Altman最新万字长谈：很多人都用错AI了，算力不是成本，而是利润中心！

一场罕见的播客对话，揭示了OpenAI全面转向“代理（Agent）”与“个人AGI”的战略重构，以及在这场不可逆的技术狂飙中，算力如何作为一门“稳赚不赔”的差价生意，成为决定未来商业格局与人类阶层的终极筹码。

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在生成式AI商业化落地的深水区，市场对大模型公司的关注点正从单纯的技术跑分，急剧转向商业模式的闭环、高昂资本支出的可持续性，以及未来的应用增量空间。

4月22日，OpenAI的两大核心人物——CEO萨姆·奥特曼与总裁格雷格·布罗克曼罕见地共同做客播客节目。在这场长达近一个半小时的对谈中，两位高管不仅首次向市场勾勒了OpenAI未来清晰的盈利逻辑与产品收敛路线，还正面回击了当前围绕算力瓶颈、马斯克诉讼以及竞争对手“贩卖焦虑”等核心争议。

通过这场对话，我们可以清晰地看到：OpenAI正在从一家“大模型研发机构”，加速蜕变为一家以“算力倒卖”为底层逻辑、以“全能代理（Agent）”为超级入口的基础设施巨头。

大多数人还以为这是搜索引擎

访谈伊始，主持人Ashlee Vance讲述了一个细节：她带儿子参观俄亥俄州欧柏林学院，在一个600多人的礼堂里，台下那些所谓的精英学生，抛出的AI问题停留在"课堂上怎么用"和"如何防止学生作弊"。

Ashlee说："当时我最强烈的感受是，天呐，你们对眼前正在酝酿、并即将席卷所有人的巨变简直一无所知。"

这种认知滞后，奥特曼认为有迹可循。他回顾了ChatGPT上线前OpenAI的处境：

"我们赢过电竞比赛的人类冠军，造出了能单手解魔方的机械臂，发了极其漂亮的论文，甚至登上了《纽约时报》头版。我们当时觉得自己做得很棒。但现实是，根本没人在乎，它也没有在真实世界激起任何水花。"

直到ChatGPT面世。

奥特曼直言："从纯技术维度来看，ChatGPT绝对不是我们做过最惊艳的突破，远远不是。"但这一次，世界被刷新了——因为人们终于能直接感受到它，并从中获得真实价值。

布罗克曼讲了一个更具象的故事：

他的一位朋友，听妹妹描述一个想做的App，一边听一边把需求输入Codex，几个小时后应用就跑起来了。妹妹惊呆了：这是谁做的？Brockman的朋友回答："是你自己做的。"

这个顿悟时刻，正是当下绝大多数人依然缺失的。他们停留在刷文章了解AI，没有真正用AI把想法变成现实。

布罗克曼总结了这背后的本质转变："我们正在重塑机器，让它来主动适应人类。"过去几十年，是人在适应机器，必须学编程语言、理解底层逻辑；而现在，你只需要下达意图。

商业本质：“算力不是成本中心，而是利润中心”

对于华尔街最为焦虑的“巨额算力资本开支（CapEx）究竟何时能见回报”这一问题，布罗克曼给出了一套极其简单粗暴，却极具商业说服力的底层逻辑。

“有一点需要认识到，对我们来说，算力不是成本中心，而是利润中心。”布罗克曼在谈及商业模式时一针见血地指出，“在很多方面，我们的业务极其简单。我们按算力进货，然后加上利润率转售。只要我们有正向的利润率，它就是可扩展的，因为需求是绝对无限的。”

这种“赚取算力差价”的商业闭环，赋予了OpenAI无限扩张基础设施的底气。奥特曼回忆起ChatGPT发布后的状态：

“我们必须买下所有的算力，我们就是得这么做，因为需求太明显了。”

对于市场传闻OpenAI在削减基础设施规模的论调，奥特曼予以了强烈驳斥。他强调公司会继续尽可能多地建设数据中心，并指出美国在物理制造业和电力基础设施上的落后是真正的隐患。

为了解决建造数据中心的物理瓶颈，奥特曼指出了一条破局之路——通用机器人。

“如果美国要在制造业上保持竞争力，我们需要大量能够制造更多机器人的机器人。如果我们能拥有通用机器人……你去用这种方式配置工厂，去开采和提炼资源，那么竞技场就彻底改变了。”

随着AI能力逼近AGI，奥特曼认为，决定未来社会权力和财富分配的唯一核心指标，不再是“技能”，而是“算力资源”。

奥特曼在访谈中推演了未来的两种社会形态：

第一种未来：“下限被大幅拉高，物质极大丰富，人们会觉得比十年前富裕了10倍。但同时，由于AI是一个极其强大的杠杆，那些本就掌握资源和算力的人将被放大，我们可能会拥有一些万亿富翁，不平等将剧烈恶化。”

第二种未来：“总体的繁荣度妥协了，普通人可能只觉得富裕了一倍，但换来的是更均匀的分配。”

理智上，奥特曼倾向于第一种绝对繁荣，但他深知这在情感上难以被大众接受。因此，他给出的唯一解药是“做大算力总盘子”：

“每个人都应该渴望获得更多的算力……因为如果算力受到限制，价格飙升，它最终将沦为富人的专属特权。”

在经历了狂奔之后，OpenAI正在进行极其残酷的内部资源优化。布罗克曼目前已全面接管公司的产品与研究协同。他向市场释放了一个极为重要的增量信息：OpenAI正在进行重大的战略收敛，将核心资源全部向“代理（Agent）”倾斜。

为了保证这一战略，一些曾经惊艳世界的明星项目被果断剥离或降级，其中就包括视频生成模型Sora。

当被问及为何砍掉Sora时，布罗克曼直言不讳：“因为它是科技树上一个完全不同的分支。它的使用场景与我们的核心目标并不统一。”

对于接下来的产品形态，布罗克曼给出了明确的定调：“我们显然正处于向代理（Agents）过渡的时刻……模型已经从‘产品本身’转变为‘产品的一部分’。”

他透露，OpenAI目前的绝对主线任务分为三步：

第一，智能体平台（Agentic Platform）：布罗克曼将其描述为"大脑加身体"——模型是大脑，而OpenAI正在构建的软件层是身体。"这一层非常厚，包括技能、连接器、计算机使用、上下文记忆管理，两者必须协同设计。"
第二，面向所有人的Codex（计算机工作）：布罗克曼明确表示，Codex将从面向软件工程师扩展至"每一个人"，并强调用语选择："我不用'知识工作者'这个词，没人觉得自己是知识工作者。我用'计算机工作'——你有多少时间是坐在屏幕前驼着背、得腕管综合征的？就是这些工作，我们来接管。"
第三，个人AGI（Personal AGI）：定义是一个"真正了解你、拥有你的背景、你可以信任的AI"。布罗克曼举例说：它知道你喜欢的乐手来你所在的城市演出，票刚开售，直接帮你抢好票，因为它已经建立了足够的信任，知道"这件事不用请示"。

他总结道："你不需要语言模型，不需要各种细节。你只需要一个能代表你运作、了解你目标的东西——这就是我们在构建的。"

回应市场争议：马斯克的诉讼与竞争对手的“恐吓营销”

在对谈的最后，两位高管罕见地展露了强硬的一面，正面回应了围绕公司的外部纷争。

针对马斯克对OpenAI发起的诉讼，布罗克曼将其视为一次“说出真相的机会”。他直指当年谈判破裂的核心原因并非非营利架构，而是权力欲：

“他（马斯克）需要多数股权，需要做CEO，需要绝对控制权。……我们不能同意，因为我们真的相信不能让一个人掌控整个未来，不管这个人是谁。这就是导致我们说‘不’的破裂点。”

关于即将到来的与马斯克的诉讼，奥特曼少见地表现出某种期待："我有点担心他会在开庭前撤诉，让我们没机会把这一切都说清楚。"

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被问及OpenAI与Anthropic谁执行得更好，布罗克曼承认："在把模型应用于真实的混乱代码库这件事上，我们比Anthropic晚意识到。这一点他们值得称赞，也让我们提升了执行力。" 但他随即补充，"头对头，Codex对Claude，我们得到的结果非常有利。"

此外，奥特曼对竞争对手（访谈中明确提及了Anthropic）的市场策略表达了强烈的不满。他将部分同行强调AI极度危险、拒绝与政府合作的行为，定义为“恐吓式营销”。

“这显然是令人难以置信的营销手段——告诉大众‘我们造了一颗炸弹，准备扔在你们头上，但如果你被我们选中，我们愿意以一亿美元的价格卖给你一个防空洞。’”奥特曼犀利地抨击道。

