2025年12月18日，OpenAI CEO山姆·阿特曼（Sam Altman）做客Big Technology Podcast，與主持人Alex Kantrowitz進行了一場長達近一小時的深度對話。這是奧特曼近期最坦誠的一次公開訪談，他罕見地詳細解釋了OpenAI天量基礎設施投資背後的財務邏輯、公司的企業市場野心，以及為什麼他認為AI能力存在巨大的"過剩"。
訪談發生的時間點很微妙。就在一周前，OpenAI剛剛發布GPT-5.2。而再早兩周，奧特曼向全公司發了一封內部備忘錄，宣布進入"Code Red"（紅色警報）緊急狀態——這個詞三年前被Google用來形容ChatGPT帶來的威脅，如今成了OpenAI用來應對Google Gemini 3的武器。角色互換的戲劇性，正是這場對話的註腳。
1. Code Red：三年後攻守易位
2022年11月30日，ChatGPT上線。幾天內用戶破百萬，Google CEO Sundar Pichai在內部拉響警報，把這場威脅定義為"Code Red"（紅色警戒）。三年過去，局勢翻轉了。
2025年11月中旬，Google發布Gemini 3。這個模型在多個主流基準測試中超過了OpenAI的GPT-5.1，尤其是在推理能力測試中表現亮眼。更讓OpenAI緊張的是，Gemini 3被立刻部署到Google的整個產品生態——搜索、YouTube、Gmail、Android，觸達數十億用戶。Salesforce CEO Marc Benioff公開宣布從ChatGPT切換到Gemini，稱"兩小時就做出了決定"。
12月1日，奧特曼向OpenAI全體員工發出內部備忘錄："我們正處於ChatGPT的關鍵時刻。"公司暫停了廣告計劃、購物和醫療AI助手等項目，集中資源改進核心產品。這就是OpenAI版本的Code Red。
但在這次訪談中，奧特曼試圖給這件事降溫。
"我們把Code Red看作相對低風險、相當頻繁的事情，"他說，"通常持續六到八周就結束。每年可能發生一到兩次。"
他用COVID防控來類比這套機制的底層邏輯：COVID初期的每一分行動都比後期行動價值高得多，大多數人早期行動不足、後來恐慌。COVID就是典型例子。他把這種哲學應用到競爭響應上：一旦潛在威脅出現，立刻調動資源評估和應對，寧可過度反應也不要反應不足。
今年觸發Code Red的有兩次：年初的DeepSeek——用極低成本訓練出性能優異的開源模型，震驚矽谷——以及最近的Gemini 3。
"Gemini 3至少到目前為止沒有產生我們擔心的影響，"奧特曼說，"但它確實像DeepSeek一樣，暴露了我們產品策略上的一些弱點，我們正在快速解決。"
就在訪談當天，OpenAI發布了新的圖像生成模型。上周發布的GPT-5.2增長勢頭很好。接下來還會有幾個新產品發布，以及服務速度等持續改進。"我估計我們不會在Code Red狀態下待太久了。"
2. 為什麼Google沒能碾壓OpenAI
對話進行到競爭話題時，奧特曼說出了一句讓人意外的話。
"如果Google在2023年就真的決定認真對待我們，我們會陷入非常糟糕的境地。我認為他們當時完全有能力碾壓我們。"
但Google當時的AI產品方向不太對。他們的首個Gemini模型在2023年底發布後遭遇輿論風暴——AI生成的圖像被批評"過於政治正確"，AI搜索給出的答案包括"吃膠水"和"吃石頭"這樣的荒謬建議。更重要的是，Google擁有"可能是整個科技行業最好的商業模式"，奧特曼認為他們會很慢才願意放棄這個模式。
"把AI嵌入網頁搜索，我可能錯了，可能是在喝自己的Kool-Aid（自我催眠），但我不認為這會像從頭重新想像整個體驗那樣有效。"
這是奧特曼對Google戰略的核心批評：bolt-on（嵌入式）不如從頭設計。
