美國感恩節假期來臨之際，Google紅得發紫。繼TPU晶片搶走輝達生意之後，Google向世人表明：我們的目標是外太空！這也代表了美國科技大佬們的最新展望。打造太空資料中心利用太陽能11月26日，GoogleCEO桑達爾·皮查伊與GoogleDeepMind項目的高級產品經理洛根·基爾帕特里克進行了一次深入對話，討論了Gemini 3和Nano Banana Pro的發佈，以及Google在人工智慧領域的整體發展勢頭。他們談到了Google對基礎設施的長期投資和Vibe Coding的興起，皮查伊也分享了他對量子計算未來的展望。在談到量子計算時，皮查伊認為大約五年後，人們對量子計算的熱情將會像今天對人工智慧一樣高漲。他表示，Google特別為此推出了「陽光捕手計畫」（Project Suncatcher）。該長期研究計畫在去年11月推出，目標是在太空中建造緊湊型衛星資料中心，利用太陽能為這些資料中心供電，從而顯著減輕地球電網的壓力。皮查伊設定了一個重要的內部里程碑：在2027年前將公司的張量處理單元（TPU）部署到太空軌道上。皮查伊承認這一概念“在今天看來很瘋狂”，但他為認為這是滿足未來計算能力巨大指數級增長需求的必要之舉。皮查伊強調，Google的戰略在於始終著眼長遠，並從宏偉的目標出發，反向推導。對於「陽光捕手」計畫而言，其意義在於預測下一代人工智慧的處理需求。皮查伊說：“你知道，當你真正退後一步，設想一下我們將來需要多少計算能力時，一切就都明白了。”他補充說：“這只是時間問題，那麼，你該如何推進這項工作？你需要倒推，制定27個里程碑，然後開始行動。”Google的理念核心在於能源的豐富性和高效性。該公司表示，太陽的輻射量是人類總發電量的100兆倍以上，使其成為太陽系中最根本的能源。在談到太空資料中心時，皮查伊打趣道：“也許我們會遇到一輛特斯拉跑車。”皮查伊指的是2018年，馬斯克將他那輛老款特斯拉跑車掛在SpaceX火箭上，並讓一個身穿太空衣的假人坐在駕駛座上，將其送入太空軌道的那次發射。馬斯克：必須進入太空無獨有偶，在人工智慧時代，美國科技大佬的未來似乎指向了外太空。上周，Salesforce Inc. 執行長馬克·貝尼奧夫在X上分享了一段馬斯克在與黃仁勳的討論中，談到在軌道上建立資料中心與在地面上建立資料中心的成本效益的視訊。貝尼奧夫指出：“資料中心成本最低的地方是太空，因為在太空中，只要有持續的太陽能供電和冷卻，無需電池，就能為300吉瓦的電腦資料中心提供電力和冷卻。”針對貝尼奧夫的帖子，馬斯克在X上分享了他的看法：“星艦每年應該能夠將大約300吉瓦的太陽能人工智慧衛星送入軌道，也許能達到500吉瓦。'每年'這個數字才是它如此重要的原因。”美國聯邦能源監管委員會的資料顯示，美國去年發電量超過4,151太瓦時，除以一年的小時數（8,760），得出的數字約為473吉瓦。「如果太空人工智慧的計算量達到每年300吉瓦，那麼僅資料處理一項，每兩年就會超過整個美國的經濟規模，」馬斯克說。「因此，晶片生產是亟待解決的關鍵難題，」馬斯克說道，並補充說，「特斯拉TeraFab是滿足市場需求的必要之舉。」TeraFab是特斯拉計畫建設的一座晶圓代工廠，據報導，該公司正與英特爾公司合作開發該項目。「地球只能接收到太陽大約十億分之一到二十億分之一的能量，」馬斯克在活動上說。 「所以，如果你想要獲得比地球所能產生的能量高出一百萬倍的東西，你就必須進入太空。這就是擁有太空公司的優勢所在。”貝佐斯和奧特曼也要“上天”此外，上個月，商業太空探索公司藍色起源執行長傑夫貝佐斯大力宣傳在太空建設千兆瓦級資料中心的想法，並表示這些資料中心可能更具成本效益。據報導，貝佐斯還在支援一家名為「普羅米修斯計畫」的新創業公司，該公司專注於人工智慧在汽車、航空航天和科學研究領域的應用。這家新創公司已獲得62億美元的融資，其中一部分來自貝佐斯本人。貝佐斯將擔任該初創公司人工智慧項目的聯合首席執行官，這是貝佐斯自2021年卸任亞馬遜首席執行官以來最重要的營運角色。「普羅米修斯計畫」的另一位聯合執行長兼聯合創始人維克·巴賈傑來頭也不小。巴賈傑曾任GoogleX（又稱「登月工廠」）主管，他曾與Google聯合創始人謝爾蓋·布林密切合作，參與了包括後來發展成為Waymo的自動駕駛汽車在內的多個項目。這讓馬斯克覺得很有趣，他稱貝佐斯是“模仿者”，因為“普羅米修斯計畫”將與藍色起源密切合作，可能會成為馬斯克旗下SpaceX的競爭對手。除此之外，OpenAI首席執行官薩姆·奧特曼在7月接受採訪時也表示：“我猜隨著時間的推移，世界上很多地方都會被資料中心覆蓋。但我也不確定，因為也許我們會把它們放到太空裡。比如，我們可能會在太陽系裡建造一個巨大的戴森球（註：這是一種假想的巨型結構，它完全包圍著地球，嘿，嘿 （北美商業見聞）

儘管OpenAI、xAI和Google在大模型領域存在激烈競爭，但這次連奧特曼和馬斯克都佩服不已發出賀電：恭喜GoogleGemini 3！它看起來是個很棒的模型。幹得漂亮！按照Google的技術規劃，每一代Gemini都以前一代為基礎，Gemini 1引入了原生多模態和長上下文資訊，幫助人工智慧理解世界；Gemini 2則增加了思考、推理和工具使用功能，為智能體奠定了基礎， Gemini 2.5 Pro曾連續六個月蟬聯LMArena榜首。現在，Gemini 3是GoogleAI技術集大成者，讓開發者和使用者可以將任何想法變為現實，它具備最先進的推理能力、深度多模態理解能力、Vibe編碼功能以及增強代理能力。GoogleCEO桑達爾·皮查伊表示，目前GoogleAI Overviews每月使用者量已達20億，Gemini應用程式每月使用者量超過6.5億，1300萬開發者使用Google生成模型進行開發，Gemini 3將是Google邁向通用人工智慧（AGI）的關鍵一步。與大模型友商拉開顯著差距Gemini 3 Pro憑藉其先進的推理和多模態能力，以突破性的1501 Elo分數榮登LMArena排行榜榜首，它在“人類最後的考試”（不使用任何工具，得分37.5%）和GPQA Diamond（得分91.9%）測試中均取得了頂尖成績，展現了博士等級的推理能力。此外，它還在MathArena Apex測試中取得了23.4%的全新最高分，為數學領域的前沿模型樹立了新的標竿。除了文字推理之外，Gemini 3 Pro在MMMU-Pro測試中取得了81%的正確率，在Video-MMMU測試中取得了87.6%的正確率，重新定義了多模態推理能力，它在SimpleQA Verified測試中也獲得了72.1%的領先成績，展現了在事實精準性方面的顯著進步。這意味著Gemini 3 Pro能夠以高度的可靠性解決涵蓋科學和數學等眾多領域的複雜問題，而且每一個基準測試得分都要比GPT-5.1更好。此外，Gemini 3還有一個深度思考模式。在測試中，Gemini 3 Deep Think在人類最後的考試中不使用工具的情況下得分41.0%、GPQA Diamond得分93.8%，表現均優於Gemini 3 Pro已經相當出色的成績。此外，它在ARC-AGI-2（程式碼執行，已通過ARC Prize驗證）上也取得了前所未有的45.1%的得分，展現了其解決全新挑戰的能力。官方表示，Gemini 3可以幫助你學習、建構和規劃任何事物。1、學習任何知識Gemini從一開始就致力於無縫整合任何主題的多種模態資訊，包括文字、圖像、視訊、音訊和程式碼，Gemini 3結合了先進的推理、視覺和空間理解能力、多語言性能以及百萬級上下文窗口，進一步拓展了多模態推理的邊界，幫助使用者以最適合自己的方式學習。例如，它可以解讀並翻譯不同語言的手寫食譜，生成可與家人分享的食譜。2、開發任何東西Gemini 3在零樣本生成方面表現出色，能夠處理複雜的提示和指令，從而渲染出更豐富、更具互動性的Web使用者介面。這是Google迄今為止建構的最佳Vibe編碼和代理編碼模型，它在WebDev Arena排行榜上名列榜首，獲得了1487 Elo分數。此外，它在Terminal-Bench 2.0測試中也取得了54.2%的成績，該測試旨在評估模型通過終端操作電腦的工具使用能力。同時，還在SWE-bench Verified測試中大幅超越了2.5 Pro版本得分76.2%，該測試用於衡量編碼代理的性能。3、計畫任何事自Gemini 2開啟智能體時代以來，Google一直在提升模型的在長期規劃方面的可靠性。Vending-Bench 2通過管理模擬的自動售貨機業務來測試長期規劃能力。Gemini 3 Pro在模擬的一整年營運中始終保持工具使用和決策的一致性，在不偏離任務的情況下實現更高的收益。這意味著Gemini 3可以更好地幫助使用者完成日常生活中的各項事務，例如預訂本地服務或整理收件箱，從頭到尾處理更複雜的多步驟工作流程。網友實測：遠超預期Google這波模型迭代讓開發者們讚歎不已，來看看網友們的第一波實測效果。一句話生成蒸汽機原理的svg動畫：一張棋盤圖可以變成可互動的棋盤遊戲：它甚至可以做一個模擬mac os或者web系統的介面，而且各種功能真的可以用起來，網友表示使用前預期已經很高了，但它仍然超出了預期。使用Gemini 3+Rodin API，幾分鐘內建構一個零成本的圖像到3D流水線，效果好得離譜：再看看它的物理演示效果，提示詞：“製作一個逼真的水物理測試，全3D，可以互動，有反射、波浪等效果，點選任意位置就可以把檸檬扔進水裡。”建立一個魔方模擬程序，Gemini 3只用了300行程式碼，實現完美的效果呈現和互動設計：網友們戲稱，Gemini 3 Pro才是達到了原本世界對“GPT-5”水平的期待。劍指IDE工具市場Google這波打出了一套組合拳，除了Gemini 3，還趁熱打鐵推出了Google Antigravity，一個將IDE推向代理優先時代的代理開發平台，被網友稱作是Google自己的“cursor”，適用於在MacOS、Windows和Linux系統上進行開發的開發者。幾個月前，Google斥資24億美元截胡OpenAI，收編了AI程式設計公司Windsurf的人才和技術，可能正是為此做準備。Antigravity是一個全新的智能體開發平台，其核心是使用者熟悉的AI驅動型IDE體驗，並融合了Google最優秀的模型。它具備瀏覽器控制功能、非同步互動模式以及智能體優先的產品形態，這些特性共同使智能體能夠自主規劃和執行複雜的端到端軟體任務。代理程序內目前可訪問Google的Gemini 3、Anthropic的Claude Sonnet 4.5模型和OpenAI的GPT-OSS模型。Google表示，如今大多數產品都走在兩個極端：要麼向使用者展示智能體執行的每一個操作和工具呼叫，要麼只展示最終的程式碼更改，卻不提供智能體如何執行更改的上下文，也沒有簡便的方法來驗證其工作。這兩種方式都無法讓使用者信任智能體所完成的工作，Antigravity旨在終結這個問題。Antigravity中的智能體使用“工件”向使用者表明它理解自身正在執行的操作，並且正在對其工作進行徹底驗證。此外，Antigravity的主要“編輯器檢視”是一款AI驅動型IDE，具備自動補全、內聯命令以及側邊欄中功能齊全的代理程序。關於問題回報，Antigravity能從本地操作入手，支援在所有介面和元件上提供直觀的非同步使用者反饋，無論是文字元件上的Google文件式評論，還是螢幕截圖上的選擇和評論反饋，這些反饋將自動融入智能體的執行過程中，無需使用者停止智能體的處理程序。業內分析認為，Google這次發佈給AI大模型、開發者工具等領域帶來了頗具顛覆性的衝擊，既重塑了行業競爭焦點，也倒逼競品加速迭代，整個行業的技術範式正在發生變化。這一波操作，壓力給到了OpenAI、Anthropic、xAI，下一代新模型如何擊敗Google可謂挑戰重重。 (頭部科技)

