高中辍学，就可以在OpenAI担任研究科学家了，K12教育是不是真的完蛋了？

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今天为什么要讲这样的一个故事呢？这两天在X上面，大家都在围绕李飞飞访谈中说“要革K12教育的命”的一些金句展开了讨论。今天呢，就给大家举这样的一个案例吧。

瑞典高中辍学生：OpenAI的研究科学家

这个人叫做加布里埃尔·彼得松（Gabriel Peterson），是一个瑞典人，瑞典高中辍学生，现在也就是23岁。他是OpenAI的研究科学家，2024年年底入职的，到现在依然还在OpenAI上班。他呢，是Sora团队的，也就是做视频的这个团队。

加布里埃尔呢，2025年11月28日参加了一次访谈。他在访谈里讲到了他具体是怎么学习的、怎么求职的。那这个过程中，到底有什么不一样的地方？有什么值得我们去思考的地方？

加布里埃尔的学习法：从任务出发的递归学习

首先是加布里埃尔说，我怎么学习的呢？是从任务出发的递归学习。大家记住，这个词是他给他的学习法起的名字，叫“从任务出发的递归学习”。这个名字是什么意思，咱们讲的过程中大家自己去领会。

现在他的学习呢，主要是通过ChatGPT；在没有ChatGPT之前呢，主要通过YouTube和谷歌进行学习。他是要带着目标学习。首先他说我要做一个什么事，从这开始，学习是自上而下的学习。我要做什么，怎么做，里边具体的细节搞不懂，那就再去ChatGPT里去问。

比如说我现在要去做大模型了，我没有数学基础，没有统计学基础，那我就到大模型里去问去。大模型告诉你，这是使用的哪些论文、哪些代码。论文不懂，我再接着去问。他是这样去工作的。问了半天还是看不懂怎么办？有些东西不是说一个没上过大学的人，你再怎么问你能看明白的。他会用这样的一个方式，说：“ChatGPT，给我按照12岁孩子能够听懂的方式再讲一遍。”那ChatGPT就会老老实实的给他再讲一遍。

但是当时他肯定已经不是12岁了，他当时可能已经20岁了。他就通过这样的方式，不断的去追问，不断的去刨根问底儿，然后要求ChatGPT去写代码。写完了以后呢，并不是直接用这些代码，他是要求ChatGPT去解释代码中的每一行。如果他懂了，他也就不要去解释了；如果哪一行不懂，他就要求ChatGPT给他解释，说这一行为什么这么写，到底是怎么回事。

在这里要专门注明一点，这位加布里埃尔，他是反对Web coding的。原因也很简单，Web coding很多人是不看代码的，你提出要求，那边生成代码，代码你是不看的，直接就去运行去了。行也是他，不行也是他，最后到底为什么不行，你也没办法，只能重新提要求，让AI重新给你去生成全新的代码。

加布里埃尔说这事是不对的，你去问了AI问题，AI给你的答案，你必须要自己理解，想透了你才能去应用，而不是说拿一个你自己都不知道是干什么用的东西，就接着往前走了。

写完代码以后呢，他会要求ChatGPT给他多个解决方案，不是一个解决方案。我原来也讲过，你每一次让AI给你一个解决方案的时候，它一定会给你一个四平八稳的，为什么统计概率最高的一个结果一定是最四平八稳的。他说你给我多几个方案，这个AI就会按照不同的方式、不同的评估体系，提出多套方案来，然后由他自己决定如何选择。

选择好方案以后，进行编码、执行和测试。编码呢，他还是自己去编码的，不是Web coding直接编完就完事了，而且一定是要把这个所有代码都搞明白。测试完了以后会有错误，再把错误截图扔给ChatGPT，说你再给我解释哪不对了，然后你再告诉我为什么，里头涉及哪些细节了。再不断的往下追问，不断的往下刨根问底儿，然后到什么样的程度呢？一直到一个“click”。他这里头讲的叫CLICK，实际上就是一个“Aha”一个状态，就是顿悟了。他突然觉得，原来是这么回事，我懂了。

