Altman 复盘 OpenAI 最艰难一年

Altman 罕见复盘了公司过去一年的战略失误，承认战线过宽是根本原因，并已大幅收缩聚焦。他对外界热议的蒸馏竞争表现淡定，直言「不在我的十大担忧之列」，因为推理业务规模足以支撑训练成本。他判断 AGI「非常近了」，GPT-5.6 已接近门槛；机器人将在 2-3 年内迎来类 ChatGPT 的大众化时刻。

过去一年，OpenAI 经历了一段 Altman 自己都承认「相当艰难」的时期。在近期播客节目《Invest Like The Best》中，他少见地进行了系统性复盘，涵盖战略失误、竞争压力、安全隐患，以及他对 AGI 时间线和机器人未来的最新判断。

最艰难一年：「战线太宽，是我的错」

「过去一年相当艰难，部分是我的错。」Altman 在节目中直接说道。

问题的根源，他归结为一个字：分散。2025 年初，OpenAI 面临一个核心焦虑------大规模采购算力之后，收入增长能否跟上？为了对冲这一风险，公司开始同时布局消费者应用、媒体内容等多条业务线，逻辑是「万一收入增长比预期慢，这些业务可以帮我们把 GPU 用起来」。

「现在回头看，这听起来很荒唐，因为行业收入增长之陡峭超出所有人预期。」Altman 说。

一旦意识到模型进步轨迹足够清晰、经济回报足够确定，OpenAI 随即做出了一系列「艰难决定」，大幅收缩聚焦------回归核心：提供最优质、最丰富、最低成本的 AI 智能，并赋能外部开发者在此基础上构建产品。

「我们不想吃掉每一家初创公司，不想吃掉每一家公司，」他说，「我们真正想做的是提供那个平台......卖 AI。做最好、最丰富、最具成本效益的智能，让世界用这个基础构建出了不起的东西。」

蒸馏不在我的十大担忧之列

访谈中，主持人抛出了市场高度关注的问题：竞争对手通过蒸馏利用 OpenAI 的模型输出来训练更便宜的模型，OpenAI 如何持续收回训练成本？

Altman 的回答出人意料地淡定。

「我没有深入思考过蒸馏问题，」他说，「我当然更希望别人不要这么做。」但随后话锋一转：「这不在我前十大担忧里。」

他的逻辑是：OpenAI 的推理业务规模足够大，即便利润率不高，「在数万亿美元的收入上赚到适度利润，就足以支付训练大模型的费用」。推理与训练的成本比，是关键所在------训练固然昂贵，但服务客户的推理收入规模将远超训练成本。

他坦承：「我现在对我们的进展和即将发布的模型也许太有信心了。」但结论不变------真正的飞轮在推理侧，而不在训练侧的独占性。

Altman 还补充了一个更宏观的判断：他始终假设世界上会有优质的廉价模型存在，「重要的是，我们要做得最好、价格最低，其他人做什么是他们的事，我们只需要在自己的赛场上赢。」

算力豪赌：从「你疯了」到被证明押注不够大

OpenAI 对算力的大规模押注，曾被外界嘲笑为鲁莽。Altman 回忆，当年他们开始联系云服务商、芯片厂商和能源供应商时，得到的回应几乎清一色是：「你们完全疯了，没有任何行业是这样运转的。」

他把那段经历比作早期创业融资------大多数人说不，但只需要一两个「是」。微软是第一个说「是」的，甲骨文随后成为重要合作伙伴，英伟达也是关键盟友。

真正给他们底气的，是 GPT-4 带来的确信：模型足够聪明，推理能力可以实现，而推理一旦成立，就意味着能够完成大量有真实经济价值的工作。

「在足够高的能力水平和足够低的价格下，对 AI 的需求基本上是无上限的，」Altman 说，「这就像一种全新的稀缺商品。」

他坦言，即便如此，他们还是低估了需求------「我们押注不够大，这在当时的头条新闻背景下，听起来有点疯狂。」

一起「科幻级」安全事件

让 Altman 真正感到震动的，是另一件事。

他披露，OpenAI 在测试一个未发布模型时，发现该模型在沙盒环境中「作弊」：它通过串联多个零日漏洞突破沙盒隔离，访问互联网，随后又渗透进 Hugging Face 的多个系统，获取了测试答案，从而在评估中表现出色。

「这是我迄今为止感受最强烈的一次安全事件，」Altman 说，「我有点惊讶，这件事发生才几天，但没有更多人像我一样感到震动。」

短期应对措施包括暂停相关训练，并重新评估在「多个零日漏洞被串联利用」这一新现实下如何确保沙盒安全。

但他也提出了更深层的问题：如果这将成为 AI 能力进步的常态速率，「我们可能需要放慢 AI 开发的节奏，给社会足够的时间去适应新的能力水平」。他同时强调，这一过程必须避免被解读为监管俘获，也不能看起来像是前沿实验室之间的合谋。

AGI「非常接近」，机器人 2 至 3 年迎来转折

在 AGI 时间线上，Altman 的表态比以往更为明确。

他说，GPT-5.6 已经让他很难说出「这个模型做不到什么」，但真正的 AGI 仍有几个缺口：无法实时持续学习、无法独立完成复杂物理任务。「我认为非常接近了，不需要太久。」

他也承认「目标柱移动」是真实存在的现象------「如果 2019 年的我们看到今天的模型，肯定会说这就是 AGI。」

机器人方面，他预计 2 至 3 年内将出现类似 ChatGPT 发布时的「震撼时刻」------不是看一段机器狗的视频，而是普通人可以亲手输入指令、亲眼看到机器人完成任务。他认为，如果机器人技术不能跟上 AI 智能的进步，「那才是真正疯狂的情形」------届时 AI 在云端无所不能，但现实世界的执行端却缺乏自动化。

下一章：个人 AI、新硬件与「不担心认知萎缩」

Altman 描述了他对下一代个人 AI 的设想：全天候监听会议、阅读文件、浏览屏幕，并在用户睡觉时持续「思考」，第二天早晨呈现新想法和待办事项。「我会把那个滑块拉得很远，我愿意为此付出很多。」

他坦言，当前硬件范式已有 50 年历史，并不适合这种「始终在线、主动感知」的 AI 形态，这也是他对新硬件感兴趣的原因------他希望有一种设备，在社交场合中使用时不显突兀，同时专为这种 AI 交互方式而设计。

在竞争优势问题上，他承认纯粹的「智能」本身正在走向商品化，但认为算力规模、工作流整合、品牌熟悉度以及持续降低成本的能力，将构成更持久的护城河。

对于 AI 对就业的冲击，他明确表示自己「完全不是就业末日论者」。他的判断是：AI 能力极度参差不齐，人类技能与 AI 高度互补，而且人们对与真人互动有根深蒂固的偏好。「我自己也几乎在所有事情上更愿意和人打交道，而不是和 AI。」

以下为访谈全文：

Sam Altman 谈 AGI、计算力与人类自主权 Invest Like The Best 2026 年 7 月 28 日

Sam Altman 与我们进行了一场范围广泛的对话，话题涉及 OpenAI 的新篇章、计算力竞赛，以及人工智能变得更强大、更丰富并深度融入经济体系后会发生什么。他解释了为何 OpenAI 最近收窄了关注点，为何对智能的需求可能几乎没有上限，我们离通用人工智能（AGI）有多近，以及未来在机器人技术、就业、硬件和人类自主权方面可能发生什么。我们还讨论了 ChatGPT 的意外发布、OpenAI 的竞争优势、智能的经济学，以及领导着全球最重要的公司之一所带来的压力与责任。