2026 年 6 月 11 日，阿里巴巴宣布钉钉管理层调整：陈航卸任钉钉 CEO，92 年技术极客陈宇森接棒。这是我们在 2025 年 12 月和 2026 年 1 月上旬对陈宇森的两次访谈。

2025 年 7 月的一个周六早晨，一位来自中国的 AI 创业者走进了 Palo Alto 的 xAI 总部。

这里是硅谷的中心地带，离 Tesla 总部不远。与旧金山许多科技公司偏爱的旧仓库、老工业楼不同，这里更像典型的硅谷研发园区：低矮、克制，大片玻璃幕墙被钢柱支撑，楼外是修剪整齐的灌木和安静的停车场。沿着这片区域向外延伸，是斯坦福大学、沙丘路、AI 实验室、自动驾驶团队、机器人公司。相比旧金山那些被上一轮互联网繁荣反复改造过的街区，这里是硅谷真正的腹地：平静、规整，甚至有些无聊。这里的人仍然相信，技术不是屏幕上的应用，而是可以直接改造汽车、工厂、能源、机器人和物理世界的力量。

在美国，马斯克早已不只是那个 “改变世界” 的企业家。他是政治争议的中心，是媒体每天追逐和攻击的对象，也是许多硅谷自由派精英不再愿意公开拥抱的人。但在中国，他仍然拥有一种罕见的威望。

马斯克读过《孙子兵法》很多遍，认为其中充满智慧。他在一档播客节目里还补充说，这本书也许还应该增加一个关于 “技术” 的章节。“如果你拥有决定性的技术优势，你就能以极小的伤亡赢得胜利。”

到了 AI 时代，马斯克寻找的 “技术优势”，越来越具体地落到了人才上。他多次公开表达过对中国科技公司的尊重和中国科技人才的欣赏。一次，我把一家中国公司的机器人演示视频转发给他，他点赞并回复说：“我对中国的竞争对手充满敬意，中国有如此之多聪明而努力的人。” 在去年 AI 行业此起彼伏的创业浪潮中，马斯克也很快注意到了这群中国年轻人的产品。

那天和这位中国创业者的谈话持续了两个小时，让他略感意外的是，眼前的马斯克和媒体里的那个人不太一样——马斯克全程表现得很放松和富有亲和力。马斯克谈模型，谈算力，谈 X 的数据，也谈人类文明的未来。

谈话结束的一天后，这位创业者就收到了马斯克发来的收购邀约。

但这位创业者并没有当场接住他抛来的橄榄枝。几个月后，他转身加入了另一家硅谷公司。

这在当时看起来只是一次没有成功的招募。八个月后，它却显得像一个提前出现的注脚。

2026 年 3 月 13 日，马斯克在 X 上发了一条罕见的帖子。他说，xAI 第一次没有建对，正在从基础重建。紧接着，他又向过去几年那些被 xAI 错误拒绝、甚至连面试机会都没有得到的人才道歉。

对一个几乎从不公开道歉的人来说，这两条帖子异常刺眼；更刺眼的是它们出现的时间点。就在六周前，SpaceX 刚刚以全股票方式完成对 xAI 的收购：SpaceX 估值约 1 万亿美元，xAI 估值约 2500 亿美元，合并体估值达到 1.25 万亿美元。也就是说，马斯克刚把一家估值高达 2500 亿美元的 AI 公司装进自己控制的火箭公司，随即告诉世界：这家公司第一次没有建对。

两个多月后的 5 月 20 日，SpaceX 向 SEC 递交 S-1 招股书，计划在纳斯达克挂牌，股票代码 SPCX。根据招股书和市场报道，SpaceX 目标募资约 750 亿美元，寻求 1.75 万亿至 2 万亿美元估值，上市日期暂定在 6 月 12 日——马斯克将在两周后迎来 55 岁生日。

SpaceX 的招股书里装进去的，不只是 Falcon 9、Starlink，还有 X 的数据、xAI 的模型、Colossus 的算力、轨道数据中心的想象，以及马斯克在 OpenAI 之后迟迟没有放下的 AI 野心。

这不是一个从一开始就设计精密的资本魔术。它更像是马斯克在 AI 战场遭遇挫折之后，逐渐把战场搬回自己最熟悉的地方：物理世界。

这也是本文要追踪的线索：Twitter 如何从一笔失败收购变成 xAI 的数据资产；xAI 如何从马斯克回击 OpenAI 的武器，变成一家公司内部失序、人才流失、产品承压的难题；SpaceX 又如何在这个时刻接住 xAI，把 AI 竞争从软件和模型，重新讲成火箭、卫星、芯片、能源和轨道数据中心的故事。

三年间，AI 研究员从年薪百万涨到破亿。

豆包证明了字节产品方法论依然有效，但也暴露了它在 AI 时代的边界。

“现在马赫 M100 的业务目标达成度只有 60%。” 北京车展前夕，距离理想自研芯片量产装车只剩一个月，理想汽车 CTO、系统与计算群组负责人谢炎告诉《晚点 Auto》，“真正的成功，是搭载马赫 M100 的 L9 智驾能力跑到业界第一，然后车又卖得很好。那样我们才能非常有底气地说达到业务目标。”