这就是他的从任务出发的递归学习法。首先要有需求，然后不断的去刨根问底，不断的去进入细节，搞懂所有的细节，不断的向下递归。他不从大部头系统化的知识开始，像我们正常去学习，一定是从大部头开始的，先去学习一个基础知识，然后考试，考完试以后再提出我们的想法，我们想怎么去做这个实验，老师批准了我们再去做去。正常是这样的一个方式，但是人家不是，就开干。从具体需求开始。别人做AI视频，必须要是博士，要学数学、统计、Transformer编码，五六年了以后才可以去做这个AI视频，因为这哥们是在Sora团队里头，但是他只用了3天。从任务出发的递归学习，从问题开始倒推知识链条，一层一层填补空白，这是他的学习法。

求职策略：跳过HR，直接找老板

那他怎么去求职的呢？你说这样的一个人，是怎么被OpenAI发现了呢？是不是只要你是千里马，总会遇到伯乐的呢？别扯淡了。他呢，是直接向OpenAI的山姆·奥特曼这些顶层的管理人员去发求职信。

在这个里头要注意，直接跳过HR，千万不要去找HR，要去找老板。因为什么呢？公司本身要的并不是文凭，这哥们高中就辍学了，更别说上大学，这个公司不要这东西。但是为什么我们没有文凭还进不去呢？是因为HR要这东西。老板不需要，老板要的是什么？解决问题，要赚钱。

加布里埃尔的求职呢，是直接用成功项目去求职，说你看我做了什么什么东西，我有哪个开源项目，这开源项目在你们的系统里头可以帮助你们解决什么问题。而且会写出来，我是怎么怎么做这个项目的，这个项目谁用过，有什么样的效果。每一次呢投可能上百份的简历和申请去求职，总有一两个愿意跟他聊一聊，给他一个机会试一试的。如果没有的话，就再发100份。他是这样的一种求职方式。

关键在于做项目：从14岁到Sora团队

最重要的一部分，其实并不是学习和求职，而是什么呢？而是如何做项目。加布里埃尔从14岁开始就在做项目。

• 14岁：倒卖宝可梦卡
  当时他做的第一个项目，是倒卖宝可梦卡。宝可梦的这个卡大家买回来以后收藏，然后再去进行交易。但是交易的信息呢是零碎的，我想卖，你也想买，但是在这个过程中，怎么把这个交易撮合起来？所有的价格都搜集齐了以后，进行价格发现，这个实际上就是跟炒股票似的。所以这个孩子写了一个网络爬虫，把所有这些想去买卖宝可梦卡的这些信息都搜集起来，有人想用多少钱买，有人想用多少钱卖，然后呢他在这个里边去进行倒买倒卖。做了这样的第一个项目。当时呢还没有ChatGPT，它是在YouTube上和谷歌上找到相应的知识，把这个项目做成的，据说是赚了2万。
• 18岁：消毒剂比价网站
  到18岁的时候呢，这位小伙子遇到了新冠。你想他原来做过的项目是做什么的？做爬虫。所以呢他做了一个消毒剂交易的爬虫比价网站。继续往前走，赶上新冠疫情呢，一周就可以挣出2万来了。
• 云厨房CTO
  这个项目做完了以后，很快这小伙子就被瑞典最大的云厨房创业企业聘用为CTO了。什么叫云厨房呢？基本上你把它理解成预制菜就可以了。这样的一个企业做CTO，开发厨房管理系统。这个小伙子呢，也是自己从零开始招人，也有一定的项目管理经验了。把这个项目做完了以后离职了，觉得好像跟我想象的不太一样，估计整个的过程并没有那么愉快了。
• Midjourney交互框架
  再往后呢，还在Midjourney里边上班。2023年Midjourney横空出世，但是交互实在是不怎么样。因为Midjourney画图，你是要在DISCORD里边写提示词，然后画图，他的网站一直做的是比较烂的。于是呢，这小伙子自己就开发了一个开源的Midjourney的交互框架，然后呢去Midjourney求职，说你看我给你做这多多漂亮，提示词管理整个这套东西多好使。Midjourney说那行吧，你上我这来上班吧，你把这套系统上我这实施一遍。

