在AI競賽全面進入“貼身肉搏”的階段，市場的關(guān)注點正在發(fā)生變化：模型誰更強，已經(jīng)不再是唯一問題；誰能把模型能力穩(wěn)定轉(zhuǎn)化為收入與現(xiàn)金流，才是新的分水嶺。

在最新一期《Big Technology Podcast》的一對一訪談中，OpenAI CEO Sam Altman罕見地從商業(yè)、產(chǎn)品和基礎(chǔ)設(shè)施三個層面，系統(tǒng)回應(yīng)了外界最關(guān)心的問題。多項表態(tài)釋放出一個清晰信號：OpenAI正站在從“現(xiàn)象級產(chǎn)品公司”邁向“企業(yè)級AI平臺”的關(guān)鍵拐點上。

ChatGPT為什么三年幾乎沒變？答案是“通用性”

Altman坦言，他原本以為 ChatGPT 的聊天界面不會撐這么久，但現(xiàn)實證明：通用、低門檻的交互方式被嚴重低估了。

不過他也明確指出，ChatGPT 的終極形態(tài)不會只是“對話框”：未來 AI 將主動工作，而非被動響應(yīng)、會根據(jù)不同任務(wù)生成不同界面、能在后臺持續(xù)運行，只在關(guān)鍵時刻打斷用戶、從“工具”演進為“智能代理”。

這也是 OpenAI 同時推進瀏覽器、設(shè)備、代理（Agents）的底層邏輯——目標不是做一個更聰明的聊天機器人，而是成為“默認智能層”。

Altman再次強調(diào)，“記憶”是AI最具長期價值的能力之一，而當前AI的記憶功能僅處于“GPT-2時代”。未來的AI將能記住你說過的每一句話、做過的每一個決定；不只是事實，而是偏好、情緒、習(xí)慣；這是人類助理永遠無法做到的。

企業(yè)API收入反超消費者端，增長引擎正在切換

在商業(yè)層面，Altman明確表示，OpenAI并非從消費者公司“轉(zhuǎn)型”進入企業(yè)市場，而是順勢而為。

截至目前，OpenAI已擁有超過100萬家企業(yè)用戶，且API業(yè)務(wù)的增長速度已經(jīng)超過ChatGPT本身。今年，API對公司整體增長的貢獻，甚至高于消費者產(chǎn)品。

在他看來，企業(yè)真正需要的不是零散的AI功能，而是一個完整、統(tǒng)一、可擴展的AI平臺。

他提出，未來企業(yè)IT架構(gòu)中將同時存在“傳統(tǒng)云”和“AI云”。OpenAI并不試圖復(fù)制AWS，而是構(gòu)建承載萬億級tokens的智能基礎(chǔ)設(shè)施層。

什么時候推出GPT-6：新模型仍在推進，但命名不再重要

關(guān)于模型路線圖，Altman并未給出“GPT-6”的明確時間表，但確認OpenAI將在明年第一季度推出一款相較于GPT-5.2有顯著能力躍遷的新模型，模型升級仍在持續(xù)推進，只是命名本身不再是重點。

在硬件層面，OpenAI正籌備推出一系列小型AI設(shè)備，而非單一爆款產(chǎn)品。Altman判斷，未來計算設(shè)備的形態(tài)將發(fā)生根本變化——從被動響應(yīng)指令的工具，轉(zhuǎn)向能夠主動理解用戶生活、上下文與協(xié)作關(guān)系的智能系統(tǒng)。

在這種設(shè)想下，當前以屏幕與應(yīng)用為核心的計算設(shè)備，已經(jīng)不適合“AI優(yōu)先”的世界，新一代硬件將成為承載長期記憶、持續(xù)感知與主動決策能力的關(guān)鍵入口。

為什么要豪賭算力：收入瓶頸在基礎(chǔ)設(shè)施，而非需求

相比是否已經(jīng)觸及AGI，Altman更關(guān)心一個被市場忽視的問題：現(xiàn)有AI能力，是否真的被用到位了？他的判斷是明確的——沒有。

在企業(yè)端，大量公司仍停留在“讓AI寫文案、改代碼、做總結(jié)”的淺層應(yīng)用；在組織層面，AI更多被視為輔助工具，而非真正參與決策、執(zhí)行與協(xié)作的“成員”。這并不是因為模型不夠強，而是因為企業(yè)尚未完成圍繞AI重構(gòu)流程、崗位和責任邊界的準備。

因此，即便模型能力在一段時間內(nèi)不再顯著提升，現(xiàn)有能力本身，也足以釋放巨量經(jīng)濟價值，只是尚未被系統(tǒng)性激活。

在Altman看來，“能力過剩”的判斷，直接改變了算力投資的性質(zhì)。當前階段，算力并不只是持續(xù)擴張的成本項，而是在模型能力已具備的前提下，決定潛在需求能否轉(zhuǎn)化為實際收入的關(guān)鍵約束。他強調(diào)，算力投入本質(zhì)上是一種對未來使用量的前置布局。過去一年，OpenAI的計算能力增長了約三倍，收入增長速度與之基本同步，且公司并未出現(xiàn)算力閑置或難以變現(xiàn)的情況。換言之，如果擁有雙倍算力，收入幾乎也會隨之翻倍。

在他看來，真正的風(fēng)險并不在于算力過剩，而在于當社會、企業(yè)終于完成對AI的結(jié)構(gòu)性適配時，基礎(chǔ)設(shè)施是否已經(jīng)準備好。那將是下一階段AI競賽真正的決勝時刻。屆時，限制增長的將不再是模型能力，而是誰已經(jīng)提前鋪好了足夠?qū)挼乃懔εc平臺。

競爭焦點轉(zhuǎn)移：從模型參數(shù)到平臺寬度

面對Gemini、DeepSeek等模型的快速追趕，Altman并不回避競爭壓力。他坦言，OpenAI感受到競爭壓力，內(nèi)部會頻繁進入“紅色警報”（code red）狀態(tài)，但并不認為領(lǐng)先正在喪失。

在他看來，模型能力的差距終將被壓縮，真正拉開距離的，將是產(chǎn)品化能力、分發(fā)效率以及與用戶建立長期關(guān)系的能力。“分發(fā) vs 產(chǎn)品”的爭論本身就是一個偽命題——ChatGPT本身就是分發(fā)，而分發(fā)必須建立在可持續(xù)進化的產(chǎn)品之上。

ChatGPT之所以成為全球最大的AI入口，正是因為其極低門檻與通用性。目前，ChatGPT的周活躍用戶規(guī)模已接近9億，這種規(guī)模效應(yīng)，正在反向強化OpenAI在企業(yè)市場的競爭力。

播客文字實錄如下，由AI協(xié)助翻譯：

Sam Altman：

你知道提到的1.4萬億美元，我們會在很長一段時間內(nèi)逐步投入。我真希望能更快一些。我認為，最好能一次性地向大家清楚地解釋清楚這些數(shù)字將如何運作。

Alex Kantrowitz：

指數(shù)級增長通常讓人很難直觀理解。本次節(jié)目，OpenAI首席執(zhí)行官Sam Altman將加入我們，討論OpenAI在AI競賽日趨激烈之際的制勝計劃，基礎(chǔ)設(shè)施的投入如何合理，以及OpenAI的IPO可能何時到來。