1982 年，美国计算机科学家 Alan Kay 曾说，“你如果真正认真对待你的软件，就要自己做硬件。” 基于类似逻辑，理想在 2022 年立项自研芯片，并已为此累计投入数十亿元资金。谢炎是理想芯片自研项目的负责人。他 2022 年 7 月经美团创始人王兴介绍加入理想。半年后，他晋升为理想 CTO。

提起这个，谢炎在华为和阿里的前同事说他赶上了好时光——当时理想正值业务上行期，公司上下充满 “想赢” 的干劲。特斯拉证明了自研芯片对提升智驾体验的帮助，而国内新能源车市场正意气风发，资本市场也愿意给冒尖的新势力更多想象空间。

到马赫 M100 准备上车时，理想经历了自 ONE 交付以来的首次年度销量下滑，不仅纯电战略遭遇挫折，增程产品也面临空前竞争。随着新势力们挨个步入成立的第十个年头，中国新能源车的产品同质化和价格内卷相互促成。像自研芯片这等烧钱决策，如果当时看起来有多么理所当然，今天就要花多大的力气来证明它的正确。

通常情况下，没有经验的公司会从小芯片做起，低成本跑通设计、流片和供应链流程。即使是小芯片，失败一次也要损失数百万美元；换成先进制程大芯片，除了每个环节更难，流片成本也指数级增加到千万级美元，失败一次跟马斯克又炸掉一枚火箭差不多了。

谢炎刚加入时，理想芯片团队只有两名员工，不到一个月就剩一个了。留守的那位问他，“公司已经决定做芯片，但要怎么做？” 谢炎反对做小芯片试水。他告诉我们，理想不是为了证明有能力做芯片而做芯片，应该直接解决最核心的问题：确保首颗自研芯片量产时能超越同期最强的英伟达芯片。

他没有沿着更主流的 GPGPU 路线追赶英伟达，而是选择了数据流架构。按照理想的说法，马赫 M100 单颗有效算力达 1280 TOPS，同时由于数据流架构提供的算法优化空间，其有效算力是英伟达 Thor-U 的 3 倍。

数据流架构由 MIT 的几位教授在 1970 年代提出。谢炎在美国特拉华大学读研时接触到它，认为它比冯·诺依曼架构更接近大规模 AI 计算的需要，过去几十年一直没有大规模商用一是因为它的优势需要足够大的计算规模才能显现，二是编程和调试难度也更高。

谢炎相信 AI 改变了一些假设，“我相信 AI 时代会有一套新的计算架构，一直想在汽车上把它试出来”。他告诉我们，GPU 依赖集中式调度和大量数据搬运，规模越大，效率损耗越明显；数据流架构让数据驱动计算，理论上能减少等待和搬运，把更多晶体管用于真正的计算。但这也把压力转移到软件栈、编译器和软硬协同上。

杜克大学电子与计算机工程系教授陈怡然认为，马赫 M100 是一次有前景的工程尝试，但不应简单地认为数据流架构就是未来发展方向——关键在于采用哪种具体的数据流设计，以及它与目标应用和软件系统的协同效果。由于大部分优化工作转移到软件栈，实际效果很大程度上取决于编译器的成熟度，以及软硬件协同设计的质量。此外，自动驾驶算法模型演进很快，这种架构必须在 CNN、Transformer 等计算范式间保持足够的灵活性。

“数据流架构是一个宽泛概念，涵盖从脉动阵列、内核级数据重用方案到更激进的编译器调度架构（如 Groq）等多种设计。” 陈怡然教授对《晚点 Auto》解释，“马赫 M100 采用了介于传统 GPU/TPU 与 Groq 纯静态编译器调度模型之间的技术路线，通过编译器等软件更精确地控制芯片内部的数据流动和计算过程，既保持实用的 NPU/SoC 设计，又让数据搬运、本地缓存、互连通信和同步变得更可控。”

他认为，自动驾驶涉及环境感知、行为预测、路径规划等存在大量复杂计算任务的环节，现在还涉及大型 AI 模型推理。“如果软件系统能有效协调这些数据传输和计算，芯片利用率会显著提高，处理速度更稳定、能耗更低。”

谢炎承认马赫 M100 上车过程也确实有不少 “坑”：硬件设计复杂度降低，软件复杂度提高，对传统编程方式并不友好，第一版智驾模型从更新到完成车端适配用了两个月。尽管现在已经可以大幅缩短到不到一周，但仍有很大优化空间。接下来，他们还需要通过编译器等软件工具来充分释放芯片的硬件性能潜力。

这件事由一个不大的团队推进。理想芯片团队早期长时间只有几十人，现在约 200 人，仍远小于外界想象中的完整芯片团队规模。谢炎说，人多不一定好，人多时很多都是在搞政治斗争。核心部分自己做，后端、SoC 集成等环节可以借助供应商。在理想近万人的研发体系里，这个团队更像一个安静的角落，尽量不被每月销量起伏干扰。

