来源：市场资讯（来源：瓦砾老瓦 瓦砾村夫）9月1日至2日，二十国集团（G20）创新部长级会议正在美国北卡罗来纳州教堂山举行。这是美国接任G20轮值主席国后的系列部长级会议之一，旨在为12月迈阿密领导人峰会做准备。美方本年度重点是减轻监管负担、保障可靠能源并推动新兴技术创新，会上推介非约束性的“卡罗来纳原则”，主张对人工智能采取轻触式监管、不新设专门机构，并由现有行业监管部门与企业共同测试新技术。与会者包括G20成员国及欧盟、非洲联盟的科技与贸易部长，日本、德国、法国、印度、韩国、墨西哥、沙特等均派代表出席。会议由商务部长霍华德·卢特尼克与白宫科技政策办公室主任迈克尔·克拉茨欧斯主持。马斯克、大卫·萨克斯、迪娜·鲍威尔·麦考密克、德米斯·哈萨比斯于首日视频发言，萨姆·奥尔特曼与黄仁勋将于次日现场与卢特尼克对谈。在刚刚进行的首日发言中，马斯克将讨论重点放在了人工智能与机器人对全球经济的影响上。他给出的核心判断包括：人工智能有望显著提升生产力，使全球经济规模扩大约20%至30%（粗略相当于每年增加20万亿至30万亿美元）；到明年年底，人工智能将能胜任几乎所有不依赖亲手操作原子、塑造实体的数字工作；软件编写将很快达到“Stockfish级别”，人类将无法与之竞争；人形机器人若大规模部署，则可能使经济产出再扩大数倍乃至十倍以上。他同时预测，十年内全球人形机器人数量或达至少10亿台，且单台产出至少相当于人类的五倍。以下为发言全文。*迈克尔·克拉茨欧斯：...从那些进展实际停滞的技术中，取得突破并最终实现部署的技术。我认为，关于各国政府应该做什么、或许不应该做什么，有很多经验教训可以汲取。埃隆：嗯，是的，我想很多人都讨论过这一点，而且坦率地说，我认为其中一些非常直白，那就是，你必须拥有一个监管相对较少的环境，这意味着新事物必须是“默认合法”的，而不是“默认非法”的。例如，在欧盟，我们发现监管水平异常之高，而且事物通常是“默认非法”的，这抑制了所有新技术的进步。它会拖慢进度。虽然不会最终阻止，但会大大延缓。当然，你还需要有风险投资家，以及一个支持新公司的环境。你可以把新公司想象成森林里的小树苗。大多数国家通常的做法是，它们倾向于为森林里现有的“大树”提供过多支持，而为“小树苗”提供的支持却不够。但大树并不需要它们的支持。需要支持的是小树苗，也就是初创公司。因此，整个系统应该普遍偏向于支持小树，而不是大树。但情况很少如此，因为大公司通常能够接触到国家领导层，而小型初创公司则不能。所以，你确实需要培育年轻公司的成长，并在那方面采取积极措施。并且，就像我说的，让事物“默认合法”，而不是“默认非法”。迈克尔·克拉茨欧斯：许多国家面临的一个问题是关于采用（adoption）的问题。我认为，人们普遍认识到，采用新兴技术对经济增长非常有益，无论国家的大小或形态如何。你如何看待采用问题？各国应该采取什么措施来鼓励采用？这又回到了同样的监管结构问题吗？还是你如何看待采用作为增长的关键驱动力？埃隆：是的。我认为，对于新技术，你应该采取一种“积极向前、尝试新技术”的态度，而不是固步自封。当然，新技术需要一些鼓励，我认为应该被接纳。我们将看到，并且实际上正在看到，人工智能带来的显著生产力提升，而且我们将看到机器人技术带来的非常巨大的生产力提升。你知道，像特斯拉自动驾驶汽车这样的技术，对用户来说将是一个巨大的胜利，或者说已经是一个巨大的胜利了。而且我认为人形机器人将带来令人难以置信的改变。我想给大家一个大致的规模概念，我认为人工智能大概会把全球经济总量提升20%到30%。这是我的粗略估计。也就是说，每年大约有20到30万亿美元。