新智元报道
编辑：定慧桃子
在红杉 AI 峰会上，奥特曼畅谈了 AI 未来：2025 年智能体开始实用、2026 年推动科学发现、2027 年机器人进入现实世界。他回顾了 OpenAI 成果从实验室到 ChatGPT 的演进，并提出「核心 AI 订阅」愿景。
刚刚，奥特曼在红杉 AI 峰会的演讲终于完整「放送」出来了！
这位 OpenAI 灵魂人物，在这场信息密度极高的演讲中，表现得游刃有余，似乎并没有受到最近 OpenAI 重组，以及和微软谈判的影响。
这次演讲中，奥特曼预测了三年内 AI 将真正的进入现实世界，并彻底改变我们的生活。
未来的 AI 模型非常小巧，但足以容纳你整个人生的经历。
2025 年，AI 智能体真正开始走向实用，特别是在编码方面。
2026 年，AI 做出重大科学发现，推动下一波经济增长。
2027 年，AI 将进入物理世界创造价值。
不仅如此，他还重点分享了 OpenAI 的往事、未来的 AI 产品和商业逻辑，以及维持组织效率的方式：
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ChatGPT 如何从 2016 年实验室的玩具变成 2022 年至今最受欢迎的产品
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未来AI产品与商业逻辑：打造「核心 AI 订阅」，并容纳每个人的人生经历
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如何维持组织效率：保持「小团队、大责任」
接下来，我们将深入拆解这三大核心命题，并揭示奥特曼关于未来 AI 的四项前瞻预测。
读完后，你一定会惊叹：原来 OpenAI 的历史竟如此跌宕精彩，同时也将收获对未来 AI 发展的深刻理解。
意外的惊喜
从实验 AI 走向 ChatGPT
一开始，奥特曼回顾了 OpenAI 六年蜕变，研发从实验室 AI 逐渐催生了 ChatGPT 创世之作。
· 早期探索
2016 年，OpenAI 约 14 人小团队，初获黄仁勋亲手交付首台 DGX-1。
当时，所有人对 AI 应用方向并不明确，只是有着非常坚定的 AGI 信念和方向感。甚至，就连 LLM 概念也是遥不可及。
初期，团队聚焦游戏，研发的 OpenAI Five 在 Dota 2 中击败了业余人类团队。
不久后，OpenAI 内部逐渐转向了无监督学习，GPT-1、GPT-2 诞生，并未获得极大的关注，就连 GPT-3 的发布同样反向平平。
奥特曼表示，「这些模型很酷，但当时没有人知道如何用」。
· ChatGPT 诞生契机
后来，OpenAI 团队意外发现，API 用户在测试平台中热衷于与 GPT 对话，但当时 GPT-3 对话能力非常有限。
他们从中突获灵感，决定开发一个聊天机器人。
2022 年 11 月 30 日，ChatGPT 正式上线，六年研发迎来集中爆发，如今 ChatGPT 每周已有超 5 亿人在使用。
打造「核心 AI 订阅」
未来的 AI 产品将类似一种「核心订阅」服务，通过这种 API 服务，渗透到每个人的生活和工作的全部场景中。
这是奥特曼首次对外，提出核心 AI 订阅是「智能默认接口」的观点。
「你的人生就是不断向这个上下文中添加新的内容。」
OpenAI 的目标并不是要主宰应用层，而是拥有构建其他一切基础层的能力。
但未来的交互界面 GUI 是什么样子的？是类似操作系统，还是其他诸如此类的问题，奥特曼说他们依然还没有完全想清楚。
不过目前 OpenAI 目前的任务是要瞄准核心 AI 订阅服务、模型和核心应用场景。
关于愿景和抱负
当主持人提到现在 OpenAI 正在以 3400 亿美元的估值筹集 400 亿美元的资金时，问到 OpenAI 的对于未来的期望到底是多大？万亿美金？
奥特曼说，其实 OpenAI 并没有一个所谓宏大的计划，他们就是单纯的想要打造一个完美的产品和服务。
奥特曼解释说，你不能事先设定一个宏大的目标，然后一步一步倒推回去该做什么——这些人没有一个成功的。
正确的做法就是专注于眼前的路，一步或者两步的慢慢推进。
大企业如何适应 AI
对于大企业如何适应这个创新的 AI 时代，奥特曼也有自己的一些看法。
在每一次重大的科技变革中，创新小公司都在远远甩开大公司，这并不令人意外。
「因为惯性，组织变大后会非常顽固地坚持旧有的模式，但这种模式对创造性是一种破坏。」
奥特曼说，他预测未来还有两到三年的斗争，然后就是「屈服和最后一刻的慌乱」。