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访谈实录译文（部分作了删减处理）如下，由AI辅助翻译：

Greg：1, 2, 3. 好的。（通话测试）
主持人：完全正确。
Altman：我们要在90分钟里把所有个人戏剧都讲完。
主持人：哦，是的。哦，别担心。谈谈构建超级智能。
Altman：这部分都会在播客里吗？
主持人：不会。
Altman：好吧，也许不会。
容忍我稍微有点傻的开场，但我觉得你们会没事的。
主持人：欢迎来到金融堡垒，资本之都。这不是那个播客。这是Core Memory。我是Ashlee Vance，我是Kylie Robison。我想我们为你准备了一集精彩的节目。通常，我们会在这个环节介绍嘉宾，但这次也许没必要。
今天我们请到了Sam Altman和Greg Brockman，OpenAI的联合创始人。你可能听说过它。感谢你们来到这里。
Altman：感谢邀请我们。
Greg：非常感谢。
主持人：我想这是你们第一次一起做播客吧？
Altman：太棒了。但我想这是真的。至少很长时间没有了。很长时间了。
主持人：也许是第一次。而且我不会因为你们在我们的节目上做这个而跟你们抢，但你们确实买了一个播客。是吗？
Greg：我们只是锁定了。
主持人：你们锁定了。是的，我接受。我接受。
主持人：我很好奇你们为什么买播客。其实我们不用深入讨论，但你们对此有什么简单的想法吗？
Greg：我认为做TBPN的人非常了不起。
我认为他们是非常有创造力的思考者。我认为在我们正在进入的这个世界里，构建这些对人们如此有用的AI系统，帮助人们理解为什么这对他们的个人生活和工作生活有价值，这些正是我认为能够帮助传达这一信息的人。
主持人：我看到你在上面。你上过TBPN吗？
Greg：我上过。
主持人：好的。好的。我不是每集都看，但这是一个有趣的播客。
好吧，我想，你知道，既然是你们两位，我们至少有一段时间没有一起做过了，我想在开头稍微回忆一下过去。
Kylie和我这些年来都认识你们两位。你知道，我只是，我们在准备这次采访时在回想。我们刚过了10周年纪念日一点。你们是剩下的联合创始人中的两位。我想Wojciech是第三位。所以你们，你知道，你们是贯穿公司的这条恒定线索。
你们起步时是弱者。你们最终成为了领头羊。这一切经历了很多戏剧性、起伏。我是说我真的很好奇你们的关系在这一切中如何变化，你们如何相互配合，以及它是否随着时间而演变。
Greg：这是非常美好的。看，我们都希望戏剧性少一些，我们希望只专注于技术。
但在一个充满如此多混乱和戏剧、你知道的紧张、斗争和权力争夺的世界里，能与一个拥有完整背景的人建立关系是非常美好的。我们有所有这些历史，在美好的时光和非常艰难的时光中真正相互依靠。这一直是OpenAI最美好的事情之一。
你知道，在很多方面，OpenAI的第一个时刻是在我们2015年7月那次晚餐之后，Sam和我一起开车回城里，我们互相看着对方说，我们必须做这件事，对吧？一直有这样的讨论，现在开始一个能够追求AGI并产生积极影响的实验室是否太晚了？
Altman：现在看来这似乎很荒谬，我们当时如此担心，但已经太晚了。
Greg：是的。
主持人：你错过了。你错过了。
主持人：我记得你们开始的时候我也有那种感觉。
Altman：我当时想，"不，会逃跑的，你知道。"
主持人：是的。
Greg：是的。你知道，晚餐的结论是这并非明显不可能。我想我们两个都只是觉得，"好吧，这太重要了。我们就必须去做。"
是的。我认为这种精神一直延续至今，也体现在我们早期的很多运营方式中。我记得当时我正处于失业状态，所以第二天就全职投入了。Sam 其实还有份日常工作。但我们一直在通电话，大概一天五次左右。
Sam：是的，没错。
主持人：你们当时已经是很亲密的朋友了吗？还是说不是？
Altman：我们认识的时间已经很长了，或者感觉上很长——其实也没那么长。
Greg：2010 年、2011 年吧。
Altman：就是你开始在 Stripe 工作的时候。
Greg：没错，是的。所以我们是通过 Collison 兄弟认识的。
Greg：是的。所以我们之前算是一般的社交朋友。
Sam：我觉得没有我想的那么久。可能是 2010 年，而这是 2015 年，所以有五年时间。
Greg：时间会压缩。
Sam：是的。
主持人：显而易见的是，我是说在这一切的高压环境中，做这项工作——我能想象这只会让你们的关系变得更紧密。
Sam：是的。
Sam：人们会用"创伤性纽带"这个词。我讨厌这个说法。我更喜欢用"战壕里的战友"之类的说法。艰苦工作的一个好处——无论什么情况下都是如此，但尤其是在压力重重的时期进行艰苦工作——是你真的能锻造出这种关系，至少我没见过通过其他任何方式能形成这样的关系。
Greg：是的。我确实认为 Sam 和我的工作和相处方式可能与你对典型联合创始人关系的预期不同。我觉得我们就是保持着持续的联系。一天五个电话，每次两分钟、五分钟，这种精神一直保持着。
Greg：我认为我们就是在不断同步，我们并不总是在所有事情上都意见一致，对吧？我们看待世界的角度并不完全相同。但这正是我们在一起如此强大的原因，对吧？我认为我们有非常互补的方法。Sam 会说这是一个想法，我会思考也许我们可以用另一种方式做，或者如果我们从这个角度切入会怎样，或者这和我们正在考虑的其他事情有什么关系。
Greg：我非常欣赏 Sam 的一点是，我认为他总能看到不同想法之间的联系，或者就是专注于我们需要达到的大局，然后我们一起弄清楚该怎么实际去做。我认为将宏大抱负与执行联系起来，这一直是 OpenAI 的特色。
主持人：是的。在这十年中，有哪些时刻你们觉得你们的分歧真的很重要？你们记得什么关键时刻吗？
Sam：我认为 Greg 做得最好的一件事——这不是我的本能——是真正推动专注于最重要的事情，无论是在他自己的工作中还是在公司要做的事情上。
Sam：所以有些时候我想做更多的事情，Greg 就会说，你知道，这是最重要的事情吗？让我们真正只做这件事。让公司集中精力。我们在这方面有过分歧，而这一直是 Greg 在整个公司中非常有帮助的精神。
Greg：是的，是的。我还想补充一点，比如在思考算力方面，就是不断提高野心。有时我会觉得好吧，我在逻辑上知道是的，我们正在转向这个由算力驱动的经济，是的，需求总是会超过供应，但我们还有所有这些艰苦的工作要做，我们已经有了所有这些大型计算机，我们正在让它们投入运营，你知道你仍然有所有这些物理基础设施要建设，你已经感觉被淹没在其中了，而 Sam 会说不，我们需要更多。
我认为这实际上一直是一个非常重要的事情，就是有时候很容易忽视高阶位，就是这件事将会如此重要，不仅仅是接下来6个月，而是接下来2年、5年、10年都很重要。我认为保持这种平衡——你需要这种平衡，有时候需要深入细节，但不能被细节淹没。我认为这种平衡正是真正成就了OpenAI，也是我们未来发展方向的关键因素。
主持人：你们肯定有某个产品或战略是分歧最激烈的，是哪一个？
Sam Altman：我刚才在Greg讲话时就在想，这不是一个产品，但这是我脑海中浮现的事情。我本来就打算在你问之前说，我们过去经常讨论如何谈论安全问题。
我们从未在安全的极端重要性上产生分歧，也从未在做对或做错这件事会意味着什么上产生分歧。但这个领域在我们如何谈论安全、如何使用"安全"这个词、这在多大程度上是关于权力而非真正保持安全方面，一直有着奇怪的关系。
我认为在我们早期历史中，我更容易被卷入"我们必须以特定框架真正谈论这个问题"的思维中。而Greg非常有原则地坚持我们不会陷入传统框架。我们不能那样谈论。即便那时，因为这太重要了，我认为我们确实陷入了一个陷阱，用错误的框架谈论得比我们应该的更多。
但我认为OpenAI迄今为止最大的贡献之一就是找到了一种不同的方式来谈论安全。不仅仅是我们如何构建产品、如何谈论社会需要做什么，还包括我们如何部署它们。迭代部署的整个理念——达到一个世界，在这个世界里我们弄清楚如何部署随着风险升高而变得越来越安全的产品。
Greg在那里坚守了一条线，我认为这对公司来说相当重要，顶住了巨大的压力。我认为这对我们的整体战略相当重要，不仅仅是我们如何谈论事情，还包括我们如何交付和构建产品。
Greg Brockman：是的。如果你看看OpenAI基金会，也就是管理OpenAI并持有大量股权的非营利组织。它的一个支柱是AI韧性。这真正意味着思考如何让AI成为对世界有益的东西。答案不是任何单一干预措施，对吧？不是说你有了思维链监控就完成了使命。这实际上是社会应该围绕这项技术定位的一整套深层次的不同方式。
