作者：張峯
一位前 xAI 工程師透露，馬斯克正在推進 &#34;宏觀硬件&#34; 計劃，該計劃涉及租用大約 400 萬輛特斯拉在北美的閒置車載計算機，以進行分佈式訓練能夠替代白領工作的 &#34;人類模擬器&#34; 人工智能。該模型每天迭代，成本遠低於建立自建數據中心。這不僅是對人工智能計算能力供應模型的顛覆性嘗試，也為普通用户通過智能終端參與價值創造打開了一扇門。
從另一個角度來看，馬斯克的計劃是 &#34;用車支持車&#34;，車主通過允許他們的車輛在閒置期間提供計算能力、存儲或數據支持，從而獲得經濟利益，部分甚至完全覆蓋車輛的使用成本。
從另一個角度來看，馬斯克的計劃是 &#34;用車支持車&#34;，車主通過允許他們的車輛在閒置期間提供計算能力、存儲或數據支持，從而獲得經濟利益，部分甚至完全覆蓋車輛的使用成本。
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<h2>I. 特斯拉車主 &#34;車換車維護&#34; 模式的主要特徵</h2>
&#34;車換車維護&#34; 模式的核心在於將智能車輛從簡單的交通工具轉變為可以產生持續收入的 &#34;移動計算資產&#34;。特斯拉憑藉其龐大的智能車輛車隊和先進的硬件架構，成為這一模式的先鋒。
該模型具有幾個關鍵特徵。首先，資源重用和閒置資源的貨幣化。一般來説，特斯拉車輛每天行駛時間少於 4 小時，其餘時間則停放或充電。即使在行駛過程中，其自動駕駛系統也僅利用約 30% 的硬件計算能力。通過技術手段動態調度這些閒置計算能力，車輛可以在非高峰時段轉變為分佈式計算節點，支持人工智能訓練和推理任務。車主可以通過共享閒置資源而無需額外投資，獲得租金、積分或汽車貸款減免等收入，實現 “被動資產增值”。其次，低門檻和高便利性。特斯拉的 HW4.0 及以上硬件平台已經具備強大的計算能力（720 TOPS 主計算能力），並集成了電池、冷卻和網絡模塊，車主無需進行硬件改裝。參與計算能力共享只需通過車載系統授權並設置收益模型，幾乎沒有運營成本。這種 “即插即用” 的參與方式顯著降低了用户門檻，便於快速擴展。此外，互相賦能和生態系統增強。對於車主而言，收入可以直接用於抵消車輛使用成本，提高車輛使用的經濟效率；對於特斯拉及其關聯的人工智能公司（如 xAI），則提供了低成本、高靈活性的計算能力供應，支持其人工智能應用的大規模部署。該模型增強了用户對特斯拉品牌的忠誠度，並將車輛深度嵌入更廣泛的人工智能和數字服務生態系統，形成 “硬件銷售—軟件服務—生態系統收益” 的閉環。最後，動態調度和智能支持。系統可以根據車輛狀態（行駛、充電、停車）自動調整其計算能力輸出策略，以確保不影響車主正常使用車輛。例如，在充電時全力運作，在停車時以低功耗參與，在行駛時暫停貢獻。這種智能資源調度機制不僅確保了車主的體驗，還最大化了計算能力資源的利用。 II. 去中心化應用迎來用户賦能的新紀元 特斯拉的計算能力共享計劃本質上是人工智能與 Web3 概念的深度融合。它標誌着由數據、人工智能和 Web3 驅動的 “用户賦能” 應用時代的正式開始。Web3 的核心是去中心化和所有權的迴歸。在傳統互聯網時代，數據和計算資源集中在少數技術平台手中。儘管用户貢獻了數據和注意力，但他們發現很難分享自己創造的價值。Web3 利用區塊鏈和智能合約等技術構建去中心化網絡架構，使個人能夠真正擁有和控制自己的數字資產，包括數據和計算能力，並直接參與價值分配。智能合約為分佈式資源交易提供了可信和自動化的機制。在特斯拉的計算能力網絡中，車主與 xAI 之間的計算能力租賃和收益結算過程可以通過智能合約自動化。合約代碼是開放、透明且防篡改的，確保公平交易，無需中介，顯著降低信任成本。在車主貢獻計算能力後，他們的收益會根據預定規則自動分配到他們的數字錢包中，形成順暢的價值循環。分佈式計算網絡是人工智能民主化的重要基礎設施。人工智能的發展長期受到計算能力瓶頸的制約，尤其是對於中小企業和開發者而言，高昂的計算成本阻礙了創新。