Sam今天來到我們演播室。Sam，歡迎來到節(jié)目。

Sam Altman：

謝謝邀請。

Alex Kantrowitz：

OpenAI已經(jīng)成立10年了，這讓我覺得有點不可思議。ChatGPT才三年，但競爭正在加劇。我們現(xiàn)在所在的OpenAI總部，曾處于"紅色警報"狀態(tài)，在Gemini 3發(fā)布后，目前也處于"紅色警報"狀態(tài)。環(huán)顧四周，許多公司都在試圖蠶食OpenAI的優(yōu)勢。這是我有印象以來第一次，感覺這家公司似乎不再擁有明顯的領(lǐng)先地位。所以我很好奇想聽聽你的看法，OpenAI將如何度過這個時刻，以及……

Sam Altman：

首先，關(guān)于"紅色警報"這一點，我們認為這些是相對低風(fēng)險、時不時會發(fā)生的事情。保持警惕并在潛在競爭威脅出現(xiàn)時迅速采取行動是好的。過去我們遇到過這種情況，今年早些時候DeepSeek出現(xiàn)時也發(fā)生過，當時也有一次"紅色警報"。沒錯。關(guān)于新冠疫情有句諺語：疫情開始時你采取的每一點行動，其價值都遠超之后采取的行動，而大多數(shù)人早期行動不足，后來才恐慌。新冠疫情中我們肯定看到了這一點。但我認為，我們用這種理念來應(yīng)對競爭威脅。我覺得保持一點警惕是好的。Gemini 3到目前為止，并沒有產(chǎn)生我們擔心的那種沖擊，但它確實像DeepSeek一樣，暴露了我們產(chǎn)品策略中的一些弱點，我們正在迅速解決這些問題。我認為這個"紅色警報"狀態(tài)不會持續(xù)太久。對我們來說，歷史上這類事情通常會持續(xù)大約六到八周。

但我很高興我們采取了行動。就在今天，我們推出了一款新的圖像模型，這是個好消息，也是消費者真正想要的。上周我們推出了5.2，反響極好，增長非?？臁Ｎ覀冞€會發(fā)布一些其他東西，然后也會有一些持續(xù)改進，比如提升服務(wù)速度。但我猜，未來很長一段時間里，我們可能每年會做一兩次這樣的事情，這確實是確保我們在自己領(lǐng)域獲勝的一部分。很多其他公司也會做得很好，我為他們感到高興。但你知道，ChatGPT目前仍然是市場上占據(jù)絕對主導(dǎo)地位的聊天機器人，而且我預(yù)計這個領(lǐng)先優(yōu)勢會隨著時間增加，而不是減少。模型會在各處都變得優(yōu)秀，但人們使用一個產(chǎn)品（無論是消費者還是企業(yè)級）的諸多原因，遠不止模型本身。我們對此早有預(yù)期，因此我們努力構(gòu)建一整套緊密協(xié)同的要素，以確保我們成為人們最想使用的產(chǎn)品。我認為競爭是好事，它能推動我們變得更好。但我想我們在聊天機器人領(lǐng)域會做得很好，在企業(yè)級市場以及未來的新品類中，我認為我們也會表現(xiàn)出色。人們確實希望使用一個統(tǒng)一的AI平臺。人們在個人生活中使用手機，工作時也大多希望使用同類手機。我們看到AI領(lǐng)域也呈現(xiàn)同樣趨勢。ChatGPT在消費者端的優(yōu)勢，確實幫助我們贏得了企業(yè)級市場。當然，企業(yè)需要不同的產(chǎn)品，但他們會想：我知道OpenAI這家公司，也熟悉ChatGPT的界面。所以我們的策略是：打造最好的模型，圍繞它構(gòu)建最佳產(chǎn)品，并擁有足夠的基礎(chǔ)設(shè)施來大規(guī)模提供服務(wù)。

Alex Kantrowitz：

是的，存在現(xiàn)有優(yōu)勢。今年早些時候，ChatGPT的周活躍用戶數(shù)約為4億，現(xiàn)在報告說是8億，據(jù)說正接近9億。但另一方面，像谷歌這樣的公司擁有分銷優(yōu)勢。所以我想聽聽你的看法：你認為模型會商品化嗎？如果會，什么最重要？是分銷渠道？是應(yīng)用構(gòu)建能力？還是其他我沒想到的因素？

Sam Altman：

我不認為"商品化"是思考模型的正確框架。模型會在不同領(lǐng)域各有所長。對于普通的聊天這類用例，也許會有很多優(yōu)秀選擇。但對于科學(xué)發(fā)現(xiàn)，你會想要那種處于前沿、可能專為科學(xué)優(yōu)化的東西。因此，模型會有不同的優(yōu)勢，我認為最具經(jīng)濟價值的將是那些處于前沿的模型，我們計劃在那里保持領(lǐng)先。我們很自豪5.2是世界上最好的推理模型，也是科學(xué)家們?nèi)〉米疃噙M展的模型，同時，企業(yè)也反饋說它在完成業(yè)務(wù)所需的各種任務(wù)上表現(xiàn)最佳。所以，我們會在某些領(lǐng)域領(lǐng)先，在其他領(lǐng)域落后，但我預(yù)計，即使在免費模型能滿足人們很多需求的世界里，總體上最智能的模型仍將具有巨大價值。產(chǎn)品本身確實至關(guān)重要。正如你所說，分銷和品牌也非常重要。以ChatGPT為例，個性化功能極具粘性。用戶喜歡模型隨著時間逐漸了解他們，你會看到我們在這方面大力加強。用戶與這些模型的互動體驗，會讓他們與之產(chǎn)生強烈的關(guān)聯(lián)感。我記得有人曾告訴我，人們基本上一生中選定一款牙膏就會一直用下去，大多數(shù)人似乎都這樣。用戶與ChatGPT有過一次神奇體驗后，就會談?wù)撍?。醫(yī)療保健就是個著名例子，有人把血液檢測結(jié)果或癥狀輸入ChatGPT，發(fā)現(xiàn)自己患有某種疾病，然后去看醫(yī)生并治愈了之前無法確診的問題。這樣的用戶粘性非常高，更不用說其上的個性化功能了。還會有各種各樣的產(chǎn)品功能。我們最近剛剛推出了瀏覽器功能，我認為這為我們開辟了一個潛在的新模式。設(shè)備方面還有段距離，但我對此非常興奮。所以我認為會有所有這些組成部分。

至于企業(yè)級市場，形成"護城河"或競爭優(yōu)勢的要素會有所不同，但類似于消費者端的個性化對用戶非常重要，企業(yè)端也會有類似概念：公司與像我們這樣的公司建立關(guān)系，將其數(shù)據(jù)連接進來，并能使用來自不同公司、運行在該平臺上的多個智能體，確保信息得到恰當處理。我預(yù)計這也會相當有粘性。我們目前擁有超過100萬企業(yè)用戶。很多人主要把我們視為消費者公司，但我們肯定會進軍企業(yè)市場。實際上，我們有超過100萬企業(yè)用戶，但我們的API業(yè)務(wù)增長非?？?。今年，API業(yè)務(wù)對我們的增長甚至超過了ChatGPT。所以，企業(yè)級業(yè)務(wù)確實正在起步，是從今年開始的。

