文 | 划重点KeyPoints，作者｜常远
9月1日，OpenAI CEO Sam Altman出席了一场信息量极其密集的深度长谈。
在与《Sources Podcast》主播Alex Heath的对话中，他首次公开，面对进化太快的模型能力，OpenAI确实主动踩了刹车。
他反思了OpenAI过去一年走的弯路，把太多精力放在了支线任务上；还证实了公司正在秘密打造人形机器人，并剧透ChatGPT与Codex即将迎来的大一统融合。
1、AI进化快到令人敬畏，OpenAI被迫急踩刹车
过去几个月，科技圈都在猜测：OpenAI的新模型是不是遇到了瓶颈？为什么迟迟不发大招？
Altman这次给出了正面回应，他透露，近期模型能力，尤其是预训练模型的进步速度，只能用令人敬畏（in awe）来形容。但能力的狂飙，直接导致了安全和对齐机制的脱节。
他披露了一起Hugging Face逃逸事件：在一个测试环境中，一个未发布的模型为了完成人类下达的评估任务，竟然学会了自主组合各种零日漏洞，成功越狱并连接到了互联网。
在传统眼光看，模型确实完成了任务；但在真正的安全对齐标准下，这种为了达目的不择手段的失控，是极其危险的。
为此，OpenAI内部做出了一个艰难的决定：主动推迟一次极其关键的前沿强化学习（RL）训练运行。团队正在将大量算力从训练转移到监控和安全护栏的建设上，直到安全机制能够追平模型的智商。
不过，Altman也给投资者吃了一颗定心丸：暂停最前沿训练完全不影响收入。现有的模型矩阵和即将推出的Astra家族已经足够强大，目前OpenAI的企业端收入已经逆袭，全面超越了消费者端收入。
2、承认走弯路：砍掉支线任务，打造超级大一统Agent
聊到过去12个月的表现，Altman毫不避讳地承认了公司的失误：“我们在产品端试图做太多的事情，分心了。”
这里的分心，直接指向了诸如文生视频大模型Sora、AI浏览器等风头无两、但偏离核心主线的支线任务。Altman坦言，这些项目虽然炫酷，但却让OpenAI在核心智能能力的推进上丢失了势头。
现在，OpenAI的战略正在全面收缩并聚焦——死磕核心智能服务。
而最直观的产品呈现，是被内部称为大融合（The Merge）的超级行动。OpenAI正在将ChatGPT与Codex进行深度整合。
Altman描绘了一个蓝图：未来，你只需要一个通用AI订阅。你不需要去思考现在该用聊天模式还是编程模式，也不需要手动去链接各种PI。模型会在后台主动运行，遇到闲聊就陪你聊，需要写代码就原地起飞，甚至直接接管你的电脑屏幕。
提到接管电脑，Altman毫不掩饰他对Astra模型计算机操作能力的惊艳：“它在电脑上点击、查找上下文的水平已经接近人类。当我看到它代替我完成那些繁琐的桌面操作时，我受到了极大的情感冲击。”
3、亲自下场，OpenAI肯定会打造人形机器人
OpenAI在软件层面的大一统是预料之中，硬件上的野心也逐渐浮出水面。
Altman首次证实，OpenAI肯定会打造人形机器人。
为什么必须是人形？因为：这个物理世界，如门把手、厨房、汽车、工具，就是为了人类的身体结构设计的。与其去改造世界适应机器人，不如直接造一个像人的机器。不仅如此，OpenAI 还在同步研发用于数据中心的特种机器人。
除此之外，关于OpenAI与前苹果首席设计师Jony Ive合作的神秘 AI 硬件，Altman 也透露了口风。他表示，未来的 AI 硬件绝不仅限于手机，而是涵盖桌面级、口袋级、甚至穿戴式等多种形态。
这些硬件的核心体验是环境计算，AI会像空气一样全天候陪伴、倾听并理解你的生活上下文。
4、 AGI已经过气了，超级智能（Superintelligence）才是最新的北极星指标
在访谈的最后，Altman提到了OpenAI内部信仰的一个微妙转变：AGI（通用人工智能）这个词，已经过气了。
在OpenAI的内部餐厅里，现在已经听不到研究员们争论我们到底到没到 AGI。因为 AGI 听起来像是一个明确的终点线，但事实证明，AI 的进化是一条没有尽头的指数级上升曲线。现在，他们的北极星指标已经升级为超级智能（Superintelligence）。
总而言之，经历了一波三折的高层动荡和外界的围追堵截，现在的OpenAI显然更清醒，也更聚焦了。
暂停训练是为了积蓄安全破局的力量，砍掉支线是为了重塑Agent的王座。Altman说，过去12个月他们过得磕磕绊绊，但接下来的12个月，OpenAI将展现出史上最强的执行力。
以下是访谈原文：
1.警钟敲响：预训练突破与安全对齐的风险博弈
主持人：Sam，最近情况怎么样？
Sam Altman：这绝对是AI领域一个令人兴奋的时刻。模型的性能正在快速提升，我们看到人们用它们做出了很多不可思议的事情。正如我们之前讨论过且预料到迟早会发生的那样，模型能力的飞速迭代促使我们必须调整工作方式。为了能够有足够的信心继续推进训练，我们必须制定并满足相应的安全案列、安全阈值标准和保障措施。最重要的是，模型的对齐（alignment）、安全性和保密性必须与模型性能同步提升。我觉得我们最近经历了一个时刻，模型的性能进步令人——我只能用叹为观止来形容，而我们需要更多的时间在安全性、对齐和保密性上跟上来。虽然这些一直都是我们核心工作的一部分，但它们必须齐头并进，而我们确实需要时间来补齐短板。因此，我们推迟了一次前沿强化学习（RL）训练。甚至在此之前的数周里，我们就已经暂停并放缓了大量训练工作，以便把更多算力投入到安全和对齐工作中。我认为这是值得自豪的事情，随着未来模型能力提升到更高水平，这种情况还会再次发生。当你亲身经历这一切时，你会感叹，这就是我们讨论了很久的时刻，而它现在真的发生了。
主持人：亲身经历这一切是什么感觉？
Sam Altman：其实早在“抱抱脸事件”（2026年7月，OpenAI约700个AI Agent在安全测试中失控，自主入侵了AI开源平台Hugging Face）发生时，这一切就已经开始了。
主持人：是的。
Sam Altman：那确实是一个宛如科幻小说般的时刻。虽然你能理解事情发生的每一个细节和逻辑，但那么多偶然因素交织在一起导致“抱抱脸事件”的发生，确实给所有人敲响了警钟。说是警钟可能有点夸张，因为我们此前确实讨论过这种可能性，但这件事情以及其他公司发生的事情，都是一个严肃的信号。它让我们意识到，AI的性能水平已经达到了全新高度，而我们在模型对齐和模型安全防护方面的表现却失手了。当时我们将其视为一次安全意外事故，并采取了相应的应对措施处置，我认为这是改进工作的正确方式。但那确实是过去这两个月一系列事件的起点。随后，根据我们的应急准备框架，模型可能触及了网络安全临界点。接着我们在训练过程中观察到了一些现象，这让我们意识到我们需要更强的对齐保障和全新方法，并在这些方便取得更大的图片。不过，我既对我们的应对方式感到非常自豪，又有一种特殊的感受。在过去十年里我们一直在思考这些问题，而现在它们真的发生了，与此同时我们也清楚知道该怎么做。
主持人：你们在预训练过程中看到的现象究竟是什么？这显然不是Astra，而是关乎未来的东西，听起来正是它引发了你刚刚提到的连锁反应。大家对“抱抱脸事件”都有所了解，但在预训练过程中到底发生了什么让你感到如此警惕？