特斯拉的模型展示了一種可能性：通過整合全球數百萬智能設備的閒置計算能力，可以建立一個去中心化、公開可訪問的計算能力市場。任何個人或組織都可以通過支付代幣或法幣租用這些去中心化但強大的計算資源，從而降低人工智能研究和部署的門檻。數據隱私和安全通過聯邦學習等技術得以保障。在分佈式人工智能訓練中，數據無需離開本地設備；僅通過加密聚合模型更新，從而實現 “模型移動而數據靜止”。特斯拉計劃將聯邦學習與可信執行環境（TEE）結合，確保車輛所有者數據的完全隔離，避免隱私風險。這為涉及敏感數據（如醫療和金融）的更多領域接入分佈式計算網絡鋪平了道路。用户正在從消費者轉變為 “生產性消費者”。在這一新範式中，普通用户不再僅僅是數字服務的被動接受者，而是網絡中的積極貢獻者和價值共同創造者。通過提供計算能力、存儲或數據，用户直接參與人工智能模型的訓練和優化，並獲得經濟回報。這種身份的轉變將深刻改變數字經濟的價值流動和生態結構。 III. 智能終端賺錢時代的三個基本條件 “車換車” 模型的可行性揭示了更廣泛的 “智能終端賺錢時代” 的可能性。然而，這種去中心化、資源共享應用的大規模實施依賴於三個關鍵條件的成熟。條件一：具有閒置能力的足夠數量的智能終端。這是實現規模經濟的物質基礎。終端需要具備一定的計算、存儲或數據採集能力，並且有顯著的閒置時間。特斯拉在北美的超過 400 萬輛（並持續增長）智能終端車隊就是一個典型例子。此外，全球數十億部智能手機、智能家居設備、物聯網傳感器甚至個人電腦代表了一個巨大的閒置資源池。終端的標準化和智能化程度越高，統一資源調度和管理就越容易。條件二：具有足夠容量、低延遲和高可靠性的通信網絡。分佈式計算網絡的核心挑戰之一是如何高效、穩定地連接分散的節點。特斯拉計劃基於 Starlink 衞星互聯網和地面 5G 網絡構建雙鏈冗餘，旨在將網絡延遲控制在 60 毫秒以下，以滿足大多數人工智能推理任務的需求。未來，隨着 6G 和低地球軌道衞星星座的進一步發展，全球無縫的超高帶寬和超低延遲網絡環境將成為分佈式應用的命脈，支持大量終端實時協同工作。條件三：具有足夠強大和通用的人工智能能力和調度平台。這包括兩個方面：首先，能夠有效利用異構和分佈式計算能力進行訓練和推理的人工智能框架和算法；其次，能夠實時任務調度、負載均衡、狀態監控和數百萬甚至上億終端的收益結算的中央調度系統。xAI 為 Macrohard 項目開發的 “零基線分佈式推理網絡” 就是這樣一個平台的原型。它需要解決動態節點加入和離開、網絡不穩定、任務遷移和安全隔離等一系列複雜的工程問題。人工智能能力的強弱直接決定了這些分佈式資源能夠創造的價值上限。只有當這三個條件同時滿足並相互促進時，才能建立一個真正全球化的、去中心化的數字基礎設施，支持用户智能終端，迎來 “萬物皆可貢獻，貢獻者皆可受益” 的新紀元。 IV. 應用前景：以醫療設備領域為例 “智能終端賺錢” 範式具有強大的可擴展性，並在對計算和數據處理有高需求且涉及敏感數據的醫療設備領域具有廣泛的應用前景。應用場景一：分佈式醫療數據分析和模型訓練。現代醫療設備（如高端 CT、MRI、基因測序儀和可穿戴健康監測設備）生成大量數據，設備本身具有強大的本地計算能力。在確保患者隱私絕對安全的前提下（通過聯邦學習、同態加密和 TEE 等技術），多個醫院的閒置計算能力可以結合起來，共同訓練用於疾病診斷、新藥開發和疫情預測的人工智能模型。參與的醫療機構可以獲得模型使用權、研究合作機會或直接經濟利益。應用場景二：實時邊緣健康監測和預警網絡。數億個人可穿戴設備（智能手錶、健康貼片等）構成了一個龐大的分佈式生物信號感知網絡。通過激勵用户共享匿名和去敏感化的實時生理數據（如心率、血壓和血糖趨勢），可以構建覆蓋全人羣的動態健康地圖。在這個網絡上運行的人工智能系統可以提供早期疾病預警、公共衞生事件實時監測和個性化健康指導等服務。數據貢獻者可以獲得健康管理服務的折扣、保險折扣或代幣獎勵。應用場景三：稀缺醫療計算能力的共享與優化。某些專業醫療計算任務（如蛋白質摺疊模擬和放射治療劑量規劃）需要極強的計算能力，但並非所有醫院都有資源配備超級計算機。