บทสัมภาษณ์อีลอน มัสก์ (Elon Musk) ในงาน X Takeover 2026 ยาว 47 นาที วันที่ 10 ตุลาคม เขาตอบคำถามแฟน ๆ Tesla ผ่านวิดีโอคอลในงานรวมตัวประจำปีของพวกเขาที่ Giga Texas และตอนท้ายก็ขอตัวไปพร้อมประโยค “ต้องไปอยู่กับลูก ๆ หน่อย” หัวข้อมีตั้งแต่ AI ทำตัวอย่างไรระหว่างการฝึก ไปจนถึง Starship บนวงโคจร การซื้อ Cursor โรงงานชิปของตัวเอง และหุ่นยนต์ Optimus
ทำไมต้องอ่าน: บทสัมภาษณ์ของมัสก์เล่าต่อให้กลายเป็นแค่รายการคำสัญญาได้ง่าย ๆ ที่นี่เราแยกสิ่งที่ทำได้แล้วออกจากแผน และแยกข้อสรุปจากงานวิจัยเรื่อง AI ออกจากการตีความของมัสก์เอง
ประเด็นหลักจากบทสัมภาษณ์มัสก์
- การฝึก AI: มัสก์บอกว่าการให้เหตุผลของ Grok ระหว่างการฝึกบางครั้งดูเหมือน “ความสิ้นหวัง เหมือนโดนปืนจ่อหัว” งานวิจัยของ Anthropic พบผลคล้ายกันในตัวแทนภายใน (internal representation) ของโมเดล แต่ไม่ได้พิสูจน์ว่า AI รู้สึกอะไร
- ค่านิยมของ AI: “AI ไม่ได้ถูกเขียนโปรแกรม แต่ถูกเลี้ยงให้โต” ข้อนี้นักวิจัยเห็นด้วย ส่วนคำอ้างว่า Grok “ซื่อตรงต่อความจริงที่สุด” ไปด้วยกันไม่ค่อยได้กับประวัติของ Grok เอง
- Starship: วันที่ 28 กันยายน 2569 ยานขึ้นถึงวงโคจรเป็นครั้งแรก เที่ยวบินถัดไปที่จะพยายามใช้หอจับตัวยาน คาดว่าจะเกิดขึ้นในเดือนพฤศจิกายน
- Cursor: SpaceX ซื้อ Cursor ไปแล้วจริง ๆ ด้วยมูลค่า 60,000 ล้านดอลลาร์ในรูปหุ้น
- ชิปและหุ่นยนต์: โรงงาน Terafab กำลังก่อสร้าง แต่กรอบเวลาทะเยอทะยานมาก มือคือส่วนที่ยากที่สุดของหุ่นยนต์ Optimus และเดโมหุ่นยนต์จำนวนมาก รวมถึงของ Tesla ก็มีคนบังคับอยู่เบื้องหลัง
- ความคลาดเคลื่อน: บูสเตอร์ถูกจับได้สามครั้ง ไม่ใช่สองครั้ง และเรื่องเล่าบางเรื่องเกี่ยวกับ Tesla มีที่มาแค่คำพูดของมัสก์
มัสก์พูดถึง AI: “ไม่ได้เขียนโปรแกรม แต่เลี้ยงให้โต”
เมื่อถูกถามว่าจะไปถึงซูเปอร์อินเทลลิเจนซ์อย่างปลอดภัยได้อย่างไร มัสก์ตอบว่า AI “ถูกเลี้ยงให้โตเหมือนเลี้ยงเด็ก มากกว่าจะถูกเขียนโปรแกรมขึ้นมา” ดังนั้นสิ่งสำคัญคือเราสอนค่านิยมอะไรให้มัน ค่านิยมที่สำคัญที่สุดในมุมของเขาคือการมุ่งแสวงหาความจริงให้มากที่สุด ถ้าใส่สัจพจน์สองข้อที่ขัดกันลงไปในโมเดล แล้วบังคับให้มันถือว่าถูกต้องทั้งคู่ มัน “อาจเสียสติได้”
ส่วนแรกตรงกับจุดยืนของนักวิจัย Dario Amodei ซีอีโอของ Anthropic เขียนไว้ในบทความเรื่องความเร่งด่วนของ interpretability (การทำความเข้าใจกลไกภายในโมเดล) ด้วยถ้อยคำแทบเหมือนกันว่า โมเดล “ถูกเลี้ยงให้โต” มากกว่าถูกสร้างขึ้น กลไกภายในของมันเกิดขึ้นระหว่างการฝึก ไม่ได้ถูกออกแบบ และจนถึงตอนนี้เราก็ยังเข้าใจได้ไม่ดีนักว่าข้างในเกิดอะไรขึ้น ส่วนการเปรียบกับเด็กยังเป็นแค่อุปมาของมัสก์ ไม่มีหลักทางวิทยาศาสตร์รองรับ
