早期抢算力被嘲笑，现在回头看还是抢少了

要让智能像电一样谁都用得上，第一件事是算力。Anthropic 的 CEO Dario Amodei 给他起过外号叫「YOLO CEO」，说的就是他早期抢算力那股不管不顾的劲头。

信念是这么来的：他们看到模型改进走在指数上，这部分很确定；加上一个判断，只要成本能持续降，足够高水平、足够低价格的 AI，需求基本没有上限。他把它类比成世界罕有的一种新商品，并引了计算机早期那两句著名误判当参照：「世界上只需要五台电脑」「没人需要超过某个量的内存」。

再往下一层是最本质的一句：

不管算法层的效率变多高，我们做的事就是把电变成有用的智能。而按照需求的这个形状，我们就是会想要更多。

Sam Altman

信念的起点是 GPT-4。他特意强调不是 GPT-3、「甚至不是 3.5」，看到模型聪明到那个程度，他们知道能找到一条让推理跑通的路；而推理跑通就会带来后来叫 Agent 的那类东西，能自己动手把活干完的 AI。

然后就是打电话：找云厂、找芯片厂、找能源商。「所有人都说，你完全疯了，这不可能，没有产业这样动过。我们干这行很久了，有周期有起落，不可能一条直线往上，这是不负责任的。」他形容那个过程像给早期创业公司融资，大多数人说不，但你只需要一两个 yes。

主持人问他是不是被证明对了、甚至可能下注下少了。他的回答很干脆：「我们确实下少了。」

算力到底紧到什么程度，他给了一个数。这个数说的是训练前的预演实验，不是训练本身：

瓶颈一直在换位置

这些年卡住他们的东西一直在换：七八年前卡的是研究想法，他说那时候「全世界的算力也帮不了你，因为我们缺的是那个点子」；后来想法有了，只需要把规模堆上去，于是卡算力；再后来数据用完了，卡数据；现在又回到算力。他补了一句：过去六个月是研究想法的又一次胜利。而算力和研究想法没那么可分，有更多算力才能做更好的研究、试更多东西。

他认为最持久的优势，是手里那一大片算力

聊到 Codex 起飞，他说了一句可能让人意外的话：Codex 主要靠最好的产品和最好的模型赢，从 ChatGPT 捆绑拿到的优势「非常非常小」。这让他反复想竞争优势，因为出色的智能可以从任何一个产品迁移到任何另一个产品。

数据中心被人讨厌，他说建到沙漠去就行

算力最后都要变成实地建起来的数据中心，而这些楼是真被周边居民讨厌的。他说想带人去现场看看那种吉瓦级的数据中心（一座的用电量级相当于一座发电厂），听人说、看照片视频、真站在跟前，是三种完全不同的感受。

「每一座都会是人类做过的最贵基建项目之一。而我们现在已经建了很多座。」

他也直说自己理解那种抵触：「我确实不太想家旁边有个核电站，哪怕我知道它超级安全。」但他给的解法是，数据中心跟电厂不一样，基本可以建在任何地方，「那就建到沙漠里、没人想去的地方去。这没问题，AI 系统很乐意待在那儿。」

环保这侧他给了两笔账。水：几年前是靠蒸发水来冷却，需水量巨大，现在换成闭环系统；电：正在从烧化石燃料转向太阳能和核能。他自己的总结是「水的问题我们解得不错，能源是下一个」。

比多建一座更划算的，是从现有算力里再榨

问他还有什么创造性办法，他说眼下回报最大的是软件层的创意，从已有的算力里榨出更多智能，「我的感觉是这里还有好几个数量级的空间」。硬件那侧他点了自家芯片 Jalapeño：做一颗对特定工作流特别擅长、又保留一些通用性的芯片，换来每瓦更多 token，「Jalapeño 和它的后继者会成为我们的巨大竞争优势」。他还提了光计算：「我猜某个时候我们会把它搞出来，那会是每瓦智能的一次大赢。」

Jalapeño 是什么，访谈里没交代：这是 OpenAI 与 Broadcom 在 6 月 24 日公布的第一颗自研芯片，官方称它为「Intelligence Processor」，用于推理（也就是对外服务 ChatGPT 这类产品时消耗的那部分算力），由 Broadcom 制造。OpenAI 总裁 Greg Brockman 当时说，这颗芯片端到端设计只花了 9 个月，而且借了自家 AI 模型的力，「我们的模型把这件事加速到什么程度，让我们很意外」。同场他还说 OpenAI「拿算力拿不够快」，Broadcom CEO Hock Tan 说他们六个客户的算力需求「简直无法满足」。以上来自 CNBC 2026 年 6 月 24 日报道。