在这上了一段时间班以后，发现Sora要出来了。因为Sora是2024年年初进行的预演，2024年年底正式上线的。那小伙子看到Sora以后，感觉这才是方向的，就提交了前面的项目经理以及Midjourney的工作经历，就开始在OpenAI的Sora团队担任研究科学家了。

他真正向OpenAI提交了什么？

他真正向OpenAI提交的东西是什么？没有文凭，因为这哥们压根就没有。他提交的是：

1. 一份能够运行的Git Hub上面的项目，甚至可能不是一份，是多份可以运行的Git Hub上面的项目；
2. 一个能够解决问题的产品演示，你看看我怎么给你做成这样，做成这样以后，你们的效果就会变得更好；
3. 以及呢，一个真实在做事的人，他自己能说的清楚这块我是怎么做的，我怎么想的，我为什么这么做。

OpenAI说那来呗，我们正好需要解决这样的问题，他就去上班了。

加布里埃尔是不是一个天才？

那下面我们要思考的一个问题是什么呢？加布里埃尔是不是一个天才？这个是很多人听到这样的故事以后会想的，也许我上我也行。这事也许可以，但是如果有人跟你说“你上你也行”，那一定是惦记割你韭菜的人。大家记住这个话。首先我要给出结论：加布里埃尔绝对是一个天才，绝不是普通人可以达到的。

1. 欲望与驱动力

能够看到问题，能够产生解决问题的欲望，并且在欲望的驱动下前进，这在当下的年轻人中已经是凤毛麟角了。现在的年轻人很多是低欲望的，这个事行吗？就这样吧。那个事怎么样？哎呀没什么意思。去谈个女朋友吧？太麻烦了。现在好多年轻人是这样的一个状态。这样的无欲望的年轻人，不可能像加布里埃尔这样——我看到这个事情，好像不是那么顺畅，我要去改一改；我看到那个事情，我觉得可以再改进一下，我要去试一试。你没有这个初始的驱动力，就直接输在起跑线上了。

2. 刨根问底的能力

再下一步是什么呢？能够刨根问底，而不是直接就认为自己看到的只鳞片爪就是全部了。这也是挺反人性的。绝大部分的人是，只要看到一个简单的答案，稍微的符合自己的心理预期，跟自己过往的逻辑是自洽的，他就认为我已经把这事搞明白了，不用再去刨根问底了。但是加布里埃尔说不，我就认为我自己不知道，我一定要把所有东西都搞明白。这个对于绝大部分的年轻人来说，其实也是做不到的。

3. 耐心与深挖

第三个，不断的刨根问底说的容易，真正有耐心、有能力不断深挖下去的人，其实还是很少的。你像我也每天用AI去研究各种各样的问题，但是经常是到了，比如说真正的一些数学问题，或者是一些代码问题，很深层次的，我就放弃了。对于我来说我能用就完了，至于这东西到底是怎么回事，我也说不太清楚，反正用完了效果就这样，我也就只能做到这一步了。做不到像加布里埃尔这样，可以把所有的论文、涉及的数学公式、涉及的代码都搞明白。

写代码这块，我其实是很喜欢用Web coding的。虽然那个代码我是能看懂的，因为我原来是程序员，但是我其实是不看的，或者大部分情况下不看的，只要它不出错就这样了。出了错以后，我才会把这个代码拎出来看，甚至有的时候那个代码出错了，我都不看，直接把所有错误扔给AI，再给我写一遍就完事了。为什么？这省事，这舒服，算是在我们的舒适区里头。

那么加布里埃尔这样的，其实也是大家所难以达到的高度。直接得到的答案并不是答案，必须是自己搞明白了才行，这也是加布里埃尔比别人强的地方。目标明确，当知识点散开之后，没有深陷其中，不忘初心，最终能够完成项目。大家扪心自问，有几个人能做到？

我们现在去研究了一个事情，研究的过程中，这个事情也很好玩，那个事情也很好玩，最后我都忘了我为什么开始的了。我是见过很多这样的创始人呐。原来我们投过一个游戏项目也是这样，这哥们就是CEO是一个技术宅，做着做着说游戏驱动Unity 3D有一个新版本还不太成熟，里头还有很多的bug，所以这个更好玩，我要去研究这个，至于那个游戏，算了等一等吧。当时我们都急，每天去找他说，你先得把游戏做出来，再去研究你这些底层技术行不行？不，那个玩意好玩，这个做游戏不好玩。对于投资人来说，对于他的公司的其他员工来说，对于他的其他股东来说，真的是为他着急，搞不定这个事。但是很多人都是这样的，我们看到一个特别好玩的事情，我们就陷进去了。

