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      OpenAI總裁:AI快速自我改進、Super App豪賭、通往AGI之路

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      Greg Brockman 坐進 Big Technology Podcast 的演播室時,OpenAI 剛做完三件大事:砍掉 Sora,收到1100億美元融資,完成下一代模型 Spud 的預(yù)訓(xùn)練。砍一個明星產(chǎn)品、拿一筆天價融資、押注一個新模型,三件事同時發(fā)生,每一件都需要解釋。接下來90分鐘里,這位 OpenAI 聯(lián)合創(chuàng)始人兼總裁要完成一項高難度任務(wù):把每一個看似被動的決策重新包裝為前瞻性的戰(zhàn)略選擇。

      他做到了嗎?大部分時候做到了,但敘事的縫隙里藏著一些值得細看的線索。

      Brockman 過去18個月主要負責(zé)公司的"規(guī)模"(Scale)部門,管 GPU 基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)據(jù)中心和供應(yīng)鏈。這場訪談覆蓋的話題跨度極大:從 Sora 為什么被砍,到 Super App 長什么樣,到下一代模型能做什么,到1100億美元怎么花,到他為什么給 MAGA Inc 捐了2500萬美元。

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      砍掉 Sora 是"聚焦技術(shù)主線"還是止血? Brockman 說 Sora 和 GPT 是技術(shù)樹的不同分支,算力有限只能選一條。但 Sora 日燒百萬美元、用戶跌破50萬的現(xiàn)實他沒提。

      Super App 將合并 ChatGPT、編程 Agent Codex 和瀏覽器 Atlas 為一個統(tǒng)一應(yīng)用,預(yù)計未來幾個月內(nèi)交付,但這個愿景和微軟365 Copilot 有直接重疊,訪談中沒人問這個問題。

      下一代模型 Spud 凝聚了約兩年的研究突破,Brockman 稱其將同時提升 AI 能力的天花板和地板,但能力描述全是感性的,沒有具體指標。

      AGI 進度自評70-80%,但 Brockman 同時說 AGI 的定義"更像是一種氛圍",無法精確定義的東西如何精確量化,這個矛盾他沒有解決。

      承認在編程工具的"最后一公里可用性"上曾落后于 Anthropic,聲稱已追趕上來,第三方數(shù)據(jù)顯示 Anthropic 企業(yè)市場份額仍在快速增長。

      回應(yīng) Anthropic CEO Dario Amodei 對 OpenAI 基礎(chǔ)設(shè)施投資"過于激進"的批評:"我不同意。" 但沒有回應(yīng) Amodei 關(guān)于"收入預(yù)判偏差一年就可能破產(chǎn)"的具體論證。

      砍掉 Sora:技術(shù)選擇還是商業(yè)止血?

      Kantrowitz 開場就問:OpenAI 在消費者市場領(lǐng)先,為什么突然把資源從視頻生成轉(zhuǎn)走?

      Brockman 給出的解釋框架和外界猜測相當(dāng)不同。他說 Sora 的模型和 GPT 系列是"技術(shù)樹上完全不同的分支",構(gòu)建方式根本不同。在算力有限的世界里,同時推進兩條技術(shù)路線代價極大。他用了一個向量比喻:

      "隨機向量之和為零,對齊方向才能前進。"

      力量分散就互相抵消,集中才能產(chǎn)生動能。他認為深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的問題不是機會不夠,恰恰是太多,分散投入等于哪個方向都走不遠。


      這套解釋在技術(shù)邏輯上自洽,但只講了故事的一半。據(jù) WSJ 調(diào)查和 TechCrunch 報道,Sora 在商業(yè)上已經(jīng)失敗:用戶量從峰值一百萬迅速跌至不足50萬,每天燒掉約100萬美元算力成本。據(jù) WSJ 報道,Disney 原計劃投資10億美元并將角色授權(quán)給 Sora 的交易也隨之取消,Disney 在公開宣布前不到一小時才得知消息。關(guān)停 Sora 既有技術(shù)聚焦的邏輯,也有商業(yè)止血的現(xiàn)實壓力,Brockman 選擇只談前者。

