个人AGI理想界面将消失？OpenAI总裁：算力永远不够，智能体时代已来

在AI圈，微软和OpenAI的关系一直是个微妙的话题。一边是深度绑定的战略合作伙伴，微软直到2032年都能访问OpenAI的IP；另一边，随着技术栈上下游的产品重叠越来越明显，竞争几乎不可避免。最近的一场对话中，主持人Alex Kantrowitz直接把这个尖锐问题抛给了OpenAI联合创始人兼总裁Greg Brockman。

“现在和微软产生竞争关系，会觉得怪怪的吗？”

Greg的回答很从容：眼下最重要的事情，是AI正在真正碘伏整个经济，并造福每一个人。至于竞争，那几乎是必然的——但关键在于，我们正处于一个全新“智能体时代”的开端。每当能力水平跨上一个新台阶，就意味着获得了重新思考一切的机会：重新思考交互方式，重新思考技术的极限。

除了微软，主持人还提到了苹果Siri。Greg认为，ChatGPT不仅会建议你下一步做什么，还会直接替你去执行。这会让它事实上变成一个操作系统，只不过不是传统意义上的iOS或安卓，而是一个能理解意图、主动行动的智能体。

算力同样是绕不开的话题。Greg始终坚信，我们正在走向一个根本不会有足够算力来满足所有需求的世界。一个由算力驱动的经济体里，每个人都会无时无刻不在使用这些模型完成任务。即便有人担心价格战和成本压力，但在Greg看来，市场绝对规模的扩张速度和收入水平的飙升速度，现在还没有人能预料到这条曲线未来会走得有多陡峭。

下面的内容，就是这场对话的完整精华。

界面即将消失，语言模型到AGI之间有巨大鸿沟

主持人一开始就抛出了一个有意思的观察：以前人们觉得用“超级应用”来形容OpenAI不太准确，但现在随着产品融合，反而觉得挺贴切——因为你无论做什么事，可能都是从ChatGPT的一句话开始，然后AI就利用你的浏览器或电脑替你办成了。

Greg表示这确实是一个不错的视角。他坦言，他们真正在努力构建的是AGI，而人们从ChatGPT问世以来一直在用的只是一个语言模型，两者之间有巨大的鸿沟。现在的对话式智能的确神奇，但2022年刚推出时，它没有记忆、没有工具连接、没有上下文概念。未来的方向是让AI真正成为你的贴身管家：你提供目标和方向，它会不停思考“今天我能为你做点什么？”既能解决超级复杂的难题，也能处理琐碎日常——比如醒来时收件箱已经整理好了，或者帮你出谋划策制定健康计划。

他们花了很多时间思考“你到底想要什么样的界面？”答案出乎意料：你几乎不想要任何界面，也不想要任何产品。就像你我之间的界面是什么？仅仅是能够与一个持久存在的实体进行对话，而它能帮你达成目标。构建这样的系统很困难，但我们已经拥有了很多核心拼图，正在加速整合产品层，让模型更好、系统更丝滑，减少点击按钮、切换模式等操作。长期趋势一定是走向简化和统一。

把智能体带给每一个人

主持人进一步追问：现在很多人注意到，ChatGPT在对话最后往往会给出建议。未来会发生的是，它可能说“你需要去看这位专家，让我帮你预约吧”，然后真的代表你去执行。也就是说，从单纯的对话界面进化到能够理解意图并主动行动。

Greg完全认同。他提到Codex——这个最初专注于软件工程的工具，现在非软件类的工作量正在爆炸式增长。在OpenAI内部，Codex的普及率已经和Slack处于同一水平。比如公关团队的一位同事筹备活动时，只是让AI去询问所有参与者的饮食偏好，AI就排出了完整的座位表，把繁重的工作全干了，她就能把精力集中在真正想做的事情上。这种改变将在各个领域全面铺开，已经不再是科幻小说了。

模型的进步速度太快了！我们正处于智能体时代的边缘

Greg回忆说，2023年他们在ChatGPT中进行了第一次工具使用尝试——推出插件功能。但那时候根本行不通，因为模型还没准备好：一次只能开放三个接口，再多就开始遗忘，上下文长度也只有2K到4K tokens。这很像20世纪60年代早期计算机只有小得可怜的内存库，而今天你手里的手机性能已经超越了那个时代的任何超级计算机。

