馬斯克：SpaceX 員工將成為 Grok 的「父母」　內部知識與工作成果擬納入 AI 訓練

Elon Musk 正試圖把 SpaceX 數萬名工程師與員工累積的知識，轉化為 Grok AI 的訓練資產。

在 SpaceX 最近一次全員會議中，Musk 向員工表示，公司計畫讓 Grok 接觸並學習 SpaceX 所擁有的「整體資訊」，其中包括員工在公司內部所產生的工作成果、技術貢獻與知識。他甚至用一個相當直接的比喻形容這項計畫：SpaceX 員工將「實際上成為 AI 的父母」。

Musk 認為，原因在於 Grok 未來會從 SpaceX 團隊累積的想法、理念與技術經驗中學習，因此模型最終形成的能力與某些特徵，也會反映這批工程師所留下的知識。

「某種程度上，它會在你們身上接受訓練。」Musk 在會議中表示。

這場全員會議影片由 SpaceX 透過 X 公開。Musk 在會中強調，SpaceX 擁有一批全球頂尖工程人才，因此如果能把這些工程師多年累積的技術知識轉化為 AI 訓練資料，有機會建立能力更強、而且更貼近 SpaceX 工程文化與實務經驗的人工智慧系統。

不過，目前最重要的問題之一，是 SpaceX 究竟會讓 Grok 學習哪些員工資料。

現階段公開資訊僅指出，訓練計畫將涉及 SpaceX 內部資料與員工貢獻，但公司尚未完整說明資料類別，也沒有公開詳細解釋包括電子郵件、內部文件、工程設計資料、程式碼、訊息紀錄、會議內容或其他工作紀錄是否會被納入。

SpaceX 同樣尚未公布完整的員工資料處理方式、存取權限、匿名化機制、退出機制以及 AI 訓練資料保存政策。SpaceX 也未立即回應媒體相關詢問。

這類企業內部資料訓練 AI 的模式並非首次出現。Meta 在 2026 年 4 月曾推出名為 Model Capability Initiative 的計畫，透過紀錄員工使用電腦時的滑鼠移動、點擊、鍵盤輸入與螢幕截圖，蒐集人類實際操作電腦與完成工作流程的資料。

Meta 當時的目標，是讓 AI Agent 學會人類如何操作電腦、使用軟體並完成日常工作。Meta 表示，相關資料不會被用於員工績效考核，並設置相應的安全措施。

但這項計畫仍在公司內部引起明顯反彈。約有 1,600 名 Meta 員工簽署請願書，對工作環境監控與個人隱私問題提出疑慮，顯示企業將員工行為轉化為 AI 訓練資料時，技術價值與員工隱私之間存在明顯張力。

相較之下，Musk 對 SpaceX 的 AI 戰略展現出更強烈的樂觀態度。

根據全員會議影片，Musk 認為 AI 未來可能成為 SpaceX 最重要的收入來源之一，甚至表示 AI 業務收入最快可能在 9 月超越 SpaceX 其他所有業務的收入總和。

他進一步提出一項極具野心的運算規模假設：如果 SpaceX 建立約 10 GW，也就是 10 吉瓦的 AI 運算容量，相關基礎設施每年可能產生約 3,000 億至 5,000 億美元收入。

目前 SpaceX 約擁有 1.4 GW 的 AI 運算容量，目標是在 2027 年底以前擴張至 10 GW。若按照這項計畫執行，SpaceX 的角色將不再只是火箭、衛星與通訊公司，而會進一步成為大型 AI 運算基礎設施業者。

Musk 同時在會議中強調 Starlink 的規模。截至相關會議內容公布時，Starlink 已在 167 個國家提供服務，並擁有約 2,200 萬行動用戶。

SpaceX 的資本結構也正在為這種大規模擴張提供資金。公司於 2026 年 6 月公開上市，出售約 5.5556 億股股票，募得約 750 億美元。SpaceX 的 IPO 文件明確指出，募集資金將用於支持公司的成長策略，其中包括 AI 運算基礎設施的擴張。

SpaceX 上市後公布的首份財報顯示，公司營收表現高於市場原先預期，而 AI 基礎設施也迅速成為投資人關注的新成長方向。

Musk 對 SpaceX 工程團隊跨入 AI 資料中心建設的能力也相當有信心。他先前在討論資料中心競爭時，曾把 SpaceX 工程師與其他競爭者的差距形容為「紐約洋基隊去打少年棒球隊」，認為火箭工程團隊處理 AI 基礎設施問題具有明顯優勢。

從 SpaceX 的發展路線來看，這次 Grok 內部資料訓練計畫的意義可能不只是一個企業 AI 專案，而是公司試圖把自身最具價值、但過去難以直接量化的資產之一，也就是工程師累積的技術知識，轉化成可以被模型持續吸收與複製的數位能力。

如果這套模式成功，Grok 未來學習的可能不只是 SpaceX 的文件，而是包括火箭、衛星、製造、軟體、電力系統、通訊與大型基礎設施工程等不同領域共同累積的工程方法。

但另一方面，這也讓企業 AI 治理問題變得更加重要。當員工的工作成果、思考方式甚至日常操作逐漸成為 AI 訓練素材，企業必須面對資料所有權、員工知情權、資訊安全、智慧財產以及模型是否可能重現敏感內部資訊等問題。

對 SpaceX 而言，真正的挑戰可能不只是能不能把 10 GW AI 運算中心蓋出來，而是如何把整間公司的集體知識餵給 AI，同時建立一套員工、公司與模型之間可以長期運作的資料治理架構。

Musk 所謂 Grok 將「繼承」SpaceX 員工的想法，或許正點出下一階段企業 AI 的核心競爭：模型之間的差距，未來可能不只取決於參數與 GPU 數量，更取決於企業究竟掌握了什麼樣的人類知識，以及有沒有能力把這些知識有效轉化成模型能力。