OpenAI總裁：AI快速自我改進、Super App豪賭、通往AGI之路

Greg Brockman 坐進 Big Technology Podcast 的演播室時，OpenAI 剛做完三件大事：砍掉 Sora，收到1100億美元融資，完成下一代模型 Spud 的預訓練。砍一個明星產品、拿一筆天價融資、押注一個新模型，三件事同時發生，每一件都需要解釋。接下來90分鐘里，這位 OpenAI 聯合創始人兼總裁要完成一項高難度任務：把每一個看似被動的決策重新包裝為前瞻性的戰略選擇。

他做到了嗎？大部分時候做到了，但敘事的縫隙里藏著一些值得細看的線索。

Brockman 過去18個月主要負責公司的"規模"（Scale）部門，管 GPU 基礎設施、數據中心和供應鏈。這場訪談覆蓋的話題跨度極大：從 Sora 為什么被砍，到 Super App 長什么樣，到下一代模型能做什么，到1100億美元怎么花，到他為什么給 MAGA Inc 捐了2500萬美元。

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砍掉 Sora 是"聚焦技術主線"還是止血？ Brockman 說 Sora 和 GPT 是技術樹的不同分支，算力有限只能選一條。但 Sora 日燒百萬美元、用戶跌破50萬的現實他沒提。

Super App 將合并 ChatGPT、編程 Agent Codex 和瀏覽器 Atlas 為一個統一應用，預計未來幾個月內交付，但這個愿景和微軟365 Copilot 有直接重疊，訪談中沒人問這個問題。

下一代模型 Spud 凝聚了約兩年的研究突破，Brockman 稱其將同時提升 AI 能力的天花板和地板，但能力描述全是感性的，沒有具體指標。

AGI 進度自評70-80%，但 Brockman 同時說 AGI 的定義"更像是一種氛圍"，無法精確定義的東西如何精確量化，這個矛盾他沒有解決。

承認在編程工具的"最后一公里可用性"上曾落后于 Anthropic，聲稱已追趕上來，第三方數據顯示 Anthropic 企業市場份額仍在快速增長。

回應 Anthropic CEO Dario Amodei 對 OpenAI 基礎設施投資"過于激進"的批評："我不同意。" 但沒有回應 Amodei 關于"收入預判偏差一年就可能破產"的具體論證。

砍掉 Sora：技術選擇還是商業止血？

Kantrowitz 開場就問：OpenAI 在消費者市場領先，為什么突然把資源從視頻生成轉走？

Brockman 給出的解釋框架和外界猜測相當不同。他說 Sora 的模型和 GPT 系列是"技術樹上完全不同的分支"，構建方式根本不同。在算力有限的世界里，同時推進兩條技術路線代價極大。他用了一個向量比喻：

"隨機向量之和為零，對齊方向才能前進。"

力量分散就互相抵消，集中才能產生動能。他認為深度學習領域的問題不是機會不夠，恰恰是太多，分散投入等于哪個方向都走不遠。

這套解釋在技術邏輯上自洽，但只講了故事的一半。據 WSJ 調查和 TechCrunch 報道，Sora 在商業上已經失敗：用戶量從峰值一百萬迅速跌至不足50萬，每天燒掉約100萬美元算力成本。據 WSJ 報道，Disney 原計劃投資10億美元并將角色授權給 Sora 的交易也隨之取消，Disney 在公開宣布前不到一小時才得知消息。關停 Sora 既有技術聚焦的邏輯，也有商業止血的現實壓力，Brockman 選擇只談前者。

他強調，這不是"從消費者轉向企業"，而是必須做選擇。他認為當前最重要的兩個應用是：一個了解你、與你的目標對齊的個人助手，和一個能替你解決難題的 AI。光是這兩件事，OpenAI 現有的算力都不夠用。

一個技術細節：ChatGPT 里的圖像生成功能不受影響。圖像生成基于 GPT 架構，跟文本、語音同屬一條技術路線；Sora 用的是擴散模型（diffusion model），是另一棵樹上的東西。Sora 研究團隊沒有解散，而是轉向了機器人領域的世界模擬研究。