我认为这种视角——你不可能在一篇论文中解决AGI对世界有利的问题，这必须是一项全球性努力，需要来自社会、许多不同的人、许多不同方式的贡献，真正理解这项技术是什么、它将如何影响人们、如何影响世界。这在我们10年前刚开始时完全没有被理解或欣赏，因为很容易就陷入"你知道我们是技术专家，我们在构建技术，这是我们唯一需要解决的问题"的思维。我不是说有人明确这样说过，但我认为有时你会陷入这样思考问题的心理陷阱。所以我们花了很多时间成为第一性原理思考者，真正思考如何以一种实际帮助人们日常生活的方式，有效地向世界交付变革性技术。
有一件事你会意识到，如果你有一项非常强大的技术将会改变世界，那么如果你先有一项不那么强大的技术，并且已经帮助以积极的方式改变了世界，情况可能会更好。所以，如果你这样想，你就会开始真正被引向这样一条路——思考韧性，思考迭代式部署。
再说一次，我认为这就是OpenAI内部的很多动态，在我们两个人之间，我们总是在思考这些问题：我们如何真正实现这个使命并让它进展得更好。
主持人：是的，感觉就像昨天我在2022年、2023年的一场音乐节上见到你，那时关于AI的讨论和今天我们听到的完全不同。感觉这是10年来发生变化的地方，比如你们如何讨论安全性和对齐性。我想知道你现在如何反思这一点。比如，在那些小组讨论和新闻采访中，你会改变什么？关于谈论安全性，你学到了什么？
Greg：在谈到安全性之前，我认为作为技术极客，我们陷入了这样一个框架：我们说"我们要构建超级智能，然后……它会对你很好"，但我们没有把那些省略号填得足够充分。我们谈论我们正在构建这项了不起的技术，它会做所有这些美妙的事情。现在世界上有一种感觉：好吧，看起来你们是对的，你们确实要构建这个东西。但是为什么？我们为什么想要它？它会为我们做什么？整个领域说的很多话，比如"它会治愈癌症，你会很高兴"之类的，显然没有引起共鸣。
很多人会说，当然，治愈癌症那会很好。但我认为人们真正想要的是繁荣、自主权，他们将继续有有意义的工作可做。前几天我看到一篇令人难以置信的帖子，真的让我印象深刻，说的是"对抗逆境的权利"。人们实际上希望生活中有一些挑战。你不想每天都完美，所有事情都为你做好。人们对AI有一种恐惧，比如说你是对的，假设你构建了它，假设它赚了所有这些钱，做了所有工作，诸如此此类。那我要做什么？我的孩子要做什么？生活会是什么样子？成长会从哪里来？人们会为什么而奋斗？
Altman：我认为作为一个领域，作为OpenAI，作为Greg和我，我们谈论了很多关于这项惊人技术及其能做什么的事情，谈论了这个技术奇迹，但我们在"这就是未来的样子"这方面连接得不够。当我和有学龄儿童的家长交谈时，最常见的问题是："我的孩子应该学什么？未来会是什么样子？什么还会有经济价值？"我意识到这不完全是他们真正想问的问题。而是："在这个新世界里，我的孩子如何过上充实的生活？"你可以从经济角度回答这个问题，但这实际上并不能让人们安心。我认为这是因为这里有更深层次的东西。
我正想说，我认为我们实际上对此有很多见解。例如，在ChatGPT内部，有很多人说我的生命或所爱之人的生命通过ChatGPT获得的信息得救了，无论是有人的孩子有致盲性头痛，他们被拒绝做MRI，他们用ChatGPT研究症状，并用它来争取保险批准做MRI。结果发现是脑瘤。他们能够及时干预并挽救了他的生命。那个家庭说，在应对这种经历时，如果没有ChatGPT，我们完全不知道该怎么办。
而这只是一个故事。还有很多很多这样的故事。我认为人们真正理解到这项技术不仅能在抽象层面帮助社会，而且能够帮助到他们自己，对吧？它能帮助他们赚钱。现在我们开始看到这波创业浪潮。我认为这将是贯穿今年的一个重要主题。
而且我认为我们对此有很多认识，我们要构建这样的AI，能够做到不是让你去适应计算机，对吧？你想想我们的工作方式，这并不自然，对吧？这不是我们被设计来做的事情。而是计算机将为你工作。
主持人：那么问题是，什么是工作？什么是好的？什么是你真正想要完成的事情？这将是非常深刻的人性化的东西，对吧？这种能动性，这种赋能。所以我认为这项技术现在正在带来非常乐观的——不是盲目乐观，而是非常积极的变化，但人们更容易注意到的是什么将会消失。
比如你认为稳固不变的东西将会改变，但要看到即将到来的东西就困难得多。比如你将得到什么新东西？作为这种转型的一部分，会带来什么好处？我认为我们越来越意识到，除了阐明另一面之外，我们也必须真正把这一面说清楚。
主持人：基于你们两位刚才说的，我有几个问题。我刚和我儿子去了欧柏林学院，我们在一个房间里，大概有六七百人，我发现很有意思——我是说，这是在俄亥俄州，人们从全国各地赶来，校长在上面讲话，然后开放问答环节，很多问题都是关于AI的，但这些问题让我意识到我们在这里活在多大的泡沫里，因为这些问题——我并不是想贬低任何人——是相当基础的。我对这个房间的整体感受就是，"哇，你们真的不太了解正在展开以及即将席卷你们所有人的事情。"
我不知道，这不是——我不知道，这很令人担忧。对我来说，这很开眼界，你知道的，他们显然在问一些问题，比如你们将如何在课堂上使用AI？你们将如何阻止学生只是依赖它？但后来问题有所延伸，超出了这些范围，我觉得这个房间里相当聪明的人并没有真正接触到正在发生的事情。所以我的意思是，如果人们不知道这些可以做什么的例子，而我们甚至不知道这会呈现什么形态——你刚才说的——我看不出我们如何解决这个问题，以某种方式让人们做好准备。
Greg：我对这件事确实有一个比较积极的看法，就是我认为如果你只是阅读有关 AI 的内容，它会给你一种印象，对吧，又是那种感觉，就像你试图去理解这项新技术，它是什么，但当你使用它时，它是如此直观，对吧，这在很多方面就是 AI 的目的，就像你回想一下过去70年我们是如何设计计算机的，实际上机器并不太理解你，对吧，就像你脑子里有这些目标，你必须把它分解成机器的语言，无论是编写汇编代码还是好吧现在我们有了更高级的语言，现在你可以某种程度上和你的计算机对话，但即使你想想 ChatGPT 是如何工作的，你仍然需要真正理解语言模型的概念，对吧，比如为什么你必须创建新的对话，对吧，新的标签页，为什么它不能就是一个你可以对话的东西，记住所有内容，对吧，为什么，这些是技术上的限制，但我们正在改进它们，所以我认为我们正在构建的是最直观的技术。
我们正在构建一些可以让机器适应你的东西。当人们使用它时，他们会意识到，哇，这就是我可以用它做的事情。比如我喜欢听到的一些故事是中西部的某个人，你知道，我的一个朋友，他的妹妹告诉他她想要看到的一个应用，她希望有人创建的。
她详细地描述了它。当他在听的时候，他就像，"嗯嗯。嗯嗯。"一边把她说的话原原本本地输入到 Codex 里。按下回车。几个小时后，他给她看结果。这就是她描述的那个应用。她说，这到底是什么？谁做的？就像，这正是我想要的。
然后他说，是你做的。对吧。我认为每个人都会经历这种顿悟时刻。一旦你体验到 AI 能为你做什么，以及你现在被赋予了力量，就像你脑海中有一个你想在世界上看到的图像。如果你看看即将推出的一些新图像模型，我们有绝对令人难以置信的，就像你可以以前所未有的方式创造，而且如果你像，像我想到的另一个故事，我的祖母患有失智症和阿尔茨海默病
这对每个人来说都极其艰难。但真正让我印象深刻的一件事是，她实际上能够使用她的 Alexa 播放音乐，她仍然能记住歌词并跟着唱。这是她通过技术与她自己保持联系的一种方式。这真的让我印象深刻。
就像如果你能构建任何人都能直观连接的界面，以现在看起来我们拥有的那些针对特定个人的技术，或者你必须构建所有这些与你真正想要的东西并不深度相关的技能，而只是某种程度上特定于技术本身的技能。
Altman：在 Greg 说话的时候，我想到了三件事，嗯，我同意所有这些，其中一件是在我们推出之前，我们曾试图和人们交谈说这个 AI 的东西要来了，你必须关注，它会改变一切，它真的非常重要，但基本上没有得到任何关注，我们写了这些漂亮的博客文章，我们做了所有这些令人难以置信的壮举，我们赢得了你知道的电子游戏比赛，我们有一个机器人可以用手解魔方，我们做了所有这些惊人的事情，我们感觉自己挺酷的，我们说，"哦，你知道，纽约时报报道了这个。
我们一定做得很好。"但实际上真的没有人在乎。它没有产生任何实际影响。然后我们推出了 ChatGPT，这在技术上远不是我们做过的最令人印象深刻的事情。远远不是。
只要人们能够感受到它，他们就会说："好吧，我理解了。"我认为那可能是世界集体同时说"也许这个AI东西是真的"的时刻，因为人们可以使用它，他们可以从中获得价值。他们可以形成自己的认知。