但是加布里埃尔不是这样的，他把整个的这些知识点铺开了以后，他最后还能把项目做完。而且呢，他不怕承认自己不懂，也不会不懂装懂，搞不明白不罢休。其实上过大学的人，大多都失去了这种品性。为什么呢？因为我们上完大学以后，其实很多东西也是一知半解的，但是呢你越是一知半解，你就越怕什么？怕别人说你不懂。因为我们就是靠这张纸，靠这张文凭去后边混饭吃的，你要说我不懂的话，那你不是质疑我前面所有努力和汗水吗？这事肯定不行。但是加布里埃尔他没有这种包袱，高中辍学了，那我不懂是应该的。所以这个也是大部分人做不到的。

而且他不怕失败，不怕被拒绝，反复去尝试。像前面他做项目，也不可能哪一个项目是一帆风顺的，一定是反复调试了以后，才有可能得到一个结果。他跑去求职也是这样的，一次发上百份的求职的信出去，有人愿意让他去试一试，他就跑去试试。我相信也不可能是每次尝试都会成功，他会不断的去投递，不断的去尝试，最终得到了他所想要的这个职位。

加布里埃尔真正天才的地方，就是他的欲望以及执行能力，是普通人所难以达到的高度。跟大家讲一个有意思的事情吧，像我们以前做投资的时候，有一个很奇葩的点是什么呢？就是有时候你投项目的时候，要求看一看这个创始人的太太。当然大家别想歪了，什么意思呢？如果这个创始人的老婆长得比较好看，说明这个创始人是欲望很强烈，而且执行力很强的。大家自己想一想是不是这样？因为美女其实也是一种很稀缺的资源。因为创始人通常一开始在找女朋友的时候，都是一穷二白，他可以通过努力，找到了一个稀缺资源大美女，那么他后边去创业的时候，他大概率也可以在这种旺盛的欲望的驱动下，把这个项目做成。大家想想是不是有道理。

这种模式可以推广吗？

那下一件事，加布里埃尔这种模式是不是可以推广？大家要想第一个问题，加布里埃尔为什么求职的时候一定要绕过HR？为什么一定要去找老板？原因很简单，HR并不对最终结果负责任，只是螺丝钉。于是HR就会筛简历、筛学历。你像他这种高中辍学的，你把简历递到HR那去，肯定你是过不去的。没有学历的人，他是不是也能干活呢？肯定有能干的，但是一定是一个概率很小的事情。发现和验证干活能力的这件事情，其实已经超出了绝大部分HR的能力范围。

加布里埃尔必须找初创公司的创始人，职业经理人也是没戏的。原因也很简单，初创公司的创始人是真的干活的，你说我是怎么做的，他能听明白。职业经理人呢，大量是从公司巨大的行政体系里边打怪升级慢慢升上来的，这些人很多他是不干活的，他也不知道这个系统到底是怎么做的。

所以加布里埃尔这个案例，其实是相对来说比较难以推广的，绝大部分的公司和职位，还是会继续用传统的方式进行筛选和匹配。加布里埃尔的这条路，成功的概率是很低的，绝大部分人也不是加布里埃尔这块料。而且人家在整个求职的过程中，做项目的过程中，所经历的各种的艰辛，也是咱们普通人所难以想象的。咱没吃人那份苦，就别惦记人家那个成功。

K12体系真的会被干掉吗？

那下一个问题，K12体系是不是可以被干掉了呢？很难。首先我们要想清楚，教育到底是干什么的？很多人说教育就是教孩子一些东西，让孩子能够有知识。不对，教育不是干这件事的，教育是为社会分配机制进行筛选和人员匹配的。大家想一想是不是这样？你去上了大学，上了名校，才可以去大厂；你如果连名校都没上过，你连35岁被裁掉的机会都没有。所以最终我们是要去社会上去抢这些萝卜坑的。中国人为什么要去千军万马挤独木桥呢？这个其实就可以看到教育的本质了。我们没有给那些挤不过独木桥的人，在分配体制中留下稳定的位置。

