Sam Altman最新对话：编程Agent之后，持久化AI Agent将是下一个爆发点

7月26日，OpenAI CEO Sam Altman接受了播客Relentless的访谈。本次对话从十年前他在斯坦福大学关于创业的演讲说起，谈到了其创业方法论的剧变、AI进展的指数级信念、OpenAI的使命与去中心化理念、公司制度与激励机制、算力投资中的失误反思、ChatGPT五天破百万用户的真实体验、OpenAI历史上几次关键的项目取舍（砍掉机器人、Sora、浏览器全力押注编程Agent Codex）、与Jony Ive共事的设计理念、TikTok上瘾经历、招聘与组织管理心法等话题。

Altman坦言，当下大多数创业公司仍在为“给某个垂直行业做AI Agent”而努力，这种做法虽然能存活，却是在摘取唾手可得的胜利，而他真正惊讶的是，为什么没有更多人愿意用这套全新工具去挑战真正疯狂的事情。他以Codex为例，回顾了OpenAI在被Claude Code远超的劣势下逆势押注编程AI Agent、最终成为顶尖程序员首选工具的经历，并坦言正是编程Agent的爆发威力，促使公司忍痛砍掉了Sora和浏览器项目全力聚焦；他将AI产品形态的演进总结为三波浪潮——聊天机器人、编程AI Agent，以及即将到来的“持久化AI Agent”（即幕僚长、同事式的AI），并判断第三波浪潮很快就会到来。

他也罕见地承认自己在算力投资规模上出现过严重的预判不足，是被金融市场等因素干扰所致。此外，他并不认为AI会像科技界长期承诺的那样让人类工作更少、闲暇更多，相反他判断在超级智能之后人类反而会更加忙碌，只是会乐在其中。

Altman重申了他对Scaling Law持续有效的坚定信念，强调AI发展的最大瓶颈已经从算法转向晶体管与电子，即芯片和电力。他系统阐述了OpenAI的核心使命，即让AI变得充裕、廉价、去中心化，以避免出现“AI威权主义”这一他当下最担忧的风险；并将OpenAI从研究实验室到产品公司、再到基础设施公司的演变，形容为几乎完全不同的三份工作。他还首次系统回顾了OpenAI历史上几次关键的断舍离：GPT-3展现潜力时砍掉机器人业务，编程Agent展现威力时砍掉Sora和浏览器项目，全部资源押注在被外界认为不可能追上Claude Code的编程Agent赛道Codex上，最终形成了如今顶尖程序员广泛使用的产品，被他称为“商业史上极为罕见的奇迹”。

01

创业新范式与指数级信念

创业公司的十年之变

从最初做斯坦福那场创业演讲至今的十年里，最大的变化是什么？如果今天构思一家成立十周的初创公司，有没有哪一家能作为行动极其迅速的完美典范？

Sam Altman：显然是AI，以及现在一个小团队能做到的事情和做这些事情的速度。不仅是能做些什么，考虑到世界发生了如此巨大的变化，为了保持竞争力必须采取的行动，感觉也完全不同。现在一个成立才十周的初创公司能发展成什么样让人非常惊讶。如果现在的状态看起来还像十年前成立十周的初创公司，那处境恐怕就不妙了。

甚至不知道他们的名字，但遇到过一家成立大约只有两周的初创公司，他们完全重构了一套办公生产力套件，这完全是为了一个AI必须将文档、演示文稿、电子表格等作为主要处理对象的世界而打造的。放在不久前，这对于一家初创公司来说可能是一整年的工作量。

创业壁垒降低的思考

如果创办初创公司的壁垒越来越低，各种工具也越来越普及，是否意味着那些曾经高难度的初创公司现在更容易起步了？

硬核初创公司的定义变化极快，以至于对于建立一家极其成功的公司所需的漫长岁月里，什么才是真正困难且极具价值的事情，目前还没有一个完美的思维模型。很多人说现在物理世界中的任何东西都格外有价值，因为软件终将变得免费。但这可能不需要等太久，机器人的能力就会变得非常强，而且很多关于制造火箭这类事情极其困难的预期也可能会发生戏剧性的改变。当行业基础发生剧变，成本迅速下降，迭代周期急剧缩短时，初创公司的优势最大，这时候初创公司真正拥有了巨大的内在优势。如今这种情况在诸多领域同时发生，这是创办初创公司的绝佳时机。

然而大多数初创公司的想法却是去为企业垂直领域X构建AI Agent。实际上这种做法在很多情况下是行得通的，它会非常有竞争力，也许成不了那个时代最成功、最具定义性的初创公司，但它能活下来。但考虑到整个格局正处于不断变动中，令人惊讶的是为什么没有更多人决定用这套全新的工具去挑战一些疯狂的事情。同样令人惊讶的是，很少有人愿意真正接纳Scaling Law将继续生效的事实，并为这个月看似不可能或不划算、但在两年四年后将成为现实的事情提前做规划。所以这是一个创办初创公司的不可思议的时机，有着非常肥沃的土壤，但这也伴随着一种巨大的诱惑，也就是仅仅将现有的AI Agent应用于唾手可得的胜利。如果这是人们追求的目标，这无可厚非，也能理解。

