Sora 爆红之后，Sam Altman 的 4 个判断，决定 AI 的“入口之战”

全文 3,000字 | 阅读约 8 分钟

（播客片段｜Sam Altman：为什么 Sora 不只是视频工具）

9 月 30 日，OpenAI 发布 Sora 2，同步推出全新 App，加入肖像授权机制。

上线不到一周，Cameo 表情包刷爆社交平台，Altman 的 AI 形象出现在无数群聊、朋友圈、创作者社区。Sora 迅速从技术演示变成现象级产品。

但这一次，OpenAI 打响了 AI 时代的“入口之战”。

10 月 8 日，Sam Altman 现身 a16z 播客，首次全面阐释了 OpenAI 的战略方向： “我们不会只是发布技术演示，而是让社会提前体验即将到来的事物。AI 的入口，不再是对话框，而是生成一整段画面，甚至帮你先想一步。”

他透露：视频只是前奏，真正的入口革命来自 4 个判断：

视频变界面、模型变科学家、Agent 走向“零员工公司”，到自建 AI 工厂。

这 4 个判断，正在决定 AI 入口之战的走向。

第一节｜视频，是 AI 理解世界的新眼睛

你可以把 Sora 看作一个不断渲染视频的界面，一个新的世界建模方式。——Sam Altman

Sora 火了，但它的意义并不只是生成视频。

Altman 的判断很清楚：Sora 的价值，不在于画面精美，而在于教会 AI 理解物理世界。

过去，AI 只能读文字、看图片，是静态认知；

现在，视频让 AI 开始理解动作、空间、因果关系。这是认知方式的质变。

Altman 举了个例子：不是你打开一个网页，问它“这段话什么意思”；而是你在真实世界里拍一段视频，AI 自动看懂画面，知道谁在动、发生了什么，甚至能预判“接下来可能出什么问题”。

从看图到读动作，AI 的理解维度变了。

但 OpenAI 发布 Sora 还有更深一层考虑：让社会提前适应即将到来的现实。很快，任何人都能用 AI 生成以假乱真的视频。

Altman 的原话是：

“视频的情绪共鸣远超文本。文本可以骗你一次，视频直击人心。”

当 AI 视频无处不在时，冲击会比想象中更大。社会必须尽早建立免疫力。

而从技术层面看：

• Sora 不只是内容工具，更是 AI 观察世界的新方式。

• 这双“眼睛”正在变成一个新入口。不是你输入问题，而是 AI 主动观察、理解，替你想一步。

视频，正在成为 AI 通往 AGI 的关键训练场。

第二节｜AI 的价值不在答题，而在主动思考

Sam Altman 在这次访谈里提到一个变化：我们第一次看到 AI 开始在科学研究中提出新想法。不是总结别人的观点，而是自己想到从没出现过的解法。

GPT-5 的某些能力，已经跨过了日常工具的边界。

它不再只是写邮件、润色文案，而是在数学、物理、生物研究中，给出科学家都没想到的推导路径。

Altman 表示：

“我们过去以为图灵测试是 AI 的终极标准。结果呢？它在不知不觉中就通过了。真正大的转折，是 AI 开始做‘我们做不到的事’。”

比如：

• 在物理研究中帮忙计算复杂公式

• 在数学问题中找出新的证明思路

• 在生命科学里帮助建立假设模型（哪怕它不是 100% 准确，但它敢提出）

过去我们问 AI：这是什么意思？

现在它开始主动告诉我们：也许可以这么想。

Altman 对 AGI 的标准很明确：当 AI 能做出科学发现时，才算真正的通用智能。

现在，它已经开始了。

很多人还停留在 AI 能写代码、画图的印象中。 但在 OpenAI 内部，GPT-5 的研究人员已经在尝试让它做研究助理甚至研究搭档。它不会取代科学家，但它能成为一位每天 24 小时在线的“灵感提出者”。

他认为：

“AI 做科学这件事，可能是接下来几年里最深远的改变。”

而这背后意味着什么？

AI 的角色变了：不再只是被动回答，而是主动观察、寻找线索、提出可能性。

从“等你问”到“替你想”。

而这，已经在发生。

第三节｜从零代码到零员工，Agent 重置创业起点

我们现在真的在赌，什么时候会出现第一家零员工公司。 ——Sam Altman

在这场长达 40 分钟的访谈中，Altman 多次提到一件事：Agent，已经能真正干活了。

不需要懂代码，不用组建团队。你只要会写一句话，AI 就能自动处理任务、生成流程、完成执行。

Altman 在后台看过 OpenAI 内部的 Agent Builder 流程演示后感慨：

“这些东西一年前还要花很久才能完成，现在你几乎可以实时搞定。我感觉自己想创意的速度都跟不上了。”

