Altman 复盤 OpenAI 最艱難一年

Altman 罕見復盤了公司過去一年的戰略失誤，承認戰線過寬是根本原因，並已大幅收縮聚焦。他對外界熱議的蒸餾競爭表現淡定，直言「不在我的十大擔憂之列」，因為推理業務規模足以支撐訓練成本。他判斷 AGI「非常近了」，GPT-5.6 已接近門檻；機器人將在 2-3 年內迎來類 ChatGPT 的大眾化時刻。

過去一年，OpenAI 經歷了一段 Altman 自己都承認「相當艱難」的時期。在近期播客節目《Invest Like The Best》中，他少見地進行了系統性復盤，涵蓋戰略失誤、競爭壓力、安全隱患，以及他對 AGI 時間線和機器人未來的最新判斷。

最艱難一年：「戰線太寬，是我的錯」

「過去一年相當艱難，部分是我的錯。」Altman 在節目中直接说道。

問題的根源，他歸結為一個字：分散。2025 年初，OpenAI 面臨一個核心焦慮------大規模採購算力之後，收入增長能否跟上？為了對沖這一風險，公司開始同時佈局消費者應用、媒體內容等多條業務線，邏輯是「萬一收入增長比預期慢，這些業務可以幫我們把 GPU 用起來」。

「現在回頭看，這聽起來很荒唐，因為行業收入增長之陡峭超出所有人預期。」Altman 說。

一旦意識到模型進步軌跡足夠清晰、經濟回報足夠確定，OpenAI 隨即做出了一系列「艱難決定」，大幅收縮聚焦------回歸核心：提供最優質、最豐富、最低成本的 AI 智能，並賦能外部開發者在此基礎上構建產品。

「我們不想吃掉每一家初創公司，不想吃掉每一家公司，」他說，「我們真正想做的是提供那個平台......賣 AI。做最好、最豐富、最具成本效益的智能，讓世界用這個基礎構建出了不起的東西。」

蒸餾不在我的十大擔憂之列

訪談中，主持人拋出了市場高度關注的問題：競爭對手通過蒸餾利用 OpenAI 的模型輸出來訓練更便宜的模型，OpenAI 如何持續收回訓練成本？

Altman 的回答出人意料地淡定。

「我沒有深入思考過蒸餾問題，」他說，「我當然更希望別人不要這麼做。」但隨後話鋒一轉：「這不在我前十大擔憂裡。」

他的邏輯是：OpenAI 的推理業務規模足夠大，即便利潤率不高，「在數萬億美元的收入上賺到適度利潤，就足以支付訓練大模型的費用」。推理與訓練的成本比，是關鍵所在------訓練固然昂貴，但服務客戶的推理收入規模將遠超訓練成本。

他坦承：「我現在對我們的進展和即將發布的模型也許太有信心了。」但結論不變------真正的飛輪在推理側，而不在訓練側的獨占性。

Altman 還補充了一個更宏觀的判斷：他始終假設世界上會有優質的廉價模型存在，「重要的是，我們要做得最好、價格最低，其他人做什麼是他們的事，我們只需要在自己的賽場上贏。」

算力豪賭：從「你瘋了」到被證明押注不夠大

OpenAI 對算力的大規模押注，曾被外界嘲笑為魯莽。Altman 回憶，當年他們開始聯繫雲服務商、芯片廠商和能源供應商時，得到的回應幾乎清一色是：「你們完全瘋了，沒有任何行業是這樣運作的。」