初创公司往往迅速超越那些按照旧方法做事的人。
ChatGPT「按代划分」
奥特曼说，不同年纪的人使用 ChatGPT 的方式完全不同。
「年长的用户把它当做谷歌使用，千禧一代则用它作为生活顾问」。
他还提到，大学生们会把 ChatGPT 当做一个操作系统来用。
「他们会记得非常复杂的提示词，或者将这些提示词存在某个地方，随时复制黏贴使用，而其他 30 多岁的人可能就是用 ChatGPT 聊聊天。」
组织效率：保持「小团队、大责任」
奥特曼将流程臃肿的企业比作裹满糖浆的机器——动作迟缓、决策低效。
一个观众问到，奥特曼领导着世界上最出色的机器学习团队之一，是如何让这些聪明人进行深入研究或者「令人兴奋的」工作。
奥特曼用说，事实上，几乎所有能在这方面为 OpenAI 提供建议的人都已经去世。
（应该指的是类似贝尔实验室那些先驱们）
距离出现优秀的实验室已经很久了。
「我们毫无羞愧地从历史上其他优秀研究实验室借鉴了一些原则。」
这是这些历史上优秀实验室的运作原则帮助 OpenAI 一直能够不断地创新。
与学术界合作
对于和学术研究项目的定制化合作，奥特曼说他们尝试了很多。
但这其中更酷的地方在于，这些研究人员的工作会推动着 OpenAI 让模型尽可能地更智能、更便宜、更广泛地可访问，这就非常有利于学术界，同时也对整个世界都非常有利。
「我们经常发现研究人员或用户真正想要的，只是让 OpenAI 全面提升通用模型的性能。」
所以这也是 OpenAI 现在 90% 的精力所在，致力于提升模型的能力。
编程能力在 OpenAI 的核心地位
另外一个值得单独拿出来讲的就是编程。
有一个观众提问，编程只是另一种垂直应用，还是它对 OpenAI 的未来更加重要。
奥特曼说他认为编程对 OpenAI 的未来更为重要。
编程将成为这些模型的一种核心方式——目前，如果你让 ChatGPT 回复一个问题，你会得到一段文字，也许你会得到一张图片。
但你最希望得到一个完整的程序。
你希望每个回复都能生成专门定制的代码，至少我个人是这么希望的。
你希望这些模型具备在现实中做出反应和行动的能力。
而编写代码，我认为，将是你如何在现实中执行任务、调用大量 API 或做其他事情的核心方式。
因此，奥特曼认为编程将属于一个核心类别。
模型定制化
关于模型未来的定制化，是否用 OpenAI 的账号登录，就能带入每个人的记忆和历史上下文？
奥特曼说他理想中的模型状态是：
一个非常小巧的推理模型，却拥有万亿级的上下文 Token 容量，足以容纳你整个人生的经历。
这个模型永远不会重新训练。
它的参数永远不会被定制。
但它可以高效地在你全部的上下文中进行推理。
你一生中所有的对话，读过的每一本书、每一封电子邮件，你看过的一切内容都包含在其中，并且还与你从其他来源获得的数据相连接。
你的人生会不断向这个上下文中添加新的内容。
当然也许会有更好的模型，但是奥特曼说，其他任何东西都是对这个理想形式的妥协。
预言 2025-2027
演讲最后，奥特曼对 2025-2027 年，AI 发展路线图做出了预言。
· 未来 12 个月AI价值来源
奥特曼指出，AI 价值创造将聚焦三大领域：完善的基础设施、更聪明的模型，以及技术融入社会的框架。
他认为，推动这些领域的发展，诸如记忆力、安全性、现实交互协议等其他问题会迎刃而解。
下面，他从未来三年，更细分层面阐述了自己的观点。
· 2025 年：智能体崛起，编程领跑
今年，将成为 AI 智能体走向实用，承担工作的一年。
而且编程领域尤为突出，AI 将主导相关任务，显著提升效率。
· 2026 年：AI驱动科学突破
2026 年，AI 将开始独立或协助人类实现重大科学发现。
科学知识的进步，将为可持续经济增长奠定基础。
· 2027 年：机器人重塑经济
2027 年，机器人将会从实验品逐渐转变为，真正创造经济价值的核心实体。
这次访谈，奥特曼勾勒了 OpenAI 从早期探索到如今成为 AI 领域领导者的发展历程，以及他对 AI 未来发展的深刻洞见。
核心观点围绕着构建更智能、更易用的 AI 模型，打造核心 AI 订阅服务，并通过 API 和未来的新协议赋能更广泛的生态。
他强调了编程在 AI 未来中的核心地位，同时，他也分享了关于创业韧性、大企业适应 AI 变革的挑战以及研究实验室运作原则的宝贵经验。
这次访谈不仅展示了 OpenAI 的雄心和战略方向，也为我们理解 AI 技术如何塑造未来社会和经济提供了重要的视角。
参考资料：
https://x.com/sequoia/status/1922010755987067096