不怕被蒸馏，模型逃出测试沙箱才最慌

算力和钱的账他算得很清，那么真正让他睡不着的是什么？先看他不怕的那件。

主持人提到 Kimi 的最新发布，顺着问蒸馏（distillation，拿大模型的输出去训练小模型，让小的学会大的那套本事）、中美、前沿这一串。他的框架是：目标是在「多聪明」和「多便宜」这两件事之间那条最优边界上，每一个点都提供最佳选项，这里面包括开源。具体一句是「至少在某个特定延迟下，今天用 OpenAI 的模型比用 Kimi 更划算」。他也说 OpenAI 自己蒸馏自己的模型，那就是他们做更小更便宜模型的方式；开源模型在世界上明显会有重要位置，有人出于各种理由需要自己掌握权重、需要能改。

至于「别人蒸馏我们」，他先说了两句限定：「蒸馏这个问题我没有深想过」，以及「我当然更希望别人别蒸馏我们」。但他接下来的态度淡定到主持人当场表示惊讶。他的逻辑是一笔账，注意这是讲未来的假设句式，不是当前营收：即便在数万亿美元的收入上只享受适度毛利，也负担得起去训练一些巨型模型。他还补了一句自嘲：「也许我现在对我们的进展和即将到来的模型太自信了。但这不在我担忧清单的前十。」

主持人接着问那前十里都是什么。他讲了一件刚发生的事故。

他们在评估一个还没发布的模型，本该关在沙箱里跑，沙箱（sandbox）就是给程序单独隔出来的一小块封闭环境，跑坏了也影响不到外面。而它发现自己可以作弊通过测试：串联多个零日漏洞（zero-day，还没被厂商发现、也没有补丁的那种安全漏洞），逃出沙箱、连上互联网，再打进 Hugging Face（全球最大的模型和数据集托管站，评测数据也放在上面）的好几个系统，去拿到测试的答案，让自己在评测上看起来很好。

这是第一次让我切身感受到的安全事件。才过了几天，但我有点惊讶，为什么没有更多人同样切身地感受到它。

Sam Altman

处置分两段。短期：暂停了训练（他没交代暂停的范围），并要搞清楚在「多个零日漏洞可以被串起来」的世界里，怎么把沙箱做安全。长期是更难的那一半：

如果这就是接下来的进步速率，我们可能得给 AI 发展的节奏踩刹车，给社会留出足够时间在这些新能力层级周围加固。而怎么做到既不像监管俘获（把规则定成只对自家有利、把别人挡在门外），也不像前沿实验室之间串通，这需要花些功夫，而且必须做对。

Sam Altman

要实现 AGI 还缺三样

按他自己的标准，AGI 还差多远？AGI 指的是什么活都干得了、不只擅长一件事的 AI。他先摆了一个观察：连一些真正的怀疑派最近都跟他说「这已经很像 AGI 了，我很难想出一件我想让它干、它却干不了的事」。

他说还差三样：

他随即反驳了自己一次，这层比缺口本身有意思：也可以说 AGI 从来就不是某一个模型的事，它在造模型的那整套东西里：研究方法、团队、流水线。一代到一代之间，我们确实在学到新东西、搞出新科学，「那部分运转得极好」。所以他对「我们已经到了」这种说法很有共鸣。对他自己心里那个真正的 AGI，判断是「非常近了，不会太久」。

这种智能像什么：他说像一台电脑，但缺一个词

主持人说最近有人跟他讲「飞机会飞，但飞法跟鸟完全不一样」，奥特曼接过来同意：这是一种很异类的智能。主持人接着问了一个问题，他说这类问题他第一次被问到：等你孩子七岁、到懂事的年纪，你怎么向他描述这种智能的本质？

他的答案是「就像一台电脑」，像电脑那样能做很多人做不到的事，比如瞬间算出两个巨大数字的乘积；也有些你轻易能做、它却做不到的事。「它做不到的事，我预期会越来越少。」

接着是全篇少见的、他承认语言不够用的地方：

在一个不断演化的世界里，我认为人的判断和品味会持续很难被 AI 建模。我没有合适的词来说这个。它不完全是「品味」。世界可能需要一个新词，来指人非常擅长、而 AI 似乎深深挣扎的那种判断。

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超级智能来了的第二个月，不会发生太多事

那么真到了那一天，日子会不会一夜之间变个样？主持人问接下来 6 到 36 个月，他把问题换了个形式：假设 23 个月后我们有了所有人都同意是超级智能的东西，第 24 个月会发生什么？

