马斯克的作业，又被贝索斯“抄走了”

　　贝索斯再次上阵，剑指实体AI！马斯克直言：不要再抄我作业了。

　　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。

　　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。

　　Homepage - Foresite Labs

　　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。