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馬斯克輸了

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作者 | 萬連山

數據支持 | 勾股 大數 據(www.gogudata.com)

最擅長趕早集的馬斯克,這次居然敗給了一個“晚”字。

今日凌晨,AI圈年度最大瓜落地:

美國加州奧克蘭聯邦法院,9人陪審團僅僅耗時117分鐘,就全票駁回馬斯克對OpenAI、山姆·奧特曼、格雷格·布羅克曼、微軟的1340億美元侵權索賠案

頗有點虎頭蛇尾的意思。

理由簡單到有點搞笑:告晚了。


加州法律規定,違反慈善信托的訴訟時效為三年,不當得利為兩年。

OpenAI正式商業化的決策,發生在2019-2021年之間,這是全世界都知道的事。

而馬斯克直到2024年,才開始提起訴訟。

為什么這么晚呢?

OpenAI首席律師William Savitt的話一針見血:“你提出索賠太晚了,之所以這樣做,是因為你無法在市場競爭中與對手抗衡。

別裝白蓮花了,你不過是想用司法程序當商業競爭手段而已。

對此,馬斯克當然不承認,堅稱將繼續上訴。

告晚了,是事實;但本次判決僅為程序性駁回,而非實體性敗訴,也是事實。

這也為后續可能存在的反轉埋下了伏筆。

01

前因

這一輪的基于人腦神經網絡的大模型時代,從一開始就有馬斯克的身影。

但至今十幾年,他的一切努力,似乎都是在為他人做嫁衣。

第一個主角是DeepMind,他不僅自己掏500萬美元,還將其介紹給谷歌創始人之一拉里·佩奇。

沒想到雙方理念差異巨大,立刻就爆發了口水戰。

馬斯克認為,AI越強大對人類的威脅越大,必須建立防火墻機制,否則我們這個物種將成為毫無用處的垃圾。

佩奇認為這完全是杞人憂天,即便AI的真的能超越人類,那也是生命進化的必經階段。

兩人你說我是“物種主義者”,我說你是“人類叛徒”,直到正主DeepMind做出選擇——2013年正式被谷歌收購。

馬斯克動用了一切資源阻止這筆交易,還是無力回天,只能悻悻道:

谷歌根本不關心人工智能的安全問題,也無意做出任何限制人工智能權力范圍的事。

必須要找到一個制衡谷歌的盟友。


2015年,在帕洛阿爾托的一場晚宴上,已經是大佬的馬斯克與初出茅廬山姆·奧特曼討論了一個深刻的問題:

由大公司控制的少量AI系統更安全,還是大量獨立系統更安全?