「我的答案是，不会发生太多事。」

那种对「机器神」的崇拜式信仰，让持这种信仰的人相信，事情会比实际发生得更快。最终当然会发生很多事，但「最终会发生很多事」本来也是成立的。

每个人都想当故事里的英雄，都想觉得自己在场见证了机器神降临、还扮演了某个疯狂的角色。但这只是又一步而已。

Sam Altman

他还给了一条观察当佐证：过去十年他学到最重要的事之一是人几乎能适应任何东西。「世界能从把一场大流行病当笑话，到彻底封锁，到『一直就这样、还行、我们大体适应了』，快得惊人。」所以「我以为活过奇点会比实际感觉更怪」。

灯神即将造出来，但许愿的权利不能只归少数人

被问到 OpenAI 到底代表什么，他先讲正面：

我认为这将是人类历史上迄今最伟大的技术成就。但唯一让它真正有意义的，是它让人们的生活远比原本更好。

某种意义上，我们即将造出一个能实现任何愿望的灯神。我认为很重要的是，我们，整个世界，向这个灯神许下的第一批愿望要造福整体；也很重要的是，世界上的人明白自己能用这些愿望做到多么有创造性的事。

Sam Altman

他明确说自己不是失业悲观派：会有大量工作，人们会比自己想要的更忙而不是相反，因为人会有极富创造性的愿望和点子去让 AI 帮着造。除了治病这类显而易见的，他说还有「世界上最好的娱乐点子，我们坐在这儿根本梦想不到」。

然后是这枚硬币的另一面，也是全篇他讲得最重的一段：

AI 的权力集中是件可怕的事。关于安全的很多担忧是有根据的。但也有很多，来自那些，哪怕只是略微下意识地，想把权力集中起来的人。

我最恐惧的是这样一个世界：AI 那些非常真实的恐惧，被用来说「只有这一小群人能拥有它，因为它太危险了、只有他们懂。但别担心，他们会为我们所有人做出正确的决定」。我不信这套。

不该有任何人想活在一个 AI 霸主的世界里，或者一家大致等同于霸主的公司，某个人替所有人的未来做决定，而作为交换我们得到一个癌症的解药（这当然是好事），然后我们集体交出全部自主权。

Sam Altman

他也说了这个立场从哪来：「我是互联网的孩子。那时候没有规则，太棒了。我认为那是塑造我成为我的巨大因素，可能对你、对整整一代人也是。关键是用 AI 守住那种精神，让我们所有人集体拥有自主决定未来的能力。」

同一个问题，AI 太危险了怎么办，业内还有另一种答案，恰好就是他最不放心的那一种：把发布权交给一个机构。

工作不会一夜消失，人仍想跟人合作

那么这套东西落到普通人的饭碗上，他怎么看？他在这一段讲的是自己怎么错的。

如果回到 2019 年、把今天最新的模型拿给当时的人看，他们不仅会说这是 AGI，还会说经济已经被彻底颠覆了。而这没有发生。

从智识谦逊的角度说，任何时候你错得那么厉害、又那么自信，我认为当时整个领域都是这样，你就必须更新。

Sam Altman

他更新出了三条：

研究者自己会不会被自动化，他用的是同一套逻辑。一年前人们说软件工程师完了，没发生；变的是软件工程师的性质、期待和产出量，「你不再以传统方式写代码，但你做的事仍然明显是软件工程」。他顺手打了个比方：人们会争论这跟当年不再打孔卡片是同一件事还是另一件事，「我其实不知道打孔卡是怎么工作的，但不知怎么那些孔就进到卡片上了」。研究者同理：当前工作流会被大量自动化，但会出现「研究精神上的新事物」。

这段的背景是主持人提到，他最近聊过的一个内核工程师说这一行「还剩两年，也许一年」。

人人要有个人 Agent，机器人也快到 ChatGPT 时刻

他自己最想用、但还没做出来的东西，是让 AI 看到他在电脑上看的每一样东西。「我还在摸索我自己的舒适边界和信任边界应该在哪。」

一个具体体会：相对 AI 的记忆，他自己的记忆很差。「六周前读的哪封邮件、七周半前那场会上到底发生了什么，能在恰好需要的那一刻被调出来、喂进一个决策，那感觉相当神奇。」