过去，你可能需要一个运营、一个客服、一个销售、再加一个数据分析师。 现在，只要你能描述清楚要做什么，AI 就能一并帮你完成：

• 回客户消息

• 整理 Excel 报表

• 查找资料

• 撰写文案

• 调用外部工具提交结果

OpenAI 称之为 Agent：一个真正能执行任务的 “AI 同事”。

不是陪你聊天的助手，而是真正能接需求、出结果的执行层。

Altman 举了个例子：今天有人跟我说，AI 已经能完成一整天的工作任务了，太惊人了。也许现在还达不到“一周不用管”，但这个目标并不遥远。

这不再是提升效率那么简单。

而是出现了一种全新的工作单位： 一个人加一套 AI，能撑起一个完整业务。

Altman 回忆，过去他和朋友们赌什么时候出现一个人运营的十亿美元公司；现在他们的新赌局，是零员工公司什么时候会成为现实。

他亲眼看到，越来越多团队在用 AI 做流程，做运营，甚至做产品。

所以他强调：

“AI 带来的改变，很多不是模型更强了，而是人做事的方式变了。”

当 AI 不再只是工具，而是能持续执行任务的执行层， 组织的起点就被重置了。

你不再需要“一个团队”，而是一个想法 + 一套 AI。

第四节｜从模型到入口，全栈自建才有主导权

OpenAI 已经不是一家只做模型的公司了。

过去，它被看作“模型公司”。核心能力是训练 ChatGPT、Sora 背后的技术。

但 Altman 在这次访谈中直言：为了做出真正有用的 AI，光靠模型不够。我们得自己建基础设施，自己控制用户接触 AI 的方式。

这不是说说而已。

OpenAI 正在建人类历史上最大的基础设施项目之一，包括：

• 和 AMD 合作造 AI 芯片

• 和微软、NVIDIA 搭建大规模数据中心

• 亲自推进建设 AI 电厂，解决用电问题

• 投入数十亿美元，布局从底层硬件到终端应用的全部链路

为什么要投入这么多？

Altman 的答案是：如果入口在别人手里，OpenAI 最终只能依附于别人的平台。

这让他彻底改变了一个长期观点。

他说：我以前是反对一家公司从头做到尾的，觉得太笨重、不灵活。但现在我承认我错了。我们必须自己掌握全链路。

逻辑很简单：只有掌握入口，AI 才能真正落地。

今天的 OpenAI，已经是三位一体：

• 一个研究团队：不断突破模型边界

• 一个产品团队：把突破变成用户产品

• 基础设施团队 ：从电开始自己解决

核心就一句话：想给人类提供真正有用的 AI，就得亲手建出这套东西，而不是等别人帮忙。

入口在哪，主导权就在哪。

OpenAI 不再等别人给入口，而是选择从底层开始重新搭建。

结语｜谁先想清楚，谁就掌握入口

这场入口之战，表面看是 Sora 爆红、视频模型进化，

但 Sam Altman 真正推动的，是一套全新的交互逻辑：不是你点开 App，而是 AI 主动理解、回应、替你想一步。

他的 4 个判断，指向同一个核心：

• 视频 —— 让 AI 理解物理世界

• 科学 —— 让 AI 主动发现问题

• Agent —— 让 AI 执行完整任务

• 基础设施 —— 掌握从生产到交付的完整链路

未来的 AI，不是你问一句它答一句，而是它先观察、先推理、先给出可能性。

Altman 已经开始亲手搭建这个未来。

而每一个使用 AI、开发产品、构建组织的人，也必须做出选择： 下一步，是让 AI 等你的指令，还是让它先想清楚，你再做判断？

这才是真正的入口之变。

本文由 AI 深度研究院出品，内容整理自 Sam Altman 在 a16z 播客访谈。未经授权，不得转载。

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https://www.youtube.com/watch?v=JfE1Wun9xkk&t=1369s

https://www.youtube.com/watch?v=zwnVUiwObl8&t=633s

https://blog.samaltman.com/sora-update-number-1

https://openai.com/index/sora-2/

https://podcasts.apple.com/us/podcast/a16z-podcast/id842818711?utm_source=chatgpt.com

来源：官方媒体/网络新闻，

排版：Atlas

编辑：深思

主编：图灵