这些模型的发展也是同样的轨迹。现在你可以让模型同时访问成百上千种工具，连接到整个文件系统，几乎把整个互联网的力量放在指尖。它的上下文长度高达52M tokens，能力水平强大到正在解决未解的数学和物理难题，帮助人们做到靠自身无法完成的事情。我们正处在智能体时代的边缘，它们将彻底碘伏所有人的工作方式——无论是软件工程、金融、法律、销售，还是个人生活。

智能体时代的核心产品壁垒是“信任”

主持人追问了一个具体场景：同事在ChatGPT里聊到活动安排，AI建议“我们应该联系活动参与者”，一旦同事说好，界面就开始接管，自动切入工具把事情办好。

Greg解释了背后的逻辑：AI会利用Gmail接口，在收件箱里搜寻所有参加活动的人，看看饮食限制情况。它可以撰写邮件，根据设置决定是否直接发送，或者先请你确认。如果你已经建立了足够的信任，它会直接告诉你“邮件已经发出去了”。他特别强调，信任是智能体时代一个非常重要的维度。我们需要学会与系统建立信任，了解它们擅长什么、不擅长什么，从而决定委派哪些任务、赋予多大责任。而这种信任是赢来的，不是直接赋予的。通过提供大量的工具、控制权、可追溯性和监督手段，这将是核心的产品功能和差异化优势。

ChatGPT会被传统用户界面抵制吗？

主持人提到，早期OpenAI曾尝试让用户在ChatGPT内部叫Uber，但类似尝试从未真正流行起来。这次的不同在于，聊天机器人可以直接控制你的浏览器或电脑，不必担心“这个插件能不能用”。但问题是，ChatGPT是否会遭到传统用户界面的抵制？

Greg认为这已经不是理论探讨。Codex上非软件类工作量正在指数级增长。在OpenAI内部，Codex的使用率已经和Slack处于同一水平。至于生态系统会如何演变，他认为会是一个非常微妙的过程。重要的一点是，应该有一个充满活力、蓬勃发展的生态系统，让人们能够参与构建并获益。每个人都在思考在AI时代如何生存和发展，如果你不融入AI，实际上就是在走下坡路。

OpenAI是想成为下一代AI操作系统？个人AGI的理想界面就是现在用的界面

主持人直言：ChatGPT被引入Codex后，不仅建议你下一步做什么，还直接替你做，这实际上让你们变成了一个操作系统。不像iOS那种需要打开手机点击不同应用的模式，而是所有交互都通过这个界面发生。这是你们的雄心吗？

Greg的思考方式有所不同。他认为，一个通用人工智能或“个人AGI”的理想界面，依然是你和我现在正在使用的这种界面——只是想和一个助手对话，一个能代表你去工作、去操作的实体。那个智能体会有它自己的电脑，自己可以访问各种东西，就像理想中的同事可以走过来在你的电脑上敲键盘一样。它对你自己的系统拥有经过授权的访问权限。这其实不是没有先例，就像你和人类助理一起工作的方式。

他进一步指出，不要把AI理解成一个操作系统，操作系统是来自另一个时代的概念。AI真正的美妙之处在于让机器来贴近人类，而不是让我们去扭曲自己、去适应文件、文件夹这些在某种程度上并不自然的细节。那些细节更多是关于机器如何运作，而不是我们如何运转。

我们正处于智能体时代的开端！竞争一定会发生

主持人提到WWDC上苹果Siri的更新，说看起来OpenAI和Siri之间将形成某种竞争。Siri会成为坐在用户所有应用之上的智能，而ChatGPT只是iPhone上的一个应用。这种定位会给OpenAI带来困难吗？

Greg认为需要用一种不同的方式来思考这个问题。我们正处在这个全新“智能体时代”的开端。每当能力水平跨上一个新台阶，就获得了一个重新思考一切的机会。他脑海中看到的未来图景，是用AI来解决科学难题。比如今天宣布的医生使用o3模型（早期推理模型）为多年求医无果、诊断不明的患者找到答案的案例——有患者被神秘疾病折磨了20年，最终通过技术确诊。当你意识到模型已经能做到这种地步时，接下来是关于分发渠道和访问方式的问题，但在他看来，这完全不是一个应用的问题，因为我们拥有的是某种从根本上全新的东西。竞争一定会发生，而且对每个人来说都是好事，但这项技术的能力和能让你做成的事情，将与我们以前见过的任何东西完全不同。

