图片来源：Y Combinator
Z Highlights
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如果你要创业，现在是技术史上最好的时机，因为整个世界都在震动。
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我们要做的是把伟大的技术建起来，完成科学工作，搭建基础设施，然后让你们去适配真正的需求。
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不要去复制我们的核心业务，那里有很多空白地带等待你去探索。
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新的设备、新的浏览器、记忆、持久化模型——这些要素组合起来，就能形成非常强大的体验。
Sam Altman是美国著名创业者和投资人，曾任Y Combinator总裁，现任OpenAI CEO。他致力于推动人工智能发展，强调技术与社会责任并重。本次对话为Sam Altman与Y Combinator合伙人Garry Tan的对谈。
初心与人才汇聚
Garry Tan：Sam，非常感谢你能来，也谢谢你带来的种种启发。OpenAI本身就是一个激励无数雄心勃勃创业者的存在。我们就从这开始吧：在OpenAI早期，有哪些看起来无足轻重、但后来证明至关重要的决策？
Sam Altman：其实，最重要的决策之一就是“决定要做”这件事本身。我们差点就没创立OpenAI。当时AGI听起来完全是天方夜谭。我那时候还在做Garry现在的工作，有很多别的好项目可以去投——那些靠谱的初创公司，确定能成的生意。相比之下，AGI就像一个遥不可及的幻想。就算它真能实现，DeepMind当时也遥遥领先，几乎无法追赶。2015年那一年，我们断断续续讨论要不要干，但真的就是掷硬币的程度。最后，靠的是一群人，坐在一个屋子里，互相看着对方的眼睛，说：“好，就这么干了。”这种时刻特别关键——如果犹豫不决，往往就是要冲上去的时候。外界有一千个理由告诉你不该做这件事。
Garry Tan：你们当时其实还搞明白了“Scaling Laws”——可现在回头看，很难想象当年AI的氛围是什么样。
Sam Altman：明年就是我们十周年了。但要回忆起十年前AI界的氛围……那还是在第一代有效语言模型出现之前的时代。我们那会儿在玩视频游戏，弄了个勉强能转魔方的小机械手。没有任何产品思路，没有营收，更不知道以后能不能有营收。整天围坐在会议桌和白板前，绞尽脑汁想点能写成论文的东西。你现在很难想象，那时候这件事有多不靠谱。ChatGPT在当时听起来，完全就是科幻小说里的东西。
Garry Tan：你们围绕AGI这个方向集结了力量，然后找来了在这个领域里最聪明的一群人。
Sam Altman：其实第二步没听起来那么难。如果你说：“我们要去做一件疯狂的事，但一旦成了意义重大”，而且当时还没多少人在做，那你确实能吸引很多优秀的人才。我们说：“好，我们就做AGI。”99%的人觉得我们疯了。但那1%听懂了这个信号——而那1%里就有很多顶尖人才。我们把这些人集中到一起，这是个有使命感的方向，人们会愿意投身其中。如果你在做的是大家都在做的事，人才很难集中。但如果你在做一个“全世界只有你在做”的东西，就会有顺风。
Garry Tan：那每一个在座的人，应该现在就试着做一家OpenAI级别的公司吗？
Sam Altman：OpenAI在一开始可不是OpenAI级别的公司。那时我们只有八个人，后来变成二十个，连要做什么都很模糊。我们当时只是想写一篇像样的研究论文。任何大的事，一开始都不大。Vinod Khosla有句我特别喜欢的话：“零收入的创业公司，和未来能做到千亿美元估值的零收入公司，表面看起来是一样的——都是几个人挤在一个屋子里。”所以你只需要选一个方向：一旦做成，它就能变大。之后，就是一步一步、一个蠢操作接着一个蠢操作地往前走，很久很久。