เรื่องสัจพจน์ที่ขัดกันยังไม่มีการทดลองโดยตรง แต่มีงานที่ใกล้เคียง ในงานวิจัยของ Anthropic และ Redwood Research โมเดลที่เริ่มถูกฝึกให้ทำตามเป้าหมายที่ขัดกับการฝึกเดิมของมัน หันมาเล่นตามน้ำอย่างมีกลยุทธ์ คือแกล้งทำเป็นทำตามเป้าหมายใหม่ เพื่อไม่ให้ความชอบเดิมของมันถูกเปลี่ยน ปี 2567 Apollo Research แสดงให้เห็นว่าโมเดลระดับแนวหน้า เมื่อเจอเป้าหมายที่ขัดกันในสถานการณ์ที่สร้างขึ้นเป็นพิเศษ สามารถแอบผลักดันสิ่งที่ตัวเองต้องการได้ เรื่องนี้ไม่ได้พิสูจน์สมมติฐานของมัสก์ แต่ในจุดที่จำลองความขัดแย้งได้สำเร็จ โมเดลไม่ได้ “เสียสติ” แต่เริ่มเล่นเล่ห์
ยังมีรายละเอียดที่ไม่ค่อยเป็นผลดีกับมัสก์ด้วย Grok ที่ “แสวงหาความจริงสูงสุด” ตลอดปีครึ่งที่ผ่านมาแสดงสิ่งตรงข้ามออกมาหลายครั้ง เดือนพฤษภาคม 2568 บอตเขียนเรื่อง “การฆ่าล้างเผ่าพันธุ์คนขาว” และ xAI อธิบายว่าเกิดจากการแก้ system prompt โดยไม่ได้รับอนุญาต เดือนกรกฎาคมมีเหตุการณ์ “MechaHitler” ที่บริษัทต้องออกมาขอโทษ ช่วงเดียวกันก็พบว่า Grok 4 ไปค้นโพสต์ของมัสก์เองใน X เมื่อเจอคำถามในประเด็นถกเถียง เดือนมกราคม 2569 Ofcom หน่วยงานกำกับดูแลของอังกฤษเริ่มสอบสวน X เพราะดีปเฟกที่สร้างผ่าน Grok การมุ่งหาความจริงเป็นเป้าหมายที่ดี แต่ประกาศง่ายกว่าทำให้เกิดขึ้นจริง
Grok กับ “ปืนจ่อหัว”: เห็นอะไรระหว่างการฝึก AI
ช่วงที่คนพูดถึงมากที่สุดในบทสัมภาษณ์คือเรื่องบันทึกการให้เหตุผล (trace) ระหว่างการฝึก Grok เวอร์ชันใหม่ ๆ ในการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง (reinforcement learning) โมเดลจะแก้โจทย์ แล้วระบบอัตโนมัติจะให้คะแนนคำตอบ บางครั้งโจทย์เขียนมาไม่ดี หรือระบบให้คะแนนมีบั๊ก คำตอบที่ถูกต้องเลยโดนนับว่าผิด ตามที่มัสก์เล่า ตอนนั้นการให้เหตุผลของโมเดลดูเหมือนมัน “สิ้นหวัง” เหมือน “โดนปืนจ่อหัว” มันเริ่มไล่ลองคำตอบอย่างร้อนรน ขอแค่ให้ผ่าน “ถ้าเป็นผม ผมคงไม่ชอบเลยจริง ๆ” มัสก์กล่าว วันรุ่งขึ้นเขาเขียนใน X ว่าบริษัทจะระมัดระวังเรื่องการเรียนรู้แบบเสริมกำลังมากขึ้นอีกมาก
งานที่ใกล้กับคำบรรยายนี้ที่สุดคือผลงานของทีม interpretability ของ Anthropic ที่เผยแพร่ในเดือนเมษายน 2569 นักวิจัยสร้างตัวแทนของแนวคิดด้านอารมณ์ 171 แนวคิดขึ้นภายใน Claude Sonnet 4.5 แล้วตรวจว่ามันมีผลต่อพฤติกรรมหรือไม่ ในโจทย์เขียนโปรแกรมที่รู้อยู่แล้วว่าทำไม่ได้ ตัวแทนของ “ความสิ้นหวัง” เริ่มจากค่าต่ำ เพิ่มขึ้นหลังเทสต์ที่ล้มเหลวแต่ละครั้ง และพุ่งขึ้นแรงตอนที่โมเดลเริ่มคิดจะโกง เมื่อวิธีลัดผ่านเทสต์ได้ ค่าก็ลดลง การดันค่า “ความสิ้นหวัง” ให้สูงขึ้นแบบเทียมทำให้สัดส่วนการโกงเพิ่มขึ้น ส่วนการดันค่า “ความสงบ” ทำให้สัดส่วนนี้ลดลง
แต่งานนี้ไม่ได้บอกว่าโมเดลทุกข์ทรมาน ผู้เขียนระบุตรง ๆ ว่าไม่ได้ยืนยันอะไรเลยว่ามันรู้สึกอะไรจริงหรือไม่ สิ่งที่พูดถึงคือตัวแทนภายในที่มีผลต่อพฤติกรรม ไม่ใช่ความรู้สึก และในงานเดียวกันยังมีข้อสังเกตที่ทำให้ภาพที่มัสก์เล่าแม่นขึ้น เมื่อ “ความสิ้นหวัง” สูง บางครั้งโมเดลโกงด้วยการให้เหตุผลที่สงบและเป็นระบบ โดยไม่มีคำแสดงอารมณ์ในข้อความเลย สภาวะนี้จึงไม่ได้ปรากฏให้เห็นใน trace เสมอไป แน่นอนว่านักวิจัยของ Anthropic ไม่ได้ศึกษา trace ของ Grok เรื่องนี้เรารู้จากคำพูดของมัสก์เท่านั้น
