xAI的崛起与运作密码

最佳拍档: 大家好，这里是最佳拍档。埃隆·马斯克创办的xAI公司，虽然成立的时间不算太久，却以一百二十二天建成超级数据中心、快速迭代Grok系列模型、公开叫板行业巨头等标签，成为科技圈里最受瞩目的公司之一。很多人好奇，xAI到底是怎样保持如此惊人的发展速度的呢？马斯克在xAI的内部扮演着什么样的角色呢？他们的组织架构、项目推进模式又和传统的AI公司有什么不同呢？今天，我们就基于xAI的机器学习工程师苏莱曼·戈里的独家采访，带大家深入xAI的内部，拆解一下这家史上增长最快的AI公司的运作密码。从二十四小时赢取Cybertruck的打赌故事，到不招聘AI研究员、只招聘工程师的招聘准则，从三层的扁平架构，到特斯拉车队的资源复用，让我们来看看马斯克的AI野心背后到底沉淀着怎样的执行逻辑。

苏莱曼的背景与加入xAI

最佳拍档: 在加入xAI之前，苏莱曼是一位连续创业者，同时也是机器学习工程师和云架构师。他创办了一家名为Swiftink的初创公司，专注于即时AI的转录工具，核心是利用自动语音识别技术，将音频和视频内容精准地转化为文本。不仅如此，苏莱曼还有着丰富的跨地域创业经验，从华盛顿特区到柏林，他曾经为多家初创公司担任首任工程师，从而积累了从技术搭建到团队落地的全流程经验。而他和xAI的结缘，也非常具有戏剧性。当时的苏莱曼刚搬到湾区，正专注于自己的创业项目。xAI的联合创始人、核心成员格雷格·杨突然联系到了他。苏莱曼一开始以为这只是一封普通的垃圾邮件，毕竟那段时间他收到了太多针对创始人的邮件，差点就直接删掉。直到看到邮件域名是xAI，才意识到这不是一次普通的推销。不过，由于当时xAI的项目还处于非常早期的阶段，双方并没有立刻就达成合作。之后的几个月里，苏莱曼把所有资金投入到了航空航天相关的尝试中，虽然最终没有成功，但是这段经历也让他对硬核技术项目的落地难度有了更深的认知。后来，苏莱曼主动重新联系了格雷格·杨，没想到对方直接抛出了橄榄枝，让他明天来面试。面试进行的非常顺利，苏莱曼于是也就正式入职了xAI。

xAI的独特工作氛围

最佳拍档: 不曾想，入职第一天的场景却完全超出了他的预期。由于没有任何人告诉他具体的工作内容是什么，所以他只收到了一台电脑和一张工牌，甚至没有分配固定的座位，只能临时坐在当天没来上班的同事工位上。直到他主动找到格雷格·杨，才算是正式加入了Grok与X平台的集成工作。也正是从这天起，苏莱曼感受到了xAI的独特氛围，那就是办公室里每一个系统，他都能指出是谁亲手搭建的。这么一百多个人的工程团队，虽然比其他的AI实验室的规模小了一个数量级，却已经完成了Grok 3的研发。这种小团队办大事的密度，让他印象十分深刻。

基础设施：Colossus数据中心

最佳拍档: 而支撑这种高密度产出的核心，正是xAI在基础设施上的极致投入。最具代表性的，就是一百二十二天建成的Colossus数据中心。这件事在业内几乎是神话一般的存在，就连英伟达的黄仁勋都曾经公开称赞。苏莱曼透露，这个数据中心的建设过程其实充满了“战争故事”。而其中最让人津津乐道的，就是一场关于Cybertruck的打赌。当时，xAI的工程师泰勒·斯托姆和埃隆·马斯克立下赌约：如果能在二十四小时内让新的GPU完成训练运行，马斯克就送给他一辆Cybertruck。要知道，新硬件刚上线时，驱动、编译器、算子等环节很容易出现问题，通常需要几周的时间进行沟通和协调才能解决。所以二十四小时内完成训练运行，在很多人看来几乎是一项不可能完成的任务。但是泰勒·斯托姆和团队顶住了压力，最终真的在规定的时间内达成了目标，成功赢得了这辆极具纪念意义的Cybertruck。直到苏莱曼接受采访时，他还能在公司食堂的窗户外看到这辆车，也成为了xAI极致效率的活广告。

