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马斯克预测十年内“货币将失去意义”,知名投资人发出警告

Nick Lichtenberg
2026-08-03

维诺德·科斯拉看似认同马斯克的观点,实则暗藏更发人深省的警示。

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2026年2月19日,Khosla Ventures创始人维诺德·科斯拉(Vinod Khosla)出席在新德里举行的人工智能影响力峰会。图片来源:Prakash Singh—Bloomberg/Getty Images

埃隆·马斯克近期预测,十年内“货币将失去意义”,此番言论迅速在网络上引发群嘲。但仔细审视同为科技亿万富翁的维诺德·科斯拉的回应便能发现:他看似认同马斯克的观点,实则暗藏更发人深省的警示。

在接受《经济学人》深度专访时,马斯克向主编詹尼·明顿·贝多斯(Zanny Minton Beddoes)表示,到2036年,人工智能与机器人技术将创造海量商品与服务,届时货币将变得无关紧要。他的逻辑是:“人赚钱是为了什么?换取商品和服务。”一旦机器人和人工智能的产出远超人类消费需求,货币将失去意义。马斯克进一步预判,通缩而非通胀,将成为这个时代最严峻的经济挑战。

数月前,马斯克曾在《People by WTF》播客节目发表类似观点,称一旦人工智能与机器人能满足人类全部需求,工资不再充当“劳动力分配数据库”, “货币这一概念便会消失”。

与以往不同的是,此番发言因场合特殊而格外引人注目,引发的批评也更为集中。科技媒体Gizmodo评论称,面对有关其世界观的“十分常规的提问”,马斯克情绪失控,回答常常逻辑混乱。Reddit上一条高赞帖子引发广泛讨论,话题从马斯克过往预言的准确率,延伸到资本主义的未来走向。

科斯拉发声,但附加关键前提

硅谷资深投资人、Khosla Ventures创始人维诺德·科斯拉并未跟风嘲讽。相反,他在X平台发文称,自己会对马斯克的预测做出“修正”,补充一个至关重要的前提:“唯有在政治环境能够支撑物质极大丰裕的前提下”,货币才会在2036年失去意义。他在帖子中附上了2024年发表在公司官网的文章《人工智能:反乌托邦还是乌托邦?》。

与其说科斯拉认同马斯克给出的时间线,不如说他以此为切入点,提出了截然不同的论断:实现物质丰裕的技术能力,与公平分配发展红利的政治意愿,本质上是两码事;技术问题的解决,并不能保证分配问题会迎刃而解。

网友对科斯拉帖子的反应同样呈现两极分化态势,这不足为奇。有人认为,“物质丰裕”这一前提“荒谬至极”,警察、消防员、医护人员不可能无偿工作。也有人间接表示认同:“埃隆的预言最终常被证明是正确的,只不过通常会超前10到15年。”

潜藏的反乌托邦风险

科斯拉在文章中警示:“人工智能或将造就一个少数精英尽享繁荣、其余大众深陷经济动荡的世界;倘若民主社会缺乏积极的政策干预,这一局面极易出现。”他指出,人工智能与微处理器、互联网等历次技术革命有着本质区别:传统技术主要通过增强人类认知能力提升产出,人工智能则是直接替代脑力劳动。

在科斯拉看来,正是这一差异,让全民物质丰裕具备技术可行性:人工智能最终有望取代医疗、法律、零售等绝大多数行业的岗位,由此带来的生产率提升,理论上足以支撑全体民众过上富足的生活。

十余年来,科斯拉始终坚持这一判断。Substack平台一篇分析其观点的文章指出,早在2014年,“他就发出预警,称人工智能在带来前所未有的物质丰裕的同时,也会拉大贫富差距”。据《财富》杂志此前报道,他提出的解决方案是推行全民基本收入,“即便岗位消失,也能保障民众体面生活”。

关键在于,科斯拉的文章并未预判各国政府会真正推行此类解决方案。他警示称,薪资缩水、岗位替代与通缩效应,既有可能缩小贫富差距,也可能进一步加剧分化,最终结果取决于“民选官员的政策选择,以及他们是否愿意解决纯粹资本主义可能引发的严重再分配问题”。

此外,在斯坦福金融创新研讨会上,科斯拉还发出预警:“未来五年将迎来生产力爆发与企业降本潮,而后长达十年的通缩周期,将彻底重塑全球经济格局。” 相较于马斯克勾勒的平稳迈向物质丰裕的发展蓝图,短期发展之路注定充满波折。