驾驭混乱的心态

面对不断变化的混乱局面，是如何驾驭它并在混乱环境中游刃有余地运作的？曾提到第一次经历足以引发致命危机的事件时会觉得世界末日到了，但最终熬了过来，到第十次遇到这种情况时感觉就没那么糟，并由此得出结论，糟糕的事情总会发生，所以必须学会在内心里享受痛苦或不好的经历，这种心态转变是如何完成的？

这完全靠实践积累。有几件事无论在理智上理解得多么透彻，都需要在情感上经历大量重复的磨练才能真正承受。在极度的混乱中运作并坚信自己能找到出路、一切都会好起来，这不会将人击垮，即便还不太知道该如何解决但终将迎刃而解，这种心态只能通过亲身经历来学习。这实际上是年轻创始人的一个真正弱点，他们没有足够的职业经历，无法在面对这种状况时保持内心的平静，因此在创业初期会觉得非常煎熬，最终他们会学会这一点，但往往付出了巨大的痛苦、代价和非受迫性失误。如果最终从事的是一份高压力、高影响力的工作，绝对会学会如何应对混乱并在其中出色地运作，至少大多数人会，但这不是能教出来的，只能通过切身体会来习得。

以前在Y Combinator做答疑指导时，总能一眼看出谁是新晋创始人，因为他们对突发灾难的反应和那些有经验的创始人截然不同。通常不知道一家公司成立了多久，但通过他们谈论问题时的情绪状态，就能判断出这是新创始人还是干了好几年的老手。大多数人把糟糕经历的反义词看作是美好经历，宁愿有美好的经历，因为那看起来更有趣或更令人愉悦。但如果把糟糕经历的反义词看作是毫无经历，并且在不远的将来终将进入这片毫无经历的虚无之地，那么也会对糟糕的经历心存感激。正如纳瓦尔·拉维坎特所说，如果生活遥控器上有一个快进键，按下去生命也就结束了。因此即便是那些无聊的部分、糟糕的部分，也比毫无经历要好得多，这都是生命趣味性以及情感深度和广度的一部分。对自己经历的糟糕日子心存感激其实相当容易。

02

使命、瓶颈与供应链协同

如何决定攻克哪些难题

在思考极具挑战性的难题以及什么能激励人们满怀热情去解决它们时，如何在公司内部决定去攻克哪些难题以及何时攻克，又在什么时候决定只专注核心竞争力而不扩大业务范围？

Sam Altman：一个清晰的使命加上对问题的深刻理解能很好地指明方向。不可能把一切都做对，有时候还是会过度扩张或者野心不足。但非常专注的一点是，这将极大地赋予人们力量，这个过程会充满波折但结局美妙，对我们来说极其重要的是世界上的权力变得更加去中心化、更加分散。事实上现在最担心的AI风险之一就是AI威权主义，少数几个人或几家公司认为需要控制世界将是一场灾难。基于这一使命，需要弄清楚如何让AI变得极其丰富、极其低廉、极其强大，把它交到每个人手中并确保有足够的资源供大家使用。

当审视实现这一目标的阻碍时，会发现一系列新的限制因素，比如芯片、能源、数据中心和机器人，以及构建这个平台所需结合在一起的所有基础要素，只有这样才能实现这个使命。现在在这个平台上可以构建出无数东西，比如去做每一个垂直领域的业务，去创立各种各样的初创公司，但对此毫无兴趣。去中心化的经济既重要又美好，希望OpenAI只需专注于成为卓越的智能单元生产商，让世人惊叹这种能力太不可思议且性价比极高，然后将其注入到每一个产品和服务中，这对必须要做的事情非常有指导意义。有趣的是，实现这种异常丰富、高质量且低成本的智能的关键要素，比如能源和机器人，也正是在一个智能极度丰富的世界里真正渴望的东西。如果思想变得极其丰富，各种好创意层出不穷，我们依然生活在一个物理世界中，依然需要让事情在现实中发生，因此需要具备在这个世界中执行落地的能力。能源和机器人对于保持智能基础设施的上升趋势如此重要，而且获得智能之后最迫切需要的依然是能源和机器人，这或许说明了某种深刻的哲理，或者仅仅是最显而易见的事实，即要想生产任何东西，包括智能在内，都需要操纵物质。但这的确很有趣，为了正在做的事情极度需要这些新领域，而在那之后对它们的需要只会更加直接迫切。

最大瓶颈

如果希望规模化扩展不受阻碍地继续下去，能预见的最大瓶颈是什么？

首先是晶体管，其次是电子。

供应商协同

黄仁勋极其擅长让所有供应商与他对未来的愿景保持一致，如何思考不仅让OpenAI按照自己的时间表稳步推进，还要让世界其他地方也跟上OpenAI的步伐？

需要和供应商进行大量的沟通，这是必须的。不能仅仅说需要在某个日期前交付这个涡轮机或这款芯片，因为人们只会敷衍了事，他们自己也有一大堆其他优先事项要处理。必须向他们展示即将推出的模型、它能带来的改变以及研究成果。对于核心供应商，会向他们展示正在做什么，为什么坚信这套理念，以及它将实现怎样的价值。最重要的是让他们相信这个使命，明白为什么需要将其放在首位，同时也设法弄清楚如何尽可能让他们的利益与自己的保持一致。

