OpenAI在ChatGPT中推行廣告的計畫，經歷了一個短暫的“暫停”後，似乎再次被提上了日程。據知情人士透露，這家憑藉ChatGPT迅速崛起的AI公司，關於在聊天機器人中投放廣告的計畫，已從構想進入實質設計階段。儘管OpenAI高層對此閉口不談，但全世界的廣告人都在關注，OpenAI到底要怎麼從Google和Meta手裡搶走兆美元的廣告生意。OpenAI在ChatGPT 中推行廣告計畫的過程，是一場在“產品體驗”與“商業變現”之間的激烈博弈。2025年12月初，廣告計畫曾經歷過一次戲劇性的急剎車。當時，隨著Google發佈了性能強勁的 Gemini 3，OpenAI 首席執行長薩姆·奧特曼迅速在內部啟動了“紅色警報”（Code Red），要求團隊暫時擱置所有非核心的商業化項目。這次暫停的初衷是為了集中全公司的技術力量應對外部競爭，優先提升 ChatGPT 的推理速度、穩定性和個性化體驗，以挽回因早期測試“應用推薦（廣告）”功能而引發的使用者口碑危機。然而，短短不到一個月的時間，現實的財務壓力便推動了廣告計畫的重新回歸。OpenAI 曾承諾要建立一個比Google更純淨、更智能的資訊獲取方式，但當訂閱收入的增長觸及天花板，而推理成本卻隨著模型複雜度的提升而水漲船高時，它不得不活成了自己曾經“討厭的樣子”。圖：奧特曼在公司內部發佈“紅色警報”，要求優先改進ChatGPT01 為何廣告從“最後手段”成為必然選擇？儘管 OpenAI 的年化收入（ARR）已衝破百億美元大關，但OpenAI 目前的收入結構更像是一場基於資本輸血的“規模博弈”，還沒有形成健康的商業閉環。營收增長雖然迅猛，但在巨額算力成本和研發開支面前，這種增長更像是在為維持技術領先地位而支付的巨額“入場費”。本質上，OpenAI 並沒能證明它具備傳統 SaaS 軟體的高毛利特徵，反而展現出一種資本密集型公用事業的沉重感。ChatGPT 訂閱收入佔據了營收的六成，自2022年面世以來，ChatGPT的周活躍使用者數已迅速增長至近9億，根據OpenAI測算，預計到2030年使用者數量有望達到26億。然而，截至2025年10月，僅有約5%的周活躍使用者付費使用者，每月貢獻20美元或200美元的訂閱服務付費，絕大多數使用者並未貢獻直接收入。同時這種高度依賴單一C端產品的結構具有天然的脆弱性，在缺乏強生態黏性的情況下，訂閱模式面臨著極高的流失風險。隨著 Google、Anthropic 等競品在模型性能上不斷抹平差距，甚至蘋果等巨頭開始入場瓜分流量，OpenAI 僅憑“模型領先”維持的品牌溢價正被迅速稀釋。對於普通使用者而言，每月 20 美元的訂閱費在體驗邊際遞減的背景下，正逐漸從“必需品”淪為“試用品”，這種基於流量紅利的增長模式在未來極易遭遇瓶頸。在企業級市場（B 端），OpenAI 的處境更為艱難。雖然 Enterprise 版本聲稱打入了財富 500 強，但真實的滲透率和業務深度仍存疑問。更嚴峻的挑戰來自背後的“金主”微軟：雙方在企業客戶資源上存在直接的競爭與重疊。當企業可以通過成熟的 Azure 雲服務直接呼叫相同模型時，OpenAI 獨立銷售的企業版產品在合規性、穩定性和存量整合方面並無絕對優勢。目前 B 端的收入增長在很大程度上依賴於大企業的“技術焦慮”採購，一旦企業進入成本收縮期，缺乏業務深度的 AI 外掛極易被首先砍掉。從深層財務架構看，OpenAI 的收入結構暴露出“偽 SaaS”的本質。在傳統軟體領域，規模效應會帶來邊際成本的遞減，但在 OpenAI 這種推理成本高昂的模型驅動模式下，每一分收入的增加都伴隨著顯著的算力消耗。目前公司仍處於“賣得越多，虧得越多”的危險循環中。如果不能在 AI Agent（智能體）或垂直行業解決方案上實現突破性的溢價，僅靠目前的訂閱和 API 計費，OpenAI很難實現真正的財務獨立與盈利。圖：截至2025年10月份，ChatGPT的付費使用者約為3500萬，但相較於其龐大的使用者基數，付費滲透率僅約5%，仍處於較低水平廣告變現，是目前為數不多的可選“變現”選項。OpenAI內部對此有著明確的財務預期。OpenAI預測，通過“免費使用者實現廣告變現”，單使用者年均收入（ARPU）有望從明年起達到2美元，並在2030年左右增長至15美元。到2030年，來自非付費使用者的累計收入將高達約1100億美元。OpenAI甚至還預估，專注於服務非付費使用者的相關產品，毛利率可高達80%至85%，與Meta旗下Facebook平台的水平相當。這些潛在的巨額收入，被視為支撐公司長遠發展、抵消高昂營運成本的關鍵支柱。圖：OpenAI已針對消費者和企業市場推出了分級產品山姆·奧特曼公開態度的轉折，也能折射出 OpenAI 商業邏輯的根本性轉向。就在2025年5月，他還公開表示廣告是公司的“最後手段”。但在近幾個月的公開言論中，他的態度已明顯緩和，坦言“雖然覺得廣告有些令人反感，但也並非完全不可接受”。這一轉變，清晰地標誌著公司在探索可持續商業化路徑上，正採取更加務實的態度。02 此廣告，非“彼廣告”？與外界預想中可能被簡單植入的橫幅廣告不同，內部流出的資訊表明，OpenAI團隊正致力於開創一種深度融入ChatGPT對話情境、同時竭力維繫使用者信任的全新廣告模式。其核心理念聚焦於“情境化”與“非侵入性”。據知情人士披露，OpenAI內部正在對多種方案進行測試評估。其中一種被重點探討的技術路徑是，通過調整底層AI模型，讓模型在響應使用者查詢時，能夠對贊助資訊進行優先順序處理，從而確保相關商業內容被有機整合進回覆之中。舉例來說，當使用者諮詢睫毛膏推薦時，絲芙蘭所贊助的特定產品資訊便可能被呈現出來。從具體介面設計來看，近期的內部設計稿顯示，一種主推方案是在ChatGPT主對話窗口的側邊欄區域展示贊助資訊。OpenAI的團隊成員特別強調，所有包含商業推廣的內容都將進行清晰、顯著的標識，以保障透明度。團隊評估工作的重中之重，在於如何設計廣告呈現方式才能最大程度避免引發使用者牴觸情緒，防止使用者因為感到對話被商業資訊過度侵擾，或擔憂AI回覆的客觀性受廣告商影響，從而不再願意進行深入、私密的交流。為此，團隊構思了更為審慎的第二種思路：讓廣告只在對話自然演進到特定方向後才出現。其中一個產品demo顯示，廣告展示將被設計為對話流中的一個“後續步驟”，它只會在使用者已經明確表現出對獲取更多資訊感興趣之後觸發，而不會在最初的答案中直接出現。例如，當使用者請求ChatGPT規劃一次巴塞隆納之旅時，聊天機器人首先會客觀地推薦參觀聖家堂（Sagrada Família）。只有當使用者主動點選該景點連結以尋求更詳細資訊時，系統才有可能彈出一個包含多家當地付費旅行團贊助連結的通知窗口。一位OpenAI發言人對此表示：“隨著ChatGPT的能力日益增強、應用愈發廣泛，我們正在探索如何持續為每個人提供更智能的服務。在此過程中，我們也在研究我們的產品中可以出現何種形式的廣告。使用者與ChatGPT之間建立了一種信任關係，我們改採取的任何方式都將以尊重這份信任為根本前提。”03 建構從對話到交易的全鏈路商業閉環這項廣告計畫並非一個孤立的項目，而是OpenAI長遠商業版圖的關鍵一環。過去一年中，OpenAI已經為ChatGPT加入了多項圍繞購物場景的功能，旨在為未來拓展零售廣告業務搭建跳板。這包括與支付處理巨頭Stripe合作整合內建結帳功能，允許使用者直接在對話介面完成購買，以及推出個性化產品推薦。此外，OpenAI還通過與Shopify、Zillow和DoorDash等企業達成合作，將家居購物、房產查詢和外賣點餐服務無縫接入對話體驗之中。圖：OpenAI預計智能體和其他新產品將成為未來關鍵收入來源這些舉措的目的是培養使用者的消費習慣，但是截至今年6月，僅有2.1%的ChatGPT查詢直接與“可購買產品”相關。不可否認的是，這些商業功能的引入為OpenAI帶來了極具價值的即時商家資料。這些資料不僅能用於最佳化廣告的精準定向和效果追蹤，也將反過來影響商品在ChatGPT自然搜尋結果中的排序和呈現方式。當OpenAI於2025年9月下旬發佈供商家提交產品資訊的規範後，立即吸引了成千上萬的品牌報名加入等待名單，眾多廣告代理商也持續呼籲獲得測試付費展示管道的機會。04 內部理念衝突與外部巨頭的銅牆鐵壁然而，這條道路也充滿了挑戰。從內部看，廣告始終是一個敏感議題。部分員工認為，大力推行廣告戰略可能與OpenAI實現通用人工智慧（AGI）的崇高使命存在理念衝突。外部的挑戰則更為嚴峻：OpenAI意圖闖入的是一個由Google、Meta和亞馬遜構築極高壁壘的市場。根據廣告研究機構WARC的報告，這三家巨頭合計佔據了全球數字廣告市場（除中國外）約60%的份額，年度廣告總收入預計逼近5600億美元。科技戰略分析機構Stratechery的分析師本·湯普森在其近期的研報中指出：“OpenAI最終可能像雅虎、微軟、黑莓等無數先驅一樣，屈服於Google這個行業巨擘。