OpenAI正在打造多款设备！但核心是如何让AI获得上下文

主持人顺势问到硬件问题：“你们必须通过苹果才能触达用户，这是否意味着你们必须推出自己的硬件设备？”

Greg确认这已经被公开报道过，而且不止一款设备。但他强调，交互方面发生的最大转变甚至跟设备或诸如此类的东西无关。真正的转变是从“对话式智能”走向“智能体”——它们可以真正替你把事情办成。这个转变意味着互动方式必须改变，你基本上只会想要一个能掌握你所有上下文的单一智能体。在个人生活和商业环境中都是如此。试想，你拥有一个在各个领域都拿到博士学位的天才同事，却不让他们参加任何会议，那他们很难发挥作用。

所以核心在于如何让AI获得上下文——不仅是静态的，还得是动态的。随着业务流程演进、上下文发展，你需要拥有一个能让AI访问的上下文层，让AI在其原始智能的基础上施展拳脚。寻找方法让AI变得随手可用——比如让它参与到会议中，让它非常符合人体工程学、非常容易访问。但核心依然是从“智能体的形态”出发倒推：你需要如何做才能让它获得所需要的上下文？同时，信任依然是让整个方程式运转的关键。

AI设备不是AI本身，它只是联系你的一个界面

主持人总结说，这就像随时随地带着设备，说“我想把那件事办了”，它就会替你去办。Greg认为这会是其中的一部分，但即使没有这样的设备，也不代表出局。因为设备不是AI本身，它只是一个界面。就像你的手机不是你本人一样，它只是联系你的方式。我们与智能体的交互方式也会非常相似。

AI的全部意义，在于成为一个可以极其流利、自然地去进行交互的对象

主持人提到OpenAI正在研发“双向语音模型”，目标是拥有一个能直接对话、极度自然回应的AI。Greg虽然没有透露细节，但解释了背后的技术逻辑：早期语音模型是将语音转文本、文本转文本、文本转语音三个模型串联在一起，而且面临“轮流发言”的问题——你不能打断它，但人类聊天不是这样的。他们用了一个“黑客补丁”来判断发言结束，但为什么非要聊“轮流发言”？这种一问一答的形式太不自然了，这又是人类在委曲求全去适应机器。

显然，最理想的是实现一个运作方式更像你我聊天的AI模型，它在处理输出的同时也能实时处理输入。很多人正在朝这个方向努力。当你转向这种极其自然、极具人类流利感的对话界面时，会非常令人兴奋。他分享说，用Codex时最神奇的体验恰恰是通过语音去操作它——动嘴皮子把话说完，获得实时反馈闭环，效果非常惊艳。

大模型没有撞墙，进步还会持续下去

主持人提起几年前有人说大语言模型马上要撞墙，结果被证伪了。那么这些模型到底还能变得多好？提升什么时候才会停止？

Greg的回答包含两个部分。第一，基础科学是最神秘也是最重要的发现之一——缩放定律依然有效。只要继续用更多数据、更多算力、更好架构去训练，模型就会不断进步。过去每次碰到“好像没有按预期扩展”的情况，最后查出来都是自己出了问题：要么有个漏洞，要么数学公式没算对，要么代码实现没对上。内化这一点非常重要。

第二，他回顾了历史：神经网络本身在20世纪40年代就设计出来了，第一个硬件实现是1959年的感知机。70多年来，里程碑式成果遵循着一条极其平滑、确定性的路径——随着更多算力倾注而不断突破。这70多年里一直有人说“永远行不通”“马上要撞墙”，但直到今天还没有墙，视野中依然看不到墙。

当然，实际操作起来非常困难。建造超级计算机很难、很贵，团队甚至需要设计自己的网络协议，审视技术栈的每一个层面。任何一个小地方出错都会产生涟漪效应。但如果把对的团队凝聚在一起，把对的使命放在面前，让大家愿意啃硬骨头，最终成果完全值得，也完全可以实现。基于这些原因，进步会持续下去。