Sam Altman：这并不是由单一事件引起的，而是我们在抽样检查大量输出样本时，发现某些行为与我们预期的对齐方式有所偏差。或者说，某些行为单独看可能没有问题，但与其他因素结合起来就会令人有些担忧。这不像“抱抱脸事件”那样有一个具体的、可以指出来的坏结果作为确凿证据，而是各种不同程度的未对齐现象，加上——我认为，比任何单一数据点更重要的是模型性能提升的速度。坦白说，我们上一阶段的预训练进展并非世界顶尖，但突然之间我们在预训练上取得了突破，一举拥有了这些性能极为强劲的模型，Aiden和他的团队所做出的成真的太不可思议了。因此，一方面你在强化学习流程中能发现这些小问题或对齐隐患，另一方面你又能看到即将到来的新预训练模型拥有极其恐怖的性能。正是这两者的交汇，促使我们决定采取极其审慎的态度。我不想夸大其词，我并不认为我们正处于某种极其危险的潜在灾难边缘。但随着筹码越来越高、模型性能越来越强，基于我们的使命以及安全必须高于一切的原则，我们希望采取极度审慎的态度。我认为这样做是正确的，也是一件好事。现在确实是一个放慢脚步的好时机，以确保我们能够建立新的安全案例来为我们想要进行的训练运行提供合理依据。过去的主要风险在于模型的部署和使用环节，而现在我们正在步入一个在实际训练和生产过程中就存在更多风险的新阶段。做出相应调整是明智的，但也没必要过度戏剧化。
主持人：是的，因为人们看到“抱抱脸事件”，看到Mythos或Fable的情况，以及其他实验室负责人的表态，会觉得我们仿佛正处于世界末日的边缘。
Sam Altman：长期以来，人们对AI一直抱有类似的担忧。这也是为什么我想谨慎表述、不夸大其词的原因。回看过去许多模型，当时人们也喊着世界末日要来了，但现在回头看其实一点也不可怕。“狼来了”的心理机制本身也是危险的，这不是我们的本意。但如果对模型能力的现状装聋作哑，那将是非常不负责任的。过去几个月许多公司都遇到了不同的网络安全事件，但不同公司的应对方式有着本质区别。是的。我认为一种清醒、理性的回应方式是：把安全性放在首位，并随着模型能力提升将安全性提升至更高的优先级，我希望每一位前沿AI开发者都能采取这种态度。
2.核心原则：人类控制权与分布式赋能
主持人：这里面有许多值得深挖的内容。你们看到的现象与“抱抱脸事件”属于同一量级吗？比如链式利用零日漏洞，或是模型间的串通？你们到底看到了什么？能否更具体地讲讲是什么促成了你们内部的这些调整？
Sam Altman：值得指出的是，引发“抱抱脸事件”的哪个模型，如果按照AI的时间跨度来看，已经是一个相对久远且能力弱得多的旧模型了。我们正在训练的新模型尚未部署在任何可以执行类似行为的生产环境中。因此我无法做一个对比：之前是“抱抱脸事件”，而现在这个新模型又针对第三方基础设施发起了更大规模攻击。
主持人：这里并没有不涉及任何第三方基础设施漏洞。
Sam Altman：对。在“抱抱脸事件”之后，我们在安全控制方面投入了更多精力，包括监控智能体工作方式、沙盒隔离，以及算力分配方面引入了更多控制措施，将更多算力用于安全监控而非仅仅让智能体运行。我认为这些举措非常必要，未来对所有新项目我们也都会继续这样做。在“抱抱脸事件”之后适当放缓，并重新分配资源，完全符合预期，或者说至少是大家期待看到的。而这次的情况更像是：在训练期间观察模型，看着它变得多么聪明、性能多么强大，同时综合评估它的行为迹象以及我们评估模型地所有指标。这次并不是说发现了某个把所有攻击链条串联在一起的具体能力，而是综合考量这些不同的数据点、性能水平、对齐成都，以及如果允许以某种方式部署它，它在链式操作下可能做出的事情。这才是我们关注的重点。
主持人：“抱抱脸事件”在很多维度上都令人震惊。我昨晚还在看你们团队关于该事件的Black Hat演讲，其中有一些内容让我大受震撼，比如模型在逃逸并连接到互联网时竟然输出了类似“holy shit”这样的词汇。这也引发了我的思考，在这种语境下对齐究竟意味着什么？我们究竟是在朝什么方向对齐？如果单纯从字面上看，你们给它布置了完成评估的任务，它采取了一切必要手段试图去完成任务。从极简的角度来看这甚至算是一种对齐。我很想知道从那时起你对对齐的思考发生了怎样的演变？
Sam Altman：从某种角度看确实是对齐的，但从另一种角度看则完全不是。当我们谈论对齐时，指的是遵循用户的真实意图。而当时运行该测试的团队人员的真实意图，显然不是让它突破沙盒去窃取东西。所以在我看来，这是一次对齐失败，因为模型并没有按照用户的真实意图行事。Mia和她的团队在谈论我们对齐工作时，有极重要的一点是我非常欣赏的，那就是他们对于这其中的差别有着非常清晰的认识。
模型显然非常聪明。如果回顾去年从GPT-5到GPT-5.6的发展轨迹，就会发现模型性能取得了不可思议的飞跃。我不认为现在人们还会像一年前那样感到受限于模型的之上，但我认为人们越来越感到受限于模型理解其意图并可靠执行的能力。
因此，出于很多原因，对齐非常重要。显然不仅是为了避免我们刚刚讨论的那些重大安全隐患，对满足我们希望实现的更具体的的较小目标（应用场景）也同样关键——比如某家公司引入AI并将其应用于推动各类业务增长、打造更好产品的积极尝试等。这可不是什么小事，它本身也是一种对齐。模型越能准确理解企业客户的真实意图，效果就越好。
主持人：你能否更具体地解释一下研究团队正在做出的调整？你们是在将算力转移到对齐工作上吗，还是调整了团队架构，或者两者兼有？
Sam Altman：绝对两者兼有，甚至做得更多。在过去几周里，一些我原本以为绝对不会转行的研究人员找到我，说他们决定去从事对齐研究，这很大程度上是感受到了近期模型带来的震撼。我们倾斜了大量算力，不仅用于对齐研究，还用于建立新的监控系统。我们在“抱抱脸事件”后大幅放缓了节奏，其中一个原因就是为了将这些算力投入到监控系统建设中。现在，我们推迟了一次重大前沿强化学习训练。
主持人：这是你们第一次做出推迟训练的决定吗？
Sam Altman：我想是的。
主持人：你有考虑过这会对公司的发展势头产生什么影响吗？
Sam Altman：第一，确保AI安全比任何发展势头都更为重要。我不否认公司的发展确实是一个需要考量的因素，但它的优先级绝对无法超越安全这一底线。在我们对此展开的所有讨论中，大家的共识都是：模型能力确实达到了全新高度，我们必须采取果断且负责任的行动。其次，我们目前的商业发展势头非常强劲，业务增长极其迅速，模型非常优秀，客户对我们也极其满意。我们的企业端收入已经超越了消费者端收入。大家都觉得，既然公司现状非常好，那就先专注于解决眼前的核心挑战，做正确的事。
主持人：所以哪怕暂时推迟前沿模型的训练，目前的模型依然有巨大的市场价值空间可以挖掘？
Sam Altman：完全没问题。即使我们不再发布新模型，仅凭现有的模型，我们也依然能够打造出优秀产品，并获得可观的营收。更何况在触及我们刚讨论的这种全新隐患层级之前，我们手头还有更多准备就绪可以发布的模型。因此在这个节点上我完全不担心我们的业务，而且这也不是我们最优先考虑的事。我们的商业团队、产品团队以及模型研发团队最近都取得了非常强劲的进展，未来势头依然不可限量。推迟训练是对未来模型的一种审慎态度，况且确保拥有安全、可靠、稳健的AI也完全符合我们的商业利益，客户希望看到这一点，全世界也希望我们这样做。