但很多人说不对，很多没有上过大学的人也没饿死。对，是没有饿死，但是我讲的重点是稳定的位置，稳定、有保障、有尊严。很多人都用德国的这种方式来举例子，他们有很多这种二元制教育上来的，没有上过大学的人，或者是他们算不算上过职高吧，这些人就出来了，他们也可以开开心心的活一辈子，有尊严有保障。德国你经过二元制教育以后，你会得到一个证书，还有工会，人家想要辞退你，想要去给你减减薪水，想逼着你加班的时候，工会会站出来保障你的利益。而且还有整套的法律制度来保护你，谁想去违反这些法律了，法律会去制裁这些资本家的。他在这样的一个体系下才可以说，那我不用去挤这个独木桥了，我去上个二元制，我上个职高，我这一辈子也过得开开心心的，该结婚结婚，该生孩子生孩子，我也觉得一点都不丢人。跟孩子说我是电工，你看我该休假的时候休假了，人家也对我很尊重，整个的收益也会随着年龄的增长，随着经验的增长不断的上升，支付我的家庭和整个后续的一些成本，都没有任何问题。

中国就不一样了。中国的电工是随时会被老板裁撤的，你裁了以后，你都没地儿告他去。老板随时可以找到更便宜的、没有经验资质的人来替代这份工作。很多的这些比如包工头说，我现在需要一个电工，你有没有证？要那玩意干使？有证的贵，没证的便宜，你只要上去没把自己电死了，你就接着干呗。

那你说电工上灵活用工平台吧。家里比如说有一点什么需要电工的地方，我们可以在灵活用工平台、58同城这种地方找到电工来给你干活来。但是灵活用工平台也是很内卷的，他们也不会去校验说这些人到底有没有资质，别人用过了以后到底是如何评价。虽然它上头有评价体系，但是那个评价体系是可以刷的，没有那么公正。那上面大家怎么办呢？内卷呗。你愿意20块钱给人干一什么事，我愿意15块钱干，那个人说我愿意13块钱干。那你在这个过程中，他就没有工会的保护，他们自己之间就卷起来了。

所以在中国做电工，虽然有电工证了，但是你真正去上岗的时候，其实大家并不那么在意这个事，也没有工会的保护，无法持续获得收益，也无法保证后续的稳定、有保障和有尊严的生活。这就是为什么我们要去挤这个独木桥。

教育变革的阻力与未来

还有是什么呢？由焦虑所引导的畸形的教育产业。那教育产业本身也是有一定惯性的，有既得利益的一个团体。一帮老的这些教师，原来负责教育标准制定的这些人，那你说换一套全新的评估体系，现在教育产业中的这些人怎么办呢？你说我现在需要上AI来去给这个教育赋能了，那原来这些不会AI的这些老师，他怎么办？他没法整了是不是。要么你学习，要么被淘汰，像公司里那样真没那么容易。即使这些教师说我愿意学习，我们算是这个社会里边比较先进的一帮人了，但是最大的问题根本就不是教师愿不愿意学习的问题，而是什么呢？他的筛选机制是僵化的。我们到底怎么去考试？这件事并没有那么快发生变化，不是教育产业本身有能力去改变的。

2025年中国高考报名是1,335万人，本科录取了500万人，专科录取了300万人。那你在高考这个独木桥上，AI改革之后的这种教育成果如何？考试如何评估优劣？现在高考连计算器都不让你带进去，你更别说我在现场可以问ChatGPT了，这不是扯吗？那你说我既然没有办法去进行这样的评估，那谁该去清华北大呀？谁该去上本科？谁该去上专科？谁该名落孙山呢？那怎么办呢？我们依然要使用现在这套千军万马挤独木桥，上了名校才可以进大厂的这样的一个社会利益的分配机制。那我们就只能继续使用现在这种考核机制，那现在这个考核机制，就只能是把AI排除在外。这个是没有办法的。就像中国古代依靠八股文科举取士的一个过程一样。古代这些人他傻吗？他也不傻，他也知道，会做八股文的人未必能够治理地方，他未必能够成为一个好的官员。但没办法呀，他这套东西是最容易衡量的。

