马斯克的作业,又被贝索斯「抄走了」

在Grok 4.1尚未登场前,硅谷的火药味已经被贝索斯彻底点燃!

不过,马斯克笑得停不下:

杰夫·贝索斯(Jeff Bezos),亚马逊创始人,全球最富有的亿万富翁又开始「抄马斯克作业了」。

时隔四年,贝索斯再披CEO战袍,携手谷歌生命科学部门、Alphabet旗下生物科技公司Verily的联创Vik Bajaj,创立AI公司「Project Prometheus」(普罗米修斯计划),将目光从互联网转向「物理AI」

与当前主流的大语言模型公司不同,「普罗米修斯计划」旨在构建能通过分析机器人实验等物理过程进行学习的AI模型,应用领域包括计算机、汽车和航空航天。

马斯克表示,这全是抄我的啊:

此前,他表示,特斯拉未来是一家AI公司。

他甚至直言不讳地表示,拯救美国经济的唯一途径是人工智能(AI)和机器人。

目前,贝索斯的初创企业,已从OpenAI、Meta等巨头处挖来近百名研究人员,首轮资金高达62亿美元,火力远超同赛道多数玩家,试图重演亚马逊式基础设施故事。

此举不仅是贝索斯职业生涯的再启航,也可能改写实体产业与AI竞赛的权力版图。

贝索斯再次抄了马斯克的作业?

过去几年里,贝索斯的关注点不仅局限于商业——他的个人生活同样吸引了外界目光。

今年,他在威尼斯举办了一场星光熠熠的豪华婚礼,引发热议。

同时,他对Blue Origin的参与更深了,对AI领域的兴趣也日益浓厚。

不过,看起来贝索斯似乎总是紧跟马斯克的步伐:

马斯克创造火箭发射到太空-->贝索斯创造火箭发射到太空

马斯克的SpaceX让火箭着陆-->贝索斯的「蓝色起源」让火箭着陆

马斯克说要上火星-->「蓝色起源」发射了NASA的火星人造卫星

马斯克创建最好的AI模型-->贝索斯创建AI模型

这难怪网友说有人在「抄袭」马斯克的「致富经」。

网友Valentina Gomez「建议」贝索斯应该改姓马,改名叫杰夫·马斯克:

贝索斯的新公司Project Prometheus至今仍保持低调,甚至连具体创立时间都未对外透露。

据多位知情人士透露,这家初创公司的核心方向,正好契合贝索斯长期以来的「太空梦」——聚焦人工智能在计算机、航天、汽车等工程制造领域的落地应用。

与贝索斯共同担任联席首席执行官的,是物理学家兼化学家Vik Bajaj。他曾在Google X(「登月工厂」)任职,并与谷歌联合创始人谢尔盖·布林紧密合作,参与孵化了无人机快递服务Wing、自驾车项目Waymo等多个激进创新。

2015年,Bajaj联合创立了生命科学研究机构Verily(与Waymo、Wing同属谷歌母公司Alphabet旗下)。

三年后,他又创办了Foresite Labs,致力于孵化AI与数据科学方向的创业项目。

近期,他已从该职位卸任,全力投身Prometheus。

那么,为什么这些富豪都看上了包括机器人在内的实体AI?

「AI×实体世界」的新竞赛

近年来,美国兴起的一批「实体智能」浪潮,Project Prometheus只是其中之一。

这些公司不满足于让AI只停留在文本处理层面,而是着眼于现实世界的复杂任务——从机器人操作、药物研发,到科学发现。

例如,数位从Meta、OpenAI、Google DeepMind等大厂出走的研究者,创立了Periodic Labs,目标是通过物理模拟实验,加速物理与化学领域的科研进程。

Periodic Labs已获3亿美元融资,并计划在加州北部建立实验室,用机器人大规模运行科研实验,让AI从中不断试错学习,最终实现「自我实验」。

贝索斯显然也看中了这一方向。

早在去年,他就投资了机器人AI公司Physical Intelligence。

而如今Prometheus手握62亿美元启动资金,远超多数竞争者——即便是由OpenAI前员工创立的Thinking Machines Lab,今年也仅募得20亿美元。

据知情人士透露,Prometheus目前员工已接近100人,团队成员包括从OpenAI、DeepMind、Meta等顶尖AI机构挖来的研究人员。

OpenAI、谷歌和Meta等老牌巨头,也在大力布局「AI for Science」的方向,例如Google DeepMind两位研究员就凭借AlphaFold蛋白质结构预测项目获得诺贝尔化学奖。

