OpenAI 董事長：AI 就像網際網路1999泡沫；AI 的兆奇點在通話；護城河不是模型，而是“按結果付費”的業務閉環...

近一年，AI 行業的熱度已不用多說。各種“殺手級應用”前赴後繼，但在矽谷最核心的人眼裡，這可能更像是一場“AI觀光團”。

OpenAI 董事長、Sierra 的 CEO Bret Taylor 在最新訪談中直言：今天市面上很多 AI 應用更像表演，泡沫比想像中更嚴重，有人必然會賠得很慘。

這句話的份量很重。要知道，Bret 的履歷堪稱矽谷全景圖：

• Google 工程師起家，親歷網際網路早期；
• 創辦 FriendFeed 賣給 Facebook，升任 CTO；
• 創立 Quip，再賣給 Salesforce，當上聯席 CEO；
• 擔任 Twitter 董事會主席，見證馬斯克收購；
• 現在是 OpenAI 董事長，同時自創 AI Agent 公司 Sierra，估值已達百億美元。

這樣閃閃發光的履歷，橫跨了網際網路、社交、SaaS和AI四個時代，意味著他既是玩家，又像裁判。我從他的萬字專訪中，給你擰出了5條真正值錢的、能讓你在未來幾年看懂牌桌、甚至上桌的乾貨！

這不只是一篇大佬訪談錄，這是一份2025年的AI生存地圖。

01| 泡沫來了，別怕，但要會站隊

所有人都在問：AI是不是泡沫？

Bret Taylor的答案是：是，但這更像1999年，而不是2018年。什麼意思？

2018年的區塊鏈泡沫，是屠龍之術，技術很酷，但除了炒幣，幾乎找不到一個能讓普通人生活變得更好的場景。

而他把當下比作 1999 年的網際網路泡沫：

• 當年的寵物電商 Pets.com、生鮮配送公司 Webvan，轟然倒下。但是當年看似荒謬的想法，比如“網上買菜”（Webvan），十幾年後卻蓬勃發展。
• 但同一時代，Google、Amazon 卻一路成長為超級巨頭；

區別在於：腳下的土壤變了。

當年沒有智慧型手機，沒有普及的移動支付和定位系統。點子往往沒錯，只是時機太早。AI 也是如此，許多今天看似荒誕的想法，或許只是提前了幾年出現。

而Bret Taylor又說，兩件事會同時為真：

• AI會像網際網路一樣，從根本上重塑經濟，創造巨大的價值。
• 我們正處在泡沫中，大量的錢會被浪費掉。

這給我們什麼啟示？

對於創業者和投資者來說，現在判斷一個項目，核心問題不該是“這個想法酷不酷”，而應該是 “支撐這個想法的技術、成本和使用者習慣，現在到位了嗎？”

而對於職場人，不要因為“泡沫”二字就覺得一切都是假的。要看你所在的公司，是用AI解決一個真實存在的、能算得出來帳的“痛點”，還是在追逐一個無法落地的“概念”。

02| 應用不等於AGI，企業要買的是解決方案

軟體已死，未來只賣“結果”。這是整場訪談裡，我覺得最顛覆的一點。

傳統軟體公司怎麼賺錢？賣許可證（license）或者訂閱（subscription）。你付了錢，軟體能不能用好，那是你和系統整合商的事。一旦項目搞砸了，軟體商指責整合商，整合商指責客戶，客戶只能自認倒霉。

而Bret的新公司Sierra，商業模式完全不同：按結果付費 (Outcome-based Pricing)。具體到客服場景，就是：

• AI Agent獨立解決了客戶的問題，比如辦完了退貨、改好了訂單，Sierra才收費。
• 如果AI搞不定，轉給了人工客服，那這次服務免費。

這聽起來簡單，背後卻是一場商業模式的革命。它意味著供應商和客戶的激勵第一次被徹底拉平了。你不再是為工具付費，而是為搞定一件事付費。

其實，Agent（代理人）這個詞的詞源，就包含了“自主性”和“代理權”。一個真正的AI Agent，就應該像你僱傭的一個靠譜員工，按完成的任務量拿提成。從“賣鏟子”到“包挖到金子”，這才是AI時代商業的底層邏輯。

Bret 還有一句關鍵判斷是：“應用型 AI 公司，不應該追求 AGI。”

理由很簡單：

• 預訓練大模型的門檻極高，燒錢無底洞；
• 企業真正要的不是模型，而是能落地的解決方案。

他舉例說，法律智能體 Harvey 能在律所落地，是因為它幫客戶做了“反壟斷審查”，而不是因為它賣 AI。
企業從不關心背後是 GPT-4、Claude 還是別的模型，他們只關心：能不能解決我的問題。這也解釋了為什麼 Sierra 的商業模式是“結果導向”。

其實，在他看來，三年前人們想像的 AGI，現在其實已經實現了：

圖靈測試早就跨過了；

模型已經能在部分數學問題上提出新思路。

但這也帶來一個悖論：我們不斷移動球門線。當初以為的智能邊界，被 AI 一次次突破。於是，矽谷開始拋棄“AGI”，換上更炫的名號——“超級智能”。

Bret 的擔憂在於，一旦智能超過人類，靠人類自己去監督是不可能的。
未來，或許需要“AI 監督 AI”，才能保證安全。

03| 忘了聊天框吧，AI的第一個兆戰場在你的電話裡

一提到AI客服，你可能首先想到網頁右下角的那個聊天框。

但在Bret 的一線實踐裡，事實是：語音互動的需求已經超過了文字。

為什麼？語音幾乎沒有學習成本。

他打了個比方：AI正在把最古老的“公共電話交換網”（PSTN）——也就是我們打了上百年的電話——第一次真正變成數位化的網際網路管道。

過去，打電話是企業最昂貴、最頭疼的服務管道。一個客服電話的“單次接觸成本”在10到20美金之間。很多消費品牌的客單利潤還不到這個數，所以他們寧願讓你在網站上繞迷宮，也不想讓你找到電話號碼。