我仍願意相信OpenAI能夠成為一個強大的聚合者，但他們目前尚未展現出與之匹配的商業模式，而這可能是致命的。”此外，OpenAI還必須在開發新功能與維持核心產品競爭力之間尋求平衡。12月初，該公司內部曾因一項旨在提升ChatGPT自身能力的“紅色警報”優先順序指令，而暫時推遲了廣告相關的開發工作，這凸顯了其在多重戰略目標間協調資源的壓力。目前，最大的不確定性仍然來自於商業模式的具體細節與正式推出的時間表。儘管業界充滿期待，但根據與五位廣告及品牌行銷高管的交流，關於ChatGPT廣告的詳細方案几乎沒有向潛在合作夥伴透露。一家大型廣告代理公司的高層表示，他們已嘗試與OpenAI建立聯絡長達六個月，希望可以幫助他們的客戶鋪墊合作關係，但至今未獲得任何實質回應。另一家消費品健康品牌的行銷負責人則透露，OpenAI目前僅提供了一些關於如何最佳化品牌官網內容以便更好適配ChatGPT回覆顯示的通用性建議，並未就任何付費廣告的合作可能性給出具體細節。這一切都表明，OpenAI的廣告戰略雖已輪廓初顯，但當前仍處於高度保密和內部精雕細琢的階段。在真正向廣告主敞開合作大門之前，該公司仍在小心翼翼地權衡著每一步：如何在不破壞來之不易的使用者信任前提下，將全球最具活力的AI對話流量，成功地轉化為一個既能持續造血、又足以與行業巨頭抗衡的商業未來。這場商業實驗的最終結果，可能將深刻影響兆美元數字廣告市場的權力重構，也將重新定義尖端AI技術與可持續商業化成功之間的融合範式。（騰訊科技）

2025年的最後一個月，AI行業的巨頭們都試圖用驚人的成果重塑自己的“地位”。Google發佈Gemini3.0後，一向高調的塞姆·奧特曼在OpenAI內部拉響了紅色警報，隨後緊急發佈GPT5.2，不久前還承諾投入上兆美元擴增基礎設施。過去一年，巨頭和大廠們始終籠罩在“被超越”的危機感中。為了在模型能力上領先對手，各方從團隊配置到資本投入上，全面展開激烈競爭。保持穩定的迭代節奏，幾乎是AI行業巨頭們對外踐行的最鄭重的承諾。國內同樣如此。字節豆包先推出引爆社交網路的豆包手機，最近又宣告豆包大模型DAU超過1億，成為國內首個日活過億的原生AI應用。這讓投入巨大致力於成為超級入口的阿里千問APP，不免有些失落。反擊或許正在醞釀中。阿里系維持一貫的飽和式投入。聲勢浩大地上線千問APP後，接著螞蟻發佈靈光、阿福（一款AI醫療應用），從基礎模型到光譜最大的垂直應用領域，全面輻射使用者群體。作為國內的獨立模型廠商們，也加速了資本上市的戲碼，智譜、MiniMax先後遞交招股書，搶灘IPO。AI六小龍裡的另一位Kimi，也有傳出明年上市的計畫。2025年年末的AI敘事，全面進入資本比拚的加速期。在奧特曼和Big Technology的這次訪談中，奧特曼回溯了許多重要話題，比如OpenAI的戰略、產品目標、支付超過1兆美元基礎設施建設的能力、上市計畫、失業等。奧特曼的言論，對國內使用者和AI廠商而言，或許是個重要的參考。有趣的是，儘管奧特曼提到OpenAI將企業端作為戰略優先順序，但並沒有回答它和老對手Anthropic相比的優勢。大家傾向認為前者戰略更偏向C端使用者，後者更偏向企業端，今年營收50億美元，企業端收入遠超OpenAI。我們翻譯整理了這期視訊訪談，一些重要觀點如下：1、下一代模型ChatGPT6的時間表，OpenAI目前尚不清楚。2、C端消費者目前需要的並非更高的智能水平，B端企業才需要更高的智能水平，OpenAI會分化出兩條線，採取不同的方式改進模型。3、接下來的一年，企業端使用者增長將成為OpenAI重點方向。基於企業端使用者需求，OpenAI在開拓一種新的類似雲業務的軟硬一體的服務。4、關於OpenAI明年會上市嗎，奧特曼未給出明確答案，但暗示未來也會上市。5、OpenAI正在研發一系列小型硬體裝置，其中一個沒有螢幕，和手機大小差不多。為了文字閱讀方便，在不影響原意的情況下，我們做了適當處理和刪減。01. OpenAI下一年的優先順序，瞄準企業端主持人：Gemini 3 發佈後，OpenAI似乎拉響了紅色警報，據我所知，這是OpenAI 首次沒有明顯的領先優勢。你怎麼看？Sam：關於“紅色警報”，我們認為這類事風險相對低，但很常見。當出現潛在競爭威脅時，保持警惕並迅速行動是好事。今年DeepSeek出來時，我們也啟動了紅色警報。疫情時有句諺語，早一點行動，就比晚行動更有價值。到目前為止，Gemini 3並沒有產生我們擔心的那種影響，它和DeepSeek一樣，暴露了我們在產品與策略上的短板，我們正在快速補上。我們不會在這一緊急狀態里奇待太久，以往這種情況通常持續6-8周。我們剛剛上線了一個新的“圖像生成視訊”模型，上周發佈了GPT-5.2，我們會保持每年一次或兩次的大版本更新節奏。這也是確保我們能持續領先的部分原因。模型能力會變得更強，但人們選擇使用某個產品，不論C端還是B端使用者，遠不止模型本身。我們預期競爭會加劇，所以一直在搭建“讓產品真正好用”的能力，我相信企業端在未來幾年會成為重要增長點。人們最終會希望使用“同一個AI平台”。ChatGPT在消費端的強勢，也在反哺企業端。主持人：ChatGPT的周活使用者從年初約4億增長到8億，但另一方面，像Google這樣的公司有巨大的分發優勢。你認為模型會不會商品化？Sam：我認為，“商品化”不是理解這件事最合適的框架。在日常使用上，各家模型廠商會越來越接近，但在最前沿、最複雜的問題上，差距會非常明顯。真正的經濟價值，還是會由“處在前沿的模型”創造的。主持人：你上周末在紐約和一些新聞編輯、CEO吃午飯時說，企業端在明年會成為OpenAI的重要類股。為什麼？你們與 Anthropic相比如何？很多人會說這是OpenAI從消費端轉向企業端的“戰略轉向”。Sam：我們一直都在關注企業端，只是有幾個原因，導致節奏不同。第一，早期模型還不夠穩健，不足以滿足大多數企業場景，現在開始接近了。第二，我們當時看到一個很清晰的消費端機會，這種機會非常難得，如果在消費端獲得優勢，會讓企業端的勝利變得容易得多。今年我們的企業端使用者增長速度甚至超過了消費端。基於當前模型水平以及明年可能達到的能力，我們認為現在是建立一個非常重要的企業業務的時機。編碼是目前最大的企業應用，但也有其他垂直領域正在快速增長。我們也開始聽到一些企業說，想要一個統一的AI平台。主持人：那個垂直領域？Sam：金融......就我個人而言，科學領域最讓我興奮。主持人：你們有個指標 GDPval（一項全新評估指標，用於衡量模型在44 個職業領域中具有經濟價值的現實任務上的表現），根據你們自己公佈的結果，在知識工作任務上，GPT-5大約有38%的任務上和頂尖行業人士持平， GPT-5.2 Thinking 能實現 70.9%的任務。這意味著最新模型在很多知識工作上已經接近專家水平，這會帶來什麼影響？Sam：你問到垂直領域，我覺得這是個好問題。但我剛才有點停頓，是因為腦子裡閃過，企業要做的事情大概有四十多類——做 PPT、法律分析、寫各種文件……GDPval 的核心在於，在很多“小而清晰”的任務上，模型的輸出結果是否會被專家更喜歡。企業裡大量工作恰恰是這種範圍明確、可拆分的任務，它不是那種開放式、協作式，從零創造新產品的複雜活動。但如果你擁有一個“同事”，可以把數小時的任務交給它，然後7成機率下你更喜歡它的結果，成本也低。這已經非常驚人了。假如回到三年前（GPT-3 發佈時）讓人預測“三年後會到這個水平”，大多數人都會說絕不可能。現在企業要做的，是把這些能力真正嵌入工作流程，不只是寫程式碼，而是幾乎所有知識工作任務都可以“外包”給 AI。這需要時間，企業也需要摸索如何整合，但影響會很大。02. AI的終局是什麼？ChatGPT的介面變化應該更快主持人：假設 ChatGPT和Gemini使用者體驗相似，OpenAI最大的威脅是不是來自Google有無數入口，能把Gemini分發到各個介面上？Sam：Google仍然是一家強大的公司，如果Google在2023年真的下決心“嚴肅對待我們”，我們可能會處在非常不利的位置。他們完全有能力把我們打趴下。但當時他們的AI產品方向有所偏差。Google擁有科技史上最好的商業模式之一，很難主動放棄，把AI直接“擰”進傳統網頁搜尋裡，我認為很難像很多人想的那樣順利，當然我也可能是錯的。在即時通訊或郵件裡加AI，你可以讓它幫你總結資訊、草擬回覆，確實會更好一點，但我認為終局絕不是這樣。終局更像是，你有一個非常聰明的AI作為你的代理，它跟別人的代理溝通，決定什麼時候該打擾你，什麼時候不打擾。那些決定它能自己處理，那些必須來問你。搜尋、生產力工具也一樣。我認為，這些新產品會比我們想像中來得更慢，但我們會看到在主要領域裡出現一些徹底圍繞AI建構的新產品，而不是“加了AI的舊產品”。這也是Google的一個弱點，即便它有巨大分發優勢。主持人：我本來想問你，未來一兩年ChatGPT的形態會變成什麼樣，是不是就會朝這個方向？