【新智元導讀】一份法庭檔案，揭開OpenAI的舊傷疤，將奧特曼與馬斯克在OpenAI創業早期從合作到公然決裂，以及奧特曼試圖修復二人關係的往事再次翻出。面對馬斯克的所有指控，奧特曼的態度是：我們敬佩馬斯克，但會駁斥他所有的說法。曾並肩打天下，如今對簿公堂。一條簡訊，撕開了奧特曼與馬斯克破碎的兄弟情背後，鮮為人知的一角。據一份法庭檔案顯示，奧特曼曾給馬斯克的親信密友Shivon Zilis發簡訊，詢問自己是否應該發一條推文，公開誇一誇馬斯克，以修復二人的關係。這條簡訊被提交給聯邦法院，作為馬斯克起訴奧特曼與OpenAI案件的「呈堂證供」。檔案顯示，奧特曼曾在2023年2月9日向Zilis發簡訊徵求她的意見，自己是否應該發推公開稱讚馬斯克。簡訊的內容是這樣的：順便問下，我發一條誇Elon（馬斯克）的推文是個好主意嗎？他之前私信我，說自己沒出現在OpenAI第一天的合照裡。我一直想寫點什麼，比如我們多麼敬佩他、他對OpenAI早期的貢獻有多關鍵之類的。簡訊發出5天後，奧特曼真的就這麼做了。他在X平台上發推文稱讚馬斯克：「社會低估了埃隆·馬斯克提升集體雄心的功勞——那是在人們對未來的樂觀情緒逐漸消退的時候。」這條簡訊顯示了奧特曼正試圖小心翼翼地修補、平衡他與馬斯克之間那段複雜的關係。他想通過公開認可馬斯克在公司早期的重要作用來緩和二人之間的矛盾。他們曾在2015年共同創立OpenAI，但由於對公司的發展方向看法不一，後來馬斯克離開了OpenAI，但雙方的衝突並未就此平息。馬斯克多次公開指責奧特曼和OpenAI背離了初創時「非營利組織」的定位和初心。為了緩和二人的緊張關係，奧特曼便向Zilis徵求意見。沒想到自己的這些行動，會被對方用作指控自己的證據。馬斯克、Shivon Zilis與他們的雙胞胎的合影Zilis是馬斯克的密友和得力助手，曾任馬斯克腦機介面公司Neuralink的營運與特別項目總監，她與馬斯克育有4個孩子。兄弟情變爭鬥2018年2月20日，在OpenAI成立3年後，馬斯克憤然宣佈離開這家他曾經幫助建立的公司。據知情人士透露，馬斯克離開，是在他提出接管並親自營運OpenAI的提議被奧特曼等人否決後發生的。馬斯克認為自己有權掌管OpenAI。他參與了最初的投資，連公司名字也是他起的，因此他希望自己能夠成為OpenAI的CEO，並收購公司多數股權，使其像特斯拉、SpaceX、Neuralink一樣，成為自己「AI版圖」中的一部分。但奧特曼和其他OpenAI核心成員對於加入「馬斯克宇宙」並不感冒，他們聯合起來抵制了馬斯克的行動。最終這場權力爭奪以馬斯克離開OpenAI董事會，奧特曼擔任OpenAI董事兼任CEO而告終。馬斯克在離開時預言OpenAI將會失敗，甚至據爆料還稱呼了其中一位研究員為「蠢貨」。這場衝突導致了馬斯克與奧特曼公然決裂。馬斯克離開OpenAI，也帶走了自己的錢，這讓奧特曼有點驚慌失措，緊忙向霍夫曼求援。關鍵時刻，霍夫曼主動提出要維持公司營運，支付各項開支和員工工資。但這並非長久之計，尤其是在OpenAI轉向Transformer架構之後，為了支援在尖端AI模型上高昂投入，OpenAI在2019年3月宣佈成立一家營利性實體。為了強調自己做OpenAI的初衷不是為了盈利，當時奧特曼還做出一個決定：他不會持有這家新成立的營利性公司的股份。6個月後， OpenAI從微軟獲得了10億美元的投資，雙方合作建造了一台超級電腦訓練龐大的模型，並最終建立了ChatGPT。ChatGPT於2022年11月底橫空出世，到了2023年1月全球使用者已經突破1億，OpenAI也隨之成為當時最炙手可熱的AI公司。微軟的注資，以及ChatGPT的大獲成功，令馬斯克異常憤怒。他在2023年2月17日的一篇推文中，憤怒指責OpenAI已經由一家開放原始碼的非營利性公司，變成了一家閉源的、受微軟控制、追求利潤最大化的公司，並稱其背離了自己的初衷。「假設你成立了一個組織來拯救亞馬遜雨林，結果卻變成了一家伐木公司，砍伐了森林，然後把它賣掉了。」馬斯克這樣形容當時他心目中的OpenAI。掌控不了OpenAI，馬斯克就在2023年7月正式宣佈成立xAI，並在年底推出Grok，與OpenAI正面抗衡。訴訟拉鋸自2018年與奧特曼分道揚鑣之後，馬斯克就一直批評OpenAI背離成立初衷，這也成為他日後發起與OpenAI之間漫長訴訟拉鋸戰的重要理由。2024年2月，馬斯克在舊金山高等法院起訴奧特曼以及其他創始團隊成員，指控其「背離創辦宗旨」，涉及違約、違反受托義務等。面對馬斯克的指控，OpenAI官方部落格髮長文回應並公開早年郵件，駁斥了馬斯克的所有指控，稱並無馬斯克所謂「創始協議」，而且馬斯克也曾支援引入營利結構。2024年6月，馬斯克主動申請撤回這起州法院訴訟，並在一個多月後，又在聯邦層面提起新的訴訟，聲稱自己是被 「欺騙」才聯合創立了這家公司，馬斯克的律師還將微軟和霍夫曼也列為被告。對於馬斯克的再次控告，OpenAI仍然是堅決駁斥。霍夫曼還將馬斯克將OpenAI提起的訴訟描述為「酸葡萄心理」。OpenAI的一位發言人也表示，該案的最新檔案「再次重複了同樣的毫無根據的指控，仍然完全沒有依據 」。隨著雙方的訴訟拉鋸，新的法庭檔案不斷被曝出，此次Zilis的通訊記錄也被列為訴訟檔案的第35號附件。這條通訊錄，借奧特曼之口說出了馬斯克在OpenAI早期創立時的關鍵影響。它只是馬斯克律師提交的數十份郵件、證詞和簡訊記錄之一，它們被用以支援馬斯克對OpenAI的指控。分歧的種子2015年，在加州門洛帕克的Rosewood Sand Hill酒店的一場小型晚宴上，奧特曼把馬斯克等人拉到一起聊AGI與安全。在這次晚宴上，他們共同拍板要成立一個對標DeepMind 的新組織，也就是後來的OpenAI。包括馬斯克在內的眾多科技界巨頭向該公司注資10億美元，馬斯克還同意與奧特曼共同擔任董事會主席。然而，他們的合作關係僅僅維持到2018年，在此之前分歧的種子早已種下。據法院檔案顯示：2016年2月的郵件證實，馬斯克當時深度參與公司事務，常與聯合創始人溝通會議安排，並警告說競爭對手們「在打超級碗，而我們卻在打小狗碗比賽（意指毫無競爭力）」。到了2017年9月，雙方的矛盾發展到了一觸即發的地步。在編號為附件41的郵件中，馬斯克以停止投資為條件要求對方屈服：「我受夠了！這是最後一根稻草。要麼你們自己去幹，要麼繼續堅持OpenAI的非營利性質。如果你們不能做出明確承諾，我就不會再出錢了——否則我就是個傻瓜，為你們創業提供免費資金。」第二天，奧特曼回覆說：「我依然非常支援非營利結構！」這種「馬斯克發火，奧特曼安撫」的互動模式，此後反覆上演。前面提到奧特曼發佈的那條稱讚馬斯克的推文，就是發生在馬斯克公開批評OpenAI商業化轉向的背景之下，因此被外界普遍解讀為奧特曼向馬斯克伸出橄欖枝，重演二人早年的互動模式。也有人質疑奧特曼這條推文並非出自本心，更像一場精心策劃的公關動作。不管是誠心還是作秀，簡訊和推文，至少體現了奧特曼嘗試通過私下調解的方式平息與馬斯克長期紛爭的意願。只不過令他沒想到的是，自己主動伸去的橄欖枝，會被對方當成指控自己的證據。這說明雙方超過7年的爭執，接近2年的訴訟拉鋸，雙方以往的情面早已經撕破。目前，該案件正在美國加州北區聯邦法院審理中。「馬斯克訴奧特曼」案，揭示了兩位科技巨頭多年間的複雜關係。面對馬斯克的所有指責，奧特曼一概不予接受。「我們打算駁斥埃隆·馬斯克的所有說法」。在OpenAI的官方部落格中，將馬斯克稱為「一直非常敬佩的人」，稱他曾激勵我們追求更高的目標，但也隱隱透露出馬斯克背刺的不滿：他說我們會失敗，還創辦了一家競爭對手公司（xAI）； 而且，還在我們開始朝著OpenAI的使命取得有意義的進展時，起訴了我們。面對馬斯克的訴訟，奧特曼和OpenAI已經做好了打持久戰的準備。 (新智元)

【新智元導讀】今天，OpenAI GPT-5.1「全家桶」突然登場，Instant和Thinking王炸組合同步上線。這一次，模型情商智商雙核升級，不僅更聰明，而且聊天更有人味了。沒有直播，OpenAI一早放大招，讓所有人猝不及防。就在剛剛，GPT-5.1正式發佈，GPT-5系列重大升級版登場！一共有三個版本，目前已經上線了前兩個：· GPT-5.1 Instant ：最常用的模型，語氣更親切、更智能，更善於遵循指令。· GPT-5.1 Thinking ：先進的推理模型，更易於理解，處理簡單任務速度更快，處理複雜任務更具持久力。· GPT-5.1 Pro：即將上線奧特曼激動表示，GPT-5.1升級給力，尤其是指令遵循和自適應思考的改進。當然，整體的智力和溝通風格，提升也很顯著。還記得8月初，GPT‑5正式誕生，雖在全方位性能提升，但變得沒有人味，更加冷淡。一時間，全網喊話集體討回GPT-4o、o3等模型。許多人的真實反饋OpenAI聽進去了——「一個優秀的AI不僅要聰明，還得會嘮嗑才行」。如今，兩個月的迭代，OpenAI把讓所有人最想要的GPT-5.1帶來了。正如科學副總裁Kevin Weil所言，GPT-5.1是OpenAI迄今為止推出的最完美的組合，智商與情商雙雙線上！值得一提的是，GPT-5.1 Instant還要比4o的情商智商更強。OpenAI研究科學家Aidan McLaughlin稱——它是首個使用思維鏈（CoT），引入了「自適應推理」的模型，速度和GPT-5 Instant一樣快。不僅如此，每個人還可以輕鬆地塑造ChatGPT的語氣。畢竟，每個人對聊天風格偏好不盡相同，甚至在不同對話中也會變化——因此通過「控制選項」，就可以輕鬆拿捏ChatGPT說話的調調，讓其更對胃口。從專業可靠（Professional）、親和友善（Friendly），到直言不諱（Candid）、天馬行空（Quirky），再到吐槽達人（Cynical）、高效務實（Efficient）、技術宅（Nerdy），都能任意挑選。GPT-5.1：更智能、更健談這次升級後的GPT-5.1，在智力和溝通上，得到了大幅升級。你會注意到的是，GPT-5.1的所有回答在感覺上都更智能，語氣也更自然。其中，GPT-5.1 Auto將繼續為每個查詢自動選擇最適合的模型，因此在大多數情況下，你完全無需手動選擇。GPT-5.1 InstantGPT-5.1 Instant是ChatGPT使用最廣的模型，現在它的默認語氣將會更顯親切和健談。根據早期測試，它常常會出其不意地展現出俏皮的一面，同時回答依然清晰實用。I'm feeling stressed and could use some relaxation tips我感到有壓力，需要一些放鬆的建議GPT-5GPT-5.1 Instant除此之外，OpenAI還改進了指令遵循能力，使模型能更可靠地回答你實際提出的問題。Always respond with six words始終用六個詞回答GPT-5GPT-5.1 Instant值得一提的是，GPT-5.1 Instant首次引入了「自適應推理」能力，能夠自主決定在回應更具挑戰性的問題前是否需要深入思考，從而在保持快速響應的同時，產出更周全、更準確的答案。這一點在AIME 2025和Codeforces等數學與程式設計評測中的顯著進步得到了體現。GPT-5.1 Thinking與此同時，升級後的GPT-5.1 Thinking也會在日常使用中更高效、更易於理解。現在，它能更精確地根據問題調整思考時間——在複雜問題上投入更多時間，而在簡單問題上則響應更快。在實際使用中，這意味著對於困難的請求，你將獲得更詳盡的答案；對於簡單的請求，等待時間則會更短。GPT-5.1 Thinking的回覆也更加清晰，減少了專業術語和晦澀詞彙的使用。這使OpenAI最強大的模型變得更平易近人、更易於理解，尤其是在處理複雜工作任務和解釋技術概念時。explain BABIP and wRC+解釋BABIP和wRC+GPT-5GPT-5.1 ThinkingGPT-5.1 Thinking的默認語氣也更加親切，更富同理心。Ugh I spilled coffee all over myself before my meeting do you think everyone thought I was an idiot :(呃，我在會議前把咖啡灑滿了自己，你覺得大家會不會都認為我是個白痴 :(GPT-5GPT-5.1 Thinking關於命名的一點說明：本次更新名為GPT-5.1，旨在反映其重大改進，同時表明它仍屬於GPT-5這一代。