在近期一档科技播客节目中，前xAI工程师苏莱曼·汗·戈里披露了该公司一项名为"Macro Hard"的未公开项目。该计划试图通过整合特斯拉汽车的闲置算力，构建能够处理白领工作的AI智能体系统，引发科技界对自动化数字劳动的深度讨论。尽管xAI官方尚未对此作出回应，但相关技术细节已引发行业高度关注。
根据戈里描述，这项名为"人类模拟器"的AI系统采用端到端视觉-动作模拟技术，能够直接观察屏幕内容并执行键盘操作、界面交互等数字任务。这种设计理念与特斯拉Optimus机器人形成战略协同——前者聚焦物理空间自动化，后者专攻数字领域任务处理。技术团队通过消除对特定软件接口的依赖，使系统具备跨平台运行能力，显著提升了应用场景的灵活性。
项目创新性的训练机制成为另一焦点。依托xAI的超级计算集群，模型可实现每日迭代更新，有效解决传统AI训练中存在的硬件适配难题。更引人注目的是其分布式算力利用方案：通过向北美特斯拉车主支付租赁费用，获取约400万辆具备网络连接和稳定供电的闲置车辆计算资源。这种模式既降低了数据中心建设成本，又创造了新的车主收益渠道。
科技媒体对这项技术展现出两极评价。The Information等媒体认为其突破了现有AI代理架构的设计范式，特别是在资本效率优化方面具有示范意义；eWeek则强调该方案可能重新定义分布式计算的应用边界。但也有分析机构指出，大规模车辆算力调用可能引发能源监管、用户隐私保护等法律争议，同时xAI与特斯拉的深度绑定或面临反垄断审查风险。
随着讨论持续发酵，社会各界开始审视自动化技术对知识型劳动市场的潜在影响。支持者认为该系统将释放人类创造力，推动社会向更高价值领域转型；反对者则担忧技术失控可能加剧就业结构失衡。值得关注的是，xAI内部被指存在激进的技术推进文化，这种特质在提升创新效率的同时，也可能埋下法律合规与运营稳定方面的隐患。
