如果把时间拨回到三年前,我们可能还在讨论AI能不能写诗,会不会画画。但到了今天,站在2026年的开端。风向,彻底变了。
1月27日,OpenAI的CEO山姆·奥特曼开了一场研讨会。没有在宽敞气派的大会场,而是在咖啡馆一样的地方。四周散坐着的,是很多年轻的创业者、AI应用开发者、科学家。
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听完这一小时,我有个强烈的感觉:
就算OpenAI现在是AI时代的领先者,奥特曼也充满焦虑。
这背后,是AI已经从“新奇的玩具”,变得无处不在。它进入手机、电视、空调,渗入商业的毛细血管,重构每个行业的成本结构。所以,这场对话的焦点,落得更为长远,更加实际。奥特曼,把他对AI未来、创业机会、教育变革、个人技能的思考,都极其坦诚地分享出来。
那么,这场对话里,具体说了什么?对我们,又有什么关键信息?
我试着梳理了一下,提炼出6个关键点。
希望,对你有所启发。
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01
“地球上最后的稀缺品,将是人类的注意力”
你有没有一种感觉。
有了AI后,画图、做视频、写文章……都越来越快,质量越来越高。哪怕就我一个人,也能在家手搓一个全新的APP。但同时,一种隐隐的焦虑和不安,也渐渐出现。
AI确实让我效率提升很多,但是,我该怎么找到我的用户呢?
访谈一开始,有位开发者就把这股普遍的疑虑,抛给了奥特曼。奥特曼给出的答案,耐人寻味。
过去,很多创业者总觉得“最难的是做产品”,只要做出来了,用户自动就来了。但是,时代变了。
AI的出现,让“做产品”这件事变得空前的容易。
这意味着,未来,我们会迎来一个“极度丰饶”的世界。各种软件、内容、服务,都会像地下的泉水一样,源源不断地涌现出来。到那时,供给几乎无限增长。
但,只有一样东西永远不会增长:
人类的注意力。
每个人,每一天,永远只有24小时。除去吃喝拉撒睡,你真正能拿出来消费一个产品、体验一个服务的“注意力”,可能只有2到3小时。
这是一个刚性约束,即使是AI,也无法改变“注意力有限”这个物理事实。
这就意味着,未来的局面将迎来剧变:
一边,是指数级增长的商品供给。另一边,是绝对锁死的人类注意力。
这听上去很残酷,但确实是未来商业世界的真实面貌。
奥特曼说:“即使在一个极度丰饶的世界里,人类的注意力仍然是非常有限的东西。”
所以,未来的商业竞争,将从“生产产品”,转向“抢夺注意力”。
当一切都变得过剩,唯一的稀缺,就是那个坐在屏幕前,每天只有24小时的“你”。
你的注意力,将是这个地球上最后的稀缺品。
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02
AI的长处是发散,人的长处是聚焦
既然注意力这么稀缺,那么,我们更应该把它用在刀刃上。
现场有一位科学家,问了奥特曼一个问题:
AI的快速发展,对科学研究的帮助巨大,但我们总是想要更多。那什么时候,AI能接管整个研究事业呢?
奥特曼说:这条路,还非常远。
曾有几位数学家告诉奥特曼,他们现在经常一整天都在和AI聊天,研究进展速度飞快。AI负责“跑腿”,把所有可能的研究方向都试一遍。而数学家们,会从中间选出具体的方向重点研究。
这是因为,AI擅长发散思维,而人类擅长聚焦方向。
什么意思?
比如,方向判断。做了100次实验,只有1次,培养皿竟然发霉了。如果是AI,它很可能会判断“实验失败”,直接删除。但科学家会思考,“为什么就它发霉呢?”。这可能就是新的研发方向。没错,青霉素就是这样发现的。
比如,直觉判断。在一次雷达磁控管测试中,工程师发现口袋里的巧克力化了。如果是AI,它很可能会判断为温度太高。但直觉告诉这位工程师,这绝对不简单。于是,他找来玉米粒,发现会变爆米花。放入鸡蛋,发现会炸开。没错,这就是微波加热,继而有了微波炉。
你看,那种说不清道不明的直觉,那种对异常现象的好奇心。这些都是现在的AI,完全做不了的。
所以,在研究里最关键的地方,还必须靠人类独有的“方向判断和直觉判断”。
那么,未来的工作流也会发生变化。奥特曼提到了一个词:广度优先搜索。
意思是,你可以先让AI做“广度搜素”,把20个或者200个可能性都先穷举出来。接着,你用你宝贵的注意力,利用你的直觉和判断,从一堆可能性中,找出最值得深入研究的那一个。
未来最高效的工作流,很可能就是这样。让AI告诉你“有哪些做法”,你来决定“到底怎么做”。
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03
未来AI创作的溢价,属于“人味儿”
如果科学领域,人的价值是“判断方向”。那么,在这个AI生成的视频已经越来越逼真,画的画越来越好看,文笔也越来越出色的时代。看起来,人类在艺术领域已经没什么价值了。
但奥特曼说,这个判断,不够准确。未来AI在艺术领域上的进步,跟人的联系会越来越紧密。
为什么?