那你说未来会发生改变吗？是不是就咱就一直是在这条路上绑死下去呢？也不会，未来还是会发生改变的，但是过程可能是极其残酷的，有可能真的会有革命。很多人说，咱们不是讲的就是K12要被革命吗？要注意，“革命”并不仅仅是一个词。帮大家理解一下吧，西奥多·罗斯福有一句名言：改革目的是什么？避免革命。为什么改革要去避免革命？大家心里想一想，革命是要有统治阶级或者是既得利益者被推翻的，是要流血牺牲的。改革就是我不需要去让统治阶级跌落神坛，可以只要稍微小改小闹一下，只要稍微的改变一些不合理的地方，这个制度可以继续走下去。所以真的发生革命的过程，一定是极其残酷的。

要改变教育体系，首先要改变的是分配机制。除了少数平台和基础设施公司可以微利运营之外，大量的现有的经济结构会崩塌掉，大批的公司会倒闭，很多专业技能的价值会被颠覆，包括HR等很多为了维持巨大组织架构运转的这些职位，他们所构成的中产阶层，都会跌落斩杀线。大量的新兴产品和服务会涌现，并替代传统的体系。很多个人和小企业会在平台的基础上，提供差异化的全新的价值，服务于这些个人和小企业，帮助他们更好的跨越公司进行协作的这些企业也会不断的诞生。

传统的评价体系是靠什么？证书、职级来去确定的。但是未来的这个评价体系，是由推荐系统来去确定的。像我现在做YouTube，我做的内容好不好，不知道，大家各自去评价就好了。但是有多少人能看到老范的内容，是靠YouTube推荐系统的。我没有给YouTube提供证书，说老范有这个资质，有那个资质。所以未来的评价体系，都是依靠AI的推荐系统来的。

新的分配机制确立以后，才会需要新的筛选机制；有了新的筛选机制，才会有新的教育体系。大家一定要把这个教育体系升级的过程把它搞清楚。

总结

最后总结一下，K12是不是要被干掉，成为了一个热门话题。中国人很喜欢聊这个，因为我们一直都很焦虑。AI会给社会带来改变，但是教育体系的改变，可能并不会第一个到来。分配机制改变推动筛选机制改变，而教育体系是为筛选机制服务的。所以我们再去讨论K12是不是要被革命的时候，首先要去想明白教育体系到底是干什么的，而且“革命”这个词不要随便乱用，很吓人的。

好，这个故事就跟大家讲到这里。感谢大家收听，请帮忙点赞、点小铃铛，参加DISCORD讨论群。也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道。再见。

背景图片：

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OpenAI拉响红色警报：全行业的震动与反思

OpenAI拉响了红色警报，这就是全行业的红色警报。OpenAI内部传出的一个备忘录叫“code red”，他们叫红色警报，分为四个等级。在OpenAI内部，警报等级分为：

• 绿色：正常；
• 黄色：有点问题的苗头了；
• 橙色：已经出现明显的竞争威胁或者产品危机了，核心业务被影响了，包括份额被抢了，用户流失了；
• 红色：最严重级别，全公司总动员，打破原来的部门和条条框框，老大亲自盯着，而且要停很多的产品。

现在已经进入红色警报，这应该是OpenAI创建以来的第一次。第一件事就要叫停产品，不是原来按部就班做的产品线了，有些就要叫停了。

红色警报下，OpenAI叫停的四个产品方向

1. 广告业务：其实OpenAI的广告版本已经上线了，只是大家没有发现。现在有人已经把他们的最新版本的ChatGPT的安卓版破解了，里头是有广告SDK的，也有广告代码。但是现在这个业务要停下来。
2. AI购物：AI购物其实现在在我的ChatGPT上已经能看到了，这一段时间也要停下来了。
3. AI健康：他们有一个AI健康相关的这种产品，估计应该也是变现盈利性的一个产品，这个也停掉了。
4. AI简报：原来买了OpenAI Pro版的用户是可以每天早上起来要求他给你发简报的。现在这个产品也停下来了。