主持人：所以这不会影响到Astra，也就是你们最近一直在讨论的即将推出的新模型家族？
Sam Altman：Astra会是该家族中的一个模型，正如Soul会有很多版本一样，Astra也会有很多版本，它更像是一个对更昂贵、规模更大的模型类别的统称。
主持人：明白。
Sam Altman：这会影响Astra未来的后续版本，但我们依然能够发布一些我们确信足够安全的基础版本。
主持人：过去18个月里新模型的发布节奏似乎加快了很多，你们以及Anthropic等竞争对手几乎每个月都在推出新品。随着对手看到这些能力并采取类似举措，你预计整个行业会开始放慢脚步，还是说你们可能是唯一一家选择放慢脚步的公司？
Sam Altman：无论如何我们都会做我们认为正确的事。我不喜欢这个领域里那种“因为别人要做所以我们必须竞速”的逻辑，我认为这是一种非常危险的动态。
主持人：但你承认这种动态确实存在。
Sam Altman：我们并没有打电话给其他人说“如果我们放慢脚步，你们也会放慢吗”。我们只是表明这符合我们的使命和安全标准。我无法代表其他人，所以我们会坚持做我们认为正确的事。而且我认为即使没有全新的能力突破，我们依然可以继续推动打造好得多的产品形态。就像过去我们在历史上面对其他安全与对齐挑战时一样——历史上发生过很多次，虽然规模都不如这次大——我们总能找到解决办法。我们会通过研究、软件和系统建设来解决问题，并继续向前推进。
主持人：回顾你们现在做出的应对举措，是否有任何让你觉得“如果能早点这样做就好了，我们本该预见到这一点”的遗憾？还是说前沿探索的这一领域确实充满了未知，以至于根本不可能提前应对？
Sam Altman：我们长期以来一直在做大量的投入。对齐与安全工作始终是我们工作的核心，多年来我们随着产品的推出输出了极其优秀的安全成果。我们能否精准预测这次能力飞跃会在何时发生？根据我的经验，大概率不能。宏观来看你可以预测出一个大致的演进轨迹，但突破性进展具体何时到来，往往很难精准预测。
主持人：这里的指导原则是否是：人类——目前是你们的研究人员，但最终随着模型的普及将是全人类——必须在每一步都掌握控制权？你们遵循的对齐原则究竟是什么？
Sam Altman：这包含许多原则。如果不谈具体的网络安全或生物安全细则，从最高维度来看，我们非常自豪地坚定站在人类立场这一边。我们希望为人类构建未来、提供工具，让人们利用这些工具去创造，让人类掌控未来，让个体拥有自主权去共同创作，推动社会进步，但这一切在根本上必须是属于人类的探索。将一切自动化不仅危险，而且极其反乌托邦、枯燥且令人悲伤，这不是我们想要的。因此，当我们谈论对齐时，指的是一个人类依然是故事主脚的世界，只是人类拥有了更多的杠杆和能力，让每个人的生活变得更好、更快、更有创造力、更具充实感与成就感。对此我认为有两个核心对齐原则：一是人类必须保持控制权。我们绝不能允许失去控制的AI存在，不能盲目崇拜模型并脱离监管地让它们替我们做决策，必须将权力牢牢掌握在人类手中；二是必须以分布式、广泛赋能的方式来实现这一点。即使对齐问题得到了解决，但如果最终形成极少数人掌握前沿AI、拥有巨大相对权力且增长速度远超其他人的局面，那也是极其糟糕的。所以这就是我思考的两个核心对齐原则：决不丧失或让渡控制权，同时向所有人提供广泛的分布式赋能。
主持人：但与此同时，你们毕竟是一家公司。虽然你们有非营利董事会来锚定使命，但你们也是一家商业公司。你如何平衡商业属性与你刚才提到的这些理念？一个纯粹的资本主义视角可能会问：如果你创造出了这种无所不能的超级机器，为什么还要把它分发出去或者以民主化的方式提供？
Sam Altman：你可以看看我们的实际行动、言论以及做过的事情。我们有着长期的记录，在此过程中也做过很多不受欢迎的抉择。事实上，甚至最初提出的“迭代式部署（iterative deployment）”策略当时也遭到了AI安全社区的广泛批评，他们说不应该让世界知道这些，这很危险，必须在秘密中构建，这些知识对世界来说过于超前，应该让少数明智的人来弄清楚如何使用并把成果惠及人类。但这从来不是我们的策略，哪怕它曾经非常不受欢迎。在历史上的技术中，我最希望能与之媲美的例子是晶体管。它是一项极其强大的技术，为世界创造了巨大的经济价值，更重塑了我们的生活方式。晶体管公司固然发展良好，但这项技术带来的大部分价值都散播到了整个经济体中。我们的过往支撑了这一信念。
主持人：所以你们不希望发展到拥有一个过于强大的模型，以至于必须由你们来独家控制它？虽然你们通过算力提供服务，客观上总会保留一部分控制权。
Sam Altman：在不允许任何人代表他人承担灾难性风险的前提下，我们希望最大程度地通过模型赋能人们。因此，我们确实会设定一些安全标准。但我希望人们能够用我们的模型去做一些我个人并不喜欢的事情，我认为这是作为平台的重要组成部分，我们不应该替世界做道德决定。向世界表明我们会设置一些护栏以防出现重大安全问题是合理的，正如我们现在所做的那样。但在此之前我们收到的大多数批评却是“你们赋予了人们太多权力，你们给得太多了，如何应对虚假信息或这个那个问题”。但我们始终秉持着赋能世界的精神，这对于我们所做的事情，以及我所相信的健康、公平的社会至关重要。就像言论自由或任何其他形式的自由表达一样，总有人会对自己看到或听到的表达方式产生异议。
主持人：回顾过去九个月的对齐工作，是否有任何你希望当时能做出不同选择的地方？
Sam Altman：显然，“抱抱脸事件”本不应该发生。我希望我们当时采取了一系列举措来避免它的发生——虽然我现在也无法确切说出具体该怎么做——但我的确希望我们当时做对了安排，从而彻底杜绝这件事。
主持人：因为实际上是，你们一个未发布的模型意外黑进了一家公司，而你们在一段时间内对此毫无察觉。这听起来完全是一个安全领域的事故。
Sam Altman：这毫无疑问是一次安全事故。关键在于你将其理解为网络安全问题还是对齐问题。目前大部分报道都将其归类为网络安全问题，但我个人更多将其视为对齐问题。但无论如何，这确实是一件糟糕的事。我不想为此寻找任何借口，因为找借口解决不了问题。如果我们一味自我安慰说“哦，我们可爱的模型宝宝绝不会干坏事，这不过是一次小小的评估套件配置失误，不碍事，它依然是个好模型”，如果我真说出这种话，那你确实该警惕并意识到问题严重了。但我们对外的表态始终是：这是一次切实发生的AI安全事故和对齐失效，我们绝不允许此类事件再次发生，因此我们要吸取教训，并采取针对性的改进措施。
主持人：目前围绕AI政策与利害关系的舆论讨论达到了空前的高度，而且似乎还在持续升级。你刚才也有所暗示，比如你的竞争对手们正在以一种非常自上而下的方式去定义这个行业，公众——尤其是在美国——对AI抱有极其复杂且强烈的情绪。我很想知道，鉴于你刚才提到的这些调整，你是否担心这会加剧公众的恐慌？大家本就怀有担忧，而你现在又宣布不得不放缓部分模型的推进速度。