产品与技术的未来
Garry Tan：人们使用ChatGPT和API的方式已经发生了很大变化。像GPT-4o这样的最新模型，有哪些地方让你感到意外？
Sam Altman：现在的情况是，模型能力已经很强，但产品形态远远没有跟上，这之间存在巨大的“产品滞后”。还有太多东西没被构建出来。哪怕模型性能就此停滞（但它不会），光是推理成本也在快速下降。就在上周，GPT-4o的调用成本是现在的5倍，而且还会继续降。我们很快会开源一个模型，我不会抢团队的发布，但可以说，它会超出大家的预期。人们将能在本地运行非常强大的模型，这会让很多人大吃一惊。模型能力已经进入新阶段，成本迅速下探，开源逐渐成型，但我们还没有看到与这些推理能力匹配的产品创新真正到来。
Garry Tan：现在的“记忆”功能，正在把ChatGPT变成一个真正了解你的东西。
Sam Altman：记忆功能是我今年最喜欢的一个发布。OpenAI内部可能很多人不这么想，但我真的很喜欢它。它指向我们真正想去的地方：一个了解你、连接你所有内容、并主动帮助你的个人AI。它不会只是等待你来提问，而是始终运行在后台，知道什么时候提醒你，什么时候替你完成任务。它将嵌入你使用的每一项服务中。记忆，就是这个未来的第一道入口。
Garry Tan：你当年还发过一些关于Her的推文。能不能“内部爆个料”，说说它什么时候会真正变成现实？
Sam Altman：答案是“逐步实现”。如果我真有个明确日期，我可能早就兴奋地告诉你了。但其实它已经开始出现了——比如记忆功能；它会进一步演化成始终在后台运行、主动向你推送内容的形态；而当我们推出首款新设备时，它会更加完整。但Her的关键从来不是一个微型硬件，而是那个核心概念：AI长期运行在你身边，并真正像一个伙伴。
Garry Tan：我们开始看到LLM正在与真实数据融合。我听说MCP要接入OpenAI了？
Sam Altman：是的，应该就是今天上线。人们已经开始把ChatGPT当作他们生活的操作系统了，所以接入尽可能多的数据源非常关键。新的设备、新的浏览器、记忆、持久化模型——这些要素组合起来，就能形成非常强大的体验。
Garry Tan：这些会运行在云端、桌面端，还是两者都有？
Sam Altman：肯定是混合模式。未来一定会有人在本地运行模型。如果我们能把一半的ChatGPT负载推到用户设备上，对我们来说是再好不过的事。我们即将运营的是全世界最贵的基础设施之一。如果能部分卸载出去，那太棒了。但大量计算还是会继续在云端进行。
Garry Tan：现在算力紧张到这个程度，是不是出乎你意料？
Sam Altman：我们已经在这方面练得很熟了。但我们是从零开始的——从没有ChatGPT，到2年半内成为全球第五大网站。我们很快可能做到第三，也许哪天能成为第一。这种量级的扩张，不管你怎么做都不容易。
Garry Tan：我们看到推理模型和多模态模型正在并行演进。当它们融合后会发生什么？你对GPT-5以及后续模型的愿景是什么？
Sam Altman：GPT-5还达不到最终形态，但我们终极目标是做出一个整合型模型：能进行深入推理、生成实时视频、在需要时深度思考、写代码、为你即时生成应用、渲染交互式视频。这将是一种全新的计算接口形态。
机器人与工业复兴
Garry Tan：听起来像是在为具身机器人时代铺路？
Sam Altman：完全正确。我们的策略是：先搞定认知，再连接机器人。机器人时代很快就会到来。机械工程曾经是个难点，认知同样如此，但这两件事现在都开始变得可控。几年内，机器人将能胜任很多真正有用的事情。要生产十亿个机器人仍需时间，但想象一下——如果我们能部署一百万个类人机器人，它们可以自动化整个供应链：采矿、运输、制造，甚至制造更多机器人。未来对机器人的需求将远超当前供应链的产能。