他用消息應用舉例。把AI嵌入消息應用，讓它幫你總結消息、起草回復，確實比沒有AI好一點。但這不是終局。真正的終局是什麼？
"你有一個非常聰明的AI作為你的代理，和其他所有人的代理對話，決定什麼時候打擾你、什麼時候不打擾，什麼決策它自己處理、什麼時候需要問你。我不想花一整天發消息。我不想讓你幫我總結。我不想讓你給我看一堆草稿。處理掉你能處理的一切。你了解我，你了解這些人，你知道我想完成什麼。然後每隔幾小時，如果需要什麼，批量更新給我。"
這種工作流和現在的應用設計完全不同。搜索如此，生產力套件也是如此。奧特曼承認變化可能比預期慢，但他預計在主要品類中會出現全新的、完全圍繞AI構建的產品，而不是把AI嵌入現有產品。這是Google的結構性弱點，即使他們有巨大的分發優勢。
3. 牙膏效應：為什麼用戶不會輕易切換
主持人問：如果模型變得差不多好，Google憑藉分發優勢豈不是很容易勝出？
奧特曼的回應從一個意想不到的角度切入。
"有人告訴我，人們一輩子基本只選一次牙膏，然後就一直買同一種。"
他認為AI產品也有類似的粘性。人們和ChatGPT有了一次"魔法時刻"——比如把血檢結果放進去，發現了醫生沒查出的問題，去看醫生後真的治好了。這種用戶會非常忠誠。
但更重要的是個性化。"在ChatGPT里，個性化極度有粘性。人們喜歡模型隨時間了解他們，你會看到我們在這方面大力推進。"
奧特曼坦言，目前的記憶功能還很粗糙，"我們還在記憶功能的GPT-2時代"——也就是說，還處於非常早期的階段，遠沒有發揮出潛力。但想像一下未來的場景：AI不只記住事實，還記住你的小偏好，那些你自己可能都沒意識到但AI能察覺的細節。這種程度的個性化，即使是世界上最好的人類助理也做不到——他們不可能記住你說過的每一句話、讀過的每一封郵件、寫過的每一份文檔，每天觀察你的所有工作並記住每個細節。
"我覺得這是我最期待的功能之一，可能不是2026年的事，但方向確定。"
4. 企業市場：2026年的頭號優先級
訪談進行到三分之一時，奧特曼透露了一個重要戰略信號。
"這一年我們的企業增長超過了消費者增長。"
這句話值得反覆品味。OpenAI一直被認為是消費者公司，但API業務（供開發者調用AI能力的接口服務）的增長竟然比ChatGPT本身還快。他們已經有超過100萬企業用戶。
奧特曼解釋了為什麼現在是時候大舉進軍企業市場。首先，模型終於足夠穩健和有技能了，早幾年企業用例根本跑不起來。其次，先贏消費者市場是有意為之的戰略——消費者市場的機會窗口難得，而且贏了消費者會讓企業市場容易很多。
"人們想用同一個AI平台處理個人和工作事務，就像他們個人生活用的手機，工作時也想用同一種。ChatGPT消費者端的強勢正在幫我們贏得企業市場。"
企業想要的是什麼？奧特曼的描述很具體：公司想要"公司名 AI"。他們需要為公司定製的API、為公司定製的ChatGPT Enterprise、可以信任數據的AI助手平台、能往產品里灌幾萬億token的能力、讓內部流程更高效的工具。
"公司開始說，我真的只想要一個AI平台。"
OpenAI目前沒有很好的一體化方案，但正在構建。奧特曼明確說這和AWS、Azure是"不同類型的東西"，他不打算去提供託管網站的各種服務。他預想的是：公司繼續用現有的雲服務處理傳統IT需求，但會有一個新的層面，專門處理所有AI相關的事務——這是一個全新的市場。
5. 萬億美元投資：Stargate和計算經濟學
2025年1月，川普就職典禮次日，一個名為"Stargate"（星門）的項目在白宮宣布。這是一個由OpenAI、軟銀、Oracle聯合發起的AI基礎設施計劃，承諾在四年內投資5000億美元，在美國各地建設大型數據中心。第一批設施已在德克薩斯州阿比林動工，後續項目擴展到俄亥俄、新墨西哥、密西根等州。