最佳拍档: 除了这场打赌，Colossus数据中心的电力保障系统也同样令人惊叹。苏莱曼介绍，数据中心旁边放置了一个超大容量的电池组，这是因为xAI的训练任务对电力的稳定性要求极高，训练负载会在毫秒级别波动到兆瓦级，任何电力中断都可能导致训练的前功尽弃。为了应对这种情况，xAI建立了一套和市政、电力公司高度协同的备用方案。当外部电网负载过高时，系统会瞬间切换到自带的移动发电系统，从而实现无缝衔接，完全不影响训练任务。需要特别说明的是，电池组的反应速度会远超传统的发电机。发电机作为物理旋转设备，存在着启动和减速时间，而电池组几乎能实现瞬时响应。这也是为什么xAI会选择电容加电池、加发电机、加公共电网的多层电力架构，确保每一次训练都能稳定的推进。更有意思的是，Colossus数据中心的用地租约其实是临时的。xAI利用了本地和州政府针对临时地面设施的特殊条款，这种条款原本是给嘉年华这类的流动活动所设计的。xAI却借此快速拿到了许可，尽快开工，最终用一百二十二天完成了数据中心的搭建。苏莱曼坦言，虽然之后会转为正式的许可，但是这种灵活变通的思路，正是xAI能够打破传统流程障碍的关键。

项目推进与资源复用

最佳拍档: 在这之后，强大的基础设施直接转化成了xAI的项目推进能力。苏莱曼透露，xAI的模型和产品团队完全不需要担心资源的问题，他们可以同时在二三十个方向上开展实验，而且很多实验都是由极少数的人并行完成的。这种多线并行的模式，在传统AI公司里几乎是不可想象的。因为大多数公司的资源会被AWS、Google等云服务商所限制，能使用的算力和存储完全取决于服务商的分配。但是xAI选择了自己搭建一切，无论是从数据中心到硬件部署，还是从底层架构到工具链，所有的核心环节都由内部团队自主掌控。这种自主掌控带来的效率提升是惊人的。苏莱曼举了一个例子，在做大规模模型迭代的时候，xAI的超级计算团队拆除了传统训练流程中的大多数障碍，即使硬件状态是非动态的，也能实现机架当天搭好、当天就开始训练，有时候甚至几小时内就能启动运行。而在传统模式下，这样的流程通常需要几天甚至几周，因为你需要先向云服务商申请资源，再进行配置调试，最后才能开始训练，中间任何一个环节出现延迟，都会影响整体的进度。

最佳拍档: 更值得注意的是，xAI还创造性地复用了特斯拉的资源。苏莱曼透露，他们正在推进的人类模拟器项目，目标是实现百万级规模的部署。而要支撑一百万个模拟器的运行，就需要一百万台计算机。这在传统服务器的架构下，几乎是不可能完成的任务。但是xAI找到的解决方案是，利用特斯拉的车载计算机。北美有几百万辆特斯拉汽车，这些车辆大部分时间都处于闲置、充电或者联网的状态。xAI通过给车主付费的方式，在不影响车辆使用的前提下，利用车载计算机来运行人类模拟器。这种模式的资本效率远远超过了云计算或者传统的服务器，而且几乎不需要额外的基建投入，本质上只是一个软件适配的问题。苏莱曼解释说，人类模拟器的核心目标，是把人类能够完成的数字工作全部自动化，就像特斯拉的Optimus机器人自动化所有的物理工作一样。人类模拟器要解决的是所有需要键盘、鼠标、屏幕决策的重复性工作。比如客服场景中，需要把不同客户的自由文本输入转化为标准化的工作流；再比如编程领域，只需要用几句话描述需求，就能生成正确的代码，避免重复编写。这些原本需要人类花费大量时间去做的工作，通过模拟器就能把人类解放出来，专注在更有创造性的事情上面。