两人都有充分动机宣扬人工智能的变革潜力,其收益与技术愿景的兑现深度绑定。但科斯拉提出的附加条件说明:即便是最看好人工智能的投资者群体,核心分歧不在于技术能否带来物质丰裕,而在于政治体制能否确保这一红利惠及大众,而非仅流入机器人所有者囊中。

《财富》杂志记者在撰写本文时使用生成式人工智能搜索信息。在发布前,编辑已核实信息准确性。(财富中文网)

译者:中慧言-王芳

埃隆·马斯克近期预测,十年内“货币将失去意义”,此番言论迅速在网络上引发群嘲。但仔细审视同为科技亿万富翁的维诺德·科斯拉的回应便能发现:他看似认同马斯克的观点,实则暗藏更发人深省的警示。

在接受《经济学人》深度专访时,马斯克向主编詹尼·明顿·贝多斯(Zanny Minton Beddoes)表示,到2036年,人工智能与机器人技术将创造海量商品与服务,届时货币将变得无关紧要。他的逻辑是:“人赚钱是为了什么?换取商品和服务。”一旦机器人和人工智能的产出远超人类消费需求,货币将失去意义。马斯克进一步预判,通缩而非通胀,将成为这个时代最严峻的经济挑战。

数月前,马斯克曾在《People by WTF》播客节目发表类似观点,称一旦人工智能与机器人能满足人类全部需求,工资不再充当“劳动力分配数据库”, “货币这一概念便会消失”。

与以往不同的是,此番发言因场合特殊而格外引人注目,引发的批评也更为集中。科技媒体Gizmodo评论称,面对有关其世界观的“十分常规的提问”,马斯克情绪失控,回答常常逻辑混乱。Reddit上一条高赞帖子引发广泛讨论,话题从马斯克过往预言的准确率,延伸到资本主义的未来走向。

科斯拉发声,但附加关键前提

硅谷资深投资人、Khosla Ventures创始人维诺德·科斯拉并未跟风嘲讽。相反,他在X平台发文称,自己会对马斯克的预测做出“修正”,补充一个至关重要的前提:“唯有在政治环境能够支撑物质极大丰裕的前提下”,货币才会在2036年失去意义。他在帖子中附上了2024年发表在公司官网的文章《人工智能:反乌托邦还是乌托邦?》。

与其说科斯拉认同马斯克给出的时间线,不如说他以此为切入点,提出了截然不同的论断:实现物质丰裕的技术能力,与公平分配发展红利的政治意愿,本质上是两码事;技术问题的解决,并不能保证分配问题会迎刃而解。

网友对科斯拉帖子的反应同样呈现两极分化态势,这不足为奇。有人认为,“物质丰裕”这一前提“荒谬至极”,警察、消防员、医护人员不可能无偿工作。也有人间接表示认同:“埃隆的预言最终常被证明是正确的,只不过通常会超前10到15年。”

潜藏的反乌托邦风险

科斯拉在文章中警示:“人工智能或将造就一个少数精英尽享繁荣、其余大众深陷经济动荡的世界;倘若民主社会缺乏积极的政策干预,这一局面极易出现。”他指出,人工智能与微处理器、互联网等历次技术革命有着本质区别:传统技术主要通过增强人类认知能力提升产出,人工智能则是直接替代脑力劳动。

在科斯拉看来,正是这一差异,让全民物质丰裕具备技术可行性:人工智能最终有望取代医疗、法律、零售等绝大多数行业的岗位,由此带来的生产率提升,理论上足以支撑全体民众过上富足的生活。

十余年来,科斯拉始终坚持这一判断。Substack平台一篇分析其观点的文章指出,早在2014年,“他就发出预警,称人工智能在带来前所未有的物质丰裕的同时,也会拉大贫富差距”。据《财富》杂志此前报道,他提出的解决方案是推行全民基本收入,“即便岗位消失,也能保障民众体面生活”。

关键在于,科斯拉的文章并未预判各国政府会真正推行此类解决方案。他警示称,薪资缩水、岗位替代与通缩效应,既有可能缩小贫富差距,也可能进一步加剧分化,最终结果取决于“民选官员的政策选择,以及他们是否愿意解决纯粹资本主义可能引发的严重再分配问题”。

此外,在斯坦福金融创新研讨会上,科斯拉还发出预警:“未来五年将迎来生产力爆发与企业降本潮,而后长达十年的通缩周期,将彻底重塑全球经济格局。” 相较于马斯克勾勒的平稳迈向物质丰裕的发展蓝图,短期发展之路注定充满波折。