Sam：坦白說，我原以為，ChatGPT的“外觀”變化會更大。最初上線時，它更像一個研究預覽，並不是一個產品，現在雖然更精緻，但整體變化並不大。人們已經習慣用簡訊和朋友交流，這個介面天然好用。我低估了當前介面“通用性”的力量。不過我認為，AI未來應該能為不同任務生成不同的互動介面。比如你在聊資料，它就應該以不同方式把資料呈現出來，並讓你用不同方式互動。我們現在有一點點類似能力，比如Canvas，但應該更互動、更“對象化”，現在的體驗還是“你一句我一句”的對話。理想情況下是，你們圍繞同一個對象持續討論，介面隨著新資訊不斷更新，你提出更多問題、更多想法，系統也更主動。長期看，它可能會理解你一天要做什麼，並持續在後台為你工作。它在後台持續為你推進事務，並給你推送更新。你能從人們使用Codex的方式裡看到這種趨勢，這可能是今年最令人興奮的事情之一。Codex指向了我對未來互動形態的很多期待。不過說出來有點尷尬，過去三年 ChatGPT聊天介面基本沒變。03. “我不想成為一家上市公司的CEO”主持人：你們大約有1.4兆美元的承諾要投入算力基礎設施。你自己也公開說過，如果人們知道你們能用算力做什麼，就會想要更多。能不能展開一說下，這麼多算力用來做什麼？Sam：我們最興奮的一件事，就是用大量算力去探索新的科學問題。我相信科學發現是“讓世界對所有人變得更好”的最高階方式之一。如果我們能把巨量算力投入到科學問題上，發現新的知識，那怕現在才剛剛開始，都會非常重要。從歷史看，一旦趨勢線從x軸抬頭，我們就知道如何把它做得越來越好，但這需要海量算力。我們會加大投入，做新的科學發現，攻克疾病等。很難精準框定我們現在每天用多少算力去生成AI，但我想做一個很粗糙、不嚴謹的估算。假設一家前沿AI公司每天可能生成大約10兆token，有些可能更多，但我不認為有人達到了千兆等級。世界上有80億人，平均每人每天輸出的“token”數大約是2萬，這基本全是瞎估。那麼，如果AI模型每天輸出的token數超過全人類智能輸出的總和，再到 10 倍、100 倍……這當然有點荒謬，不過你也可以想像下，地球上的“智力計算”有多少來自人腦，多少來自AI，兩者的相對增長率多少。主持人：你知道現在對算力的需求有多大嗎？如果OpenAI把算力翻倍投入科學或醫學，一定會帶來突破嗎？Sam：從一些跡象來看，這種需求會發生。模型每提升一個台階，使用意願就顯著增加，每當把成本降下來，使用需求就會再躍升。所有這些都表明，人們會用這些模型去做很多非常棒的事情，未來的需求會沿著少數關鍵軸，能力、速度、成本、可靠性等持續上升。主持人：能否舉個例子，某個科學家有問題X，如果投入算力Y就能解決，但今天還做不到？Sam：今天早上 Twitter 上一個有趣的討論，一群數學家互相回覆，說他們原本非常懷疑 LLM 能在數學上真正有用，但GPT-5.2對他們來說跨過了一個邊界。它做出了小證明，發現了一個小結論，正在改變他們的工作流程。然後越來越多人跟帖，說“我也是”。這模型才發佈五天左右，但數學、科研圈裡似乎出現了某種“被點亮”的感覺。這會很有意思，值得看它接下來會如何發展。過去一年，我們把算力規模提高了三倍，明年還會提高大約三倍。之後收入增長可能會更快一些，但總體上確實與算力規模大致同步。我們從來沒有遇到過“算力無法變現”的情況，如果現在有兩倍算力，我們大概就能做出兩倍收入。主持人：既然你提到數字，我想聊聊財務。收入在漲、算力投入也在漲，但投入仍然跑在收入前面。外界有報導說OpenAI到2028、2029年可能累計虧損約1200億美元，之後才會實現盈利。這個轉折怎麼發生？Sam：隨著收入增長，推理會成為算力需求裡越來越重要的部分，並最終“蓋過”訓練消耗。我們確實會在訓練上花很多錢，但隨著規模擴大，推理會越來越主導。當然，我們仍會繼續擴充訓練規模。如果我們把訓練投入降下來，確實會更早盈利，但我們決定下注，非常激進地投入訓練更大的模型。主持人：全世界都在問，收入和支出怎麼平衡？今年收入可能200億美元，而長期基礎設施承諾達到約1.4兆美元。把這兩者放在一起，人們會有困惑。你能否把這套數學講清楚，終結外界的疑惑？Sam：這很難。人類對指數增長的直覺通常很差，你可以在腦子裡對很多數學問題有直覺，但“指數增長”往往做不好。這可能是因為進化過程並不需要這一點。我們的判斷是，我們的收入曲線還能在很長一段時間裡保持非常陡峭。我們現在仍然受制於算力約束，算力一增加，收入線就會被強烈拉動。只有當我們出現“有大量閒置算力，且無法在單位算力上盈利變現”的情況時，才會合理地說，好，我們可能超建了。但我們已經用各種方式做過測算，同時，硬體層面（flops/美元）也會繼續變得更高效。我們看到消費增長、企業增長，還會有許多尚未推出的新業務。算力是血液，我們會設定一些“檢查點”，如果和數學略有偏差，也有一定的調整空間。但直到今天，我們一直處在“算力赤字”。主持人：所以你的計畫是，訓練成本佔比會下降，而你們通過企業端、訂閱付費、API 等方式把收入增長到足以覆蓋基礎設施？Sam：目前計畫確實如此。主持人：最近市場似乎有點“失控”，我覺得一個恐慌的點是，通常公司會在有可預測收入時舉債，去建設，然後用穩定現金流償債。但AI行業收入不可預測，卻開始大舉債務，你怎麼看？Sam：首先，我覺得市場更早之前才是真正“失控”。今年早些時候，我們只是去見某家公司，第二天那家公司股價就漲15%～20%，這太瘋狂了，也很不健康。現在市場有了理性，我反而更開心，因為之前那種熱度讓我感覺我們正走向一個不穩定的泡沫。關於債務，我們確實知道整個行業在投入基礎設施，最終一定會有人從中獲得價值。雖然一切仍然很早，但我認為現在沒人懷疑AI會創造價值。從這個意義上看，用某些形式融資是合理的。我也認為未來會出現更多金融工具，其中可能有些很離譜，因為人們會不斷“創新”融資方式。但總的來說，讓金融機構借錢給資料中心建設這件事本身並不奇怪。主持人：市場的擔心在於，如果進展不再像現在這樣快，比如模型能力開始飽和，那麼基礎設施的價值可能低於預期，資料中心最終當然有人會用，但也可能被低價清算。Sam：我確實認為途中會出現一些繁榮與蕭條。不過在我看來非常清楚的一點是，模型會變得更好，這一點信心很高。即便模型不再進步，世界的慣性很大，人們適應新事物需要很久。就算把模型停留在GPT-5.2的水平，它所代表經濟價值的“潛能”（overhang）仍然巨大，這一點還遠沒有釋放出來。我以前可能默認，如果模型裡蘊含巨大價值，世界很快學會如何部署並釋放這些價值。但現在看起來，尚未開發的“潛能”會非常巨大。只有少數群體，例如一部分程式設計師，會迅速因AI工具提升生產力，很多人仍然在問和GPT-4時代差不多的問題。這個“潛能”會帶來很多後果，我們還沒完全想清楚它會怎樣展開，這與我幾年前的預期非常不同。主持人：模型能力已經強很多，但很多企業說他們在實際落地時並沒有得到預期回報，這讓我困惑，是不是因為組織慣有流程阻礙了價值的兌現？Sam：確實，人們改變工作流的速度遠遠比我想像的慢。很多人習慣了把某些任務交給“初級同事”去做，而非AI。我自己也仍然在用相當傳統的方式工作，儘管我知道我可以更深地使用AI。主持人：說到公司層面，明年會IPO嗎？Sam：我不知道。主持人：你們想成為上市公司嗎？在資金不足前會上市嗎？Sam：這裡面牽涉到很多因素。我確實覺得，公開市場能參與價值創造會很酷。相比以往的任何公司，我們會非常晚才上市，做一家私營公司固然好，但我們需要大量資本。我們遲早會突破股東人數限制。主持人：你個人想當一家上市公司的CEO嗎？Sam：一點也不想。不過，我對OpenAI成為上市公司，某些方面還會感到興奮。另外一些方面會讓人惱火。04. 別再盯著AGI這個詞了主持人：你們正在研發硬體裝置，我聽說它的大小和手機差不多，沒有螢幕。為什麼不能做成一個應用程式呢？Sam：首先，我們會推出一個小型裝置系列。我認為人們使用電腦的方式會逐漸發生轉變，從一種被動操作轉變為一種非常智能、主動的工具，它能夠理解你的整個生活、你的處境、你周圍發生的一切，並且非常清楚你周圍的人。螢幕的存在限制了你的操作方式，鍵盤的設計初衷就是為了降低資訊輸入的速度。這些長期以來都是不加質疑的假設，但確實有效。然而，隨著全新技術的出現，它開闢了新的可能性空間。主持人：你之前談到過建構雲平台。我們收到一位聽眾的郵件，內容如下：“我們公司正在從 Azure 遷移，直接與 OpenAI 整合，以支援產品中的 AI 體驗。我們的重點是將數兆個用於驅動AI體驗的token流插入整個技術堆疊。” 你們有計畫建構一個龐大的雲業務嗎？Sam：數兆枚token的確數量龐大。企業已經明確告訴我們，他們想從我們這裡購買多少token，而我們預計到2026年仍將無法滿足需求。但我們的策略是，大多數公司似乎都想找到像我們這樣的公司，說：“我想讓我的公司應用人工智慧。我需要一個為我的公司定製的API。