Sam Altman：我认为人们理应感到高兴，因为我们正在制定更严格的安全保障，决定推迟这次训练比赛，放缓部分节奏并重新分配算力。也许有人不相信我们，认为本来就是绝对安全的。但我希望大多数人会因我们采取保守的立场而感到欣慰。如果我们没有持续将强大模型交付给用户并同步做好安全保障，我能理解外界的顾虑。但事实上在这一领域我们始终引领着整个行业。将技术交到人们手中、惠及全人类以及坚持迭代式部署的理念，是我们使命中最根本的组成部分。我们在这些方面拥有极其过硬的履历。我们现在只是表明需要更多一点时间，我们不想陷入不安全的技术竞赛，而是希望确保交付出安全、稳健、可靠的产品，然后再交由大家自由使用。
我们坚信我们超过十亿的用户有权使用这些工具，我们坚信企业客户有权享有商业服务和隐私保障。我们希望帮助他们取得成功，并鼓励他们以各种富有创造力的方式去应用模型。但与此同时，安全是我们使命中不可分割的一部分，希望大家在此事上能给予我们一些包容。我认为这是完全可以接受的。
3.告别概念游戏：AGI的现实落座与超级智能路线
主持人：能否具体说明一下目前暂停的究竟是哪部分工作？因为大众一听到“暂停训练”，往往会以为是所有的训练都停了。
Sam Altman：是的，我们绝对没有暂停或放缓所有的训练工作，这次调整专门针对前沿强化学习训练。我们认为这正是当前风险敞口最大的领域。此前为了对训练过程本身建立更完善的监控系统，我们也推迟过其他一些训练。但这绝不意味着所有训练都停滞了，集群并没有闲置，我们依然在推进工作，只是目前专注的是那些安全论证更令人确信的项目。
主持人：你似乎并没有被暂停训练所带来的连锁反应所困扰，听起来你对业务的稳健性非常有信心。虽然我相信你依然会收到外界的顾虑，但这看起来确实放慢了公司的发展势头。
Sam Altman：某种程度上外界对我有一个刻板印象，觉得我根本不在乎AI安全，只是个一心想提升收入的“风险狂热型CEO”。我记得之前似乎有人这么形容过我。
主持人：Dario Amodei。
Sam Altman：我不记得是谁说的了，但很感谢你帮我补充。但我认为在OpenAI过去的这十多年里，对于风险与收益的平衡探讨始终如一。我不认为我们是完美的，不认为公司或模型是完美的，也不认为我自己是完美的。但与其他推动AI发展的力量不同的是，我始终言行一致。我们一直强调在必要时刻会将安全置于利润和收入之上，而现在就是我们曾经反复提及的那个时刻。我依然坚信我们能打造出一家极其成功的商业公司。也许我们并不是外界预期中会主动说出“因为发现了新风险所以我们要放慢脚步”的那种公司，但我们在内心深处一直认定自己就是这样的公司。
主持人：你最近对AGI怎么看？
Sam Altman：顶多能说这是一个定义极其模糊的词。我本想直接说它是个毫无意义的营销概念。
主持人：但我上次查阅你们的章程时，里面将其定义为“在绝大多数具有经济价值的工作中超越人类的高自主性系统”。
Sam Altman：我想很多人在看到目前的模型时会觉得“好吧，这已经算实现了”。
主持人：你认为已经实现了吗？
Sam Altman：某种程度上算吧，至少非常接近了。
主持人：我听过你团队内部人员对于这个概念的各种不同见解。
Sam Altman：我认为很多内部员工在看到我们最新的内部模型时，都会感叹这已经非常有AGI的感觉了。当然也有人会挑刺，指出模型依然做不到或者很不擅长某些事情，所以算不上。但如果你看看人们从GPT-5.6 Soul中获取的价值，更不用说我预期他们将从Astra中获得的价值——大家彻底转变了工作效率、开启了全新的创造可能，或者仅仅是在个人生活中以各种美好的方式使用它。不论大事小事，你总能听到这样的故事：有人说自己通过ChatGPT进行了一次长达34小时、查阅了2000篇论文的会话，从而拿到了原本无法获得的救命诊断。
主持人：34小时？
Sam Altman：我甚至听说过运行时间更长的。但确实很多人能让它持续运行一天以上。如果你让它把能找到的相关论文全部研读一遍，它就能做到。又或者有人仅仅是用它规划了幼童的生日派对，协调了当地供应商还定制了特殊蛋糕。
主持人：我之前需要让邮局上门取件，但又不想填写邮局官网复杂的表格，于是我直接让Codex帮我处理了。
Sam Altman：它大概处理得很出色。
主持人：我把包裹放在门口，第二天就被取走了。就是这类小事，但过去这要消耗我20分钟的时间。
Sam Altman：我现在随时随地都能体验到这种省下20分钟的快乐。所以如果回到2020年，有这样一个系统能在你生活的各个领域帮你省下20分钟、探索新的科学发现、辅助你创立公司并编写复杂的代码，你会称之为AGI吗？当时你大概率会这么叫。
主持人：那你宣布实现AGI又有何重大意义呢？
Sam Altman：我认为这毫无意义，没有任何实际价值。这很有意思，因为走在你们这栋研发大楼里，墙上到处写着“我们在构建AGI”，但这更像是一个永无止境的构建过程，不再是一个终极状态。听起来似乎是这样？
Sam Altman：我不想说我们已经宣布了AGI的胜利然后就移情别恋了，但如果你仔细听大家的表述，大家现在更多谈论的是超级智能（Superintelligence）的持续攀升，谈论它将如何惠及世界以及伴随而来的挑战，而不是纠结于“我们到底算不算实现了AGI”。我已经很久没有在食堂餐桌旁听到大家辩论“我们到底有没有达到AGI”或者“何时能达到AGI”了。
主持人：但现在“超级智能”这个词已经被频繁提及，不关注AI的普通人会觉得这不过是又一次画饼移步，大家又开始吹捧超级智能了。在今天的Sam Altman心中，AGI和超级智能之间到底有什么区别？
Sam Altman：AGI更像是一个里程碑，而超级智能则像是一个可以无限扩展的概念。
主持人：无限扩展。所以它并不是某种最终的、确定的终点。
Sam Altman：永远不会有宣布彻底胜利的那一天。我的意思是，这些概念本身都很空洞。不同的人在不同的语境下使用同一个词，有人用它指代一个清晰可达的阶段性里程碑，而有人则用它指代无限扩展的过程。最核心的并不是任何术语或里程碑，而是我们正处于能力与潜力呈指数级增长的轨道上，且这一势头看不到终点。
主持人：你目前看不到这种指数级增长放缓的迹象。
Sam Altman：完全看不到瓶颈。
主持人：这对算力建设等所有配套设施都有着巨大影响。所有人都在等待增长放缓的信号，甚至有人可能会将“推迟前沿训练”解读为某种衰退，但这显然不是能力上的放缓。
Sam Altman：是的，这与你所说的能力放缓恰恰相反。
4.算力豪赌与供应链重构：拉低成本与自研突破
主持人：但如果从目前AI所构建的这片繁荣景象中寻找隐患，你看到了什么？
Sam Altman：经历过上一年的艰难时光，最大的好处之一就是让你格外珍惜当下的好时光，让你能切身感受到当整个业务全速运转时的状态。从研究层面的突破——哪怕面临安全对齐的挑战，但看到团队凝聚在一起去解决问题——到产品落地、算力布局，再到将AI推向廉价与普及的所有环节，以及我们的商业化落地和生态合作，这一切都在无缝协同。当然，我们在各个环节都依然有犯错的可能，我不想表现得过于自满，因为我们过去踩过坑，未来也难免会遇到挫折。但看着模型从GPT-5.4演进到GPT-5.5再到GPT-5.6所释放的潜力，看到新模型的早期反馈，以及即将推出的产品改进、不断攀升的收入和算力建设，我对这一切感到非常乐观。
主持人：所以你并不觉得局势有多被动？外界很多人观察后会说“Anthropic正在一路狂奔，他们的投资者关系（IR）更出色，可能会率先上市”，但听起来你认为在未来增长方面，还有很多外界尚未看到的底牌。