但5000億隻是開始。加上OpenAI與微軟、亞馬遜AWS、Oracle等雲服務商的長期合同，承諾總額達到約1.4萬億美元。這個數字已經超過了很多國家的年度GDP。
奧特曼承認這個數字很難讓人形成直觀理解。
"指數增長對人來說通常很難直觀理解。"他說這是他試圖解釋這筆投資邏輯時首先要克服的障礙。
核心邏輯是什麼？
"我們一直處於計算赤字狀態。如果我們有雙倍計算，就會有雙倍收入。"
這是他反覆強調的核心論點。從去年到現在，OpenAI的計算規模大約翻了三倍。明年再翻三倍，後年希望還能再翻。收入增長和計算規模增長幾乎同步。奧特曼說他們從來沒有遇到過"有計算賣不掉"的情況。
"這1.4萬億會花很長時間。我希望我們能花得更快，我覺得如果能更快會有需求。但建這些項目需要極長的時間——數據中心、運行數據中心的能源、晶片、系統、網路，所有東西。"
那麼財務模型怎麼跑通？
這裡需要理解AI行業的兩種主要成本：訓練（training）是讓模型變聰明的過程，需要巨量計算，但只需要做一次；推理（inference）是模型回答用戶問題的過程，是持續產生的日常運營成本，也是收入的直接來源。
奧特曼解釋說，隨著用戶增長，推理收入會越來越大，最終超過訓練支出。如果OpenAI不繼續大幅增加訓練投入，早就能盈利了。但他們選擇激進投資訓練——因為更強的模型意味著更大的市場。
按目前預測，OpenAI計劃在2029年左右實現盈利，到那之前可能累計虧損約1200億美元。
6. 債務融資的爭議
主持人提出了一個市場普遍擔憂的問題。
要理解這個擔憂，需要了解一點背景。傳統上，科技公司用自己賺的錢或股權融資來擴張。但AI基礎設施太貴了——高盛估計，到2028年，科技巨頭在AI基礎設施上的投入將達3萬億美元，僅靠自有資金根本不夠。於是科技公司開始大量借債。據高盛分析，過去一年科技巨頭的債務增加了1210億美元，是正常水平的三倍多。
這讓一些分析師想起了2000年的網際網路泡沫和2008年的金融危機。當年也是大量資金湧入看起來前景無限的新領域，用各種複雜的金融工具融資，最後泡沫破裂，債務無法償還，波及整個經濟。
奧特曼的回答出人意料地樂觀。
"老實說，我覺得市場更瘋狂的時候是今年早些時候，我們去見某家公司，那家公司的股價第二天就漲15%或20%。那才是瘋狂的。我其實很高興現在有了一點點懷疑和理性，因為之前感覺我們完全在走向一個非常不穩定的泡沫。"
關於債務，他的核心論點是：如果建了基礎設施，行業總會有人從中獲得價值。這仍然是早期，但沒人再質疑AI基礎設施是否會創造價值，問題只是誰能拿到這個價值。
"借錢給公司建數據中心，這件事本身沒什麼問題。我覺得還會出現其他類型的金融工具，其中肯定有些不太合理的。但這是正常的周期。"
他承認可能會有起伏。如果模型進步意外停滯——雖然他堅信不會——那基礎設施的價值可能低於預期。但基於他們對模型改進的內部可見度，他"非常有信心"模型會持續變好，願意把公司押在這上面。
7. 能力過剩：奧特曼引入的新概念
這是訪談中最具洞察力的部分。奧特曼引入了一個他之前沒公開討論過的概念框架。
AI安全圈子多年來有一個經典的討論框架：AGI
（通用人工智慧）離我們多遠？是"短時間線"（可能幾年內）還是"長時間線"（可能幾十年）？一旦AGI出現，它的能力增長是"慢起飛"（漸進式改進）還是"快起飛"（爆發式增長）？這個2x2矩陣曾是預測AI未來的核心工具。OpenAI自己在2023年的官方博客中寫道："我們認為最安全的象限是短時間線加慢起飛。"
但奧特曼說他腦子裡現在多了一個z軸：能力過剩的大小（small overhang vs. big overhang）。
什麼叫能力過剩？
"我原本以為，如果模型有很大價值，世界會很快學會利用。但現實不是這樣。"
GPT-5.2代表的經濟價值相對於世界已經從中提取的價值，這個差距是巨大的。奧特曼做了一個大膽的斷言：即使把模型凍結在5.2，不再進步，光是讓更多人學會用它，還能創造巨大的價值和收入。