03

公司制度、人的驱动力

如何统一各方利益

查理·芒格有一句经典的话，每次以为理解了激励机制的力量时，却发现还是低估了它，是如何成功地将各个不同合作伙伴以及OpenAI内部人员的利益统一起来的？

Sam Altman：从根本上说，公司正是实现利益统一这一目标的绝佳载体。工业革命可以被理解为一系列恰好在同一时间涌现并在同一时间实现规模化的技术，而从商业视角深入思考，最重要的发明是股份制公司。在它被发明之前，只有依靠信任运转的家族企业，必须认识每一个人，当时既没有公司的概念，也没有真正意义上的股东概念。随后这种新事物诞生了，世界的主权国家赋予了这种前所未有事物一种全新的地位，这是一种非常强大的力量，允许这些新实体出现，不赋予它们国家的权力但赋予它们远超个人的力量。

归根结底这关乎利益一致性、有限责任保护以及积累资本的能力，突然之间可以做到家族企业无法企及的事情。这种环境让人能够筹集资金开发具有高度前瞻性质的技术，汇聚资本，让不同的公司在各自领域深耕并相互协作，催生了严肃的金融体系和各种新型工具。公司的概念在统一庞大人群的利益诉求方面发挥了巨大作用，现在数以百万计的人可以共同成为一家公司的股东。虽然还采取了许多其他手段，但这项发明以及资本主义在人类社会中的表现是极其出色的。例如人们应该多关注过去一百年极端贫困率下降的图表，以及婴儿死亡率等相关社会指标。回顾经济增长、生活质量改善等指标，如果在整个人类历史图表上将公司被发明的时间点画一条线，会发现在那之后曲线形状发生了非常有趣的改变。除此之外，OpenAI所拥有的使命超越了任何经济力量或其他任何事物所能达到的范畴，那或许更为重要。

创始人的驱动力

是什么在驱动这些人？

对不同的人来说驱动力是不同的。看看自己在这个游戏里能玩得多好，或者每年能超越过去的自己多少，这绝对是很大一部分原因，这在智力上相当刺激。撇开所有其他问题不谈，这就像是在玩一场最有趣的战略游戏。

04

十年前创业对比

身处奇点时刻的驱动力

如果对比一下今天的运作方式和十年前如果处于当前完全相同位置时的运作方式，这两个阶段之间最大的区别是什么？

Sam Altman：最驱动我的是这就像我能想象到的最有趣、最重要的事情，而且我们现在正处于奇点，这就是那个决定性的时刻。十年前这充其量只是一个遥不可及的梦想，它看起来极不可能实现，而现在我们真真切切地身处于过去经常探讨的那个时刻中。驱动我的是我一生都在等待这一刻，我相信它将是不可思议的、极其积极的，对整个世界都无比美好。我很兴奋能投身其中。同时我也认为其他公司描绘的一些替代愿景相当可怕，我要确保抵制那些不良愿景，绝不让它们成为现实。相比十年前最主要的区别是我们真正置身其中了。这一切都是一个疯狂的指数级增长过程，任何单一时刻都不是绝对的转折点，同时我们似乎又处于另一个决定性的时期，曲线可以像十年前刚开始时那样走向截然不同的方向。

走对这条曲线的关键因素

要把这条曲线的这一部分走对，最大的影响因素是什么？

我们仍然需要解决重大的AI对齐问题和安全问题，同样还有重大的经济问题、未来就业等挑战。当下的核心博弈在于，我们究竟是走向一个AI威权主义的世界还是一个自由的世界？我们是否会因为非常现实的安全和经济顾虑，而决定让单一的模型成为主宰一切的中心或者让相关的公司来做主宰？还是会认为，尽管过程会有点混乱，但纵观历史每次人类为了安全而牺牲自由时长期来看都是净损失。因此要把这项技术交到大众手中赋予他们力量，让社会表达自己的想法，并以他们想要的方式使用这项技术。当然这需要在某些规范下进行，但必须保留其巨大的力量和潜力。我非常在乎能以这种方式来推进。

海量信息带来的决策优势

每天在内部会和300到400人交谈或发信息，这种习惯能让人做到哪些原本做不到的事情？过去12个月里，如果没有了解那么多背景信息，会做出哪些不同的决策？

发送信息的人数极多，这不是一件好事，实际上是个坏习惯，因为这占据了绝大部分时间，让人陷入了注意力持续时间非常短的状态。这样做能掌握海量的上下文，就像一个没那么聪明的AI，只是对当下发生的一切有着极其庞大的短期上下文记忆，然后转眼就忘。

这确实让我能做出跟别人不一样的决定。虽然没有具体可以公开分享的例子，但很多时候，因为提前得知某些即将发生的研究突破，而这些突破会影响到特定的客户或供应商，能在当下做出略有不同的决策。如果那天早上不知情，决定可能就会大相径庭，而且结果会更糟。