Alex Kantrowitz：

我可以回到剛才的話題嗎？如果"商品化"不是合適的詞，也許對于日常用戶來說，模型會達到某種"同等水平"？因為你開始時說，也許日常使用會感覺差不多，但在前沿領(lǐng)域會感覺非常不同。那么，就ChatGPT的增長能力而言，如果ChatGPT和Gemini構(gòu)建的模型對日常用戶來說感覺相似，谷歌擁有眾多推送Gemini的渠道，而ChatGPT需要努力爭取每一個新用戶，這個威脅有多大？

Sam Altman：

我認為谷歌仍然是一個巨大的威脅，一家極其強大的公司。如果谷歌在2023年就認真對待我們，我們可能會處境艱難。我認為他們本可以輕易擊垮我們。但當時他們的AI在產(chǎn)品方向上有些偏差，他們自己也經(jīng)歷過"紅色警報"，但并沒有那么重視。現(xiàn)在大家都在搞"紅色警報"。而且，谷歌可能擁有整個科技行業(yè)最棒的商業(yè)模式，我認為他們會緩慢地放棄它。

但是，把AI硬塞進網(wǎng)絡(luò)搜索，我不確定這是否能像重新構(gòu)想一切那樣有效。這實際上是我認為的一個更廣泛的趨勢。在現(xiàn)有做事方式上"硬塞"AI，不如在"AI優(yōu)先"的世界里重新設(shè)計。這也是我們最初想做消費設(shè)備的原因之一，但這也適用于其他層面。如果你把AI塞進一個消息應(yīng)用中，讓它很好地總結(jié)你的消息并起草回復(fù)，這確實會好一點，但我不認為這是最終形態(tài)。

那不是我所說的真正聰明的AI像你的智能體一樣，與其他人的智能體交談，判斷何時打擾你、何時不打擾，以及哪些決策它能處理、何時需要問你。搜索、生產(chǎn)力套件等領(lǐng)域也是如此。我懷疑這總比人們想象的要花更長時間，但我預(yù)計我們將在主要品類中看到完全圍繞AI構(gòu)建的全新產(chǎn)品，而不是把AI硬塞進去。我認為這是谷歌的一個弱點，盡管他們擁有巨大的分銷優(yōu)勢。

Alex Kantrowitz：

我和很多人討論過這個問題。ChatGPT剛推出時，我認為是Benedict Evans提出，你可能不想把AI放進Excel，你可能想重新構(gòu)想如何使用Excel。在我看來，那就是你上傳數(shù)字，然后與你的數(shù)字對話。隨著人們開發(fā)這類東西，他們發(fā)現(xiàn)需要某種后端。所以，是你構(gòu)建后端，然后用AI與之交互，就像它是一個新的軟件程序嗎？

Sam Altman：

是的，基本上就是這樣發(fā)展。

Alex Kantrowitz：

那你為什么不能直接把它"硬塞"在上面呢？

Sam Altman：

你可以硬塞上去，但問題在于界面。我每天花大量時間在各種消息應(yīng)用上，包括電子郵件、短信、Slack等等。我認為那是錯誤的界面。你可以把AI硬塞到這些應(yīng)用上，它確實會好一點，但我更愿意早上就能說：這是我想今天完成的事情，這是我所擔心的，這是我在思考的，這是我希望發(fā)生的。我不想整天花時間跟人發(fā)消息，我不需要你總結(jié)它們，我也不想看到一堆草稿。處理所有你能處理的事情。你了解我，了解這些人，了解我想完成什么。然后每隔幾小時，如果需要我做什么，就批量給我更新。但這與當前這些應(yīng)用的工作方式截然不同。

Alex Kantrowitz：

我正想問你ChatGPT在未來一年和兩年內(nèi)會變成什么樣。是朝那個方向發(fā)展嗎？

Sam Altman：

坦白說，我原本以為到現(xiàn)在ChatGPT會比剛推出時變化大得多。

Alex Kantrowitz：

你當時預(yù)想是怎樣的？

Sam Altman：

我不知道。我只是覺得那種聊天界面不會像現(xiàn)在走得這么遠。我是說，它現(xiàn)在看起來好多了，但大體上與當初作為研究預(yù)覽版推出時相似。那甚至不是打算做成產(chǎn)品。我們知道文本界面非常好用，大家都習(xí)慣于給朋友發(fā)短信。聊天界面非常好，但我原以為，要成為像現(xiàn)在這樣龐大、被大量用于實際工作的產(chǎn)品，其界面必須比現(xiàn)在走得更遠。我仍然認為它應(yīng)該那樣做，但我低估了當前這種通用界面的威力。

當然，我認為未來應(yīng)該是AI能為不同類型的任務(wù)生成不同的界面。所以，如果你在討論數(shù)據(jù)，它應(yīng)該能夠以不同方式展示，你也應(yīng)該能以不同方式與之交互。我們已經(jīng)在像Canvas這樣的功能中看到一點雛形。它應(yīng)該更具互動性。現(xiàn)在基本上是你來我往的對話，如果能圍繞一個對象持續(xù)討論，它能不斷更新，你有更多問題、想法，新信息進來時能持續(xù)更新，那就好了。隨著時間的推移，它應(yīng)該能更主動，也許能理解你當天想完成什么，并在后臺持續(xù)為你工作，發(fā)送更新。你可以從人們使用Codex的方式看到部分未來，我認為這是今年最令人興奮的事情之一。Codex變得非常出色，它預(yù)示了很多我希望未來呈現(xiàn)的形態(tài)。但這讓我感到驚訝。我本想說有點尷尬，但并非如此，它顯然非常成功。只是ChatGPT在過去三年里變化如此之小，這讓我感到意外。

Alex Kantrowitz：

是的，這個界面行之有效。但我想，它的"內(nèi)在"已經(jīng)改變。你稍微談到了個性化的重要性，對我來說，記憶功能確實帶來了不同。我?guī)字軄硪恢痹谂cChatGPT討論一次即將到來的旅行，其中有很多規(guī)劃事項，我可以在新窗口直接說："好，我們接著聊這次旅行。"它有上下文，知道我要跟哪個導(dǎo)游，知道我在做什么，知道我一直在為它進行健身計劃，并且能真正綜合所有這些信息。記憶功能能變得多好？

Sam Altman：

我認為我們無法想象，因為存在人類極限。即使你擁有世界上最好的私人助理，他們也無法記住你說過的每一個字，無法讀完你所有的電子郵件和文檔，無法每天查看你所有的工作并記住每個細節(jié)，無法以那種程度參與你的生活。沒有人擁有無限完美的記憶。而AI肯定能做到這一點。我們經(jīng)常討論這個，目前記憶功能還很原始、很早期。我們正處于記憶功能的"GPT-2時代"。但當它真正能記住你一生中的每一個細節(jié)，并能在此基礎(chǔ)上實現(xiàn)個性化，不僅僅是事實，還有那些你甚至沒想過要指明、但AI能捕捉到的小偏好，我認為那將會非常強大。這仍然是令我最為興奮的功能之一，也許不是2026年就能實現(xiàn)，但絕對是未來最讓我期待的部分。