Kantrowitz 又問：Google DeepMind 的 Demis Hassabis 認為最接近 AGI 的不是文本模型，而是圖像生成器，因為它必須理解物體之間的交互和世界運作方式。OpenAI 放棄這條路線，會不會押錯賽道？

Brockman 說這是真實的風險："絕對是的。在這個領域你必須做選擇，必須下注。" 但他話鋒一轉，說 OpenAI 之所以有信心，是因為"已經看到了通往 AGI 的路徑"。

Super App：愿景宏大，但誰來回答微軟問題？

砍掉了視頻生成，OpenAI 把賭注押在了另一個方向。Kantrowitz 問 Super App 到底是什么。

Brockman 說：把 ChatGPT（聊天）、Codex（編程 Agent）和瀏覽器整合到一個應用里。

"電腦本該遷就人，而不是人遷就電腦。"

他把 Super App 比作筆記本電腦：你的筆記本是私人用還是辦公用？兩者都是。Super App 也一樣，既是個人助理也是工作工具。但 Brockman 說用戶看到的界面只是"冰山一角"。更重要的是底層技術的統一：過去兩年 AI 的發展已從"只看模型"變成"看整個系統"，模型如何獲取上下文、如何連接外部世界、能執行什么操作。

問題在于，微軟365 Copilot 已經在做幾乎一模一樣的事，把 AI 嵌入工作流、統一入口、連接各種工具。OpenAI 既是微軟的模型供應商又要做微軟的直接競品，這個張力怎么化解？Kantrowitz 沒問，Brockman 自然也沒答。

Codex：從程序員到所有人的路還有多遠

Super App 的野心如果要落地，Codex 是關鍵拼圖之一。它最初為軟件工程師設計，但 OpenAI 內部已經出現了大量非工程師的自發使用。Brockman 說 Codex 底層就是兩樣東西：一個通用 Agent 框架（能調用工具）加上一個會寫代碼的 AI。接上電子表格、Word 文檔，就能做知識工作。

具體案例：有人用 Codex 做視頻剪輯，AI 自己寫了一個 Adobe Premiere 插件來自動分章節；內部通信團隊的人把 Codex 接上 Slack 和郵箱來整合反饋。

Brockman 說，對非程序員來說，Codex 現在的可用性很低，設置中碰到報錯，開發者知道怎么處理，普通用戶直接懵掉。但他認為最難的部分已經做完了（造出真正聰明的 AI），剩下的是"容易得多"的部分：降低門檻。這個判斷是否成立，取決于你怎么定義"難"。

他還提到了 OpenClaw 創始人 Peter Steinberger 加入 OpenAI 的事，作為 Codex 向非程序員擴展的信號。Steinberger 是奧地利開發者，2025年底開發了一個能自主管理郵箱、訂餐、控制智能家居的開源 AI Agent，GitHub 星標達19.6萬，周活用戶200萬。2026年2月，Altman 宣布他加入 OpenAI 負責"下一代個人 Agent"。

追趕 Anthropic：承認落后，聲稱追上

Kantrowitz 問：Anthropic 已經有了 Claude 聊天、Claude Cowork、Claude Code，相當于先做出了自己的 Super App。OpenAI 是不是看到 Anthropic 做了才醒悟過來的？

Brockman 承認 OpenAI 過去在編程領域一直有最好的競賽成績，但投入不夠的是"最后一公里的可用性"。模型在編程競賽里很聰明，但它從沒見過真實世界里亂糟糟的代碼庫。

大約去年年中，OpenAI 組建了專門團隊來解決這個問題：研究真實世界代碼庫的各種"臟活"，構建訓練環境來模擬那些被奇怪的方式打斷的混亂場景。他說此時此刻已經追上了，在正面對比中用戶更傾向于選擇 OpenAI。但他也說前端體驗還落后。

第三方數據呈現的畫面并不相同。據 Synergy Research 等機構報道，Anthropic 的企業市場份額從2023年的低位升至2025年底的約40%，而 OpenAI 從50% 降至約27%。Claude Code 在軟件工程師群體中獲得了極高的口碑。Brockman 說"已經追上"時到底在比什么，模型能力還是市場份額？他巧妙地把戰場限定在了前者。

