马斯克“第一性原理”短板之一：识人

马斯克在多年前就已经暴露出他运用“第一性原理”时会存在一些实践性的短板。比如2018年初，马斯克向OpenAI的创始人Sam Altman表示，他认为OpenAI已经“无可挽回地落后于谷歌”，并提出由他本人接管OpenAI的控制权来解决这个问题，但后续现实发展证明了这一判断的错误。Altman和其他创始人拒绝了马斯克的控制权要求后，OpenAI反而通过与微软的合作构建了超级计算机，最终创造了ChatGPT，反压了谷歌一头。

马斯克还曾多次做出过于乐观的AI发展预测，比如预测AGI将在“明年或者最多两年内”出现，这一判断遭到很多AI研究专家的嘲笑，比如Gary Marcus曾开出100万美元赌注，赌马斯克关于2025年AI超越人类的预测不会实现，当然，马斯克又一次用了“第一性原理”分析了一下，决定不接这个赌局。

这些预测错误反映了马斯克在应用“第一性原理”时的一个关键缺陷，即过分依赖技术可能性分析，而忽视了实现路径的复杂性。技术问题可以用第一性原理分解，但人际关系、组织政治、信任建立等“软性”因素不能简单地还原为基本要素。

坊间经常拿马斯克和英伟达CEO黄仁勋做对比，两人在管理风格上的显著差异就是马斯克对员工的忠诚度并不看重，他常毫无预兆地随意解雇员工，甚至曾在一个周日下午近乎机械地解散了整个星链Starlink工程团队。黄仁勋则极少解雇员工，即便真的解雇，也是在多次警告并提供改进绩效的机会之后才做出决定。在英伟达，唯有行为极其恶劣者才会被解雇，许多员工已在那里工作了几十年，即便在经营环境迫使黄仁勋不得不关闭某个部门时，他也会尽力将员工调配到其他有需要的岗位上。

在对“人”的理解上也许可以解释他运用“第一性原理”时产生的一个悖论，即马斯克基于AI安全的第一性原理一直主张开源，但他同时又要求对OpenAI的绝对控制，这两个立场之间存在内在矛盾。很显然，在复杂的人际和组织环境中，需要与经验主义、渐进式试错等其他方法论相结合，才能避免过度自信和战略误判。

马斯克“第一性原理”短板之二：识势

除了认知本身，美国本土的制造业大环境也会左右马斯克的战略决策和认知，最典型的就是马斯克决定大力发展robotaxi，把无人驾驶出租车业务看得很重，这是为何？

特斯拉的核心汽车制造业务正面临压力，由于竞争加剧和车型老化，销量正在下降。由于马斯克与特朗普政府的合作，特斯拉还面临来自一些车主和汽车买家的抵制。去年，特斯拉公布收入980亿美元，其中四分之三来自汽车销售。他预测，robotaxi自动驾驶车辆可能为特斯拉的市值增加5万亿到10万亿美元，而目前特斯拉市值约为1万亿美元。

的确，硬件与服务模式的差异在于商业价值的持续性和规模效应。卖车是一次性交易，利润主要来自制造环节的成本控制和品牌溢价。而robotaxi作为服务平台，可以产生持续的现金流，且边际成本递减。一辆自动驾驶车辆可以24小时运营，服务效率远超私人用车，单车价值被大幅放大。

更深层的考量在于，robotaxi有可能代表着交通出行的未来形态。当自动驾驶技术成熟时，私人购车需求可能大幅下降，共享出行将成为主流。马斯克意识到，与其被动等待这一转变不如主动引领这场变革。特斯拉在自动驾驶技术、车队管理软件、充电网络等方面的积累，为其在robotaxi领域建立竞争优势提供了基础。

从财务角度看，服务模式的估值逻辑也更有吸引力。软件和服务企业通常享有更高的市盈率，因为其收入可预测性更强，增长天花板更高。特斯拉股价的高估值，很大程度上来自市场对其科技公司而非传统车企的定位认知。robotaxi业务的成功将进一步强化这一定位。

余论

如果说“识人”只能代表马斯克个人的情商或者行事作风，那么“识势”的短板就是非战之罪了——美国本土的制造业能力其实不足以撑起马斯克庞大的商业帝国野心，无疑，特斯拉销量的萎缩和中国大陆蓬勃发展的新能源汽车产业有密切关系。

此外，马斯克运用第一性原理分析自动驾驶时，往往从“机器反应比人类更快、更精确”这一基本物理事实出发，得出“完全自动驾驶必然比人类驾驶更安全”的结论。这种推理在逻辑上无懈可击，但忽略了技术实现的复杂性。马斯克常从系统最优化角度思考robotaxi：如果所有车辆都是自动驾驶，交通效率将大幅提升。这种第一性原理推导假设了一个理想状态的完整生态系统。然而现实中，robotaxi必须与人类驾驶员、传统出租车、复杂的城市规划共存。

这种“革命性技术在渐进式环境中应用”的悖论，迫使马斯克在保持颠覆性愿景的同时，不断向现实妥协，削弱了第一性原理思维的纯粹性。他所运用的第一性原理在技术创新和商业模式设计中威力巨大，但在处理复杂社会系统、人性因素和制度约束时可能过于简化。马斯克在robotaxi业务中的挣扎，是传统工程师思维与地缘政治勾连之下的复杂现实世界博弈的缩影。

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