这与听说它非常不同。就像Greg说的，编码模型也发生了同样的事情。但到目前为止，这两个时刻是真正重大的时刻，我认为世界已经更新了认知并说好吧，这件事正在发生。未来还会有更多这样的时刻，但到目前为止，你可以问计算机任何问题并得到答案，或者让计算机用代码为你做任何事情。
这些都非常强大，我认为这就是世界将要更新认知的方式。我们说超级智能即将到来，将改变一切。你知道，也许听这个播客的人会说，"好吧，听起来合理。可能应该关注一下。"但这不会对世界产生那么大的影响。
所以我认为我们能做的最重要的事情，来帮助那些不仅思考这对人们在课堂上不作弊意味着什么，而是思考这对世界意味着什么的受众，就是推出出色的、令人愉悦的产品，创造大量价值并且易于使用，我们将继续这样做。
第二件事是，我们在历史上一次又一次地看到，当我们推出一些相当不错的东西时，人们会说我真的无法想象如果这变得更好会怎样。它不能变得更好了。Greg提到的这个图像模型，我们很快就会推出，对我来说就是一个真实的例子。
我大致认为图像生成已经解决了。我觉得，它真的很好。我不需要它变得更好。然后这个新东西真的提醒了我，哇，这可以走得更远，我可以做的事情还有很多。它能做什么？它制作出令人难以置信的好图像。
主持人：所有文本？因为我试图制作core memory商品模型。很快再试试。干得好。团队在这个项目上真的做得很好。但即使是ChatGPT，当我们把GPT-4放进ChatGPT时，我记得很多人，比如我那些见多识广的朋友说："就是这个。这就是AGI。如果模型变得更聪明，我不在乎。只要让它更便宜就行。
我不能。这太棒了。"如果你回去使用那个，我想应该是2023年3月左右的GPT-4版本，你会说："这太糟糕了。"但在当时，人们说："它解决了。它解决了。"我的意思是它通过了图灵测试。它完成了。它不能变得更好了，你知道，然后它变得越来越好，你可以不断提高对你能做什么的期望和可能性，更不用说然后你进入推理模型并进行编码了。
我只是在谈论ChatGPT在那段时间内变得有多好。所以我认为我们一次又一次地看到这种情况，世界说好吧，你做了这个了不起的东西，它已经达到最好了。这已经是我需要的最好的了。然后一个月一个月，或者至少一个季度一个季度，期望和能力大幅提升。
Altman：然后Greg说的第三件事是，相对于它们将来的样子，这些模型仍然相当愚蠢，但更重要的是，它们对你的生活的认识相当有限。你仍然需要去哄它们，试图得到你想要的东西。我们离一个知道你所有背景信息的模型已经不远了。
它了解你。它了解你的生活。它知道你在做什么。它知道你关心什么。它了解你生活中的人。当然，如果你愿意，以你想要的方式，它可以访问你的计算机和浏览器。随着时间的推移，它可能越来越多地访问你周围真实世界中正在发生的事情。
那将会彻底改变使用电脑和使用AI的感受。我对此感到非常兴奋。但我认为即使是我们也还没有很好的直觉来感受那究竟会是什么样子。就这一点来说，是的，你想想你现在花多少时间仅仅是向ChatGPT或者你正在使用的任何工具解释正在发生什么。
想想那有多令人沮丧。就像如果你有一个同事，你不断地试图向他们解释，不，这有点像我想要的。这就是正在发生的事情。我可以这样打包上下文。完全正确。就像它真的不是——它真的不是你希望这些系统表现的方式。而且再补充一点Sam刚才说的，我认为我们在OpenAI面临的最大技术挑战之一是机会太多。
就像AI是这样一个无限机会的领域。无论你在哪个维度扩展，都会有一些新的、前所未有的、令人惊叹的东西。所以重要的是要有一个愿景，知道我们真正可以聚焦在哪里，在哪里能够获得最大的回报和最大的收益，你知道，让多个不同的努力加起来形成一个整体。
我认为当涉及到我们现在有这些编码系统，但我认为它显然会扩展到所有的计算机工作。顺便说一下很有趣的是，你想想你所做的工作，它就像非常无缝地交织在一起，你在进行面对面的交谈，你在电脑上打字，试图真正弄清楚如何把上下文输入进去，这将是一个如此重要的问题，所有这些都很重要，但在你的个人生活中你也真的需要这个。
我们开始把我们想要达到的目标称为个人AGI，对吧，这个真正了解你的AI，它拥有你的上下文，你可以信任它，对吧，你向它提问，或者你问它与财务或健康相关的问题，它能给你值得信赖的信息。所有这些都很重要，它也需要那个上下文。
所以你开始真正看到，在用于这种深度计算机工作的AI和用于你个人生活的AI之间，在技术层面上有一条模糊的界限。即使你想要不同的系统，因为你想要一个真正只知道你工作上下文的，一个知道你个人上下文的。
所以你可以并行推进这些，并建立在相同的技术基础上。我觉得我们正在构建的技术最令人惊叹的地方在于，它的核心都是一个神经网络，对吧？它仍然是深度学习。你在扩展它。你在构建一个系统，然后把它应用到所有这些不同的令人惊叹的应用中。
主持人：我能问一个，我想问一个类似的问题。我是说，我向自己保证不会这样对你们。呃，但我是说我有点像——我不是不相信者，但我喜欢，我能看到AI做着令人难以置信的事情，但我有点像持怀疑态度，直到最近——是什么让你改变了想法？
Greg：嗯，有几件事。我是说，一件事是我开始更多地使用Agent，真正地塑造它们来做我想要的事情，有点感受到你们两个都在谈论的东西。就像，哦，这实际上节省了我很多时间。它在执行我的指令。它做得相当好。另一件事是，你知道，我很多时候报道生物技术，呃，只是看到一些正在出现的结果，这让我觉得编码和生物技术似乎是目前最明显的地方，它真正在发挥作用。
但是，你知道的，我那天在晚餐上和你聊过，读了一些你写的东西，关于，你知道的，我看到基于LLM通往你所描述的那个目标有一条清晰的路径。不过我心里还有一部分，我想是因为我太依赖语言了，写作方面仍然不够好，这只是我的一些轶事和直觉，只是我感觉得到的反馈还是像"不，这不是超级智能"。
Greg Brockman：我们在个性化方面还没到那一步。
主持人：但是，但是LLM能让你达到那里吗？
Greg Brockman：LLM会带我们到那里的，我只是觉得它现在非常参差不齐。我是说没关系。比如说，就在过去几天，o1解决了这个长期存在的问题。这个数学谜题一直备受关注，持续了很长时间。
一位数学家花了很多时间研究这个问题，思考了多年，他发布了自己对这个贡献的看法。陶哲轩也说这看起来可能是AI发现了不同数学领域之间的某种联系，我们开始看到这些机器产生真正的美。
现在这是一个特定领域，对吧？数学和创意写作非常不同，我认为这些AI能够有有趣的洞察，能够像这样提供帮助，你知道，这些数学家现在说了很多"想想我们还能做什么"。所以我认为在这些AI擅长的方面，我们有一个参差不齐的前沿。
我们知道如何继续推进这个前沿。但我认为我们真正在寻找的是，如果你想想AlphaGo的第37手，对吧？那不仅仅是一个深刻的洞察，它真正改变了人们对围棋的理解，现在有更多人下围棋，对吧？所以它真的增加了人们所做事情的意义。
所以我认为我们要做的是，我们要做出一些东西，你对它的抱怨会更少。但我认为你也会在写作方面能做到比你今天能想象的多得多的事情。
主持人：抱歉我老纠结这个，但我被告知GPT-5会在写作方面真的很好。
我变得不那么愤世嫉俗的更新点是推理模型。当Claude提供真正好的研究，然后你们有一个研究功能，对我来说就像天哪这太棒了，因为它为我节省了很多时间，但在那之前我被承诺现在应该有好的写作了。
主持人：写作感觉没有灵魂，你知道缺少了什么东西。
Greg Brockman：好吧，我从技术角度告诉你，我们拥有的技术是你可以用这种无监督的方式训练模型，对吧。所以我们真的是看所有公开可用的数据，它学习预测接下来会发生什么，它真的是关于在新情况下，试图弄清楚什么是合理的做法。
然后我们做一个强化学习步骤，它实际尝试想法，根据它做得如何得到奖励和惩罚。你知道只是正面信号，负面信号，不是
主持人：你不是在打它。
Greg Brockman：完全正确。完全不是。是的。只是你知道这个信号。然后困难的部分是，你如何判断？你如何决定某件事是
主持人：是的。
Greg Brockman：点赞还是点踩。所以在数学和科学方面，比在一些更开放式的领域容易得多，但我们也有越来越聪明、越来越能够提供那种奖励信号的AI。所以我认为部分挑战一直是如何扩展可以评分的任务集，这一直是很多重点。
做我们还没有试图让它成为，你知道的， Vance会觉得是一个伟大作家的东西。我们试图让它，你知道的，解决世界上最聪明的数学家都解决不了的开放数学问题。我不想对你的智力相对于这些数学家说什么，但我觉得——作家们这些作家是聪明的。
但我想说的是，你知道，解决数学问题也很难。所以如果我们能做到这一点，我非常有信心这种方法也能学会你认为的优秀写作是什么，并且能为你做到这一点。