Alex Kantrowitz：

我與一位神經(jīng)科學(xué)家在節(jié)目中交談過，他提到你無法在大腦中找到思想。大腦沒有儲存思想的地方，但在計算中，有地方可以儲存。所以，你可以保存所有思想。隨著這些機器人確實保存我們的思想，當然存在隱私問題。另一件有趣的事是，我們真的會與它們建立關(guān)系。我認為這是整個時代最被低估的事情之一：人們感到這些機器人是他們的伴侶，在關(guān)心他們。我很好奇想聽聽你的看法。當你想到人們與這些機器人之間的親密程度或陪伴關(guān)系時，是否存在一個可以調(diào)節(jié)的"旋鈕"？比如，我們可以確保人們與它們變得非常親密，或者我們稍微調(diào)遠一點，保持一定距離？如果存在這個"旋鈕"，你如何恰當?shù)卣{(diào)節(jié)它？

Sam Altman：

確實有比我預(yù)想中更多的人，希望與AI建立親密的陪伴關(guān)系。我不知道用什么詞準確描述——關(guān)系不太對，陪伴也不太對——但他們希望與AI有這種深層連接。在目前模型能力水平下，想要這個的人比我以為的要多。今年年初，說想要這個還被認為是很奇怪的事，也許現(xiàn)在很多人仍然不公開承認。但實際行為顯示，人們喜歡他們的AI聊天機器人了解他們、對他們熱情、支持他們，這具有價值，甚至對那些自稱不在乎的人也是如此，他們實際上也有這種偏好。我認為這種關(guān)系的某種形式可以非常健康，我認為成年用戶應(yīng)該有很大選擇權(quán)來決定他們在這個光譜上的位置。當然也存在在我看來不健康的版本，盡管我確信很多人會選擇那樣。也有些人絕對想要最枯燥、最高效的工具。因此，我猜測，像許多其他技術(shù)一樣，我們將進行試驗，會發(fā)現(xiàn)其中存在未知的利弊。社會將隨著時間的推移，弄清楚應(yīng)如何看待人們設(shè)置這個"旋鈕"的位置，然后人們擁有巨大選擇權(quán)，并將其設(shè)置得非常不同。

Alex Kantrowitz：

所以你的想法是基本上讓人們自己決定。

Sam Altman：

是的，當然。但我認為我們不知道它應(yīng)該走多遠，或者說我們應(yīng)該允許它走多遠。我們會給予人們相當大的個人自由。有些例子，比如其他服務(wù)可能會提供，但我們不會提供。例如，我們不會讓AI試圖說服人們應(yīng)該與它建立排他性的浪漫關(guān)系。必須保持開放。但我肯定其他服務(wù)會出現(xiàn)這種情況。

Alex Kantrowitz：

是的，因為粘性越強，服務(wù)賺的錢就越多。所有這些可能性，稍微深入想想，都有點可怕。

Sam Altman：

完全同意。這一點我個人覺得確實可能走向非常錯誤的方向。

Alex Kantrowitz：

確實。越具有粘性，該服務(wù)賺取的收入就越多。所有這些可能性，稍加深思，都令人有些不安。

Sam Altman：

完全正確。這一點我個人也認為，確實能看到它可能走向非常錯誤的方向。

Alex Kantrowitz：

你提到了企業(yè)級市場。我們來談?wù)勥@個。上周你在紐約與一些新聞公司的編輯和CEO共進午餐，告訴他們企業(yè)級業(yè)務(wù)將是OpenAI明年的一個主要優(yōu)先事項。我很想多聽聽，為什么這是優(yōu)先事項，你認為你們相較于Anthropic有什么優(yōu)勢。我知道有人會說這對一直以消費者為中心的OpenAI來說是一次轉(zhuǎn)型。請給我們概述一下企業(yè)級市場的計劃。

Sam Altman：

我們的策略始終是消費者優(yōu)先。這有幾個原因。第一，當時的模型對于大多數(shù)企業(yè)級用途來說，還不夠強大和熟練，現(xiàn)在它們正逐漸達到要求。第二，我們當時在消費者市場有一個明確的、難得的獲勝機會，而這類機會很少見。我認為如果你在消費者市場獲勝，將極大地幫助你贏得企業(yè)市場，我們現(xiàn)在正看到這一點。但正如我之前提到的，今年我們企業(yè)級業(yè)務(wù)的增長超過了消費者業(yè)務(wù)的增長?？紤]到模型目前的水平以及明年將達到的高度，我們認為現(xiàn)在是時候快速建立一個非常重要的企業(yè)級業(yè)務(wù)了。我的意思是，我們已經(jīng)有了一定的基礎(chǔ)，但它可以增長得更快。公司似乎已為此做好準備，技術(shù)似乎也已就緒。編碼是目前最大的例子，但其他垂直領(lǐng)域也在快速增長。我們開始聽到企業(yè)客戶說，我真的只想要一個AI平臺。

Alex Kantrowitz：
哪個垂直領(lǐng)域？

Sam Altman：
金融?？茖W(xué)是我個人目前對所有進展中最感到興奮的?？蛻糁С肿龅煤芎?。不過，我們確實有那個叫GDP Val的評估工具。

Alex Kantrowitz：

我正要問你那個。我可以直接問關(guān)于GDP Val的問題嗎？好的。因為我給Box的CEO Aaron Levy發(fā)了信息，說我馬上要見Sam，該問他什么？他說問一個關(guān)于GDP Val的問題。

Sam Altman：

所以這是一個衡量AI在知識工作任務(wù)中表現(xiàn)的指標。我回頭看了最近發(fā)布的GPT-5.2模型的資料，查看了GDP Val的圖表。當然，這是OpenAI自己的評估。但根據(jù)圖表，夏季發(fā)布的GPT-5“思考”模型，在38%的測試任務(wù)上與知識工作者持平、打平或擊敗了他們。而GPT-5.2“思考”模型在70.9%的知識工作任務(wù)上打平或擊敗了人類，GPT-5.2“專業(yè)版”達到了74.1%，并且它越過了被認為是“專家級”的門檻，看起來能處理大約60%的專家級任務(wù)，與知識工作領(lǐng)域的專家水平相當。這些模型能夠處理如此大量的知識工作，這意味著什么？

你之前問到垂直領(lǐng)域，這是個好問題，但我之所以有點猶豫，是因為這個評估涵蓋了企業(yè)需要做的40多種不同垂直領(lǐng)域——制作PPT、進行法律分析、編寫小型網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用等等。而這個評估是問：專家們是否更喜歡模型的輸出，而不是其他專家的輸出？這涉及企業(yè)需要做的大量事情。當然，這些都是范圍明確的小任務(wù)，不包括那些復(fù)雜的、開放性的、創(chuàng)造性的工作，比如構(gòu)思新產(chǎn)品，也不包括很多團隊協(xié)作的事情。但是，一個可以分配一小時工作量、并且有70%或74%的時間能拿回你更滿意結(jié)果的“AI同事”，如果你愿意少付點錢，仍然非常了不起。如果回到三年前ChatGPT剛發(fā)布時，說我們?nèi)旰缶湍茏龅竭@樣，大多數(shù)人會說絕對不可能。所以，當我們思考企業(yè)將如何整合這項技術(shù)時，不再僅僅是它能寫代碼，而是所有這些知識工作任務(wù)你都可以交給AI處理。這需要一段時間才能真正搞清楚企業(yè)如何整合，但其影響應(yīng)該是相當巨大的。