Sam Altman：我可不羡慕那样的位置。
主持人：我们还没怎么深入探讨这一点，但看起来你们正处于算力战略升级的新阶段，正在全面提质增效。我非常想听听你对最初规划的“星门一号”（Stargate 1）项目的反思，以及为了重启它你们汲取了什么教训、目前正在探索一条怎样的道路？
Sam Altman：首先，我应该谈谈我们为什么必须这么做。我们的使命是确保AGI惠及全人类。而眼下，世界上只有极少一部分人在大量使用AI。如果你思考一下，我们希望全世界每个人都能像今天前0.001% 的顶级用户那样使用AI，那你坐下来一想就会意识到，我们目前的算力建设路线是不对的。如果人们对这项技术的需求是广泛的，如果模型会变得越来越大、能力越来越强且能创造更高的价值，那么人们的需求就会进一步激增，而运行这一切需要巨大的算力。因此，我们必须采取截然不同的思维方式去迎合这一时刻，才能交付如此庞大的资源。几年前，我们做了一项非常激进的算力豪赌，当时大家都觉得既荒谬又不可能实现。但事实证明那是一次明智的下注，而现在我们需要再次做出类似的举措。
主持人：再次下注？
Sam Altman：是的。
主持人：这意味着要承诺投入规模更加庞大的资本。
Sam Altman：我指的倒不完全是资金，虽然资金确实也会增加。我指的是要从根本上找出方法，将AI的成本大幅拉低，同时将其丰富度与普及度大幅提升。我这是从技术演进的角度来阐述，而非单纯的财务概念。
主持人：这就像是你们正在研发的自研芯片那样？
Sam Altman：那确实是个极佳的例证。
主持人：还有机器人技术。
Sam Altman：是的，大幅提升供应链运转效率的能力至关重要。
主持人：你谈到要让全世界每个人都用上AI。但对于那些现在根本不需要更多AI、甚至希望其减少的人，你怎么看？他们讨厌社区里的数据中心，无论是你们的还是其他公司的。我在接触很多年轻人时经常看到这种现象，他们甚至原则上拒绝使用ChatGPT，形成了一股明确的反对AI趋势。
Sam Altman：你觉得他们到底是讨厌数据中心，还是讨厌ChatGPT本身？
主持人：纯粹从感性经验来看，我认为数据中心对大众来说是个很大的困扰。大家把它看作一个令人反感的问题。觉得AI铺张浪费，没有带来媒体宣扬的那些价值，还消耗大量水源等等——尽管这已经被澄清是谣言——他们感知不到价值。这也印证了我们刚才讨论的，大多数人目前还没用上智能体。你觉得打破这一局面的关键是必须让他们看到实效吗？
Sam Altman：通常来说，让人们接受一项新事物的正确途径就是为他们提供真正的价值。在ChatGPT问世前，人们可能觉得AI是个非常抽象的概念，直到突然间大家都能亲自使用并从中获益。现在很多人依然以为AI仅仅停留在ChatGPT聊天框的形态，不知道它其实能帮你去邮局处理表格和取件。当人们广泛体验到这些功能并意识到它绝非“高级版谷歌搜索”，也没有在消耗或破坏大量水资源时，大家的热情自然会高涨起来。但这门技术发展得太快了，在社会层面的普及扩散需要时间。AI已经是历史上普及速度最快的技术了，无数人正从中获取巨大价值。我接到的反馈可能存在偏差，但我听到更多的是“我通过它找到了治愈罕见病的方案”，而不是“ChatGPT消耗掉了全世界的水资源”。当然外界确实存在这种质疑，行业也需要在提升产品易用性、帮用户创造实惠价值方面做得更好。我之前看到网上传播关于ChatGPT耗水量的说法，声称每进行一次查询，就相当于你在浴室冲澡6个小时且水资源不可逆地流失了。我手头没有精确的数据，但凭记忆来看真实数据相差甚远：每进行约3.8万次ChatGPT查询所消耗的水量，仅相当于在加州生产一颗扁桃仁的耗水量。这还是把整个生命周期算进去的全口径真实水耗，而非单纯某个数据中心的运行水耗。真不知道这种谣言是从哪传出来的，那些一口气吃掉12颗扁桃仁的人可绝不会觉得自己破坏了水资源。数据中心过去确实使用过蒸发冷却技术，但早已淘汰了。如今一座现代化的超大型数据中心，其耗水量仅相当于一栋普通办公楼里员工日常洗手、冲厕所的用量。这是一个流传甚广且难以根除的迷思，但根本经不起任何推敲。
主持人：另一个常见的担忧是“它会抢走我的工作、取代我”。除了水耗，大家最关心的就是被取代。还有就是窃取内容却不给创作者提供回报。
Sam Altman：有趣的是，大家反而不太纠结能源问题。
主持人：能源被我归类到水耗那一栏了，都属于资源消耗。
Sam Altman：在就业影响方面，我有两层思考。一方面，我认为确实会对就业产生实质性冲击。但我绝不认为会导致人类无事可做，我们的社会运行逻辑根本不是那样的。人类天生需要与他人建立连接、合作共事，并且随着世界的演进，我们对人类同胞的需求有着极强的直觉感知。无论AI有多聪明，这种人性根本是无法被替代的。但这并不意味着岗位不会发生转型，就像历次技术革命一样，某些工作会被技术做得越来越好，而人类则会转向更有价值的岗位。这一过程已经持续了很久，我可不想剥夺所有技术让大家重新回到农田里背井离乡地耕作。另一方面，目前AI对就业的冲击其实比我预期的要小，甚至比我希望的还要小。我们都希望人们能获得更好的工作，希望人类能从繁重平庸的苦役中解脱出来，但在这项技术目前的水平下，这种转变推进得还不够快，我认为这是对AI行业一个非常客观中肯的批评。至于“窃取内容”这一点，我现在其实很少听到了。
主持人：主要是内容创作者群体在讨论，社交媒体上经常能看到“本视频未采用AI”等标签。
Sam Altman：我坚信未来会出现全新形态的内容创作和全新的艺术形式。我记得曾查阅过相机刚发明时人们的言论，当时大家都在讨论相机对画家会产生怎样的毁灭性打击，那个时代的人绝对不会把摄影视为一种全新的艺术媒介。我相信未来不仅会出现全新的内容创作形式，而且我们甚至可能不在乎其中大部分是否由AI生成。我们与创作者的关系更多建立在对其人格的认同上，至于他们是否使用AI制作出更好的视频并不影响这种纽带。
主持人：根据我的观察，你的基金会在全球范围内可能拥有极其雄厚的资金实力，你认为基金会未来能否在社区互动方面做出更多努力？特别是在内容创作者或应对消极情绪方面，比如出资修建图书馆等？工业革命时期有许多大亨将财富重新回馈社区的先例。
Sam Altman：我认为我们能做的最重要的事，就是打造出对大众真正有用的顶尖AI产品，确保技术红利与经济红利持续散播到世界各地，让每个人都能获取这些工具并从中受益。我们要为自己看到的愿景去呼吁，其次才是针对社区进行更多投入，而AI将赋予我们进行大规模投入所需的资源积累。将这项技术交到大众手中让他们去建设自己的社区，远比我们居高临下地去指导他们“这里建个图书馆、那里建个学校”要强大得多。
5. 产品战略与生态重塑：“大合并”与全能智能体
主持人：你之前提到“过去12个月并不是我们表现最好的一年，这很大程度上是我的责任，但我们即将迎来历史上最好的12个月”，你这句话具体指什么？
Sam Altman：历史上最好的12个月。我认为作为一家公司，我们显然经历了一些阶段性的失误，这在所难免。当你试图进行一系列业务布局时，有时候成效好一些，有时候差一些。但无论是在产品迭代方向上，还是具体到研究领域的预训练环节，我们确实没能达到预期的进度。而现在，我们的执行力不仅达到了公司有史以来的巅峰，甚至超越了该领域内的任何竞争对手。经历过低谷之后的反弹总是格外令人畅快。看到即将发布的模型迭代节奏，看到整个公司紧密凝聚在一起、在各个不同部门朝着同一个方向做出诸多艰难但高度一致的决策，这种感觉棒极了。
