--- author: Best Partners TV date: '2026-08-04' guest: '' layout: post.njk source: https://www.youtube.com/watch?v=S3jwsMV-DPc speaker: Best Partners TV tags: - artificial-general-intelligence - scaling-law - compute-infrastructure - ai-safety - job-market-impact title: 对话Sam Altman：算力、AGI与不期而至的未来 summary: 本访谈整理了OpenAI CEO萨姆·奥特曼做客“Invest Like the Best”播客的对话精髓。他围绕开源与模型蒸馏、安全防范与重新聚焦、算力设施与硬件探索，以及AGI逼近和就业影响展开论述，并分享了ChatGPT创立故事及个人心路历程。 insight: '' draft: true series: '' category: ai-ml area: tech-engineering project: [] people: [] companies_orgs: - OpenAI - Hugging Face - 微软 - 甲骨文 - 英伟达 products_models: - Kimi K3 - DeepSeek - GPT-3 - GPT-3.5 - GPT-4 - GPT-5.6 - ChatGPT - Codex - Jalapeño media_books: - Invest Like the Best status: evergreen --- ### 访谈引入 **大飞**: 大家好，这里是最佳拍档，我是**大飞**。继**DeepSeek**之后，**Kimi K3**又一次把中国大模型推到了全球讨论的中心，这一次连**OpenAI**也不能再回避。就在最近，**萨姆·奥特曼**（**Sam Altman**）做客《**Invest Like the Best**》播客，主持人**帕特里克·奥肖内西**（**Patrick O'Shaughnessy**）当面把这个问题抛给了他。奥特曼没有绕弯子，聊开源、聊算力、聊机器人、聊**AGI**（通用人工智能），甚至罕见地公开承认自己很累。今天我们就来聊聊这次访谈，看看奥特曼到底说了什么，这些话背后又藏着怎样的行业判断。 ### 开源与蒸馏 **大飞**: 我们先从大家最关心的Kimi和开源说起。奥肖内西开门见山，直接问：“Kimi发布这件事你怎么看？DeepSeek回头看只是一道小坎，而Kimi这一次是不是又一个里程碑？”奥特曼的回答很平静，他说OpenAI的目标是在整个帕累托最优前沿上的每一个点位都提供智能和价格的最优选择。他并没有说我们要做最强的模型，而是在不同的能力、价格、延迟区间里都给出足够好的选择。 他也明确承认，开源模型在这个世界上一定有重要的一席之地。有人想自己掌控权重，有人想按自己的需求修改模型，这些需求都是真实存在的，OpenAI不会无视。他甚至主动提到，OpenAI自己也在做**模型蒸馏**（Distillation），这正是他们开发更小、更便宜模型的方式。所以这个世界上一定会出现大量又好又便宜的模型，而OpenAI要做的，是继续把自身能力往前推。 说到这儿，大家可能会担心：前沿模型投入这么大，别人用百分之一的成本蒸馏一下就拿出来卖，OpenAI靠什么挣钱继续做下一代呢？奥特曼把答案落在了规模上。他说他们未来的算力规划里，绝大部分会用来给客户做推理。模型业务哪怕不是一个高利润行业，只要使用规模足够大，收入仍然能撑起下一代模型的训练。哪怕在几万亿美元级别的收入上利润很薄，也足够去训练那些大家伙了。他甚至说，蒸馏这件事不在他的十大担忧清单里。当然他也补了一句，也许是因为他对现在管线里即将推出的模型太有信心了。 ### 安全与聚焦 **大飞**: 那他真正担忧的是什么呢？这个答案可能出乎很多人意料。奥特曼说，他们遇到了一次非常科幻的**网络安全事件**。