“只要我们还没困难到一点儿钱都没有，那就保持这个研发强度，把内功练好。重要的是，你相信这件事本身不管在什么时代都重要。” 谢炎说。

太空无限大，但商业价值最热门的 500 公里高度近地轨道（LEO）已经像热门航线一样繁忙——2025 年头半年，SpaceX 的卫星在太空中做了 14.4 万次机动，以避开碰撞。

拥堵主要由它自己造成。现在我们头顶 500 公里的近地轨道有 10049 颗星链（Starlink）通信卫星，都是过去 3 年 SpaceX 用它的 “小火箭” 猎鹰 9 发上去的。

按计划，SpaceX 的重型火箭明年就能达到完全可回收发射，运载能力三倍，运载成本再压低九成，到 200 美元/公斤。之后 SpaceX 打算加速发射发 42000 颗通信卫星和 100 万颗算力卫星。太空轨道正在变成有限资源。

对于拥堵环境，去年底，中方代表在联合国安理会相关会议上表示，“个别国家的商业卫星星座肆意扩张，缺乏有效监管，带来显著安全挑战。”

中国商用航天的创业者和投资人会说，造出低成本可回收火箭、争夺轨道空间，成了像芯片自主一样不可避免的趋势。而且 SpaceX 已经跑通了路，新进者只要向学 iPhone、学 Model 3 一样向前冲——另一个 “小米模式” 的机会。

随着 SpaceX IPO 进展推进，并且估值可能超过 1.75 万亿美元。商业航天在送货之前已经送来投资机会。A 股商业航天板块今年以来涨幅超过 40%， 我们追踪的一家创业公司估值 4 个月翻了十倍，比具身智能更快。

像之前研究人形机器一样，我们访谈了多位中国火箭公司创始人、总工程师，以及他们背后的投资人，尝试剥离期望和现实，看商业航天的实际进展和路径。

卖出超过 165 万辆车以后，理想已经不缺识别度了。但建立这种识别度的增程系列有个不算友好的评价：套娃。MEGA 尝试另一个方向，让理想面对了另一种争议。

理想汽车设计副总裁那嘉是这些产品背后的设计负责人。今年北京车展前夕，借着 L9 Livis 发布前的机会，《晚点 LatePost》独家访谈了那嘉。

他第一次较完整地回应了这几年关于理想设计几个关键问题：为什么 L 系列长得像、如何复盘 MEGA 的争议、i 系列延期调整的目的、L9 Livis 外观变化不大的原因……以及在一个创始人高度参与的公司里，设计团队如何保留自己的判断。
访谈被安排在理想设计部门所在的小楼，位于北京研发总部 A 区最东面，相对独立。内部把这里视作 “红色区域”，通常只有设计团队和有明确协作需求的人可以进入。

这栋相对独立的小楼，也对应着那嘉在理想的位置。

2015 年春天，他还在英菲尼迪做设计，但已经在考虑离开传统车企。一个朋友把李想的微信推给他，说汽车之家老板在找一位年轻、有量产经验、有梦想的设计师。

两人很快在望京漫咖啡见面。李想没有太多寒暄，上来就讲一个类似丰田 i-Road 的小型出行产品。一周后，那嘉把这个想法画成效果图。几个月后，他加入还在早期搭建中的车和家，也就是后来的理想汽车。

他获得了在传统车企很难获得的空间，作为年轻设计师经历了从 SEV、理想 ONE 到 L 系列、MEGA 和 i 系列的完整过程，并通过这些逐渐形成设计系统。

谈起那些选择背后的争议，那嘉常说一个词：试试。双色车身要试，封闭前脸要试，星环灯要试，MEGA 那种前瞻造型也要试。试对的作为可以强化的资产，试错了就及时复盘调整。他否认在理想的设计是为了李想而设计。

“不管是用户说的、团队说的还是李想说的，我都会想试试。在时间和成本允许的情况下。因为我也没见过试出来什么样，这件事我特别期待。”那嘉对《晚点 LatePost》说，“至少在我的设计团队里，创新排第一，成本排第二。成本非常重要，但不会成为影响创新的那个卡点。当一个新需求给到我，我其实是期待去尝试的。”

那嘉说自己差点死过两次。这不能替他解释所有设计选择，但大概能解释他为什么总是愿意说 “试试”。而理想过去十年的许多设计选择，也在商业成功和试错冲动之间来回摆动。增程的统一造型是这样，MEGA 是这样，L9 Livis 是否也是这样？

一场关于背叛、贪婪与理想的审判

SpaceX 递给市场的，是一个由猎鹰和星链现金流打底、星舰和 AI 推高估值、马斯克本人决定赔率的 “太空盲盒”。

晚点专栏作者孟醒：五源资本合伙人、前滴滴自动驾驶 COO。这是他 AI 投资观察的第一篇，此后他会在晚点上持续更新他的投资观察。