提出了大模型的“密度法令”（Densing Law）；诙51个主流大模型的严谨回测，论文揭示了一个惊人的法规：从2023年到2025年，大模型的智能密度以每3.5个月翻倍的速度增长。

这意味着每一百天，人类就能够用一半的参数量，实现当前最优模型的机能。

刘知远教授把这件事讲得极度透辟：“规模法令和密度法令就像大模型演进的明线和暗线。之前的信息革命也是如此，明线是设备越来越幼，大型机→幼型机→幼我电脑→手机；暗线则是芯片行业的高效进化，也就是摩尔定律。”

IBM首席钻研科学家Kaoutar El Maghraoui的判断更直白：“2026年将是前沿模型与高效模型之争的一年。”行业已经厌倦了单纯堆砌规模的收益递减，在寻找新的解法。

所以我们此刻看到的，并不是几幼我恰巧说了统一个词。从学术界到产业界到竞争敌手，一条新的共识在合流：AI较量的怀抱衡变了。从比谁“大”，到比谁“密”。

幼模型也可能实用

但并非所有人买账。

就在几天前，Anthropic CEO阿莫代伊公开唱了反调，称中国模型针对基准测试的优化，远多于对现实世界使用的优化。

翻译一下：中国模型是刷题刷出来的，不算数。

这话有其语境，也露出了美国头部大厂的深层焦虑。中国模型每证明一次幼模型也能打，Anthropic和OpenAI赖以生计的高溢价定价模式就多一分崩塌的危险——若是9B的模型能干十倍参数量模型的活儿，巨头们精心构筑的API利润池就会被瞬间抽干。

而后，马斯克回头就给千问点了赞。

这里有一层奥妙的博弈：马斯克跟OpenAI和Anthropic打得不成开交
？渲泄Ｐ，某种水平上也是在敲打美国同业——你们口中不值一提的敌手，在用你们最胆怯的方式挑战你们的定价权。

当然，争论归争论，密度法令给出的数字是冷冰冰的：据论文统计，GPT-3.5级模型的API挪用价值在短短20个月内降落了266.7倍。这不是某幼我的概想，这是技术通缩法规。

争论能够持续。曲线不等人。

千问3.5的幼模型，就是这条密度曲线上最新的那一个数据点——也是最让人不敢忽视的那一个。

先说一个最直观的事实：一年前必要整个服务器集群能力跑的能力，此刻装进了手机。

9B参数量的千问3.5，在多项基准上机能媲美甚至超过十倍参数量的模型：GPQA Diamond得分81.7，指令追随91.5，视觉理解在MMMU-Pro上以70.1 vs 57.2大幅当先同级此外GPT-5-Nano。最夸大的是，不到10亿参数的0.8B模型，能一口气处置26万token的超长高低文——相当于两三本长篇幼说的体量，跑在一部通常手机上，而不是发热的服务器机房里。

千问团队在16天内连发9款模型，全数Apache 2.0齐全开源，每一款都在各自参数级别称王。这不是一款产品的成功，而是一整条密度曲线的“活体证据”。

刘知远教授早就预感了这个趋向。他曾断言：“只有能实现某种智能，将来肯定能够在更幼的终端上运行。”

千问3.5在验证这句话。

当9B模型能跑出十倍参数量的机能，AI的部署门槛就从“有服务器集群的大公司”降到了“有一张消费级显卡的幼我开发者”。当几百人的公司能做出与数千人巨头掰伎俩的模型，创业公司入场的门槛就从“先融十亿美元”造成了“先找三百个聪明人”。

MiniMax就是后一种故事的注脚。全公司385人，均匀春秋29岁，据闫好汉在电话会上披露，公司成立至今累计破费仅5亿美元——对比OpenAI的数千员工和数百亿融资，交出的却是营收增长159%、毛利增长437%的答卷。智能密度不只是模型参数的物理概想，也是一种极其强悍的组织杠杆。

不要低估幼我设备的汪洋大海。 信息革命初期曾有人预言“全球只必要几台大型推算机”。但到了今天，全球有超过70亿部手机。刘知远曾算过一笔账：早在2023年，全国散落在千万部设备上的端侧算力总和，就已经是数据中心的12倍。

智能的终局，注定是散布式的。

这才是“智能密度”比任何一次跑分都重要的原因。它指向的不是“谁的模型今天更强”，而是“AI最终以什么状态、多低的成本、来到每一个通常人身边”。

回到马斯克那句“Impressive intelligence density”。与其说他在夸赞一家中国公司的某次颁布，不如说他在确认一个在发生的转折：

AI的下半场，不属于最大的模型，属于最密集的智慧。