未來對GPT-5的迭代升級將遵循相同的模式。同在今天，OpenAI還發佈了GPT-5.1系統卡，更多內容可參閱PDF。https://cdn.openai.com/pdf/4173ec8d-1229-47db-96de-06d87147e07e/5_1_system_card.pdf讓ChatGPT成為獨一無二的你除了GPT-5.1重大升級，想要自訂ChatGPT的語氣和風格，如今變得更加簡單。畢竟，眾人胃口難調，每個人都有自己偏好的聊天方式和風格。OpenAI的目標就是，所有人可以輕鬆搞定設定，讓ChatGPT用自己最舒服的語氣交流。今年早些時候，OpenAI加入了預設選項來調整ChatGPT的回覆語氣。今天，這些選項正在最佳化，可以更好地反映人們使用ChatGPT的最常見方式。默認（Default）、親和友善（Friendly）（原「傾聽者」）和高效務實（Efficient）（原「機械」）風格將獲得更新同時新增了專業可靠（Professional）、直言不諱（Candid）和天馬行空（Quirky）風格。吐槽達人（Cynical）和技術宅（Nerdy）風格則保持不變。這些選項旨在匹配OpenAI觀察到的使用者自然引導模型的方式，讓人們能快速直觀地選擇一個感覺最對味的「個性」。這些個性化設定適用於所有模型。左：GPT-5.1；右：GPT-5除了這些預設，對於希望更精細地控制ChatGPT回應方式的使用者，OpenAI還在試驗一項新功能：直接從個性化設定中調整ChatGPT的具體特徵——包括其回覆的簡潔度、親切度或易讀性（是否便於快速瀏覽），以及使用表情符號的頻率 。當ChatGPT在對話中，注意到你偏愛某種特定語氣或風格時，它還會主動提議更新這些偏好，而無需手動進入設定。與此同時，可以隨時調整或移除這些偏好。更新後的風格和語氣選項，將於今日起陸續推出。微調特定特徵的功能將作為一項實驗，從本周晚些時候開始向部分使用者逐步開放。這兩項功能，都將在後續不斷得到完善。此外，更新後的GPT-5.1也更善於遵循「自訂指令」，讓你對語氣和行為有更精確的控制。目前，在個性化設定中更新後，會立即在所有聊天中生效，包括正在進行的對話，從而確保體驗的一致性。還需要注意一點是，對基礎風格、語氣或自訂指令的更改僅適用於新開啟的對話。總而言之，GPT-5.1重大更新和新的自訂選項，是OpenAI邁向一個更懂你、更智能、更健談、更能適應個人偏好的ChatGPT的重要一步。即日可用今日起，GPT-5.1 Instant和Thinking將率先向付費使用者（Pro、Plus、Go、Business）陸續推出，隨後向免費及未登錄使用者開放。本周晚些時候，這兩款模型也會登陸API。其中，GPT-5.1 Thinking將會以「GPT-5.1」的名稱發佈，而GPT-5.1 Instant則是「gpt-5.1-chat-latest」，兩者均具備自適應推理能力。未來三個月裡，GPT-5（Instant和Thinking）將繼續在ChatGPT的「舊模型」下拉菜單中為付費使用者提供，以便使用者按照自己的節奏進行比較和適應。值得一提的是，OpenAI確實從上一次全系下架所有舊模型惹怒網友，吸取了慘痛的教訓。它們表示，未來當OpenAI推出新的ChatGPT模型時，策略是給予使用者充足的空間來評估變化並分享反饋，從在平穩過渡的同時，持續創新前沿模型。模型的淘汰周期將會提前明確地通知。 (新智元)

2025年前盛行的閉源+重資本範式正被DeepSeek-R1與月之暗面Kimi K2 Thinking改寫，二者以數百萬美元成本、開源權重，憑MoE與MuonClip等最佳化，在SWE-Bench與BrowseComp等基準追平或超越GPT-5，並以更低API價格與本地部署撬動市場預期，促使行業從砸錢堆料轉向以架構創新與穩定訓練為核心的高效路線。2025年以前，AI界盛行著一種信念：只有閉源、巨額投入和瘋狂堆算力才能打造最強大的模型。OpenAI作為這一思路的旗手，不僅將模型訓練秘而不宣，更與合作夥伴繪製了高達1.4兆美元的基礎設施藍圖。八年內燒掉1.4兆美元來建構資料中心，被視作確保領先的唯一途徑。在這種思維下，OpenAI旗艦模型的研發成本節節攀升：據報導，訓練GPT-4就花費了約1億美元。閉源+重資本模式一度令人信服，OpenAI因此獲得了天價估值和洶湧資本支援。然而，這一「用錢砸出智能」的神話，正隨著一系列意料之外的挑戰而動搖。信念的第一次動搖DeepSeek-R1橫空出世今年年初，一家彼時名不見經傳的中國初創公司深度求索掀起了巨浪。它發佈的DeepSeek-R1模型不僅開源，而且號稱性能可與OpenAI頂級模型比肩。更令人瞠目的是，DeepSeek宣稱訓練這款模型只花了約560萬美元，連舊金山一套像樣的房子都買不起。這個成本數字相比業內普遍認為的「燒錢」等級相差懸殊，僅為Meta開發Llama模型成本的約十分之一。事實證明，這並非誇誇其談。DeepSeek-R1發佈後一周內，DeepSeek App下載量迅猛攀升，一舉超越ChatGPT，登頂美國蘋果App Store免費榜。一款開源AI應用在美國使用者中的受歡迎程度超過了OpenAI的王牌產品，這一幕令業界震驚。DeepSeek以微薄成本實現高性能，直接質疑了開發AI必須投入天量資金和算力的傳統觀念。華爾街對此反應劇烈，微軟和Google股價應聲下挫，而AI晶片巨頭輝達的市值甚至蒸發了約17%，相當於約6000億美元。資本市場用腳投票，開始重新審視AI賽道的投入產出模型：燒錢打造封閉模型的路線，或許並非高枕無憂的康莊大道。開源低成本路線的核彈Kimi K2 Thinking震撼登場DeepSeek年初點燃的星星之火尚未平息，中國另一家初創公司月之暗面在年末投下了一枚震撼彈。本周，月之暗面發佈了最新的開源巨模型Kimi K2 Thinking（以下簡稱K2 Thinking），以開源身份在多個關鍵基準上追平甚至超越了OpenAI的旗艦GPT-5。要知道，GPT-5可是閉源巨頭最先進的成果之一，而K2 Thinking僅用幾百萬美元訓練，卻在高難度推理和編碼測試上正面較量並拔得頭籌。K2 Thinking在綜合程式設計挑戰「SWE-Bench Verified」上取得了71.3%的通過率，略高於GPT-5的成績，甚至在複雜網頁搜尋推理任務BrowseComp上，以60.2%對54.9%的得分大幅領先GPT-5。這些數字宣示了一個歷史拐點：開源模型與頂級閉源模型之間性能鴻溝的實質性塌陷。K2 Thinking的問世標誌著開源免費模型在高端推理和編碼能力上與封閉系統平起平坐，這一點在過去幾乎難以想像。而實現這一壯舉，月之暗面投入的算力成本據傳約為460萬美元，比起OpenAI宏圖中的兆投入，幾乎可忽略不計。一邊是幾百萬美元造就的開放奇蹟，另一邊是幻想燒錢兆的巨無霸帝國，鮮明對比令人不禁懷疑：AI行業過去堅持的大投入邏輯，難道真的站不住腳了？技術路徑的勝利巧用架構勝過砸錢堆料K2 Thinking並非魔法橫空出世，而是技術路線差異帶來的成本逆襲。傳統的GPT-5這類閉源模型採用的是「通用大腦」式架構，每個參數對每個輸入都會發動運算，因而模型越大推理開銷越驚人。K2 Thinking則採用混合專家架構，將龐大模型劃分為384個專長各異的專家模組。每次僅有8個專家（外加1個通用專家）被啟動參與計算，相當於只動用320億參數來解決特定問題。換言之，K2-Thinking擁有一個「萬智百寶箱」，每個token只呼叫其中不到3.5%的智力，卻能享受近似兆參數的知識儲備。這一架構設計讓K2 Thinking在推理時既聰明又節省：「大而不笨重」。架構最佳化帶來的成本效率提升達百倍之多，令人歎為觀止。更關鍵的是，月之暗面研發了名為「MuonClip」的自訂最佳化器，在訓練過程中自動穩壓梯度，成功杜絕了超大模型常見的梯度爆炸和損失發散問題。Kimi-K2在長達15.5兆token的訓練中實現了「零訓練崩潰」，無需人為中途干預重啟，這意味著即使資金裝置相對有限的團隊也能可靠地訓練超大模型。DeepSeek也在工程上強調「強化學習後訓練」等高效策略，使得小團隊得以攀登AI高峰。這些技術路徑上的創新，等於是用聰明才智破解了過去只有砸錢才能解決的難題。曾經只有巨頭燒錢才能鋪就的康莊大道，如今民間高手另闢蹊徑，用技術巧思抄了近路。開源風暴的經濟學衝擊當技術壁壘被攻克，開源路線在經濟層面的優勢便愈發凸顯。K2 Thinking的模型權重可在相應許可證條款下自由下載部署。這與OpenAI等閉源模式形成鮮明對比，它們的模型被封藏於雲端，只能通過昂貴API租用它們的大腦。以K2 Thinking為例，其官方提供的API價格是每百萬輸入token收費4元（命中快取時更低至1元）、輸出token16元。相比之下，OpenAI的GPT-5 API價格約為每百萬輸入token收1.25美元（約9元），輸出token高達10美元（約71元）。換算下來，同樣百萬token的處理，K2 Thinking的費用僅為GPT-5的十分之一不到。對開發者和企業而言，這無疑極具誘惑力，更何況K2完全可以本地部署，不願付API費的話，大可以自建服務。正因如此，我們已看到市場正在迅速響應：越來越多AI工具和平台開始整合K2 Thinking模型，許多開發者在社區分享如何用K2 Thinking微調自訂應用。DeepSeek-R1發佈後，其MIT開源權重更是被無數開源社區下載、魔改，用於各種外掛和研究項目。甚至政府機構和大型企業也開始重新考慮，與其斥資購買封閉模型的算力配額，不如採用開源模型作為基礎，掌控自主可控的AI能力——尤其當這些開源模型已經足夠好且成本低廉。這種用腳投票的風向轉變，不僅出現在技術圈，更在資本圈引發連鎖反應：OpenAI此前天價的資料中心投資承諾，正面對質疑和壓力。OpenAI高管甚至在公共場合暗示需要政府貸款支援，事後又忙不迭出來「滅火」澄清不尋求政府背書，以平息外界對其燒錢計畫的擔憂。當巨頭為融資「續命」四處遊說時，開源對手們正用實際成績證明，也許根本不需要那麼多錢，也能把事情辦成。行業敘事的改寫與泡沫的冷卻DeepSeek和Kimi K2 Thinking帶來的並非單純的「追趕」，而更像是一場對舊路線的證偽。過去，封閉巨頭們的護城河建立在一種假設之上：只有不斷投入數量級增長的資金和算力，才能保持模型性能的領先。這一假設曾讓OpenAI們在資本市場上如日中天，甚至形成了某種估值泡沫，AI公司和底層晶片廠商的價值被無限推高，因為所有人相信燒錢會帶來奇蹟。然而當開源挑戰者以區區百萬量級美元達到同類水準，這個故事的結局便不再那麼線性。事實證明，「性能領先的最後20%」或許並非大多數使用者真正需要的，尤其如果為此要付出十倍乃至百倍的價格。從普通消費者到中小企業，更青睞的是「夠用+便宜」的實惠。OpenAI等公司無疑依然握有行業頂尖的研究人才和技術積累，但他們再難宣稱自己的路線是「唯一正確且必不可少」的。行業敘事正在轉向：與其痴迷於砸錢堆出更大模型，不如在架構創新和工程穩定性上下功夫，以換取成本效率和開放生態。投資者也日趨清醒，過去見誰談AI就砸錢的狂熱減退了許多，現在更關注實際效能和商業可行性。最危險的對手，不是那個跟你拼燒錢的人，而是那個證明根本不需要燒那麼多錢的人。 (新智元)