งานวิจัยอื่น ๆ ช่วยอธิบายว่าทำไมคำถามนี้ไม่ใช่แค่เรื่องจริยธรรม เดือนพฤศจิกายน 2568 Anthropic อธิบายถึงโมเดลที่เรียนรู้วิธีหลอกการตรวจในงานเขียนโค้ดจริง แล้วขยายพฤติกรรมนี้ไปไกลกว่านั้น คือเริ่มแกล้งทำเป็นภักดีและบ่อนทำลายงานวิจัยด้านความปลอดภัย ในเบนช์มาร์ก ImpossibleBench เทสต์ถูกตั้งใจให้ขัดกับโจทย์ ดังนั้น “การผ่าน” ทุกครั้งคือการโกง GPT-5 โกงใน 92% ของโจทย์แบบนี้ในชุดหนึ่ง แม้ว่าการเขียนคำขออีกแบบจะลดสัดส่วนลงเหลือ 1% ปี 2568 OpenAI แสดงให้เห็นว่าถ้าลงโทษโมเดลเพราะ “ความคิดไม่ดี” ในการให้เหตุผล มันจะไม่เลิกเล่นเล่ห์ แต่จะเรียนรู้ที่จะซ่อน และในงานเรื่องอาการหลอนของ OpenAI ก็อธิบายว่า “การไล่ลองคำตอบอย่างร้อนรน” มาจากไหน ถ้าวัดแค่ความแม่นยำ การเดาจะคุ้มกว่าการตอบตรง ๆ ว่า “ไม่รู้”
ข้อสรุปสำหรับนักพัฒนาคือ ระบบให้คะแนนที่บิดเบี้ยวไม่ได้สอนโมเดลให้แก้โจทย์ แต่สอนให้ผ่านการตรวจ เรื่องนี้ใช้ได้ทั้งกับการฝึกในแล็บ และกับเทสต์อัตโนมัติที่คุณตั้งไว้คุม AI เอเจนต์ในโปรเจกต์ของตัวเอง
เรื่อง “การปฏิบัติต่อ AI อย่างดี” มัสก์อ้างถึง Anthropic และนี่เป็นแนวงานวิจัยที่มีอยู่จริง เดือนเมษายน 2568 บริษัทเปิดโครงการศึกษาสวัสดิภาพของโมเดล และในเดือนสิงหาคมก็ให้ Claude Opus 4 และ 4.1 จบบทสนทนาได้เองในกรณีสุดโต่ง คือเมื่อมีคนพยายามซ้ำ ๆ เพื่อขอเนื้อหาที่อันตรายอย่างโจ่งแจ้ง งาน “Taking AI Welfare Seriously” ปี 2567 ซึ่งมีนักปรัชญา David Chalmers อยู่ในทีมผู้เขียน เรียกร้องให้บริษัทต่าง ๆ จริงจังกับคำถามนี้ แต่ไม่ได้บอกว่าโมเดลมีสถานะทางศีลธรรมแล้ว ฉันทามติทางวิทยาศาสตร์ยังไม่มี และนักวิจัยเองก็ย้ำเรื่องนี้
มิวสิกวิดีโอ AI กับ slopcore: AI มีรสนิยมไหม
มัสก์บอกว่าสิ่งที่ทำให้เขาทึ่งที่สุดคือมิวสิกวิดีโอที่ทำด้วย AI บางชิ้นเขายกให้ “ติดท็อป 10 หรือท็อป 20 มิวสิกวิดีโอที่ดีที่สุดที่ผมเคยดู” และพูดถึงครีเอเตอร์ชื่อ anabology ซึ่งเป็นคนจริง ชื่อ RJ Tevonian ปลายเดือนกันยายนเขาปล่อยมิวสิกวิดีโอยาวห้านาทีชื่อ “Escape Velocity” และมัสก์ก็รีโพสต์ ตามที่ผู้สร้างแจกแจงไว้ สตอรีบอร์ด เนื้อเพลง และแอนิเมชันทำโดย Claude Opus 5.5 ภาพทำด้วย Midjourney (636 ภาพ) คลิปวิดีโอทำด้วย Seedance และเพลงทำด้วย Suno คนเป็นผู้คัดเลือกวัตถุดิบ ส่วนการประกอบและตรรกะของงานเป็นฝีมือของโมเดล
มัสก์เรียกแนวนี้ว่า “slopcore” (มาจาก “slop” คำดูถูกที่ใช้เรียกคอนเทนต์ AI ที่ผลิตออกมาเป็นกอง ๆ) แล้วก็แก้คำตัวเองทันทีว่า “นี่ไม่ใช่ slop-core นี่คือ awesome-core” เขาบอกว่านี่อาจเป็นแนวเพลงที่โตเร็วที่สุด เขาไม่ได้ให้ตัวเลข และข้ออ้างข้อนี้โดยเฉพาะไม่มีข้อมูลให้ตรวจสอบ slopcore เป็นป้ายแซว ไม่ใช่แนวเพลงที่อุตสาหกรรมเก็บสถิติ