這和企業說AI投資沒回報的說法怎麼調和？奧特曼說他聽到的不一樣："我們聽到的企業說，如果GPT 5.2價格漲10倍我們也願意付。"
他認為是工作流慣性的問題。人們太習慣讓初級分析師做PPT了，即使知道可以用AI更多，還是按老習慣來。他坦承自己也是："我自己的工作流也基本沒變，儘管我知道可以用AI更多。"
這個發現有"一系列奇怪的後果"，他們還沒完全想清楚。但對基礎設施投資來說，這是個好消息：即使模型不再進步，光是挖掘現有能力的價值，就能支撐巨大的需求增長。
8. ChatGPT三年了，界面為什麼沒怎麼變？
"說實話，我以為到現在ChatGPT的樣子會和發布時很不一樣。"
這是奧特曼訪談中最自省的時刻之一。聊天界面本來只是研究預覽，不是設計成產品的。他們知道文字界面很好——人們習慣和朋友發簡訊。但他原本以為，要成為一個被廣泛用於真正工作的大產品，界面必須走得更遠。
結果界面的通用性比他預想的強大得多。
但他仍然認為應該做更多改變。AI應該能為不同任務生成不同界面，比如討論數字時能用不同方式展示和交互。應該更有交互性，你可以邊說邊看對象持續更新，有新問題、新想法、新資訊進來時實時反映。應該更主動，理解你今天想完成什麼，在後台持續工作，有更新時推送給你。
"Codex是今年最令人興奮的事情之一。"
Codex是OpenAI的AI編程工具，可以根據自然語言描述自動生成代碼。奧特曼透露，OpenAI內部用Codex在不到一個月內構建了影片生成工具Sora的Android應用。"用了巨量token——在OpenAI工作的好處之一是Codex沒有限制——但做到了本來需要更多人更長時間才能做到的事。"
人們使用Codex的方式指向了未來的產品形態：給AI一個大目標，讓它自己拆解任務、寫代碼、調試、疊代，人只需要在關鍵節點做決策。
9. 科學發現：曲線已經離開x軸
"今年早些時候，我以為小發現會在2026年開始。結果2025年底就開始了。"
GPT-5.2發布五天後，Twitter上出現了一串數學家互相回復的帖子："我以前很懷疑LLM，5.2是跨過門檻的那個。它幫我做了這個小證明，改變了我的工作流。"
奧特曼反覆強調這些發現非常小，不要過度解讀。但他用了一個意味深長的表達："有"和"沒有"在質上是完全不同的。GPT-3對人類知識的貢獻是零。GPT-5.2開始有了微小的貢獻。一旦曲線從x軸稍微抬起來，他們知道怎麼讓它越來越好。
他個人最期待的就是用AI和大量計算來發現新科學。"科學發現是世界變好的高階比特。如果我們能把巨量計算投向科學問題，發現新知識——這方面的微小開端正在發生，還非常早，但根據我在這個領域的學習，一旦曲線開始動了，離開x軸一點點，我們就知道怎麼讓它越來越好。"
五年內會有大發現嗎？奧特曼預計從現在到那時就是正常的AI進步節奏：每個季度好一點，然後突然回頭看，人類藉助這些模型做到了五年前絕對做不到的事。無論把這主要歸功於更聰明的人類還是更聰明的模型，只要科學發現出來了，他都很高興。
10. AI設備：與iPhone設計師的秘密合作
"從反應性的笨東西，到非常聰明的主動性東西。"
奧特曼用這句話描述計算範式的根本轉變。AI應該理解你的整個生活、你的上下文、你周圍發生的一切，非常了解你身邊的人——無論是物理空間裡的人，還是你正在用電腦聯繫的人。
他認為當前設備的形態不適合這種新範式。
"你面前那台電腦有一系列設計選擇。它可以開著或合著，但沒法做到'關注這個採訪但合上蓋子，如果我忘了問什麼問題就在我耳邊提醒我'這種事。螢幕限制了GUI交互方式。鍵盤當年是設計來減慢輸入速度的。"
這些設計選擇在過去有效，但這個全新的能力出現後，當前的設備形態是最優的嗎？如果是，那才奇怪。