這不是因為他們不關心你，而是因為“跟你說句話就得虧本”。

現在，LLM（大語言模型）把這個成本降低了近兩個數量級。突然之間，與所有客戶進行有溫度、真實的對話，在經濟上變得可行了。

Bret把這稱為“止痛藥”（Painkiller），而不是“維生素”（Vitamin）。

聊天框對話的體驗最佳化是維生素，錦上添花；而解決掉積怨已久、成本高昂的電話等待問題，是真正的止痛藥，是剛需。

落地建議是，如果你在做跟使用者打交道的業務，請立刻審視那些最傳統、最“笨重”、成本最高的溝通環節。比如：

• 保險行業的理賠報案與進度查詢電話。
• 銀行的信用卡帳單分期申請電話。
• 零售業的保修鑑定和退貨電話。

這些地方，就是AI Agent最先能創造百倍價值的“黃金地帶”。

04| 別再迷信大模型了，真正的護城河是“髒活累活”

很多人覺得，做AI應用，就是選一個最強的模型（比如GPT-5），然後接個API就完事了。

Bret直接戳破了這個幻想：“把ChatGPT和一個知識庫拼在一起，現在已經是一個工程師的周末項目了。”

那Sierra價值100億美金的“秘密武器”是什麼？

不是自研大模型，而是一整套複雜的“編排與護欄”系統。

他透露，在Sierra的平台上，使用者和Agent的任意一次互動，背後可能涉及到20次以上的模型呼叫。這裡面混合了不同功能、不同成本、不同速度的模型。

就像一個頂級大廚，他用的不是一口“萬能鍋”，而是懂得在什麼環節用猛火爆炒的鐵鍋，什麼環節用慢燉的砂鍋。真正的護城河，正是應用場景的深耕：

• 監管護欄： 在處理銀行、保險、醫療這種強監管行業的對話時，如何用確定性規則和AI監督模型，確保對話100%合規？
• 精準轉寫： 模型把“and”或“or”聽錯了無傷大雅，但把你的銀行帳號聽錯了，就是災難。如何保證關鍵資訊的絕對準確？
• 環境降噪： 你在路邊打電話，汽車一聲鳴笛，AI會不會以為你在打斷它，然後就閉嘴了？如何讓AI分清背景噪音和有效資訊？

AI時代具有二階效應，真正的贏家還沒有出現。

今天的大多數 AI 應用，Bret 稱之為“AI 觀光”——看上去炫酷，卻難以落地。
但他也相信，每一個垂直場景，最終都會誕生一家公司，把 AI Agent 做成企業級解決方案，比如：

• 法律 Agent（Harvey）；
• 客服 Agent（Sierra）；
• 會計、供應鏈、審計……都可能會出現專門的 Agent 公司。

機會不在於造出更強的“發動機”（LLM），而在於圍繞這個發動機，造出能在特定賽道（如金融、醫療、法律）上安全、高效、可靠跑完全程的F1賽車。

這與當年的 SaaS 極其相似：
最初大家都在做“表演性項目”，後來才逐漸沉澱出 Salesforce、Workday、ServiceNow 這樣的行業巨頭。

這需要極深的行業知識（Domain Knowledge）。你的行業經驗，就是你最好的護城河。

05| 給普通人的AI生存指南：從“碼農”到“系統包工頭”

AI能寫程式碼了，Bret自己引以為傲的“重寫Google地圖”的傳奇經歷，可能幾年後一個AI Agent就能搞定。那我們這些“人類電腦”（Computer，這個詞最早就是指做計算的人）該怎麼辦？

Bret的觀點很有意思：軟體就像一片草坪，你種下它，就得負責養護它。

就算AI能在一夜之間幫你生成一個ERP系統，你敢用嗎？新的會計準則出來了誰來更新？出現安全漏洞了誰來打補丁？

所以，工作的價值核心正在發生遷移。

過去，你的價值或許在於“寫程式碼”（砌磚塊）。未來，你的價值更在於“設計和維護一個能解決問題的系統”（當好包工頭）。這意味著你需要掌握一套新的技能：

1. 任務分解能力： 能否把一個複雜的業務需求，拆解成AI Agent可以執行的、有清晰邊界的步驟？
2. 指標定義能力： 如何為每個步驟定義成功與失敗的量化指標？（這就是前面說的“按結果付費”的基礎）
3. 風險管控能力： 能否預判系統中可能出錯的環節，並設計好兜底方案（比如，什麼時候必須轉人工）？
4. 成本最佳化能力： 能否為不同任務，選擇性價比最高的模型或工具組合？

說白了，你不再是一個單純的執行者，而是一個“AI系統架構師+項目經理+風險控制官”的集合體。你負責畫圖紙、定標準、做監理，然後把具體的砌牆工作交給AI。

寫在最後

最古老、最笨拙的管道，正在被AI注入靈魂，被新的商業模式重新定價。

Bret Taylor的分享，最大的價值在於他始終在用“第一性原理”和“商業本質”來思考AI。他沒有被技術的光環迷惑，而是牢牢抓住兩個字：價值。

為客戶創造可衡量的價值，然後從中分一杯羹。

這個樸素的道理，在AI的漫天泡沫中，或許就是那個最堅固的、能讓你穿越周期的救生圈。

泡沫終將破裂，但價值永存。誰又會成為下一個 Amazon呢？ (Vero的AI島)