规划时间跨度的变化

长期思考是最擅长的能力之一，然而现在世界变化如此之快，规划未来20年然后再回推似乎已经不合时宜，如何看待这个问题，规划时间跨度是否在缩短？

不会尝试从未来倒推规划，而是倾向于对未来保持少数几个坚定的信念，将其作为前进的方向，然后立足现状向前规划，比如探讨现在和今年能做些什么。有时候确实需要在一个5到10年的跨度上做些规划，但更倾向于在少数几个关于未来的信念指导下向前看。很多人对未来有太多的预设，以及一种他们试图去套用的僵化世界观，结果就是他们疲于奔命，比如会看到太空公司转行做起AI公司之类的事。仅仅坚持少数几件深信不疑的事情，而在其余事情上保持高度灵活并忠于核心，这样是很有帮助的。

关键路径上的坚定与转变

一家公司最重要的核心价值观是专注于关键路径，盯紧阻碍最大的关键驱动因素，啃下那块硬骨头再解决下一个，在做决策时是如何看待自己生活中的关键路径的？

很长一段时间以来，一直专注于实现充裕智能这个单一目标，相信只要能避免畸形的权力集中和新型威权主义的出现，它将带来令人惊叹的人类繁荣。在任何特定时期，关于怎样走在实现这一目标的关键路径上都非常清楚，也从未动摇过，不会去想是否该重新考虑这个目标或者是否该关注其他事情。直到最近才开始稍微多想一点，比如如果真的接近超级智能了，接下来该做什么，这也是主观上感觉离目标很近的体现，因为这是十多年来第一次开始思考下一步。

下一步计划

在隐退去经营农场之前，还有什么想完成的？

AI超级智能终将被创造出来，虽然尚未完成，但正处于实现它的平稳轨道上。充裕，去中心化，广泛的普及，以及确保它最终能带来广泛共享的繁荣，这些是非常希望达成的，也许这就是一直思考的下一步。技术上如何完成这个使命？在世界观、对安全的信念以及它将产生的影响等方面已经完成得差不多了，但是实现非常广泛共享的繁荣，并真正专注于赋能世界，这似乎非常重要。

05

OpenAI的商业奇迹

建立公司方式的独特性与信念

谈到商业世界，建立公司的方式几乎与任何其他人能做或愿意做的方式都截然不同，是什么让你有能力这么做？你觉得你的超能力是什么？是什么让你拥有了别人就是没有的信念？

Sam Altman：每个大公司都有很大的不同，这不是某种独特现象。如果列出最大的20家科技公司，会发现它们在战略、运营模式和企业文化上都天差地别。OpenAI的确和其他公司很不一样，但这算不上什么深刻的见解。

在一点上做得非常好，对于一件当时无人相信但其实显而易见应该相信的事情，抱有原则性的坚定信念，然后把所有必要的资源和顶尖人才聚集起来共同将其变成现实。

反复思考过这个问题，说实话也不知道。对我们所有人来说这似乎再明显不过了，以至于更担心是不是在盲目自信，而不是别人都错了，但事后看来显然是对的，真的无法理解其他人为什么会有那么深的思维障碍和缺乏信念，这太奇怪了，花了很多时间试图去弄明白这一点。

在寻找原因的过程中有找到什么解释吗？

当然有一些显而易见的解释，比如群体思维的局限性，或者说巨大的变革本身就不会频繁发生，指数级增长的曲线也很难长久维持。也许在2016年到2018年期间需要极大的运气和极其坚定的信念才能生存，但到了2019年尤其是2020年，其实本不应该有生存空间的，谷歌本该轻松拿下这个领域的。

大公司为何固步自封

大公司为什么会变得僵化和固步自封，这背后显然有其原因，当然这在某些方面对它们也有好处，大公司不能永远保持垄断地位，这对世界来说是很棒的，否则情况会很糟糕。但在这种背景下这些本不该发生的商业奇迹确实发生了，这背后肯定有一些深层的原因，这种奇迹是理所当然还是本该发生？

它们能发生对世界而言绝对是件好事，但如果要回去解释在2019年，为什么拥有雄厚资本、顶尖人才和所有资源的巨头们，会让OpenAI做到今天这一步，这确实很难解释。

微软投资背后的逻辑

那微软为什么给你们投资？

那个更容易解释，因为当时谷歌有DeepMind，而微软在AI领域还没有押注，作为大公司，他们认为自己在所有主要技术领域都必须占有一席之地。

是不是他们一开始觉得这会是个大趋势，但最终还是低估了它的颠覆性？

这对他们来说是一笔极佳的投资，不知道是不是给微软增加了1万亿或2万亿美元的市值，但数额绝对很庞大，而且已经获得了令人难以置信的技术优势和云服务的增长，未来也会继续如此，所以确信它比他们最初想象的还要大，但他们做出了一个极好的押注并且执行得非常出色，对此感到非常高兴。

06

从研究实验室到产品公司，再到基础设施公司

OpenAI经历了不同的发展阶段，起初是一个研究实验室，接着变成了一家产品公司，曾形容这是把产品公司硬装在研究实验室的架构之上，这与大多数公司的做法完全相反，而现在基本上正在走向一家庞大的基础设施公司，几乎所有的价值都将来源于这种低利润的基础设施，之前也提到过，为了过渡到这个业务的下一阶段，大脑运作方式并不天然适合在这种模式下运转，需要做出哪些改变，业务的下一阶段又是什么？

Sam Altman：现在不打算回答这个问题，因为这涉及到还没准备好公开讨论的领域，但对下一阶段感到非常兴奋，想已经找到了办法能将非常擅长也充满激情的事物，与未来实现10倍甚至100倍增长的目标完美契合。