所以是四个产品方向叫停。员工有可能会临时的跨团队进行调配。通常红色警报后边，在其他公司里边会伴随裁员或者是叫做headcount冻结，在这个时候就不再招人了。但是现在OpenAI肯定不能讲这个话，因为他一旦讲这个话，可能整个盘子就崩掉了。

集中精力：OpenAI的五大模型改进方向

现在拉响红色警报，就是要集中精力改善模型。他讲到说我们要为8亿多周活跃用户提供个性化服务，让每个人都能够定制ChatGPT与他们的交互方式。这是它要干的第一件事。

1. 提供个性化服务：增加用户粘性。你喜欢跟你调侃的，他就调侃你；你喜欢有人情味的，他给你有人情味。让每一个人都能够与ChatGPT个性化的沟通，换到另外一个平台就会觉得不舒服。
2. 改进图像生成：让用户能够创建从室内设计模型到动画照片的各种内容。OpenAI自己的图片创作这块一直是比较烂的，现在说要把这块做好了，因为他发现谷歌靠Nano Banana Pro已经大量的把用户拉过去了。
3. 提高模型行为表现：要去跟别人打擂台了，要把各种各样的模型送到开放的这种匿名竞技场里边去，跟大家去比较一下，看看大家更喜欢什么样风格的产品。
4. 提升速度和可靠性：提升ChatGPT的速度和可靠性。有时候ChatGPT跑着跑着会卡住，他们准备在这一块进行改进。
5. 减少过度拒绝现象：聊天机器人拒绝回答良性问题的这种情况要把它改进掉。这个的话应该就是原来计划12月份准备上线的成人版，这一块并没有被砍掉，12月份继续会准备上线。

新模型“葱片”与“大蒜”：快速推进的研发

现在大模型方面的改进已经在快速的推进了。看到我的封面了吗？封面是4只企鹅炖着一大锅汤，这汤里头有大葱、有大蒜、有洋葱。企鹅兄弟们已经戴着口罩出去参加测试了。

他现在要做的两个模型，有一个模型叫葱片（shallow piece），应该会在下周或者是下下周就要上线，这个是下一代的预训练大模型。然后大蒜（garlic）这个模型，是新的预训练和知识蒸馏出来的一个相对小一点的模型。前面葱片这个模型估计会比较慢，这个garlic是比较快的一个模型，应该是在明年一季度发。

匿名竞技场的新常态

现在的匿名模型已经出去去测试了。这是一个新常态，模型发布之前都会去各种的演练场里边去测试一轮。测试的时候应该使用的是shallow piece，但是它在shallow piece里头还分了四个名字，叫帝企鹅、跳岩企鹅、玛卡罗尼企鹅和迪古企鹅。现在OpenAI内部的代码已经泄露出来了，就上头写的是这四个企鹅的名字，推理配置是多少，已经在开始测试了。

回顾：去年的“橙色警报”

其实OpenAI去年就拉过橙色警报，最后的结果也还算差强人意。在去年的时候，他们的大模型出现了一些问题，Sora当时的训练过程也不是非常的顺暢，所以橙色警报就拉响了。但是橙色警报拉完了以后，他们走向了另外一条路，就是从单纯的堆参数走向了o系列模型，算是解除了橙色警报。在去年的12月份，做了12天的连续发布会，但是Sora2出来了以后，热闹完了以后留存基本上等于0。我内心的感受就是OpenAI飘了，另外一个感受就是OpenAI开始挤牙膏了。

警报升级：从“橙色”到“红色”

2025年的8月份，随着Nano Banana的发布，Gemini的用户量在快速上升，OpenAI就已经开始橙色警报了，到12月份正式升级为红色警报。有人看到了他现在很多停下来的这些产品，其实在他的安卓版本、在iOS版本上已经做好了，只是开关还没打开。

“诗和远方”与“眼前的苟且”

现在OpenAI就要去思考了，到底是追求诗和远方，还是眼前的苟且？底层大模型的推进就是诗和远方，创业者以四处分散兵力增加收入就是眼前的苟且。其实OpenAI在GPT5的时候大家就已经怀疑了，它并没有真的去投入大的精力重新进行底层的模型训练。现在大家怀疑就是GPT5实际上是拿GPT4O往后的这些模型去进行的后训练。