扁平架构与工程师文化

最佳拍档: 在推进这些项目的过程中，xAI的组织架构和管理风格起到了至关重要的加速作用。苏莱曼透露，xAI的组织架构非常扁平，整个公司基本只有三层：最底层是工程师，中间是创始人和少数管理者，最顶层就是埃隆·马斯克。这种三层架构几乎没有管理层级，信息传递的效率非常高，不会出现传统大公司从客户到销售、到经理、再到工程师的多层信息压缩所导致的需求失真的问题。更特别的是，xAI的管理层几乎都会写代码。即便有些管理者已经管理上百人的团队了，本质上依然是工程师出身。甚至连销售团队也全是工程师的背景。苏莱曼回忆，他入职第一周吃晚饭的时候，旁边坐了一位自称做销售的同事，原本以为没有什么共同的话题，结果对方聊起了自己正在训练的模型，这才让他意识到，xAI的销售团队根本不是传统意义上的销售，而是懂技术、能直接对接客户需求的工程师。根据苏莱曼的估算，当时xAI公司里非工程师的员工可能不到八个人，所有人在为技术落地和产品推进贡献着力量。

最佳拍档: 这种架构带来的是自下而上的决策模式。苏莱曼说，xAI里的大多数方案，都是下面的工程师先做出来，再向上反馈，而不是由管理层先制定一大堆的条条框框，再让工程师去执行的。而且团队之间的边界非常模糊。如果他发现虚拟机基础设施里有一个问题，他不需要走审批流程，也不需要等负责人去协调，直接自己动手修复，然后给负责人看一眼确认没问题后，就能直接合并代码、上线。这种高度信任的环境，让很多问题能够在第一时间就被解决，不需要经历冗长的同步和审批环节。苏莱曼举了一个例子，xAI在做语音模型的训练和部署时，需要实现极低的端到端延迟目标，包括数据包如何快速发给客户端。原本他以为需要重新开发一套方案，结果发现公司的系统里早就有现成的解决方案了，只是还没有完全启用。他们只需要把正确的开关拨到位、调整一些配置，就可以把延迟直接压低两到三倍。这种“前人栽树，后人乘凉”的情况，在xAI里可以说是非常常见，因为每个人都可以自由修改和完善系统，所以代码库里藏着很多已经被解决的问题，只需要后来者主动发现以及合理的利用。

最佳拍档: 在这种文化下，xAI的工程师的成长路径也非常独特。苏莱曼说，如果能在几天内快速迭代并且解决某个问题，那这块业务或者技术栈就基本归你了，没有任何正式的流程。但是如果做不成，就只能出局。他自己就是如此，从最开始参与Grok的X平台集成，到后来独自搭建桌面端的产品体系，再到支援Grok Imagine的发布和iOS端的开发，到最后负责MacroHard项目，几乎都是因为有人寻求帮忙，然后一直做了下去，最后就拥有了那一块的技术栈。甚至xAI的HR系统都处于失真的状态，因为在官方记录里，苏莱曼可能还在做语音和iOS的相关工作，安全系统也显示他还在负责X的集成，但是这些信息都没有人更新，也没有人关心。因为在xAI，真正重要的不是HR系统里的岗位描述，而是你能解决什么问题、推进什么项目。

招聘策略：只招工程师

最佳拍档: 这种高效的工作模式，背后是非常高强度的工作节奏。苏莱曼回忆，在推进Grok Imagine项目的时候，团队采用了二十四小时一轮的迭代节奏，每天晚上发布新的版本，第二天早上收集所有的反馈，然后立刻修复bug、添加新的功能、适配最新的模型输出，循环往复。那段时间持续了两三个月，几乎没有周末，他也连续在办公室待了很久，第一次感觉到必须拼命工作，才能跟上团队的速度和水平。

最佳拍档: 当然，这种高强度、高自由度的环境，对人才的要求也非常的苛刻。这就引出了xAI最受争议的招聘策略。马斯克明确表示过，xAI已经没有AI研究员这个角色了，只招工程师。无论员工的背景是模型、基础设施还是其他领域，核心要求都是优秀的问题解决者。苏莱曼透露，有一次他们在讨论招聘描述时，马斯克花了十几分钟反复强调了工程师。本质上就是要打破AI研究员的身份限制。为什么要这么定义呢？因为这个定义足够宽泛，能吸引来自不同背景的人才。就像SpaceX的早期一样，有些看起来不该出现在那里的人，最后却做成了大事。xAI相信，定义越宽，越能网罗到真正的实干家，而不是被研究员头衔束缚住的人。