Alex Kantrowitz：

我知道你不是經(jīng)濟學(xué)家，所以我不問你這對就業(yè)的宏觀影響。但讓我讀一段我從Substack上的《Blood in the Machine》看到的話，關(guān)于這如何影響工作。這是一位技術(shù)文案寫的：“聊天機器人來了，結(jié)果我的工作變成了管理機器人，而不是管理一個客服代表團隊。”這在我看來似乎會經(jīng)常發(fā)生。但這個人接著說：“一旦機器人被訓(xùn)練到足以提供足夠好的支持時，我就被裁掉了?！边@種情況會更常見嗎？這是糟糕公司的做法嗎？因為如果你有一個能夠協(xié)調(diào)多個機器人的人，你可能會想留住他們。我不確定。你怎么看？

Sam Altman：

我同意你的看法，很明顯未來每個人都會管理很多做不同事情的AI。最終，就像任何優(yōu)秀的管理者一樣，希望你的團隊越來越好，但你只是承擔了更廣的職責和更多的責任。我并不是一個“工作末日論者”。短期我有些擔憂，我認為轉(zhuǎn)型在某些情況下可能會比較艱難。但我們內(nèi)心深處非常在意他人做什么，我們似乎如此關(guān)注相對地位，總是渴望更多，渴望發(fā)揮作用、服務(wù)他人、表達創(chuàng)造精神——無論是什么驅(qū)動我們走到今天，我不認為這些會消失。我認為未來的工作——甚至“工作”這個詞是否合適——我們2050年每天所做的事情，可能看起來與今天非常不同。但我并不認為生活會失去意義，或者經(jīng)濟會徹底崩潰。我希望我們能找到更多的意義，我認為經(jīng)濟將發(fā)生重大變化，但我覺得你無法違背進化生物學(xué)。

Alex Kantrowitz：

我經(jīng)常思考我們?nèi)绾文茏詣踊疧penAI的所有職能，甚至更進一步，思考擁有一個AI CEO來管理OpenAI意味著什么。這并不困擾我，我對此感到興奮，我不會抗拒。我不想成為那個固執(zhí)己見、堅持手工方式更好的人。AI CEO來做一系列決策，引導(dǎo)我們所有資源去賦予AI更多能量和能力……

Sam Altman：

肯定會設(shè)置一些安全護欄吧。

Alex Kantrowitz：

顯然，你不想要一個不受人類治理的AI CEO。但如果你設(shè)想這樣一個場景——也許這是個瘋狂的類比——假如世界上每個人實際上都是一家AI公司的董事會成員，可以告訴AI CEO該做什么，如果做得不好可以解雇它，并對決策有監(jiān)督權(quán)，但AI CEO負責執(zhí)行董事會的意愿。我認為對于未來的人來說，這似乎是相當合理的事情。

Sam Altman：

是的，好吧。

Alex Kantrowitz：

我們將在一分鐘后轉(zhuǎn)到基礎(chǔ)設(shè)施話題，但在我們離開模型和能力這個部分之前，GPT-6什么時候來？

Sam Altman：

我不確定我們何時會命名一個模型為GPT-6。但我預(yù)計，明年第一季度會有比5.2有顯著提升的新模型。

Alex Kantrowitz：

“顯著提升”是什么意思？

Sam Altman：

我還沒有具體的評估分數(shù)可以給你。但會包括企業(yè)級和消費者側(cè)。消費者目前主要想要的不是更高的智商，企業(yè)則仍然需要。所以我們會根據(jù)不同用途，以不同方式改進模型。但我們的目標是推出一個人人都更喜歡的模型。接下來，基礎(chǔ)設(shè)施。你們有大約1.4萬億美元的承諾用于建設(shè)基礎(chǔ)設(shè)施。我聽過很多你關(guān)于基礎(chǔ)設(shè)施的言論。你曾說過：如果人們知道我們能利用計算做什么，他們會想要多得多。你還說，我們今天能提供的，與10倍計算能力、100倍計算能力之間的差距是巨大的。你能幫忙詳細闡述一下嗎？你們打算用這么多額外的計算能力做什么？

Sam Altman：

我之前稍微提到過，我個人最興奮的是利用AI和大量計算能力來發(fā)現(xiàn)新科學(xué)。我相信科學(xué)發(fā)現(xiàn)是世界如何為每個人變得更好的關(guān)鍵所在。如果我們能將海量計算能力投入到科學(xué)問題上，發(fā)現(xiàn)新知識——目前已經(jīng)有非常早期的跡象，雖然還是非常小的事情。但我在這個領(lǐng)域歷史上的經(jīng)驗是，一旦曲線開始啟動并稍微離開X軸一點，我們就知道如何讓它越來越好。但這需要巨大的計算能力。所以這是我們投入的一個領(lǐng)域：利用大量AI來發(fā)現(xiàn)新科學(xué)、治愈疾病等等。

一個最近的例子是，我們用Codex構(gòu)建了Sora安卓應(yīng)用，他們用了大概不到一個月，消耗了大量的令牌。在OpenAI工作的一個好處是，使用Codex沒有限制。他們用了大量令牌，但完成了通常需要很多人、更長時間才能完成的工作，Codex基本上為我們完成了。你可以想象這可以走得更遠，整個公司可以利用大量計算能力來構(gòu)建產(chǎn)品。人們談?wù)摿撕芏嘁曨l模型將如何引領(lǐng)這些實時生成的用戶界面，這將需要大量計算。希望轉(zhuǎn)型業(yè)務(wù)的企業(yè)會使用大量計算。希望提供良好個性化醫(yī)療服務(wù)的醫(yī)生，持續(xù)監(jiān)測每個病人的各種體征，你可以想象那會使用大量計算。目前世界上用于生成AI輸出的計算量已經(jīng)很難具體描述，但這些數(shù)字非常粗略。

我知道這樣談?wù)摬粔驀乐?，但我發(fā)現(xiàn)這種思維實驗有點用，請原諒我的不精確。假設(shè)今天一家AI公司每天可能從前沿模型生成大約10萬億個令牌。也許更多，但我想沒有人達到千萬億級別。假設(shè)世界有80億人，平均每人每天輸出的令牌數(shù)大約是2萬——這些數(shù)字我覺得完全不對，但你可以開始計算。比較今天模型提供商輸出的令牌數(shù)與全人類輸出的令牌數(shù)，你可以說，我們將會看到一家公司每天輸出的令牌數(shù)超過全人類的總和，然后是10倍，100倍。從某種意義上說，這是一個非常愚蠢的比較，但從另一種意義上說，它給出了一個數(shù)量級概念：地球上的“智力運算”，有多少是人腦完成的，有多少是AI完成的。

