Sam Altman 深度访谈

奥特曼将OpenAI的核心业务分为三大模块：个人AI订阅服务、超大规模算力基础设施、前沿AGI研究，所有业务布局都围绕实现AGI、打造普惠的个人AI助手的核心使命展开。他坦言此前一直反对科技公司垂直整合，如今认为此前的判断错误，参考iPhone等成功产品的经验，OpenAI需要打通从研究到基建到产品的全链路才能实现目标，当前自建的超大规模算力基建暂时仅服务于自身研发与产品需求，未来不排除对外输出的可能。

针对外界质疑Sora占用宝贵GPU资源的问题，奥特曼回应称Sora训练所需的算力绝对值虽高，但在OpenAI总算力投入中占比极低。他认为Sora构建的世界模型对AGI研发的价值远超大众预期，同时推出Sora也是为了让社会提前适应AI生成视频技术的到来，提前应对深度伪造等潜在风险，实现技术与社会的协同演进，此外AI生成内容也能为用户带来乐趣，平衡技术的工具属性与娱乐属性。

奥特曼澄清此前提及的「聊天场景饱和」仅指基础闲聊场景，文本交互的潜力远未被挖掘，甚至可以支持用户用自然语言请求AI攻克癌症等高难度任务。他认为未来人机交互会出现更多形态，除了文本交互外，还可能出现实时渲染视频的交互界面，以及具备环境感知能力的AI硬件，这类硬件能理解用户所处的上下文场景，按需推送信息，不会像当前手机一样随意推送通知打扰用户。

奥特曼指出大众认知中的图灵测试已经被快速突破，公众仅用一两周就接受了这一事实，他个人判断AI能够独立开展科研才是真正改变世界的节点，类似AI领域的「图灵测试」。目前GPT-5已经出现了不少能独立做出数学、物理、生物领域小型创新发现的案例，按照当前的迭代速度，2年内AI就能参与更核心的科研项目，做出具备影响力的重大科学发现，而科学进步是推动世界长期向好的核心动力。

奥特曼坦言最初发现大语言模型缩放定律的时候，团队都认为不会再遇到如此重大的技术突破，结果深度学习持续带来惊喜，推理能力突破后依然在不断迭代。现在回看ChatGPT刚推出时的GPT-3.5模型，能力已经远远落后于当前的模型，当前存在巨大的AI能力过悬：普通大众对AI能力的认知还停留在早期ChatGPT的水平，硅谷技术从业者对AI能力的认知也远落后于前沿研发的实际进展。

针对外界吐槽ChatGPT的讨好型人格问题，奥特曼表示这一问题在技术上完全不难解决，当前的风格是因为有大量用户偏好这类回答。不同用户对AI的性格、回答风格需求差异极大，OpenAI此前默认给所有用户提供统一人设AI的判断是错误的，未来会支持用户自定义AI的性格风格，长期来看AI会主动通过对话学习用户的偏好，自动适配用户的需求，无需用户额外输入提示词调整。

奥特曼坦言自己此前更适合做投资人，早期管理公司的经验并不成熟，在OpenAI早期和芯片厂商谈合作时，还是站在投资人给创业公司提建议的视角思考问题。实际运营OpenAI这个超大规模组织后，他对供应链管理、算力采购、大型团队运营的理解发生了很大的变化，积累了大量实操经验，近期和AMD达成合作就是供应链多元化布局的具体落地。