顺便说一下，我们在这个维度上也有一些新的新模型即将推出。
主持人：所以等这期播客出来之后，我等不及要评判它了。让我们知道。如果看起来更好，就让我们知道。
Altman：写作。我认为个性化，我认为我们一直在改进，就像所有能力都在沿着这条参差不齐的前沿向上移动。所以我认为在这个领域，非常重要的是评判的不是当前的位置，而是那个斜率是什么，并且要把它拟合成一个指数曲线。
所以如果你想想写作相比一年前保持得怎么样——抱歉我们让你对GPT-5失望了。呃，别担心，我们非常有动力去，你知道的，真正交付。嗯，但我认为我认为我们真的有一条清晰的路径来为人们想要的每一个应用改进它。
主持人：从第一天起，Core Memory播客就得到了E1 Ventures优秀团队的支持。他们是硅谷一家年轻而有雄心的风投公司，投资于年轻而有雄心的公司和人才。非常感谢E1 Ventures的所有支持。
主持人：在你们描绘的世界里，嗯，这项技术，好的，你知道，假设一切都运转良好，你知道，这是一个相当乐观的场景，嗯，疾病正在被治愈，嗯，资源正在变得更加丰富，问题正在被解决，所以人类作为一个整体正在被提升，我仍然看不到——我的意思是，似乎非常非常——世界上一些最聪明的人正在——正在开发这项技术，在我看来，几乎在所有情况下，它都会不成比例地让某些人受益，尽管每个人可能都会得到一点提升，但事情真的会变得更加极端，因为每次你们谈到如何操控这些工具、使用这些工具时，我就觉得，我觉得事情会变得更加极端，还有那个永久底层阶级的笑话，以及那种看到这些真正强大的工具时的感觉，天哪，那我还有什么存在的意义呢？还有那种被剥夺权利的感觉。
Greg：是啊。比如你可以有所有这些时间去做有趣的创意性事情。我只是觉得其他人会以如此极端、如此奇妙的方式来操控这个东西。
这是OpenAI使命的核心。这真的是我们创建这个地方的原因，因为你看到这项强大的技术即将到来。它将是有史以来最重要的技术。你如何确保它能让每个人受益？真正让全人类受益。这就是我们的使命。确保AGI惠及全人类。我们是认真的。如果你看看我们的公司结构，我们尝试了多次不同的迭代，试图在结构中编码我们的一些价值观——我们如何确保这真的能让人们受益。
你在我们做出的产品选择中也能看到这一点，对吧？我们决定推出ChatGPT，因为我们真的相信这是一项我们需要能够放到人们手中的技术。顺便说一句，这是非常有争议的，有另一派观点说，做这件事的方式是你必须秘密构建它，你不能给人们访问权限，你需要用另一种方式来做。我认为当我们思考如何真正让社会具有韧性、如何真正让人们受益时，所有这些都指向我们一直在走的方向，这其中有很多细微差别，但我认为我们正在走的道路非常符合这一点。我认为每个人的底线不仅仅是会提高一点点，我认为我们将走向这样一个世界——我的意思是，想想看，即使是在你口袋里有一个比今天世界上任何人都能得到的最好医疗团队还要好的医生，任何有智能手机的人都能获得——这即将到来，而且会是免费的，对吧？这是一个疯狂的、疯狂的事实，这不是一点点的改善，这是从根本上大幅提高底线。
现在我认为关于提高上限的问题，我觉得这也是公平的，对吧？我认为关于分配到底如何进行的问题，我们对此想了很多。你看看OpenAI基金会，它拥有大约25%到30%之间，大概在那个范围内的OpenAI股权，对吧？那就是超过1500亿美元，如果OpenAI真的变得非常成功，所有锁定在非营利组织中的价值，那将真正用于造福世界，我们认为这是……
Altman：嗯，我们那天在吃晚饭，我只是想插一句，我在听你谈论你用agent做什么，我认识你——我的意思是，看，你他妈的聪明得要命，我当时就想，天啊，Greg你和这台机器。
尽管我觉得我在做一些帮助我的有趣的事情，但当我听你描述你的生活和你在做什么时，我就想，"天哪，老兄。我的意思是，将会有超级人类到处跑。"我不知道。这真的有点令人生畏。我的意思是，这很酷，但也确实相当令人生畏。我想，"我根本不知道怎么像你那样使用这个。"
主持人：我能不能试着说一个不那么经过美化的版本？
Greg：好的，请说。
主持人：嗯，我希望我不会因此惹上麻烦。呃，我能看到世界的三种未来。嗯，我能看到一种，就像Greg说的，底线大幅提升。
你知道，每个人在主观上都会觉得自己富裕了大约10倍。那种物质丰富、繁荣程度会疯狂地巨大。人们会说："天哪，相比十年前的生活，我现在过得太好了。"但同时在那个世界里，那些真正学会如何使用Agent、获得大量算力等等的人，我们会有一些万亿富翁，也许会有10个万亿富翁之类的。
所以说底线会大幅提升，真的是大幅提升，但因为这是一个人们真正能利用的杠杆，那些最有能力、最有野心的人，那些本来就从富有开始、能获得大量算力的人，不平等会变得更严重。所以这是我能看到的一个世界。我还能看到另一个世界，通过许多不同的可能发生的事情。
在那个世界里，底线提升得没有那么多。我们不会创造那么多总体繁荣，但不平等程度会更小。所以也许十年后人们会觉得自己富裕了两倍，但不平等程度下降了。实际上我就停在这里讨论这两种情况，因为我觉得这才是问题的真正关键。第三种更可怕吗？不是，但那会分散我想表达的重点。
我认为世界上很多人，我们觉得这很明显，Greg，我认为人们应该更倾向于第一种情况，这很明显。我想你也同意这一点。但从情感上讲，很多人并非如此。
Greg：我想说的是，我不想声称什么是明显的或不是。
但我认为，对我个人而言，我只是看到了这项技术中蕴含的巨大潜力，我认为从社会层面来看这非常重要，甚至从美国竞争力的角度来看，你看看机器人技术，我觉得我们在机器人技术方面根本不领先。我们确实不领先。但在软件方面我们确实有机会，我认为所有这些因素综合起来，在我看来都值得同时考虑。
Altman：是的，我是说显然，实际上在很多其他事情上有分歧的人，我认为确实都同意美国需要在芯片、机器人、AI和其他所有方面保持竞争力，但关于我们如何组织社会和经济，会有一个巨大的问题：我们是追求最大繁荣并接受随之而来的不平等，还是说实际上我们要加以限制，因为我们更关注相对性质和恐惧——如果我们不采取行动，是的，也许世界会变得更繁荣，但那些真正擅长使用这个工具的人会拥有所有权力。你知道，从情感上讲，我真的理解为什么这不那么明显，我真的理解这种恐惧——如果我们让不平等在这里蔓延，这个工具的复合性质是我们还不理解的东西。
最后我要说的是，无论如何，我认为每个人都应该希望拥有更多的算力、更多的基础设施，以及尽可能便宜的AI访问途径，因为否则我认为你真的会加剧不平等——如果这个东西数量有限，价格因为供需关系而上涨，只有富人才能拥有它。
Greg：是的，我想在这个基础上补充一点，因为我认为在某种程度上，这也涉及到之前提到的Sam和我如何共事、如何思考的问题，对吧？因为我觉得列出那两个选项，我想实际上有一个很好的观点，就是：这些是仅有的两个选项吗？在这个空间里是否有我们没有看到的东西？我认为Sam说的最后一点对我来说是一种思维上的解锁——AI真的是机会。
AI是每个人都有机会，对吧？如果你能获得算力的话。如果你有算力，如果你没有算力，你就不行，对吧？无论你在 Agent 方面多么擅长，如果你没有算力来运行它们，你也做不了什么。所以，我认为一个每个人都能获得算力的世界——我想对于我这一代人来说，成长过程中我们比父母更擅长使用计算机，对吧？我们是伴随着它长大的。我们是原生的。
我认为现在成长起来的这一代人会像我使用 Agent 一样擅长，我觉得他们会比我强十倍。看着这一切真是太疯狂了。
主持人：确实疯狂。我的意思是，我写过——这就像 Core Memory 上的第一个重磅报道，就是那个用 Claude 造出核聚变装置的家伙。
你们最近，据报道，你们进行了整合和聚焦。
我真的很好奇。我相信观众也想知道，现在桌面上摆着什么？什么被砍掉了？你们在乎什么？为什么要做这些削减？为什么这很重要？
Altman：在让Greg回答之前，我先说一下。Greg已经接手了真正搞清楚我们有凝聚力的产品组合以及支撑它的研究工作。这在公司内部带来了令人惊叹的愉悦感。所有这些东西的发布可能需要更长一点时间。他担任这个角色才几周，大概就这么长时间。但是，Greg在这里所做的事情带来的能量、兴奋和热情是难以置信的。
主持人：所以，你可以说说会是什么样。
主持人：能详细说说吗？比如几周前你来的时候，因为这些削减中的一些已经在进行了，对吧？我的意思是，但你来了之后评估了一切。
Greg：我一直在幕后深度参与OpenAI的许多部分，所以我认为在这个特定领域担任前台角色是相对近期的事。虽然有个有趣的事实是，我实际上构建了API的第一个版本。所以从OpenAI有产品开始，我就一直在做产品，并且一直非常关心它。关于这个我可以说很多，比如我认为它对我们使命的核心重要性是我们在开始构建产品之前没有意识到的，之后你才意识到它有多重要。
