作者：张峰
一位前 xAI 工程师透露，马斯克正在推进 &#34;宏观硬件&#34; 计划，该计划涉及租用大约 400 万辆特斯拉在北美的闲置车载计算机，以进行分布式训练能够替代白领工作的 &#34;人类模拟器&#34; 人工智能。该模型每天迭代，成本远低于建立自建数据中心。这不仅是对人工智能计算能力供应模型的颠覆性尝试，也为普通用户通过智能终端参与价值创造打开了一扇门。
从另一个角度来看，马斯克的计划是 &#34;用车支持车&#34;，车主通过允许他们的车辆在闲置期间提供计算能力、存储或数据支持，从而获得经济利益，部分甚至完全覆盖车辆的使用成本。
从另一个角度来看，马斯克的计划是 &#34;用车支持车&#34;，车主通过允许他们的车辆在闲置期间提供计算能力、存储或数据支持，从而获得经济利益，部分甚至完全覆盖车辆的使用成本。
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<h2>I. 特斯拉车主 &#34;车换车维护&#34; 模式的主要特征</h2>
&#34;车换车维护&#34; 模式的核心在于将智能车辆从简单的交通工具转变为可以产生持续收入的 &#34;移动计算资产&#34;。特斯拉凭借其庞大的智能车辆车队和先进的硬件架构，成为这一模式的先锋。
该模型具有几个关键特征。首先，资源重用和闲置资源的货币化。一般来说，特斯拉车辆每天行驶时间少于 4 小时，其余时间则停放或充电。即使在行驶过程中，其自动驾驶系统也仅利用约 30% 的硬件计算能力。通过技术手段动态调度这些闲置计算能力，车辆可以在非高峰时段转变为分布式计算节点，支持人工智能训练和推理任务。车主可以通过共享闲置资源而无需额外投资，获得租金、积分或汽车贷款减免等收入，实现 “被动资产增值”。其次，低门槛和高便利性。特斯拉的 HW4.0 及以上硬件平台已经具备强大的计算能力（720 TOPS 主计算能力），并集成了电池、冷却和网络模块，车主无需进行硬件改装。参与计算能力共享只需通过车载系统授权并设置收益模型，几乎没有运营成本。这种 “即插即用” 的参与方式显著降低了用户门槛，便于快速扩展。此外，互相赋能和生态系统增强。对于车主而言，收入可以直接用于抵消车辆使用成本，提高车辆使用的经济效率；对于特斯拉及其关联的人工智能公司（如 xAI），则提供了低成本、高灵活性的计算能力供应，支持其人工智能应用的大规模部署。该模型增强了用户对特斯拉品牌的忠诚度，并将车辆深度嵌入更广泛的人工智能和数字服务生态系统，形成 “硬件销售—软件服务—生态系统收益” 的闭环。最后，动态调度和智能支持。系统可以根据车辆状态（行驶、充电、停车）自动调整其计算能力输出策略，以确保不影响车主正常使用车辆。例如，在充电时全力运作，在停车时以低功耗参与，在行驶时暂停贡献。这种智能资源调度机制不仅确保了车主的体验，还最大化了计算能力资源的利用。 II. 去中心化应用迎来用户赋能的新纪元 特斯拉的计算能力共享计划本质上是人工智能与 Web3 概念的深度融合。它标志着由数据、人工智能和 Web3 驱动的 “用户赋能” 应用时代的正式开始。Web3 的核心是去中心化和所有权的回归。在传统互联网时代，数据和计算资源集中在少数技术平台手中。尽管用户贡献了数据和注意力，但他们发现很难分享自己创造的价值。Web3 利用区块链和智能合约等技术构建去中心化网络架构，使个人能够真正拥有和控制自己的数字资产，包括数据和计算能力，并直接参与价值分配。智能合约为分布式资源交易提供了可信和自动化的机制。在特斯拉的计算能力网络中，车主与 xAI 之间的计算能力租赁和收益结算过程可以通过智能合约自动化。合约代码是开放、透明且防篡改的，确保公平交易，无需中介，显著降低信任成本。在车主贡献计算能力后，他们的收益会根据预定规则自动分配到他们的数字钱包中，形成顺畅的价值循环。分布式计算网络是人工智能民主化的重要基础设施。人工智能的发展长期受到计算能力瓶颈的制约，尤其是对于中小企业和开发者而言，高昂的计算成本阻碍了创新。特斯拉的模型展示了一种可能性：通过整合全球数百万智能设备的闲置计算能力，可以建立一个去中心化、公开可访问的计算能力市场。