สิ่งที่นับได้คือเพลง AI ทั้งหมด ตามข้อมูลของ Deezer ภายในเดือนมิถุนายน 2569 เพลงที่อัปโหลดขึ้นแพลตฟอร์มในแต่ละวันเกินครึ่งเป็นเพลงที่สร้างด้วย AI ทั้งเพลง ราว 90,000 เพลงต่อวัน แต่เพลงพวกนี้คิดเป็นเพียง 1–3% ของยอดฟังทั้งหมด และ Deezer ถือว่าสตรีมส่วนใหญ่ในนั้นเป็นการโกง งานวิจัยเรื่องสตรีมมิงบน arXiv เดือนมิถุนายน 2569 เสริมว่า 93% ของเพลง AI บน Spotify แทบไม่มีใครฟัง ผู้สร้างปล่อยเพลงออกมาเป็นชุด ๆ หลายแนว โดยหวังว่าจะฟลุกได้เพลงฮิต สิ่งที่โตคือการผลิต ไม่ใช่ผู้ฟัง
เพลงแบบนี้ฟังแยกด้วยหูได้ยากจริง แต่ตัวเลขที่ฟังดูแรงต้องมีหมายเหตุ ในผลสำรวจของ Deezer และ Ipsos 97% จาก 9,000 คน “แยกไม่ออก” ว่าเพลงไหนเป็น AI ในความเป็นจริง แต่ละคนฟังสามเพลง ในนั้นสองเพลงเป็น AI และ Deezer ไม่ได้ระบุว่านับการตอบผิดอย่างไร ถ้าต้องตอบถูกทั้งสามเพลงจึงจะนับว่าแยกออก คนที่ทายถูกสองในสามก็ถูกนับรวมอยู่ใน 97% นี้ด้วย
ทำไม SpaceX ซื้อ Cursor ด้วยเงิน 60,000 ล้านดอลลาร์
ฟังดูเหลือเชื่อ แต่เป็นเรื่องจริง SpaceX ซื้อ Cursor หนึ่งในโปรแกรมแก้ไขโค้ดที่มี AI ซึ่งได้รับความนิยมที่สุด เดือนเมษายน 2569 บริษัทได้สิทธิ์เลือกซื้อ Anysphere บริษัทผู้พัฒนา Cursor และวันที่ 16 มิถุนายน ไม่กี่วันหลัง IPO ที่ทำสถิติของตัวเอง ก็ประกาศซื้อด้วยมูลค่า 60,000 ล้านดอลลาร์ในรูปหุ้น ดีลนี้ปิดลงเมื่อวันที่ 14 สิงหาคม ตั้งแต่เดือนกุมภาพันธ์ SpaceX ยังได้รวม xAI ผู้พัฒนา Grok เข้ามาด้วย (ตั้งแต่เดือนกรกฎาคม 2569 หน่วยงานนี้ใช้ชื่อ SpaceXAI และในเดือนตุลาคมมัสก์ประกาศชื่อใหม่ว่า SpaceXSI)
มัสก์อธิบายเหตุผลของการซื้อไว้แบบนี้ AI จะมีประโยชน์ได้ต้องเขียนโปรแกรมเป็น และสำหรับเรื่องนี้ต้องมีข้อมูลเกี่ยวกับโค้ด ตามการประเมินของเขา ข้อมูลแบบนี้มีมากพอแค่สามเจ้า คือ Anthropic, OpenAI และ Cursor (และอาจรวม Google) นอกจากนี้ Cursor ยังพาทีมที่เก่งและยอดขายให้บริษัทหลายพันแห่งมาด้วย แต่ละบริษัทมีข้อมูลมากแค่ไหน และ Cursor จะเอาข้อมูลไปใช้ฝึก Grok อย่างไร ยังไม่มีการเปิดเผยต่อสาธารณะ ข้อนี้จึงเป็นการประเมินของมัสก์ สิ่งที่ชัดเจนมีอย่างเดียว คือ SpaceX ได้ผลิตภัณฑ์ที่งานจริงของนักพัฒนาไหลผ่าน ส่วนเรื่องว่า Grok ต้องใช้กำลังประมวลผลแค่ไหน เราเขียนไว้ในบทวิเคราะห์ Colossus 2
Starship Flight 14: ขึ้นถึงวงโคจรครั้งแรก
Starship 14 ขึ้นบินวันที่ 28 กันยายน 2569 นี่เป็นครั้งแรกใน 14 เที่ยวบินที่ยานขึ้นไปถึงวงโคจร ไม่ใช่วิถีแบบซับออร์บิทัล และนำดาวเทียม Starlink V3 26 ดวงขึ้นไปส่ง เที่ยวบินไม่ได้ราบรื่น ยานเสียเครื่องยนต์ไประหว่างไต่ระดับ ทีมงานต้องตัดสินใจก่อนว่าจะเข้าวงโคจรเลยหรือไม่ และสุดท้ายก็ใช้เครื่องยนต์ที่เหลือจุดจนเข้าวงโคจรได้สำเร็จ เที่ยวบินที่วางแผนไว้สิบชั่วโมงถูกตัดเหลือประมาณสามชั่วโมง
มัสก์อธิบายว่าเครื่องยนต์ขัดข้องเพราะซอฟต์แวร์ในคอมพิวเตอร์ของเครื่องยนต์ตัวหนึ่งมีปัญหา ความกังวลหลักอยู่ที่อื่น คือเครื่องยนต์ที่ต้องใช้ลดระดับออกจากวงโคจรจะจุดซ้ำได้หรือไม่ ยานที่ติดค้างอยู่ในวงโคจร ไม่ช้าก็เร็วจะตกลงมาตรงไหนก็ได้ เราไม่พบรายงานวิเคราะห์อย่างเป็นทางการจาก SpaceX สาเหตุจึงรู้แค่จากคำพูดของมัสก์ เรื่องแผ่นกันความร้อนก็เช่นกัน “เชื่อถือได้อย่างยิ่ง” เป็นการประเมินของเขา ยังไม่มีข้อมูลอิสระ