最佳拍档: 为了找到这样的人才，xAI的招聘方式也非常的特别。他们会为了五个人专门举办一次黑客马拉松，因为经过测算，这样的投入从期望到回报来看，是绝对划算的。苏莱曼自己也参与过大量的招聘。他有一道自己曾经解决过的计算机视觉问题，会让候选人在半小时内尝试实现。这个问题本身并不复杂，但是很多候选人会过度设计，写几十行甚至上百行的代码。而苏莱曼看重的是十行解法。他解释说，xAI的系统需要跑在跨度在三十到四十年的硬件和系统上，如果不追求极简的风格，代码很快就会膨胀到千万行，维护成本会急剧增加。AI很容易写出两百行代码，但是真正的高手，应该是能先想到那最核心的十行代码。这背后考验的，不是复杂的编程技巧，而是直击问题本质的解决能力。

最佳拍档: 除此之外，xAI在招聘时还非常看重敢于挑战需求的人。苏莱曼透露，他从切斯特·福特那里学到了一个方法：在面试题目里故意加入错误的需求、不可能完成的条件，或者逻辑上不成立的设定，然后观察候选人的反应。如果候选人什么都不说，直接照着错误的需求去做，那基本上不会被录用。但是如果候选人能站出来，指出这个是错的、不可能实现，并且说明理由，反而会受到青睐。苏莱曼说，这种方式能够筛选出真正有独立思考能力的人，而不是只会被动执行的工具人。这在xAI的工作环境里至关重要，因为这里没有太多的条条框框，需要每个人主动发现问题、解决问题。

最佳拍档: 而且一旦加入了xAI，工程师们的杠杆效应就会被放大到极致。苏莱曼透露，现在xAI平均每次向主分支提交代码，价值大概是两百五十万美元。他自己曾经一天提交了五次代码，相当于为公司创造了一千两百五十万美元的价值。这种高杠杆来自于哪里呢？一方面是公司的基础设施足够强大，不需要工程师浪费时间在资源申请、环境配置上；另一方面是团队里的人才密度非常高，每个人都能独当一面，不需要花大量时间来协调沟通；再加上内部工具足够完善，很多重复性的工作已经被自动化了，工程师们可以把精力集中在最核心的决策和架构设计上。苏莱曼举例说，现在他不需要再把同一个代码实现写二十遍了，只需要用三句话描述清楚需求，系统就能自动完成。这种压缩效应，正在xAI的所有数字化工作流中体现。而这种高杠杆，也正是吸引很多优秀工程师加入xAI的核心原因，因为在这里，你能用比过去少得多的时间和精力，做成大得多的事情。

核心项目：Grok Imagine与MacroHard

最佳拍档: 在xAI的众多项目中，除了已经公开的Grok系列，还有几个核心项目值得深入了解，分别是Grok Imagine，还有我们前面提到过的MacroHard和人类模拟器。先说说Grok Imagine，这是xAI的图像及视频生成器。苏莱曼透露，负责这个项目的iOS团队小得离谱，只有三个人，而他们要支撑的用户规模却非常庞大。这在传统互联网公司里是不可想象的，通常一个主流App的iOS团队至少需要十几个人甚至几十人。但是xAI凭借着人才密度加高效协作的方式，用三个人就完成了核心工作。苏莱曼自己就是这个团队的第三个人，他回忆说，那段时间的迭代节奏快到极致，每天都在赶进度，但是也正是这种压力让他快速成长，跟上了团队的整体水平。

最佳拍档: 再看MacroHard，这是xAI投入极大的一个核心项目。苏莱曼从立项开始就全程参与。这个项目最关键的一个决策，是马斯克在一次会议上直接拍板的。他说，MacroHard的模型速度，必须至少比人类快一点五倍。现在来看，这个目标已经被大幅度地超越，实际速度可能是人类的八倍甚至更多。而这个决策，也让xAI走上了一条和其他实验室完全不同的路线。其他实验室在做人类模拟器时，普遍选择追求更强的推理能力、更大的模型规模，而xAI选择了速度优先。马斯克的逻辑很简单：没有人会等电脑十分钟去做一件自己五分钟就能完成的事，但是如果电脑十秒就能完成，那用户就愿意付出任何合理的成本。这个决策影响了MacroHard的所有下游工作，从模型架构设计到训练数据的选择，从硬件适配到部署优化，所有环节都围绕着极致速度展开。而事实证明，这个选择是正确的。小模型带来的不仅是速度提升，还有迭代效率的飞跃。以前可能要四周才能发布一个版本，现在一周就能完成。这也是xAI能同时并行二三十个实验的重要原因。