      他強調(diào),這不是"從消費者轉(zhuǎn)向企業(yè)",而是必須做選擇。他認為當(dāng)前最重要的兩個應(yīng)用是:一個了解你、與你的目標對齊的個人助手,和一個能替你解決難題的 AI。光是這兩件事,OpenAI 現(xiàn)有的算力都不夠用。

      一個技術(shù)細節(jié):ChatGPT 里的圖像生成功能不受影響。圖像生成基于 GPT 架構(gòu),跟文本、語音同屬一條技術(shù)路線;Sora 用的是擴散模型(diffusion model),是另一棵樹上的東西。Sora 研究團隊沒有解散,而是轉(zhuǎn)向了機器人領(lǐng)域的世界模擬研究。

      Kantrowitz 又問:Google DeepMind 的 Demis Hassabis 認為最接近 AGI 的不是文本模型,而是圖像生成器,因為它必須理解物體之間的交互和世界運作方式。OpenAI 放棄這條路線,會不會押錯賽道?

      Brockman 說這是真實的風(fēng)險:"絕對是的。在這個領(lǐng)域你必須做選擇,必須下注。" 但他話鋒一轉(zhuǎn),說 OpenAI 之所以有信心,是因為"已經(jīng)看到了通往 AGI 的路徑"。

      Super App:愿景宏大,但誰來回答微軟問題?

      砍掉了視頻生成,OpenAI 把賭注押在了另一個方向。Kantrowitz 問 Super App 到底是什么。

      Brockman 說:把 ChatGPT(聊天)、Codex(編程 Agent)和瀏覽器整合到一個應(yīng)用里。

      "電腦本該遷就人,而不是人遷就電腦。"


      他把 Super App 比作筆記本電腦:你的筆記本是私人用還是辦公用?兩者都是。Super App 也一樣,既是個人助理也是工作工具。但 Brockman 說用戶看到的界面只是"冰山一角"。更重要的是底層技術(shù)的統(tǒng)一:過去兩年 AI 的發(fā)展已從"只看模型"變成"看整個系統(tǒng)",模型如何獲取上下文、如何連接外部世界、能執(zhí)行什么操作。

      問題在于,微軟365 Copilot 已經(jīng)在做幾乎一模一樣的事,把 AI 嵌入工作流、統(tǒng)一入口、連接各種工具。OpenAI 既是微軟的模型供應(yīng)商又要做微軟的直接競品,這個張力怎么化解?Kantrowitz 沒問,Brockman 自然也沒答。

      Codex:從程序員到所有人的路還有多遠

      Super App 的野心如果要落地,Codex 是關(guān)鍵拼圖之一。它最初為軟件工程師設(shè)計,但 OpenAI 內(nèi)部已經(jīng)出現(xiàn)了大量非工程師的自發(fā)使用。Brockman 說 Codex 底層就是兩樣?xùn)|西:一個通用 Agent 框架(能調(diào)用工具)加上一個會寫代碼的 AI。接上電子表格、Word 文檔,就能做知識工作。

      具體案例:有人用 Codex 做視頻剪輯,AI 自己寫了一個 Adobe Premiere 插件來自動分章節(jié);內(nèi)部通信團隊的人把 Codex 接上 Slack 和郵箱來整合反饋。


      Brockman 說,對非程序員來說,Codex 現(xiàn)在的可用性很低,設(shè)置中碰到報錯,開發(fā)者知道怎么處理,普通用戶直接懵掉。但他認為最難的部分已經(jīng)做完了(造出真正聰明的 AI),剩下的是"容易得多"的部分:降低門檻。這個判斷是否成立,取決于你怎么定義"難"。

      他還提到了 OpenClaw 創(chuàng)始人 Peter Steinberger 加入 OpenAI 的事,作為 Codex 向非程序員擴展的信號。Steinberger 是奧地利開發(fā)者,2025年底開發(fā)了一個能自主管理郵箱、訂餐、控制智能家居的開源 AI Agent,GitHub 星標達19.6萬,周活用戶200萬。2026年2月,Altman 宣布他加入 OpenAI 負責(zé)"下一代個人 Agent"。

      追趕 Anthropic:承認落后,聲稱追上

      Kantrowitz 問:Anthropic 已經(jīng)有了 Claude 聊天、Claude Cowork、Claude Code,相當(dāng)于先做出了自己的 Super App。OpenAI 是不是看到 Anthropic 做了才醒悟過來的?