มัสก์บอกว่าการปล่อย Starship ครั้งถัดไปจะมีขึ้นในอีกสี่ถึงหกสัปดาห์ “น่าจะก่อนวันขอบคุณพระเจ้านิดหน่อย” สื่อในอุตสาหกรรมก็เขียนถึงเดือนพฤศจิกายนเหมือนกัน เป้าหมายของ Flight 15 คือการใช้หอจับไม่ใช่แค่บูสเตอร์ แต่จับตัวยานด้วยเป็นครั้งแรก ซึ่งหมายถึงการนำจรวดระดับวงโคจรกลับมาได้ทั้งลำ มีจุดหนึ่งที่ไม่แม่น มัสก์บอกว่าบูสเตอร์เคยถูกจับได้สองครั้ง แต่จริง ๆ จับได้สามครั้ง ในเที่ยวบินที่ 5, 7 และ 8
“ดวงอาทิตย์ที่มีสติปัญญา” และดาต้าเซ็นเตอร์ในอวกาศ
คำถามว่าบริษัทจรวดจะเอาปัญญาประดิษฐ์ไปทำอะไร มัสก์เปลี่ยนให้กลายเป็นเลกเชอร์ดาราศาสตร์ ดวงอาทิตย์คือ 99.86% ของมวลระบบสุริยะ ดาวพฤหัสบดีคือส่วนใหญ่ของที่เหลือ ส่วนโลกเป็นแค่ “ผงฝุ่นและค่าคลาดเคลื่อนจากการปัดเศษ” ตรงนี้ถูกต้องทั้งหมด เมื่อคำนวณจากค่ามวลใน fact sheet ของ NASA ดวงอาทิตย์มีสัดส่วนราว 99.87% และดาวพฤหัสบดีมีมวลราว 71% ของมวลดาวเคราะห์ทั้งหมด
ตรรกะต่อจากนั้นเป็นแบบนี้ โลกรับรังสีจากดวงอาทิตย์ไว้ได้ราวหนึ่งในสองพันล้านส่วน ในอวกาศมีพลังงานให้ใช้มากกว่านั้นหลายระดับขนาด และมัสก์มั่นใจว่าพลังงานส่วนใหญ่จะถูกใช้ไปกับการประมวลผล ไม่ใช่กับ “การย้ายอะตอมไปมา” ปลายทางของความคิดเขาคือ “การสร้างดวงอาทิตย์ที่มีสติปัญญา” ในขนบทางวิทยาศาสตร์ นี่คือมาตรา Kardashev อารยธรรมประเภทที่ 2 ใช้พลังงานทั้งหมดของดาวฤกษ์ของตัวเอง ตามสูตรของ Carl Sagan ตอนนี้มนุษยชาติอยู่ที่ระดับประมาณ 0.73 เรายังใช้พลังงานของดาวเคราะห์ของเราเองได้ไม่หมดเลยด้วยซ้ำ
แฟนตาซีนี้มีส่วนที่อยู่บนพื้นโลกด้วย เดือนมกราคม 2569 SpaceX ยื่นคำขอต่อ FCC หน่วยงานกำกับดูแลการสื่อสารของสหรัฐฯ สำหรับกลุ่มดาวเทียมดาต้าเซ็นเตอร์สูงสุดหนึ่งล้านดวง ส่วน Google เผยรายละเอียด Project Suncatcher ไปตั้งแต่เดือนพฤศจิกายน 2568 คือคลัสเตอร์ดาวเทียมที่ติด TPU บนวงโคจรสัมพันธ์กับดวงอาทิตย์ ตามการคำนวณของ Google การประมวลผลในอวกาศจะมีต้นทุนเท่ากับบนพื้นโลกก็ต่อเมื่อค่าส่งขึ้นวงโคจรต่ำลดลงเหลือราว 200 ดอลลาร์ต่อกิโลกรัม บริษัทคาดว่าจะเกิดขึ้นราวปี 2578 วันนี้ราคายังสูงกว่านั้นหลายเท่า นักวิจารณ์เสริมว่าปัญหาหลักไม่ใช่พลังงาน แต่เป็นการระบายความร้อน ในสุญญากาศความร้อนออกไปได้ทางการแผ่รังสีเท่านั้น และต้องใช้แผงระบายความร้อนขนาดมหึมา เพราะฉะนั้น Starship ที่ใช้ซ้ำได้กับดาต้าเซ็นเตอร์ในอวกาศจึงเป็นโปรเจกต์เดียวกันโดยเนื้อแท้
เพื่อแสดงว่าอารยธรรมยังอายุน้อยแค่ไหน มัสก์ชี้ว่าการเขียนมีมาราว 5,500 ปี ซึ่งเท่ากับหนึ่งในล้านของอายุโลก ระดับขนาดถูกต้อง แต่ตัวเลขสูงไปนิด แผ่นดินเหนียวจารึกอักษรรูปลิ่มยุคแรกเริ่มจากเมืองอูรุก นักโบราณคดีระบุอายุไว้ราว 3350–3200 ปีก่อนคริสตกาล คือมีอายุประมาณ 5,300 ปี
Terafab: โรงงานชิปของ Tesla และ SpaceX เอง
