2025股票配资 埃隆·马斯克的“北极星”AI帝国崛起之路
AI已然成为马斯克商业帝国的核心纽带。
过去一周，埃隆·马斯克通过其庞大的商业版图，为旗下AI公司xAI筹集资金，透露了两项潜在举措。
上周末，马斯克表示，特斯拉股东将就向xAI进行潜在投资进行投票，此前他回应了《华尔街日报》关于SpaceX正考虑向这家AI企业投资20亿美元的报道。本周早些时候，这位亿万富翁还宣布，xAI的聊天机器人Grok最迟将于“下周”集成到特斯拉中。
马斯克投身AI领域并不令人意外——过去一年里，这位首席执行官在特斯拉多次财报电话会议上都提及了这一想法。分析师表示，他的独特之处在于，巧妙地模糊了旗下公司之间的界限。
“与其他大多数公司不同的是，他的私人公司与一家上市公司（特斯拉）之间的关系和相互作用，”CFRA Research的高级副总裁兼股票分析师加勒特·纳尔逊（Garrett Nelson）告诉《商业内幕》。“大多数其他公司都在一个企业旗下开展所有业务。”
这并非马斯克首次模糊旗下公司之间的界限，但这些最新迹象表明，在他领导下的公司集群“马斯克帝国”，正日益聚焦于AI。
特斯拉一家“AI机器人公司”长期以来，马斯克一直推动特斯拉专注于AI和机器人技术，优先开展自动驾驶、人形机器人以及Dojo超级计算机等项目，后者是他挑战英伟达的雄心勃勃之举。
在2024年的一次财报电话会议上，这位特斯拉首席执行官表示“我们应该被视为一家AI机器人公司。”那些仅将特斯拉视为汽车公司的人，其思维框架是错误的。
随着特斯拉最近在奥斯汀推出机器人出租车服务，这一推动举措愈发显著，尤其是在特斯拉汽车业务面临销售势头下滑的对比之下。
马斯克一直推销“马斯克经济学”的优势，将其视为股东进入其商业帝国的途径，该帝国包括SpaceX、X、xAI和The Boring Company。马斯克甚至表示，如果他的任何业务上市，他将优先考虑旗下其他公司的“长期股东”。
纳尔逊告诉《商业内幕》，马斯克利用旗下其他公司和资源，有助于特斯拉满足自动驾驶的AI需求。
“如果特斯拉的自动驾驶方法要取得成功（并具有可扩展性），其数据需求将是巨大的，因为该方法需要开发一个全球神经网络，”纳尔逊说。
虽然探索跨公司资源整合的方式可能有利于整个马斯克生态系统，但也存在风险。
上周，Grok在X平台上发表反犹太言论，引发强烈反响，这可能让投资者对将该聊天机器人集成到特斯拉电动汽车中感到担忧。xAI为此事件道歉，并表示优先提高用户参与度的新指令可能反映了X平台上用户帖子中的“极端观点”。
去年，马斯克还将原计划运往特斯拉的价值5亿美元的英伟达芯片转而运往X和xAI，这也在投资者中引发了担忧。当在特斯拉财报电话会议上被问及这一举动时，他表示这对特斯拉有利，因为当时这家汽车制造商缺乏使用这些芯片的基础设施。
《商业内幕》的姊妹公司EMARKETER的分析师加乔·塞维利亚（Gadjo Sevilla）表示，马斯克可能依赖SpaceX和特斯拉为xAI提供资金，因为他认为这两家公司更为“成熟”。然而，他表示，过去将GPU从特斯拉转移到xAI的做法显示了马斯克的优先级所在，这可能会推迟这家汽车制造商的创新进程。
“牺牲一家企业的利益来支持另一家企业的策略可能会付出代价，”塞维利亚说。“尤其是当竞争对手都专注于开发一种产品——电动汽车时。”
目前，马斯克似乎排除了特斯拉与其AI初创公司合并的可能性。当一位X用户询问特斯拉股东是否应考虑将特斯拉与xAI合并时，马斯克直接回复“不”。
在AI竞赛中保持领先是场昂贵的冒险从战略角度来看，投资AI举措或许意义重大，但代价高昂。
像xAI的Grok 4这样的基础AI系统的开发、训练和实施，需要耗费数十亿美元。
今年3月，马斯克宣布xAI已通过全股票交易收购X，对这家AI初创公司的估值在330亿至800亿美元之间。自两年前创立该公司以来，他已筹集了大量资金，包括去年在A轮、B轮和C轮融资中筹集的约120亿美元。然而，据彭博社报道，该公司预计今年将花费约130亿美元，并且现金储备正在迅速消耗。
马斯克在应对AI成本方面的挑战并非个例。在5月致加利福尼亚州总检察长的一封信中，OpenAI对那些“资金充裕得多的传统营利性企业”竞争对手表示了担忧。
亚马逊、微软、谷歌和Meta等大型科技巨头并未显示出放缓AI支出狂潮的迹象。今年早些时候的财报显示，这四家公司的合计资本支出预计将在2025年超过3200亿美元，较2024年的约2460亿美元显著增长。
亚马逊计划今年投入超过1000亿美元，用于扩展AWS和扩大AI基础设施。Meta特别表示，今年计划在其战略上投入600亿至650亿美元的资本支出。
扎克伯格显然没有放慢脚步。
周一2025股票配资，他宣布Meta将在计算能力上投入“数千亿美元”，以打造超级智能。华尔街似乎对此表示赞同，消息公布后Meta股价上涨1.3%，这表明其担忧并非在于AI竞赛中的过度支出——而是支出不足和落后于人。
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