Sora 爆红之后，Sam Altman 的 4 个判断，决定 AI 的“入口之战”

9 月 30 日，OpenAI 发布 Sora 2，同步推出全新 App，加入肖像授权机制。

上线不到一周，Cameo 表情包刷爆社交平台，Altman 的 AI 形象出现在无数群聊、朋友圈、创作者社区。Sora 迅速从技术演示变成现象级产品。

但这一次，OpenAI 打响了 AI 时代的“入口之战”。

10 月 8 日，Sam Altman 现身 a16z 播客，首次全面阐释了 OpenAI 的战略方向： “我们不会只是发布技术演示，而是让社会提前体验即将到来的事物。AI 的入口，不再是对话框，而是生成一整段画面，甚至帮你先想一步。”

他透露：视频只是前奏，真正的入口革命来自 4 个判断：

视频变界面、模型变科学家、Agent 走向“零员工公司”，到自建 AI 工厂。

这 4 个判断，正在决定 AI 入口之战的走向。

视频，是 AI 理解世界的新眼睛

你可以把 Sora 看作一个不断渲染视频的界面，一个新的世界建模方式。——Sam Altman

麻 将

Sora 火了，但它的意义并不只是生成视频。

Altman 的判断很清楚：Sora 的价值，不在于画面精美，而在于教会 AI 理解物理世界。

过去，AI 只能读文字、看图片，是静态认知；

现在，视频让 AI 开始理解动作、空间、因果关系。这是认知方式的质变。

Altman 举了个例子：不是你打开一个网页，问它“这段话什么意思”；而是你在真实世界里拍一段视频，AI 自动看懂画面，知道谁在动、发生了什么，甚至能预判“接下来可能出什么问题”。

从看图到读动作，AI 的理解维度变了。

但 OpenAI 发布 Sora 还有更深一层考虑：让社会提前适应即将到来的现实。很快，任何人都能用 AI 生成以假乱真的视频。

Altman 的原话是：

“视频的情绪共鸣远超文本。文本可以骗你一次，视频直击人心。”

当 AI 视频无处不在时，冲击会比想象中更大。社会必须尽早建立免疫力。

而从技术层面看：

Sora 不只是内容工具，更是 AI 观察世界的新方式。 这双“眼睛”正在变成一个新入口。不是你输入问题，而是 AI 主动观察、理解，替你想一步。

视频，正在成为 AI 通往 AGI 的关键训练场。

AI 的价值不在答题，而在主动思考

Sam Altman 在这次访谈里提到一个变化：我们第一次看到 AI 开始在科学研究中提出新想法。不是总结别人的观点，而是自己想到从没出现过的解法。

GPT-5 的某些能力，已经跨过了日常工具的边界。

它不再只是写邮件、润色文案，而是在数学、物理、生物研究中，给出科学家都没想到的推导路径。

Altman 表示：

“我们过去以为图灵测试是 AI 的终极标准。结果呢？它在不知不觉中就通过了。真正大的转折，是 AI 开始做‘我们做不到的事’。”

比如：

在物理研究中帮忙计算复杂公式 在数学问题中找出新的证明思路 在生命科学里帮助建立假设模型（哪怕它不是 100% 准确，但它敢提出）

过去我们问 AI：这是什么意思？

现在它开始主动告诉我们：也许可以这么想。

Altman 对 AGI 的标准很明确：当 AI 能做出科学发现时，才算真正的通用智能。

现在，它已经开始了。

很多人还停留在 AI 能写代码、画图的印象中。 但在 OpenAI 内部，GPT-5 的研究人员已经在尝试让它做研究助理甚至研究搭档。它不会取代科学家，但它能成为一位每天 24 小时在线的“灵感提出者”。

他认为：

“AI 做科学这件事，可能是接下来几年里最深远的改变。”