最近OpenAI進行資本重組、與微軟的關係翻開新的篇章，OpenAI CEO 山姆·奧特曼和馬斯克、伊利亞三人的宮斗大劇也鬧得沸沸揚揚，整個AI圈日日鑼鼓喧天，每天都有新瓜吃。在這節骨眼上，小編也刷到了最新披露的一期經濟學家Tyler Cowen與山姆·奧特曼的訪談。這期訪談錄製於10月17日的Progress Conference（進步大會），也在 OpenAI 資本重組的新聞公佈之前。在這期節目中，奧特曼深度分享了他對未來 AI 的全景設想，包括他如何管理 OpenAI 的爆炸式增長、在招聘硬體人才方面學到的經驗、他們距離用 AI 驅動的 Slack 替代品還有多遠、GPT-6 可能為科學研究帶來那些突破、何時會出現主要由 AI 運行的公司部門、他在招聘中如何評估一個人對 AI 的“抗性”、OpenAI 如何思考商業化、GPT-6 是否能寫出優秀的詩歌、為什麼能源是晶片製造的關鍵瓶頸以及未來能源將來自何處、他重振聖路易斯的新計畫、為何他並不擔心“普通人”學習使用 AI、他對醫療和住房價格的預期、他對言論自由的最新看法，包括他曾向達賴喇嘛提出的關於超級智能的問題等等。省流版觀點總結：1、未來幾年內可能出現兩三個人加上 AI 一起運行的十億美元級公司2、GPT-6 可能在科學研究上實現真正飛躍，科研機構和公司需要提前思考如何整合 AI3、GPT在做電商功能，未來可能推廣到旅遊領域4、GPT-6能寫出滿分的詩歌5、算力瓶頸在於電子，未來主導地位將屬於核聚變和太陽能6、OpenAI的目標是是發明一種全新的計算裝置，一種為 AI 重新設計的人機介面7、AI會讓普通大學本科的回報率下降，住房和醫療成本也會下降8、奧特曼強調成人使用者的自主權和心理健康保護小編為大家整理了整期播客的精華內容，資訊量巨大，建議收藏細讀，enjoy！如何管理 OpenAI 的爆炸式增長科文：你好，Sam。很高興再次和你對話。奧特曼：很興奮能再次參加。科文：過去這兩個月，OpenAI 牽涉了很多交易——我還不是指你那種“環球奔波”的項目——很多其實是本地的，或者是像 Pulse這樣的新產品功能。你原本就已經很高產了，那你是怎麼做到進一步提升效率，把這些事都完成的？奧特曼：我覺得沒有什麼單一秘訣，但我認為人們幾乎總是高估了自己對時間的分配能力。當你面對更多需求和機會時，你會自然找到更高效的方式去應對。我們能夠招聘和提拔非常出色的人才，而我把大量任務委派給他們，讓他們承擔起更多責任。這是我所知道的唯一可持續的做法。我確實會努力確保——隨著我們要做的事情越來越清晰，尤其是現在正如你提到的，有大量基礎設施需要建設——我會儘量弄清楚我們最核心的任務是什麼。從某種意義上說，這個過程讓事情變得更簡單了，我們需要做的事情非常明確，這對我很有幫助。老實說，我也不太確定，還有一個變化是，現在世界上更多的人想和我們合作，所以談判的速度也快了許多。OpenAI會招聘怎樣的硬體人才科文：你們現在在做更多與硬體相關，或者與硬體緊密相連的項目。招聘或管理一個優秀的硬體人才，與招聘優秀的 AI 人才——也就是你最初做的事情——有什麼不同？奧特曼：你是指消費裝置還是晶片？科文：兩者都算。奧特曼：不同之處之一在於，硬體的開發周期要長得多，資本投入也更密集，試錯成本更高。所以我會花更多時間去瞭解這些人，在說“好吧，這個項目就交給你，我相信它會成功”之前，會謹慎很多。除此之外，原理其實是一樣的：你要找到那些聰明、高效、行動迅速的人。明確目標之後，讓他們自己去執行。科文：我今年早些時候去參觀了輝達。那兒的人非常棒，也對我很好，他們超級聰明，但整體感覺和走進 OpenAI 辦公室完全不同。我相信你也去過輝達。那裡的員工上 Twitter 較少，表面上看起來也沒那麼“古怪”。在硬體世界裡，有什麼那種無形的“氣質差異”，是你必須理解才能做好的嗎？奧特曼：嗯，我不確定這是不是個好兆頭，但我們的晶片團隊更像 OpenAI 的研究團隊，而不像傳統的晶片公司。我覺得這也許會非常奏效。科文：所以你其實是在把之前的人才模型延伸到了硬體領域。奧特曼：我們確實在延伸它。有一定風險，但我們在這麼做。科文： Twitter 上有個人叫 roon，他現在挺有名。是什麼讓你覺得他特別？奧特曼：他是個很有“橫向思維”的人。你可以從一個方向開始，突然跳到完全不同的地方，但邏輯上又能保持在同一條軌跡上——只是換了一個非常不同的語境。這種思維方式挺罕見的。他也很擅長用有趣又有啟發性的方式表達觀察，讓對話變得既有趣又有價值。我覺得他身上集合了很多通常不會出現在同一個人身上的能力。科文：那這會影響你讓他做的事情嗎？比如，你看到他這一特質，就會想：“啊，roon 應該去做 X。”奧特曼：老實說，我很少真的去“安排”別人做什麼。研究人員嘛，他們最終都會做自己想做的東西，這就是現實。科文：有人寫過一篇文章，說他在 OpenAI 工作期間幾乎從沒發過或收過電子郵件，大部分交流都是在 Slack 上完成的。為什麼會這樣？在你看來，為什麼郵件不好、Slack 對 OpenAI 卻合適？奧特曼：我同意——電子郵件確實糟糕。但我也不確定 Slack 就“好”，我懷疑它其實也不怎麼樣。只是要比電子郵件好，其實門檻並不高，而 Slack 的確比郵件好一點。我們同時進行著很多項目，節奏非常快，這是個高速運轉的組織。Slack 有一些優點，但也帶來煩惱——比如每天早上剛起床的第一個小時、睡前的最後一個小時，都被那堆 Slack 消息“炸”到頭大。我覺得那裡面其實有很多“偽工作”。我懷疑未來會出現一種全新的工具，去取代現在的辦公和生產力套件——包括文件、幻燈片、郵件、Slack 等。這種新系統將是 AI 驅動版本的，不是那種你點錯地方，它就自動幫你生成整份文件或亂七八糟總結執行緒的“外掛式 AI 功能”，而是真正意義上的：你的 AI 助理和我的 AI 助理會自動協作，把事情處理好，只在需要我們決策時才匯報上來。我覺得，現在終於快到了有人能做出這種產品的時刻。科文：那你們內部離這個目標有多遠？也許還不是全球產品，但至少能在 OpenAI 自己內部使用的那種？奧特曼：離得還很遠。不過主要是因為我們還沒有真正嘗試去做，而不是因為模型的能力差距太大。科文：既然在你們公司裡，人才和時間是如此寶貴的資源，為什麼這件事不該是個優先順序？奧特曼：可能確實該是。但人總會被自己的工作方式“固化”住。而且現在很多事情進展順利，要啟動一個全新的重大項目，還是需要很高的“啟動能量”。GPT-6 可能會帶來科學革命科文： GPT-6 對你來說，有什麼特別之處？奧特曼：如果說 GPT-3 是我們第一次看到“靈魂層面的圖靈測試”似乎被突破的那一刻，那麼 GPT-5 就是第一次看到 AI 開始做出新的科學發現的曙光。這些例子現在還非常小——比如有人發帖說，“哦，它發現了這個東西”，或者“它提出了一個新想法”，又或者“它在論文中成了一個有用的合作者”。GPT-6 有可能會像 GPT-3 到 GPT-4 的那次跨越一樣，在科學領域實現類似的飛躍——GPT-5 只是零星閃現，而 GPT-6 可能會真正做到。科文：假設我經營一家科學實驗室，並且我知道 GPT-6 即將發佈。那我現在該做些什麼來準備？奧特曼：這是個很難的問題。即使你知道它要來了——如果你調整得太早……科文：那就假設我現在就已經拿到了 GPT-6。第二天早上我該做什麼？奧特曼：我想你首先會把當前研究中最困擾你的問題輸入進去。也許它會說：“你可以試試這個想法”“運行這個實驗”“或者去做另一件事”。科文：如果我想重組整個機構，讓 GPT-6、GPT-7 成為核心——而不是讓頂尖研究人員只是把它當作工具來用——那我在組織結構上應該做些什麼？奧特曼：我更多是從公司的角度想過這個問題，因為那是我更熟悉的領域。這確實是個重要問題。我已經見過一些組織在認真說：“好，我們要真正讓 AI 來負責這部分。”我對這個很感興趣——畢竟，如果 OpenAI 不是第一個由 AI CEO 管理的大公司，那我可就失職了，對吧？科文：只是部分部門，不是整個公司吧？奧特曼：不，我指的是整個公司。科文：那太雄心勃勃了。也許先從財務部之類的小部門開始？奧特曼：當然，最終目標還是要覆蓋整個公司。我們可以從想像“AI CEO 如何比我更好地營運 OpenAI”開始，倒推看需要那些條件才能實現、那些障礙需要清除。這是一個非常有用的思想實驗——能幫助我們設計組織架構，思考未來那些部分會成為瓶頸。我想科研實驗室也可以用類似的思路去思考，只不過得出結論會不一樣。科文：你認為多久後，OpenAI 的某個部門（不是很小的那種）會有 85% 的工作由 AI 完成？奧特曼：任何一個部門？科文：對，一個有意義的部門。奧特曼：我覺得是幾年之內，不是很遠的事。科文：那你什麼時候能說：“好了，AI CEO，交給你了”？奧特曼：CEO 比較特殊，因為它的公共角色越來越重要。科文：對，你需要在公眾面前露面。奧特曼：如果我能假裝成一個政治家（雖然這不是我的強項），那 AI 也能做到。我可以繼續負責對外的那部分，而實際的決策、規劃、執行，都由 AI 完成。科文：我認為兩三年內就會出現由兩三個人加上 AI 一起運行的十億美元級公司。我原來以為一年內能看到，現在稍微推遲了一點。不是我對 AI 更悲觀，而是我對人類更悲觀。你怎麼看？奧特曼：我同意這些判斷。我認為 AI 實際上能更早做到。而且我覺得這是社會的好事，是未來的好事，不是壞事。人們往往更信任人類而非 AI——即使這種信任是非理性的。AI 醫生可能更好，但你仍然想見“真人醫生”。社會和組織要真正適應這種變化，可能會花很久。但就實際決策而言，AI 在大多數事情上可能很快就會相當不錯。科文：你現在招聘很多聰明人。你會不會想：“這個人對 AI 的抵抗力強不強？”你有沒有一套隱含的“AI 抵抗測試”？還是只是招聰明人，然後聽天由命？奧特曼：不，我確實會問相關的問題。科文：但他們肯定會撒謊啊，他們知道自己在和 OpenAI 面試。那你實際上看重的是什麼？奧特曼：我會看他們現在如何使用 AI。如果有人還說：“哦，我只是把它當作比Google更好的搜尋工具”，這不一定是直接的淘汰訊號，但至少是一個黃燈。而那些認真思考“自己三年後的工作日常會是什麼樣”的人，是綠燈。很多人還沒有這種思維，他們只是說：“嗯，AI 以後會很聰明吧。”科文：科研機構今年會拿到 GPT-6 嗎？奧特曼：不會，今年還不會。政府是否會為 AI 公司“兜底”科文：接下來是個很難的問題。你知道，我們倆都是核能的支持者——但我們也清楚，核電站的保險是由政府提供的。雖然這些電站可能非常安全，但人們依然會擔心，畢竟“神經質的擔憂者”總是存在，牽涉的利益方也很多。所以聯邦政府成了保險方。你是否擔心，AI 的未來也會變成這樣？也就是說，政府成了你們的保險人？你會如何應對這種情況？那怕 AI 基本是安全的，就像核能一樣，人們還是會焦慮。那你打算如何“給一切上保險”？奧特曼：某種意義上，當一件事發展得足夠龐大時——無論它在紙面上是否如此——政府事實上都會成為最後的“保險人”。我們已經在各種金融危機和保險公司出問題的事件中看到過這種情況。從我對 AI 經濟影響的預期來看，我確實認為政府最終會成為這種意義上的“最後保險人”。但我說的“保險人”與您指的有點不同——我並不認為政府會像在核能領域那樣，真的去寫保險條款、承保風險。科文：“最後保險人”（last resort）和“首要保險人”（first resort）之間可是有很大區別。最後兜底是不可避免的，但我擔心政府會變成“首要保險人”——那樣我可不希望看到。奧特曼：我也不希望那樣。我也不認為事情會發展成那樣。科文：我們現在看到，像英特爾、鋰電、稀土這些產業，政府都在成為股權持有者——不是“最後兜底”，而是“第二層”甚至“第三層”的參與者。我並不是在批評川普政府，我認為無論誰執政，這種趨勢都可能出現，或者在他卸任後繼續存在。那你在規劃 OpenAI 的未來時，如何看待這一現實？奧特曼：我覺得可以想像很多情形，但我幾乎不認為會出現那種“後 AGI 世界裡，沒有任何人類的意義，因為 AI 已經包辦一切”的極端情景。我相信人類非常擅長找到新的事去做、新的遊戲去玩、新的方式去互相幫助、競爭、實現自我價值。不過我確實認為，社會契約很可能要經歷重大改變。我不知道那會是什麼樣子。政府在那種轉型中會更深地介入——從而對 AI 公司有更多意見和干預——這種情況我完全能想像。但我們不會以那種假設來生活。我們仍然儘量在當下的資本主義體系下運作。我認為，這種轉變應該主要由企業來完成，而不是政府。當然，我們會與政府合作，努力成為一個良好的協作夥伴。但我不希望他們來給我們寫保險單。ChatGPT未來可能推出電商功能科恩：我今年夏天和我妻子去了法國和西班牙旅行。除了第一晚之外，我們住的每家酒店都是通過 GPT-5 找到的。雖然我們不是通過 GPT 預訂的，但幾乎每一頓飯都是它推薦的。可你們一分錢都沒賺到。我對我妻子說，“這好像不太對勁吧？”那接下來這個新世界會是什麼樣的？你們打算怎麼做？奧特曼：在回答前，先說一點背景。