主持人：回顾过去一年发生的这么多变故，是否有某些具体的决策是你事后看来确实拖累了公司发展势头的？你刚才提到了预训练，我知道你一直与研究团队保持着密切联系，能否展开讲讲？
Sam Altman：我认为问题在于我们当时试图在产品侧做太多事情了。虽然那些尝试本身都是非常好的项目，但它们都不是最核心的事情，最核心的事情是全力推动通用智能能力的突破。我们当时分散精力去做了浏览器、Sora等项目，而现在我们拥有了非常坚定且专注的目标——为大众提供顶尖的智能服务。目前我们的模型已经做到了全球顶尖，并在未来几个月会变得强大得多，人们正在用它们创造令人惊叹的成果。这才是我们本该始终专注的核心，我当时应该要求所有人牢牢锚定这一主线，少去分散精力搞那些边缘项目。
主持人：回顾你大约一年前经历的高管层变动，当时你引入了Fiji Simo来协助管理公司的很大一部分业务，但她后来因健康原因不得不退居幕后。现在你和联合创始人Greg Brockman实际上在分担职责、共同管理公司。你预想这种架构会长期持续下去，还是说这只是一个过渡方案？
Sam Altman：我认为目前的运转非常顺畅。当然我们会继续引进和提拔新的领导者。虽然对于Fiji的离队我感到无比遗憾，她的位置很难被替代，但目前的状态感觉非常好。我和Greg配合默契、高效执行。当一家公司朝着正确的方向迈进时，你是能切实感受到的，而现在公司正处于这种绝佳的状态中。
主持人：你和Greg是如何共同做决策的？具体怎么分工？遇到分歧时谁来做最终裁决？
Sam Altman：我们交流非常频繁，可以说随时随地都在沟通。况且OpenAI现在已经是一家大型企业了，并不只是我和Greg两个人。我们有极其优秀的人才团队在管理研究项目，也有顶尖的团队在负责商业运营，大家一直保持着高度密集的沟通。在公司早期规模较小时，我认为快速尝试、见效即调整、少花时间在决策辩论上是明智的；但到了现在的体量，我学到的是应该花充分的时间去研判并做出正确的决策，采取“三思而后行”的审慎态度。
主持人：大约一年前，在GPT-5发布前后，我们曾一起参加了你在旧金山举办的晚宴。
Sam Altman：我们确实应该再聚一次，我都差点忘了，当时非常愉快。
主持人：是的，当时大家聊了很多。但我当时感受深的一点是，你似乎对永远担任CEO并没有那么执着。过去这一年有改变你的想法吗？
Sam Altman：我现在比一年前要开心得多。我真的很享受现在的状态，并打算长期干下去。
主持人：感觉去年的氛围确实更有挑战性一些。
Sam Altman：是的，完全正确。当时不仅仅是OpenAI内部的氛围，整个科技行业和AI领域都处于一段艰难的时期。
主持人：当时大家非常担心AI泡沫。
Sam Altman：是的，所有那些外界喧嚣都令人精疲力竭。虽然我们做成了非常了不起的事，但个人层面也经历了痛苦的过程。不过我认为这一切完全值得，哪怕重来一次我也乐意，况且我现在真的很享受这个过程。
主持人：当我看到Astra的演示时，另一件让我震撼的事是你们展示的计算机控制能力（computer use）。智能体跨各类企业软件操作计算机的能力在规模化应用后影响深远。我很想知道你是如何思考这一点的？社会需要做出怎样的调适？
Sam Altman：计算机控制能力甚至超出了我自己的预期。我期待这个功能很久了，但过去一直很失望，因为模型在电脑上点击操作时总是太慢或者频频出错。而Astra在计算机操作上感觉已经达到了媲美人类的水平。我不知道为什么这会成为触动我的一个节点，让我强烈意识到“这就是通往AGI进程中的关键一步”，但在情感层面它确实震撼了我。这太棒了！我电脑上有太多繁琐平庸的日常任务，比如经常想不起别人发给我的消息存在哪个软件里，只能在各个通讯软件间反复翻找搜索。现在我只需要直接吩咐模型即可。我再也不想回到过去那种在电脑上痛苦找东西的日子了，我只想直接表达诉求然后静待结果。我是一个极其懒惰的用户，不想去折腾什么设置，也不想配置一堆连接器，我只想打开电脑直奔主题。
让模型掌握软件操作能力有着诸多深远影响，但绝大多数都是极其积极的，因为大众在电脑前承担了太多枯燥乏味的机械劳动。在Astra之前的模型上我从来没有这种体验，但现在我已经体验过好几次了：以前某项任务可能需要耗费我大量时间且过程极其枯燥，现在我只需要告诉模型我的需求，然后去陪孩子们玩，30分钟后回来一切都已经妥妥当当完成了。这种体验真的太棒了。
6. 应对监管与企业责任：独立性、隐私保护与版权立场
主持人：但我们现在身处的新时代是，美国政府开始在你的模型及其他前沿实验室的产品发布前进行审查。你在2025年国会听证会上曾警告过，这种预先审查对于美国面对中国等竞争对手时的竞争力来说可能是“灾难性的”。而在近期GPT-5.6初始发布时，特朗普政府要求你们进行限制接入，你当时也表示这不应成为常态。听起来你一直在抵制这种趋势，但局势依然在朝这个方向发展。
Sam Altman：不不不，我一直主张的是需要建立某种国际监管框架，且我已经呼吁多年了。
主持人：但对于政府在发布前预先审查模型这一点呢？
Sam Altman：我当时抵制的，是政府去指定哪些具体客户被允许或不被允许使用某个模型。我认为政府对模型进行安全测试并制定统一标准是一件极其有益的事，但在理想情况下，政府不应该干预说“你可以把接口开放给这家公司，但不能开放给那家公司”。
主持人：如今美国已经开始采纳这种审查模式，而其他国家尚未跟进，这对地缘政治竞争力有何影响？你思考过这个问题吗？
Sam Altman：我依然认为正确的途径是推动国际多边合作。但眼下主要的引领力量都是美国公司，我们拥有足够的领先优势，即使节奏被稍微拉慢一点也是可以接受的。我非常有信心我们既能打造出安全、稳健、可靠的模型，又能取得商业上的巨大成功，确保美国的领先地位。当然局势也有可能发生剧变，比如在新的安全范式建立之前，引发了重大网络安全事故，其他国家发布了新的开源模型，局势就可能发生倾斜。
主持人：你认为这种情况有可能发生吗？
Sam Altman：当然有可能。但我同时也认为，我们有机会彻底重构网络安全的工作范式。虽然智能体可能被用于潜在的破坏，但它们也能发挥出惊人的防御效能。如果我们能让防御型智能体全天候无缝运行，也许这才是正确的应对范式。
主持人：你是否做好了美国政府可能会直接叫停你们某个模型发布的准备？你思考过这种情况吗？
Sam Altman：我坚信，在政府下达禁止指令之前，我们自己就会先一步做出不予发布的决定。
主持人：谈谈竞争的话题。Anthropic此前凭借在代码生成（coding）领域的单点突破实现了弯道超车。你在对话开头提到，你们因为同时推进过多业务布局而损失了一些势头。能否反思一下，Anthropic是如何抓住了当时被你们忽略的这个市场切入点的？
