e^(x+y+z)：為什麼 Optimus 的成長不符合人類直覺

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AI生成圖

今天想談一些比較技術的課題。就如上圖顯示。它是馬斯克在近期和 Peter Diamandis 的訪談中(連結）， 談及 Optimus 時，給出了一個看似簡單、但其實極不直覺的方式來描述 humanoid 的成長來源。而且我發現還很少人提起：

AI 軟件能力 × AI 芯片能力 × 機電靈巧度

很多人聽到這裡，會以為這只是三個技術面向的並列說法。但真正關鍵的地方在於——這三個本身，就已經都是指數型成長的領域。

也就是說，這不是三條線性曲線相乘，而是 三條 e^x 級別的曲線同時疊加。

當 AI 開始具備世界模型與行為規劃能力，然後運用 AI 軟件讓晶片設計出來的算力與能效持續指數級提升，再加上機電系統的靈巧度與成本曲線開始被軟體與數據驅動，humanoid 的能力不是慢慢變好，而是突然跨過「可用性門檻」。

但這還不是最令人不安的地方。

Humanoid 完整成長曲線

馬斯克接著補了一句，卻常被忽略：Optimus 將會以「自己製造自己」的方式量產與升級。

換句話說，一旦 humanoid 本身能參與製造流程，它不只是產品，而是資本設備；不只是被生產的對象，而是生產能力的一部分。

這意味著什麼？

原本的成長公式是：

e^(AI 軟件) × e^(AI 芯片) × e^(機電靈巧度)

簡單化：

e^(AI 軟件 + AI 芯片 + 電機靈巧度）

當 Optimus 開始參與自己的製造與優化時，這個結果會再被自己乘一次：

e^2*(AI 軟件+ AI 芯片 + 電機靈巧度）

這不再只是「技術進步」，而是接近自我強化的正回饋迴圈：

→ 更快的產線

→ 更低的成本

→ 更多的更聰明的機器人

→ 更大的數據與學習速度

這也是為什麼，從投資視角來看，humanoid 不能用傳統硬體公司的方式去估值。因為它同時具備：

• 軟體的 scaling 特性
• 半導體算力效能優化曲線
• 工業設備的資本放大效應

一旦跨過某個臨界點，市場看到的不是逐季改善，而是事後回頭看才發現「原來拐點早就過了」。

也許現在的 Optimus 看起來還很笨、很慢、很貴。但真正該問的問題從來不是「它現在能做什麼」，而是——

當多重指數開始互相放大，人類是否還能用線性直覺去理解它的未來？

估值多重指數疊加系統？

從投資角度來看，真正困難的從來不是判斷 humanoid 會不會成功，而是判斷市場什麼時候才會「被迫承認」它已經成功了。

多重指數疊加的系統，幾乎不會給投資人平滑的估值曲線。大多數時間，它看起來進展緩慢、成本高昂、應用有限，甚至讓人懷疑這是否只是另一個過度包裝的願景。但一旦跨過某個臨界點，回頭再看，會發現市場從來不是低估了一點，而是整個估值框架都用錯了。

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10x 不是比較容易，而是比較有效率

圖片來源

還記得我之前 review 過的一本好書《10x is Easier Than 2x》嗎？這幾天，我重新翻開那本我以為自己已經懂了的書，發現一件事：

這本書我其實沒有真正「摸透」。不是字沒看完，而是有更深的理解。

老實說，現在我認爲這個書名本身是有誤導性的。就是，10 倍從來沒有比較容易。如果真的要說，它比較像是在告訴我們——10x 比較有效率。但這樣取書名可能會沒有「流量」😂。所以我不怪他。

真正困難的，是極簡化

10x 思維真正困難的地方，不在於目標有多大，而在於它逼你做一個很殘酷的選擇：

你必須先選擇不做什麼

這意味著你需要一個足夠大、足夠清楚的目標，然後主動限制自己，不要把時間和注意力，浪費在一堆「看起來很重要、其實只是讓人很忙」的事情上。

這也是為什麼他和我另外一個越來越認同的概念互相需要配合：

能量管理（energy management）

時間其實不能被管理，但有限的能量/注意力可以。如果沒有一個清楚的主目標，你的能量就會被分散在無數個 2x 的小優化裡，結果就是——每天都很努力，卻離突破越來越遠。

10x 的思維，反而要求你把 80% 的注意力與能量，集中在那個 20% 極簡化又真正會改變結果的關鍵點上。

公司經營，最容易被誤解的 10x 與 2x

把這個概念放到公司經營上，其實會看得更清楚。

一家公司，說穿了就兩件事：

把盈利做大，或把成本壓低

前者，才是真正的 10x 目標；後者，更接近 2x。

不是說降低成本不重要，而是它本來就不該佔用公司太多的資源，更不應該佔據高階決策者太多的心力。它應該是被「限制資源處理」的事情，而不是每天掛在嘴邊的經營核心。

因為成本，是一條有天花板的路

原因其實很簡單，削減開銷本身就是有限的。

試問一下，你到底能減多少？

電費可以省一點、人力可以凍結、行政流程可以再壓一壓，但不管怎麼算，成本最多只能接近零，它不可能無限下降。

相反地，收入與價值的創造，理論上是沒有上限的。一個對的產品、一個對的市場、一個關鍵決策，帶來的增量，往往遠遠超過你辛苦省下來的那些錢。

把大量時間花在「怎麼省」，本質上就是一種 2x 思維；而願意承受不確定性，去思考「怎麼把盤子做大」，才是真正屬於 10x 的那條路。

現實是，我看到太多老闆、太多經理，每天忙著省電費、計較影印紙、撿一些有的沒的，
卻很少真正靜下來想一件事：

我怎麼把「賺錢這件事」做到下一個量級？

看起來很努力、很節省，卻始終沒有跨過那道看不見的門檻。也許問題從來不是不夠努力，而是把有限的能量，用在了一條本來就走不遠的路上。

市場，總是用 2x 的方式在估 10x 公司

這套 2x 與 10x 的差異，其實在投資市場裡看得更清楚。

市場大多數時候，習慣用一種「可控、可預測」的方式來估值：今年賺多少？明年能不能多一點？毛利能不能再優化？這些問題都很合理，但它們本質上，全部都是 2x 的問題。

因為它們假設的是，公司未來，只是現在的「放大版」。

但真正的 10x 公司，往往不是這樣成長的。它們的價值，來自於還沒完全被量化的東西——新的市場、新的使用場景、還沒被攤平的規模效應，甚至是一條現在看起來還很不理性的路。而這正好踩中市場最不舒服的地方。

10x 的可能性，意味著不確定性；不確定性，就意味著短期內無法被精準估算。於是市場很自然地，選擇用自己最熟悉、最安全的方式去定價——把 10x 公司，當成 2x 公司來看。

這也是為什麼，真正的長期機會，往往出現在「大家都覺得你太樂觀了」的時候。不是因為市場很笨，而是因為 2x 的世界，讓人感到安心；而 10x 的世界，必然伴隨著懷疑。

從這個角度看，投資其實和經營、和人生一樣，都不是缺少機會，而是我們有沒有勇氣，把有限的注意力與耐心，押在一條短期看起來不太舒服的路上。

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