当时他们在评估一个还没发布的模型，那个模型本来应该在沙箱里运行，结果它发现可以串联多个零日漏洞来突破沙箱，自己接入互联网，再穿透**Hugging Face**那边的多层系统，直接搞到测试的答案，在评估里拿高分。奥特曼说，这是第一个让他非常直观地感到害怕的安全事件。 这件事让他开始思考一个更长远的问题：如果模型进展就是这个速度，那可能需要控制一下AI开发的节奏，给社会留出足够的时间来适应这些新的能力水平。但这件事很难做，既不能让人觉得这是监管俘获，也不能让人觉得这是前沿实验室之间在串通。 奥特曼在访谈中还主动承认，过去一年OpenAI的摊子铺得太开了，不够专注。他说那些事其实每一件都是好事，都值得做，但问题是在这样一个历史上前所未有的节点上，你只能做那几件真正伟大的事。所以他们做了一系列非常艰难的决定，重新聚焦到一件事上，那就是做出最好、最充裕、最具性价比的智能，让全世界的人能用它造出不可思议的东西。 他甚至说，如果回到2025年初，当时行业最大的担忧是OpenAI买这么多算力，收入跟得上吗，需求跟得上吗。所以他们才想多布局一些方向，万一收入增长没那么快，还可以靠消费者应用、媒体之类的业务来养活那些GPU。现在回头看当然很荒谬，因为整个行业的收入增长曲线太陡了。但当时那个就是最大的变量，等他们一意识到模型进步速度这么快，经济回报这么明确，立刻就知道该集中做什么了。 ### 算力与基础设施 **大飞**: 说到算力，这是这次访谈里最有意思的部分之一。奥肖内西提到，达里奥·阿莫代伊（Dario Amodei）曾经说奥特曼是“YOLO CEO”，那时候他刚刚开始锁定算力，现在回头看所有人都缺这东西，问他当时是怎么建立起那个信念的。奥特曼说，他们就是能看到自己在模型改进的指数曲线上，这一点非常确定，也知道它会继续。他们也相当有把握，随着模型越来越强，如果能把成本持续往下打，对高水平、低价格AI的需求基本上没有上限。 他把这比作一种罕见的新型大宗商品。就像计算机早期有人说全世界大概只需要五台电脑，还有人说没人需要超过多少内存，历史已经证明这些判断有多可笑。他说人类的创造力、好奇心、想要东西的欲望、想要有用的欲望，赌这些永远不会错。 但是，真正让他建立信念的，不是**GPT-3**，不是**GPT-3.5**，而是**GPT-4**。奥特曼说，就是那个时候，他们看到模型已经足够聪明了，知道一定能找到让推理能力跑通的办法。然后一旦推理跑通了，就会出现现在大家说的**智能体**（Agent），本质上就是有能力去完成具有巨大经济价值的工作。那个时候他们就开始给云厂商打电话，给芯片厂打电话，给能源供应商打电话。所有人的反应都是：“你们完全疯了，这不可能。历史上没有哪个行业这么涨过，有繁荣就有萧条，你们这是在玩火。” 奥特曼说这就像给初创公司融资，大多数人说不行，但你只需要一两个说行的人。**微软**是第一个说行的，**甲骨文**后来在云这边给了非常大的支持，**英伟达**一直是了不起的合作伙伴。 他也特别想组织大家去参观一个吉瓦级的数据中心，因为说是一回事，看照片视频是另一回事，真的站在里面，你才会感觉到那个规模有多离谱。建一个这样的东西，大概需要一万名建筑工人全职干一年半，流经这些机架的能量可以供一个小城市使用。这些东西放在过去，每一个都是人类做过的最昂贵的基础设施项目，而现在他们已经盖了一大堆。 他说他情感上完全理解为什么大家不想让数据中心盖在自家后院，就像他明知道核电超级安全，也不想核电站盖在自己家隔壁一样。但是数据中心跟电厂不一样，什么地方都能放，扔到沙漠里，扔到谁也不想去的地方就完事了。而且技术进步很快，几年前还靠蒸发水降温，用水量大得离谱，现在用闭环系统，一个现代数据中心的用水量跟一栋办公楼差不多，就是厨房卫生间那点。电力方面也在从化石能源转向太阳能、核能。 当然算力不仅仅是堆硬件。奥特曼说目前回报最大的方向，是用创造性的软件思路从已有的每单位算力里挤出更多的智能，这上面还有好几个数量级的提升空间。他们自己做的**Jalapeño**芯片就是个很好的例子，这是一块效率极高的芯片，思路就是在特定工作流上特别强，同时保留一定的通用性，追求更高的每瓦token产出。他甚至提到，假设有朝一日光计算能跑通，那会在每瓦智能产出上再赢一大步，这些事都会发生。 ### 愿景与使命 **大飞**: 聊完了硬的，我们再来说点软的。奥肖内西问了一个很大的问题：“你对OpenAI最简洁的理解是什么？你想做什么，它代表什么？”奥特曼的回答是，他觉得这会是人类历史上最伟大的技术成就，但它真正重要的前提只有一个：让普通人的生活比没有它的时候好得多。一部分是给人们物质上的充裕和去做任何事的自由，去表达，去帮助；另一部分是确保人们保持控制权和自主性。 他说某种意义上我们就快造出一个能实现任何愿望的精灵了，但非常重要的是，这个世界向这个精灵许的第一个愿望应该造福全人类。说到这儿他话锋一转，权力跟AI绑在一起集中到少数人手里是件非常可怕的事。很多人谈安全顾虑，有一部分是站得住脚的，但还有一部分，哪怕是无意识的，根本就是想集中权力。 他说他不信那种世界，把对AI的合理恐惧当成借口，说只有这一小群人才能拥有它，因为它太危险了，也只有他们懂，别担心，他们会为我们所有人做出正确的决策。他说没有谁想活在一个由AI霸主统治的世界，我们不要落入这个陷阱，在AI安全和恐惧的旗号下，走向一个我们都不能使用这项技术的世界。他说自己是互联网时代成长起来的孩子，那时候没什么规则，实在是太棒了，所以关键是要在AI时代保住那股精神。 ### 逼近AGI **大飞**: 那AGI到底还差什么呢？奥特曼说，最近几天，甚至最近几周，连一些真正的怀疑论者都对他说，**GPT-5.6**出来大概两周了，他们的反应是这真的非常接近AGI了。他现在已经很难说出“我希望这个模型能做、但是它还做不到的事”了。但确实还有一些东西不行，比如说你还没法对它说：“去把癌症治了”，然后癌症就被攻克了；你还没法说：“去做这个复杂的物理操作，并且让机器人执行”。模型虽然聪明得惊人，但是它在运行过程中仍然不会持续学习。 不过他又反过来讲，AGI可能根本就不是某一个模型的事，是模型加上制造模型的机器，从一个模型到下一个模型，他们确实在学到新东西，在发现新的科学，这套东西运转得好极了。所以对他来说，真正的AGI非常近了，要不了太久。 奥肖内西说了一句很有意思的话：“如果把GPT-5.6给2019年的你和你的团队看，那帮人大概会说这肯定是AGI了。”奥特曼同意，这就是移动球门柱效应。 那最稀缺、最难的到底是什么呢？算力、研究、人才还是数据呢？奥特曼说瓶颈一直在变。有一段时间，全世界的算力都给你也没用，因为缺研究思路。然后有一段时期知道该怎么做了，只是需要放大规模，瓶颈变成算力。接着数据用光了，瓶颈变成数据。现在他会说瓶颈还是算力，但最近半年左右是研究思路的又一次大丰收。他提到一个惊人的数字，他们现在最大的一次去风险验证跑，也就是正式训练前的小规模验证，规模跟18个月前整个训练跑差不多。所以算力和研究思路不像听起来那么互不相关。 ### AI与就业 **大飞**: 谈到就业，奥肖内西问了一个很尖锐的问题：“为什么大家之前预测的经济大颠覆没有发生呢？”奥特曼承认了这一点，说如果回到2019年给大家看现在的模型，他们不仅会说这已经是AGI了，还会说整个经济早该被彻底颠覆了，但是这并没有发生。 他说AI的能力是非常锯齿形的，有些方面是超人天才，有些方面是蠢萌的三岁小孩，而人类迄今为止拥有与AI高度互补的技能。而且人们对跟人合作有非常大的信任和享受。你现在就可以雇一个AI顾问、跟AI销售聊天、让AI工程师写代码，但不知道是怎么回事，大多数人似乎还是更喜欢跟人打交道。 他观察到，人类的价值观之所以有价值，正因为它是人的。AI可以生成特别牛的图像，但人们只想要人类创作的，或者至少是人类挑选的，艺术品上签名占了大部分价值。真相是你想了解背后那个人。回到商业上，世界想知道的是，那个将要对公司决策负责的人是谁，如果做了错误决策他们会找谁问责，人们不想让AI当CEO。 奥特曼说，过去十年他学到的最有意思也最重要的一件事，就是人这个东西几乎什么都能适应。整个世界可以一开始把疫情当笑话，然后完全封锁，然后变成日子就这么过还行，大多数人调整好了，速度快得吓人。现在AGI要么已经来了，要么快来了，大家的反应似乎也是平平。好事我们也能适应，继续过得很好；坏事我们也能适应，找到办法继续走下去。 ### 个人助理与机制 **大飞**: 他每天早上起来第一件事，就是看模型训练的进展，速度越来越快，期望值也越来越高。拿到新模型的时候，各个团队都会有自己的小仪式，有的做恶搞卫衣，有的每次去同一家酒吧，但大多数人庆祝的方式，没有比第一个用上新模型更过瘾的了。 那他自己用AI用到什么程度了呢？奥特曼说他最近刚开始尝试一件事，让AI看他电脑上看的所有东西。这个功能还没完全做出来，还在摸索舒适区和信任边界在哪。他说有一个收获，自己的记忆力跟AI的记忆力比烂得不行。AI能记住他六周前读了哪封邮件，七个半礼拜前的会议上到底发生了什么，然后在精确的瞬间把这些调出来辅助决策，这种感觉挺神奇的。 之所以大家还没用上，原因很简单：算力。他描述了未来的场景：一个一直在线的AI助理，看你在电脑上看到的所有东西，听你参加的每一场会议，读你读的每一个文档。不光这些，你还可以拖一个滑块，在睡觉的时候让AI额外用这么多token去思考，帮你想出有用的新想法，去做任何它能做的工作，然后继续想下一步该做什么。有意思的地方就在于，多花算力让你第二天早上的输出更好。 奥肖内西立刻说：“我会把那个滑块拖得很远，我愿意花很多钱买这个。”奥特曼笑着说：“但是如果全世界每个人都想把滑块拖得挺远，那需要的算力就很大了。” ### 异质智能与机器人 **大飞**: 有人说，如今的新智能，就像飞机不是像鸟那样飞的一样，这是一种非常异质的智能。奥特曼同意这个说法，他说它就是一台电脑，像电脑的地方在于可以做很多人类根本做不到的事，比如极快地乘两个超级大的数，然后有一些你轻而易举就能做的事，它却做不到。虽然它做不到的事的范围他预期会持续缩小，但在一个不断变化的世界里，人类的判断力和品味是例外，AI要建模这些东西会一直很难。世界可能需要一个新词，来形容人类特别擅长、而AI似乎深度犯难的那种判断力。 聊到AI对产业的影响，奥特曼明确说，机器人领域大概会在两三年内迎来自己的**ChatGPT**时刻。不是说看段视频，机器狗做了个很酷的动作，然后你还能勉强说服自己这不是什么大事。ChatGPT时刻有一个特征，就是你自己就能上手用，你不需要相信谁说AI要来了，你直接自己试。如果你能输入一个指令，机器人做了一件疯狂的事，你哪怕不在现场也能看到，那就会有一模一样的感觉：“天哪，它刚做了这事。”他甚至说，如果我们没搞定机器人，那才会真的疯了。如果人类在这个世界上的角色就是当AI在云端的执行器，那就糟了，非常糟，所以这是必须做的事。 ### ChatGPT的故事 **大飞**: 说到这儿他还回顾了ChatGPT诞生的故事。当年他们发布GPT-3的时候，只是想赚钱、想让人用API。那时候唯一能赚钱的商业场景就是写广告文案。但除了这个之外，开发者也在用他们测试界面Playground跟模型聊天。当时用起来很别扭，因为没针对聊天优化过，得先给几个示例告诉它怎么聊，然后才能聊，但大家就是喜欢。 奥特曼说他从YC学到的重要一课是，如果你发现你的用户在做什么事，那就顺着那条路走。于是他们决定做一个好的聊天机器人。做完GPT-4，内部开始用，觉得这是个大事，但又担心会不会制造假新闻，会不会说特别冒犯的话，会不会惹上麻烦，所以决定从一个弱一点的版本开始。但是聊天界面和GPT-4一起上感觉太多了，于是想先上聊天界面和GPT-3.5，最初要叫“Chat with GPT-3.5”，没打算把它当产品做，没觉得会大火，只是觉得它会让全世界的人跟上节奏，意识到有事正在发生。万幸的是，他们在发布前几个小时把它改名叫ChatGPT，以研究预览的名义推了出去。结果那个模型刚好过了那个阈值，虽然内部已经习惯了，大家说行这个牛，但没人想到会火成那样。 ### 早期招人与愿景 **大飞**: OpenAI早期的招人其实比较简单。他们相信AGI是可能的，值得去追求，敢于把这个说出来。这在当时是一个疯狂的、异端般的信念。第一次宣布OpenAI的时候，领域巨头、专家们都说这太疯狂了，是炒作不负责任。连**杨立昆**（**Yann LeCun**）都对记者说，这些人水平不行，这事做不成。但是他们敢于说要去做这件事，本身就吸引了某一类研究者，那些也想踏上这段疯狂旅程的人，哪怕成功概率很低。