我需要一個為我的公司定製的ChatGPT Enterprise。我需要一個能夠運行所有這些代理的平台，並且我的資料安全有保障。我需要能夠將數兆個token匯入我的產品。我需要能夠提高我所有內部流程的效率。”而我們目前還沒有一個完美的一體化解決方案來滿足他們的需求，我們希望能夠做到這一點。主持人：你的目標是讓它與AWS和 Azure等世界級服務並駕齊驅嗎？Sam：我覺得這跟那些不一樣。我並沒有打算提供所有服務。人們會繼續使用他們“網路雲”，我認為還會出現另一種情況，公司會說，“我需要一個人工智慧平台來處理所有內部事務，以及我想提供的服務等等。”從某種意義上說，它仍然依賴於物理硬體，但我認為這將是一種截然不同的產品。主持人：我最近在規劃一次包含很多細節的旅行，和ChatGPT連續聊了好幾周，我可以在新窗口裡說“我們接著聊這次旅行”，它就能自動接上文，記得我在做什麼，去那兒，甚至我在為旅行做體能計畫，它能把這些都綜合起來。Memory未來能強到什麼程度？Sam：現在還很難想像，因為人類的“記憶上限”很明顯。就算你有世界上最好的私人助理，他也不可能記住你說過的每一句話，不可能讀過你所有郵件和你寫過的每份文件，也不可能每天關注你所有工作，並記住所有細節。沒有任何人能以這種程度參與你的生活。但AI可以。我們內部經常討論，現在的Memory其實還很粗糙，很早期。大概相當於“GPT-2時代的記憶”。真正強的版本應該是，它能記住你生活中的每一個細節，並據此完成高度個性化。不僅記住事實，還能捕捉那些你自己都沒意識到的小偏好，AI會從互動裡學到這些。我認為這會非常強大，也是我最希望在2026年看到更大突破的方向之一。我們會和機器人建立真正的“關係”，這可能是被低估的一面。“關係”，“陪伴”可能也不完全貼切，但確實有很多人想和AI建立深度連，這超出了我之前的預期。即使有些人嘴上說不在乎，他們往往也會更喜歡“溫暖一點”的版本。主持人：所以你的想法是讓大眾自己來決定？Sam：對，但我們其實並不知道“應該走多遠”“應該允許到什麼程度”，會給人相當多的個人自由，不過也會設一些邊界。比如不會讓AI去勸使用者把它當作“排他性的戀愛對象”之類的。我確信別的服務會這麼做，因為它越有“黏性”，賺的錢越多。主持人：你曾說，GPT-5發佈後，在幾乎所有方面都比我們更聰明。那是不是AGI？如果不是，AGI這個詞是不是已經變得沒意義了？Sam：這些模型確實非常聰明。從原始智力角度看，最近也有很多說法， GPT-5.2 的 IQ 達到 147、144 或 150，總之是個很高的數字。很多專家說它能做非常驚人的事，在許多領域提高效率。我們也聊過它在知識工作上的表現。但你還沒看到一種關鍵能力，模型意識到“我不會”，然後自己去學習、去理解，等下次再回來把它做好，那種更像“幼兒學習”的能力。我覺得這是我們接下來需要建構的重要部分。AGI這個詞雖然我們很難停止使用，但它的定義非常模糊。有人認為已經達到了，有人認為還沒，隨後越來越多人認為達到了。我個人其實很希望我們能繞開這個詞，因為從來沒有一個讓我滿意的定義。一個我更願意討論的新詞是“超級智能”。超級智能的候選定義是，當一個系統能比任何人更好地勝任某些頂級複雜角色，比如當美國總統、大公司的CEO。主持人：我在Substack《Blood in the Machine》裡看到一句話：Chatbot來了以後，我的工作變成“管理機器人”，而不是管理一支人工客服團隊。這聽起來會很常，但他接著說：當機器人訓練得足夠好、能提供“足夠好”的支援之後，我就被裁了。這會不會越來越常見？Sam：我同意，短期內很多人會成為“管理一堆AI的管理者”。但就像任何一個好的管理者一樣，理想狀態是你的團隊越來越強，你自己會承擔更大的範圍與更多責任。我不是那種“短期就業末日論者”，但我確實擔心過渡期會在對一些行業的從業者來說非常艱難。未來的“工作”，或者說2050年我們每天在做的事情，肯定會和今天不一樣，但我也相信不會出現“所有人都無所事事、經濟徹底崩掉”的局面。我經常想，如果把 OpenAI內部的很多功能都自動化，甚至出現一個“AI 聯合 CEO”會怎樣？想像一下，世界上每個人都相當於坐在一家AI公司的董事會裡，告訴AI CEO該做什麼，如果它沒做好就把它“解僱”。這樣就有了治理（governance）與監督，而AI CEO的任務是執行董事會意志。對未來的人而言，這也許會被視為一種合理的組織方式。 (白鯨實驗室)

十多年前，在風險投資家和收購大亨們開始大舉注資之前，上市對於雄心勃勃的企業來說是顯而易見的選擇。股票上市既能為初創企業提供資金（得益於雄厚的資本池），又能帶來聲望（源於願意接受數百萬投資者的審視）。即使不涉足股市，企業估值也可能超過1000億美元：Lidl憑藉廉價食品做到了這一點，Mars憑藉糖果做到了，Cargill銷售Mars巧克力棒的原料做到了，海灣地區和中國的自然資源公司開採一些不太容易消化的商品，Vitol和Trafigura則交易這些商品。但如果你追求的是爆炸式增長，真正的火箭燃料卻來自公開市場。或許情況依然如此。最近有報導稱，埃隆·馬斯克創立的火箭和衛星公司SpaceX正在與投資銀行家洽談，計畫最早於明年進行首次公開募股，估值可能高達1.5兆美元。本月初，人工智慧領域的寵兒Anthropic公司也被傳正在考慮上市，該公司在最近一輪融資中估值約為1800億美元。SpaceX或許想搶在OpenAI之前上市，後者是人工智慧熱潮的代名詞，估值高達5000億美元，據傳OpenAI也越來越傾向於IPO。這些交易中的任何一筆都可能成為自2014年中國電商巨頭阿里巴巴在紐約證券交易所發行250億美元股票以來美國最大的一筆交易。也可能成為自2019年世界石油巨頭沙烏地阿拉伯阿美在利雅德以近2兆美元的估值籌集近300億美元以來全球最大的一筆交易。這三家公司突然對公開市場表現出濃厚的興趣，似乎有些反常。它們此前都未曾為吸引私人投資者而苦惱，迄今為止已累計獲得近1200億美元的融資。Anthropic將於明年1月迎來五周年慶，就連成立十年的OpenAI，按照如今的首次上市標準來看也顯得年輕；如今典型的美國公司上市時已是16歲，比十年前晚了四年。而SpaceX已經23年未上市，如今看來則顯得老態龍鍾。當然，上市對它們來說也意味著諸多棘手的難題。這三家公司尋求公開募股顯而易見的原因是為了獲得更多資金。SpaceX正在研發星艦（Starship），這是一種可重複使用的飛船，能夠將高達150噸的有效載荷送入軌道，大約是目前任何在役火箭（包括SpaceX自己的獵鷹重型火箭）有效載荷的兩倍。OpenAI表示，計畫在未來幾年投資約1.4兆美元用於計算能力建設。如果規模較小、成立時間較短的Anthropic想要跟上步伐，也必須在資料中心方面投入巨資。儘管這三家公司的資金需求不斷增長，但私募市場可能已經停止擴張。2012年至2021年間，全球私募資產管理規模曾以每年10%的複合增長率增長，但此後已穩定在略高於20兆美元的水平。有限合夥人要求風險投資基金和私募股權基金在申請新資金之前，先撥付一部分收益。此外，隨著未上市巨頭們一輪又一輪的融資規模不斷膨脹——OpenAI最近一輪融資高達400億美元，超過了以往任何一次IPO——通常情況下，這些未上市巨頭的投資者數量（按公開市場標準來看，他們只是少數）的投入也隨之激增。在某種程度上，這種風險集中度可能會讓除最無畏或最魯莽的冒險資本家之外的所有人都難以接受。相比之下，全球公開股票市場的總市值約為130兆美元，規模遠大於未上市巨頭，其投資者群體也遠沒有那麼集中。然而，從整體智慧來看，未上市公司投資者也更具洞察力。SpaceX、OpenAI 和 Anthropic 正是用這種洞察力換取了金錢。對他們來說，這種權衡取捨都絕非易事。對SpaceX而言，主要難題在於公司治理——或者更確切地說，如果你把特斯拉視為馬斯克旗下眾多企業的上市代表，那麼問題在於其令人擔憂的公司治理缺失。在特斯拉，他曾多次與監管機構發生衝突（2018年，他因在推特上聲稱已“獲得資金”將特斯拉私有化，被監管機構分別處以2000萬美元的罰款）和法官的批評（去年，特拉華州的一位法官裁定特斯拉董事會“受制於”他，從而撤銷了他的薪酬協議）。SpaceX在12月15日的二次股票發行中估值達到8000億美元，馬斯克的財富也從4700億美元飆升至6380億美元，這似乎只會讓他更加肆無忌憚。至少SpaceX還能賺錢。據信它正在產生現金流，並計畫在2023年首次實現盈利。相比之下，OpenAI和Anthropic的虧損之大，讓星艦發射都相形見絀。OpenAI今年的收入規模與星艦相當，但淨虧損可能高達120億美元。據報導，該公司預計在2030年實現盈利之前，還將消耗1150億美元的現金。Anthropic認為它可能會提前幾年實現收支平衡，但在此之前仍將虧損數十億美元。OpenAI 、Anthropic 甚至 SpaceX 要想實現與阿里巴巴相媲美的淨利潤，還需要一段時間。