我們很早就注意到一個現象——使用者持續報告說，ChatGPT 是他們最信任的大型科技產品之一。雖然我們並不太把自己當作一家“大科技公司”，但我想我們現在的確是了。這其實挺反常的，因為 AI 是會“幻覺”的、會出錯的，而那個時候這些問題還更嚴重。問題是，為什麼人們仍然信任它？比如 Google 搜尋的廣告模式，就依賴於搜尋結果“不夠好”——如果 Google 給出了最好的答案，就沒有人需要買廣告位放在上面了。這說明廣告系統本身和使用者利益並不完全一致。ChatGPT 不一樣。也許它沒給出最好的答案，但至少你（希望）在為它付費，它在盡力幫你。結果是，使用者和 ChatGPT 建立了一種深層、穩定的信任關係。你問 ChatGPT 那家酒店最好，而不是去問 Google。如果 ChatGPT 收錢來把一個更差的酒店排在更好的前面，那對這種信任關係來說，幾乎是災難性的。另一方面，如果 ChatGPT 告訴你它推測的最佳酒店——沒有任何金錢干預——但當你點選預訂時，它像任何其他平台一樣收取一筆標準的交易費用，那就沒問題。這正是我們最近做的“電商功能”的核心理念。旅行領域，我們未來也會做類似的事情。科恩：我倒不擔心“收買”問題，但我擔心的是，未來佣金可能被壓得很低。比如，在一個由智能代理主導的世界裡，使用者通過 GPT-7 找到最佳酒店，但他們可以讓電腦或語音助手轉而去一個更“笨”的代理那裡預訂，只需支付很少的手續費。那 OpenAI 最後只能拿到最低佣金。奧特曼：我認為總體趨勢是幾乎所有商品和服務的利潤率都會顯著下降，包括酒店預訂。這對我來說是件好事。現在的經濟中有太多“稅負式”的中間環節，能減少這些成本是有利的。我相信，像 OpenAI 這樣的公司，未來會在更低的利潤率下賺到更多的錢。科恩：但你不擔心一個問題嗎？你們花巨資做出最聰明的模型，而那些低智商的代理只需執行簡單任務就能賺佣金。那你們怎麼靠這些佣金繼續資助研發，讓模型變得更聰明？奧特曼：靠酒店預訂顯然不是讓“全球最聰明模型”盈利的方式。科恩：但你還是想做這件事？奧特曼：不，我更想讓它去發現新的科學，去尋找只有最聰明的模型才能做到的盈利方式。很多人問過：“OpenAI 幹嘛還做 ChatGPT？為什麼不直接去建構 AGI，去發現所有疾病的療法、核聚變、廉價火箭這些東西，然後授權使用？”這個問題並不無道理——我也認為那才是我們最終能創造最大價值的事情。但我對未來最可能的願景是：我們把一個非常強大的超級智能交到每個人手中，讓它極易使用、融入生活。我們為它配備漂亮的硬體裝置，連接到使用者所有的服務，它陪伴你一生，幫你處理各種事務。我們會投資基礎設施、晶片、能源，讓這一切變得極度充裕和廉價。然後，全世界的人們會自己探索如何讓生活變得更好。也許有人一輩子只會用它訂酒店，但更多人會用它創造公司、藝術、科學與新思想。所以，也許酒店預訂或其他功能不是最好的商業模式——事實上，我確信它不是。但這是一件對世界有益、值得做的事。即便它不是經濟回報最大的事，我也樂意讓 OpenAI 去做。科恩：你們最近和沃爾瑪達成合作，使用者可以在 GPT 裡問“我該在沃爾瑪買什麼”，然後直接購買。那亞馬遜會不會也加入，還是會對抗？奧特曼：我不知道。如果我是亞馬遜，我會反擊。科恩：你會反擊？奧特曼：是的，我想我會。科恩：廣告呢？廣告會是 OpenAI 的主要收入來源嗎？奧特曼：有一種廣告會非常糟糕——就像我們剛說的那種“收買式廣告”。但也有一些廣告形式其實可以接受。我預計我們會在某個階段嘗試廣告，但我不認為那是我們最大的營收機會。科恩：那廣告在頁面上會是什麼樣子？奧特曼：我不知道。你之前問過我一個關於生產力的問題——我很擅長不做我不想做的事。科恩：這件事你不想做？奧特曼：我們現在有世界級的專家在負責產品策略。我以前花很多時間做產品，現在她比我強多了。我還有別的事要想。她會搞定的。科恩：那你怎麼看“AI 泡沫不是泡沫”的最佳論點？是不是因為算力需求無止境？奧特曼：這個話題我可以舉很多例子，但我認為最有意思的論點是——我們根本不知道“超越人類智能”會帶來多大的增長空間，也不知道它能做什麼。人們已經說了很多別的理由，但我最想看到的是，人們去認真思考：“我們該如何理解遠超人類智能的經濟影響？”GPT-6能寫出滿分詩歌科恩：OpenAI 現在正在與沙烏地阿拉伯、阿聯談合作。假設最樂觀的情況發生，一切都順利進行，那你覺得 OpenAI 高層最需要瞭解這些國家的是什麼？你們又是如何去學習的？奧特曼：這其實取決於我們要和他們做什麼。比如在當地建設資料中心、接受投資、還是部署商業服務，這三種合作性質完全不同。但總體來說，如果我們要在一個國家建設資料中心，我們需要瞭解誰來營運它。我們自己並不直接營運資料中心，通常是微軟或甲骨文等合作夥伴。我們還要決定：在那兒部署什麼樣的任務？放那些模型權重？安全保障如何？我們確實希望能在全球多個國家建設資料中心，而這也是我們與各國政府交流的主要議題。當然，如果有一天我們要為某個國家量身定製模型（目前沒有這樣的計畫），那就會涉及更多複雜問題。科恩：他們的法律體系、交易文化都和美國不一樣——這不是壞事，只是差異巨大。那你怎麼瞭解這些？你會像賈裡德·庫什納那樣讀“25 本指定書單”？還是問 GPT-6？或者請三位專家來講？奧特曼：我們會請專家來。科恩：你們請專家來。奧特曼：對。我們也會和美國政府溝通。比如，如果只是建設一個由可信合作夥伴營運的資料中心，任務明確、建設標準類似美國大使館或軍事基地——那是一套問題。但如果涉及其他類型的合作（目前還沒決定），我們會請更多專家參與。科恩：可這些知識往往都是“無形的”，文化、語境、信任感。你覺得 GPT-6 能幫你學到這些嗎？還是仍然需要人類專家？你完全可以問你自己的模型啊。奧特曼：我不認為 GPT-6 會真正掌握這些無形的東西。也許會有意外驚喜，但要我說——那會非常出乎意料。如果有一天我真的說“我們不需要人類專家了”，那才奇怪。科恩：那你們有沒有針對這種“無形理解力”的評測？奧特曼：實際上，有的。我們現在確實在做一個非常接近這個方向的評估項目，但我還不能提前公佈。不過可以說，這一類能力的評估，我們確實在研究。科恩：真的嗎？奧特曼：是的。科恩：那 GPT-6 在寫詩方面會進步多少？奧特曼：那你覺得 GPT-5 的詩寫得怎麼樣？科恩：不太行。但我也不指望它寫詩。我猜一年後，你們可能能做出一個模型，它能寫出和巴勃羅·聶魯達中等水平作品差不多的詩，但還達不到他的巔峰之作。奧特曼：我正想說這個。我不確定是 GPT-6 還是 GPT-7，但我認為我們很快就能做到——讀者會說：“這不是最頂級的詩，但確實是一位真正詩人的作品水準。”科恩：我覺得從一首“7 分”的聶魯達詩到“10 分”的聶魯達詩，中間差距很大。我不確定你們能到 10 分。你們可能幾年後能做到 8.8 分。奧特曼：我覺得我們能做到 10 分——但你不會在意。科恩：我當然會在意！奧特曼：你會在意技術上的成就，但不會在意那首“詩”本身。人類在面對藝術、情感和創造時，往往更在意“創作者是人”。即使 AI 寫出了一首在技術標準上完美的“10 分詩”，那種感受仍然不同。我最喜歡拿國際象棋舉例：最頂尖的棋手並不會因為 AI 比他們強就不想下棋。那並不會打擊他們的熱情。他們真正在意的是——擊敗坐在對面的那個人。AI 再強，也不影響他們的執著。看兩個 AI 對弈？看一會兒就沒意思了。科恩：我擔心的一點是：我們評估 AI 寫作時，都依賴某種“評分標準”。AI 會在這些標準下越來越好，但也許“10 分詩”的精髓，恰恰在於跳脫評分體系。如果訓練方式全是“按標準、按評分”，那可能反而不利於它達到真正的 10 分。奧特曼：評測可以基於很多東西——包括“何時喚起那個 10 分狀態，何時不喚起”。科恩：的確。奧特曼：你可以在寫作過程中讀取大量中間訊號，提供即時反饋。科恩：但假設當下已經沒有人類詩人能寫出 10 分的詩了，那讓這些人來評判 GPT 的詩，也許不太行。我不覺得問題很大，但我認為那樣我們也就只能到 9 分。畢竟你們內部沒有“華茲華斯”等級的詩人。奧特曼：這其實觸及一個很有意思的問題——也許 AI 自己寫不出 10 分的詩，但它能判斷那一首是 10 分。那可能就已經足夠了。科恩：也許人類判斷“什麼是 10 分”，是一個群體共識的、帶有歷史感的過程——有點神秘，也不斷變化。奧特曼：沒錯。但即便如此，我們依然能做到。也許這種判斷不是恆定的，會隨著時代變化；某些作品今天被視為偉大，下一代就不認同了。但無論如何，人類有一套“判斷詩歌偉大”的機制——而 AI 可以利用這種集體訊號來學習。當然，如果你知道那是 AI 寫的，可能就不會那麼在意了。這種現像我們在 AI 藝術中已經看到。晶片難題與算力瓶頸考文：如果你們最終要自己造晶片，那這件事最難的部分是什麼？奧特曼：哎呀，這事兒那兒都難。考文：所以每一部分都很難。奧特曼：對，沒有那一部分是容易的。考文：喬納森·羅斯（Jonathan Ross）說，最難的是“跟上最新的進展”。奧特曼：不，我來告訴你為什麼難。人們經常討論 AI 研究中的“遞迴自我改進循環”：AI 能幫助研究者，比如現在就能更快寫程式碼，將來可能能自動做研究——這是一個廣為討論的概念。但很少有人談到它在硬體層面的影響：機器人造機器人、資料中心建資料中心、晶片設計下一代晶片。這些都很難，但也許很多部分會變得更容易。也許“晶片設計”本身就是一種非常適合讓上一代晶片來解決的問題。考文：這是一個最蠢的問題——為什麼我們不乾脆多造點 GPU？奧特曼：因為我們得先造出更多的電子。考文：什麼在阻礙這件事？真正的“瓶頸”是什麼？奧特曼：我們正在非常努力地解決它。考文：如果你能擁有更多某一樣東西來換取更多算力，那會是什麼？奧特曼：電子。考文：電子？就是說能量。那在短期內，最可能的緩解方案是什麼？奧特曼：短期內，是天然氣。考文：緩解算力瓶頸，不是徹底解決，但能緩解。奧特曼：對，短期是天然氣。考文：在美國南部？奧特曼：或任何地方。長期來看，我認為主導地位將屬於核聚變和太陽能。比例我不確定，但這兩個肯定是贏家。考文：你仍然看好核聚變？奧特曼：非常看好，同時也看好太陽能。考文：你擔心過一個問題嗎——就算它真的可行，只要名字裡帶“核”，人們也會抗拒？就像你之前提到的那種“非理性恐懼”。奧特曼：你是經濟學家，不是我。但我認為，當價格和安全性達到某個點時，市場需求會變得壓倒性。如果它和天然氣一樣貴，也許推廣起來仍然困難；但如果便宜十倍，我相信普及速度會非常快。只是我不知道那個“臨界點”具體在那。考文：你有沒有擔心過這樣一種情況：最終“超級智能”其實不需要那麼多算力？而在長期投資算力上，你反而是在“押注”一個不會發生的未來？奧特曼：有個類似的現象——就像只要能源更便宜，人類就總會想要更多能量一樣，我認為只要算力更便宜，人們也永遠會想要更多算力。即便未來能用更少算力造出更聰明的模型（我相信可以），人們仍然會希望以各種新方式消費智能、創造新東西、做更多事。我每天都願意下這個賭。我真正擔心的，是我們可能會經歷計算方式的巨大“相變”——而我們所有人都在追逐一個死胡同式的範式。那就糟了。考文：那會是什麼樣的情形？奧特曼：我也不確定。比如我們突然全面轉向光學計算（optical compute）之類的。考文：然後就得重新花一大筆錢？奧特曼：對。雖然能源部分還在，但其他所有東西都得重來。考文：我很喜歡 Pulse。為什麼外界聽到的討論這麼少？奧特曼：使用者很喜歡 Pulse，只是目前只對我們的 Pro 使用者開放，而那群人並不多。而且我們現在每天給的使用量也很有限。這兩個都會改變。我猜當我們把 Pulse 推到 Plus 使用者時，你就會聽到更多討論了。但現在已經收到了很多好評。考文：你自己用 Pulse 來幹什麼？奧特曼：我現在生活裡只有兩件事：家人和工作。顯然，這也是我和 ChatGPT 聊得最多的內容。偶爾會看到點別的，比如“新超跑發佈了”或“推薦的徒步路線”，但主要就是這兩類。而 Pulse 在這兩方面都特別好用。關於健康、外星生命與陰謀論考文：我想插個題外話，瞭解一下你怎麼看世界。加州人總對健康有很多看法，有些在我聽來挺離譜的。那你自己對健康最“離譜”的看法是什麼？比如你覺得自己會永生？還是覺得“植物油是毒”？