最佳拍档: 在推进MacroHard的过程中，xAI还采用了“先删再加”的策略，这也是从SpaceX借鉴来的经验。苏莱曼举了一个最近的例子，MacroHard需要在各种不同的硬件上部署，支持从三十年前的老显示器到最新的5K显示器。一开始他删掉了多个视频编码器的特殊分支逻辑，想让代码更简洁一些，但是后来发现某些编码器在5K分辨率下有像素上限，只好把那一层的特殊处理再加回来。这种从删除到测试，再到添加的循环，正是xAI找到最优解的方式：先去掉所有不必要的冗余，再根据实际需求补充核心功能，从而避免一开始就过度设计。

最佳拍档: 不过，最让人惊喜的，还是人类模拟器的泛化能力。苏莱曼透露，这个系统能处理的场景比他们预期的多得多，经常在测试中给出超出预期的结果。比如前几天，他们给马斯克看了一些完全没有训练过的任务，结果系统表现得非常的完美。这和自动驾驶的逻辑很像，即便训练数据里没有某些场景，模型依然能通过泛化能力正确应对。而关键就在于模型的权重效率。当然，人类模拟器的推进也不完全是一帆风顺的。最大的挑战来自对人类工作流程的理解。苏莱曼说，他们在和客户沟通时，通常会让客户描述自己的工作流程，或者当面记录他们的操作。但是过一段时间后会发现，虚拟员工总是会在某些特定场景下出错。回头再观察真人的操作后才发现，客户当初漏掉了二三十个步骤。这些步骤其实是客户每天都在重复做、已经形成肌肉记忆的，就像开车一小时却想不起中间的任何细节一样，他们自己都忘了这些步骤的存在。而xAI要解决的，正是这些人类每天重复、却不需要人类亲自做的事。

马斯克的角色与领导风格

最佳拍档: 除了项目本身，埃隆·马斯克在xAI的角色也备受关注。苏莱曼作为核心工程师，曾经参与过多次马斯克主持的会议。他透露，马斯克的会议都非常简单，但是反馈通常集中在两个极端：要么是非常高层的产品方向、用户定位，比如只聚焦某一个细分市场，或者干脆不要做某件事；要么是非常底层的细节，尤其是涉及算力效率或者延迟时，马斯克几乎总会给出具体的建议，他会说，“试试这个方案”。

最佳拍档: 更特别的是，马斯克非常愿意被证明是错的，但是前提是要有实验结果，而不是单纯的观点之争。只要实验数据足够有说服力，他就会采纳团队的意见。苏莱曼举例说，在算力效率上选择小模型，就是一个典型的例子。一开始有人担心小模型的推理能力不足，但是实验结果证明，小模型不仅速度更快，而且在很多场景下的表现并不逊色，还能带来迭代效率的提升。马斯克看到数据后，立刻支持了这个方向。

最佳拍档: 马斯克解决问题的速度也同样惊人。苏莱曼回忆，有好几次在内部会议上，团队提到新硬件上线时遇到的驱动、编译器问题，马斯克听到后直接打了一个电话，第二天英伟达的软件补丁就到位了，原本需要几周的沟通流程被压缩到了一天。而且在会议快结束时，马斯克经常会问一句：“我还能怎么帮你们把这件事做得更快呢？”这种对效率的极致追求，在AI公司里是非常罕见的。

最佳拍档: 而面对错误，xAI的处理方式也很有特点。当有人在X平台上指出Grok的回答错误时，马斯克会直接在内部反馈这个错误，把当时醒着的人都拉来处理。问题解决后，还会做一次全员复盘，让所有人都清楚问题是怎么发生的，以及未来如何避免第二次出现。苏莱曼说，在xAI，犯一次错是可以接受的，但是同样的错误犯第二次，那就是大问题了。这种对可复现错误的零容忍，确保了团队的快速成长。