但Prometheus与Periodic Labs等新兴公司,走的是另一条更具野心的路:

他们希望训练出的AI模型,不仅能理解文本,还能「读懂」现实世界的规律。

这超越了现有大语言模型(LLM)的学习模式——

LLM依赖于互联网上的大量文本内容,通过识别维基百科、新闻、博客等信息中的语言模式,学会「模仿人类说话」。

它们可以写代码、做数学题,但毕竟只是在「语言世界」中游戏。

而Prometheus要打造的,是可以观察世界、动手实验、不断改进的「实体AI」。

AI要真正拥有通用智能,就不能「只读万卷书」,还要「行万里路」:在物理世界中做实验。

最后的AI避风港?

在近期于意大利都灵举办的「意大利科技周2025」上,贝索斯在炉边对谈中谈及当前AI浪潮时坦言:「确实有泡沫迹象」。

但他认为,等风口退去,留下的赢家将为社会带来深远价值。

当尘埃落定,我们会看到谁是最终赢家

而他们的发明,将惠及整个社会……AI带来的好处将是巨大的。

如今,他选择再次创业,重注「实体智能」。

实体智能(Physical AI),是指让自动化系统——如摄像头、机器人和自动驾驶汽车——具备在现实世界中进行感知、理解、推理,并执行或协调复杂任务的能力。

通俗来说,就是让AI不仅能「看懂世界」,还能「动手做事」,真正参与到物理世界的操作与决策中。

实体AI,成为下一波AI浪潮。

比如,黄仁勋表示,下一波AI将是实体智能,未来的工厂将实现机器人化,届时将由机器人来指挥生产机器人的产品。

英伟达已经布局了机器人、自动驾驶车辆、智能空间等领域。

而马斯克宣称计划在2025年底前将数千台Optimus部署至特斯拉工厂

他还提出更激进的产能规划:到2030年,年产百万台

我相信,我们在4年内就能实现年产100万台……最迟2030年,甚至可能是2029年。

马斯克构想的Optimus远不止于干重体力工作:

  • 它可以全天候、无薪酬、不疲劳地工作
  • 被训练完成各种任务后,将彻底重塑劳动力市场与经济结构

他甚至称:「工作将变成一种选择,就像你愿意自己种菜,而不是去超市买。」

马斯克坚信,「只靠摄像头+AI」即可让机器人学会复杂任务——这与特斯拉自动驾驶系统的训练思路一脉相承。

同时,亚马逊给出了实体智能能力层级:

Level 1:基础自动化系统执行固定任务,适用于高度可控场景。典型如装配线上的工业机器人——高效但僵化。

Level 2:自适应自动化系统具备一定弹性,能根据环境变化调整任务顺序,如在人类靠近时切换动作的协作机器人。

Level 3:部分自主AI系统具备学习与适应能力,可在有限人类干预下规划并完成任务,例如“示范学习”的机器人。

Level 4:完全自主AI系统可在多领域自由运行,应对陌生环境与复杂情况,目前大多数商用产品仍处于1~2级,但行业正快速向第4级迈进。

在报告中,亚马逊称实体智能正在落地见效——

从愿景到现实,实体智能的影响力已显现:

  • 亚马逊供应链效率提升25%;
  • 医疗领域AI辅助手术并发症减少30%,手术时间缩短25%。

当语言模型的狂飙进入瓶颈,真正能推动产业链与国家竞争力升级的,将是能「读懂世界、动手改造世界」的实体智能。

贝索斯、马斯克、英伟达都已下注,资本与技术正在同步转向物理世界。

当尘埃落定,或许我们记住的,不只是巨头的争执与模仿,而是谁最终重写了人类与机器协作的方式。

参考资料:

https://www.nytimes.com/2025/11/17/technology/bezos-project-prometheus.html

https://www.theatlantic.com/technology/2025/11/elon-musk-tesla-optimus/684968/

https://aws.amazon.com/cn/blogs/machine-learning/transforming-the-physical-world-with-ai-the-next-frontier-in-intelligent-automation/

本文来自微信公众号“新智元”,编辑:KingHZ ,36氪经授权发布。

发布时间:2025-11-18 15:05