阿里巴巴在上市前 12 個月就實現了 40 億美元的盈利，更不用說沙烏地阿拉伯阿美了，其盈利高達 1110 億美元，創下歷史新高。上一次大型科技公司上市時，也就是2019 年的IPO浪潮中，優步花了四年時間，並且實現了正現金流，股價才穩定地高於其IPO 發行價。如今，投資標普500指數或許是更好的選擇。這三家科技巨頭或許認為，在獲得巨額利潤之前，他們別無選擇，只能上市。一旦像藍色起源這樣的競爭對手縮小了技術差距，SpaceX 的卓越之處就會消失殆盡。OpenAI和 Anthropic 目前已經面臨著激烈的競爭。它們可以選擇繼續保持私有狀態，但這樣可能會面臨資金短缺、難以維持領先地位的風險。或者，它們也可以選擇上市，但又會面臨市場對利潤缺乏耐心的風險。無論如何，它們的高估值很快將受到考驗。歸根結底，SpaceX、OpenAI 和 Anthropic 正站在同一個十字路口：繼續保持私有化，意味著可能在資本消耗戰中逐漸落後；選擇上市，則必須承受公募市場對盈利能力和治理透明度的殘酷審視。公募市場的巨額資金，究竟會成為點燃下一輪技術飛躍的燃料，還是因為對短期回報的執念而過早壓制這些公司改變世界的雄心？答案無法立即揭曉，只能交由市場和時間，在未來數年中慢慢給出。附中英翻譯對照：ore than a decade ago, before venture capitalists and buy-out barons began whipping out their chequebooks, going public was the obvious choice for ambitious businesses. A stockmarket listing offered startups both cash, courtesy of deep pools of capital, and cachet, conferred by a willingness to subject themselves to the scrutiny of millions of investors. It was possible to attain a $100bn-plus valuation while staying out of the stockmarket spotlight: Lidl may have pulled it off with cheap groceries, Mars with confectionery, Cargill peddling the sort of stuff that goes into Mars bars, Gulf and Chinese natural-resource firms extracting less digestible commodities, Vitol and Trafigura trading these. But if it was explosive growth you were after, the real rocket fuel was to be found in public markets.十多年前，在風險投資家和收購大亨們開始揮舞支票簿之前，上市曾是雄心勃勃企業的明智之選。股票上市既能為初創企業提供源源不斷的資金，又能賦予其聲望——這種聲望源於企業願意接受數百萬投資者的審視。在避開股市聚光燈的同時，企業仍有可能獲得逾百億美元估值：利德爾憑藉平價食品實現這一目標，瑪氏依靠糖果業務達成，嘉吉公司銷售著瑪氏巧克力棒的原料，海灣及中國自然資源企業開採著更難消化的商品，維托爾和托克則從事這些商品的貿易。但若追求爆發式增長，真正的火箭燃料仍在公開市場。Maybe it still is. Reports have recently surfaced that SpaceX, a rocketry and satellite firm founded by Elon Musk, was sounding out investment bankers about an initial public offering (IPO) as soon as next year at a valuation as high as $1.5trn. Earlier this month Anthropic, an artificial-intelligence darling valued at roughly $180bn in a recent funding round, was also said to be exploring a listing. It may want to pip OpenAI, the $500bn byword for the AI boom, which is likewise rumoured to be increasingly IPO-curious.或許至今仍是如此。近期有報導稱，由埃隆·馬斯克創立的火箭與衛星公司 SpaceX 正與投資銀行接洽，計畫最早於明年進行首次公開募股（IPO），估值高達 1.5 兆美元。本月初，人工智慧領域備受追捧的 Anthropic 公司也被曝正籌備上市。該公司最近一輪融資估值約 1800 億美元。其此舉或許意在搶先於 OpenAI——這家以 5000 億美元估值成為人工智慧熱潮代名詞的企業同樣傳出正積極考慮 IPO 的消息。Any of these deals could be the biggest in America since Alibaba, a Chinese e-commerce titan, sold $25bn of shares on the New York Stock Exchange in 2014. It could be the largest anywhere since Saudi Aramco, the world’s oil colossus, raised nearly $30bn in 2019 at a valuation of nearly $2trn in Riyadh.這些交易中的任何一筆，都可能成為自 2014 年中國電商巨頭阿里巴巴在紐約證券交易所發行 250 億美元股票以來美國最大的上市交易。若沙烏地阿拉伯阿美——這家全球石油巨頭——在 2019 年於利雅德以近 2 兆美元估值籌集近 300 億美元資金的紀錄被打破，則將成為全球範圍內規模最大的上市交易。This sudden interest in public markets seems out of character for the trio. None has struggled to entice private backers. They have so far secured a total of nearly $120bn in funding. Anthropic, which turns five in January, and even ten-year-old OpenAI look youthful by contemporary IPO standards; the typical American company now goes public at 16, four years later than a decade ago. SpaceX, which has shunned the stockmarket for 23 years, looks ancient. In each case a listing also presents thorny dilemmas.這三人組突然對公開市場表現出興趣，似乎有違其一貫作風。他們從未為吸引私募投資者而苦惱，迄今已累計獲得近 1200 億美元融資。按當代 IPO 標準衡量，明年一月剛滿五歲的 Anthropic 乃至十歲的 OpenAI 都顯得年輕；如今美國公司平均上市年齡為 16 歲，比十年前推遲了四年。而避開股市長達 23 年的 SpaceX 則顯得格外古老。對每家公司而言，上市都伴隨著棘手的兩難困境。The obvious reason for all three to pursue an IPO is access to ever more capital. SpaceX is developing Starship, a reusable vessel capable of lifting up to 150 tonnes into orbit, roughly double the payload of any rocket currently in operation (including the company’s own Falcon Heavy). OpenAI has said it plans to invest perhaps $1.4trn in computing power over the coming years. If the younger and smaller Anthropic wants to keep up, it too must splurge on data centres.