      Brockman 承認 OpenAI 過去在編程領(lǐng)域一直有最好的競賽成績,但投入不夠的是"最后一公里的可用性"。模型在編程競賽里很聰明,但它從沒見過真實世界里亂糟糟的代碼庫。


      大約去年年中,OpenAI 組建了專門團隊來解決這個問題:研究真實世界代碼庫的各種"臟活",構(gòu)建訓(xùn)練環(huán)境來模擬那些被奇怪的方式打斷的混亂場景。他說此時此刻已經(jīng)追上了,在正面對比中用戶更傾向于選擇 OpenAI。但他也說前端體驗還落后。

      第三方數(shù)據(jù)呈現(xiàn)的畫面并不相同。據(jù) Synergy Research 等機構(gòu)報道,Anthropic 的企業(yè)市場份額從2023年的低位升至2025年底的約40%,而 OpenAI 從50% 降至約27%。Claude Code 在軟件工程師群體中獲得了極高的口碑。Brockman 說"已經(jīng)追上"時到底在比什么,模型能力還是市場份額?他巧妙地把戰(zhàn)場限定在了前者。

      "我們贏了"是最可怕的時刻

      從產(chǎn)品競爭到內(nèi)部文化,Kantrowitz 換了個角度。他問,從2022年以來 OpenAI 一直領(lǐng)先,現(xiàn)在競爭激烈了,內(nèi)部氛圍有變化嗎?

      Brockman 講了一個故事。ChatGPT 發(fā)布后的節(jié)日派對上,他感受到公司彌漫著"我們贏了"的氣氛。那是他最害怕的一刻。

      "不,我們是挑戰(zhàn)者,一直都是。"


      這是科技公司高管的標準話術(shù),估值3000億美元的公司自稱挑戰(zhàn)者,和 Google 當(dāng)年說自己是創(chuàng)業(yè)公司一樣,信不信隨你。但他后面補了一句更實在的話:好的時候別信別人說你多好,壞的時候也別信別人說你多差。

      Spud:感覺對了,但數(shù)據(jù)在哪?

      文化之外,接下來是技術(shù)。關(guān)于下一代模型 Spud,Brockman 確認它是一個新的預(yù)訓(xùn)練基礎(chǔ)模型,凝聚了"大約兩年的研究成果"

      他先糾正了一個思維框架:重要的不是任何一個模型,而是一整個"進步引擎"(engine of progress)。模型開發(fā)分幾步:先做預(yù)訓(xùn)練,在海量數(shù)據(jù)上訓(xùn)練基礎(chǔ)模型,這是最昂貴的階段;然后做后訓(xùn)練,通過強化學(xué)習(xí)讓模型學(xué)會解決各種問題;最后調(diào)整行為和可用性。Spud 是新一輪預(yù)訓(xùn)練的成果,后續(xù)還會經(jīng)過大量后訓(xùn)練優(yōu)化。

      至于 Spud 能做什么,Brockman 沒有給出任何具體指標。他造了一個概念叫 "big model smell"(大模型的味道),當(dāng)模型真正夠強時,你能"聞到"那種質(zhì)感。你問它問題,它不會答偏,不需要你反復(fù)解釋。他說 Spud 將同時提升天花板(解決更開放、時間跨度更長的問題)和地板(日常任務(wù)的實用性)。

      沒有 benchmark 分數(shù)、沒有和競品的對比、沒有具體任務(wù)的演示數(shù)據(jù)。這種純感性描述可能出于保密考慮,行業(yè)里模型發(fā)布前保密是常態(tài)。但在競爭對手頻繁亮出 benchmark 的當(dāng)下,光靠"感覺"說服力有限。