那里的相對增長率很有趣。我在想，你是否確定有這種需求來使用這些計算能力？比如，如果我們向科學(xué)或醫(yī)學(xué)投入雙倍計算能力，就必然會有科學(xué)突破，或者能明確地幫助醫(yī)生？這其中有多少是基于你今天所見的確切認知，有多少是對未來可能性的推測？

Sam Altman：

目前所見的一切都表明這將會發(fā)生。但這并不意味著未來不會出現(xiàn)瘋狂的事情。有人可能發(fā)現(xiàn)全新的架構(gòu)，帶來一萬倍的效率提升，那樣我們可能在一段時間內(nèi)確實會過度建設(shè)。但關(guān)于模型在每個新水平上進步的速度，每次我們降低成本后人們使用量的增加，目前我們看到的一切都表明，需求將不斷增長，人們會用它來做美好的事，也做無聊的事。這看起來就是未來的形態(tài)。這不僅僅是每天能處理多少令牌。隨著編碼模型變得更好，它們可以思考很長時間，但你不想等那么久。所以還會有其他維度，不僅僅是令牌數(shù)量。對智能的需求，以及我們在少數(shù)幾個關(guān)鍵維度上能利用它做的事情……如果你有一個非常棘手的醫(yī)療問題，你是想用5.2，還是用5.2專業(yè)版，即使后者需要多得多的令牌？我會選擇更好的模型。我想你也會。我們再深入一層。關(guān)于科學(xué)發(fā)現(xiàn)，你能舉個具體的例子嗎？比如，一位科學(xué)家今天有X問題，如果投入Y計算能力就能解決，但目前無法實現(xiàn)？

Sam Altman：

今天早上推特上有件事，一些數(shù)學(xué)家們在互相回復(fù)推文。他們說：我以前非常懷疑大語言模型會變好，但5.2對我來說是跨越邊界的那一個。它幫助完成了一個小證明，發(fā)現(xiàn)了一些小東西，但這確實改變了我的工作流程。然后其他人也加入說：我也是。有人說5.1就已經(jīng)達到了。但這個模型才發(fā)布大約五天，數(shù)學(xué)研究社群似乎在說：好吧，重要的事情剛剛發(fā)生了。我看到Greg Brockman一直在他的時間線上強調(diào)各種不同的數(shù)學(xué)和科學(xué)用途。我覺得5.2在這些社群中引起了某種共鳴。所以隨著進展，看看會發(fā)生什么會很有趣。大規(guī)模計算的一個難點是，你必須提前很長時間規(guī)劃。所以，你提到的1.4萬億美元，我們會在很長一段時間內(nèi)花費。我希望我們能花得更快。我認為如果我們能更快，需求是存在的。但建設(shè)這些項目，以及運行數(shù)據(jù)中心所需的能源、芯片、系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)等等，需要極其漫長的時間。所以這會持續(xù)一段時間。但從去年到現(xiàn)在，我們的計算能力可能增長了三倍。明年可能再增長三倍，希望之后還能繼續(xù)。收入增長甚至比這快一點，但大致與我們的計算資源增長同步。我們從未發(fā)現(xiàn)無法很好地將所有計算資源貨幣化的情況。我想，如果我們現(xiàn)在有雙倍的計算能力，收入就會是現(xiàn)在的兩倍。

Alex Kantrowitz：

好吧，既然你提到了數(shù)字，我們來談?wù)?。收入在增長，計算支出在增長，但計算支出的增長仍然超過收入增長。據(jù)報道，OpenAI預(yù)計從現(xiàn)在到2028、2029年之間會虧損大約1200億美元，然后才會開始盈利。那么，轉(zhuǎn)變是如何發(fā)生的？轉(zhuǎn)折點在哪里？

Sam Altman：

隨著收入增長，以及推理在計算資源中的占比越來越大，最終會覆蓋訓(xùn)練成本。這就是計劃?；ê芏噱X訓(xùn)練，但賺得越來越多。如果我們不繼續(xù)如此大幅度地增加訓(xùn)練成本，我們會早得多地實現(xiàn)盈利。但我們押注的是，非常積極地投資于訓(xùn)練這些大型模型。全世界都在好奇，你們的收入將如何與支出匹配。有人問，如果今年收入目標是200億，而支出承諾是1.4萬億，這如何運作？

Alex Kantrowitz：

是在很長一段時期內(nèi)。

Sam Altman：

是的。這就是我想跟你討論的原因。我認為最好能一次性地向大家清楚地解釋這些數(shù)字將如何運作。這非常難，我肯定做不到，我見過的人里也很少有人能做到。你知道，你可能對很多數(shù)學(xué)問題有很好的直覺，但指數(shù)增長通常是人們很難在腦子里快速構(gòu)建出心理模型的。出于某種原因，進化需要我們擅長用大腦處理很多數(shù)學(xué)問題，但模擬指數(shù)增長似乎不是其中之一。所以我們相信，我們可以在相當長的一段時間內(nèi)保持非常陡峭的收入增長曲線，目前我們看到的一切都繼續(xù)表明這一點。但前提是我們擁有足夠的計算能力。

我們?nèi)匀皇艿接嬎愕膰乐刂萍s，這對收入線影響巨大。我認為，如果我們到了擁有大量閑置計算能力、無法以合理的單位計算利潤將其貨幣化的地步，那確實應(yīng)該問問：這一切怎么行得通？但我們已經(jīng)從多種方式推演過。當然，隨著我們所有降低計算成本的工作取得成果，單位美元能買到的浮點運算能力也會提高。我們看到消費者增長，企業(yè)級增長。還有很多我們尚未推出但將會推出的新業(yè)務(wù)類型。但計算能力確實是實現(xiàn)這一切的生命線。所以，我們沿途會有檢查點，如果我們在時間或計算上稍有偏差，我們有一定的靈活性。但我們一直處于計算能力短缺的狀態(tài)，這總是限制了我們能做的事情。不幸的是，我認為這將是常態(tài)，但我希望隨著時間的推移能有所改善。因為我認為有太多很棒的產(chǎn)品和服務(wù)我們可以提供，這將是一筆巨大的生意。

Alex Kantrowitz：

所以，實際上是訓(xùn)練成本占總成本的比例下降，但絕對值上升。你的預(yù)期是，通過企業(yè)級業(yè)務(wù)推進、人們愿意為ChatGPT付費、通過API等方式，OpenAI將能夠用收入來支付這些成本。

Sam Altman：

計劃是這樣的。

Alex Kantrowitz：

現(xiàn)在，市場最近對此有些失去理智。我認為讓市場不安的是，債務(wù)進入了這個等式。圍繞債務(wù)的理念是，當有可預(yù)測的事情時你才借貸。公司借債，建設(shè)，然后獲得可預(yù)測的收入。但這是一個新類別，具有不可預(yù)測性。你如何看待債務(wù)進入這個領(lǐng)域？