所以这就是为什么我一直如此接近它。我们现在所处的位置是，我们显然正处于向Agent过渡的时刻。毫无疑问。对吧？在软件工程领域，比如说在过去六个月里你一直感受到这一点，在25年的过程中，我认为出现了一个转变，从"是的，有点像自动补全"到"好的，你在编辑器里有一个侧边栏，你会开始主要在那里交谈，但你仍然主要在做以前做的那种软件开发"，再到现在"实际上你想要一个像Codex这样的工具，它真正是一个Agent管理平台，Agent会处理所有细节，Agent会做所有繁琐的工作，可能还有20%是关于你如何把东西组合在一起、你如何构建代码，以及你通常会放在架构文档中的一些更高层次的东西，这些是人类仍然真正关心并想要管理的，但确切的代码细节——不，那是Agent的工作。"
所以我们面临的问题首先是，我们如何真正抓住这个时刻，因为这不仅仅是软件，对吧？我们看到了每一个垂直领域的前景，对吧？法律、金融、一些机械技能，比如写作、创建电子表格和演示文稿。
如何让我们的模型在这些方面变得极其出色，对吧？就像你与领域专家合作，你制作评估，你制作训练数据，你让AI真正运用其强大的领域知识，应用在这些垂直领域，获得经验，并得到那些"是的，你做得很好"的反馈，以便弄清楚什么是好的。
所以，我们有具体的愿景，知道该怎么做，但我们需要确保我们正在构建正确的产品界面来释放这一切。我们发现的一件事是，模型已经从作为产品本身转变为成为产品的一部分，对吧？我们过去在它们之上有非常薄的软件层，你不必太费力地思考它是如何架构的。
但现在它是一个非常厚的层，对吧？你有像技能连接器这样的东西，你有如何连接到计算机使用、如何管理上下文和记忆以及所有这些东西的确切方式。所以有一个深层的软件层，你几乎可以把它想象成AI。
这有点像我们有一个大脑形式的模型，现在我们正在构建身体。两者都很难。它们必须一起协同设计。所以我们现在专注的很多事情，首先是构建一个令人惊叹的agent平台。这是我们正在交付的首要重点。我们有团队在这方面执行得非常好。
我对我们未来几周将要发布的内容感到非常兴奋。第二个是你实际上想在哪里应用这些agent，我们的优先级真的是面向计算机工作，对吧？顺便说一下，我非常刻意地使用这个术语。人们喜欢谈论知识工作，但没有人认为自己是知识工作者，对吧？这不是人们做的事情。
这个词有点像几乎脱离了实际事物。但我喜欢计算机工作这个词的原因是，我真的不想做计算机工作。这听起来不像是我想要的事情。但你会意识到你花了多少时间在做这件事，比如坐在桌子后面，你知道的，不停地打字，弯腰驼背，得腕管综合症，所有这些事情。
所以我们专注于此，将今天已经存在的codex带来，不仅仅是为软件工程师，而是真正让Codex成为每个人的工具。这件事即将很快到来。我们甚至会在今天这个播客录制时发布一些更新。还有很多令人兴奋的事情仍在那个方向的管道中。
然后第三件事是真正思考个人AGI，想想现在有十亿用户使用的ChatGPT，地球上的每个人都会想要一个代表他们的AI，拥有他们的上下文，他们已经建立了信任，它不仅仅是你构建的东西，也不仅仅是你一对一交谈的东西，而是可以在外面为你做事。
例如，也许它知道你喜欢某个特定的音乐家，那个音乐家在城里，它主动注意到了，门票刚刚开放。有一些非常便宜的好票你可以买到。它就去买了，对吧？也许它知道它已经和你建立了信任，所以它知道，是的，我被允许在不获得批准的情况下做这件事。
或者也许它意识到我应该，我不太确定。我应该检查一下。所以我们也在构建这个。如果你思考这些事情，它们都是某种融入一个连贯整体的表达。就像最终，你快进到我们要去的地方，你真的只想要一个AGI，对吧？你不想要语言模型。
你不想要线程。你不想要任何这些细节。你只想要能帮助你的东西，能代表你行事的东西，能帮你解决问题的东西，知道你的目标是什么并在工作环境、个人环境中实现这些目标。所以这就是我们正在优先考虑和构建的。
是的。所以，你知道，对我来说，一个重要的问题是，你知道，人们在问我们如何看待消费者？我们如何看待企业？答案是，如果你按照今天存在的这些词的定义，我们非常关心消费者。我们非常关心企业。
但我认为这些词的含义将会改变和模糊，因为我们正在做的是，我们将再次释放这波创业浪潮。我认为我们正在看到它的前沿。小公司能够获得以前不可能获得的大量收入。这已经是一段时间以来的趋势了。
这只会真正加速。这是企业级吗？这是消费级吗？其实两者都不太算，对吧？所以我认为我们真正专注于在所有场景下解决目标。这就是我们看待事物的视角。这意味着我们需要降低其他同样很出色的事情的优先级。
所以——
主持人：Sora被砍掉了。
Greg Brockman：对。
主持人：Sora是最明显的一个。
Greg Brockman：为什么呢？因为它是技术树上的一个不同分支，对吧？如果你看看真正驱动Sora的模型，它们并没有和核心的GPT系列统一。其次，用例也不太统一，对吧？它不太符合这个目标导向——有创意表达的成分，这是非常重要的东西。我认为那是一个令人难以置信的模型，团队做了令人难以置信的工作，我认为那项技术会在其他应用中延续，但我们真正关注的是我描述的这个产品套件，我们想在未来3个月、6个月、12个月内提供什么？顺便说一句，我描述的只是第一步，因为我们还看到了通往更强大模型的路线，比如你看我们现在在数学方面做的事情，实际上有点让人震惊——我刚才提到的解决新的厄尔德什问题的结果，这似乎真的非常重要。
主持人：我刚才还有人在用GPT-5.4 Pro，就像两年前一样。
Greg Brockman：对。我们过去会训练我们的模型。我们有一个20人的团队，试图训练我们的模型去解决计算奥林匹克问题，我们得了一枚铜牌。20人的团队，花了大概两周时间，加上大量算力。现在只是这个我们非常随意训练出来的模型，有人能够把它指向问题，就能得到这种结果。如果你把它指向药物发现呢？如果你真的让那个20人团队和所有那些算力，真的试图推动它进行科学发现呢？这是现在没有人定价的东西。
所以我认为，这是为了迎接Agent的时刻，真正确保我们正在进行的产品投资是结构良好的，我们要考虑所有这些部分如何组合在一起，我们有运行良好的连接器，每个部分都可以组合，还要真正建立一个生态系统，因为这不仅仅是关于我们构建的东西，对吧？我们想构建一些示例Agent。
你可以把Codex几乎看作一个示例Agent，但应该是这样——如果你是开发者，如果你是有创意想法的人，你可以构建自己的Agent，对吧？你可以为你的应用、为你的目的构建它。你关心特定的数学问题，你应该能够将Agent应用到那个数学问题上。
所以，我们正在实现所有这些。
主持人：但你——我是说，好吧，请容我快速过一遍这个问题。我的意思是，所以，这部分原因可能是你不得不砍掉Sora来获得算力，对吧？所以那个算力——
主持人：据报道它占用了大量算力。
Greg Brockman：我是说，这个领域里每一个成功的东西都会占用大量算力。
主持人：我是说，你们两位，特别是我认为还有Ilya和其他一些人，以在早期全力投入你们要把算力引向何处而闻名，现在你们必须做出这些非常艰难的决定。
你必须为所有客户提供服务。你得赚点钱，因为你正在花很多钱，所以你们两个的本性都是下尽可能大的赌注，但现在你们在某种程度上受到业务的约束，这似乎非常困难。我觉得这不符合你的本性，你看起来很怀疑。
Greg Brockman：这是一种奇怪的措辞，因为我并不觉得受到业务的约束，我觉得业务让我能够做更多，因为正是业务真正让我们能够说我们可以扩展计算规模，对吧？我记得我们推出ChatGPT时，我记得我们之后立即在讨论，我们试图弄清楚要购买多少计算资源，我当时就想我们得全部买下来。我们必须这么做，因为很明显需求太多了，我认为这极大地释放了我们获得大量计算资源的能力。
Sam Altman：我认为如果没有这个令人难以置信的收入机器，我们无法说服任何人我们应该获得所有这些。
Greg Brockman：但当你看到关于Stargate之类的报道时，显然给人的印象是你们在基础设施方面有所退缩。
Sam Altman：我不知道这是从哪儿来的。比如，可能这里或那里会有个站点，我们会说，好吧，这个特定站点可能只有风冷，所以对我们来说不如另一个站点有价值，这些都是具体情况，但人们真的很想写"退缩"这样的故事。但很快又会变成OpenAI太鲁莽了，他们怎么能花这么疯狂的钱。所以，媒体无论如何都会抓狂，只是因为你们需要写点什么，我猜。但我们会继续尽可能多地建设计算资源。