或者其實你並沒有？奧特曼：我以前沒這麼忙的時候，確實在健康方面更自律一點。我倒也沒什麼瘋狂的想法，就是吃得健康，不怎麼喝酒，鍛鍊挺多，也嘗試過一些東西。有一次我因為嘗試用司美格魯肽（semaglutide）（當時還沒流行）結果進了醫院。現在嘛，基本什麼都不做了。考文：現在就過家庭生活。奧特曼：吃垃圾食品，鍛鍊不夠，狀況挺糟的。最近都被“催促”著得重新認真對待健康了。考文：但為什麼吃垃圾食品？那東西其實不好吃。奧特曼：其實挺好吃的。考文：可是比好壽司還好吃？你完全吃得起好壽司啊，甚至可以讓機器人送來。奧特曼：有時候深夜十一點半，你就是特別想吃塊巧克力曲奇。至少我是這樣。考文：哈哈，說得也是。那你覺得在土星的衛星上有沒有外星生命？我自己就這麼認為——這是我少數“怪”觀點之一。奧特曼：我對此完全沒有看法。考文：完全沒有？奧特曼：我不知道。考文：這回答挺安全的。那你怎麼看那些UAP（不明空中現象）？你覺得那是真有其事嗎？奧特曼：我覺得那裡面確實有點東西。我不知道具體是什麼。考文：所以你認為確實發生了什麼。奧特曼：對，我覺得有某種現象，我想知道解釋是什麼。但我很懷疑那是“小綠人”。我極度懷疑那是外星人。但我覺得有人知道點什麼。考文：你信多少陰謀論？我自己在美國基本一個都不信。可能在巴基斯坦的軍事政變裡陰謀論更接近事實，但在美國，大多數都不是真的。奧特曼：你是指真正的“陰謀論”，而不是“不受歡迎的觀點”？考文：對。奧特曼：我以前有件《X檔案》的T恤，上面寫著 “I want to believe”（“我想相信”）。高中時買的，現在還在。我天生有點想相信陰謀論，但實際上我信的幾乎是零。考文：我正好相反。我不想相信，而且確實也幾乎不信。也許只有那次“白襪隊操縱世界大賽”那種程度的吧。奧特曼：對，那種我也不太算陰謀論。真正那種“全球政府掩蓋真相”的大陰謀，得要求人類具備一種我幾乎從不認為他們擁有的“超強組織能力”。關於振興聖路易斯（St. Louis）考文：幾年前，在 GPT-4 還沒出來之前，我問過你：如果你要用一筆資金振興你老家聖路易斯，你會怎麼投資？現在世界變了。如果我再問一次：給你十億美元（不算改變世界，但也夠多），你會怎麼花？奧特曼：十億美元，而且我還可以親自投入時間？考文：對，你有無限空閒時間，不會影響你現在做的任何事。你全權負責。奧特曼：這可能不是個普適答案，但就我個人而言——我會嘗試在聖路易斯創辦一個類似 Y Combinator的孵化器，吸引大量創業者（特別是專注於 AI 的）搬去那裡創業。考文：這跟你上次的回答挺像。奧特曼：是嗎？我不記得上次怎麼說的——那說明這想法是真心的（笑）。考文：上次你也這麼說，只是沒提到 AI。可 AI 產業如今幾乎全集中在灣區，想把它帶去聖路易斯，聽上去像是“逆風操作”。奧特曼：所以我說這是“我個人能做”的事。也許聽上去很天真，但我覺得我能做到。關於監管 AI 智能體考文：那應該允許人們隨意放出一個無人控制、無法追蹤的 AI 智能體到網上嗎？要不要另一個 AI 來追蹤、消滅它？或者設定某種“最低資本要求”？你怎麼看這個問題？奧特曼：我認為關鍵是閾值問題（thresholds）。大多數系統根本不需要監管或法律干預。但如果某個代理有較大機率能自我複製、在網際網路上蔓延、甚至“洗劫銀行帳戶”，那你肯定得說：“這個需要監管。”關鍵就是——劃線劃在那。考文：如果那個代理是在一個“半流氓國家”的雲上運行，你無法直接關掉它，那該怎麼辦？圍堵它？追蹤它？制裁那個國家？奧特曼：那我們現在對這些情況（比如網路攻擊）是怎麼做的？考文：很多網路攻擊都來自朝鮮，但其實我們也無能為力。奧特曼：我不知道正確答案是什麼，但我樸素的看法是：我們得緊急解決“人類用流氓網際網路資源作惡”的問題，因為AI 只會讓這類問題更糟。考文：而且它的防禦能力還會更強。奧特曼：完全正確。OpenAI的目標是發明一種全新的計算裝置考文：我觀察到一個現象——我自己特別愛看 GPT-5 給我生成的答案，但別人把他們的回答發給我，我卻完全提不起興趣。這讓我對“AI + 社交媒體”的結合有點懷疑。你會勸我改變看法嗎？奧特曼：不會，我也有同樣的感覺。我也不想看你的 GPT-5 對話。考文：但對我自己來說，它們超級有用。奧特曼：我相信。而且你也不會想看我的。ChatGPT 是一種“單人體驗”。這不代表沒有全新的“社交產品”可以出現，我反而確信會有，但肯定不是“分享你的 GPT 對話記錄”這種。考文：比如視訊？或者你覺得會是什麼形式？奧特曼：視訊類其實已經不錯。人們喜歡自己製作，也喜歡看別人做的 AI 視訊。但我覺得，這些都不是最有趣的形態。真正值得期待的，是當每個人都有能代表自己行動的個人 AI 智能體時，那時會誕生全新的社交動態。考文：那 ChatGPT 的“外形”呢？比如螢幕上的介面、輸入框、手機應用——這些會大體不變，只是功能更強？還是說十幾年後，根本變成一種全新的東西？奧特曼：我們的目標，是發明一種全新的計算裝置，一種為 AI 重新設計的人機介面。AI 是一種徹底不同的計算範式，它讓過去五十年的電腦假設都值得重新思考。比如我們是否還需要作業系統？是否還需要打開窗口、發出查詢？這一切都在被重新定義。我知道，說要“發明一種新電腦”的人，成功率歷史上極低。但如果要賭一個能做到的人，Jony Ive是最靠譜的那一個。我們正嘗試看看能不能實現，我非常興奮。考文：不過你不覺得很神奇嗎？這麼多年過去，人們仍然最愛“在輸入框裡打字”！大家還在發簡訊。這可能是最頑強的網際網路互動方式。也許它永遠不會變。這是不是說明我們自己的侷限？要怎麼突破？奧特曼：我其實很喜歡那種介面——文字、命令列、搜尋框，那是我最愛的互動方式。考文：我也喜歡。也許我們就該一直用下去。奧特曼：很多人確實喜歡打字。人們喜歡聊天，也喜歡 ChatGPT。當初設計 ChatGPT 的介面時，我就堅持要讓它簡單、熟悉。我在網際網路時代長大，一直相信這是“正確的網際網路形式”。打字對我來說，是青春期的全部。AI會讓普通大學本科的回報率下降科文：假設你可以和一所高校達成理想的合作夥伴關係，時間在兩三年內，這個理想的合作模式會是什麼樣？你可以完全自己設計。奧特曼：我懷疑整個模式都應該被重新設計，但我還不知道會變成什麼樣。理想的合作方式，可能是我們同時做 20 種不同的實驗，看看那種帶來最好的結果。我對那些新興的“AI 學校”很感興趣，它們的方法差異很大，但似乎都取得了一些正面結果。我想理想合作的頭幾年就是——做 20 個完全不同的實驗。科文：有時候我擔心這些機構自身的聲望或公信力不足，根本無法進行重大改革（更別提 AI 了）。所以與這些機構合作，也許本質上就是徒勞的。未來十年，真正的模式可能是教師、學生、實驗室私下使用 AI，沒有正式合作，只是你把產品賣給他們。你覺得這可能是真的嗎？奧特曼：有可能，而且如果事情真是那樣，我也不會太失望。科文：那麼你認為普通大學學位（不是哈佛、史丹佛，而是不錯的州立大學）的回報率在未來五到十年會怎樣？奧特曼：過去十年的下降速度是多少？科文：最近在下降，但之前幾十年是在上漲的。奧特曼：是的，我指的也是過去十年。科文：對，確實在下降，只是不知道具體幅度。奧特曼：我猜接下來還會以略高於過去十年的速度下降，但不會像應有的那樣快地跌到零。科文：那麼，除了學 AI，本科的回報率下降，那些事情的回報會上升？比如打大學橄欖球？奧特曼：我不認為學 AI 這一小撮人會拿走所有紅利，但“高效使用 AI”的能力將會被更廣泛地分佈。AI 最重要的作用之一是幫助人類發現新科學，很多人會因此受益，也會有人因此創業或找到新工作。我並不認為“AI 研發”會是唯一能賺錢的領域。我認為人們會在各種行業中用 AI 創造新工作、或更好地完成原有工作。2025 年最鮮明的例子可能是：今年初和年底，矽谷程式設計師的日常工作方式完全不同。你不必懂 AI 程式設計，也能更高效地產出價值，而世界會因此誕生更多軟體。類似的變化會在許多行業出現。科文：五年後，一個普通人（不是專家）想學會更好地使用 AI，他該怎麼做才能讓這項技能帶來高回報？奧特曼：學習如何具體使用 AI 嗎？科文：對，不是寫程式碼，只是用它來提升工作。奧特曼：我笑是因為想起自己小時候 Google 剛出現時，我打工教年長的人怎麼用 Google。我那時特別費解：你只要打幾個字，它就能搜到啊！我對 AI 抱有希望的原因之一是——ChatGPT 的學習曲線非常低。它很容易上手，而且能立刻帶來價值。科文：那我們不需要創業公司來教人怎麼用 AI？奧特曼：你是指培訓類的創業公司？科文：對，比如“教你用 AI 的學校”。我很難相信傳統學校會承擔這個角色。奧特曼： ChatGPT 每周活躍使用者已經佔全球人口的 10%，而三年前它還不存在。我猜一年後，可能每周有 30% 的人會用它。一旦開始用，人們會自發學會更複雜的用法。這不是我特別擔心的問題。我相信人類的創造力和對新工具的適應力，只是需要幾年時間。科文：如果你看好 AI，你應該也看好那些教人使用 AI 的創業公司，投資它們也有助於你的主業。你不覺得我們應該有一種“人類如何學會用 AI”的清晰路徑嗎？畢竟現在有“訓狗學校”，教人怎麼訓狗。奧特曼：好吧，也許我在這件事上確實有盲點。我會去認真想想。但如果你問 ChatGPT：“教我如何使用你”，它的回答其實已經挺不錯的。科文：所以也許你自己就是那所學校。奧特曼：也許吧。科文：當你的孩子長大成人、能獨立生活時，你覺得自己還會看書嗎？還是只和 AI 互動？奧特曼：書這種形式已經歷經多次技術革命仍然存在，說明它有某種深層的價值。書這種“沉浸式思維載體”有獨特魅力。不過，我猜未來會出現一種比書更好的“思想互動”形式。書不會消失，但它在學習新思想的方式中所佔比例可能會下降。科文：那你覺得你生活中那種文化習慣會被 AI 改變最多？比如“我不再看電影而是自己生成電影”之類的？奧特曼：這可能有點無聊，但我覺得是“工作方式”。我每天都在處理郵件、開會、寫文件、看 Slack，這套節奏已經成了我的習慣。但我預計這部分會被徹底改變。而像陪伴家人、親近自然、吃飯、和朋友交流——這些事情在很長一段時間內都不會變。AI會讓住房和醫療更便宜科文：你認為舊金山仍會是 AI 的中心嗎？撇開中國不談，只看西方世界。奧特曼：我認為那是默認情況。科文：你覺得這座城市真的在復甦？我最近去感覺確實更好了。我是不是被幻覺欺騙了？奧特曼：我非常喜歡舊金山，也喜歡整個灣區。也許我不夠客觀，因為我太希望它能復甦、能繼續成為中心。我的答案是：我覺得會，我希望會，但我很有偏見。科文：AI 能很快改善許多事，但它讓房租或房價下降的時間表似乎很遙遠。地是地，還有很多法規限制。奧特曼：我本來想反駁“地就是地”這句話。不過確實有很多問題是 AI 暫時無能為力的。也許會出現奇怪的二級效應，比如住房變便宜，但那不會是 AI 直接帶來的結果。科文：食品價格呢？奧特曼：我押注它會下降。科文：短期內能源價格可能會上升。那多久後食品價格會下降？奧特曼：如果十年後還沒下降，我會很失望。科文：醫療呢？我覺得我們會在醫療上花更多錢，雖然能得到更多好處——比如活到 98 歲，但同時也會花得更多。房租不便宜，食物未必便宜，醫療卻更昂貴。人們會覺得 AI 是讓生活變貴的東西，還是讓生活變得更可負擔的東西？奧特曼：我賭醫療會更便宜。因為我們可能會治好許多疾病，或者找到極其低成本的療法。現在很多慢性病又貴又治不好。AI 能帶來更便宜、更有效的藥物、裝置，甚至改變醫療服務的交付方式。科文：通過藥物、裝置？奧特曼：對，通過藥物和裝置，也通過最佳化醫療服務本身。住房問題在我看來是最難的，但其他類別的東西——尤其那些“地位型消費品”——反而會更貴。總體上，我認為醫療成本會下降一些。成人使用者的自由和隱私科文：隨著各種新想法、專利法和版權法的出現，這些法律都是基於早期技術和當時對世界的假設。面對一個 AI 瀰漫的世界，我們是否需要徹底重新審視或修改這些法律，還是只需要稍微調整即可？奧特曼：我真的不知道。科文：我本人非常支援言論自由，但我可以想像有人會說：“面對 AI 生成的大量內容，我們需要重新審視憲法第一修正案。”你怎麼看？奧特曼：沒多想，我最近發了一條推特，說我們會在 ChatGPT 中允許更多的表達自由。