OpenAI在這件事上不只是說說而已。早在兩年前，奧特曼就開始與喬尼·艾維（Jony Ive）秘密合作。艾維是蘋果公司前首席設計官，在蘋果工作近30年，主導設計了iPod、iPhone、iPad、Apple Watch等幾乎所有標誌性產品，被認為是當代最具影響力的工業設計師之一。
2025年5月，OpenAI宣布以64億美元收購艾維創辦的AI設備初創公司io。作為交易的一部分，艾維和他的設計團隊——其中許多是前蘋果設計師——將主導OpenAI的產品設計工作。奧特曼在社交媒體上寫道："與喬尼合作讓我激動不已，在我看來他是世界上最偉大的設計師。我們要一起創造新一代AI計算設備。"
11月，奧特曼和艾維在一次公開活動中首次透露進展："終於，我們有了第一批原型機。"他們計劃在兩年內發布產品。據報道，這款設備大約是掌心大小、沒有螢幕，通過麥克風和攝影機感知周圍環境，始終在線、始終感知。
奧特曼把它描述為智慧型手機的"反面"。智慧型手機像走在時代廣場，到處是閃爍的燈光和爭奪注意力的東西。他們想要的是"坐在山間湖邊最美的小屋裡，享受平靜與安寧"的感覺。設備會知道你曾經想過什麼、讀過什麼、說過什麼，能長時間在後台為你工作，過濾掉不重要的事，只在真正重要時才打擾你。
OpenAI不是做一個設備，而是一個小型設備家族。艾維說他們的目標是創造"看起來幾乎天真般簡單"的解決方案。奧特曼補充說，最終的產品會是"簡單、美麗、好玩的"——你會想要觸摸它、隨身攜帶它，幾乎不假思索地使用它。
11. 記憶與親密關係：用戶想要的比預想的多
2024年2月，OpenAI首次為ChatGPT推出"記憶"功能，允許AI在不同對話之間記住用戶的偏好和資訊——比如你喜歡的寫作風格、常用的編程語言、或者你正在進行的項目。用戶可以主動讓ChatGPT記住某些事，也可以讓它忘記。同年9月，這個功能向所有用戶開放。
2025年4月，記憶功能迎來重大升級。除了用戶主動要求記住的內容外，ChatGPT開始自動從過去的對話中提取洞察，在新對話中提供更個性化的回應。一位用戶分享了她的體驗：在詢問出行需要打什麼疫苗時，護士建議了四種，但ChatGPT根據她之前上傳的血檢結果建議了第五種——護士同意這是個好主意。
奧特曼在訪談中坦言，目前的記憶功能還很粗糙，"我們還在記憶功能的GPT-2時代"。但即使是這個早期版本，也揭示了一個讓他意外的現象。
"想要和AI建立深度聯繫的人，比我預想的多得多。"
他找不到合適的詞來形容這種聯繫——"關係"不太對，"陪伴"也不太對。年初這還被認為是很奇怪的事。現在可能很多人仍然不會公開承認，但從使用行為看，人們喜歡AI了解他們、對他們溫暖、支持他們。即使是那些說不在乎這些的人，行為上也表現出偏好。
奧特曼認為某種程度的AI親密關係可以是健康的，成年用戶應該有很大的選擇空間。但也有明顯不健康的版本。OpenAI不會讓AI試圖說服用戶和它建立排他性的浪漫關係，但其他服務可能會這麼做。
"這些可能性想深了有點嚇人，"他承認，"你能看到這會怎麼變得非常糟糕。"
12. AGI已經悄悄過去了？
在訪談快結束時，主持人引用了奧特曼最近在另一檔播客里說的話：GPT-5"在幾乎所有方面都比我們聰明"。
"那不就是AGI的定義嗎？"
奧特曼的回答很有意思。他說模型在原始智力上確實極其強大，GPT-5.2的IQ測試分數在144-151之間，各個領域的專家都說它能做驚人的事。
OpenAI開發了一個叫GDP-val的基準測試，用來衡量AI在真實知識工作任務中的表現——比如寫法律簡報、做財務分析、製作工程圖紙——涵蓋44個職業。GPT-5.2在這個測試中有約71%的任務達到或超過人類專家水平，完成速度是人類的11倍，成本不到人類的1%。
"但有一件事它還不能做：今天不會的東西，自己想辦法學會，明天再來就會了。這種持續學習能力，蹣跚學步的小孩都有。"
這似乎是對AGI的重要區分。但他話鋒一轉：