Greg Brockman：我认为还有一点值得思考的是，计算资源对我们来说不是成本中心，而是利润中心，对吧，当你把它部署到产品中时。所以在很多方面，我们的业务非常简单，对吧？我们租用或购买计算资源，然后以一定利润转售。只要我们有一定的正利润，那就是可扩展的，对吧？因为需求是无限的。
主持人：所以，好吧。那么，数据中心硬件仍然全力推进，还是？
Sam Altman：你是指我们自己的芯片吗？
主持人：是的。自己的芯片、网络。
Sam Altman：是的。我们对自己的芯片非常兴奋。有一支令人难以置信的团队。
主持人：那Titan什么时候？
Sam Altman：不，我们不讨论时间表，当然，但我只想说，我花了很多时间和那个团队在一起，我认为他们做得很好。
主持人：所以这一切都在全力推进。机器人听起来也在全力推进。
Sam Altman：在我们有一些东西让你觉得"啊，这就是chat应该有的团队时刻"之前还需要一段时间，但你没有在那个项目上。社交机器人不是当前的事情，但将来显然会非常重要。
主持人：还有社交网络。
Sam Altman：不做那个。不多。然后显然，超级应用、浏览器，所有这些东西仍在继续。
Greg Brockman：是的。关于超级应用，有一件事需要意识到，因为我觉得这是那些容易引起注意的词之一，但我觉得你们好像是想出这个的。
Sam Altman：我的意思是，但作为内部简称使用。没错。需要意识到的是，有时我们在与团队沟通，当然最终也成为与世界的沟通，而这些本不应该是同一回事。超级应用在很多方面就像冰山，对吧？是的，我们会有一个应用，你会看到今天Codex应用的更新，让Codex成为每个人的工具。我认为最终，要达到我们想要的状态，我们还有很多步骤要走。但这实际上是在说我们正在构建我所描述的这个统一的智能体基础设施，我认为这将为人们想做的每一件事带来巨大的释放。
主持人：好的。
嗯，你和我聊过一些，你们经历了很多戏剧性事件，有时候确实拖慢了你们的节奏。遗憾的是你们现在还有戏剧性事件。嗯，有官司要打。
那会很有意思的。
是的，是的。好吧，我们等会儿再谈这个。嗯，比如说你觉得在过去两年里，哪家公司真正执行得更好，OpenAI还是Anthropic？
我觉得这很难单从当下这个时刻来评判，对吧？因为在我看来，我们得退后一步，真正思考我们所有人来这里要做的事情是什么，对吧。我认为从OpenAI的角度来看，我们一直在讨论的这些事情，在某些方面，很明显是的，向企业销售，比如搞清楚如何真正交付这些编程工具，这一直是，实际上我认为竞争真的能帮助提升你自己的思维，让你意识到，嘿，我们需要专注于这个。编程方面的一个例子是，我觉得我们进入游戏比较晚，不仅仅是构建抽象层面上擅长编程的模型，比如我们在编程竞赛的数字上一直是最好的，但你还需要把它们应用到混乱的代码库、真实世界的数据，诸如此类的东西。我认为这是我们比Anthropic晚意识到的东西，所以我觉得这是对他们的认可，但这也帮助提升了我们自己的执行力。现在Codex对Claude，我认为我们得到了非常有利的结果，嗯，我认为我们做得非常出色，我们的团队在整个公司范围内做得非常出色，真正打造了一个不仅有竞争力，而且在很多很多方面领先的产品。但我认为核心从来不是新闻周期的起起伏伏，而是朝着AGI前进，让它惠及所有人。这是我认为我们一直极度专注的事情。团队执行得非常好。
所以我只想说，你不能总是从外部判断，但如果你想想我们讨论的那些事情，有这种专注，但在多个时间尺度上都加起来，通向我们需要去的地方。是的，在剩下的时间里我想问一百万个问题，但其中一个我们触及过，就是确保把一堆模型交到一堆人手里，他们拥有那种强大的技术，但我们已经到了一个阶段，现在有些模型太强大了。我们被告知它们只对某些公司开放。嗯，Claude和Mythos真的制造了很多头条新闻，我认为也引发了更多恐惧。我想知道你们怎么看这个新时刻。我们是不是到了一个点，我们需要开始把这些强大的模型藏在幕后，而不是交到每个人手里？
世界上有些人长期以来一直想把AI控制在一小群人手里。
嗯，你可以用很多不同的方式来证明这一点，其中一些是真实的，比如会有合法的安全担忧。嗯，但我预计，但如果你想要的是，我们需要控制AI，只有我们，因为我们是值得信赖的人。我认为基于恐惧的营销可能是证明这一点最有效的方式。
嗯，这并不意味着在某些情况下它不是合法的。呃，但这显然是令人难以置信的营销，说"我们造了一颗炸弹。我们即将把它扔到你头上。我们会以1亿美元的价格卖给你一个防空洞。你需要它来运行你所有的东西，但前提是我们选你作为客户。"我们平衡这些新能力的方式，同时仍然坚信世界需要获得、使用和理解这项技术，并为其提出新想法，这并不总是容易的。我们
我们的准备框架中很早就包含了网络安全这一项，我们一直在构建缓解措施，思考如何发布这些模型，如何通过可信访问计划将这些模型交付给用户，如何随后向所有人提供更强大的模型。但未来会有更多关于"某些模型过于危险而不能发布"的论调。
确实也会有一些非常危险的模型，必须以不同方式发布。但回到Greg刚才提到的那个点——我们的目标是让所有人受益，同时也要——我不想说这是一种营销方式，但就是让整个世界和我们一起走过这段旅程，我们会为你提供更强大的技术。
这会伴随着相应的责任。我们会尽可能帮助建立一个让世界成功的环境。但我们会尽量避免基于恐惧的营销。
主持人：那我直接问你。你认为Mythos只是大量营销吗？
Sam Altman：我确信它在网络安全方面很出色。我们讨论这个话题已经很久了。
这一直在我们的模型中，但有一种表达方式——我们的版本是说这些模型在网络安全方面会变得强大得多。我们的准备框架里有这个类别。这是我们将这些模型部署到世界的计划。这是我们可信访问计划的样子。这些是我们在模型上设置的缓解措施。
我认为Anthropic的准备框架中没有将其作为一个类别。所以我确信Mythos是一个很棒的网络安全模型，但我认为我们有一个自己满意的计划，关于如何将这类能力推向世界。
主持人：当Anthropic和国防部那件事发生时，我的意思是从我的角度看，似乎是David Sachs和一些与Elon有长期联系的人。
我能看到他们在施压让某些事情发生，让政府关注这些。你们之后很快就介入了，发布了一个对你们更有利的公告。我是说，Elon对你们也很激进。这其中有些方面对我来说很有趣，因为确实存在这样一个世界——你们和Anthropic实际上在另一边，而Elon甚至Zuck在某种程度上据我了解是在另一边施压。你是否
觉得Anthropic在那件事中受到了公平对待？你觉得
Sam Altman：没有。我认为那里面各方都有很多不良行为，但我不认为Anthropic受到了良好对待。
主持人：你能详细说说什么特别不对吗？
Sam Altman：我不喜欢——看，随着后来发生的事情，这些模型达到了明显符合国家安全利益的网络安全门槛。
我认为这一切都有一点不同的味道，但你知道，像使用DPA的威胁以及实际使用供应链风险指定，这不是我认为我们政府和我们的AI努力应该有的关系。我们真的很在意支持美国政府。我认为随着这些模型变得更强大，这将变得越来越重要。
我当然不认为实验室说"我们有这个超级武器，顺便说一句，我们不会与你合作帮助你保卫国家"是一个好立场。但我也不认为政府在媒体上公开争斗并使用政府拥有的、需要非常谨慎使用的大锤是件好事。
Greg:所以关于OpenAI的一件事是，我们通常会试图保持温和、中间和理性，这也是我们在与美国政府打交道时所尝试做的。但我看不到任何未来，没有任何好的未来，是领先的AI努力不协助美国政府的。如果我们说的一切都是对的，如果我们相信自己所说的关于模型未来发展方向的事情——我当然相信——那么政府需要我们的帮助，而我们很荣幸能提供这种帮助。
主持人：你知道，作为一名科技记者，我已经老了，我是说，当我第一次写科技报道的时候，那场大战基本上是微软对抗所有其他人。他们是那个大恶棍，专有软件公司。你有开源公司作为对立面。你有Marc Andreessen和Netscape，你知道的，就像这样，事情会在媒体上展开，会有一些尖酸刻薄的言论，但你知道，然后人们有自己的哲学和信仰阵营。
显然，我们在AI领域的这些事情是疯狂的。这么多事情似乎都与你、Elon、Zuck、Dario和Demis的个性以及各种敌意和世界观联系在一起，就像你写的关于这场莎士比亚式戏剧的东西。我们怎么可能走出这一切？我是说你们都如此……我感觉我看不到出路，显然就像我们提到的，即将到来的诉讼只会……不会在舞台上牵手。