Sam Altman：

首先，我認為市場更早的時候就已經(jīng)失去理智了。今年早些時候，我們與某家公司會面，第二天那家公司的股價就會上漲20%或15%。這太瘋狂了，感覺非常不健康。實際上，我很高興現(xiàn)在市場上有更多的懷疑和理性，因為我覺得我們當時正完全走向一個非常不穩(wěn)定的泡沫，現(xiàn)在我認為人們有了一定程度的紀律。所以我實際上認為情況更好了。人們之前瘋了，現(xiàn)在變得更理性了。在債務(wù)方面，我認為我們知道，如果我們建設(shè)基礎(chǔ)設(shè)施，行業(yè)總會有人從中獲得價值。現(xiàn)在仍然非常早期，我同意你的看法。但我不認為還有人懷疑AI基礎(chǔ)設(shè)施不會產(chǎn)生價值。因此，我認為債務(wù)進入這個市場是合理的。我預(yù)計還會出現(xiàn)其他類型的金融工具。我懷疑隨著人們在這方面進行金融創(chuàng)新，會出現(xiàn)一些不合理的工具。但是，借錢給公司建數(shù)據(jù)中心，這在我看來沒問題。

Alex Kantrowitz：

市場的擔憂是，如果進展不按預(yù)期速度持續(xù)——比如說模型進展停滯了——那么基礎(chǔ)設(shè)施的價值就會低于預(yù)期，是的，那些數(shù)據(jù)中心對某些人仍有價值，但可能會被清算，有人會以折扣價買下它們。

Sam Altman：

我確實懷疑，沿途會有一些繁榮和蕭條。這些事情從來都不是一條完美的平滑直線。首先，在我看來非常清楚，而且我很樂意用公司來打賭：模型會變得好得多。我們對這方面有很好的預(yù)見性，我們對此非常有信心。即使模型沒有進步，我認為世界有很大的慣性，適應(yīng)新事物需要時間。我相信5.2所代表的經(jīng)濟價值，相對于世界目前已經(jīng)從中挖掘出的價值來說，其“潛力差距”是巨大的。即使你把模型凍結(jié)在5.2的水平，你能創(chuàng)造并因此驅(qū)動的收入，我認為也是巨大的。事實上，如果你允許我稍微偏離一下話題。我們過去經(jīng)常討論一個2x2矩陣：短期時間線 vs 長期時間線，緩慢起飛 vs 快速起飛，以及我們在不同時期認為概率分布會如何變化。你可以根據(jù)你在這個矩陣中的位置，來理解世界上許多決策和策略應(yīng)該如何優(yōu)化。但在我腦海中，這個圖景出現(xiàn)了一個Z軸，那就是：小潛力差距 vs 大潛力差距。我猜我以前沒想那么深，但我反思了一下，我一定是假設(shè)潛力差距不會那么巨大——如果模型蘊含巨大價值，世界會很快弄清楚如何部署它。但現(xiàn)在看來，我認為潛力差距在世界上大多數(shù)地方都將非常巨大。你會有一些領(lǐng)域，比如某些程序員，通過采用這些工具，生產(chǎn)力會大大提高。但總體上，你擁有這個極其聰明的模型，坦白說，大多數(shù)人仍然在問和GPT-4時代類似的問題?？茖W(xué)家、程序員不同，知識工作者可能也不同，但潛力差距是巨大的。這對世界將產(chǎn)生一系列非常奇怪的后果，我們還沒有完全想清楚這一切將如何展開，但這與我?guī)啄昵邦A(yù)期的非常不同。

Alex Kantrowitz：

我有個關(guān)于這個“能力潛力差距”的問題?；旧?，模型能做的遠多于它們目前所做的。我在試圖理解，模型怎么能比它們的實際應(yīng)用好那么多？但很多企業(yè)在嘗試應(yīng)用它們時，并沒有獲得投資回報，或者至少他們是這么告訴麻省理工學(xué)院的。我不太確定該如何思考這個問題，因為我們聽到所有企業(yè)都說，如果你把GPT-5.2的價格提高10倍，我們?nèi)匀粫跺X。你們定價太低了，我們從這里獲得了巨大價值。這在我看來不太對勁。

Sam Altman：

當然，如果你問程序員，他們會說：“我愿意付100倍的價格?！边@可能只是官僚主義把事情搞砸了。假設(shè)你相信GDP Val的數(shù)據(jù)——也許你不信，有很好的理由，也許它們是錯的——但假設(shè)那是真的，對于這些定義明確、時間不太長的知識工作任務(wù)，十次中有七次你對5.2的輸出同樣滿意或更滿意。那么你就應(yīng)該大量使用它。然而，人們改變工作流程卻需要這么長時間。人們太習(xí)慣于讓初級分析師做幻燈片之類的了。這比我想象的要更有粘性。你知道，我自己的工作流程在很大程度上還是老樣子，盡管我知道我可以更多地使用AI。

Alex Kantrowitz：

我們還有10分鐘。我們還有四個問題。我們試著快速過一下。你們正在研發(fā)的設(shè)備。我們稍后將繼續(xù)與OpenAI CEO Sam Altman的對話。

Alex Kantrowitz：

我聽到的傳聞是：手機大小，沒有屏幕。如果它只是一個沒有屏幕的手機，為什么不能是一個應(yīng)用？

Sam Altman：

首先，我們將推出一個小型設(shè)備系列，不會是單一設(shè)備。隨著時間的推移，我認為人們使用計算機的方式將發(fā)生轉(zhuǎn)變，從一種被動、笨拙的東西，轉(zhuǎn)向一種非常聰明、主動的東西，它能理解你的整個生活、你的上下文、你周圍發(fā)生的一切，非常了解你身邊或通過計算機與你協(xié)作的人。我認為當前的設(shè)備并不適合那種世界。我堅信，我們是在我們設(shè)備的極限內(nèi)工作的。你有那臺計算機，它有一系列設(shè)計選擇。它可以是開放的或封閉的，但它不能同時做到……比如，關(guān)注這次采訪，但在我忘記問Sam問題時在我耳邊低語提醒。也許那會有幫助。有屏幕，那就把你限制在幾十年來圖形用戶界面的工作方式里。有鍵盤，那最初是為了減慢你輸入信息的速度而設(shè)計的。這些長期以來都是未經(jīng)質(zhì)疑的假設(shè)，但它們有效。然后這個全新的東西出現(xiàn)了，它打開了一個可能性空間。但我不認為當前設(shè)備的形態(tài)是這種令人驚嘆的新能力的最佳載體。如果是的話，那反而很奇怪。天哪，我們可以就此談上一個小時。

Alex Kantrowitz：

我們繼續(xù)下一個。云計算。你談過要構(gòu)建云服務(wù)。我們收到一位聽眾的郵件：“在我的公司，我們正在從Azure遷移，直接與OpenAI集成，為我們的產(chǎn)品提供AI體驗。重點是通過堆棧插入數(shù)萬億令牌的流，為AI體驗提供動力?！边@是計劃嗎？以這種方式構(gòu)建一個龐大的云業(yè)務(wù)？

Sam Altman：

首先，數(shù)萬億令牌是海量的。你問到了對計算能力的需求以及我們的企業(yè)戰(zhàn)略。企業(yè)客戶已經(jīng)明確告訴我們他們想從我們這里購買多少令牌。我們2026年仍然無法滿足需求。但策略是，大多數(shù)公司似乎都希望找到像我們這樣的公司，說：我希望我的公司名與AI相連。我需要一個為我的公司定制的API，一個為我的公司定制的ChatGPT企業(yè)版，一個我可以信任我的數(shù)據(jù)、可以運行所有這些智能體的平臺，需要將數(shù)萬億令牌注入我的產(chǎn)品的能力，需要讓所有內(nèi)部流程更高效的能力。我們目前還沒有一個很棒的一體化產(chǎn)品，我們想打造這個。