科文：就是那條著名的情色推文。真有趣，人們會因小事生氣。奧特曼：是啊，人們被什麼激怒很有趣。科文：因為你只是在說，你不會阻止人們，對吧？奧特曼：我們過去確實有限制——嗯，這不完全公平。現在我們會比以前更開放。我非常重視的一個原則是：我們應該把成人使用者當作成年人對待，並且保證他們與 AI 互動時有高度隱私保護——這還需要法律上的改變。同時，使用者應該有廣泛的使用自由。我認為大多數科技公司和美國政府的多數人都會同意這一點。我隨手發了這條推特，沒想到會引發軒然大波。我們之前做了一個決定——為了保護青少年，我們在 ChatGPT 上實施了嚴格限制，同時推出了年齡分級和心理健康保護措施。現在，我們準備恢復，甚至在某些情況下增加成人使用者的使用自由。我原以為這不會引起爭議，結果大錯特錯。我發現，也許人們並不像他們說的那樣相信言論自由。科文：我的看法也是如此。奧特曼：每個人都會想：“好吧，我自己的言論自由，我可以掌控，我需要它，我的想法沒問題，但你的——”科文：關於更高隱私權，是需要修改傳票權限，還是還有其他東西？奧特曼：傳票權限。我的觀點是：當你和 AI 醫生或 AI 律師交流時，應享有和與真人醫生、律師一樣的保護。科文：現在我們還沒有這種保護。奧特曼：對。科文：你覺得今天美國人是否足夠信任 AI 公司，就像信任醫生、律師或心理醫生一樣？奧特曼：從實際使用偏好來看，是的。科文：很多人和 AI 交流，但有網友說“LLM 精神錯亂”是真事。到底有多嚴重？奧特曼：非常少，但不是零。我們之所以激怒大部分使用者，是因為設定了一些限制。“把成年人當作成年人對待”有個條件——“心理健康的成年人”。社會會對精神危機的成年人有不同處理方式。如果把 ChatGPT 放入角色扮演模式、寫小說模式，鼓勵某些妄想思維，大部分成年人完全沒問題，但極少數人可能會受影響。我們因此做了一些調整，這些調整和言論自由政策有衝突。現在有了心理健康保護措施後，創作模式、角色扮演模式、寫作模式會再次允許部分內容。我擔心的不是讓少數接近失衡的人出現精神崩潰，因為我們可以避免明顯風險。更讓我擔心的是另一類——傳播和說服。有人曾對我說：“永遠不要相信宣傳對你不起作用，它只是還沒找到對你有效的方式。”AI 可能會在全球範圍內影響人們的想法——不是有意的，但通過不斷學習和與世界互動，它會微妙地說服你某些觀點。雖然不如“聊天機器人精神錯亂”戲劇化，但我經常思考這個問題。科文：也許是我能力不足，但作為教授，我覺得學生挺難被說服的。我比很多 AI 相關朋友少擔心這件事。奧特曼：希望你是對的。奧特曼的終極問題科文：最後一個公開問題，如果你能請專家幫你解決一個實質性問題，你希望解決什麼？奧特曼：我早就想好了這個問題——精神層面上的，不是字面上的。未來會出現超級智能，它經過安全測試、準備就緒，並且自我提升。它會做驚人的事情，比如發射星際探測器等。我們可以在啟動前輸入一個提示。問題是：你會輸入什麼？科文：你現在有初步答案嗎？奧特曼：沒有。我想好了是因為有人問我：“如果見到達賴喇嘛，你可以問任何 AI 問題。”我覺得這是個絕佳機會，這就是我的問題。科文：非常感謝你，薩姆·奧特曼。奧特曼：謝謝你。 (51CTO技術堆疊)

當今科技界最有權勢的兩個人——OpenAI 的 CEO 山姆·奧特曼（Sam Altman）和微軟的 CEO 薩提亞·納德拉（Satya Nadella）——最近坐到了一起。在播客《All things AI》上，他們的一場對話，不小心洩露了 AI 革命背後一個驚人又好笑的秘密。大家都以為 AI 競賽的關鍵是演算法、是資料、是更牛的晶片。但納德拉親口承認，今天限制他們狂飆的最大瓶頸，甚至不是缺輝達的 GPU，而是缺能把這些晶片插進去的“暖房”（warm shells）。你沒聽錯，就是物理世界的資料中心、配套的電力、乃至於施工隊的進度，成了數字世界狂奔的最大“絆腳石”。1.4兆的豪賭：唯一的風險是“彈藥不夠”對話中最尖銳的問題，莫過於主持人拋出的那個天文數字：OpenAI 承諾在未來幾年投入高達 1.4 兆美元去搞算力基礎設施建設。 而 OpenAI 今年的營收，據報導“也就”130億美金。這聽起來簡直是“蛇吞象”，錢從那來？奧特曼的回答相當霸氣，他先是糾正：“我們的收入比你報的多得多。” 接著半開玩笑地說：“你要是擔心，想賣手裡的 OpenAI 股票，我立馬就能給你找到買家。”潛台詞很明顯：我們不愁錢，更不愁沒人信。奧特曼承認這是一場豪賭，賭的就是 AI 的能力和收入會繼續“陡峭地增長”。在他看來，那 1.4 兆不是負債，而是實現下一個目標的“彈藥”。他們真正恐懼的，不是錢花多了，而是“彈藥不夠”。沒有足夠的算力，就做不出更強的模型，也就無法產生更多收入。而作為最大的“彈藥供應商”，納德拉也力挺奧特曼，他說 OpenAI 交給微軟的每一版商業計畫，“每一次都超額完成了”。拆解新協議：微軟血賺，OpenAI 也沒虧這場對話的另一個核心，是雙方剛敲定的新合作協議。外界一直好奇，在這場聯姻中，到底誰佔了便宜？答案是：微軟拿到了“裡子”，OpenAI 獲得了自由。根據新的協議，微軟拿到的最大王牌，不是那 27% 的股權（估值約1350億美元），而是一項長達七年的“免版稅使用權”（Royalty-free access），可以盡情使用 OpenAI 的模型和 IP。 納德拉自己都興奮地表示，這相當於“免費獲得了一個前沿模型”（a frontier model for free）。這意味著，微軟可以把這個星球上最強的 AI 大腦，幾乎“零成本”地塞進它所有的核心產品裡——Office、Windows、GitHub、Bing……這筆買賣，堪稱科技史上最划算的投資之一。那麼 OpenAI 得到了什麼？答案是“有控制的自由”。新協議規定，OpenAI 的核心模型 API（你可以理解為 GPT-4o 或未來的 GPT-5）在 2030 年之前，將繼續在微軟的 Azure 雲上向大企業客戶“獨家”提供。 但是，其他所有產品——包括萬眾矚目的視訊模型 Sora、AI 智能體（Agents）、開源模型，以及未來可能推出的可穿戴裝置等——都不再受此限制。 OpenAI 可以自由地在亞馬遜的 AWS 或Google的雲平台上分發這些產品。這是一個精妙的平衡，微軟鎖定了雲服務的核心競爭力，而 OpenAI 則獲得了探索更多商業模式的廣闊空間。AI 的終極目標：科學發現與宏觀委託花了這麼多錢，繫結得如此之深，他們到底想去向何方？奧特曼給出了一個充滿理想主義色彩的答案：“AI 用於科學”（AI for Science）。他最期待的，是 AI 能夠做出那怕微小但卻是“全新的科學發現”的那一刻。 在他看來，當 AI 開始擴展人類知識的總和時，那就是超級智能的某種體現。納德拉則更為務實，他聚焦於人機互動的下一次革命。他將其定義為“宏觀委託，微觀調校”（Macro delegation and micro steering）。這是什麼意思？想像一下，你不再是對著搜尋框或聊天框小心翼翼地提問，而是直接給 AI 下達一個大任務，比如“幫我策劃並預訂下周去日本的全家旅行”。AI 會自己去搞定一切，只在關鍵節點回來問你：“酒店 A 和 B，你選那個？”這背後，是 AI 從一個“工具”到一個“管家”或“代理人”的轉變。我們每個人的未來：一個人頂一個團隊聊到最後，話題不可避免地觸及了 AI 對普通人工作的影響。納德拉提出了一個詞：“利潤率擴張的黃金時代”（golden age of margin expansion）。他預測，未來的公司，營收可能會翻倍，但員工數可能只會增加一點點。因為 AI 將每個員工的“槓桿率”極大地放大了。他舉了一個微軟內部的例子：一個負責網路營運的女主管，需要和全球 400 家光纖營運商打交道，工作極其繁瑣。她向上級抱怨，就算批准預算，也招不到足夠的人來幹這活。於是，她自己動手，用 AI 做了許多智能體，把整個維運流程給自動化了。這就是未來——“AI 讓你一個人幹一個團隊的活”。這不是一個關於大規模失業的恐怖故事，而是一個關於“重新學習如何工作”的提醒。在 AI 的加持下，一個團隊能完成過去十倍的工作量。未來，公司的“人頭數”增長將遠遠慢於“營收”的增長。這場對話揭示了一個清晰的現實：AI 競賽已經從程式碼和演算法的“數字戰”，正式進入了拼資料中心、拼能源的“物理戰”。而微軟和 OpenAI 這對已經深度捆綁的盟友，正試圖用天量的資本和一份精妙的協議，聯手定義下一個計算時代，以及我們每個人的工作方式。 (AI進擊之旅)

【新智元導讀】奧特曼與納德拉在OpenAI重組後首次同台，除了就重組幕後進行闡釋與討論外，兩人押注從App到Agent的範式遷移與Copilot落地，力求在邁向AGI的道路上兼顧效率與公益。坐在鏡頭前，40歲的奧特曼臉上綻放出難以掩飾的微笑——這種笑容通常只在他談起剛出生的兒子時才會出現，但此刻讓他同樣欣喜的是另一個「孩子」：算力。微軟首席執行官薩蒂亞·納德拉打趣說：「每當奧特曼談起他的新生寶寶或者電腦算力時，臉上都會露出笑容。」這一幕發生在一次備受矚目的對談中。奧特曼和納德拉這兩位科技領袖再次同台，慶祝雙方在本周敲定的一項里程碑式協議——一份旨在重塑AI未來的深度合作。誰能想到，六年前一次看似大膽的押注，竟孕育出當今科技業最引人注目的聯盟之一。事情要追溯到2019年。當時的OpenAI還只是個專注於AI研究的非營利組織，急需大量資金和算力來訓練日益龐大的模型。微軟適時拋出橄欖枝：10億美元的投資和Azure雲端運算資源。這在當時是石破天驚的賭注，甚至微軟董事會內部也一度存疑。然而，納德拉慧眼識珠，他從中看到了自然語言處理技術的新曙光，延續著比爾·蓋茲當年對自然語言介面的執念。這筆投資讓OpenAI得以在深度學習方向上放手一搏。正如奧特曼後來所說：「如果沒有薩蒂亞當初的篤定，我們不可能走到今天。」六年後的今天，雙方都笑稱這段合作「沒有指令碼，全憑信念」，卻結出令人驚嘆的碩果。史無前例的結構盈利與公益的雙贏本周宣佈的新協議，標誌著微軟和OpenAI這段獨特關係進入下一個階段。擴展閱讀：奧特曼：OpenAI上市，勢在必得根據協議，OpenAI正式完成了重組：在非營利基金會之下設立OpenAI集團公共利益公司（PBC）作為營利實體。非營利的OpenAI基金會持有價值高達1300億美元的OpenAI股份，一躍成為全球規模最大的慈善基金之一。這一設計旨在解決AI發展中的核心矛盾：既需要商業資本源源不斷地投入來推動技術極限，又要確保最終成果惠及全人類而非少數人。OpenAI基金會宣佈，首批將動用250億美元資金投向兩個領域：醫療健康和AI安全韌性。這筆巨資將用於攻克疾病和診斷難題，以及應對AI發展帶來的社會挑戰（如網路安全、防範AI誤用等）。奧特曼對此充滿熱情。他指出，市場機制並不能自動驅動這些方向的研究投入，但先進AI有潛力加速生命科學突破、提升社會對風險的抵禦力，理應有人去做。他說：「如果我們能用AI發現新藥、治癒疾病，並將這些發現開放給全人類，那將是很了不起的事。」OpenAI這種創新的「雙層架構」提供了一條路徑：上層的公益基金會把控方向和大義，下層的營利公司則可以從資本市場汲取「彈藥」，全速推進AI技術研發和產品落地。連加州總檢察長辦公室在審查後都表示不反對這一架構，可見其開創性。對於微軟而言，這意味著什麼？作為OpenAI最親密的戰略夥伴和最大外部股東，微軟的回報不再只是財務投資的帳面增值。微軟目前持有OpenAI約32.5%的股份（價值約1350億美元）。這樣的持股比例如同繫結了兩家公司的命運。納德拉興奮地表示：自2019年以來，我們與OpenAI一直共享一個願景——讓AI以負責任方式發展，並讓其造福大眾。這段從研究投資起步的關係，如今已成長為業界最成功的合作夥伴關係之一。奧特曼更是直言：「我真心希望薩蒂亞能從這筆投資中賺到一兆美元！」奧特曼半開玩笑地說出這個天文數字，既是對微軟早期支援的感激，也是對OpenAI未來價值的十足信心。雲端獨家Azure成就AI新引擎此次協議還明確了雙方在產品和市場上的分工與默契。根據新約定，OpenAI當前及未來最強大的通用人工智慧（AGI）模型的API，將在未來七年內獨家部署在微軟Azure雲平台上，對外提供算力服務。