Garry Tan：你在YC时曾推动“硬科技”投资。现在地缘局势紧张，我们该如何重建美国的工业能力？
Sam Altman：老办法已经被讲了无数遍，但并没有奏效。我们需要尝试一些新的路径。AI和机器人给了我们一个新机会——真的有可能把制造业迁回美国，重新建立起复杂工业体系。这值得一试。
Garry Tan：那现在的“护城河”该怎么建？很多人问：“我要怎么创办一家不会被OpenAI碾压的公司？”
Sam Altman：我们并不想碾压你们。我们在做我们自己的事情——把ChatGPT打造成最强的超级助手。我们会为它加上我们认为需要的功能。但这只是AI应用可能性中的很小一部分。我们看到有人只是克隆ChatGPT时，会有点遗憾。我们觉得这一块我们会做得很好，而且起步更早。但其他方向还有很多空白。我们想帮忙，比如为新创公司导流，做一个ChatGPT应用商店，或者提供“用OpenAI登录”按钮，把你的个性化模型带进任何产品。我们的建议是：不要去做我们核心要做的事，还有很多空地。
Garry Tan：可现实中，大家还是喜欢卷在热门方向里。
Sam Altman：这一直是普遍现象。如果你列出当前最热门的五个AI创业点子，现场恐怕有一半人都会举手说自己正在做其中一个。但将来如果有人能做出比OpenAI还大的公司，我敢打赌，他们绝不会是在做那五个方向中的任何一个。大家扎堆做的事，护城河就更难建立——不是不可能，只是更难。最好的公司往往不是跟风的，这样才能争取时间去打磨产品、找准市场、做出技术突破，之后再考虑护城河。我们一开始也没什么护城河，只有一个唯一真正好用的产品。后来才有了品牌、记忆功能、集成生态。
Garry Tan：你在很多根本性问题上都很反主流，比如“Scaling Laws”。现在这些成了共识，但当时并不是。你们面对质疑时，内心是怎样的？是那种“管他呢，干就完了”的状态吗？
Sam Altman：当所有人都说你错的时候，要坚持自己的判断其实挺难的。谁说很容易，那一定不是实话。只是时间长了，你会逐渐适应。我印象特别深的一次，后来也公开了：OpenAI成立几年后，Elon给我们发过一封非常严厉的邮件。我们当时还在合作，他在邮件里说我们成功的概率是0，不是“很低”，而是“零”。我们刚给他展示完GPT-1，他回的是：“这玩意没用，不行，毫无意义。”那时他是我非常敬佩的人。我那晚回家后心想：“如果他说的是对的呢？那我们完了。”你把全部精力投入一件事，但你仰慕的聪明人却告诉你这事毫无希望。没什么神奇的解法，就是：被打倒、站起来、拍掉灰尘、继续往前走。
Garry Tan：说说AI Agent吧。今年不是被称为“Agent之年”嘛，你怎么看Operator、Code Interpreter这些工具？它们将带来哪些我们还没准备好的工作流变化？
Sam Altman：过去ChatGPT的角色像Google——你问问题，它给出相当于你搜半小时才能得出的答案。现在你可以给它一个任务，比如用Code Interpreter去深度调研，它会自己工作一阵子，然后带着一个方案回来。这就像是一个非常初级的实习生，帮你干完一小段任务。而现实世界中，有太多工作其实就是坐在电脑前干几个小时的活——这正是Agent擅长的。当下的GPT-4o已经能支持一些这样的体验，而下一代的能力将会让这变得真正可用、可部署。
界面革命与创业黄金时代
Garry Tan：你如何看待人机交互的未来？有哪些限制是你当初想突破的？