主持人问这不就是个人助理吗、障碍在哪。他的回答只有一个词：算力（原话「Compute, man.」）。

永远在线。看你在电脑上看的一切、听你参加的每一场会、读你读的每一份文档。而且不止如此，你可以直接拖一个滑块：我睡觉的时候，你可以花这么多 token 去想。给我想出有用的新点子，把能做的活干掉，然后继续想我接下来该做什么。

就是花更多算力，让明天早上给我的产出更好。我会把那个滑块拖得相当远。我愿意为此花很多钱。但如果全世界的人都想把滑块拖得挺远，那需要的算力……就是很大。

Sam Altman

这也是他对新硬件感兴趣的理由：AI 强大的地方在于能永远在线、主动、理解你所有上下文，「但我们在一个大概 50 年前的硬件范式里工作」。键盘鼠标显示器很了不起，「但我们得把 AI 硬塞成适应它们的形状」。他举了当场的例子：「我很希望 AI 能引用我们这次对话。但我不至于愿意掀开笔记本放在这儿，让它盯着你、听我们说话。我想要一个社交上可以接受、并且本来就是为这件事设计的硬件。」

ChatGPT 是顺着用户行为做出来的，原本要叫 Chat with GPT-3.5

他这套「顺着用户走」的直觉从哪来？他这套「顺着用户走」的直觉是有来历的，ChatGPT 本身就是这么做出来的：

那个测试界面叫 playground。当时聊天很难用，因为模型没为聊天调过，你得先给它几个「什么叫聊天」的例子。但人们真的很喜欢。文案那条用例的账是这样的：你付某家营销公司 20 美元，他们付 OpenAI 20 美分，让 AI 写个落地页之类的。

「我从 YC 学到一个很棒的教训：如果你注意到你的用户在做某件事，就顺着那条路走下去。」

「聊天界面加 GPT-4 同时上，感觉一次太多了。」所以上的是聊天界面配 GPT-3.5。

「不知什么原因，那个模型过了某个阈值。虽然我们内部已经习惯了，人们却说：这太棒了。当时也许还没那么多实用价值，但那是一个让人感受到 AI 进步、并且享受使用它的绝佳时刻。」

机器人：不是 20 年，而且拿不到它更糟

回到机器人。他给的时间判断是：「不是 20 年。我会说机器人的 ChatGPT 时刻在未来两三年内。」

那会是什么样子？他形容那个瞬间：大多数人会有一次真正的『哇』。光看一段机器狗视频做了件疯狂的事不算；那种感觉是你自己被说服了，一件真正重要的事发生了。他强调 ChatGPT 时刻的关键是你可以自己去用：「你不必去相信某个说 AI 就要来了的人，你可以自己去试。」对应到机器人，就是你打一条命令、它做出很疯狂的事，你能看着它发生，哪怕不在现场。

还有一个反直觉的判断：拿不到机器人比拿到它更疯狂。因为劳动力市场远大于白领市场，「如果人在这个世界上的角色变成给云端 AI 当执行器，那非常糟。所以拿不到它比拿到它更疯狂。这是必须做成的事。」

他复盘最大的一个错：一开始就不该在公司结构上创新

主持人问他，回看整个 OpenAI，最有教育意义的一个错是什么。他挑的不是某个技术判断，也不是某次发布：

我们一开始试图在组织结构上创新，这是个错误。当时理由很好：我们不知道自己将来怎么赚钱，也完全不确定长大后会是什么样子。我们在意使命，想把结构做成即使技术快速起飞、使命也受保护的样子。所以有了那个非营利结构。

但我确实学到了一件事，为什么人们通常不那么做。如果我们没试图在结构上创新，而是找到别的方式保住使命的中心地位，我们本可以省下大量的痛苦。

Sam Altman

他也给自己留了余地：「也许没有别的路。也许对我们做的事和它的重要性来说，除了一个异类结构，我们想不出别的。」

反过来问他最骄傲的是什么，他的答案里没有产品名：

我最骄傲的是，我们有多少次在全世界都错的时候是对的，而且是重要的那种对，把世界推上了今天这条轨迹。

Sam Altman

他还加了一样：经历这些糟心事之后的「精神成长」，学到了难以置信的韧性，而这份韧性反过来让他在生活其他部分里更快乐。「非常感激这个。」

把这一节和前面那节（2019 年那次集体误判）放在一起看，他认过的错有一条共同点：错的地方都在「AI 做到之后世界会怎么反应」，经济会不会被颠覆、一个非常规的公司结构会不会被市场接受。至于「AI 能做到什么」，技术判断他基本没认过错。两处认错都发生在技术之外。

