近日，一则关于xAI公司计划利用特斯拉汽车组建分布式超级计算机的消息引发科技界广泛关注。该计划的核心是开发一种名为"Macro Hard"的人类模拟器，旨在通过模拟人类在数字环境中的操作，实现白领工作的自动化。这一项目被外界视为特斯拉Optimus机器人在数字领域的延伸，其目标是将人类在数字世界中通过键盘、鼠标和屏幕完成的任务全部自动化。
据xAI前工程师苏莱曼·汗·戈里在播客节目《Relentless》中透露，该项目具有三大显著特点：一是通过端到端视觉-动作模拟实现与任意软件的无缝适配，无需针对特定系统进行开发；二是利用特斯拉车载电脑的闲置算力，构建分布式计算网络；三是采用每日模型迭代的训练机制，突破传统AI训练的硬件限制。戈里特别强调，这种训练方式能够最小化硬件变异性和搭建时间的影响，实现行业罕见的频繁预训练周期。
在部署方案上，xAI计划将北美地区约400万辆特斯拉汽车纳入计算网络。据戈里介绍，假设其中50%配备Hardware 4系统的车辆，在70%-80%的闲置时间内（如充电时），可通过付费租赁的方式使用其车载电脑。这种模式不仅避免了新建数据中心的巨额投入，其运营成本据称比AWS、Oracle等云服务提供商低得多，甚至低于直接采购英伟达硬件的费用。车主则可通过出租车辆闲置时间获得额外收益，形成双赢局面。
该计划曝光后，xAI公司及马斯克本人均未作出公开回应，这种沉默态度反而加剧了外界猜测。专业科技媒体The Information分析认为，若能部署100万个模拟器实例，将彻底改变知识工作市场的格局。eWeek则指出，这种"纯软件实现"的分布式计算创新，可能显著降低大规模AI推理的成本，代表当前AI代理架构的重要突破。有观察者甚至预测，此类技术的普及可能加速"数字人类"时代的到来，对生产方式和社会结构产生深远影响。
然而，这项雄心勃勃的计划也引发诸多争议。Airosetta News等媒体将此次事件描述为"内部泄露引发的公众争议"，担心xAI"狂野西部"式的创新文化可能带来不稳定因素和法律风险。部分分析指出，利用特斯拉车队构建分布式计算网络虽具创新性，但涉及海量车辆的数据处理，可能面临能源消耗、用户隐私保护及反垄断审查等多重挑战。特别是当个人车辆的计算资源被用于商业目的时，如何确保数据安全和用户权益，将成为亟待解决的问题。
目前，xAI的人类模拟器计划仍处于早期阶段，其技术可行性和商业前景尚待验证。但可以确定的是，这一计划已经引发了科技界对AI发展路径的深刻思考：是在中心化数据中心集中资源突破，还是通过分布式网络实现更广泛的算力利用？这场争论或许将影响未来AI基础设施的发展方向。