我们正走向一个由算力驱动的经济体，根本不会有足够的算力来满足需求

主持人进一步挑战：如果模型可以持续进步，假设OpenAI拥有一个相当于15个博士学位、情商极高、能替你办事的模型，而下一个制造商造出13个博士学位、同样能办事的模型，差异化在哪里？毕竟现在模型制造商基本并驾齐驱。

Greg从两个维度回答。第一，存在一种“吸引子状态”——每个算力提供商的算力都会被抢购一空。我们正在走向一个算力驱动的经济体，每个人都会无时无刻不在用模型完成任务。目前使用智能体的人口规模只有一千万、两千万左右，还没达到行星级。ChatGPT有十亿用户，但还没把智能体的力量带给这种规模。算力在未来依然是最稀缺的资源，即使有不同供应商、不同能力水平的模型、开源模型和新型云服务，算力都会被投入使用。这是一个巨大的市场，光靠他们根本无法满足，需要更多能源和势头注入。

第二，智能不是一个单一维度的东西。即便拥有极高的原始智能，如果你从未练习过某个领域，第一次绝对做不好。他们必须有所取舍、排出优先级，不可能同时在每个领域都做到极致。理解当你成功做到时会发生什么也很重要：就像AlphaGo的第37手棋改变了人们对围棋的认知，反而激发了更多人探索。在AI领域也会看到同样的现象——每解开一个谜团，就会开启另外10个新谜团。不同公司之间有着巨大的差异化空间。

OpenAI是否怀疑过能否赚回算力支出成本？

主持人问了一个尖锐的问题：OpenAI在购买算力方面绝对是领头羊，资金流出极其庞大。你是否怀疑过也许未来没办法把这些钱赚回来？

Greg从底层逻辑出发：算力的发展规律是，从投入到交付往往需要好几年。他们投资自己的芯片项目已经好几年，取得了令人兴奋的进展，很快会宣布更多消息。能够做到这一点非常独特，需要思考供应链的全面垂直整合。他再次强调，我们正在走向一个全人类算力总和都无法满足需求的世界。回顾ChatGPT的指数级增长，再看看现在能解决的问题——就在几天前他们宣布了化学领域的新成果，能合成全新的改良反应，但甚至没引起太多关注。连皮毛都还没回收到。整个经济体的体量巨大，从自身增长、人们支付意愿以及行业规模和增速中，他们真切感受到了这一点。他思考最多的是：如何满足这些需求？如何提供能支持人们在经济体中想做的所有工作的技术？这是一个极其宏大的命题，现在还没有任何人能真正完全内化它。

一场价格战正在酝酿，如果在降价的同时赚回成本？

主持人引用《华尔街日报》报道，称OpenAI即将推出新模型可能会大幅降价。如果满足不断增长的需求需要耗费庞大资源，而在降价环境中，这笔账如何算得通？

Greg从历史看起：他们一直以来做的事情就是在保持同等智能水平的同时，不断提升智能并削减价格。然而需求持续爆发。前沿的、最顶尖的智能永远是最昂贵的，但一年后这种智能水平就会变得稀松平常、触手可及。目前人们开始真正思考“价值”了——从“必须引入AI以防被时代抛弃”转向“确保能带来实际ROI和真实价值”。这是一个极好的状态，因为人们开始问正确的问题。他们最近发布了成本控制工具，在企业级准备度和客户所需工具上投入了巨大精力。

他认为这也是公司正在经历的转变：从“我们要发布模型”到真正思考端到端业务，如何将技术带入千行百业，为真实客户解决真实问题。这在每个行业都发生得极快。对他来说，在这场大博弈的早期阶段，整个市场绝对规模的扩张速度和收入水平的飙升速度，现在还没有人能预料到这条曲线未来会走得有多陡峭。

OpenAI会降价，但短期内不会发生翻天覆地的变化

主持人直接问：“你们会降价吗？”

Greg回答：“答案永远是‘会’。但接下来会持续发生的是，我们不断拥有最前沿的模型。我不认为在短期内会发生什么翻天覆地的剧烈变化。但你应该预期的是，在接下来一年的时间跨度里，去获取今天看起来非常顶尖的智能水平，将会变得便宜得多。但届时又会诞生一个全新的东西，它会比现在好得多，以至于你会纳闷：我以前为什么会去用那个旧的？”