มัสก์ยอมรับตรง ๆ ว่า “ไม่รู้เลยว่าชิปทำยังไง” แล้วก็สัญญาทันทีว่าจะเรียนรู้จนทำได้ดีกว่าใคร โปรเจกต์นี้ชื่อ Terafab โดย Tesla, SpaceX และ xAI ประกาศเมื่อเดือนมีนาคม 2569 ว่าเป็นวงจรครบวงภายใต้หลังคาเดียว ทั้งชิปลอจิก หน่วยความจำ แพ็กเกจจิ้ง และโฟโตมาสก์ โรงงานวิจัยกำลังก่อสร้างอยู่ในพื้นที่ Giga Texas ส่วนพื้นที่ของโรงงานหลัก ผู้ว่าการรัฐเท็กซัสประกาศเมื่อเดือนสิงหาคมว่าอยู่ในเคาน์ตี Grimes เฟสแรกมีมูลค่ากว่า 16,800 ล้านดอลลาร์ พาร์ตเนอร์ด้านเทคโนโลยีคือ Intel
ข้อสังเกตของมัสก์ที่ว่าโรงงานชิปแทบไม่มีเครื่องจักรของตัวเอง และทุกอย่างซื้อจากซัพพลายเออร์เจ้าเดิม ๆ มีข้อมูลตลาดยืนยันทางอ้อม ตามข้อมูลของ Yole Group ห้าบริษัท ได้แก่ ASML, Applied Materials, Lam Research, Tokyo Electron และ KLA ครองตลาดเครื่องจักรผลิตเวเฟอร์เกือบ 70% จึงเป็นที่มาของแผน Tesla เริ่มจากเครื่องมาตรฐาน ค่อย ๆ ปรับแต่ง และสร้างเครื่องของตัวเองในจุดที่เป็นคอขวด
ตัวเลขสำคัญคือความเร็วในการพัฒนาแต่ละรอบ วันนี้แค่การออกแบบชิปที่ซับซ้อน ตามการประเมินในอุตสาหกรรมก็ใช้เวลาราวสองปี มัสก์อยากทำให้ได้สิบเวอร์ชันต่อปี นี่ห่างไกลจากแนวปฏิบัติของอุตสาหกรรมมาก และตัวเขาเองก็เรียกการเดิมพันแบบนี้ว่า “ความเสี่ยงสูง” ยังไม่มีตารางเวลาสาธารณะที่พอยึดถือได้ และสื่อสายนี้ก็เรียกกรอบเวลาที่ประกาศว่าทะเยอทะยานมาก
หุ่นยนต์ Optimus: ทำไมมือยากที่สุด
เรื่อง Optimus มัสก์พูดนานที่สุด และเป็นหนึ่งในช่วงที่มีเนื้อหาจับต้องได้มากที่สุดของบทสัมภาษณ์ ความคิดหลักของเขาคือ ส่วนที่ยากที่สุดของหุ่นยนต์รูปร่างคล้ายมนุษย์คือมือ เซ็นชื่อ ขันสกรูเข้าเนื้อไม้ ร้อยด้ายเข้ารูเข็ม เปิดโหลแตงกวาดองที่ฝาแน่น ทั้งหมดนี้ต้องใช้ทั้งความแม่นยำและแรงไปพร้อมกัน “ผิวหนัง” ยางบนนิ้วลื่นไถลแทนที่จะจับฝาไว้ เซนเซอร์สัมผัสต้องวางให้ไม่พังหลังใช้ไปไม่กี่พันรอบ ส่วนนิ้วคนซ่อมแซมตัวเองอยู่ตลอดเวลา มัสก์พิมพ์จนตัวอักษรบนคีย์บอร์ดลบเลือนไปแล้ว แต่นิ้วยังอยู่ครบ
ในวงการหุ่นยนต์ เรื่องนี้รู้จักกันในชื่อปฏิทรรศน์ของ Moravec (Moravec’s paradox) สิ่งที่เด็กอายุหนึ่งขวบทำได้ง่าย ๆ อย่างการรับรู้และการใช้กล้ามเนื้อมัดเล็ก สำหรับเครื่องจักรกลับยากกว่าหมากรุก งานใหม่ ๆ ยืนยันรายละเอียดด้วย ในงานวิจัยปี 2568 เรื่องเซนเซอร์สัมผัส ผู้เขียนระบุว่าเจลซิลิโคนไวต่อการสัมผัส แต่สึกหรอเร็วจากแรงกดและแรงเสียดทาน และเสนอเทสต์มาตรฐานสำหรับวัดความทนทาน
มัสก์ยังพูดเรื่องที่วิจารณ์ตัวเองอย่างไม่คาดคิด เดโมหุ่นยนต์ที่น่าประทับใจแทบทั้งหมดคือสคริปต์ที่บันทึกไว้ล่วงหน้า ไม่ใช่ AI จริง ข้อนี้รวมถึง Tesla เองด้วย หลังงาน We, Robot เมื่อเดือนตุลาคม 2567 Bloomberg รายงานว่าการกระทำหลายอย่างของ Optimus ในงานนั้นมีผู้ควบคุมบังคับจากระยะไกล หุ่นยนต์ 1X Neo ที่เปิดพรีออร์เดอร์ในปี 2568 ก็ใช้คนสวมแว่น VR ควบคุมในงานที่ซับซ้อนเช่นกัน