而且，人工智能将能够处理任何数字化的事物，任何不需要手工改变原子形态的事情，大概到明年年底就能实现。我相信大家都知道，人工智能在软件方面已经非常出色了。而且它正在达到这样一个程度，人工智能不仅会擅长软件，它会达到我所说的“Stockfish级别”的优秀。Stockfish是一个国际象棋程序，可以非常轻松地击败世界上最优秀的棋手。事实上，现在你都可以在手机上运行Stockfish，然后在国际象棋上击败马格努斯·卡尔森。我的预测是，明年的某个时候，人工智能软件会变得如此出色，以至于达到Stockfish的水平，这意味着人类在编写软件方面将无法与人工智能竞争。嗯，人工智能会在软件领域碾压所有人类。而且我认为它会在所有形式的数字软件和任何数字事物方面都变得极其优秀，可能达到Stockfish级别，但肯定极其优秀，确切地说，就在12到18个月内。事实上，请允许我再补充一点。抱歉。全球经济增长30%。所以，我们谈论的是相当可观的繁荣，仅仅来自数字化的人工智能。但是，基于机器人技术，基于人形机器人——基本上可以把它想象成一个通用目的机器人的AI——我认为我们将看到全球经济总量成倍增长。意思是，你可以让经济增长10倍甚至更多。这些都是令人难以置信的数字。迈克尔·克拉茨欧斯：是的。我刚才正要说，我的意思是，我们给在场的小组提到的一个数据是，自ChatGPT推出以来的四年里，我们认为全球已有超过十亿人在使用人工智能。全球范围内的采用速度非常快。我想问你的问题是，很多人认为下一阶段在于这种应用型或实体的人工智能。你认为机器人技术的趋势如何？它多快会被实际应用？我记得在特朗普第一届政府时期，我们就在讨论自动化工厂，现在十年过去了。那么，在实体人工智能领域，你认为这些变化发生的速度有多快？埃隆：是的。任何实体事物总是比任何数字事物需要更长的时间。数字方面，你知道，当你在数字领域创造一些东西时，它是一个软件，你可以轻松地将其复制到其他计算机上。当它是实体事物时，你必须拉动一整个庞大的供应链。你必须移动大量的原子。而且供应链在目前这个节点非常全球化。这就是为什么它需要更长时间。尽管如此，当你想到人形机器人时，我认为正确的思考框架是，一个人形机器人，一个通用目的机器人的实用性，大致取决于：人工智能软件有多出色，乘以机器人中的人工智能芯片有多出色，再乘以机电灵活性有多出色，尤其是手部的灵活性。现在，这三者都在指数级地改善。而机器人的实用性就是这三者相乘的结果。然后，当你制造出机器人后，机器人将开始制造机器人，所以你会获得递归效应。它开始时非常缓慢，但随后会以爆炸性的速度增长。比如十年以后，我会说，将有远超过十亿个人形机器人。迈克尔·克拉茨欧斯：哇。埃隆：而且每个机器人的生产力很可能是人类的五倍，这意味着十年后人形机器人的生产力...我认为这是一个保守的估计，顺便说一句，这是我愿意押重注的预测，十年内将至少有十亿个机器人。而且这些机器人的产出至少是人类的五倍。也就是说，这十亿个人形机器人的生产力将超过所有人类的总和。迈克尔·克拉茨欧斯：哇。稍微转换一下话题，问一个美国目前面临的问题。数据中心在过去六到八个月里在美国一直是个重大的政治议题。我认为大家普遍理解，为了驱动和推动即将到来的人工智能革命，我们需要有电力和数据中心计算能力来进行所有这些人工智能的训练和推理。你如何看待这个具体问题？在我们已经建设和实际需求之间，我们处于曲线的哪个位置？作为这里的政府领导人，在思考如何为他们的经济体做准备并建设正确的电力和数据基础设施时，他们应该如何思考未来几年计算和电力需求的发展方向？埃隆：嗯，确实存在一场相当严重的电力危机。事实上，如果你关注X平台（原推特）上的人工智能话题—