"我們贏了"是最可怕的時刻

從產品競爭到內部文化，Kantrowitz 換了個角度。他問，從2022年以來 OpenAI 一直領先，現在競爭激烈了，內部氛圍有變化嗎？

Brockman 講了一個故事。ChatGPT 發布后的節日派對上，他感受到公司彌漫著"我們贏了"的氣氛。那是他最害怕的一刻。

"不，我們是挑戰者，一直都是。"

這是科技公司高管的標準話術，估值3000億美元的公司自稱挑戰者，和 Google 當年說自己是創業公司一樣，信不信隨你。但他后面補了一句更實在的話：好的時候別信別人說你多好，壞的時候也別信別人說你多差。

Spud：感覺對了，但數據在哪？

文化之外，接下來是技術。關于下一代模型 Spud，Brockman 確認它是一個新的預訓練基礎模型，凝聚了"大約兩年的研究成果"。

他先糾正了一個思維框架：重要的不是任何一個模型，而是一整個"進步引擎"（engine of progress）。模型開發分幾步：先做預訓練，在海量數據上訓練基礎模型，這是最昂貴的階段；然后做后訓練，通過強化學習讓模型學會解決各種問題；最后調整行為和可用性。Spud 是新一輪預訓練的成果，后續還會經過大量后訓練優化。

至于 Spud 能做什么，Brockman 沒有給出任何具體指標。他造了一個概念叫 "big model smell"（大模型的味道），當模型真正夠強時，你能"聞到"那種質感。你問它問題，它不會答偏，不需要你反復解釋。他說 Spud 將同時提升天花板（解決更開放、時間跨度更長的問題）和地板（日常任務的實用性）。

沒有 benchmark 分數、沒有和競品的對比、沒有具體任務的演示數據。這種純感性描述可能出于保密考慮，行業里模型發布前保密是常態。但在競爭對手頻繁亮出 benchmark 的當下，光靠"感覺"說服力有限。

2025年12月：拐點敘事

Kantrowitz 問：2025年12月發生了什么？編程 Agent 似乎從理論走向了實用。

Brockman 說那次模型發布讓 AI 從"能完成你20% 的任務"躍升到了"80%"。從"錦上添花"變成了"你必須圍繞 AI 重新組織工作流程"。

他分享了一個持續多年的個人測試：讓 AI 幫他建一個網站，這個網站他當年學編程時花了幾個月才做出來。2025年大部分時間里需要四五個小時、多輪對話。12月，一次提示，一次完成。

"慢慢地、慢慢地、慢慢地，然后一下子全變了。"

這個表達出自海明威《太陽照常升起》，原文說的是"你是怎么破產的"。用來形容 AI 能力的非線性增長，倒也貼切。

AGI：70-80%，但定義是個"氛圍"

Nvidia CEO 黃仁勛最近說"我認為我們已經實現了 AGI"。Kantrowitz 問 Brockman 是否同意。

Brockman 說 AGI 對不同人有不同定義。當前的技術"非常參差不齊"（very jagged）：在寫代碼這類任務上已經超越人類，但某些人類輕松完成的基本任務 AI 仍然做不好。畫線畫在哪里，"更像是一種氛圍和感覺，而不是科學"。

他給了一個自我評估：70-80% 到了。

這個自相矛盾的表述其實折射了整個行業的困境。如果 AGI 的定義連科學都算不上，更像"氛圍"，那70-80% 是怎么算出來的？每個人都在量化一個他們承認無法精確定義的概念。

自動化 AI 研究員：讓 AI 加速 AI

OpenAI 計劃今年秋季推出一個自動化 AI 研究員。

Brockman 把當前階段稱為"起飛"（takeoff），這個詞在 AI 安全領域有特定含義，指 AI 進入快速遞歸自我改進的階段。他在這個語境下用它，至少說明他清楚這個詞的分量。

具體到 AI 研究員，Brockman 的定義是：把 OpenAI 一個研究科學家的完整端到端工作搬到硅片上運行。

但他強調這不意味著放手讓 AI 自己跑。他打了個比方：就像帶初級研究員，放太久不管他就會走上沒用的路。高級研究員提供方向和審查，AI 負責執行。

Agent 時代，人類的責任不能外包

Kantrowitz 引用了 Brockman 此前說過的話：當你用 AI Agent 做事時，"你變成了一支成千上萬 Agent 艦隊的 CEO，它們在執行你的目標和愿景，但你并不了解每件事具體怎么解決的。這種新的工作方式可能讓你覺得失去了對問題的脈搏感。"