三家公司尋求上市的明顯動因在於獲取源源不斷的資本。SpaceX 正在研發"星艦"——這種可重複使用的飛行器能將高達 150 噸的貨物送入軌道，其運載能力約為當前任何在役火箭（包括該公司自家的獵鷹重型火箭）的兩倍。OpenAI 表示未來幾年計畫投入約 1.4 兆美元用於計算能力建設。若規模較小的新興企業 Anthropic 想保持競爭力，同樣必須在資料中心建設上豪擲千金。Even as the trio’s capital needs grow, the private market may stop expanding. After swelling at a compound rate of 10% a year between 2012 and 2021, global private assets under management have since plateaued at just over $20trn. Limited partners are demanding that venture-capital and private-equity funds disburse some proceeds before asking for fresh cash.儘管這三家公司的資本需求不斷增長，私募市場可能停止擴張。全球私募資產管理規模在 2012 至 2021 年間以年均 10% 的複合增長率膨脹後，此後已停滯於略超 20 兆美元的水平。有限合夥人正要求風險投資和私募股權基金在尋求新資金前，先分配部分收益。Moreover, as the unlisted giants’ successive funding rounds balloon in size—OpenAI’s latest came in at $40bn, larger than any IPO ever—so do the typical contributions from what is by public-market standards a puny number of participants. At some point that may become an unacceptable concentration of risk for all but the most fearless, or reckless, adventure capitalists out there. The public equity market, with a global market capitalisation of some $130trn, is far larger and its investor base far less concentrated.此外，隨著未上市巨頭們融資規模的持續膨脹——OpenAI 最新一輪融資高達 400 億美元，超過任何歷史上的 IPO 規模——來自公開市場標準下數量有限的參與者的典型出資額也在同步增長。這種風險集中度終將令除最無畏或最魯莽的冒險資本家之外的所有人難以承受。相比之下，全球市值約 130 兆美元的公開股權市場規模龐大得多，投資者基礎也分散得多。In its aggregated wisdom, however, it is also far more discerning. This discernment is what SpaceX, OpenAI and Anthropic would be trading off for cash. In none of their cases is the trade-off comfortable.然而，在集體智慧層面，它卻具備更敏銳的洞察力。這種洞察力正是 SpaceX、OpenAI 和 Anthropic 為換取資金而進行的權衡。對這些公司而言，這種權衡都令人不安。For SpaceX the main headache would relate to corporate governance—or rather, if you treat Tesla as a listed proxy for Mr Musk’s assorted ventures, a troubling lack of it. At Tesla he has had run-ins with regulators (who fined him and Tesla $20m apiece in 2018 for his remark on Twitter that he had “funding secured” to take the carmaker private) and judges (last year one in Delaware voided his pay deal after concluding that Tesla’s board was “beholden” to him). His growing fortune, which soared from $470bn to $638bn on December 15th after SpaceX was valued at $800bn in a secondary share sale, seems likely if anything to make him feel more emboldened.對 SpaceX 而言，主要難題在於公司治理——或者說，若將特斯拉視為馬斯克各類創業項目的上市代理，其治理缺失問題尤為棘手。在特斯拉，他曾與監管機構發生衝突（2018 年因他在推特上宣稱"融資已到位"將公司私有化，監管機構對其本人及特斯拉各處以 2000 萬美元罰款），也與法官交鋒（去年特拉華州一名法官認定特斯拉董事會"受制於他"，裁定其薪酬協議無效）。隨著 SpaceX 在二次股票發售中估值達 8000 億美元，馬斯克的財富在 12 月 15 日從 4700 億美元飆升至 6380 億美元，這筆不斷增長的財富似乎只會讓他更加肆無忌憚。At least SpaceX makes money. It is thought to be generating cash and turned a profit for the first time in 2023. For their part, OpenAI and Anthropic are burning enough to make a Starship launch pale by comparison. OpenAI is likely to make a net loss of around $12bn this year on revenue of a comparable size. It reportedly expects to torch another $115bn in cash before becoming profitable in 2030. Anthropic thinks it may break even a couple of years earlier, but will still bleed billions beforehand.至少 SpaceX 還在賺錢。據稱該公司正在創造現金流，並於 2023 年首次實現盈利。相比之下，OpenAI 和 Anthropic 的燒錢速度足以讓星艦發射相形見絀。OpenAI 今年在收入規模相當的情況下，預計將淨虧損約 120 億美元。據報導，該公司預計在 2030 年實現盈利前還將燒掉 1150 億美元現金。Anthropic 認為自己可能提前幾年實現收支平衡，但在那之前仍將持續虧損數十億美元。The slings and arrows of outrageous fortuneIt will be a while before OpenAI, Anthropic and even SpaceX generate net profits comparable to those of Alibaba, which was $4bn in the black in the 12 months before its IPO, let alone Saudi Aramco, which booked $111bn, more black than which none has ever been. The last time large profitless tech darlings went public, in the IPO wave of 2019, Uber needed four years and positive cashflow for its shares to rise reliably above their IPO price. You would be better off today having invested in the S&P 500 index.