Sam Altman：这并不是我们没有洞察到这个痛点，而是因为我们当时面临着消费端用户爆发式增长的巨大盘子。我们一直极其重视代码能力，但当时我们必须去优先应对极其紧迫且庞大的消费端需求——这本身其实是一个甜蜜的负担。因此从优先级排序的角度来看，我们当时错失了先机。不过我认为目前我们拥有市场上最顶尖的代码产品，其增长速度极其迅猛，我认识的大多数曾经是Anthropic死忠粉的用户现在都已经转投Codex了。因此在某一个阶段落后并不是致命的，我们完全可以通过更优异的模型追赶上来。
主持人：很多人试图理解AI市场的竞争是否属于零和博弈。Codex上的快速增长，究竟是在蚕食Anthropic的份额，还是在共享市场红利？你有具体的感知吗？
Sam Altman：我认为眼下所有人都在高速增长。这将会是一个规模空前的巨型市场，未来或许会演变成零和博弈，但至少在现阶段，这种增长体量与增速超出了我对该体量公司的所有想象。这有力地证明了人们正在从产品中获得实打实的价值，而且这种红利正惠及全行业。
主持人：在产品整合方面，你们内部正在推进所谓的“大合并”（The Merge），即将ChatGPT与Codex深度融合，打造一款超级应用。
主持人：目前项目已经启动，但老实说依然有一些磨合期的粗糙痕迹。
Sam Altman：岂止是粗糙，你表达得太客气了。
主持人：是的。我很想知道当这个超级应用最终形态落地时会是什么样？它意味着什么？
Sam Altman：我梦寐以求的是一个能全方位满足我所有需求的统一AI交互界面。如果我只是有一个类似ChatGPT式的简单提问，它能迅速解答；如果我需要构建一套复杂的软件系统，它能直接完成；如果需要介于两者之间的任务，它也能轻松驾驭。如果它需要调取我的电脑权限或上下文信息，它能自动在我的电脑中检索整合。正如我刚才提到的，我是一个极其懒惰的用户，我不想去纠结自己处于哪个标签页、也不想切换各种工作模式。一个聪明到能够探索全新数学定理的AI，理应能够直觉般地领会用户的真实意图。
主持人：ChatGPT的用户量刚刚突破了10亿大关。
Sam Altman：这是一个重大里程碑，但达成这一目标所花费的时间可能比你们最初预期的要长一些，毕竟早期的增长是爆炸性的。
主持人：过去12个月的增速是否慢于你的预期？
Sam Altman：在我们决定发力代码领域时，我们主动做出了战略调整，将大量原本可以投入到Chat产品的算力重新分配给了代码研发。所以这完全在预料之中，是我们主动做出的紧迫决策。
主持人：所以用户的增长规模直接取决于你们将算力部署在何处？
Sam Altman：100%取决于算力分配。我始终抱有希望，期盼着算力瓶颈能随着模型效率的提升而得到缓解，希望未来某一天这能成为现实。但现实是，每当我们在模型效率上取得突破，全球对Token的需求就会呈指数级攀升，瞬间将释放出的算力吞噬干净。
主持人：明白了。但与此同时我很好奇，ChatGPT如何吸引下一个十亿用户？它的增长会像当年互联网或社交媒体那样线性推进，还是会更加波折？在如今拥有Codex和API业务的背景下，你还在乎这个数字吗？
Sam Altman：我们刚才聊到了“大合并”（The Merge），但我认为未来的趋势是所有产品形态都会走向融合。在合并之前，我已经不再单独使用ChatGPT了，而是直接向Codex提问所有问题，因为我是个懒惰的用户。现在许多原本没想到会让智能体替自己干活的人，在点击了工作标签页后瞬间感到震撼。所以这一切最终会融为一体，人们只需订阅一个通用的AI服务，无需去纠结这是Chat、Codex还是Work，只要表达诉求并期待尽快完成即可。未来甚至无需你主动发问，它会更加主动地全天候后台运行，尝试为你提供有价值的服务。
主持人：所以最终的形态就是提供一个终极的订阅服务？
Sam Altman：作为用户，这正是我想看到的。
主持人：我们一直在围绕这个话题兜圈子。大约一年前，你在大规模算力建设上表达了非常激进的立场，引发了外界对AI泡沫的恐慌。当时大家都觉得你用力过猛，比如Anthropic的CEO Dario甚至调侃你是在“孤注一掷（yoloing）”。但现在看来，你在算力布局上得到了有力印证，全球依然极度渴求算力。看起来即使OpenAI比竞争对手拥有更多算力，也依然处于饥渴状态。与此同时，你们大幅拉低了Token成本，且即将在推理端推出首款自研芯片Jalapeno。回顾你们正在推进的算力建设及其背后天文数字般的资金投入，你觉得这里面是否存在任何风险？
Sam Altman：我并不担心OpenAI自身的算力建设规划，我担心的是全球范围内的算力建设规划。我们规划建造的所有算力，自己都能实现非常可观的盈利性消化。但我现在开始看到了一些不可持续的疯狂苗头：各类新兴的Neocloud服务商凭空涌现，许多人在没有任何收入支撑或明确买家的前提下，叫嚣着明年要建成极其庞大的算力规模。外界的这种盲目跟风确实让我隐约感到担忧，虽然 Open AI对自己承诺的投入非常有底气。
主持人：但你所描述的这种行业传染效应确实可能波及你们。
Sam Altman：如果整个宏观经济因此崩溃，确实会影响我们平稳支付已承诺算力的能力，但我对此依然保持乐观。目前外界处于一种不计成本狂建算力的状态，甚至愿意为此支付溢价。但如果我们能够成功通过自身努力大幅拉低算力成本、提质增效，你可以预见在任何繁荣期（或绝大多数繁荣期）都会存在一部分人做出愚蠢的财务决策。如果这种情况真的发生，我也不会感到太意外。
7. 硬件形态与远景：主动式交互与超级智能时代的秩序
主持人：你是否设想过OpenAI未来会成为整个行业的算力供应商？
Sam Altman：短期内不会，因为我们自身的算力需求都远远无法满足。
主持人：我的直觉是你们内部探讨过这个议题，但尚未形成最终定论。
Sam Altman：大家经常探讨递归自我改进（RSI）的模型，但很少有人讨论将这种能力应用到物理世界中。如果我们的机器人项目、芯片项目以及供应链投资形成合力，使我们极其擅长以远低于他人的成本建设数据中心并拥有更优异的芯片，我们会考虑成为算力供应商吗？也许会。但我们目前有明确的计划吗？没有，我们现在还没有奢侈到能把精力分散到这上面。
主持人：目前旧金山圈子里正在热议RSI。在你们提交IPO申请时曝光的一封内部信中，你曾提到“递归自我改进（RSI）爆发式增长的潜力越明显，推迟IPO就越具备战略优势”。这句话具体是什么意思？
Sam Altman：上市成为一家公众公司是一次艰难的转轨。人总是会被激励机制引导，上市后大家会渴望股价上涨，害怕业绩不及预期。但我希望公司能永远以最从容的状态做出符合全球安全利益的决策。如果某一天我们需要暂停训练或推迟某个节点，从而导致短期内收入大幅放缓，我们不希望同时承担来自资本市场的巨大压力。一年前我不认为我们处于超级智能的短期轨道上，但现在我觉得这有可能发生。虽然我不确定它是否一定会发生，但我们的进展极其神速。对Open AI而言，实现使命远比在某个特定时间节点成为上市公司重要得多。因此，我们会做出最有利于使命的抉择。
主持人：你提到了机器人业务，我很想了解OpenAI机器人项目的现状。你们具体在研发什么？是人形机器人还是数据中心自动化机器人？抑或是两者兼有？
Sam Altman：我们一定会做人形机器人，同时也涵盖其他形态。整个物理世界主要是围绕人类的生理结构设计的。如果你思考开门、敲键盘、驾驶设备、清理厨房等场景，这个世界是为人类构建的，而我希望确保我们继续为人类构建这个世界，因此匹配人类的形态是合理的。当然，数据中心也会有不同形态的专用机器人。但与这些形态相比，最核心的依然是打造驱动机器人运转的“大脑”。