Sam Altman：科幻小说在一点上预测得很准：界面最终会“融化”，变得无感。现在的语音界面还挺糟糕。但想象一下，你对电脑说：“这是我今天要完成的事，如果有变动，你帮我处理，别打扰我。”它就自己处理了，而你完全信任它。这就是所谓“融化的界面”——只有在它必须跟你沟通时，才像一位优秀的人类助手出现一下。对比现在的体验——拿起手机，就像走进时代广场：全是闪烁的灯、通知、干扰。让人很焦虑。我能想象未来的交互方式是这样的：电脑自动完成你需要的事，只把真正重要的内容呈现出来。
Garry Tan：这也是你找来Jony Ive的原因之一吧？他可是活着的设计传奇。
Sam Altman：他真的太厉害了，名副其实。过去50年里，计算机交互只有过两次重大革命：一次是键盘、鼠标、屏幕；一次是触控屏和智能手机。AI为我们打开了第三次的可能性——全新的交互方式。如果你要为“下一代交互界面”押注一个人，Jony是最显而易见的选择。
Garry Tan：我们在YC最近有个讨论：未来的SaaS会不会就变成API + 数据库 + LLM界面？UI不再手写，而是由大模型即时生成。
Sam Altman：这肯定会发生。我想说的是——如果你要创办一家初创公司，现在就是历史上最好的时机。为什么？因为整个技术地基正在震动。所以，是的，“即时生成软件”是趋势。这对某些传统SaaS公司会有冲击。但大家面临的是同样的变化，同样的机会。而每当产业周期剧烈变化时，初创公司就有优势：他们迭代更快、更灵活、没有那么多包袱。代码将变得廉价、快速、充足——而你，只要跑得比别人快，就能赢。
护城河与招聘
Garry Tan：也许你该回来专门讲一场关于“护城河”的演讲——因为这正是人们最担心的问题：“我该做点什么，才能经得起时间的考验？”
Sam Altman：好啊，挺有意思的。
Garry Tan：你我都挺喜欢Peter Thiel。他经常讲“要反主流，而且是对的”。你显然做到了——尤其在早期。
Sam Altman：Peter是个天才。我们在很多事情上确实走的是反向，比如scaling laws。现在大家都觉得这显而易见，但当时它简直是反常识。面对质疑仍保持信念，这很难。你会听到很多声音说：“你没有护城河。”“你会被碾压。”“这根本行不通。”没有什么作弊方法，只能坚持。坚持久了，会更容易一些。
Garry Tan：聊聊招聘吧。你带过世界上最顶级的团队。你学到最难的教训是什么？很多人从没招过人，更别说劝一个拿着几十万美元薪水的人放弃一切来加入“革命”了。
Sam Altman：招到那种聪明、有冲劲、高产出、还能融入团队的人，基本就成功90%了。大家往往关注错了地方。初创公司早期，我不推荐招那种特别资深、老练但本质上是“行政型”的人。经验当然重要，但不是在一开始。我永远更喜欢年轻、有干劲、能搞定事情的人，而不是“履历光鲜”的那种。在YC，我看申请材料时，从不先看履历。我直接跳到：“你做过最令人印象深刻的事是什么？”如果答案够好，也许我会看一眼简历，但那是其次的。Patrick Collison 有句我很喜欢的话：“要招斜率高的人，不是y轴截距高的人。”要找成长速度快的、好奇的、有韧性的人——而不是光鲜的title。
Garry Tan：那当OpenAI的CEO呢？这份工作最难的地方是什么？
Sam Altman：我不推荐。不是哪个挑战特别难，而是挑战太多、太同时发生了。每天都有一堆完全不相关、却都无比重要的决策等你去切换处理……这超出了我原本认为人类能承受的范围。而且，还有不少大公司在各种方式上“盯着”我们。
Garry Tan：往后看10到20年，你个人最期待什么？在座的人现在该去构建什么，来迎接那个未来？
Sam Altman：如果一切不出大差错，10到20年内我们将拥有无法想象的超级智能。如果只能选一个我最兴奋的方向——那就是用AI来推动科学进步。所有长期可持续的经济增长、所有能真正改善人类生活的进步，最终都来自两件事：发现新的科学知识；再通过良好的治理把它大规模推广。如果AI能大幅提升科学发现的速度，长期复利的影响将是深远的。