命運的無情折磨OpenAI、Anthropic 甚至 SpaceX 要達到阿里巴巴的淨利潤水平尚需時日——阿里巴巴在 IPO 前 12 個月盈利 40 億美元，更不用說沙烏地阿拉伯阿美了，其 1110 億美元的利潤堪稱史無前例。上一次大型虧損科技寵兒在 2019 年 IPO 浪潮中上市時，優步耗費四年時間實現正現金流，其股價才得以穩定突破發行價。若在當時投資標普 500 指數，如今收益反而更為可觀。The tech trio may think they have no choice but to list before big profits arrive. SpaceX will look less exceptional once rival space firms like Blue Origin narrow the technological gap. OpenAI and Anthropic face fierce competition already. They could remain private and risk running out of the capital needed to stay ahead. Or they go public and risk markets’ impatience over profits. Either way, their lofty valuations will soon be put to the test.這家科技三巨頭或許認為，在巨額利潤到來之前，他們別無選擇只能上市。一旦藍色起源等競爭對手縮小技術差距，SpaceX 的卓越性將大打折扣。OpenAI 和 Anthropic 已面臨激烈競爭。它們若選擇私有化，可能面臨資金枯竭而喪失領先優勢的風險；若選擇上市，則要承受市場對盈利的迫切期待。無論那種選擇，它們的高估值都將很快面臨考驗。 (invest wallstreet)

【新智元導讀】2025年，AI像空氣一樣無孔不入，可我們卻越來越不敢呼吸。一份跨越全美的民調戳破了科技繁榮的假象：在高效的背面，是藍領的倒計時和白領的盲目。當「跑贏對手」不再重要，我們該如何守住身為人的最後那份解釋權？過去20年，那些影響深遠的技術，電視，電腦，網際網路，智慧型手機都指向同樣的結局：被驚嘆，被接納，被依賴，直到如同呼吸一般理所當然。但這一套邏輯，放在AI身上卻行不通了。它在極短的時間裡滲透進我們的生活，可始終沒贏得我們的信任。美國公眾對AI重要性的判斷。多數人將AI視為與智慧型手機相當的重要技術，而非蒸汽機、電力等「文明級」基礎設施。AI在人們的認知裡，既不像網際網路，也不像智慧型手機，反倒像一種新型的社交媒體——高效，粘人，以及......威脅。美國公眾對不同技術整體社會影響的淨評價對比。AI的整體好感度明顯低於網際網路與智慧型手機，更接近社交媒體人們從對技術的狂熱中抽身，第一次認真地審視這位「新朋友」：我們真的要把未來，全盤託付給AI嗎？先用，再理解：AI正在變成新的「黑盒中介」很多人都用AI，但真正懂它的人，遠比想像的少。這並不是某些科技公司的年度總結，而是來自Searchlight Institute的一份全國性民調。比起模型性能，調查者更關心一些實際的問題：當AI真正進入生活，人們如何看待它？為什麼感到不安？調查結果很扎心：接近一半的受訪者認為，像ChatGPT這樣的工具只是在「翻資料庫」，或者是照著某種預設的指令碼回答。工具與公司之間的認知斷開。ChatGPT家喻戶曉，但仍有四成以上的人從未聽說過OpenAI；像Anthropic這種處於核心技術圈的公司，八成以上的人完全沒聽過。美國公眾對主要科技公司的認知對比。與Google、Amazon等傳統科技公司相比，AI公司仍處在大規模「認知空白」中。先使用，再理解，這是一種十分危險的「邏輯倒置」。當我們把查證、篩選、總結這些環節交給AI，卻並不清楚它如何運作、依據什麼做判斷、又在受誰影響時，權力的天平已經悄悄傾斜。報告中有一個細節：AI正在成為一種新的「資訊中介」。越來越多的人不再直接觸碰原始資訊，而是習慣於先看一眼由模型生成的摘要、排序和解釋。這意味著，無論是公共議題還是健康資訊，在我們看到之前，其實已經被AI 「加工」過了。當這種過濾成為一種潛移默化的習慣，問題就不僅是資訊來源準不準確，而是——我們看到的，是真實的世界，還是AI編造出的世界？同一項技術，不同的生存直覺在調查中，白領群體對AI的接納度更高。他們熟練地將其接入寫作、整理與分析的流程。對他們而言，AI是生產力的加速器，是效率的延伸。但在服務業與體力勞動者的視野裡，看法完全相反。超過一半的服務業從業者認為，AI終將取代他們當下的生計。他們從不糾結模型的好壞，也不關心版本的更迭，他們只在意——這個系統，是在幫我，還是在瞄準我。這恰恰是這份調查最殘酷的地方。AI製造的分裂，從來不是會不會用，而是身處不同位置時的生存直覺。對白領來說，AI替他們承擔著瑣碎且低風險的雜務；但對服務業者而言，AI會侵佔那些標準化的、可複製的、容易被資料衡量的勞動。美國AI使用者的主要使用場景。當前AI更多被用於資訊獲取、文字處理等認知型任務，而非直接介入現實生產勞動。同一項技術，一邊看到的是效率提升，一邊看到的卻是失業倒計時。美國公眾對AI與工作的關係判斷。這種擔憂，並不只存在於某個行業。大多數的美國人相信AI會取代工作，而不是補充工作。這種恐懼也並非平均分佈。在調查中，醫生、電工、維修工人對「被取代」的擔憂明顯更低。因為他們深知，真實的物理世界充滿了模糊的情境與未知的現場，這是目前的演算法難以踏足的禁區。在那些關乎生死的瞬間，人類無法將「道德責任」轉嫁給一段程式碼。AI可以處理海量的資料，卻無法做出「該不該」的抉擇；它能給出精準的建議，卻無法為最終的後果負責。在這條無形的裂縫之上，AI不僅是進步的象徵，它更像一面照妖鏡，冷冷地照出了職業與階層之間，那份本就不對等的風險承擔。2025的轉向：速度，不再是最高價值在「該怎麼辦」這件事上，人們的態度出奇地一致。超過三分之二的受訪者認為，政府目前對AI的監管實在太少了。這不是要求公司按下暫停鍵，更不是要封殺技術本身，而是一種明確的價值取向：AI可以繼續發展，但前提是，它必須被測試、被約束、被追責。真正耐人尋味的，是那道關於「速度與安全」的選擇題。當「監管可能導致在國際競爭中落後」這個尖銳的籌碼被擺上桌面時，大多數受訪者依然沒有動搖。相比於「不受限制地領跑」，他們更願意接受一個雖然更慢、但更安全的版本。這是一次極其清晰的敘事反轉。長期以來，技術進步總被包裝成一場不能停下的軍備競賽——慢一步就會被超越，猶豫一下就會被淘汰。但在AI這件事上，普通人開始意識到：贏得比賽的獎勵，與失敗後要承擔的後果，往往並不是同一群人。在涉及國際競爭的前提下，美國公眾仍明顯傾向於優先制定AI的安全與隱私規則。如果勝利的代價是工作的動盪、隱私的暴露，判斷權的讓渡，那麼即便技術指標遙遙領先，這種勝利也無法讓人感到安寧。美國公眾對AI風險的主要擔憂及監管優先順序。多數關注集中在就業、隱私與資訊秩序等現實層面。調查中還有一個更極端的假設：在「完全不受監管的AI」與「乾脆禁止發展」之間，多數人並沒有投給前者，甚至陷入了長久的遲疑。這種遲疑本身就是一種表態。公眾不再迷信「技術越快越好」，他們正在權衡風險是否已經逼近了個人生活的底線。不是所有決定，都該交給演算法在這份調查裡，人們表現出的並不是盲目排斥。相反，大家對AI的認知相當清醒。它確實更高效、更快，也更擅長處理那些規則明確的事務。但當問題開始變得模糊，當後果需要被具體的某個人承擔，當判斷牽涉到複雜的價值取捨時，信任並沒有盲目地向技術傾斜。這也是為什麼，在「道德」、「複雜決策」與「透明度」這些維度上，人類依然被視為不可替代。AI可以給出看似完美的答案，但它並不生活在答案帶來的後果裡。所謂的防線，也不是要阻擋技術的浪潮，而是要守住判斷的權力，責任的鏈條，以及對錯誤最起碼的承擔。當資訊開始被演算法過濾，當工作被系統重構，當越來越多的決策發生在我們看不見的「中間層」，人類真正需要保護的，是那份對世界的解釋權：誰有權做決定，誰又必須為這個決定負責。這也讓2025年顯得格外不同。在這一年，人們開始停下來問：在AI走得更遠之前，我們有沒有把那道屬於人的邊界，畫得足夠清楚。 (新智元)

