马斯克在航天运输项目上一直坚持推进火箭部件重复使用的方案。SpaceX执行的多次任务中，助推器完成工作后成功返回并完成着陆，这直接让航天发射活动的频率提升了不少。过去觉得很难实现的回收操作，现在成了常规流程，团队在每次任务结束后都会记录数据并优化下一次执行。汽车制造这边，特斯拉的电动车型通过工厂组装流程进入市场，逐步在实际使用中取代了部分原有动力形式的车辆。生产和测试环节的推进，让这些车型在道路上的表现越来越稳定。脑机接口技术也从实验室走向应用阶段，Neuralink的项目让一些参与测试的人员通过脑部信号直接控制设备，完成了简单操作和互动，这些进展都在实际记录中体现出来。
最近一次长达几个小时的播客讨论中，马斯克系统分享了对未来十年技术发展的看法。这次交流发生在2026年初，他结合当前算力和产业情况，给出了明确的时间安排。他提到2026年通用人工智能有可能实现，到2030年人工智能的智能总量有可能超过全人类的总和。这些判断不是随便说说，而是建立在他所观察到的技术加速趋势上。讨论里他反复强调，人工智能的发展已经到了一个关键节点，过去十年的一些预测在逐步落地，现在需要关注的是接下来整体结构的变化。
他在交流中特别分析了不同类型工作受到的影响。他指出，那些主要依靠屏幕和键盘处理信息的工作岗位，可能会较早面临调整压力。因为这类工作本质上是把资料输入、整理成结论，再输出成报告或者图表，而人工智能在信息处理的速度和连续性上表现出明显优势。相比之下，需要直接在物理世界里操作的任务，比如照顾孩子或者进行现场管线布置这些，调整节奏会有不同。他没有回避现实，就是把工作本质拆开来讲清楚，避免让人觉得变化是突然冒出来的。
电力供应这个因素被他列为人工智能（AI）发展里的底层限制。他解释说，大型数据中心运行时需要海量电能来驱动芯片，同时还要解决散热和电网稳定连接的问题。芯片生产速度在快速增长，可是电力基础设施的建设是逐步推进的，这种速度差异会在2026年前后变得突出。数据中心的接入过程本身就耗费时间，他提到自己企业的超算集群在协调电网时花了较长时间，这还是在基础设施相对成熟的地区。电力一旦跟不上，就算芯片再先进也发挥不出作用，所以谁能在能源供应上占优势，谁就能在人工智能（AI）竞争中维持运转。
关于地区差异，他直接对比了不同地方的电力扩展情况。中国在发电能力上的增长速度突出，太阳能等能源的部署让整体供应能力提升很快。他估计到2026年，这种电力方面的差距会让中国在支持人工智能（AI）大规模运算上形成明显条件。美国的电网很多是上世纪的设施，更新周期长，而中国的特高压技术和新能源并网效率在全球处于领先位置。这些都是基于公开的能源建设数据得出的观察，不是空想出来的对比。他强调，电力将成为真正的战略资源，决定人工智能（AI）能跑多久和能同时处理多少任务，而不是单纯看芯片数量。
讨论内容传开后，大家开始关注就业结构的重塑，他提到未来三到七年会是调整比较集中的阶段，传统岗位会因为自动化推进而发生变化，很多人需要重新定位自己在工作中的作用。生产成本会更多集中在原材料和能源支出上，这让很多商品的获得变得容易一些。社会一方面会迎来物品丰富的情况，另一方面就业模式被打碎后需要适应新节奏。就像过去某些行业因为技术普及而调整，这次变化覆盖面更广，但核心是帮助人们看到实际趋势。
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