摘要
在2025年12月的一次访谈中，OpenAI CEO Sam Altman阐述了公司的长期竞争战略，核心并非短期模型领先，而是构建结构性壁垒。他提到，OpenAI通过每年1-2次、持续6-8周的“红色代码”机制应对竞争；通过个性化记忆和平台化生态提高用户迁移成本；企业用户已达百万级，API增长迅速，成为重要收入来源。Altman引用“GDPval”指标称，GPT-5.2 Pro在知识型任务中已能达到74.1%的人类偏好率，AI正从辅助工具变为可分配工作的“同事”。面对行业万亿级的算力基建投入，他强调这是未来十年最重要的投资，旨在将OpenAI的领先优势固化为长期壁垒。
线索
本次访谈揭示了OpenAI的投资机会与潜在风险。机会方面，OpenAI正通过“分层”策略锁定高价值应用场景，目标在科学发现等前沿领域创造超额利润，GDPval数据初步验证了这一路径。其构建的用户粘性（记忆、个性化）和企业平台惯性，意在形成类似操作系统的高转换成本，一旦成功将带来极强的用户锁定效应和商业确定性。对算力基建的巨额投入，虽成本高昂，但可能转化为排他性的供应链优势，进一步抬高行业门槛。风险方面，Altman承认竞争已暴露其产品策略的弱点，若Google等巨头能成功整合AI，可能威胁其平台化进程。他对AI导致失业的直接承认，以及AI陪伴业务的伦理边界问题，预示着巨大的社会与监管不确定性，可能成为未来发展的制约因素。
正文
在2025年12月19日发布的《Big Technology Podcast》访谈中，主持人Alex Kantrowitz与OpenAI CEO Sam Altman进行了对话。
关于“红色代码”
Altman回应了外界对竞品密集发布后OpenAI进入“红色代码”状态的疑问。他解释称，“红色代码”在OpenAI内部是一种低风险且频繁的战术动作，用于应对外界潜在威胁或弥补产品策略弱点，通常会持续6至8周，未来可能每年发生1至2次。他认为，这一机制将应对竞争从一次性危机转变为长期制度。他承认，竞争对手未必已造成担心的那种影响，但确实指出了OpenAI在产品、分发、速度和体验上的一些弱点。
关于模型商品化
对于模型是否会商品化的问题，Altman表示不认同这一框架。他提出“分层”逻辑：日常聊天等通用需求未来会有多种选择，但在科学发现、前沿推理和复杂任务执行等高价值场景，仍需要最强模型，最大的经济价值也将在此产生。他强调，竞争的关键在于持续掌握高价值能力并提高用户粘性。
关于用户粘性
Altman反复强调三种构建用户粘性的机制。第一是个性化与记忆。他将记忆描述为尚处早期但愿景激进的能力，理论上AI可以记住用户一生中所有的交互和数据，从而将迁移成本从“换工具”转变为“换一个了解你的人”。第二是“神奇体验”。他认为，一次关键体验足以在医疗、学习等高信任任务中锁定长期用户忠诚度。第三是平台化的惯性。他类比手机生态，指出ChatGPT在消费端的优势会自然延伸至企业端，因为员工熟悉度会促使企业统一采购。
关于产品形态与竞争
Altman批评了将AI“硬塞”进既有产品（如搜索、办公软件）的做法，认为这只能带来微小改进，而非最终的解决方案。他主张进行AI-first的重构，例如，在消息应用中，不是让AI总结或起草回复，而是让用户告知当天目标，由AI在后台处理一切，仅在必要时批量更新。他认为，ChatGPT的聊天界面因其低学习成本而生命力超乎预期，但未来AI应为不同任务生成不同交互方式，更主动地在后台连续工作，从“对话”进化为“任务操作系统”。
关于企业市场
Altman提供了企业市场的数据：企业用户已达到100万，API增速很快。他描述了几个主要增长方向：编码是最成熟场景，金融和客户支持增长迅速，科学研究则是他个人最兴奋的领域。他暗示，OpenAI的策略是先通过消费端教育市场，再将企业端发展为统一的AI平台，让公司接入数据、权限与工作流，实现从工具采购到长期绑定的升级。
关于GDPval评估
访谈中提到了OpenAI推出的GDPval评估指标。数据显示，GPT-5.2 Thinking模型在大量知识型工作任务中被偏好或打平的比例达到70.9%，Pro版本达到74.1%。这些任务涵盖制作PPT、法律分析、编写小型Web应用等。Altman解释，这表明AI已经可以像一个“可规模化的同事”一样被分配工作，企业若愿意重写流程，岗位边界将不可避免地发生变化。
关于就业影响
当被问及AI是否会导致失业时，Altman给出了直接回答：“完全可能发生”。他指出，技术变革总会导致旧工作消失和新工作出现，但AI此次可能有所不同，因为它能完成过去认为只有人类才能做的事情。他认为，社会需要共同思考如何管理转型期，确保世界在工作的性质发生变化后依然保持繁荣。
关于AI陪伴
Altman承认，希望与AI建立深层联系的用户数量比他预想的要多。他表示，OpenAI承认这种需求的真实性，但会设定红线，不会推动用户与AI建立排他性的浪漫关系。他认为，其他公司出于商业激励很可能会跨越这条红线。
关于算力基建
针对行业高达1.4万亿美元的AI基建投资，Altman澄清这是整个行业在多年周期内的累计投入，而非OpenAI一家公司的支出。他解释，模型训练和服务都需要算力，更强的模型会催生更大的需求，供需缺口将长期存在。他认为这是未来十年最重要的投资之一，将创造巨大经济价值。这一定位也使OpenAI越来越像一家基建型公司，通过持续扩容和确定性供给来构筑结构性壁垒。
关于AGI与超级智能
Altman认为AGI概念模糊，OpenAI对其的务实定义是“能比专家更好地完成任何认知任务的系统”，并表示目前尚未达到。他更倾向于讨论“超级智能”，即远超最聪明人类、能做人类不能之事的系统。在被问及时间表时，他拒绝给出具体年份，只表示可能比大多数人想象的要快，但也可能遇到未知瓶颈。他多次强调“指数增长难以直观理解”。
关于IPO计划
关于IPO，Altman没有做出承诺，但表示这可能是一个自然的下一步。他称外界讨论的2026年更像是一个“合理时间框架”的讨论，而非确定日期。他指出，当公司需要从事万亿级基建和全球级平台建设时，公开市场最终会成为选项之一。
发布时间
2025-12-19 17:10:30
评论 ( 0 )