从领导研究实验室到领导产品公司，最大的转变是什么？

整个过程天差地别，感觉就像是两份几乎完全不相干的工作，不能说做完了上一份现在做下一份，因为仍然要负责研究实验室，但它们几乎是独立的事情，可以肯定的是运营研究实验室并没有在任何方面为运营产品公司做好铺垫。

终于亲自掌舵，这种感觉有趣吗？

并没有。ChatGPT发布后的第五天，用户数突破了一百万，看着数据在第一天攀升，下午回落，第二天升至更高的峰值，然后再回落，第三天再次创下新高后回落，每一天研究人员都在说那只是一次疯狂的、昙花一现的公关热潮，一切都结束了，这种增长不会再发生了。但在YC见过了太多，深知当一个产品出现如此纯粹的自然增长时，它完全具备了某种大事即将发生的典型迹象。到了第五天用户突破一百万，回到家，那时才真正意识到即将成为一家真正的公司，发展速度将极其迅猛，一切都会变得极其疯狂，会迅速膨胀成一家大企业。亲眼目睹过那些创始人所经历的艰难，所以当时的感受就是，已经被装进大炮发射出去了，硬着头皮上吧。

既然早已知道这终将发生，并且智能水平终将达到足以诞生一款神奇产品的程度，这些年来是否一直在潜意识里为自己做心理建设？

理智上知道这总有一天会发生，但根本不知道会在什么时候，更不知道那就是爆发的时刻。但曾决定自欺欺人，而且非常成功地让自己相信这一切都不会发生。说实话运营这家研究实验室是能想象到的最酷、最有趣、最不可思议的工作和生活状态，因为它一点压力都没有，在智力探索上给人带来了难以置信的满足感，聚集着一群最聪明的人，做着可能是过去一个世纪甚至更长时间里最重要的工作，而自己坐在前排，亲历着这一切，那是几代人才有一次的历史性时刻，真的不可思议，是世界上最酷的事情。

当前是否正经历新一轮爆发

现在是否正经历类似的爆发式增长，是否再次看到了当年ChatGPT般的发展轨迹？

确实如此。到目前为止已经出现了两种巨大的产品形态以及伴随而来的增长，首先是聊天机器人，然后是编程AI Agent，而现在编程AI Agent的发展简直疯了。很快就会出现第三种形态，那就是持久化AI Agent，或者叫幕僚长、同事、共事者，无论怎么称呼它，这一天很快就会到来，所以会非常快地经历这第三波浪潮。

07

AI营销挑战

AI行业面临的营销挑战

Sam Altman：有人曾这样解释OpenAI和整个行业面临的营销挑战，第一，快要造出一个能满足任何愿望的精灵了；第二，要确保首批愿望能广泛造福全人类，并将世界建设成一个让更多人能实现更多愿望的地方；第三，人们许愿的想象空间无比巨大且充满创意，将其与真实的人类价值观和偏好相融合，将是一件非常令人兴奋的事。但还有第四点，那就是那种"没想到这竟然真的行得通"的感觉，你开始许愿，计算机实现了它们，然后会惊叹接下来该怎么办呢，这是一种非常奇妙的感觉。

就像人们花了一百年时间试图去证明或证伪某个数学猜想，结果有人直接去问AI几天之内就搞定了。

未来会有很多极具价值的工作，坚信这一点，会获得前所未有的智力满足感，而且绝大多数工作岗位会以远超预期的速度去适应这一切。但数学是当下需要密切关注的一个极其重要的特例，它可能不会遵循这种适应路径，事实上大概率不会。

超级智能之后人类会更闲还是更忙

即使AI变得越来越强大，认识的人里也没有谁变得清闲了，每个人都在变得更忙，做着更多的事情。

长期以来，科技一直在向人们承诺未来会减少工作时间，拥有大把的闲暇时光，社会也的确在朝着这个方向发展，比起历史上的诸多时期，现代人的确拥有了更多的闲暇时间和更高的生活质量，但不知为何，全社会那种每周工作四小时的大规模承诺从未真正兑现过，也不指望AI能改变这一点。显然现在的社会运转机制对很多人来说并不理想，如果生产力的提升能够真正惠及大众，那将是一件大好事，而且这也必将发生。但人类的期望值总是水涨船高的，总是渴望更多，总能想出新点子去创造、去互相赋能、去追求自我实现，这本质上是一场相对游戏，人们非常看重自己相对于他人的表现，因此无论是驱动经济运转的竞争欲，还是渴望对他人有用、创造价值、服务社会的这种美好意愿，都预计会继续延续下去。在一个后超级智能世界里，所有人都会比原本预想的要忙碌得多，依旧会抱怨忙碌，但在内心深处，会乐在其中。

社会地位游戏的未来走向

随着人类直接投入的劳动与价值创造的关联度越来越低，这种社会地位游戏会发生怎样的变化？

猜测真正珍视的，依然会是那些极具人情味的东西。比如为别人做饭，虽然从世界上看并没有创造巨大的价值，但它传递了爱。事实上这就是在创造价值，因为体验本身就是价值所在，或许在传统经济学意义上这不是创造价值，为别人做饭就是一个绝佳的例子，就算很久以后机器人能把饭做得完美无缺，人们围坐在一起烹饪和进餐的体验依然会非常重要。