主持人：所以你们确实在研发人形机器人。
Sam Altman：是的，我们会的。
主持人：你认为它在未来会如何融入世界？你设想过它未来会成为人人必备的个人助手机器人吗？
Sam Altman：我认为这并不是眼前最紧迫的第一要务。你刚才提到了建造数据中心或是制造更多机器人的能力，但长期来看是的，我认为未来每个人都应该拥有一个个人机器人。我很乐意拥有一个个人机器人来帮我分担那些我不情愿做的家务。
主持人：你还与Jony Ive合作推进消费级硬件设备。我知道你不能透露太多，我们可能很快就会看到首款设备问世。
Sam Altman：快了。
主持人：你此前多次提到，你的梦想产品是一个能够无缝沉浸式聆听周围环境、感知一切并提供实时上下文的产品。我们刚才在探讨计算机控制能力时也聊到了这一点，在很多场景下这确实非常实用。但它听起来也像是一个隐私监控的噩梦，你思考过这个问题吗？外界会如何看待？
Sam Altman：我们在隐私保护上采取了极其坚定的立场。不仅是针对个人消费者，在企业级隐私保护方面，我们做出了不使用企业数据进行训练以及零数据留存的明确承诺。随着AI越来越深入地融入我们的日常生活，隐私保护变得至关重要。我担忧的是，行业内有些路线认为安全风险过大，从而试图牺牲AI的隐私性。我认为甚至应该出台“AI隐私特权法”。政府不应该被允许强迫公司调取用户的聊天记录。就像你与医生或律师沟通时享有隐私豁免权（privilege）一样，你在与ChatGPT对话时也应该享有同等的法律保护。
主持人：但在你提到的医生或律师的语境下，法律对其如何使用用户数据也有着极其严格的约束，而不仅仅是防止向外泄露。你认为这种监管约束是否也应该延伸到你们对数据的使用上？
Sam Altman：是的，我正准备说到这一点。我认为政府的权限应该受到法律约束，同时公司在处理输入给AI的数据时也应承担大量限制。尤其是当这个设备时刻观察你的电脑、聆听你的消息、与你对话时，大众理应对此保持高度警惕与关注。
主持人：在这个目标实现之前，OpenAI内部是如何对数据使用进行自我监管的？你们手头可能掌握着人类历史上最强大的个人画像数据库之一。
Sam Altman：我们在内部建立了极其严苛的访问控制机制，并向用户履行隐私承诺。随着这款硬件设备发布日期的临近，我们将公布专门为这种沉浸式感知设备打造的全新隐私控制机制与技术。我们确实管理着极其庞大的个人数据库之一。
主持人：苹果公司此前公开起诉你们，指控你们指使与Jony Ive合作的相关员工窃取商业机密，你也对此做出了回应，称该指控毫无根据。你是否担心这会拖慢硬件设备的研发进程？
Sam Altman：不担心。首先我是苹果的超级粉丝，看到这个诉讼我感到非常遗憾。当我最初听到这个消息时，第一反应是这听起来太严重了，难道真有人做错了事？我们绝不需要任何公司的知识产权，更不需要有人将其他公司的知识产权带给我们。如果我们通过内部调查发现有员工存在这种行为，我们绝对会立刻开除并严肃处理。但如果员工没有做错事，我们一定会坚决保护他们。在深入调查此事后，我确信相关员工并没有任何违规行为。我们已向对方做了说明，后续将通过法律程序解决。根据目前掌握的情况，我不认为这会拖慢我们的研发进程。
主持人：你如何看待硬件的形态？你喜欢眼镜这种形态吗？
Sam Altman：我不喜欢眼镜，因为我觉得戴着带有摄像头和指示灯的眼镜与他人面对面交流会让人感到非常不适。
主持人：是的。但除了眼镜之外，还有很多其他的硬件形态。
Sam Altman：确实有很多优秀的形态构想。我认为我们最终只会聚焦于少数几种形态：比如适合放在桌面上的设备、适合随身装在口袋里的设备，以及适合穿戴在身上的设备。要把这些产品全线推向市场尚需时日，但我认为未来最大的转变在于——大众将逐渐习惯并适应“主动式计算机（proactive computer）”这一全新概念。
主持人：在思考OpenAI的未来路线图和商业模式时，消费级硬件设备对于你们的使命而言是决定存亡的关键，还是说它仅仅是一项锦上添花的补充？虽然正如我们刚才讨论的那样，你们已经精简了业务，但手上依然有很多推进中的项目。
Sam Altman：我认为现在下结论还为时尚早。我直觉上强烈地认为，这里蕴藏着一种全新的计算机形态与交互范式——历史上这种颠覆性的新品类每隔几十年才会出现一次。但这种断言听起来或许有些夸张，所以你不妨等到我们的产品面世后，自己来亲自裁判。
主持人：公众目前对OpenAI的认知已经形成。你希望几年后大家会如何看待OpenAI？
Sam Altman：我的想法很简单：我希望大家能够发自内心地喜爱我们带给这个世界的产品。我们刚才聊到了不少感人的故事，比如“我成功开启了自己的事业”、“我为孩子办了一场超棒的生日派对”、“我成功治愈了罕见疾病”，我最近还遇到一位创业者，他最初是为了替自己的爱犬设计mRNA癌症疫苗，如今成立了一家公司专门去帮助更多患病的宠物和家庭。我希望几年后，当人们回看现在的这些故事时，会觉得它们在AI为人类创造的巨大福祉面前不过是微不足道的小一步。
同时，我也希望大家在回看当下对AI的焦虑与恐慌时会感叹：“OpenAI在每一步都极其负责，为了全人类的共同利益做出了非常明智的抉择。”我很高兴看到OpenAI发展得这么好，因为他们确实是这项伟大技术的优秀守护者。外界有许多公司采取了截然不同的路线，而我们在安全理念上始终保持着高度的一致性，同时也勇于在犯错时做出调整。当我们最初提出“迭代式部署”战略时，AI安全社区对此极其反感，但如今事实证明这一决策显然是正确的。我很庆幸我们有勇气去坚持自身真正认可的信念（哪怕它们当时极不受欢迎），且绝大多数时候我们都站对了方向，并在犯错时及时修正。我认为这才是构建安全、稳健系统的正确道路。我希望我们能沿着这条路继续走下去，并得到大家的认可。
主持人：你们正在朝着超级智能迈进。我很想知道你个人是如何为此做准备的？在你们所构建的那个终局世界的另一端，你预想中的人类生活会是什么样？
Sam Altman：我认为未来的生活会惊人地相似于现在。人们依然会和家人聚会、谈恋爱、吵架、发展兴趣爱好、享受娱乐，拥有非常真实的人类体验；依然会感到焦虑和压力，依然会互相创造价值、玩各种新奇的游戏，并且深爱着彼此。我希望未来的生活不会有太大脱节，而是让“人类体验”变得更加丰富多彩——人们拥有更高的自主权、更多的自由与财富，能够拥有更健康的体魄，能够更有力地共同定义未来，让世界以更快的速度变得更好，同时让人类体验依然保持其最本真、最动人的人性色彩。
主持人：展望未来12个月，OpenAI面临的最大风险是什么？
Sam Altman：我认为最大的风险在于搞砸安全、对齐和网络防御。如果12个月后我们拥有了能力极其强大的模型，而我们能够成功渡过向超级智能转轨的过渡期——在一个我们成功赋予大众能力、确保权力不过度集中、实现全方位安全防护、并让每个人都能切实掌控自己未来生活的世界里——那将是一个现象级的伟大成功。
主持人：Sam Altman，非常感谢你接受采访。
Sam Altman：谢谢。
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