      2025年12月:拐點敘事

      Kantrowitz 問:2025年12月發(fā)生了什么?編程 Agent 似乎從理論走向了實用。

      Brockman 說那次模型發(fā)布讓 AI 從"能完成你20% 的任務(wù)"躍升到了"80%"。從"錦上添花"變成了"你必須圍繞 AI 重新組織工作流程"。

      他分享了一個持續(xù)多年的個人測試:讓 AI 幫他建一個網(wǎng)站,這個網(wǎng)站他當(dāng)年學(xué)編程時花了幾個月才做出來。2025年大部分時間里需要四五個小時、多輪對話。12月,一次提示,一次完成。

      "慢慢地、慢慢地、慢慢地,然后一下子全變了。"

      這個表達出自海明威《太陽照常升起》,原文說的是"你是怎么破產(chǎn)的"。用來形容 AI 能力的非線性增長,倒也貼切。

      AGI:70-80%,但定義是個"氛圍"

      Nvidia CEO 黃仁勛最近說"我認為我們已經(jīng)實現(xiàn)了 AGI"。Kantrowitz 問 Brockman 是否同意。

      Brockman 說 AGI 對不同人有不同定義。當(dāng)前的技術(shù)"非常參差不齊"(very jagged):在寫代碼這類任務(wù)上已經(jīng)超越人類,但某些人類輕松完成的基本任務(wù) AI 仍然做不好。畫線畫在哪里,"更像是一種氛圍和感覺,而不是科學(xué)"


      他給了一個自我評估:70-80% 到了。

      這個自相矛盾的表述其實折射了整個行業(yè)的困境。如果 AGI 的定義連科學(xué)都算不上,更像"氛圍",那70-80% 是怎么算出來的?每個人都在量化一個他們承認無法精確定義的概念。

      自動化 AI 研究員:讓 AI 加速 AI

      OpenAI 計劃今年秋季推出一個自動化 AI 研究員。

      Brockman 把當(dāng)前階段稱為"起飛"(takeoff),這個詞在 AI 安全領(lǐng)域有特定含義,指 AI 進入快速遞歸自我改進的階段。他在這個語境下用它,至少說明他清楚這個詞的分量。

      具體到 AI 研究員,Brockman 的定義是:把 OpenAI 一個研究科學(xué)家的完整端到端工作搬到硅片上運行。

      但他強調(diào)這不意味著放手讓 AI 自己跑。他打了個比方:就像帶初級研究員,放太久不管他就會走上沒用的路。高級研究員提供方向和審查,AI 負責(zé)執(zhí)行。

      Agent 時代,人類的責(zé)任不能外包

      Kantrowitz 引用了 Brockman 此前說過的話:當(dāng)你用 AI Agent 做事時,"你變成了一支成千上萬 Agent 艦隊的 CEO,它們在執(zhí)行你的目標和愿景,但你并不了解每件事具體怎么解決的。這種新的工作方式可能讓你覺得失去了對問題的脈搏感。"

      Brockman 說,這是好壞參半的,關(guān)鍵是"承認優(yōu)勢、減輕弱點"。AI Agent 給人巨大的杠桿,但歸根到底有一個"負責(zé)任的當(dāng)事人"。你的 Agent 搞砸了網(wǎng)站影響了用戶,那不是 Agent 的錯,是你的錯。

      Kantrowitz 問:但"失去脈搏感"和"負責(zé)任"怎么兼得?

      Brockman 用裝修做比方:請總包裝修房子,有些細節(jié)你確實不用操心,因為你信任專業(yè)人士。但如果出了問題,你應(yīng)該知道。"你不能盲目接受'我可以不管了'。你需要主動保持對問題的把控。"

      1100億算力豪賭:收入中心還是賭場籌碼?