08

算力投资的失误与端到端未来

上一次意识到自己的野心还不够大是什么时候？

Sam Altman：毫无疑问对算力的投资规模出现了严重预判不足。

如果有正确的心智模型，当时能预见到吗？

能预见到，但被金融市场或者类似的其他因素干扰了，那显然是个失误。

未来打算如何避免这种失误？

希望能从中吸取教训，肯定还会犯一些新错误，但绝不会再犯同样的错误了。

垂直整合还是引入合作伙伴

在算力方面，这可能是历史上规模最大的基础设施项目，或者即将成为现实，是打算在OpenAI内部垂直整合一切，从发电厂到Token生成，再到为ChatGPT或Codex提供服务，还是打算引入大量合作伙伴？

显然不会真的试图在OpenAI内部包揽一切，但相比之前会努力构建一个运转更加高效的供应链。已经将芯片设计与模型设计结合起来了，这带来了很好的效果，不认为需要以同样的方式去搞电子发电，因为那更像是一种大宗商品。不过当仔细思考要产生智能所需整合的整个供应链时，现在的行业相对过度关注于创造更好算法的算法，而对能创造更多数据中心的数据中心关注不足。在一个充满机器人且供应链真正实现自动化的世界里，这是完全可以想象的，可以调动一个数据中心的算力，去指挥一支机器人大军建造更多数据中心的副本。如果对额外算力最终能解锁的能力预测准确的话，那么相比将算力用于其他用途，这可能是一件极具远见的事情。

花了多少时间去思考如何成功设计那个智能可以产生更多智能的全机器人端到端未来？

几乎没花时间去空想，几乎所有的精力都投入到了执行中，因为那个概念是非常显而易见的，思路很简单，可以相对迅速地勾勒出需要整合哪些板块，但是要把整个体系搭建起来，让所有那些公司协同运作，这其中没有任何关于构想宏大愿景的荣耀，全都是枯燥繁重的苦力活。

谈到执行时，通常意味着什么？

没什么通常可言，如果有的话，那就是看问题需要什么步骤，就去采取行动，想方设法把它做成。但是思考如何为新的晶圆厂扩建进行融资，和思考如何组建顶尖的芯片设计团队并让他们与研究团队无缝协作，再到让整条供应链跑起来，这每一项所需的方法都截然不同。

09

Codex的奇迹

如果需要在一个极短的时间内迅速精通某个新领域，学习流程是怎样的？

Sam Altman：毫无疑问，找到专家并与他们深入交流，同时尽可能多地阅读，在这方面并没有什么独特新颖的策略，但总是非常感激并惊喜地发现，只要敢于开口请教，专家们总是非常乐意提供帮助，这是人类非常美好的一面。

曾说过永远要主动去争取想要的东西，虽然不是每次都能如愿，但有时确实能。

有时确实能，而当如愿以偿时，不可思议的事情就会发生。

从某种意义上说，开发Codex就是一个典型的例子，这不是最近发生的事，但很有教育意义。当时被Claude Code远远甩在后面，试图用一款编程应用去击败对方，看起来就像是一场疯狂的自杀式任务。行业共识是，当别人在特定产品赛道上已经建立起强大的势能时，试图硬碰硬地去赢纯属徒劳，只需放弃并转向下一个项目就行了。但认定这件事至关重要，于是要求团队接下这个任务，他们最终达成了一项合法的、令人难以置信的、在商业史上极为罕见的奇迹。现在它已经成为认识的最顶尖的程序员都在使用的产品和模型。最初它看起来像是个不可能完成的任务，但如果不去向团队提出这项极其重要但也极其艰难的任务，这一切就根本不会发生。

当时为什么要做那个决定，为什么不直接放弃？

因为它感觉像是那几个即将极速爆发且具有高度战略意义的领域之一，并且编程对于AGI来说太重要了，且不说它背后的经济价值，这让人觉得这是一个绝对不能放弃的方向。

10

OpenAI创立初期与断舍离决策

在YC时目标非常聚焦，本质上就是试图增加世界上的创新总量，回想一下当年为什么决定投身OpenAI而不是留在YC，是否可以认为通过投身OpenAI能够对增加世界创新总量产生更为深远的影响？

Sam Altman：坦白讲当时真没想得那么理性，只是一种直觉，一生都渴望投身于AI领域，隐约知道这将是这辈子能接触到的最重要的事物，这就是全部激情所在，确实认为它会非常重要，但当时纯粹就是想做这件事。

刚开始的那几周是什么状态，当时有一个类似于训练营的活动，大家聚在某个地方静修，当时甚至还没打算成立一家公司。

在Greg Brockman的公寓里，大概有10个人、12个人的样子，为了启动这个项目大家做了很多前期准备工作，然后1月4日那天聚在了一起，当时的感觉就是好了都在这了，接下来干点啥，得弄块白板开始头脑风暴，也许该写点论文，当时心里冒出的念头是天哪到底干了些什么，那真是一个疯狂的时刻。