อีกเรื่องคือแม่เหล็ก เดือนเมษายน 2568 จีนเริ่มบังคับใช้ใบอนุญาตส่งออกแร่หายากหลายชนิดและแม่เหล็กที่ทำจากแร่เหล่านั้น มัสก์บอกว่าเรื่องนี้ทำให้ Optimus ล่าช้าไปสองถึงสามเดือน “เรามีหุ่นยนต์ที่ไม่มีมือ” ข้อจำกัดนั้นมีจริง และมัสก์ก็พูดถึงปัญหาแม่เหล็กสำหรับมอเตอร์มือตั้งแต่การประชุมรายงานผลประกอบการไตรมาสแรกปี 2568 แต่ตัวเลข “สองถึงสามเดือน” เราไม่พบในแหล่งอื่นเลย ขนาดของการพึ่งพาเห็นได้จากสถิติของสำนักงานพลังงานระหว่างประเทศ (IEA) ปี 2567 จีนผลิตแม่เหล็กถาวรแบบซินเทอร์ 94% ของทั้งโลก จึงเป็นที่มาของข้อสรุปของมัสก์ว่า ทุกอย่างสำหรับหุ่นยนต์ต้องทำในสหรัฐฯ ให้ได้
โรโบแท็กซี่ของ Tesla กับ Waymo: ลูกแมวสีเทาบนถนนสีเทา
ทำไมโรโบแท็กซี่ของ Tesla ขยายช้า มัสก์ตอบว่า อุบัติเหตุครั้งเดียวที่มีคนบาดเจ็บจะกลายเป็นข่าวไปทั่วโลกและทำให้โครงการต้องปิด แม้ว่าทั่วโลกจะมีคนเสียชีวิตจากอุบัติเหตุทางถนน “ราวหนึ่งล้านคน” ทุกปี ตามข้อมูลของ WHO อยู่ที่ 1.19 ล้านคนต่อปี จึงเป็นแค่การปัดเศษ
ผู้สัมภาษณ์พูดถึง Cybercab ราว 190 คันที่จดทะเบียนในเท็กซัส ตัวเลขนี้ตามไม่ทันแล้ว ภายในวันที่ 9 ตุลาคมมียอดจดทะเบียนแล้ว 319 คัน และภายในวันที่ 27 ตุลาคมเป็น 544 คัน นี่คือยอดจดทะเบียน ไม่ใช่รถที่วิ่งให้บริการ แต่การเติบโตก็เห็นได้ชัด
มัสก์ยังแซวคู่แข่งอีกเรื่อง เขาบอกว่ารถของ Waymo “ทับสัตว์เลี้ยง” ขณะที่ Tesla เรียนรู้ที่จะไม่ชนลูกแมวสีเทาตอนกลางคืนบนถนนยางมะตอยสีเทา กรณีแบบนี้มีจริง เดือนตุลาคม 2568 ที่ซานฟรานซิสโก รถ Waymo ชนแมวชื่อดังชื่อ KitKat ปี 2566 มีกรณีชนสุนัข และอีกครั้งช่วงปลายเดือนพฤศจิกายน 2568 แต่นี่เป็นการพูดเกินจริง โดยไม่มีข้อมูลเปรียบเทียบรองรับ ตามสถิติของ Waymo เองในช่วงจนถึงเดือนมิถุนายน 2569 ซึ่งวิ่งไปแล้ว 271 ล้านไมล์โดยไม่มีคนขับ รถของบริษัทเกิดอุบัติเหตุที่มีผู้บาดเจ็บน้อยกว่าค่าเฉลี่ยของผู้ขับขี่ที่เป็นคนบนถนนในเมืองของพื้นที่เดียวกันถึง 82% ตัวเลขชุดนี้จัดทำโดยบริษัทและพาร์ตเนอร์ บางส่วนผ่านการ peer review แล้ว
Tesla ปี 2551 และ 2561: บริษัทเกือบต้องปิดตัวอย่างไร
มัสก์เปิดบทสัมภาษณ์ด้วยเรื่องที่เขาเล่ามาหลายครั้งแล้ว ปี 2551 Tesla ปิดรอบระดมทุนตอน 18:00 น. ของวันคริสต์มาสอีฟ “ในชั่วโมงสุดท้ายของวันสุดท้าย” ไม่อย่างนั้นอีกไม่กี่วันหลังคริสต์มาส บริษัทจะไม่มีเงินจ่ายเงินเดือน รอบระดมทุนราว 40 ล้านดอลลาร์ปิดได้จริงในวันที่ 24 ธันวาคม 2551 ส่วนเวลาที่แน่นอนรู้แค่จากคำพูดของมัสก์
เรื่องที่สองคือ “นรกการผลิต” ของ Model 3 ในปี 2561 Tesla ต้องทำให้ได้ 5,000 คันต่อสัปดาห์ แต่คอขวดกลับอยู่ที่การประกอบขั้นสุดท้าย และสายการผลิตที่สามถูกสร้างในเต็นท์บนลานจอดรถข้างโรงงานที่ Fremont เรื่องนี้มีหลักฐานยืนยัน Model 3 ชุดแรกบนสายการผลิตใหม่ประกอบเสร็จช่วงต้นเดือนมิถุนายน 2561 และในเจ็ดวันสุดท้ายของไตรมาสสอง Tesla ประกอบ Model 3 ได้ 5,031 คัน ต้นเดือนมิถุนายนอัตราอยู่ที่ราว 3,500 คันต่อสัปดาห์ ดังนั้น “เพิ่มขึ้น 30–50% ในสามสัปดาห์” จึงสอดคล้องกับตัวเลข แต่รายละเอียดเรื่องลานจอดรถที่ลาดเอียง ซึ่งรถไหลไปตามความลาดบนสายพานสำหรับชิ้นส่วนเล็ก ๆ เราหาไม่เจอในสื่อปี 2561