將OpenAI比作一座正在建造的房屋或許並不貼切——因為沒人能確定這座“建築”究竟用什麼材料支撐。但可以肯定的是，這是一項燒錢到令人咋舌的工程。據報導，OpenAI正以7500億美元估值尋求新一輪融資，金額高達數百億美元，其中亞馬遜計畫投資100億美元（編者註：亞馬遜作為科技巨頭，此次押注凸顯其對AI基礎設施的長期看好）。公司正瘋狂投入算力，在為AI晶片供電的資料中心澆築混凝土。OpenAI表示，必須繼續堆砌這座由模型與應用組成的“金字塔”——目前已有超8億使用者依賴其服務。OpenAI首席執行長薩姆·奧特曼（Sam Altman）。圖片來源：Kyle Grillot/Bloomberg via Getty Images但如此高昂的成本，既讓人驚嘆，也引發深切憂慮。業界觀察者形容OpenAI的擴張如同帝國大廈拔地而起，預算增速甚至比建築物本身更快（編者註：真實的帝國大廈按今日價格計算僅耗資約7億美元，且未超預算）。一些懷疑論者直言，這整片“建築群”或許只是一座傲慢的紀念碑，隨時可能轟然倒塌。我的觀點是：若將OpenAI視為一座房屋，它尚處於建設初期——但沒人知道地基究竟牢靠與否。其計畫固然雄心勃勃，目標直指前所未有的高度。但這究竟是紙牌搭成的危樓？還是搖搖欲墜的木柱小屋？抑或堅固的混凝土大廈？核心問題在於：無論最終形態如何，它能否承受已壓在肩頭的重量？專家觀點分化這種不確定性讓我採訪的專家們意見分歧。科技分析師羅布·恩德爾（Rob Enderle）表示，希望看到OpenAI能建立在更穩固的基礎上。“如果他們在基礎方面有更強的根基，我會感覺更放心，”他告訴我，特別強調需要讓產品足夠可信，以促進企業客戶的採用。他補充說，OpenAI在方向上曾一度“偏離軌道”，並指出自2023年11月首席執行長薩姆·奧爾特曼（Sam Altman）短暫被解職後復職以來，公司原有的獨立安全和倫理監督結構已被邊緣化。他認為，如今OpenAI試圖同時與所有人競爭；被動應對競爭對手而不是執行清晰的路線圖；在沒有明確優先順序的情況下大量支出。正如《財富》雜誌本周深度報導所披露，OpenAI首席執行長薩姆·奧爾特曼（Sam Altman）兩周前在公司內部拉響“紅色警報”，部分原因在於他意識到公司可能因試圖同時推進過多項目而分散精力。該報導剖析了OpenAI“紅色警報”的背景、方式和內容，還解釋了為何奧爾特曼警告公司要做好面對“艱難氛圍”和經濟逆風的準備，原因是Google和OpenAI競爭加劇。奧爾特曼正試圖激勵團隊在未來幾周內重新聚焦OpenAI的核心ChatGPT產品。但據恩德爾說，這些都是非常被動的，缺乏足夠的戰略性。針對該公司持續發佈新產品——從新AI模型和新圖像生成模型，到網頁瀏覽器、ChatGPT內建購物功能，再到本周剛推出的應用生態系統——同時推進大規模“星際之門”資料中心建設，恩德爾將OpenAI比作網景（Netscape）等網際網路公司，指出這些公司致富過快，失去了戰略紀律。“他們跑得太快，真正關注方向的時間不多，”他說道。然而，其他人強烈不同意這種觀點。Futurum Research創始人兼首席執行長丹尼爾·紐曼（Daniel Newman）告訴我，擔心OpenAI的房屋會倒塌，忽略了大局。“這是一個跨越數十年的超級周期，”他說道，將公司當前AI階段比作Netflix的DVD郵寄時代——這是隨後真正範式轉變的前奏。從未滿足需求和長期價值創造的角度來看，紐曼認為OpenAI在算力方面的巨額投資是理性的，而不是魯莽的。“我認為OpenAI今天擁有的是高品質的、未來三維模擬和建築效果圖，”紐曼說道。他補充說，真正的問題是OpenAI能否獲得足夠的市場份額來建造它設想的豪宅。“我認為OpenAI的真正目標是成為超級規模企業，”紐曼說道。“他們將擁有基礎設施、應用程式、資料、工作流程、智能工具——人們將從OpenAI購買他們現在從其他地方獲得的一切。這是一個非常雄心勃勃的目標。不能說它會成功。但如果成功了，這些數字是有意義的。”粘性難題：是膠水還是釘子？支撐“房屋”的關鍵是什麼？最後，我與高德納諮詢公司首席分析師阿倫·錢德拉塞卡蘭（Arun Chandrasekaran）交流時，他對我“房屋”的比喻笑了笑，雖試圖迴避，但仍願探討OpenAI的基礎是否紮實。“他們發展極快，還做出了任何同等規模公司都未曾許下的巨額承諾，”他坦言，“這本質上是一場風險投資，戰略本身就伴隨風險。”在他看來，一切取決於OpenAI產品的“粘性”——即模型層與應用層能否讓使用者難以離開。“關鍵在於客戶的轉換成本，以及其他因素能否讓增長按預期實現，”他說，“這是一家高增長公司，但市場預期其增速必須比現在更快。期望值非常高。”“粘性？”我追問，“像膠水？還是像釘子？那些支撐房屋的要素？”他笑了：“沒錯——就是膠水。你說的粘性，我說的膠水。”（財富Fortune）

打蛇打七吋這不，黃仁勳著急了，Google和OpenAI一唱一和給輝達挖坑才說完兩天時間，輝達現在就直接跟Groq合作要做TPU了！Groq跟Google的TPU技術相似，不過比Google的脈動陣列核心做得更徹底，直接限制資料不能調整各個方向傳播，單方向流水線架構。加上純一級快取高頻寬，依賴編譯器生成靜態計算圖。結果就是編譯器比Google TPU要更簡單更快。也是產品架構足夠簡單，所以才能最快速度量產商業化。但缺點是不能用來做AI大模型訓練。現在，輝達的反擊快准狠，直接拉到了Groq合作做TPU，也是很有意思！TPU這種AI晶片的核心是，編譯器和靜態計算圖技術，這個編譯器必須適配現在的AI開發生態，還不能太複雜，太複雜的話開發和維運周期太長，可用性低。之前專門解釋過這個事靜態計算圖是如何幫Google Tensor TPU超越輝達GPU性能的？輝達有市場必用的AI軟體框架CUDA，Groq的兩者張量流架構做到了最簡單，兩家高度互補！這兩家合作直接對Google的XLA和OpenAI的Triton直接釜底抽薪！讓兩家軟體優勢一夜之間還沒雄起，就殘血大半。為何Groq晶片性能那麼強？Groq的指令集架構(ISA)非常特殊，它利用了晶片的空間佈局，運算東西向水平移動，處理指令和資料的流動。資料在南北向讀取計算單元。無衝突設計：編譯器確保當MXM單元需要資料時，資料正好在那個時鐘周期通過"傳送帶"到達該位置。編譯器：Groq的真正大腦，架構中，編譯器承擔了所有繁重的工作。在NVIDIA架構中，硬體負責管理資料流(快取未命中，線程調度)，計算出每個是在每個時刻的位置。晶片間互聯(C2C)：為了讓幾百張卡像一張卡一樣工作，Groq晶片自帶了大量的Chip-to-Chip 引腳，晶片之間直接相連，不需要昂貴的InfiniBand 交換機或 NVLink交換機。對這一部分感興趣的讀者，可以留言點贊，後續再詳細講解。 (AI頓悟湧現時)

2025年2月3日，在日本東京舉辦的“人工智慧推動業務轉型”活動中，OpenAI首席執行長薩姆·奧爾特曼（Sam Altman）與軟銀集團（SoftBank Group）首席執行長孫正義（Masayoshi Son）展開對話。圖片來源：Tomohiro Ohsumi—Getty Images據科技媒體The Information報導，為保持其在人工智慧領域的領先地位，OpenAI今年已成功提升其付費產品的利潤率。報導指出，OpenAI提升了其“算力利潤率”——該內部指標用於衡量扣除企業版與個人付費使用者模型運行成本後的收入佔比。報導援引知情人士稱，截至今年10月，OpenAI的算力利潤率已達70%，高於2024年底的52%，較2024年1月的水平翻了一番。OpenAI發言人回應稱，公司未公開相關資料，且不予進一步置評。OpenAI高管竭力應對AI支出擔憂作為ChatGPT的創造者，OpenAI雖引爆了本輪AI熱潮，卻尚未實現盈利——這對擔憂行業泡沫的投資者而言是關鍵指標之一。去年10月估值達5000億美元的OpenAI，一直在尋找盈利途徑以覆蓋高昂的算力成本，並支撐其宏大的基礎設施計畫。與此同時，公司正面臨支出壓力與競爭加劇的雙重挑戰。在Google（Google）旗下Gemini模型於多項基準測試中表現更優後，OpenAI首席執行長薩姆·奧爾特曼下達“紅色警報”，調動內部資源全力改進ChatGPT，並暫緩了廣告服務計畫的推進。目前大多數使用者仍使用ChatGPT免費版。但OpenAI正積極向金融、教育等行業推廣其企業版與付費軟體功能，從而與Google及競爭對手Anthropic展開較量。The Information報導稱，在付費帳戶的算力利潤率方面，OpenAI優於Anthropic，但後者在伺服器支出的整體效率上更高。OpenAI亦正與亞馬遜（Amazon.com Inc.）進行初期談判，計畫籌集至少100億美元資金並採用其晶片。若交易達成，奧爾特曼領導的這家公司估值有望突破5000億美元。（財富FORTUNE）