那时已经向外界宣告了成立，而且还有一大帮人跟着干了？

没错，但花了几年时间才真正找到自己的节奏，弄明白到底要朝哪个方向发力，起初真的很迷茫，知道想弄清楚如何构建AI，但除此之外真的是一片茫然。

处于这种曼哈顿计划级别项目的在黑暗树林中摸索阶段时，是如何最高效地穿梭其中、迅速弄清楚哪些方向是不该做的？

如果某个方向行不通，并且已经江郎才尽，直接砍掉它就好，这相对容易。真正艰难的是，当某个项目运转得极其出色时，何时下定决心砍掉其他优秀的业务，把所有的资源倾斜给那个最好的项目，让它变得更加出色。在OpenAI的发展史上，发生过很多次这样至关重要的时刻，当一件事开始爆发出巨大潜力时，果断砍掉了其他表现也不错的项目，来让最好的项目做到极致，比如当GPT-3展现出潜力时，关停了曾经让人非常兴奋的机器人等业务全力聚焦于此；最近当编程AI Agent展现出威力时，同样停掉了像Sora这种曾让人激动不已的项目，甚至停掉了浏览器项目，将全部心血倾注于此，这是一个极其艰难的决定。

假设向Sora这样的新业务砸了十亿美元，是如何判断它是否能成为OpenAI的支柱业务的？

它本身肯定会取得巨大的成功，关键在于将算力和精力投入到编程AI Agent中更为重要。

带我回到那些决策会议的现场，假设在会上说，在这个项目上耗费了一年多的时间、投入了巨额资金、庞大的算力和大量的人力资源，它积攒了巨大的势能，用户喜欢它、每天都在用它，现在决定拔掉它的插头，是如何下达这种指令的？

这种决策从来不是在一个会议上拍板的，这是一种循序渐进的认知过程，会渐渐意识到算力、人才储备和产品方向有更重要的使命要完成，为了达成这个最终使命，必须做出极其痛苦的取舍。

当不得不砍掉团队倾注心血的项目、把他们调去负责另一个新项目时，是如何重新统一大家思想的？

团队成员对终极使命、其中的利害关系以及为实现目标而调整方向的必要性是有深刻共识的，所以即使他们在被砍掉项目的那一刻感到沮丧，当然有时也会非常高兴，觉得为了终极使命理应如此，即使当下不情愿，也会表示明白为什么要这么做，不断将战略焦点重新校准至超级智能，这是一件正确的事情。

11

设计哲学与Jony Ive

与Jony Ive共事的设计感悟

如果处在史蒂夫·乔布斯的位置，要创造出一款每天可能有十亿人花费数小时与之互动的产品，就必须深入思考如何设计出一款人们热爱且不会引起反感的产品，是如何看待设计的？

Sam Altman：能和Jony Ive一起设计美好的事物，感到无比幸运，从他身上学到了很多。在尝试寻找解决方案之前，他会真正去深入研究问题，在彻底理解问题之前，甚至不会让自己过多地去想解决方案，这是一个以前没有意识到的关键点。真正伟大的设计更多是建立在对问题的深刻理解之上，而不是仅仅依靠灵光一闪，如果急功近利，或者让自己过于局限在某个具体事物中，就无法把工作做到最好。iPhone是人类迄今为止共同创造出的最伟大的科技产品，它确实令人惊叹，但现在已经不再喜欢与它之间的这种过度依赖的关系了。

曾经对TikTok上瘾过吗？

发生过一件很疯狂的事。在开发Sora应用程序时，强迫自己去沉迷TikTok，因为想借此学习，以前从未真正用过它，虽然人们有时会发一些短视频，但从未深陷其中。当时觉得真的不想开发出一款只会吞噬人们时间却没有实际意义的产品，结果爱上了它，非常喜欢TikTok，觉得它真的很棒。

起初以为自己能控制住它，觉得这挺有趣的，只打算在睡前花10分钟刷一下放松身心，完全在掌控之中，但后来有一天晚上刷了一个小时，再后来某个周六的下午，在沙发上连续刷了三个小时，当时意识到这根本不是心目中智能手机设备该有的样子，虽然那一刻像上瘾一样享受其中，但很清楚这对自己不好。

之后短暂地恢复了自控，把时间压回到每晚5到10分钟作为睡前的消遣，但最后还是觉得受够了。iPhone是一部非常出色的设备，但发觉自己没有足够的自制力去保留那个应用，也觉得通讯应用的通知对自己来说并不是件利大于弊的事。

坚信未来会创造出一系列令人惊叹、精美、极具实用性且能赋予人类力量的设备，但同样也确信一定会有人滥用它们，并以无法想象的方式让生活变得更糟，而我们将不得不去适应，这就是强大技术的双刃剑特性。

如果正在发明一款新设备，在问题空间中探索的过程是怎样的，如果是Jony来做的话会怎样？

不能代表他来回答，不过他之前多少谈过这个，那是他个人的方法。当设计汽车时，他会去研究赛车运动的完整历史，研究人们在汽车座舱文本中使用的各种字体、所选用的材质以及背后的原因，还会研究引擎在不同时期发出的各种声音，以及为什么某些声音会引人入胜，他甚至会把对这些极其细微部件的探索过程实打实地写成好几本书。