      從技術(shù)路線和產(chǎn)品愿景回到商業(yè)現(xiàn)實。

      Brockman 把算力類比為雇銷售人員:只要產(chǎn)品能賣出去、有可擴展的銷售方式,銷售人員越多收入就越高。算力不是成本中心,是收入中心。他講了 ChatGPT 發(fā)布當(dāng)天的內(nèi)部對話:

      "該買多少算力?""全部。""不不不,說真的,該買多少?""不管我們怎么建,我知道都跟不上需求。"

      他說從那以后每一年都被證明是對的。ChatGPT 目前周活用戶超過4億,消費者訂閱收入持續(xù)增長,從需求端看這個判斷確實成立。但挑戰(zhàn)在于算力采購需要提前18到24個月鎖定,必須精準預(yù)判未來。

      Kantrowitz 提到了 Dario Amodei 暗示某些競爭對手在"YOLO 式"燒錢,把"風(fēng)險旋鈕擰得太遠"。

      Brockman 的回應(yīng)是:"我不同意。我們一直非常深思熟慮,是最早意識到這一趨勢并提前布局的。"

      但"我不同意"之后他沒有回應(yīng) Amodei 的核心論點:如果收入預(yù)判偏差一年,公司就可能破產(chǎn)。這個問題不是態(tài)度能回答的,需要數(shù)字。而數(shù)字并不完全站在 Brockman 這邊:1100億融資中只有約250億是確定的即時現(xiàn)金,其余要么是算力(Nvidia 的300億大部分是 GPU)、要么有里程碑條件(Amazon 的350億)。據(jù) The Information 等媒體估計,OpenAI 到2027年的年度現(xiàn)金消耗將達570億美元。融資數(shù)字雖大,實際跑道可能只有18-24個月。

      這場訪談?wù)嬲嘎读耸裁?/h5>

      拆解 Brockman 在這場訪談中構(gòu)建的敘事,可以看到 OpenAI 正面對三層壓力。

      第一層是產(chǎn)品壓力。 砍 Sora 確實止了血,ChatGPT 仍然是全球用戶量最大的 AI 產(chǎn)品,但下一個賭注 Super App 面臨的競爭環(huán)境比 Sora 更殘酷。微軟365 Copilot 在企業(yè)端、Anthropic 在開發(fā)者端、Google 在消費者端,OpenAI 要在三者的夾擊中做一個"統(tǒng)一入口"。Brockman 對此的回應(yīng)是"幾個月內(nèi)交付",但 Sora 的前車之鑒說明,有技術(shù)不等于能做好產(chǎn)品。

      第二層是表達困境。 整場訪談中,Brockman 在被問到最硬的問題時,反復(fù)用感性語言代替數(shù)據(jù)。Spud 的能力靠"聞",AGI 的進度靠"氛圍",追上 Anthropic 的證據(jù)是未公開的內(nèi)部對比。這反映了 OpenAI 當(dāng)前的一個結(jié)構(gòu)性矛盾:作為一家剛?cè)谕?100億美元的公司,它需要向投資人證明技術(shù)領(lǐng)先,但又不能在產(chǎn)品發(fā)布前泄露具體指標。于是"感覺"成了唯一安全的表達方式。問題是,感覺不能替代事實,尤其當(dāng)競爭對手在用 benchmark 和市場份額說話的時候。

      第三層是規(guī)模風(fēng)險。 1100億美元的融資數(shù)字聽起來嚇人,但拆開看并沒有那么安全。Brockman 對 Amodei"YOLO"批評的反駁停留在"我不同意",始終沒有正面回應(yīng)核心問題:如果需求增長比預(yù)期慢一年會怎樣?他自己說算力采購需要提前18-24個月鎖定,這恰好也是分析師估計的 OpenAI 實際跑道。

      Brockman 給 AI 懷疑者的建議是"先試試再說"。但1100億美元的賭注正確與否,不是個人試用體驗?zāi)芑卮鸬膯栴}。接下來6個月,Spud 是否兌現(xiàn)承諾、Super App 能否在微軟和 Anthropic 的夾擊中交付,將決定這套敘事究竟是遠見還是話術(shù)。

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      紅星新聞
      2026-05-19 20:21:49
      2026-05-20 08:44:50
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