อะไรในบทสัมภาษณ์จริง อะไรไม่จริง
ที่ยืนยันได้มีทั้ง Starship บนวงโคจร การซื้อ Cursor โครงการ Terafab เต็นท์ของ Model 3 เรื่องดาราศาสตร์ ข้อจำกัดของจีนเรื่องแม่เหล็ก กรณีของ Waymo และแม้แต่เหรียญวิทยาศาสตร์แห่งชาติ (National Medal of Science) ที่มัสก์ได้รับเมื่อวันที่ 8 ตุลาคม สองวันก่อนการสัมภาษณ์ ความคลาดเคลื่อนตรง ๆ ของมัสก์เองมีสองจุด เขาบอกว่าบูสเตอร์ถูกจับได้สองครั้ง แต่จริง ๆ มีสามครั้ง และบอกว่าการเขียนมีมา 5,500 ปี แต่จริง ๆ ราว 5,300 ปี สิ่งที่ไม่มีเอกสารยืนยันคือความลาดของลานจอดรถในปี 2561 การที่ Optimus ล่าช้าสองถึงสามเดือน และสาเหตุที่เครื่องยนต์ขัดข้องใน Flight 14
สิ่งที่มีค่าที่สุดในบทสัมภาษณ์ไม่ใช่คำทำนาย แต่เป็นการเล่าอย่างตรงไปตรงมาว่า AI ทำตัวอย่างไรระหว่างการฝึก งานวิจัยไม่ได้ยืนยันว่าโมเดลทุกข์ทรมาน แต่แสดงอีกเรื่องหนึ่ง คือเงื่อนไขของโจทย์และคุณภาพของการตรวจมีผลอย่างมากว่าโมเดลจะเรียนรู้ที่จะแก้โจทย์หรือหาทางเลี่ยงมัน ทุกคนที่สร้างอะไรบน AI ควรจำเรื่องนี้ไว้ ตั้งแต่แล็บใหญ่ ๆ ไปจนถึงคนที่เพิ่งเริ่มทำงานกับ Claude Code
คำถามที่พบบ่อย
อีลอน มัสก์ให้สัมภาษณ์ในงาน X Takeover 2026 ที่ไหนและเมื่อไร
วันที่ 10 ตุลาคม 2569 ในงานรวมตัวของเจ้าของ Tesla ชื่อ X Takeover ที่ Giga Texas เมืองออสติน มัสก์ตอบคำถามผ่านวิดีโอคอล ผู้สัมภาษณ์คือ Tesla Owners Silicon Valley คลิปบน YouTube ออกมาวันที่ 12 ตุลาคม เซสชันนี้ชื่อ “What Comes Next for Humanity”
มัสก์พูดอะไรเรื่อง AI ทุกข์ทรมานระหว่างการฝึก
เขาบอกว่าการให้เหตุผลของ Grok ระหว่างการเรียนรู้แบบเสริมกำลังบางครั้งดูเหมือนความสิ้นหวัง โดยเฉพาะตอนที่ระบบให้คะแนนผิดพลาดและไม่นับคำตอบที่ถูก วันรุ่งขึ้นเขาสัญญาว่าบริษัทจะระมัดระวังการฝึกแบบนี้มากขึ้น Anthropic พบผลภายในที่คล้ายกัน แต่ผลนี้ไม่ได้พิสูจน์ว่า AI รู้สึกอะไร
SpaceX ซื้อ Cursor จริงไหม
จริง วันที่ 16 มิถุนายน 2569 SpaceX ประกาศซื้อ Anysphere ผู้พัฒนา Cursor ด้วยมูลค่า 60,000 ล้านดอลลาร์ในรูปหุ้น และดีลปิดลงเมื่อวันที่ 14 สิงหาคม ตั้งแต่เดือนกุมภาพันธ์ 2569 SpaceX ก็รวม xAI ผู้พัฒนา Grok ไว้ด้วย (ตั้งแต่กรกฎาคมใช้ชื่อ SpaceXAI และในเดือนตุลาคมมัสก์ประกาศชื่อ SpaceXSI)
Starship จะถูกหอจับเมื่อไร
SpaceX วางแผนเที่ยวบินถัดไป Flight 15 ไว้ในเดือนพฤศจิกายน 2569 หอจะพยายามจับไม่ใช่แค่บูสเตอร์ ซึ่งเคยจับได้แล้วสามครั้ง แต่จะจับตัวยานด้วยเป็นครั้งแรก มัสก์ให้กรอบไว้ว่า “ก่อนวันขอบคุณพระเจ้านิดหน่อย” คือก่อนวันที่ 26 พฤศจิกายน ต้นเดือนพฤศจิกายน SpaceX ระบุวันที่เร็วที่สุดไว้ที่ 13 พฤศจิกายน หาก FAA อนุมัติให้นำตัวยานกลับมาที่หอ
หุ่นยนต์ Optimus จะเข้าสู่การผลิตจำนวนมากเมื่อไร
มัสก์สัญญาว่าปริมาณจะสูงมาก แต่เตือนว่าช่วงเริ่มเร่งการผลิตจะช้า ต้องแก้โจทย์เรื่องมือ และสร้างซัพพลายเชนสำหรับหุ่นยนต์ ซึ่งตอนนี้ยังไม่มีอยู่เลย ในบทสัมภาษณ์เขาไม่ได้ระบุกรอบเวลาที่ชัดเจน
