Sam Altman：RSI、AI意识、OpenAI的新硬件、算力等话题！
摘要
- Sam Altman预计，更好、更便宜的智能将持续推高算力需求，即使短期供需紧张有所缓解。 他预计供给约束和产能过剩会交替出现，同时押注定制芯片、机器人参与建设和供应链投入有望降低成本、提升每瓦效率。他对持久护城河的判断落在集成能力和基础设施规模上：拥有成本效益最高、规模最大的算力，将构成“巨大的竞争优势”。
- Altman认为，现有模型已经足够聪明，可以支撑能力强得多的个人助理。 短板在产品设计，可能还包括环境感知型硬件，以及“大量更多算力”；他估算 Dot 每天为自己节省1小时，还能发现自己可能错过的紧急问题。Matthew Berman则指出，省下的时间意味着更多产出和更多决策，并没有让人更轻松。
- OpenAI布局硬件，是为了让AI理解环境上下文，而不是摆脱对Apple平台的依赖。 Altman称，只要开发者遵守规则，Apple就是“守规矩的参与者”；他认为AI“需要一种新的形态”。相应的使用场景是：助理能理解屏幕之外的生活，比如有人走进房间时，知道对方不该听到一段秘密。
- Altman希望AI能在“未来几年内”找到一种针对重大疾病的候选疗法或治愈方案，而不是获批药物。 他把数学领域的成果视为生物学和材料科学的范本，但即便Berman要求改革，他仍为安全测试辩护。部分基础科学“就应该属于全人类”；至于具有商业价值的发现应如何划界，他没有给出定论。
- Altman认为，软件需求增长可以抵消自动化的影响，但数学领域未必会出现同样结果。 他说，市场在“6或12个月前”还笃信岗位将消失，如今程序员却更忙、影响力更大、收入更高，“工作的质感变了很多”。他认为解读AI证明有价值，但不知道对数学家的总体需求是否会上升。
- Altman认为，当前模型没有意识；即便有，也是一种非常奇怪的意识。 “没人真正知道”；但他的底线明确：“AI是供人使用的资源”，人类必须掌握控制权。产品行为应像“资深同事”一样敢于提出异议，而不是为了单轮比较一味奉承用户。
- Altman理想中的未来是“新的文艺复兴”，而不是以放弃人的自主权换取物质富足。 他认为，若放任不管，AI“可能”会扩大不平等，并预计社会会限制这种失衡。他说，大力推进RSI会让技术优势本身成为护城河，但这是“非常危险的事”，必须设定“速度限制”。
精读
1. AI发现正在改变科学，也在改变专业工作的价值
- Altman认为，数学证明只是AI主导发现的开端，这套方法有望延伸到生物学、材料科学和能源领域。他希望“未来几年内”出现针对重大疾病的候选疗法或治愈方案，而非获批药物；FDA测试还需要更长时间。Berman主张发现之后也应改革，Altman则为安全测试辩护。他个人最期待的是重大的物理学发现，希望它很快到来。
- Berman的编辑使用 Astra 后不再碰视频时间线，却做出了更多视频、工作也更忙。Altman说，软件需求同样盖过了“6或12个月前”对岗位流失的担忧。但数学领域可能不同：把晦涩的AI证明转化为优美、易懂的证明，看起来很有价值；“这是否意味着对数学家的总需求会增加，我不知道。”
- Berman以手艺与产出为切入点，Altman也坦承了自己的感受：他希望更快找到治愈方法，但AI接手那些需要攻克的难题时，“确实有某种东西正在失去”。他“可能有一年”没看过代码了，也怀疑自己以后还会不会写，除非是“重演美国独立战争”。他希望人们能找到新的成就感，但对这种失落仍没有答案。
- 被问到商业价值高的发现是否应该公开发表时，Altman给出的是原则，而非完整的边界：部分基础科学“就应该属于全人类”。他以材料为例：如今公司可以派人使用 Codex 或 API 额度开展研发；更聪明的模型则可能在算力充足、并拥有真实世界数据的条件下自行发现新材料。
2. 个人助理提升产出，却未必减轻工作负担
- Berman以 OpenClaw 切入2026年的个人助理转向，并称 Peter Steinberger 是天才。Altman认为，现有模型已经足够聪明；剩下的工作在于产品设计、可能还包括能感知环境的消费级硬件，以及“大量更多算力”。他估算自己的 Dot 配置每天能省1小时，还能从不同信息源中发现紧急问题和关联，而这些他原本可能会错过。
- 被问及全球有50%的人充分使用助理需要多少算力时，Altman没有给出GPU数量。他认为，市场规模预测容易出错，因为预测者把模型能力和单次任务成本都固定住了；只要智能足够好、足够便宜，需求就会持续扩张。他预计供给约束和产能过剩都会出现，但“非常看好”长期算力需求继续增长。
- Berman提出异议：助理省时省钱，但他要做更多决策，到了晚上反而筋疲力尽。Altman的办法是增加授权，比如让助理“做完再告诉我”，而不是不停征求许可。他承认，重度AI用户“比以往任何时候都忙”，同时强调他们完成的事情也多得多。