任何个人或组织都可以通过支付代币或法币租用这些去中心化但强大的计算资源，从而降低人工智能研究和部署的门槛。数据隐私和安全通过联邦学习等技术得以保障。在分布式人工智能训练中，数据无需离开本地设备；仅通过加密聚合模型更新，从而实现 “模型移动而数据静止”。特斯拉计划将联邦学习与可信执行环境（TEE）结合，确保车辆所有者数据的完全隔离，避免隐私风险。这为涉及敏感数据（如医疗和金融）的更多领域接入分布式计算网络铺平了道路。用户正在从消费者转变为 “生产性消费者”。在这一新范式中，普通用户不再仅仅是数字服务的被动接受者，而是网络中的积极贡献者和价值共同创造者。通过提供计算能力、存储或数据，用户直接参与人工智能模型的训练和优化，并获得经济回报。这种身份的转变将深刻改变数字经济的价值流动和生态结构。 III. 智能终端赚钱时代的三个基本条件 “车换车” 模型的可行性揭示了更广泛的 “智能终端赚钱时代” 的可能性。然而，这种去中心化、资源共享应用的大规模实施依赖于三个关键条件的成熟。条件一：具有闲置能力的足够数量的智能终端。这是实现规模经济的物质基础。终端需要具备一定的计算、存储或数据采集能力，并且有显著的闲置时间。特斯拉在北美的超过 400 万辆（并持续增长）智能终端车队就是一个典型例子。此外，全球数十亿部智能手机、智能家居设备、物联网传感器甚至个人电脑代表了一个巨大的闲置资源池。终端的标准化和智能化程度越高，统一资源调度和管理就越容易。条件二：具有足够容量、低延迟和高可靠性的通信网络。分布式计算网络的核心挑战之一是如何高效、稳定地连接分散的节点。特斯拉计划基于 Starlink 卫星互联网和地面 5G 网络构建双链冗余，旨在将网络延迟控制在 60 毫秒以下，以满足大多数人工智能推理任务的需求。未来，随着 6G 和低地球轨道卫星星座的进一步发展，全球无缝的超高带宽和超低延迟网络环境将成为分布式应用的命脉，支持大量终端实时协同工作。条件三：具有足够强大和通用的人工智能能力和调度平台。这包括两个方面：首先，能够有效利用异构和分布式计算能力进行训练和推理的人工智能框架和算法；其次，能够实时任务调度、负载均衡、状态监控和数百万甚至上亿终端的收益结算的中央调度系统。xAI 为 Macrohard 项目开发的 “零基线分布式推理网络” 就是这样一个平台的原型。它需要解决动态节点加入和离开、网络不稳定、任务迁移和安全隔离等一系列复杂的工程问题。人工智能能力的强弱直接决定了这些分布式资源能够创造的价值上限。只有当这三个条件同时满足并相互促进时，才能建立一个真正全球化的、去中心化的数字基础设施，支持用户智能终端，迎来 “万物皆可贡献，贡献者皆可受益” 的新纪元。 IV. 应用前景：以医疗设备领域为例 “智能终端赚钱” 范式具有强大的可扩展性，并在对计算和数据处理有高需求且涉及敏感数据的医疗设备领域具有广泛的应用前景。应用场景一：分布式医疗数据分析和模型训练。现代医疗设备（如高端 CT、MRI、基因测序仪和可穿戴健康监测设备）生成大量数据，设备本身具有强大的本地计算能力。在确保患者隐私绝对安全的前提下（通过联邦学习、同态加密和 TEE 等技术），多个医院的闲置计算能力可以结合起来，共同训练用于疾病诊断、新药开发和疫情预测的人工智能模型。参与的医疗机构可以获得模型使用权、研究合作机会或直接经济利益。应用场景二：实时边缘健康监测和预警网络。数亿个人可穿戴设备（智能手表、健康贴片等）构成了一个庞大的分布式生物信号感知网络。通过激励用户共享匿名和去敏感化的实时生理数据（如心率、血压和血糖趋势），可以构建覆盖全人群的动态健康地图。在这个网络上运行的人工智能系统可以提供早期疾病预警、公共卫生事件实时监测和个性化健康指导等服务。数据贡献者可以获得健康管理服务的折扣、保险折扣或代币奖励。应用场景三：稀缺医疗计算能力的共享与优化。某些专业医疗计算任务（如蛋白质折叠模拟和放射治疗剂量规划）需要极强的计算能力，但并非所有医院都有资源配备超级计算机。通过分布式网络，可以将任务拆分并分配到众多研究机构、大学甚至个人高性能计算机的闲置时间段，通过众包加速研究进程或临床方案开发。