首先,人类对AI有一种心理防御机制,甚至会产生天然抵触。
奥特曼分享了OpenAI在图像生成领域的消费者报告,有个现象非常有趣。如果同时给受试者给10张照片排序,一半是人做的,一半是AI生成。在不知道来源的情况下,几乎所有人,都会把AI图片排在前面。可一旦告诉他们,哪些是AI做的。受试者的态度会立马180度大转弯,“其实我不喜欢它”。
其次,欣赏艺术的根本目的是“寻找连接”,是和人产生共鸣。
每当读完一本好书,我想做的第一件事,就是了解作者的生平、经历、情感,寻找到底是什么原因促使他们写出这本书。
对待读书,奥特曼也是相似的态度。如果他在看完书后,发现竟然是AI写的,会感到非常失落。这就像“真心错付”,硬生生掐断了他“与作者产生连接”的念头,这本书也将变得毫无价值。
所以,奥特曼得出来一个结论:
人类不会想要完全由AI生成的艺术作品。
这不是说AI在艺术创作领域的研究就没了意义,相反,这指出了一个新的方向。
未来的创作逻辑,不是AI取代人类,而是让AI有更多“人味儿”。
如果一位AI数字艺术家,告诉大家,自己用了Photoshop专门修图。那么在大众眼里,那张画,还是艺术。因为,里面有人类的痕迹、思考,甚至“笨拙”。
所以,对所有的艺术创作者来说,未来要跟AI比的,会是你的经历、你的故事、你的思考。这些,全是AI模拟不了的。
这些只属于你自己的东西,才是你的最大溢价。
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04
两年内,AI将百倍降本,利好中小创业者
如果说,“人味儿”决定了上限,那么“成本”就决定了下限。
在访谈中,奥特曼给出了一个有些激进的预测:
到2027年底,GPT5.2级别的智能,成本至少降低100倍。
这就意味着,那些只能按次付费、按tokens付费的昂贵大模型。在明年年底,会变成水电煤那样的基础资源。到那时,商业的格局也将发生变化。
受利最大的,很可能是那些利用AI大模型创业的中小型团队。
过去,大公司靠钱堆算力,自研模型。只要钱够烧,就能一直干。对小公司来说,连入场券都买不起。
但未来,如果AI成本真的实现百倍降本,在“AI应用层”上,很可能会出现大量机会。
比如,AI客服系统。以往可能需要几十人的运营团队,未来可能只要2个人。加上一套精心调教的AI Agent,就能服务上千家商户,24小时无休。
比如,AI法律助手。大公司可能看不上那些过于垂直的法律咨询需求,那么,你可以专门针对细分领域开发AI,租房纠纷、劳动纠纷、名誉纠纷等等。在一个细分领域做到极致,就是你的机会。
当成本不再是阻碍,你就能用极低的价格,去拼手速、拼创意,拼对痛点的极致理解。这或许将是未来中小企业的突围之路。
有意思的是,奥特曼说到最后,还反复强调了一遍:
假设我们去推动成本降低,并假设这就是你们和市场想要的,我们就会往那个方向走得更远。
换句话说,他不想画饼,而是真正想为无数中小公司创造机会。
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05
学习不只是“获取知识”,关键是锻炼“思考能力”
既然,AI这么强了,那我们还要去学习吗?
这也是现场一位年轻创业者的困惑:
如果我们能在指尖获得答案,那我为什么还要去学校学习历史?为什么还要背任何东西?