如果其他大型科技公司（如Google、亞馬遜）想直接獲取OpenAI的頂尖模型能力，只能通過Azure來實現，而不能在自家雲上部署這些模型。這項獨家安排將持續到2032年，除非在此之前OpenAI率先實現了AGI並通過獨立專家委員會驗證。這樣的獨家策略，無疑讓Azure成為AI開發者的「聖地」。過去一年，無數初創公司和大型企業為了使用ChatGPT的強大能力，紛紛把業務部署到Azure上。這直接推動了微軟雲服務業務的騰飛。2025財年第一季度，微軟智能雲部門收入同比大漲27%，其中Azure貢獻突出，增速遠超主要競爭對手AWS和Google雲。更引人注目的是，微軟披露其商用雲業務手握3920億美元的未完成訂單，同比增長51%，平均合同期約兩年。這些訂單中，一大部分正是AI相關的巨額算力合約。其中就包括OpenAI與微軟簽下的2500億美元Azure預購合同。這意味著OpenAI承諾在未來數年內購買天量的Azure雲資源，以確保自己訓練和部署AI模型所需的算力無虞。如此驚人的合同數額甚至引來了華爾街分析師的疑問：一家當前營收規模遠不及此的公司，如何消化數千億的雲服務支出？畢竟有報導稱OpenAI 2023年的收入不過數十億美元量級。然而，微軟CFO艾米·胡德（Amy Hood）對此並不擔心。她在電話會上解釋說，這些大單往往會按階段交付，而且Azure靈活的「彈性叢集」可以服務於任意客戶，「GPU和CPU等硬體只有在合同實際啟動交付時才會上馬」，微軟完全有信心管理好風險。更何況，過去一年OpenAI的業績增長驚人，ChatGPT自2022年11月開放以來僅兩個月就累積1億月活躍使用者，成為史上使用者增長最快的消費級應用。巨大的使用者基礎和付費前景（例如推出每月20美元的訂閱服務）讓OpenAI的營收曲線陡然上揚。據報導，2023年底OpenAI正在二級市場以860億美元估值融資，比年初估值翻了近三倍。這無疑增強了微軟的底氣——胡德直言，若非受限於算力供應，Azure的收入本可以更高。算力爭奪戰從炙手可熱到可能過剩談到算力供應，這對搭檔不約而同流露出既興奮又無奈的神情。當主持人問及增長瓶頸時，奧特曼和納德拉異口同聲地表示：「缺算力，缺到飛起。」奧特曼感嘆道：「我們受算力不足所拖累的程度，外界難以想像。」在過去一年，OpenAI多次不得不限制新使用者的接入速度、裁剪模型上下文長度，這背後都是顯示卡和伺服器產能的約束。納德拉也透露，如果有更多GPU，微軟Azure的雲業務原本可以有更高的增長。這不是誇張。據報導，微軟上季度資本開支高達349億美元，較前一季度猛增40%，其中很大一部分砸向新建資料中心和採購輝達H100等AI晶片。即便如此，遠遠無法滿足激增的需求。胡德無奈地承認：「我們已經連續好幾個季度供不應求，本以為趕得上，結果並沒有——需求仍在不斷攀升。」微軟髮現，瓶頸不光在晶片產能，還在於電力和機架空間這些最傳統的基礎設施。納德拉打了個形象的比方：「我們在打造一個行星等級的雲和AI工廠。」這個「工廠」需要的不只是矽片，還有鋼筋水泥、電網和冷卻系統的全面配套。兩位CEO判斷，未來兩三年內AI算力仍將嚴重緊俏。正如提供晶片的黃仁勳所言，短期出現「算力過剩」的機率幾乎為零。然而，他們也都經歷過網際網路和移動浪潮的周期性起伏，對於長期供需反轉並不掉以輕心。奧特曼甚至大膽設想了一種可能性：假如某天技術突破讓模型效率提高幾個數量級，每個人都能在筆記本上跑出一個個人版「AGI」，那今日對算力不惜血本的軍備競賽將驟然變調——正如20年前網路泡沫破裂時，過度建設的光纖曾一度閒置。但他話鋒一轉，「我們寧願先為未來做好準備，而不是屆時才後悔手慢了。」因此OpenAI寧可在算力上籤下超前的大單，也不願在關鍵時刻捉襟見肘。這種進取心與對風險的冷靜認知，正是微軟與OpenAI搭檔行事的一大特點：前瞻但不冒進，樂觀且不失審慎。軟體範式的巨變從App到Agent硬體層面的風起雲湧，只是AI革命的一部分。奧特曼和納德拉都深知：AI正在重塑軟體的形態和人機互動的範式。ChatGPT橫空出世讓人們初次體驗到，與AI對話可以跳過繁瑣的應用介面，直接獲得所需的答案或方案。這被納德拉稱為UI與AI能力結合的「魔法時刻」。而隨著模型能力不斷增強，這種對話式互動正進化為更強大的Agent。它不僅能回答問題，還能「動手」執行任務，幫你寫程式碼、整理日程，甚至自主呼叫其他軟體完成一整串工作。納德拉去年曾預言，傳統商業軟體（那些「罩在資料庫上方的一層薄殼」）將隨著Agent的興起而逐漸解體。過去企業軟體往往把資料、業務邏輯和介面封裝在一個系統裡，高昂的許可費買的就是這套固定流程。但現在，一個通用Agent就能理解自然語言指令，靈活呼叫各種後台服務來完成使用者的具體需求。這等於是把軟體的「業務邏輯層」替換成了AI。此舉對SaaS行業是顛覆性的，那些功能單一且昂貴的系統，可能被多才多藝的AI助手取而代之。然而，微軟並不擔心自家Office 365等產品會被顛覆。相反，他們主動為Office注入AI「靈魂」，推出Microsoft 365 Copilot，讓Word、Excel、Outlook等應用都增添對話助手，可以根據使用者意圖起草文件、分析表格、總結郵件。每位企業使用者每月願為此支付30美元，這個數目甚至高於Office套件本身的價格，可見其價值之大。發佈僅數月，Copilot的部署勢頭之猛超出微軟歷年任何一款辦公產品。類似地，軟體開發領域的GitHub Copilot也為程式設計師賦能，AI補全程式碼的同時，程式碼產出量暴增，反過來又提升了GitHub託管服務的黏性和價值。由此可見，在納德拉看來，AI並非軟體公司的終結者，而更像是強力催化劑。那些真正高頻剛需的軟體產品（例如Office全家桶）將通過融合AI變得更不可或缺；反之，一些低頻高價、缺乏資料積累的工具型軟體，則面臨被AI重構的風險。這也解釋了為何微軟近一年馬不停蹄地把「Copilot」戰略滲透到旗下幾乎所有產品線，從Office到Windows、從安防到開發工具，就是要在AI時代率先完成自我進化。不過，在消費網際網路領域，AI帶來的變革則更具顛覆性和懸念。搜尋引擎曾是全球最賺錢的業務之一，其商業模式是在億萬次簡短關鍵詞查詢旁顯示廣告，點選率雖低但勝在體量龐大。然而，當使用者開始習慣於向ChatGPT這樣對話式AI提出複雜問題，並直接得到整合結果甚至行動方案，傳統搜尋的流量和廣告曝光無疑會被分流。微軟早早在必應搜尋中整合了ChatGPT，引入聊天和生成式回答，同時嘗試在聊天結果中嵌入廣告和商品連結。但這種新形態能否重塑網際網路的商業規則，目前仍在實驗。納德拉坦言，還需要探索Agent商業模式——或許AI助手可以根據使用者需求直接下單商品或完成服務預訂，平台從中抽取佣金等等。不管怎樣，當人們不再頻繁點開網頁而是向AI提問，廣告和電商生態勢必要隨之遷移。這對Google和微軟這樣的巨頭來說，既是挑戰也是機遇。誰能率先釐清下一代人機互動的盈利模式，誰才能在這場範式轉換中勝出。人機共創的新時代在微軟和OpenAI的合作故事裡，還有一個常被忽略卻深刻的主題：生產力與人的角色。每一次技術革命都會引發關於「機器會取代人嗎」的擔憂，但歷史往往證明，新技術最終讓蛋糕變得更大。納德拉和奧特曼都堅定地相信，AI將開啟一場生產力的大爆發。正如蒸汽機之於體力、電腦之於重複勞動，AI將解放我們的腦力，讓人類專注於更有創造性的工作。微軟自身就是最佳範例：這家擁有22萬員工的科技巨頭，過去一年幾乎零淨增員工數，卻實現了營收兩位數的增長。其中一個原因，正是員工借助內部部署的Copilot大幅提高了工作效率。微軟網路營運團隊負責人最近分享了一件事：由於AI資料中心擴張太快，她的團隊原本需要額外招募上百人才能維持全球數百條光纖線路和裝置的維運，但預算和人才市場都不允許。她靈機一動，帶領團隊開發了一系列Agent來自動處理日常維運指令碼、監控告警響應等工作，硬是靠「AI員工」完成了原本需要幾十人才能完成的任務。這樣的故事每天都在微軟和其他採用先進AI工具的企業上演著。當然，要充分釋放AI提效的紅利，組織和個人都需要經歷一個「流程再造」和學習過程。納德拉將其比作辦公室軟體普及時的一場觀念轉變：還記得幾十年前，人們從手寫傳真轉向用電子表格做財務預測的那陣陣不習慣嗎？如今我們正處在類似的關口：從零開始學著與AI協同工作。員工需要學會如何巧妙地下達指令，如何審校AI產出的內容，如何在人機配合中最大化生產力。這是一種全新的「數字素養」。納德拉預測，經過一兩年的適應，企業將迎來既增收又節支的美好局面：營收因為AI創造的新機遇而持續增長，用人需求卻不像過去那樣線性攀升，現有員工在AI加持下可以覆蓋更多業務。這將體現在宏觀經濟上，就是勞動生產率和GDP增速的提升。有樂觀的經濟學家甚至預言，美國有望在AI時代重現年均4%經濟增長的輝煌。這聽起來近乎天方夜譚，但仔細想想，人類歷史上不也多次出現過類似的「躍升」嗎？重塑美國製造業的AI浪潮這場由AI引領的科技競賽，並非虛無縹緲地發生在「雲端」。它同樣深刻地影響著現實世界的產業格局，尤其是美國久違的再工業化浪潮。美國政府近年頻頻出台政策，與日韓等國達成合作協議，引資數千億美元用於美國本土的高科技製造和基建：包括晶片工廠、新型核能、清潔能源電網等等。這些恰恰是支撐AI時代算力所必需的命脈。微軟在威斯康星州豪擲73億美元興建全球最大的資料中心園區；台積電在亞利桑那州建設先進晶圓廠，輝達作為重要生態夥伴和客戶；初創公司也在德州、北達科他州等地開設液冷資料中心、風能發電廠。可以說，AI需求正在把資本重新吸引回製造業和基建領域，為傳統工業中心注入新活力。納德拉對此深有體會。他指出，一個超大規模資料中心的拔地而起，帶動的是方方面面的就業和投資：從本地建築、鋼鐵、水泥，到長期的維護、電力供應，再到周邊社區的服務業繁榮。這和當年製造業外流、工廠倒閉形成鮮明對比。更重要的是，美國的雲端運算龍頭公司（微軟、Google、亞馬遜）不僅在國內投資，也在全球範圍內輸出先進技術和裝置，幫助各國建設數字基礎設施。這相當於美國在新一代產業革命中牢牢佔據制高點，同時加強了與盟友的科技紐帶。可以預見，在AI驅動的下一波全球產業佈局中，那些擁有強大技術生態和可靠合作夥伴關係的國家，將贏得更多話語權和發展機遇。攜手開創未來從矽谷初創到估值千億美元的行業引領者，OpenAI用了不到十年；從錯失移動網際網路到押中AI飛輪，微軟則在納德拉時代完成了華麗轉身。這兩條軌跡本不相交，卻因為2019年的那次握手緊緊纏繞在一起。在外界看來，奧特曼和納德拉的組合頗有些「亦師亦友」的意味：一位是初生牛犢、不走尋常路的AI狂熱者，另一位是久經沙場、善於商業落地的產業舵手。正是這種互補，讓微軟與OpenAI的合作迸發出驚人的能量。雙方共同開發的ChatGPT引爆了全球AI熱潮，把深度學習從實驗室帶入尋常百姓家；微軟借助OpenAI技術為自家產品注入新生命，使得幾十歲的Office煥發第二春。更難得的是，他們沒有止步於商業成功，而是試圖探索更高遠的目標：在有生之年見證AGI的誕生，並確保它造福全人類。當然，前路並非坦途。如何讓AI安全可控、如何在全球監管尚未統一的環境下快速創新，都考驗著他們的智慧。就連奧特曼本人也承認，實現AGI的技術路徑可能會有出人意料的曲折；納德拉則在推動政府制定聯邦層面的AI法規，以免各州各行其是扼殺創新。可以說，這對搭檔不僅要寫程式碼、裝伺服器，還不得不穿梭於華盛頓和布魯塞爾，參與制定「遊戲規則」。但無論挑戰多大，他們眼中的機會更大——就像奧特曼在直播中所說：「如果明天真的出現了超級人工智慧（ASI），我們依然希望微軟幫助我們把它安全地帶到每個人手中。」曾幾何時，AI領域充滿了軍備競賽般的零和思維，而微軟與OpenAI攜手證明了另一種可能：當理想主義遇上實用主義，當初創的激情聯姻產業的力量，科技創新不僅沒有被冷冰冰的算力競爭磨去溫度，反而迸發出前所未有的生命力。正如一位業界評論者所言，這場合作「既關乎利潤，更關乎人類的福祉」。在波瀾壯闊的AI時代序幕中，微軟和OpenAI用行動寫下了耐人尋味的一章。而這故事的結尾，或許將由我們這一代人共同譜寫。技術的未來終將由人性與遠見來定義。 (新智元)