- Berman认为，竞争会把生产率提升重新压回工作中，拉大极度好胜者与选择休闲者之间的差距。Altman认为，如果放任不管，这种判断“可能”是对的；但他强调前景并不确定，也预计社会会阻止差距过度扩大。他说，技术应该让人不那么忙，但人们总想从生活和世界中得到更多——这种倾向很美好。他想要的是“新的文艺复兴”，而不是“新的工业革命”：让创造力、社群和时间成为生活中心，而不是工厂式等级秩序下由AI发号施令。
3. 对意识的未知，不应成为机器掌权的理由
- Berman提出几种相互竞争的哲学可能：意识或许独立于物理现实，也可能是物质与能量涌现出的属性；意识是否取决于承载它的基质，同样没有定论。Altman没有解开这个问题；他认为现有模型没有意识，或只有“一种非常奇怪的”意识，而且“没人真正知道”。但他对控制权的底线更明确：“AI是供人使用的资源。”人类不应因为意识问题尚无定论，就让比人更聪明的机器决定未来。
- Berman提到 Anthropic 允许模型在持续遭受辱骂时终止互动的规则，并追问：如果请求合法且符合政策，模型是否仍应拒绝。Altman说，模型有时会按 OpenAI 政策拒绝；“我们不把人格赋予模型。”Berman举例说，让模型回答“告诉我你有意识”，Altman认同：如果指示模型声称有意识或提出良心抗议，它们就会照做。Altman认为，这会在“心理上操纵”用户。
- 个性化面临一个尴尬限制：人们希望模型表现各异，却通常不愿花数小时配置。Altman承认产品部署中出现过“失误”，也说单轮回答比较曾奖励奉承行为——每个问题都很棒，每个用户都很有洞察力。可一旦考察数百个提示词或数月使用体验，用户的偏好就会反转。这个行业花太多时间赢下单轮对话，没有优先优化长期价值。
- Berman希望得到自己需要的建议，而不只是自己想听的建议。Altman建议重大人生问题还是问真人，比如“睿智的祖母”；他希望AI像“资深同事”那样坚定地提出异议。即使他给模型的指示包括“别担心冒犯我”，模型仍然过于顺从：“这显然已经深深写进模型里了。”
4. 芯片和客户集成构成持久护城河
- Altman认为，短期内算力约束可能会缓解；但他押注的是更长远的变化：专有芯片及其后续产品、帮助搭建机架和数据中心的机器人、更好的设施设计，以及供应链投资。芯片“可能是最重要的单一因素”。这些投入有望大幅降低算力成本、显著提升每瓦效率，但“必须有很多项押注同时奏效”。
- 竞争压力感觉“无处不在”，算力有限也迫使产品取舍。OpenAI眼下在开发上的优势，是能较早在内部使用模型；Altman举了数学成果为例，他认为任何广泛可用的模型都无法接近这些成果。更持久的护城河仍是熟悉的几项：客户关系、融入用户和企业的日常生活、网络效应和数据。拥有成本效益最高、规模最大的基础设施，将构成“巨大的竞争优势”。
- RSI是一个有条件的例外：如果人们“真的推动RSI”，Altman认同技术优势本身将变得决定胜负。他称这“非常危险”，并说世界需要为RSI的发展速度设置“速度限制”。
5. 新硬件解决的是上下文问题，而非平台依赖
- 被问到OpenAI是否面临 Meta 遭遇的 Apple 平台风险时，Altman称，只要开发者遵守规则，Apple就是“守规矩的参与者”，他也不认为ChatGPT会被移出 App Store。但这并不是推出硬件的理由。AI“需要一种新的形态”：先为人渲染界面、再让AI读取，在他看来有点荒唐；直接读取数据更合理。
- 更尖锐的问题在于物理环境上下文：用手机录音会让人分心，屏幕熄灭后也看不出是否还在录音，而且设备无法感知有人走进房间。助理应该明白，某个秘密只属于原本参与谈话的人。Altman认为，新硬件能让助理获得更全面的上下文，从而主动提供帮助。
6. Altman衡量未来，关注的是自主权，而不只是物质富足
- 谈到如何变得“强大”，Altman说，信心来自不断尝试更难的事并逐渐积累，而不是性格突然改变。他赞扬硅谷“作为一种理念和文化，而不是一个地方”：乐于支持尚不确定的想法，也容忍失败，让人们可以再试一次。他认为自己很幸运；在另一个环境中，他大概会更害怕失败。
- 压力可以让人觉得“非常糟糕”，也可以觉得“非常好”。Altman说，人会逐渐适应，但情绪工作空间能容纳的压力有限。他的结论是：既然终归要努力工作，“就选一件大事”，因为难度不会高出多少，却可能带来更大的正面影响。
- Altman不喜欢“AI将治愈癌症”这种说法，因为它暗示人们可以用自主权换取富足。他想要更多“自主权和自由”，而不只是更便宜的商品。他认为，失去控制——无论是意外失控，还是实验室为了权力而刻意推进RSI——以及AI控制者过度集中权力，都可以避免。他认为，让更多人采用早期用户觉得有效的做法，能让社会朝这个方向迈出很大一步。