SpaceX董事会批准了对创始人马斯克的高额薪酬方案，目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，捍卫人工智能慈善初衷，并被法官提醒控制社交媒体言论。 据悉，SpaceX董事会已批准为马斯克制定一项前卫且宏大的薪酬计划。SpaceX近日向美国证券交易委员会提交的保密注册声明首次披露了相关细节，显示其目标直指殖民火星以及在外太空运营数据中心。 根据今年1月批准的方案，如果SpaceX市值达到7.5万亿美元，并在火星上建立至少100万人居住的永久人类殖民地，马斯克将获得2亿股超投票权B类限制性股票。此外，若公司达到另一组估值目标，并在外太空运营至少提供100太瓦计算能力的数据中心，他将获授高达6040万股限制性股票。据报道，这一计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。 上述奖励均为超投票权B类股票，每股享有10票投票权。如果公司未能达到董事会设定的高额估值目标，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，计划在马斯克生日6月28日前后进行首次公开募股（IPO），届时公司估值可能达到约1.75万亿美元。 对此，公司治理专家指出，SpaceX与特斯拉实际上在争夺马斯克的注意力，两家公司都为其设立了极为特殊的绩效薪酬方案。马斯克目前身价已达7760亿美元，若在两家公司均实现雄心目标，其财富可能再翻一番。 在推进航天雄心的同时，马斯克于28日在一场关乎OpenAI未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善初衷的捍卫，指控OpenAI及其联合创始人奥尔特曼和布罗克曼背弃了造福人类的非营利使命。 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、命名并提供初始资金，本应专门用于不为个人谋利的慈善机构。他表示：“如果我们允许掠夺慈善机构，美国慈善捐赠体系的整个基础都将被摧毁。” 在陪审员入席前，美国地方法官罗杰斯对马斯克发出了警告。此前，OpenAI律师投诉马斯克在社交平台上将奥尔特曼称为“奥尔特曼诈骗”，并指控其掠夺慈善。法官督促马斯克尽量控制通过社交媒体在法庭外推动事情的习惯，马斯克当场同意减少此类社交媒体活动。 开庭前，OpenAI及奥尔特曼的律师指出，马斯克在资助OpenAI早期发展时看中金钱机会，并推动其转型为盈利机构，他最终可能会担任CEO。律师称，马斯克希望“掌握整个王国的钥匙”，在未如愿后才提起诉讼。2023年，马斯克创立了自己的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，以购买计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吸引包括微软在内投资者时，被告才开始追求金钱。马斯克向OpenAI及其最大投资方之一微软索赔1500亿美元，赔偿款将拨给慈善部门，同时要求OpenAI恢复为非营利机构，并撤换高管及董事会成员。 此次庭审让公众得以窥见OpenAI创立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营利实验室成长为市值超过8500亿美元的公司。同时，庭审可能使OpenAI未来的IPO计划复杂化，也加剧了公众对AI技术的广泛担忧。 就在几天前，以反华为标签的Anthropic CEO再次对中国模型开炮，不仅表示多家中国开源模型公司“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”才取得的排行榜跑分成绩。 但就在3月2日晚，当阿里千问开心3.5系列旗下4款小尺寸模型后，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） 表面上看，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”这个用词，犹如一把尖刀，精准刺穿了Anthropic等美国AI巨头苦心经营的“高性能、高溢价”的护城河。 现在他把自己最珍视的概念送给了竞争对手，也就意味着，比起传统的商业互吹，马斯克对于这款中国的模型是真心认同。 MiniMax创始人闫俊杰在上市后首份财报电话会上，也提及了这个关键词，他把公司的核心战略概括为“智能密度的持续提升，加上Token的吞吐能力”。他说：“最终决定胜负的并不是单纯的烧钱和烧资源，而是智能能力进步的速度。” 过去三年AI行业的主旋律是军备竞赛：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。但这条路的收益正在递减——模型参数翻十倍，性能可能只好了两成，成本却翻了不止十倍。 2025年11月，清华大学刘知远教授团队的研究登上《自然·机器智能》封面，正式提出了大模型的“密度法则”（Densing Law）。基于对51个主流大模型的严谨回测，论文揭示了一个惊人的规律：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。 刘知远教授把这件事讲得非常透彻：“规模法则和密度法则就像大模型演进的明线和暗线。之前的信息革命也是如此，明线是设备越来越小，大型机→小型机→个人电脑→手机；暗线则是芯片行业的高效进化，也就是摩尔定律。” IBM首席研究科学家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，正在寻找新的解法。 所以我们现在看到的，并不是几个人碰巧说了同一个词。从学术界到产业界到竞争对手，一条新的共识正在合流：AI竞赛的度量衡变了。从比谁“大”，到比谁“密”。 这话有其语境，也暴露了美国头部大厂的深层焦虑。中国模型每证明一次小模型也能打，Anthropic和OpenAI赖以生存的高溢价定价模式就多一分崩塌的危险——如果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。 这里有一层微妙的博弈：马斯克跟OpenAI和Anthropic打得不可开交。夸中国模型，某种程度上也是在敲打美国同行——你们口中不值一提的对手，正在用你们最害怕的方式挑战你们的定价权。 当然，争论归争论，密度法则给出的数字是冷冰冰的：据论文统计，GPT-3.5级模型的API调用价格在短短20个月内下降了266.7倍。这不是某个人的观点，这是技术通缩规律。 9B参数量的千问3.5，在多项基准上性能媲美甚至超越十倍参数量的模型：GPQA Diamond得分81.7，指令跟随91.5，视觉理解在MMMU-Pro上以70.1 vs 57.2大幅领先同级别的GPT-5-Nano。最夸张的是，不到10亿参数的0.8B模型，能一口气处理26万token的超长上下文——相当于两三本长篇小说的体量，跑在一部普通手机上，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，全部Apache 2.0完全开源，每一款都在各自参数级别称王。这不是一款产物的胜利，而是一整条密度曲线的“活体证据”。 当9B模型能跑出十倍参数量的性能，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个人开发者”。当几百人的公司能做出与数千人巨头掰手腕的模型，创业公司入场的门槛就从“先融十亿美元”变成了“先找三百个聪明人”。 MiniMax就是后一种故事的注脚。全公司385人，平均年龄29岁，据闫俊杰在电话会上披露，公司成立至今累计花费仅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念，也是一种极其强悍的组织杠杆。 不要低估个人设备的汪洋大海。 信息革命初期曾有人预言“全球只需要几台大型计算机”。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。 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最终以什么形态、多低的成本、来到每一个普通人身边”。