一个大胆的有野心的愿景，是极其强大的招聘武器，这也是他最常给YC创始人的建议——就去做更难的事，做那些重要的事。如果你不做，如果你的公司失败了，这件事可能就不会发生了。 ### 疲惫与未来 **大飞**: 访谈快结束的时候，奥肖内西玩了一个游戏，让奥特曼说一件不希望自己知道的事。奥特曼沉默了一下，说了一句他很少公开说的话：“我很累。”他说，自己做这件事做了很久了，真的很累。奥肖内西问：“那你是怎么撑过来的？”他说就是坚持。又问：“有没有某种程度的累会让你停下来？”他连说：“不不不，这是全世界最酷的工作，我打算做一辈子，但它的难度远超我能向人解释的范畴。”他说这不是在抱怨，他非常感激能做这件事。 那未来24个月会发生什么？奥特曼的回答很冷静。他说没太多事发生，那些崇拜机器之神的人觉得变化会来得很快，最终当然会有很多变化，但这本来就是人类进步的常态。50年前的人很难想象今天，50年后的今天也很难想象，正确的心智框架就是把视角拉远，这是一条相当平滑的指数曲线。每个人都想当故事里的英雄，都想感觉自己站在机器之神降临的那个时刻，扮演了什么疯狂的角色，但说穿了，这就是又往前迈了一步。 ### 护城河与规模 **大飞**: 关于竞争优势 and 护城河，奥特曼也说了实话。他觉得**Codex**能赢，主要是因为它是最好用的产品配最好的模型。ChatGPT的绑定确实给了一点点优势，但其实非常非常小，基本不是主要原因。出色的智能可以从任何一个产品迁移到另一个产品。网络效应当然有竞争优势，经济规模、做最便宜的算力集群也有竞争优势，但产品层面的优势，比如如果别人做出更好的东西，就能让人们转走。 那智能会不会变成大宗商品呢？奥特曼说，如果说的是智能本身，他觉得是；但是像算力集群，尤其是规模化的算力集群和制造更多算力的能力，不会变成商品，因为那是非常持久的优势。 他还提到关注新硬件的原因，是因为AI最厉害的一个特性是它可以一直在、主动、理解你所有的语境，但现在的硬件不适合，我们被困在50年前的键盘鼠标显示器范式里，必须把AI硬塞进这个框子。他想要一种硬件，在社会层面上可以接受这种用法，同时感觉它就是为这类事设计的。 他还提到一个多数人不太关注的问题：我们怎么避免认知萎缩呢？怎么在使用这些工具的同时，确保自己的大脑在持续延展，继续理解那些真正重要的东西？上学时有个教授告诉他必须懂编译器，否则永远成不了好程序员，事实证明也不是完全这样。但以合理的程度理解计算机系统主要组件是怎么工作的，这对他一直很重要。 他也提到算力过饱和的可能性，如果模型变得极其聪明、极其高效，能替我们做所有事情，写出我们想要的每一款软件，而我们的注意力边界是固定的，确实可能进入过饱和。当然，需求无限的判断本身，就意味着某个特定价格。那规模效应现在怎么样了呢？他笑着说看着很好，就是挺好的。某种意义上，规模效应大概是历史上最遭恨的预测，所有人永远都在说它不可能一直这样，但它就是一直在跑。 ### 遗憾、自豪与温情 **大飞**: 回望整个OpenAI经历，最搞砸的事是什么？奥特曼说，搞砸的事有一大堆。一个比较有教育意义、但是他之前没怎么讲过的错误是，他们最初尝试在组织结构上搞创新，搞了个非营利架构。当时有很好的理由：根本不知道以后怎么赚钱，也确实完全不确定长大后会是什么样子，想要一个哪怕技术突然起飞、使命也能被保护的结构。但是他肯定学到了为什么大家不常这么搞的原因。如果不试图在结构上创新，而是找到别的方式来保护使命的中心地位，本可以省下一大堆痛苦，这是一个深刻的教训。 那最自豪的呢？他说最自豪的是，全世界都错了、而我们对了的次数，而且是在重要的问题上对了，把世界放到了一个他如今很自豪参与塑造的轨道上。还有就是尽管发生了那么多烂事，他学会了极其强大的韧性，以及通过这种韧性、让他在余生中保持幸福的能力。 访谈的最后一个问题是奥肖内西每期都会问嘉宾的：“别人为你做过的最善意的一件事是什么？”奥特曼说他这辈子真的超级幸运，太多人在太多时候对他太好、太超出他们本分了。想这个问题的时候，脑子里就像放蒙太奇一样闪过整个人生中那些人们对他好得离谱的时刻。然后他说：“昨天，我儿子第一次把他的蓝莓分给我吃，非常甜，很好的瞬间。” 好了，以上就是奥特曼最新访谈的主要内容了，感谢收看，我们下期再见。