两大首富杠上了：贝索斯砸62亿冲物理AI，马斯克只回一句Copycat

贝索斯砸 62 亿造“物理 AI 实验室”，马斯克只回了一句 “Copycat”。

这场互怼当然有戏剧性，但更关键的是另一件事：AI 开始伸手进入真实世界的实验台面了。

贝索斯的计划叫 Project Prometheus。

名字够神话，野心也够神话——让 AI 不再只在电脑里算，而是亲自“做实验”。

不是模拟、不是生成，而是动手拧螺丝、下指令、调材料、跑流程。

一句话：把科研的手艺活交给 AI。

普罗米修斯的核心，是一座“超大规模自动化实验室”。

这地方以后可能没有太多博士在实验台前蹲着，而是一群机器人在执行 AI 下发的实验序列。

AI 先根据已有数据设计实验方案，再让机器人真实操作，数据再回流给模型，继续迭代。

这是一种闭环——把“实验—数据—优化”串成流水线。

仿真做不到的地方，用真实实验补；人手不够的地方，用机械臂顶上。

它要解决的，是当前 AI 最大的短板：数据世界够用，但物理世界太慢、太贵。

为什么突然要搞这个？

因为很多卡脖子的领域——芯片、材料、航天、汽车动力学——都不是靠算力就能赢的。

它们需要真实试验，需要工程样品，需要物理世界的验证。

算得再好，最后还是要落地到铝块、陶瓷片、冷却液、离子束上。

贝索斯看得很清楚：谁能让 AI 在物理世界跑得更快，谁就能重写工程周期。

62 亿美元，就是为了把这件事堆起来。

这不是一个“小团队创新”的故事，而是“先砸一座厂房出来再说”。

钱会花在自动化装备、传感系统、材料库、实验耗材、机房、机械臂、加速器，还有那些顶尖的研究员身上。

最贵的不是硬件，而是人。

普罗米修斯已经挖来了来自 OpenAI、DeepMind、Meta 的近百名科学家与工程师。

这些人本来在做下一代模型、下一代智能体，现在被拉来做“物理智能体”。

人才迁移的速度，就是技术迁移的速度。

这也是马斯克炸毛的背景。

他没具体点评项目内容，只在 X 上回了两个字：“Copycat”。

理由也不难理解：特斯拉的机器人 Optimus，本质就是把 AI 带进物理世界；

而 SpaceX 的研发体系，也一直靠大量自动化试验、闭环设计推进。

在他看来，“物理 AI”不是你今天突然想到的赛道，自己已经在这条路上跑了十年。

但把这场争执简单归结为“谁抄谁”，是低估了这件事的规模。

真实情况更像是：两个巨头终于不约而同地把资金往同一条深水道里推。

这场竞争的含金量不在嘴炮，而在三个现实难题。

第一，落地难度比 PPT 严肃得多。

一个自动化实验室不是几个机械臂拼拼凑凑。

材料会膨胀、流体会紊流、金属会疲劳，尺度效应会让仿真结果和现实偏差成倍放大。

真正让 AI 控制物理世界，需要极高精度的传感器、稳定的设备、可重复的环境。

别说让 AI 优化火箭材料，光是保持实验温度 ±0.1℃ 就够你头疼。

第二，伦理与监管是必然的阻力。

自动化实验的底层能力，如果扩展到化学或生物领域，很容易触碰敏感地带。

“AI 自主组合化学实验”这句话，听起来就像科研界的高压线。

贝索斯能不能公开透明、安全合规，是项目能不能顺利推进的关键变量。

第三，长期成本很可能吞掉任何豪赌。

这种实验室是“流水烧钱”，不是“一次性建设”。

设备维护、人力花销、耗材消耗、能耗开支，都是年复一年的压力。

如果技术没有快速产出示范成果，资金链会变成达摩克利斯之剑。

谁都知道亚马逊有钱，但这种项目不是靠“有钱”就能赢，而是靠“能否持续烧到出现飞轮效应”。

普罗米修斯带来的真正问题是：

这是不是工程界的“GPT 时刻”？

是不是下一轮科技突破的新入口？

还是另一场富豪级的豪赌？

答案要看它能不能提高物理世界的研发速度。

能不能让材料开发从 3 年缩短到 3 个月？

能不能让芯片工艺的实验迭代从 200 次缩到 20 次？

能不能让火箭部件从“做一个试一个”变成“机器自己试出最优解”？

这些硬指标，才是判断物理 AI 是否真实革命的依据。

贝索斯和马斯克的互怼，只是表面。

真正的信号是：硅谷最有钱、最会算账、最懂工程的一对对手，居然同时选择押注同一件事。

那说明这不是虚火，是趋势。

AI 已经不满足于写代码、画图、生成文本，它要进入实验室，要触碰材料和设备，要改变研发节奏。

从今天开始，科技行业的看点不会再是“哪个模型更大”，而是“哪个实验更快落地”。

未来的竞争不在对话框里，而在试验台上。

这才是 Prometheus 的真正意义，也会是 AI 进入“工程时代”的第一声哨响。

你能看到的下一步，是哪个团队率先公开可复制的工程成果——不靠吹，不靠概念，而是靠实验数据和成品样品。

那才会是这一轮竞赛真正的分水岭，也是判断谁在未来拥有工程世界话语权的关键。