而这背后意味着什么？

AI 的角色变了：不再只是被动回答，而是主动观察、寻找线索、提出可能性。

从“等你问”到“替你想”。

而这，已经在发生。

从零代码到零员工，Agent 重置创业起点

我们现在真的在赌，什么时候会出现第一家零员工公司。

——Sam Altman

麻 将

在这场长达 40 分钟的访谈中，Altman 多次提到一件事：Agent，已经能真正干活了。

不需要懂代码，不用组建团队。你只要会写一句话，AI 就能自动处理任务、生成流程、完成执行。

Altman 在后台看过 OpenAI 内部的 Agent Builder 流程演示后感慨：

“这些东西一年前还要花很久才能完成，现在你几乎可以实时搞定。我感觉自己想创意的速度都跟不上了。”

过去，你可能需要一个运营、一个客服、一个销售、再加一个数据分析师。 现在，只要你能描述清楚要做什么，AI 就能一并帮你完成：

回客户消息 整理 Excel 报表 查找资料 撰写文案 调用外部工具提交结果

OpenAI 称之为 Agent：一个真正能执行任务的 “AI 同事”。

不是陪你聊天的助手，而是真正能接需求、出结果的执行层。

Altman 举了个例子：今天有人跟我说，AI 已经能完成一整天的工作任务了，太惊人了。也许现在还达不到“一周不用管”，但这个目标并不遥远。

这不再是提升效率那么简单。

而是出现了一种全新的工作单位： 一个人加一套 AI，能撑起一个完整业务。

Altman 回忆，过去他和朋友们赌什么时候出现一个人运营的十亿美元公司；现在他们的新赌局，是零员工公司什么时候会成为现实。

他亲眼看到，越来越多团队在用 AI 做流程，做运营，甚至做产品。

所以他强调：

“AI 带来的改变，很多不是模型更强了，而是人做事的方式变了。”

当 AI 不再只是工具，而是能持续执行任务的执行层， 组织的起点就被重置了。

你不再需要“一个团队”，而是一个想法 + 一套 AI。

从模型到入口，全栈自建才有主导权

OpenAI 已经不是一家只做模型的公司了。

过去，它被看作“模型公司”。核心能力是训练 ChatGPT、Sora 背后的技术。

但 Altman 在这次访谈中直言：为了做出真正有用的 AI，光靠模型不够。我们得自己建基础设施，自己控制用户接触 AI 的方式。

这不是说说而已。

OpenAI 正在建人类历史上最大的基础设施项目之一，包括：

和 AMD 合作造 AI 芯片 和微软、NVIDIA 搭建大规模数据中心 亲自推进建设 AI 电厂，解决用电问题 投入数十亿美元，布局从底层硬件到终端应用的全部链路

为什么要投入这么多？

Altman 的答案是：如果入口在别人手里，OpenAI 最终只能依附于别人的平台。

这让他彻底改变了一个长期观点。

他说：我以前是反对一家公司从头做到尾的，觉得太笨重、不灵活。但现在我承认我错了。我们必须自己掌握全链路。

逻辑很简单：只有掌握入口，AI 才能真正落地。

今天的 OpenAI，已经是三位一体：

一个研究团队：不断突破模型边界 一个产品团队：把突破变成用户产品 基础设施团队 ：从电开始自己解决

核心就一句话：想给人类提供真正有用的 AI，就得亲手建出这套东西，而不是等别人帮忙。

入口在哪，主导权就在哪。

OpenAI 不再等别人给入口，而是选择从底层开始重新搭建。

结语：谁先想清楚，谁就掌握入口

这场入口之战，表面看是 Sora 爆红、视频模型进化，

但 Sam Altman 真正推动的，是一套全新的交互逻辑：不是你点开 App，而是 AI 主动理解、回应、替你想一步。

他的 4 个判断，指向同一个核心：

视频 —— 让 AI 理解物理世界 科学 —— 让 AI 主动发现问题 Agent —— 让 AI 执行完整任务 基础设施 —— 掌握从生产到交付的完整链路

未来的 AI，不是你问一句它答一句，而是它先观察、先推理、先给出可能性。

Altman 已经开始亲手搭建这个未来。

而每一个使用 AI、开发产品、构建组织的人，也必须做出选择： 下一步，是让 AI 等你的指令，还是让它先想清楚，你再做判断？

这才是真正的入口之变。

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