通過分佈式網絡，可以將任務拆分並分配到眾多研究機構、大學甚至個人高性能計算機的閒置時間段，通過眾包加速研究進程或臨牀方案開發。當然，我們也必須認識到，醫療領域的應用面臨着最嚴格的隱私、安全和監管要求。必須採用尖端的隱私保護計算技術，建立絕對可信的數據隔離機制。同時，需要與醫療監管機構密切合作，建立符合 HIPAA（健康保險可攜帶性和責任法案）和 GDPR 的合規框架。收益模型的設計也需要更加謹慎，以避免不當誘導或倫理爭議。 V. 從試點探索到生態繁榮的未來發展路徑 基於當前的技術趨勢和行業動態，我們可以對 “智能終端賺錢” 應用的未來實施路線圖做出以下預測：第一階段：垂直行業試點和模型驗證。以特斯拉與 xAI 的合作為代表，在特定地區（如北美的某些城市）進行小規模封閉測試。重點驗證技術可行性（計算能力調度的穩定性、任務完成效率和網絡延遲控制）、經濟模型（對車主的吸引力和企業的成本節約）以及法律合規（數據隱私和計算能力租賃協議）。與此同時，其他科技巨頭和初創公司可能會在視頻渲染、科學計算和邊緣 CDN 等領域推出類似的試點項目。第二階段：跨終端擴展和平台開發。隨着試點的成功和初步標準的建立，模型將從智能汽車等特定場景擴展到更廣泛的終端類型，包括智能手機、個人電腦和智能家電。可能會出現專注於連接各種終端資源與人工智能計算能力需求的第三方平台，提供統一的 SDK、調度中間件和清算系統。基於區塊鏈的計算能力代幣交易市場將開始形成，實現計算能力資源的標準化定價和即時交易。監管框架將開始完善，明確數字資源貢獻者的權利和責任。第三階段：生態系統成熟和大規模商業化。分佈式計算網絡已成為人工智能基礎設施的重要組成部分，補充了集中式雲數據中心。許多中小型人工智能企業、研究機構和個人開發者習慣於通過去中心化市場獲取計算能力。智能終端預裝資源貢獻模塊，“貢獻即收益” 已成為消費者購買決策考慮的因素之一。圍繞分佈式計算能力、存儲和數據的創新應用層出不窮，如分佈式人工智能模型眾包訓練、實時城市感知網絡和個人數據市場。第四階段：深度融合與範式重構。Web3、人工智能和物聯網（IoT）的深度融合正在形成一個全球 “機器經濟” 生態系統。智能終端不僅僅是計算節點，而是能夠做出獨立決策和進行交易的自主經濟體（通過嵌入的人工智能代理）。基於大量實時終端數據的集體智能將推動科學研究、社會治理和商業創新達到新的高度。數字經濟的基本邏輯正在重構，使價值創造和分配更加民主化和細化。一個新時代可能正在到來：在這個時代，智能終端不再是被動工具，而是積極的價值創造節點；普通用户不再僅僅是消費者，而是數字經濟的共同建設者和分享者；計算資源不再集中壟斷，而是向民主化和網絡化分配邁進。在這一切背後，是數據、人工智能和 Web3 三大趨勢的融合。數據是燃料，人工智能是引擎，Web3 是重塑生產關係的藍圖。這種融合正在催生一個更加開放、協作和激勵兼容的新數字經濟生態系統。對於每一個擁有智能設備的人來説，也許在不久的將來，讓我們的設備在 “休息” 時賺取收入將像今天分享 Wi-Fi 一樣普遍。一個更具包容性和高效的數字世界，依託全球數十億智能設備，正在緩緩展開。

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特斯拉正在推進一項 “宏觀硬件” 計劃，旨在從其 400 萬輛北美車輛中租用閒置的車載計算機進行人工智能訓練，使車主能夠通過在閒置時共享計算能力來賺取收入。這一模式將特斯拉轉變為 “移動計算資產”，實現資源的重用和貨幣化，而無需對硬件進行修改。該倡議結合了人工智能和 Web3 概念，使用户能夠控制他們的數字資產，並通過自動化智能合約參與價值分配，從而增強忠誠度並創建一個硬件、軟件和服務的閉環生態系統

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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特斯拉車主開始利用他們的汽車進行車輛維護；智能設備賺錢的時代是否已經來臨？