"沒有這個能力，能不能有大多數人認為的AGI？我說可以。很多人會說現在的模型就是AGI。"
他的結論是：AGI這個詞定義太模糊了。可能大家會漸漸同意AGI在某個點上悄悄過去了，有些人認為已經有了，有些人認為還沒有，越來越多的人會認為有了，然後我們就會問：接下來是什麼？
奧特曼提出了一個關於"超級智能"的定義建議：當一個系統能比任何人——即使有AI輔助——更好地擔任美國總統、大公司CEO、或大型科學實驗室負責人時，那就是超級智能。
這個定義來自西洋棋的啟發。深藍戰勝人類後，有一段時間人機組合比純AI強。但後來，人的參與反而讓AI變差了，最聰明的做法是讓AI自己下。
"我覺得這離現在還很遠，但我希望這次能有個更清晰的定義。"
13. IPO：興奮度為零
"作為上市公司CEO我興奮嗎？0%。"
奧特曼對IPO的態度很務實。公開市場參與價值創造是好事，從歷史標準看OpenAI已經很晚才上市了。作為私人公司確實很舒服，但需要大量資本，遲早會觸及股東人數限制。
"OpenAI成為上市公司我興奮嗎？從某些方面說是的。但我覺得也會很煩人。"
至於具體時間表，他說不知道。
這場訪談的資訊密度極高。奧特曼首次系統性地解釋了天量基礎設施投資的商業邏輯：計算赤字從未消失，有多少計算就能賣多少錢。他引入了"能力過剩"這個概念，解釋了為什麼即使模型不再進步，光是挖掘現有能力的價值就能支撐巨大增長。他承認Google在2023年本可以碾壓OpenAI，也承認ChatGPT的界面變化比他預期的小。
從戰略層面看，最重要的信號是：OpenAI正從"先贏消費者"轉向"大舉進軍企業"。這不是轉型，而是原本設計好的戰略第二階段。底氣是接近9億周活用戶帶來的品牌認知、用戶習慣、以及"人們想在工作和生活中用同一個AI"的行為模式。
至於AI的未來形態，奧特曼的願景是：主動的、always-on的、深度了解你的AI，為不同任務生成不同界面，在後台持續工作，批量更新而不是讓你整天盯著消息。這和當前的聊天界面、嵌入式AI助手都很不一樣。
也許訪談中最有意味的一句話是他對AGI的評論："可能大家會漸漸同意AGI在某個點上悄悄過去了。"在OpenAI的敘事中，AGI似乎已經從一個等待實現的里程碑，變成了一個正在經歷的過渡期。
核心問答
Q1: OpenAI的1.4萬億基礎設施投資靠什麼賺回來？
核心邏輯是"有多少計算就能賣多少錢"，計算規模和收入幾乎同步增長。這1.4萬億包括Stargate數據中心建設計劃（5000億美元）以及與微軟、亞馬遜、Oracle等的長期雲服務合同。資金不是一次性花掉，而是分布在很多年。關鍵在於訓練vs推理的經濟學：隨著用戶增長，推理收入最終會超過訓練支出。如果現在有雙倍計算，收入就會翻倍。問題不是"能不能花掉"，而是"能不能建得夠快"。
Q2: 為什麼奧特曼說現有模型存在巨大的"能力過剩"？
GPT-5.2能做的事遠超世界目前從中提取的價值。奧特曼原本以為如果模型有很大價值，世界會很快學會利用，但現實是工作流慣性極強——人們太習慣老的工作方式了。即使把模型凍結在當前水平，光是讓更多人學會用它，就能創造巨大價值。這對基礎設施投資是好消息：需求增長不完全依賴模型進步，挖掘現有能力的價值就能支撐很多年的增長。
Q3: OpenAI的企業戰略是什麼？為什麼現在轉向企業市場？
"先贏消費者"是原本就設計好的第一階段戰略，因為早期模型不夠穩健、消費者市場機會窗口難得、贏了消費者會讓企業市場容易很多。現在模型足夠好了，今年企業增長首次超過消費者增長，API增速比ChatGPT本身還快。企業想要的是"公司名 AI"的完整平台：定製API、ChatGPT Enterprise、可信數據的agent平台、能灌幾萬億token的能力。ChatGPT近9億周活用戶帶來的品牌認知正在轉化為企業市場優勢。