兩人一致認為,后者更好。

為什么?簡單來說就是提高容錯率。

只要有大量彼此競爭的AI相互制衡,就算少部分AI“變質”脫離掌控,其他大量的獨立系統也能聯合剿滅它。

這就是馬斯克心中AI最安全的發展路徑:防止人類濫用AI的最佳防火墻,就是讓盡可能多的獨立AI彼此競爭。

聊得投機,兩人決定創辦一家非營利性AI研究工作室,命名為OpenAI。

顧名思義,就是開放、開源AI。

最終目標,是打造一款類似Linux的開源人工智能系統,不受任何企業和個人控制。

2016-2020年,馬斯克共給OpenAI捐贈了4400萬美元。

不僅給團隊在舊金山租了最早的辦公室,還動用人脈招攬人才,從谷歌挖來了首席科學家伊利亞·蘇茨克維。

馬斯克說,若不是自己出錢,OpenAI永遠都不會起步。

但很可惜,歷史再度重演。


馬斯克這邊,著手創建了一系列相關公司和研究項目。

比較知名的,腦機接口公司Neuralink,人形機器人Optimus,模擬人類大腦的超級計算機Dojo……

從一開始,他就有把所有公司和項目合并到一起的想法。

最早在2018年,馬斯克提議把OpenAI并入特斯拉,索要90%控制權。

我出錢你出力,說不定能大力出奇跡,反超谷歌。

大力確實能出奇跡,但OpenAI拒絕喪失獨立性。

馬斯克無奈從OpenAI 挖走深度學習和計算機視覺專家安德烈·卡帕斯,領導特斯拉的AI項目。

雙方正式決裂。

2019年,奧特曼搞出了一個極其雞賊的架構:“受限營利實體”,即OpenAI LP。

底層依然是非營利組織,但上面罩著一個可以融資分錢的營利殼子。

隨后,微軟拍馬趕到,先后砸了超過130億美元。

根據庭審中曝出的數據,這筆投資的回報目標是920億美元。截至2025年10月,微軟所持股權的估值已經達到1350億美元。

而馬斯克的AI項目,在這幾年并沒有什么爆點。

最近,甚至被并入SpaceX。

可能是憤恨對方背棄初衷,更可能是惱羞成怒……

2021年馬斯克公開社交推文、私下溝通記錄,均明確提及對OpenAI逐利化的不滿。

2023年以后,更是成為全球反OpenAI聯盟的先鋒大將,口水仗打得不亦樂乎。

但直到2024年2月底,他才正式上訴。

訴狀共計46頁、1.4萬字,洋洋灑灑,講述了一個悲傷的故事:東郭先生馬斯克,遇到了披著羊皮的奧特曼。幾千萬美元,沒了;人類的危機,更重了。

真是聞著傷心、見者落淚,怎一個慘字了得。


但不管多慘,事實就是,馬斯克最早在2018年、最遲在2021年,已經完全知曉了OpenAI的“變節”。

距離2024年的訴訟時間,確實超時了。

02

后果

對馬斯克而言,本次判決結果傷害雖然并不大,但侮辱性極強。

他原本的算盤應該是:通過長達數年的訴訟,凍結OpenAI的資本運作,甚至罷免奧特曼,讓OpenAI陷入內亂。

最重要的目的,是讓OpenAI慢下來,好讓自己的AI有追趕的時間。

現在這個戰術徹底破產。

但如果關注最近的事件,我們或許能發現:馬斯克早就做好了官司失敗的準備。

將xAI并入SpaceXAI的舉動,幾乎等于放棄了在應用市場的競爭、放棄拿回OpenAI股權的幻想,轉向開源輕量化模型+宇宙科學推理+低算力民用部署的太空算力賽道,打造真實物理世界的商業閉環。

對于市場、乃至未來AI技術的發展,這都有深遠的意義。

馬斯克在X平臺上暴怒發帖:“這開創了一個極其惡劣的先例,法官簡直是發了一張洗劫慈善機構的免費通行證!

這并非純粹的情緒發泄,而確實是一個明確的信號:

AI初創企業可以先利用非營利機構的身份吸引捐款、享受稅收優惠并獲取早期社會信任,一旦技術取得突破,就可以通過法律設計進行商業化變現,只要把時間線拖過訴訟時效,法律就拿你沒辦法。

有OpenAI成功利用法律漏洞的例子在前,必然會導致未來所有大模型公司更加肆無忌憚地加速商業化落地。

更關鍵的是,OpenAI卸下訴訟包袱后,可以說一舉解除了OpenAI原定架構調整、股權重置、IPO推遲三大風險。

“非營利董事會控制營利實體”這種奇葩但管用的架構,在法律程序上獲得了事實上的免疫護盾。

他們可以繼續肆無忌憚地利用這個架構進行資本運作,全速推進史上最大規模的IPO計劃。

摩根士丹利預測,本次勝訴后,其2026年四季度IPO落地概率從58%攀升至83%,上市后估值有望沖擊1.2萬億美元。

這些錢會用來干嘛?

買算力、買能源、建數據中心。

大模型的“Scaling Law(縮放定律)”目前還沒有看到明顯的收益遞減點,接下來十萬億、百萬億參數的多模態巨獸將加速涌現。


大模型適用縮放定律,來源:《ActionsSpeakLouderthanWords:Trillion-ParameterSequentialTransducersforGenerative

接下來,微軟大概率會進一步將OpenAI的核心大模型深度嵌入到Azure云、Office 365(Copilot)和Windows底層中,加速變現閉環。

這必然倒逼其他競爭對手跟進,整個AI市場的技術迭代周期將被進一步壓縮。

失控的風險,也毫無疑問將加速擴大。

而這種趨勢,又回歸到了最初的爭論。

不論出于什么目的,馬斯克針對OpenAI的爭斗,還將繼續。

后續,是否有翻盤的可能性?

03

可能的反轉

美國司法體系中,關于“訴訟時效是否過期”的問題,在法律上屬于“事實認定”。

陪審團的職責就是認定事實。上訴法院的原則是“極度尊重陪審團的事實認定”,除非你能證明陪審團做出了“極其荒謬、毫無理智”的決定。

既然馬斯克自己2022年的短信都被當庭念出來了,證據確鑿,上訴法院極難推翻這個結論。

老實說,馬斯克翻盤的贏面不超過5%,但并非毫無死角。

有三種可能性。

第一,持續違約。

2019年OpenAI成立營利實體固然是一次違約(且已經過時效),但2023年接受微軟100億美元投資,以及2024年甚至2025年為了IPO所進行的一系列重組,屬于“新的、獨立的違約行為”。

這就好比,你2019年偷了我的車,但你2023年又把我車上的發動機拆下來賣給了微軟,這應該重新計算訴訟時效。

如果上訴法院認可“每一次重大資本運作都是一次新的信托背叛”,那么案子就能被發回重審。

第二,欺詐性隱瞞。

雖然馬斯克早就知道OpenAI轉型了,但他依然可以辯稱,奧特曼在2019-2022年期間故意隱瞞了公司技術(如內部初級AGI突破)的真實進展,以及他們與微軟核心協議的排他性條款。

正如馬斯克在證人席上說的:“以為有人可能偷你的車,和有人真的把車偷走了,不是一回事。”

如果能證明奧特曼采用了欺詐手段導致馬斯克未能及時起訴,時效理論上可以被“阻斷”。

第三,證實商業機密竊取。

除了這個案子,xAI還另案起訴了OpenAI竊取商業機密,警示投資者不要資助其他AI初創企業(排他性協議)。

一旦上訴法院重啟案件,或者認定OpenAI確實違反了慈善信托,法院可以下達“禁制令”。

這意味著OpenAI必須立刻停止所有的營利性商業活動,甚至被迫將其最核心的資產(模型權重、知識產權)無償交還給非營利基金會。

投行會連夜撤回IPO輔導,早期投資者(包括Thrive Capital、紅杉資本等)會陷入瘋狂的恐慌,甚至可能反過來起訴奧特曼欺詐股東。

對市場而言,這是災難。

雖然可能性小,但并非完全沒有可能。(全文完)

格隆匯聲明:文中觀點均來自原作者,不代表格隆匯觀點及立場。特別提醒,投資決策需建立在獨立思考之上,本文內容僅供參考,不作為任何實際操作建議,交易風險自擔。


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