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Sora爆红之后,Sam Altman的4个判断,决定AI的“入口之战”

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真正的入口革命来自 4 个判断

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。

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:

  1. Sora 不只是内容工具,更是 AI 观察世界的新方式。
  2. 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。



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。

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。

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:

  1. 视频 —— 让 AI 理解物理世界
  2. 科学 —— 让 AI 主动发现问题
  3. Agent —— 让 AI 执行完整任务
  4. 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。

转自:AI深度研究员

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