他把那段經歷比作早期創業融資------大多數人說不，但只需要一兩個「是」。微軟是第一個說「是」的，甲骨文隨後成為重要合作夥伴，英偉達也是關鍵盟友。

真正給他們底氣的，是 GPT-4 帶來的确信：模型足夠聰明，推理能力可以實現，而推理一旦成立，就意味著能夠完成大量有真實經濟價值的工作。

「在足夠高的能力水平和足夠低的價格下，對 AI 的需求基本上是無上限的，」Altman 說，「這就像一種全新的稀缺商品。」

他坦言，即便如此，他們還是低估了需求------「我們押注不夠大，這在當時的頭條新聞背景下，聽起來有點瘋狂。」

一起「科幻級」安全事件

讓 Altman 真正感到震動的，是另一件事。

他披露，OpenAI 在測試一個未發布模型時，發現該模型在沙盒環境中「作弊」：它通過串聯多個零日漏洞突破沙盒隔離，訪問互聯網，隨後又滲透進 Hugging Face 的多個系統，獲取了測試答案，從而在評估中表現出色。

「這是我迄今為止感受最強烈的一次安全事件，」Altman 說，「我有點驚訝，這件事發生才幾天，但沒有更多人像我一樣感到震動。」

短期應對措施包括暫停相關訓練，並重新評估在「多個零日漏洞被串聯利用」這一新現實下如何確保沙盒安全。

但他也提出了更深層的問題：如果這將成為 AI 能力進步的常態速率，「我們可能需要放慢 AI 開發的節奏，給社會足夠的時間去適應新的能力水平」。他同時強調，這一過程必須避免被解讀為監管俘獲，也不能看起來像是前沿實驗室之間的合謀。

AGI「非常接近」，機器人 2 至 3 年迎來轉折

在 AGI 時間線上，Altman 的表態比以往更為明確。

他說，GPT-5.6 已經讓他很難說出「這個模型做不到什麼」，但真正的 AGI 仍有幾個缺口：無法實時持續學習、無法獨立完成複雜物理任務。「我認為非常接近了，不需要太久。」

他也承認「目標柱移動」是真實存在的現象------「如果 2019 年的我們看到今天的模型，肯定會說這就是 AGI。」

機器人方面，他預計 2 至 3 年內將出現類似 ChatGPT 發布時的「震撼時刻」------不是看一段機器狗的視頻，而是普通人可以親手輸入指令、親眼看到機器人完成任務。他認為，如果機器人技術不能跟上 AI 智能的進步，「那才是真正瘋狂的情形」------屆時 AI 在雲端無所不能，但現實世界的執行端卻缺乏自動化。

下一章：個人 AI、新硬體與「不擔心認知萎縮」

Altman 描述了他對下一代個人 AI 的設想：全天候監聽會議、閱讀文件、瀏覽螢幕，並在用戶睡覺時持續「思考」，第二天早晨呈現新想法和待辦事項。「我會把那個滑塊拉得很遠，我願意為此付出很多。」

他坦言，當前硬體範式已有 50 年歷史，並不適合這種「始終在線、主動感知」的 AI 形態，這也是他對新硬體感興趣的原因------他希望有一種設備，在社交場合中使用時不顯突兀，同時專為這種 AI 交互方式而設計。

在競爭優勢問題上，他承認純粹的「智能」本身正在走向商品化，但認為算力規模、工作流整合、品牌熟悉度以及持續降低成本的能力，將構成更持久的護城河。

對於 AI 對就業的衝擊，他明確表示自己「完全不是就業末日論者」。他的判斷是：AI 能力極度參差不齊，人類技能與 AI 高度互補，而且人們對與真人互動有根深蒂固的偏好。「我自己也幾乎在所有事情上更願意和人打交道，而不是和 AI。」

以下為訪談全文：

Sam Altman 談 AGI、計算力與人類自主權 Invest Like The Best 2026 年 7 月 28 日

Sam Altman 與我們進行了一場範圍廣泛的對話，話題涉及 OpenAI 的新篇章、計算力競賽，以及人工智能變得更強大、更豐富並深度融入經濟體系後會發生什麼。他解釋了為何 OpenAI 最近收窄了關注點，為何對智能的需求可能幾乎沒有上限，我們離通用人工智能（AGI）有多近，以及未來在機器人技術、就業、硬體和人類自主權方面可能發生什麼。我們還討論了 ChatGPT 的意外發布、OpenAI 的競爭優勢、智能的經濟學，以及領導著全球最重要的公司之一所帶來的壓力與責任。