当然，我们也必须认识到，医疗领域的应用面临着最严格的隐私、安全和监管要求。必须采用尖端的隐私保护计算技术，建立绝对可信的数据隔离机制。同时，需要与医疗监管机构密切合作，建立符合 HIPAA（健康保险可携带性和责任法案）和 GDPR 的合规框架。收益模型的设计也需要更加谨慎，以避免不当诱导或伦理争议。 V. 从试点探索到生态繁荣的未来发展路径 基于当前的技术趋势和行业动态，我们可以对 “智能终端赚钱” 应用的未来实施路线图做出以下预测：第一阶段：垂直行业试点和模型验证。以特斯拉与 xAI 的合作为代表，在特定地区（如北美的某些城市）进行小规模封闭测试。重点验证技术可行性（计算能力调度的稳定性、任务完成效率和网络延迟控制）、经济模型（对车主的吸引力和企业的成本节约）以及法律合规（数据隐私和计算能力租赁协议）。与此同时，其他科技巨头和初创公司可能会在视频渲染、科学计算和边缘 CDN 等领域推出类似的试点项目。第二阶段：跨终端扩展和平台开发。随着试点的成功和初步标准的建立，模型将从智能汽车等特定场景扩展到更广泛的终端类型，包括智能手机、个人电脑和智能家电。可能会出现专注于连接各种终端资源与人工智能计算能力需求的第三方平台，提供统一的 SDK、调度中间件和清算系统。基于区块链的计算能力代币交易市场将开始形成，实现计算能力资源的标准化定价和即时交易。监管框架将开始完善，明确数字资源贡献者的权利和责任。第三阶段：生态系统成熟和大规模商业化。分布式计算网络已成为人工智能基础设施的重要组成部分，补充了集中式云数据中心。许多中小型人工智能企业、研究机构和个人开发者习惯于通过去中心化市场获取计算能力。智能终端预装资源贡献模块，“贡献即收益” 已成为消费者购买决策考虑的因素之一。围绕分布式计算能力、存储和数据的创新应用层出不穷，如分布式人工智能模型众包训练、实时城市感知网络和个人数据市场。第四阶段：深度融合与范式重构。Web3、人工智能和物联网（IoT）的深度融合正在形成一个全球 “机器经济” 生态系统。智能终端不仅仅是计算节点，而是能够做出独立决策和进行交易的自主经济体（通过嵌入的人工智能代理）。基于大量实时终端数据的集体智能将推动科学研究、社会治理和商业创新达到新的高度。数字经济的基本逻辑正在重构，使价值创造和分配更加民主化和细化。一个新时代可能正在到来：在这个时代，智能终端不再是被动工具，而是积极的价值创造节点；普通用户不再仅仅是消费者，而是数字经济的共同建设者和分享者；计算资源不再集中垄断，而是向民主化和网络化分配迈进。在这一切背后，是数据、人工智能和 Web3 三大趋势的融合。数据是燃料，人工智能是引擎，Web3 是重塑生产关系的蓝图。这种融合正在催生一个更加开放、协作和激励兼容的新数字经济生态系统。对于每一个拥有智能设备的人来说，也许在不久的将来，让我们的设备在 “休息” 时赚取收入将像今天分享 Wi-Fi 一样普遍。一个更具包容性和高效的数字世界，依托全球数十亿智能设备，正在缓缓展开。

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特斯拉正在推进一项 “宏观硬件” 计划，旨在从其 400 万辆北美车辆中租用闲置的车载计算机进行人工智能训练，使车主能够通过在闲置时共享计算能力来赚取收入。这一模式将特斯拉转变为 “移动计算资产”，实现资源的重用和货币化，而无需对硬件进行修改。该倡议结合了人工智能和 Web3 概念，使用户能够控制他们的数字资产，并通过自动化智能合约参与价值分配，从而增强忠诚度并创建一个硬件、软件和服务的闭环生态系统

Tesla owners are starting to use their cars to maintain their vehicles; is the era of making money with smart devices here?

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特斯拉车主开始利用他们的汽车进行车辆维护；智能设备赚钱的时代是否已经来临？