基本上是把那些书当成训练数据，试图以此来训练出一个Jony模型吗？

没有，但这绝对是个值得一试的好主意。不可否认他的设计过程中有一部分是无法理解的，能理解前期的研究，也能理解将一个全新概念打磨成卓越产品的过程，但是在这中间有一个关键步骤，即从对问题的深刻理解跨越到突然萌发极其新颖创意的灵感瞬间，在看来这一切似乎是瞬间发生的，而无法参透这其中的奥秘。

考虑设计某件东西时，脑海中会想些什么？

根本不是一个设计师，一直在努力认清自己的短板，因此也不会在设计方面强行发表什么强烈的观点。

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招聘短板、组织节奏与OpenAI是否是摇钱树

在商业建设方面，最不擅长的是什么？

Sam Altman：可能是产品。

如果自己不擅长产品，那如何去寻找优秀的产品人才呢？

在这个问题上，向来和别人的看法不太一致，商业界有一种流传的说法，认为只能招聘你深度了解领域的专家，这显然是不对的。也不懂设计，但知道Jony的设计能力非常出色，有很多方面可以证明这一点，只要和他交谈30分钟，这就会显得非常明显。

对于哪些事情会尝试积极地去提升自己，而对于哪些事情只会尽量将其外包，并坦然接受自己永远无法成为其中顶尖高手的现实？

坚信应该努力去提升自己的优势，而那种盲目执着于要把根本不擅长也永远无法擅长的事情做得更好的想法是一个巨大的陷阱，要把优势发挥到极致。

如果必须进行强制排名，最大的优势是什么？

讨厌这个问题，这并非出于虚伪的谦虚，而是认为要对自己的优势发表什么有见地的看法是非常困难的。

考虑组织发展节奏时，理想情况下随时间推移不希望组织的发展放缓，反而希望它能运转得更快，是如何将这种理念融入到组织中的？

认为百分之九十取决于将什么样的人放在领导岗位上。当然还有其他辅助手段，人们有各种不同的运营节奏、经营公司的方式，以及各种各样的管理技巧，但归根结底还是人的问题，对于每一个身处领导岗位的人，必然会思考的一点是，他们是行动派还是慢热型？

如果没有和他们共事过，如何去衡量这一点呢？

最理想的情况是之前共事过，认为在多数情况下公司的高管应该通过内部晋升而不是从外部空降，但当确实需要从外部招聘时，要花大量时间与他们交谈，做充分的背景调查，并尝试以一种相对轻松的方式进行一些初步合作。

想到像孙正义这样的人时，他的大脑以及他看待世界的方式有什么不同之处，认为他最终将成为这十年来取得最巨大成功的人之一。

是个不可思议的人，是亲爱的朋友，拥有极强的信念感，对于庞大的数字和超大规模毫无畏惧，这非常棒，世界上像他这样的人并不多，应该对他们的存在心存感激。

是否在某种程度上将OpenAI视为摇钱树，随着时间的推移孕育出一系列极具价值的东西，并在不断提升世界智能水平方面建立起核心竞争力？

Sam Altman：倒不这么认为，明白这个意思，但感觉并非只是在不断地吐出金蛋，而是觉得在构建一种具有复利效应的事物。

最喜欢的思维模型之一，就是关于真实趋势与虚假趋势的理念。

这是非常重要的一点，每当人们谈论泡沫或其他类似的事情时，总是感到有些困惑，大量研究了沃伦·巴菲特和查理·芒格，他们喜欢谈论泡沫和估值过高的问题，试图去弄清楚究竟该如何判断一个事物是真还是假，它是会持续发展下去，还是仅仅会发生均值回归。

基本的思维模型是，什么是真实趋势，什么又是虚假趋势？虚假趋势就像是之前的VR热潮，有大量的炒作，但人们买回设备后并没有真正爱上它，没有真正开始围绕这种使用体验来规划自己的生活，最后设备只能在架子上吃灰。而像ChatGPT这样的产品，几乎每天都会用，也许有些时候工作太忙会在上面花三个小时，有些时候几乎不用，但它已经持久地融入了生活。

现在在公司内部或是在更广泛的层面上，是如何判断一件事到底是真实趋势还是虚假趋势的？

遵循同样的原则，就是看看是否存在一种真实的、深度的且持久的需求。

是如何得出这种哲学或思维框架的？

观察了大量的初创公司，在YC孵化器工作有很多不可思议的地方，其中之一就是能接触到的庞大数据量，只要愿意花时间去分析和理解这些数据，就能真正弄明白很多事情。

随着智能的爆炸式发展，在过去拥有的重要思维框架中，有没有哪些是认为在当今环境下已经失效，并且随着时间推移会变得越来越不适用的？

觉得其中很大一部分都已经失效了，它们在当时未必是错的，尽管确信自己在很多事情上也曾犯过错，但现在看来大量过去的思维框架确实已经不再适用了。如今的初创公司在很大程度上看起来仍然和十年前一样，因为这是所谓的传统智慧告诉大家应该去做的，当然在某些方面也会有所不同，人们会想要少招些人，把更多预算花在购买Codex的Token上，但未来的初创公司其形态可能应该完全不同，已经遇到过一些试图用全新方式来创立公司的人，但大多数人依然仅仅是更多地去使用Codex，这显然是远远不够的。

| 文章来源：数字开物

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