Brockman 說，這是好壞參半的，關鍵是"承認優勢、減輕弱點"。AI Agent 給人巨大的杠桿，但歸根到底有一個"負責任的當事人"。你的 Agent 搞砸了網站影響了用戶，那不是 Agent 的錯，是你的錯。

Kantrowitz 問：但"失去脈搏感"和"負責任"怎么兼得？

Brockman 用裝修做比方：請總包裝修房子，有些細節你確實不用操心，因為你信任專業人士。但如果出了問題，你應該知道。"你不能盲目接受'我可以不管了'。你需要主動保持對問題的把控。"

1100億算力豪賭：收入中心還是賭場籌碼？

從技術路線和產品愿景回到商業現實。

Brockman 把算力類比為雇銷售人員：只要產品能賣出去、有可擴展的銷售方式，銷售人員越多收入就越高。算力不是成本中心，是收入中心。他講了 ChatGPT 發布當天的內部對話：

"該買多少算力？""全部。""不不不，說真的，該買多少？""不管我們怎么建，我知道都跟不上需求。"

他說從那以后每一年都被證明是對的。ChatGPT 目前周活用戶超過4億，消費者訂閱收入持續增長，從需求端看這個判斷確實成立。但挑戰在于算力采購需要提前18到24個月鎖定，必須精準預判未來。

Kantrowitz 提到了 Dario Amodei 暗示某些競爭對手在"YOLO 式"燒錢，把"風險旋鈕擰得太遠"。

Brockman 的回應是："我不同意。我們一直非常深思熟慮，是最早意識到這一趨勢并提前布局的。"

但"我不同意"之后他沒有回應 Amodei 的核心論點：如果收入預判偏差一年，公司就可能破產。這個問題不是態度能回答的，需要數字。而數字并不完全站在 Brockman 這邊：1100億融資中只有約250億是確定的即時現金，其余要么是算力（Nvidia 的300億大部分是 GPU）、要么有里程碑條件（Amazon 的350億）。據 The Information 等媒體估計，OpenAI 到2027年的年度現金消耗將達570億美元。融資數字雖大，實際跑道可能只有18-24個月。

這場訪談真正透露了什么

拆解 Brockman 在這場訪談中構建的敘事，可以看到 OpenAI 正面對三層壓力。

第一層是產品壓力。 砍 Sora 確實止了血，ChatGPT 仍然是全球用戶量最大的 AI 產品，但下一個賭注 Super App 面臨的競爭環境比 Sora 更殘酷。微軟365 Copilot 在企業端、Anthropic 在開發者端、Google 在消費者端，OpenAI 要在三者的夾擊中做一個"統一入口"。Brockman 對此的回應是"幾個月內交付"，但 Sora 的前車之鑒說明，有技術不等于能做好產品。

第二層是表達困境。 整場訪談中，Brockman 在被問到最硬的問題時，反復用感性語言代替數據。Spud 的能力靠"聞"，AGI 的進度靠"氛圍"，追上 Anthropic 的證據是未公開的內部對比。這反映了 OpenAI 當前的一個結構性矛盾：作為一家剛融完1100億美元的公司，它需要向投資人證明技術領先，但又不能在產品發布前泄露具體指標。于是"感覺"成了唯一安全的表達方式。問題是，感覺不能替代事實，尤其當競爭對手在用 benchmark 和市場份額說話的時候。

第三層是規模風險。 1100億美元的融資數字聽起來嚇人，但拆開看并沒有那么安全。Brockman 對 Amodei"YOLO"批評的反駁停留在"我不同意"，始終沒有正面回應核心問題：如果需求增長比預期慢一年會怎樣？他自己說算力采購需要提前18-24個月鎖定，這恰好也是分析師估計的 OpenAI 實際跑道。

Brockman 給 AI 懷疑者的建議是"先試試再說"。但1100億美元的賭注正確與否，不是個人試用體驗能回答的問題。接下來6個月，Spud 是否兌現承諾、Super App 能否在微軟和 Anthropic 的夾擊中交付，將決定這套敘事究竟是遠見還是話術。