最佳拍档: 马斯克的时间观念也深刻影响着xAI的文化。苏莱曼说，马斯克的时间线更新的非常快，有时候几乎是按天更新。比如某个硬件订单如果能插进生产批次，就可能一下子省掉了一两个月的时间。他经常对团队说：“你永远可以尝试用一个月的时间，去做一件原本要一年才能完成的事。你也许做不完，但可能两个月就搞定了，那依然会快得多。”这种激进的时间预期，反而倒逼着团队要打破常规，找到更高效的解决方案。

最佳拍档: 当然，如此高强度的工作，xAI也为员工提供了必要的支持。苏莱曼提到，公司里有几个睡眠舱，还有几张上下铺，供员工在加班太晚的时候休息使用。之前网上还流传过xAI办公室里搭帐篷的照片。苏莱曼回应说，帐篷确实存在，但是他从没见过一次全都搭出来的情况，更多的是偶尔有人临时使用一下。而在模型搜索阶段，很多人会直接在公司通宵，于是睡眠舱和上下铺就成了刚需。

苏莱曼离职风波

最佳拍档: 在采访的最后，苏莱曼被问到为什么选择xAI，而不是SpaceX或者特斯拉呢？他的回答很坦诚，说道，自己骨子里还是一个创业者，xAI是几家公司里最小、最新的，在这里个人的杠杆效应会最大化的发挥。他原本以为自己一个人做事情会更加的快速，但是事实证明，在xAI反而更快了，因为这里有现成的基础设施、优秀的团队，很多他原本需要手动完成的步骤，早就有人做过了，而且几乎没有人会对他的想法说不。

最佳拍档: 不过，令人意想不到的是，随着这期播客节目的爆火，苏莱曼却宣布已经离开了xAI，并且表示对前团队和同事只有满满的爱。他的离职帖获得了超过三百万次的观看。网友普遍猜测，苏莱曼的离职和播客泄密相关，质疑他被马斯克开除。就连Mr.Beast都直接在X上追问苏莱曼：“是因为播客的原因导致离职的吗？”投资人Martin Shkreli更是直言：“这个采访播客泄露了大量的内部信息，被开除纯属罪有应得。”

最佳拍档: 但是随着更多信息的浮出水面，泄密论逐渐站不住脚了。特斯拉十五年的投资者Amy公开驳斥，播客内容早就已经公开了，而且相当浅层，根本不算泄密。马斯克早在二零二五年七月就曾经发推文披露过MacroHard的核心思路，他说：“Grok将生成数百个专业的智能体，模拟人类和软件交互。”相关推文的浏览量超过了一千一百万次。在xAI的招聘信息上也明确写着“打造超越人类的数字智能体，掌握桌面端的所有任务”。Grok官方更是直接回应，马斯克在二零二五年就公开了MacroHard的多智能体方案，播客只是重复了已知的信息而已。

最佳拍档: 网友们也逐渐的意识到，这期播客的真正价值，其实并不是爆料，而是首次生动的展现了xAI工程师的工作状态，感受到了那种为突破技术边界而燃烧的热情和快乐，反而引发了一波xAI的求职热潮。有网友困惑地说：“他把xAI夸得这么好，怎么还会被离职呢？”也有人担忧道：“如果真的是因为播客的原因解雇员工，那么xAI的文化恐怕存在着严重的问题。”截至到目前，xAI和苏莱曼都没有对离职原因作出明确的解释。但是无论真相如何，这场风波让外界第一次真正窥见了xAI的运作逻辑，包括极致扁平的管理、物理为先的效率哲学、敢于颠覆的技术野心，以及马斯克式的激进和神秘。

xAI的未来展望

最佳拍档: 而苏莱曼的离开，或许只是xAI在向着AGI狂奔过程中的一个小插曲。他将带着在xAI积累的经验和极客精神再次启航。马斯克的MacroHard项目，也在朝着八倍速模拟人类、取代亿万白领岗位的目标疾驰着。苏莱曼的故事或许会成为一个注脚，提醒着所有追逐前沿科技的人：想要触碰未来的边界，既要拥有打破常规的勇气，也要承受未知的代价。而马斯克和他的xAI，也还将继续在争议中前行，等待他们的，不知是改变世界的荣光，还是不可预知的挑战。答案或许就在下一次技术突破的浪潮中。感谢收看本期视频，我们下期再见。