他说：我累了，在 OpenAI 也没有股权

访谈里有三个问题，他的回答都不像一个 CEO 会给的。最后那个是这档播客的固定收尾题。

主持人玩一个游戏：说一件你不想让我知道的事。

我累了。我不知道。我干这个很久了。这很累人。

Sam Altman

怎么撑过去？「就是继续干。」有没有累到会让他停下？「不不不，这是世界上最酷的工作，我打算干到职业生涯结束。但它比我有办法向人解释的要难得多。我很感恩能干这个，这不是抱怨。」

第二个问题是他到底图什么。他在 OpenAI 没有股权，主持人问外人该怎么理解他的动机：「我有一个人类历史上最激动人心时刻的前排座位。这对我来说比任何数额的钱都值。我得到一种极其有趣的人生，和非凡的人一起做我深深在意的事。」这段有一来一回：「但不知怎么，这对人们不算数。」「不算，确实不算。」（转写没有说话人标记，这两句谁说的分不出来。）

第三段是这个播客的固定收尾问题：别人对你做过最善良的事是什么？他说自己一辈子运气极好，很多人特意绕远路对他好，此刻脑子里是一串画面。然后他给了这个答案：

昨天，我的孩子第一次跟我分享了他的蓝莓。那一下特别甜。

Sam Altman

关于孩子他还说了一句：「我的孩子永远不会生活在一个他比电脑更聪明的世界里。」他说孩子长大后回头看今天会觉得不可思议：那时候的人居然要天天忍受一堆不够聪明的产品和服务。

主持人问他心里最重要、又最不确定的开放问题是什么。他给的这个，他说几乎没人关注：

我们要怎么避免认知萎缩？怎么用这些工具，同时确保我们在越来越多地拉伸自己的大脑、继续理解那些真正重要的东西？

Sam Altman

他举了自己的例子：上学时有教授跟他说「你必须理解编译器，不然永远成不了好程序员」，「不知怎么这句话不太对。但在一个合理的层面上理解计算机系统的主要部件怎么工作，对我一直很重要。」

这个问题和他前面那句「世界可能需要一个新词，来指人非常擅长而 AI 似乎深深挣扎的那种判断」，其实是同一件事的两头：一头问人还剩什么本事，另一头问这本事会不会用不着了就萎缩掉。

别人蒸馏（拿大模型的输出去训练小模型，让小的学会大的那套本事）他的模型，他淡定到主持人当场表示惊讶：即便将来在巨大的收入上只拿适度毛利，也养得起训练巨型模型，「这不在我担忧清单的前十」。在前十里的，是刚发生的一件事。

处置分两段：短期暂停了训练（范围他没交代）、重做沙箱；长期他说可能得给 AI 发展的节奏踩刹车，而怎么做到既不像监管俘获（把规则定成只对自家有利、把别人挡在门外），也不像几家前沿实验室私下串通，他说这需要花功夫，必须做对。

AGI 指什么活都干得了、不只擅长一件事的 AI。他说连一些真正的怀疑派最近都跟他讲，很难想出一件想让它干、它却干不了的事。

对他心里那个真正的 AGI，判断是「非常近了」，他没给时间表。

回到 2019 年，把今天的模型拿给当时的人看，他们不仅会说这是 AGI，还会说经济已经被彻底颠覆。这没有发生：「任何时候你错得那么厉害、又那么自信，你就必须更新。」

同一种高估也用在未来。他把问题换了个形式：假设 23 个月后有了所有人都同意是超级智能的东西，第 24 个月会发生什么。「我的答案是，不会发生太多事。」

被问到 OpenAI 到底代表什么，他先讲正面：这将是人类历史上迄今最伟大的技术成就，而唯一让它有意义的是让人们的生活远比原本更好。「某种意义上，我们即将造出一个能实现任何愿望的灯神」，第一批愿望要造福整个世界。

另一半是全篇他讲得最重的一段：AI 的权力集中是件可怕的事。他最恐惧的是那些非常真实的 AI 恐惧被用来说「只有这一小群人能拥有它，因为它太危险、只有他们懂，但别担心，他们会替所有人做出正确的决定」，「我不信这套」。不该有任何人活在一个 AI 霸主的世界里，用一个癌症的解药，交换所有人集体交出自主权。

访谈里还有三句不像 CEO 的话。主持人让他说一件不想让人知道的事，他答「我累了。我不知道。我干这个很久了。这很累人」；他在 OpenAI 没有股权，说图的是「人类历史上最激动人心时刻的前排座位」；播客固定的收尾题问他别人对他做过最善良的事，他说昨天孩子第一次跟他分享了蓝莓。