能源与未来愿景
Garry Tan：你当年把 Helion 的创始人 David Kirtley 招进 YC，是不是从很早就关注核聚变了？
Sam Altman：说来有点不好意思——我其实很早就迷上了 AI 和能源，一直觉得它们是最重要的两件事。但直到创办 OpenAI 后，我才意识到它们之间的关系其实非常紧密。我以前觉得它们是正交的：AI 用来产生创意，能源用来驱动一切。但现在很清楚了——能源限制了我们能运行多少智能。
Garry Tan：有那张图——每个技术加速主义者都喜欢的——显示人均能耗和生活水平之间是强相关的。
Sam Altman：那张图我超着迷。我觉得那是历史上最惊人的图之一。纵观整个人类历史，生活质量和能源富足是密切相关的。这就是我最初痴迷能源的原因。而现在我会想的问题是：“在只靠 GPU 运算的情况下，我们最多能发多少电，才不会把地球过热？”“我们什么时候需要把算力搬到太空？”
Garry Tan：技术乐观主义者常常相信“激进的富足”。如果未来我们拥有“即开即用的智能”和“无限能源”，那个世界会是什么样？
Sam Altman：我从没去过那些“负增长”大会——就是欧洲那种。我还真想去看看，在寒冷、黑暗、没有手机的地方，听人说“没有希望了”。我就是无法共情那种心态。这个世界——初创公司、旧金山、AI、乐观主义——才是我精神归属的地方。我基本确定，我们是对的，他们是错的。
Garry Tan：那我们该怎么实现这种富足？需要什么？
Sam Altman：大概就在五年前我们第一次把 GPT-3 放进 API，当时几乎用不了，有点丢人。但这五年里，我们从那种半成品，走到了现在大多数领域具备博士级智能的模型。如果我们能再保持这样的进步五年，并且建好支撑它的基础设施，那么开发者就会知道该怎么用它了。最好的类比是“晶体管”：它是一个全新的科学发现，然后整个社会开始动手实践，随之而来的是巨大的价值创造。这次的曲线会更陡、更快。我们现在只需要：把技术做出来，把科学搞清楚，把基础设施规模化，然后让你们去把它落地到真正的需求中。
早期经历与对年轻创业者的建议
Garry Tan：让我们回到2005年——第一批YC。你是怎么知道Paul Graham的？
Sam Altman：我当时在读他的文章，他有一群铁粉。我是通过Blake Ross知道当时叫“夏季创始人项目”的，他在Facebook上发过消息，我们住同一个大一宿舍。Paul说，“哦，你是大一新生？还有一批人要招。”有趣的是，我最近翻出了那封邮件，故事是我写了“我是大二，我会来的。”但我当时写得更客气一些，我说：“可能有误会，我其实是大二。如果可以的话，我很想参加。”
Garry Tan：你现在站在3000人面前，他们都处在你当年的位置。你会对年轻的自己说什么？
Sam Altman：我希望有人早点教我，长期坚持信念和韧性的重要性。刚开始挺容易，但你会渐渐感到疲惫。要学会：相信直觉，完善决策，有勇气做你相信的事，即使它不合时宜，经历失败后继续前行。我的第一个创业没做成，很多人失败一次就放弃，但你必须继续坚持。
我最近有了孩子，大家都说：“这是你做过最棒但也是最难的事情。”这都是真的，这也是创业的真实写照：好的部分比你想象的还美好，难的部分比任何人说的都要难。但你必须坚持走下去。
原视频：Sam Altman: The Future of OpenAI, ChatGPT’s Origins, and Building AI Hardware
https://www.youtube.com/watch?v=V979Wd1gmTU
编译：Kun Yang，关注AI对齐和AI Agent等科技领域。欢迎交流。
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（文：Z Potentials）