两人都有充分动机宣扬人工智能的变革潜力,其收益与技术愿景的兑现深度绑定。但科斯拉提出的附加条件说明:即便是最看好人工智能的投资者群体,核心分歧不在于技术能否带来物质丰裕,而在于政治体制能否确保这一红利惠及大众,而非仅流入机器人所有者囊中。

《财富》杂志记者在撰写本文时使用生成式人工智能搜索信息。在发布前,编辑已核实信息准确性。(财富中文网)

译者:中慧言-王芳

Elon Musk’s latest prediction that “money won’t matter” within a decade drew swift online mockery—but a closer look at how fellow tech billionaire Vinod Khosla responded reveals a more sobering warning buried beneath his apparent agreement.

In a wide-ranging interview with The Economist, Musk told editor-in-chief Zanny Minton Beddoes that AI and robotics will produce such an abundance of goods and services by 2036 that money will become irrelevant. His logic: “What do you want money for? You want money for goods and services”—and once robots and AI generate more of both than any human could consume, currency loses its purpose. Musk went further, predicting deflation, not inflation, would become the era’s defining economic challenge.

Musk made similar remarks on the People by WTF podcast months earlier, saying “money disappears as a concept” once AI and robotics can satisfy all human needs without wages acting as “a database for labor allocation.”

What changed this time was the venue and the pile-on. Gizmodo characterized Musk as melting down over “perfectly normal questions” about his worldview, calling his answers frequently incoherent. On Reddit, one widely upvoted thread set off a round of debate, ranging from Musk’s track record of predictions to the future of capitalism.

Khosla enters—with a catch

Vinod Khosla, the veteran Silicon Valley investor and Khosla Ventures founder, didn’t join the pile-on. Instead, he posted on X that he’d “modify” Musk’s prediction by adding a crucial qualifier: Money won’t matter in 2036 “only if the politics permits this great abundance.” He linked the post to his own 2024 essay, “AI: Dystopia or Utopia?” published on his firm’s website.

Khosla wasn’t endorsing Musk’s timeline so much as using it as a springboard to make a very different argument, namely that the technology enabling abundance and the political will to distribute its benefits fairly are two entirely separate problems, and solving the first guarantees nothing about the second.

Reaction to Khosla’s post split along similarly predictable lines. One reply called the whole abundance premise “beyond ridiculous,” arguing that police, firefighters, doctors, and nurses won’t simply work “for free.” Another commenter offered a backhanded validation, noting that “Elon is often right in the end, but usually about 10–15 years early on his predictions.”

The dystopia hiding in the fine print

Khosla’s essay warns that “AI could create a world where a small elite thrives while the rest face economic instability, especially in a democracy that drifts without” active policy intervention. He argues AI is categorically different from prior technological revolutions like the microprocessor or the internet, because those tools amplified what humans could do with existing brainpower, while AI actually substitutes for brainpower itself.

That distinction is what makes mass abundance technically plausible, in Khosla’s telling: AI could eventually replace most jobs in health care, law, retail, and beyond, with productivity gains theoretically capable of supporting comfortable living standards for everyone.

Khosla has been predicting this for over a decade. A Substack analysis of his writing notes that as early as 2014, “he issued a warning shot, arguing that AI would drive unprecedented abundance alongside a massive gap between the rich and the poor.” His proposed fix, per Fortune’s earlier coverage, is a universal basic income “to ensure people can live well even as jobs disappear.”

Crucially, Khosla’s essay stops well short of predicting governments will actually adopt such fixes. He warns wage compression, job displacement, and deflation could just as easily deepen inequality as eliminate it, with the outcome depending “upon the policy approach of our elected officials and their willingness to tackle the severe redistribution problem pure capitalism may create.”

Separately, at a Stanford FIS event, Khosla warned of “a five-year burst of productivity and cost cutting before a deflationary decade reshapes the global economy”—a rockier near-term path than Musk’s smooth abundance narrative implies.

Neither man is short on incentive to talk up AI’s transformative potential as both have deep financial stakes in the technology delivering on its promise. But Khosla’s caveat suggests that even among AI’s most bullish investors, the real debate isn’t whether the technology can produce abundance. It’s whether the political system will let that abundance reach anyone beyond the people who own the robots.

For this story, Fortune journalists used generative AI as a research tool. An editor verified the accuracy of the information before publishing.

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