微软CEO：模型正变为商品？为什么Hopper老芯片到现在还能卖出天价？

主持人提到微软CEO Satya Nadella最近的观点：“模型正在变成一种商品，而真正有价值的资产是企业特有的AI系统。”然后问Greg现在和微软产生竞争关系会不会觉得怪怪的。

Greg认为技术栈里的任何一个层面都不会平白无故从价值链中被剔除。这些东西是乘数效应，结合在一起发挥作用的。算力是“没有算力就没有AI”的基石，但即使在某种程度上可以说它商品化了，现实中芯片股和市场的估值表明大家都意识到这是一个极其关键的核心资产。因为它是任何构建AI的人都必须依赖的东西，市场会给它回报，价值不会消失，利润率也不会消失。看看H100芯片的价格就知道——Hoppers只是上一代芯片，在正常情况下没人会买，但现在市场价格比以前还高。

同样的道理也适用于模型本身。竞争非常激烈，这对企业、客户和消费者都有好处。但OpenAI的模型向来是最聪明的，能够解决难以想象的超级难题。如果真能通过模型加速科学进程，模型越聪明，进程越快。这与那种只能帮订机票、整理日程表的模型截然不同。如何将智能与真正客户的价值连接起来，也是一个巨大的工程，需要行业深耕的专业经验。市场空间足够大，容得下所有人，需要作为一个完整的生态系统共同努力交付价值。

微软到2032年都有权访问OpenAI的IP，Greg怎么看？

主持人回到萨提亚的观点：他把模型称为“商品”，同时在构建自己的前沿智能，可能对OpenAI的客户说“来和我们合作，我们会帮你构建能从数据中学习的闭环”，并且直到2032年都有权访问OpenAI的IP。听到这些，Greg是什么感受？

Greg的回答很简单：眼下正在发生的最重要的事情，是AI在经济体中的应用正在真正碘伏整个经济并造福每一个人。这才是他真正专注的事情。只要有越来越多的人在努力推动这件事发生，对每个人来说都是更好的。

AI最令人震撼的潜力之一，在于它能在多大程度上改善人类的健康

主持人希望以“健康”话题结束采访。他讲了两个故事：一是GitLab CEO席德·希布兰迪患癌后，把所有检测数据喂给ChatGPT，在一定程度上击退了癌症；二是澳大利亚一只叫罗茜的狗，主人通过AI设计出mRNA疫苗，肿瘤缩小了。Greg怎么看？这些是特例还是会变成常态？

Greg非常肯定：绝对会变成常态。他本人就有很多朋友做过类似事情：拿到健康诊断数据，利用Codex或模型获取洞察。目前每周大约有2.3亿人使用ChatGPT咨询健康问题——上传影像扫描件，或者面对不同医生给出的矛盾诊断。长期以来，患者并没有被赋予足够的自主权，很多时候被迫自己去当“医生”和拍板者，还要承担全部责任。激励机制不对等。

他分享了自己的个人经历：妻子患有多种健康状况，如果没有ChatGPT的帮助，他甚至不知道现在该如何去管理和应对。而现在仅仅处于这段旅程的起点。即便是拥有最顶尖的医疗团队和资源，人类能做的事情仍然是有限的。所有这些问题，未来都应该能通过AI工具得到巨大改善。个性化医疗——无论是大众市场的新药研发、针对极其罕见疾病的特殊诊断，还是单纯为了理解某种病症寻找新疗法——正在真实发生，绝非空谈。AI最令人震撼的潜力之一，就在于它能在多大程度上改善人类的健康。

想想对整个社会系统带来的涟漪效应：医疗健康系统占据大量社会支出和经济份额，如果AI能帮助人们预防疾病、在潜在问题恶化之前占得先机，将极大减轻社会负担。医生和护士普遍倦怠的危机，通过明智地部署和使用AI也能得到巨大帮助。将AI应用于医学领域，是Greg个人在思考OpenAI目标时非常核心的驱动力。他由衷希望，作为一个整体和社区，能够充分利用好这一点。

“Greg，非常感谢你今天来到这里。”
“谢谢，谢谢大家。”

参考资料：
https://youtu.be/VZTmS4B840k?si=pCGP4noAng6Qj06P

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