奥特曼说,当谷歌出来的时候,他还在上初中。奥特曼的老师却让孩子们保证,一定不去用谷歌。在当时,看到敲敲键盘就能知道一切的谷歌,奥特曼有一种强烈的感觉,谷歌能让他变得更聪明,学到更多,做更多事。
直到自己长大,直到自己做出OpenAI,他对“技术发展与学习的关系”,有了新的看法。
去学校学习,本质上不只是“获取信息”,关键是锻炼大脑的思考能力。
如果你打开AI,问它200年前世界上发生了什么,它能给你的答案一定比你从课堂上、书本上、老师那知道的远远多得多。这叫“获取信息”。
你知道了1826年,法国人尼埃普斯拍出了世界第一张永久照片《窗外景色》。你的大脑会自动联想到,要是没有那张照片,可能今天都没有手机。这叫“思考能力”。
这种联想、大脑里的判断、对历史的洞察,是AI给不了你的。
现在呢,你确实能一句话,就让ChatGPT给你写一篇还不错的文章出来。但是,要是它写错了呢?要是它胡编一段历史,乱写一通逻辑,你又会怎么办?这种时候,就是最需要你的“思考能力”的时候。
面对AI,你要保持清醒,去思考,它给你的到底是发光的金子,还是没价值的垃圾。
AI就算再厉害,你也要始终把船舵牢牢抓在自己手里。
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06
“学历将变得无关紧要,重要的是抓紧时间学技能。”
顺着这个逻辑,奥特曼给了年轻人一个建议,可以说,有些“离经叛道”。
如果你是个雄心勃勃、有闯劲,想用AI做出一番事业的人,那现在待在大学,可能是在浪费你的时间。
奥特曼自己,就是在斯坦福大学两年后,选择辍学。这不是说,他在鼓励年轻人辍学创业。他的建议,更多是源自对社会环境和技术发展做出的判断。
在他看来,传统大学的“滞后教育”,已经过时了。
传统大学教育,编写教材要时间,课程设置要审批。这就意味着,你现在在学校学到的,很可能是5年前的知识,老师教的是10年前的知识,书本上的是20年前的。等你学完出来,外面的世界早就变了。AI时代,知识更迭和技术发展,甚至快到以“周”为单位。你还得重新学,不然根本跟不上。
奥特曼的建议是,如果你想抓住这个不同寻常的时期,那你不如抓紧时间,去学习那些真正有用的技能。
什么技能?奥特曼给了四个词,在他看来,这是AI时代最重要的软技能。
“高能动性、擅长产生点子、有韧性、快速适应变化的世界。”
听上去,这些不是学写代码、写文章、调颜料那些非常具体的技能。但实际上,这些非常实在。
比如,在你周围还没有人学习AI的时候,你主动去测试市面的10种不同的AI,总结经验,分享给团队,把你的感受转变为生产力。这是高能动性和适应变化的世界。
比如,当别人还只是用AI生成“一只猫”的时候,你已经想到用它写一整套批量生成“100只形态各异的猫”的脚本。或者,用它总结爆款规律,给自己提高效率。这擅长产生点子。
比如,当你用AI只得到一堆垃圾时,不是两手一摊说“AI不行”而是耐着性子,换个提示词,或者换个模型。不断调整,不断优化,直到死磕出结果。这是韧性。
这些技能,学校里教不了。非得要你亲自去试、去操作、去体验,才能练就。
你看,这些能力都不是很难,只要愿意去学,都能快速掌握。
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最后的话
看到最后,我感受到了山姆·奥特曼的诚恳,从ChatGPT的技术路径,到对人性的观察判断,都悉数分享。同时,也看到了他的焦虑,焦虑OpenAI的未来,焦虑AI的未来,焦虑各类人群的前路。
焦虑之余,他并没有停下,而是选择坐下来。和开发者对话,和科学家对话,和年轻人对话。他试着用“面对面”的方式,寻找解决办法。
这或许就是这场座谈会出现的最大意义。在这个充满焦虑和不确定性的世界里,尝试找到出路。
如果你是创业者,或许可以抓住那“百倍降本”,做大公司看不上的小生意。可以是二手琴行、民宿手艺,甚至家门口的兰州拉面,用上AI Agent,给他们做一个全天无休的“数字老板”。
如果你是艺术家,或许可以在作品里放大“人味儿”。可以是视频的制作流程,可以是文章的逻辑大纲,甚至是调教AI时的冲突或争吵。
如果你是年轻人,或许可以调整你的“学习方式”。在学校里,别死磕课本,而去锻炼提问的能力,和整合资源的能力。
焦虑,或许是我们这一代人共有的底色。
但别忘了,在那个巧克力融化的故事里,AI只能发现温度升高,只有人类能嗅到微波炉的商机
只要动起来,你宝贵的注意力,就能带你在这个丰饶的世界里,走向属于你的终点。
参考资料:
OpenAI Town Hall with Sam Altman
观点/ 刘润主笔/ 海盐编辑/ 歌平版面/ 黄 静
这是刘润公众号第2852篇原创文章。未经授权,禁止任何机构或个人抓取本文内容,用于训练AI大模型等用途
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