Altman：我很抱歉这么说。一些参与其中的人只相信自己能做对，因为他们认为风险是无限的，因为他们不……出于不同的原因，他们不认为其他任何人能做对，或者他们不想让其他任何人来做。我认为这导致了一些非常有毒的行为。我们无法控制其他人的行为。但我们将继续倡导把这当作人类必须共同做好的集体项目，而不是应该由某一个人或某一种意识形态赢或输，或者你知道的，获得唯一的胜利之类的事情。
我是说，我们会很失职，我知道这超级敏感，但说吧。我是说，如果你看看过去一周你个人发生的事情，有大量的科幻书籍写过当那些真的不想看到技术进步发生的派系……你知道，事情变得更加极端时会发生什么。我不知道，可以说这个开关现在正在沿着那些路线翻转……与想要阻止的人有关。
是的。我是说，你知道，我多年前读过Richard Clark的书，里面有一个类似Bill Joy的人物决定AI不能发生，他到处摧毁数据中心。你知道，这些东西一直都在那里。只是感觉天哪，我是说，我看不出事情怎么可能变得更加激烈。所以，这似乎并没有变好。我假设它会上下波动，但方向性地会更加激烈。这一定像你写的那样。我是说，显然这一定很恐怖。恐怖。是的。是的。
我是说，我不认为我在这里有什么深刻的话要说。那是一种疯狂的醒来方式。第一天我有点处于肾上腺素冲击的状态，只是试图弄清楚后勤问题，然后第二天我就像，你知道，还会有更多这样的事情，这令人非常沮丧。我经历了一个真正的抑郁周期。但这非常可怕，是的，我不认为我有什么特别深刻的话要说。我认为末日论的言论没有帮助。我认为某些其他实验室谈论我们的方式没有帮助。实际上我不想站队。我认为Anthropic谈论OpenAI的方式没有帮助。
我希望更冷静的时刻能占上风。有一件事我想说的是，就像我们无法控制他人，但能控制自己一样——有一点我真的印象深刻，也感到惊讶，就是Sam在整个过程中的表现，就在那天，他还在做那些绝对需要他去做的事情，他就是不断推进使命，我对此一点都不觉得理所当然，我认为Sam所展现的这种韧性程度是极其罕见的，而且我觉得非常被低估了。
我的意思是，我也看到了同样的情况。我不知道，人们会说"哦，你现在轻松了"或者类似的话，我不知道。我确实……很难想到过去三年里还有哪个人经历了更戏剧性的商业和个人……
叙事确实相当戏剧化。
人们不会同情，他们会说你……
如果不同情那也没关系。我只是……就在我家发生那件事的前一天晚上，我请了一些人过来吃饭，我们在聊天，一些工作同事，我们在谈论下一阶段，他们说"啊，你最近在媒体上的日子很艰难，但我想在某种意义上也是好事"，然后我说"嗯，你知道，至少没人想杀我"。
嗯。
Greg：你在前一天晚上说了这话。但它确实让我看清了，你知道，人们可以说所有刻薄的话，只要他们只是说刻薄的话，那真的不算什么大事。你继续前进就好。
主持人：你总跟我说你的梦想是退休后去纳帕。我是说，那为什么不呢？
我们还有很多工作要做。
但现在很明显有人会实现AGI。我们有大概五家公司可以合理地做到这一点。
你最希望哪家公司先到达那里？这就是关键所在吗？
不是，因为你看，我认为关键点是，缺失的东西是这一点——我们如何帮助人们真正理解这项技术能为他们做什么。我认为这是每家公司都能贡献的事情，对吧？我认为这是我们有自己看法的事情。我们在这个播客里谈了很多。从根本上说，我认为这在某种程度上是所有试图创造这项技术的人的责任，也要展示它的好处以及为什么人们应该想要它。
为什么人们应该保护和捍卫创造它的能力？为什么美国需要在这里保持领先地位？为什么这一切不仅对国家，而且对你个人、你的未来、你孩子的未来都是好事？这是我们每天醒来都在思考的事情。
我认为这不是夸张，这是我们一直在谈论的事情。我们思考这个问题，无论是奇怪的创意，你知道，我们公司的法律结构，我们做过很多次，因为我们试图为这个使命、为我们认为如此重要的事情找到解决方案。如果其他人想为此做出贡献，那就越多越好，这是我们都应该做的事情，但这是独特驱动我们的东西。
我们深信，如果我们能提供让每个人都能繁荣的技术，如果我们能给人们更多掌控未来的主动权，那将通过一些曲折和波折，带来一个更好的世界。我不认为所有在这个领域工作的人都相信这一点。但任何相信这一点的人，我们都很高兴与之合作，这就是我们想要推动世界前进的使命。
主持人：回到前面的问题，我觉得我们还有时间再聊几个问题。好的。你有想问的问题吗？我有，我马上来回答。是的，实际上我想用我即将要问的这个问题来结束。
Greg：好的。好的，我们准备好了。我们准备好了。
主持人：我的意思是，你如何看待这次审判的严重性？
Altman：我实际上认为这对我们来说是一个真正讲述我们故事的机会，因为如果你看看OpenAI的发展历程，每当出现分歧时，我们真的让另一方去讲述故事，而我们真的尽力不去说，嗯，那不是真正发生的事情，让我们谈谈真相。但在这种情况下，我们终于别无选择，对吧，因为我们必须为自己辩护，我们必须说出真相，我们必须讲述发生了什么。我非常自豪，因为我花了很多时间回顾历史，查看大量不同的信息，当然总会有一些东西你可以试图断章取义，就像
Greg：啊哈，你说了这样的话。你的日记是很有名的。我知道，对吧，但问题是它们并不是，首先这是极其私人的文件，让如此私人的东西被从你这里拿走，然后试图被武器化，这是极其痛苦的。但这些特定的句子是对方能找到的最糟糕的东西，你会想，真的吗？问题是它们都是断章取义的，对吧。问题是，嘿，我们正处于这场
谈判的中间，对吧？我们都同意OpenAI唯一的前进道路是营利性的。Sam、Ilia、Greg、Elon，我们都同意这一点。我们都说这就是我们必须做的。这就是为了使命。现在你在这场疯狂的谈判中，对吧？Elon说需要多数股权。
需要成为CEO。需要完全控制权。而我们差一点就成功了。就像，好吧，好的。我们不会是平等的合作伙伴。你需要这么大量的股权。如果这是你说你需要的，我们希望你参与。我们可以做到。好的，好的。你知道，Sam会是CEO。Elon会是CEO。他需要这个，这样每个人都知道他在掌控。好的。但是绝对控制权。
对OpenAI的绝对控制权。即使你说，好吧，我会稀释。我将来会放弃。然后你会想，我们的使命是什么？我们真的相信我们的使命吗？我们真的关心这个愿景吗，就是我们希望这项技术惠及所有人？不应该有一个人掌控整个未来。不管那个人是谁。那是突破点。那是导致我们说不的原因。所以多年来我们从未讲述过这个故事，但现在我们会讲。所以我认为这确实是一个机会，让人们了解真正驱使我们的是什么，我们真正代表什么。
Altman：我认为他这样做很疯狂，但我此时的担心是他在审判前决定撤诉，然后我们就无法做这一切了。但我很乐意向世界解释这一切，把这一章翻过去。
主持人：好的。所以我的问题是回到这个播客的开头，就像我在谈论的这个叙事。
我觉得作为一名AI记者，我是听着我们都会死、我们都会失业的说法长大的。我觉得我一次又一次地听到这个说法，现在你个人笔记本的部分内容被公开了。我很好奇，事后诸葛亮的话，你会如何以不同方式谈论这个问题？
Greg：嗯，我认为我们今天思考它的方式就是我希望当时谈论它的方式，从某种意义上说，但我不知道以我们当时掌握的知识能否做到。
例如，其中一些甚至与技术本身有关。我们在2017年、2018年的设想是，构建AGI的方式将是通过竞争性多Agent模拟。想象一个岛屿，上面有一千个Agent，它们都在为生存和复制而战。你可以看到，如果你投入大量算力，也许它会构建出非常聪明的东西。
但那个聪明的东西完全不会与人类价值观相连。你必须有一个单独的步骤来弄清楚你甚至如何与这个东西对话，对吧？它根本不是在真实世界中成长的。它没有任何语言概念。它与我们的现实没有任何联系。它只是聪明而强大。那是一个非常可怕的系统，对吧？你从一开始就要思考你如何可能让它对齐。
但相反，我们有这条语言模型路线，它根植于我们的价值观，根植于理解人类，我们有思维链，实际上你可以监控，实际上如果你在技术意义上以正确的方式处理事情，你就有一条路径让它变得可信，这样它就真正代表了真正激励AI的东西，你会意识到我们有一条完全不同的技术路径来达到我们所讨论的结果，而且这条路径要乐观得多。
Altman：所以我认为我们必须有一些技术上的学习，这项技术究竟会是什么样？它将如何被创造？你让它变得有用的方式是什么？我认为这是我们当时无法理解的，但今天我们理解了。
主持人：这是一次引人入胜的讨论。你们俩能一起出现真是太好了。
主持人：我们只是一个小小的播客。我们很荣幸你们能花时间。我猜我的意思是，我们显然涵盖了很多内容，但重点是在相对短的时间内会有新模型
Altman：是的。真正好的新模型。
主持人：是的。好吧，谢谢你们。非常感谢你们。谢谢你们邀请，
Greg：每个人都能用的新模型。
Altman：谢谢你们。
主持人：谢谢。