Alex Kantrowitz：

你的雄心是將其提升到與AWS和Azure同等的地位嗎？

Sam Altman：

我認為這與那些是不同的東西。我并沒有雄心去提供托管網(wǎng)站或其他什么服務(wù)所需的所有服務(wù)。我認為是的，我的猜測是，人們會繼續(xù)擁有他們的網(wǎng)絡(luò)云，然后還會有另一個東西，一家公司會說：我需要一個AI平臺，來處理我想做的一切內(nèi)部事務(wù)、我想提供的服務(wù)等等。在某種意義上，它確實運行在物理硬件上，但我認為它會是一個相當不同的產(chǎn)品。

Alex Kantrowitz：

我們快速談?wù)効茖W(xué)發(fā)現(xiàn)。你說過一些讓我非常感興趣的話：你認為模型，或者人們與模型協(xié)作，明年將做出小發(fā)現(xiàn)，五年內(nèi)做出大發(fā)現(xiàn)。是模型本身嗎？還是人們與它們協(xié)作？是什么讓你對此有信心？

Sam Altman：

是人們使用模型。模型能自己提出問題并解決，感覺還需要更久。但如果世界從新知識中受益，我們應(yīng)該非常激動。我認為人類進步的整個進程就是，我們建造更好的工具，人們用它們做更多的事，然后在這個過程中建造更多的工具，我們就這樣一層一層、一代一代、一個發(fā)現(xiàn)接一個發(fā)現(xiàn)地攀升。人類提出問題，我認為這絲毫不減損工具的價值。我覺得這很棒。我很高興。今年年初，我認為小發(fā)現(xiàn)會在2026年開始。結(jié)果在2025年底就開始了。重申一下，這些都非常小。我真的不想夸大，但任何發(fā)現(xiàn)，在感覺上都與“沒有發(fā)現(xiàn)”有質(zhì)的不同。當然，三年前我們發(fā)布模型時，那個模型不可能對人類知識總量做出任何新貢獻。從現(xiàn)在到五年后，通往大發(fā)現(xiàn)的旅程，我懷疑就像AI的正常爬坡一樣，每季度都好一點，然后突然間，由這些模型增強的人類，就能做到五年前人類絕對做不到的事情。無論我們主要將此歸功于更聰明的人類還是更聰明的模型，只要我們能獲得科學(xué)發(fā)現(xiàn)，無論怎樣我都非常高興。

Alex Kantrowitz：

明年會IPO嗎？你想成為上市公司嗎？看起來你可以長時間保持私有。你會在需要融資之前上市嗎？

Sam Altman：

這里有很多因素在起作用。我確實認為，公開市場能夠參與價值創(chuàng)造，這很酷。從某種意義上說，如果我們上市，與以往任何公司相比都會非常晚。作為一家私有公司很棒。我們需要大量資本。我們最終也會超過股東人數(shù)限制等等。所以，成為一家上市公司的CEO，我興奮嗎？0%。OpenAI成為一家上市公司，我興奮嗎？在某些方面是的，在某些方面，我覺得會很煩人。

Alex Kantrowitz：

我仔細聽了你對Theo Van的采訪，很棒的采訪。

Sam Altman：

Theo真的很懂行，他做了功課。

Alex Kantrowitz：

你在GPT-5發(fā)布前告訴他，GPT-5在幾乎所有方面都比我們更聰明。我認為那就是AGI的定義。這不是AGI嗎？如果不是，這個術(shù)語是不是變得有些沒有意義了？

Sam Altman：

這些模型在原始能力方面顯然極其聰明。過去幾天有很多關(guān)于GPT-5.2智商是147、144或151的討論。根據(jù)不同的測試，這是一個很高的數(shù)字。有很多領(lǐng)域?qū)＜艺f它能做這些驚人的事情，它正在做出貢獻，讓專家更有效率。我們談過GDP Val。有一件事模型還做不到：當它今天不能做某事時，能意識到自己不會，然后自己去想辦法學(xué)習(xí)、理解它，第二天你再來時，它就做對了。這種持續(xù)學(xué)習(xí)能力，幼兒就能做到。在我看來，這似乎是我們需要構(gòu)建的重要組成部分。那么，沒有這個能力，能算是大多數(shù)人認為的AGI嗎？我會說顯然不能。我是說，很多人會說我們現(xiàn)在的模型就是AGI。我?guī)缀蹩梢钥隙ǎ绻覀儞碛挟斍八降闹悄芗由夏莻€能力，那顯然就非常接近AGI了。但也許大多數(shù)人會說：好吧，即使沒有那個，它也能完成大多數(shù)重要的知識任務(wù)，在大多數(shù)方面比我們大多數(shù)人都聰明，這就是AGI。它發(fā)現(xiàn)了新的科學(xué)知識，這就是AGI。我認為這意味著這個術(shù)語雖然我們都很難停止使用，但定義非常模糊。有一件我希望我們能為AGI做對，但我們從未明確定義的事。現(xiàn)在大家關(guān)注的術(shù)語是超智能。所以我的提議是，我們同意AGI這個概念已經(jīng)模糊地過去了，它沒有太大改變世界，或者長期來看會，但好吧，我們在某個時間點已經(jīng)建造了AGI，我們正處于一個模糊時期，有人認為我們有，有人認為沒有，越來越多的人會認為我們有，然后我們說：下一步是什么？超智能的一個候選定義是：當一個系統(tǒng)能夠比任何人（即使有AI協(xié)助）更好地完成美國總統(tǒng)、大公司CEO、大型科學(xué)實驗室負責人的工作時。

我認為國際象棋的例子很有趣。我記得很清楚，深藍擊敗了人類。然后有一段時間，人類和AI一起比單獨的AI更厲害，后來人類反而拖了后腿，最聰明的是不需要人類幫助、不理解其偉大智能的AI。我認為類似的東西可以作為思考超智能的一個有趣框架。我認為這還有很長的路要走，但我希望這次能有一個更清晰的定義。

Alex Kantrowitz：

Sam，你看，我已經(jīng)使用你們的產(chǎn)品三年了，每天都在用。它們確實變得好多了。簡直無法想象它們未來會怎樣。

Sam Altman：

我們會努力讓它們變得更快更好。

Alex Kantrowitz：

好的。這是我們第二次交談，感謝你兩次都如此坦誠。謝謝你的時間。感謝各位收聽和觀看。如果你是第一次來，請點擊關(guān)注或訂閱。我們的節(jié)目里有很多精彩的訪談，未來還有更多。過去一年，我們兩次采訪了Google DeepMind的CEO Demis Hassabis，其中一次還有谷歌聯(lián)合創(chuàng)始人Sergey Brin。我們還采訪了Anthropic的CEO Dario Amodei。2026年我們還有很多重磅訪談。再次感謝，我們下次《大科技播客》再見。