创业者遇到的问题，OpenAI自己现在也遇到了。要想在大模型基础上干活，就必须让大模型的底层架构稳定下来。所以OpenAI很长一段时间都是在原来基础的模型上做各种各样的后训练、强化学习。现在大家不满意了，因为Gemini 3上来以后发现全线领先了。所以OpenAI就说不行了，我们要重新开始训练底层模型了。

为什么OpenAI会被谷歌“按在地上摩擦”？

很多人说Gemini3出来了，它不行了。当然还有人说Deepseek V3.2出来了，它不行了。这个跟Deepseek差的比较远，肯定还是被Gemini 3和Nano Banana Pro给吸引了大量的用户。

用户指标告急：时长与活跃度双双下滑

首先OpenAI遇到了一个很大的问题是什么？就是它的用户时长被反超了。用户时长越长，你就可以有更多的机会去实现交易。OpenAI上面大量的是短交流，而像Gemini 3或者是Claude 4.5这些模型，更多的是这种长沟通，因为那个是生产力工具。在这一块上，OpenAI可能已经输了。

用户活跃度一周掉了6%，这个对于OpenAI来说那真的是天塌下来一样。Gemini的周活跃度从7月份的4.5亿涨到了10月份的6.5亿，还没算后边发布的数据。OpenAI的周活是8亿，这个数字是10月6号公布的。算上后边这个此消彼长，大概率现在Gemini的周活跃已经反超了OpenAI了。这个对于一直是这个行业领军公司的OpenAI来说，绝对是不可承受之重。

增长放缓：收入预期与融资压力

OpenAI还有一个问题是什么？他在讲明年的收入增长可能是个位数。AI公司每年的收入增长都是要成几倍去增长。现在山姆·奥特曼说说，明年有可能就是个位数增长。现在它砍掉的是广告、是电商，把挣钱的东西砍了，所以明年可能不会有那么大的增长。现在只能靠订阅费和API TOKEN来去创收了。

知道OpenAI预期到2030年要挣多少钱吗？是2,000亿美金。按照现在这样的增长速度来说的话，后边这个牛皮就吹破了。就算他到2030年挣到了2,000亿美金，到2030年之前，OpenAI跟人签的各种算力合同，1.4万亿美金这个窟窿填不上。而且这些合同已经在亚马逊、甲骨文、英伟达、微软这些公司的股价里边已经体现过了，如果你到最后无法执行的话，这个会彻底崩盘的。

OpenAI一直在烧钱，所以它需要继续融资。最近又在谋求一个1,000亿美金的融资，如果融完了以后的话，我估计它的整个的估值可能都会接近上万亿美金了。这个也是一个巨大的考验，因为原来你是老大，现在一看有别人超过你了，你再让资本无脑的把钱冲进来的话，就稍微有点难度。

“推车上山” vs “拉车上山”：OpenAI与谷歌的根本差异

那你说OpenAI为什么会被谷歌按在地上摩擦？一一直遥遥领先了这么长时间。OpenAI相当于是推车上山，而谷歌相当于是拉车上山。

算力之困：租用与自建

OpenAI的算力都是找微软租的，以后他还会去找谷歌租，会去找亚马逊租，会去找Oracle租。而谷歌的话算力都是他自己的，谷歌云的芯片也是我自己造的，云服务也是我自己的，全是我自己的，他就没有这种巨大的压力。

生态之战：与微软的“同床异梦”

OpenAI想要进行场景拓展，需要跟微软爸爸抢地盘。微软是他最大的股东，而微软本来就不希望他来干这个活。而OpenAI现在想去拓展这些场景就需要去跟微软竞争。两边完全同床异梦，你没有办法步调一致的行动。各自都惦记着干掉对方。

反过来看谷歌，Gemini是已经进了安卓、Chrome、搜索、YouTube、Workspace这些产品，都是自己家的兄弟。最上面的老大已经给了最高指示：集中力量办大事。所有这些场景回收的数据都可以帮助Gemini继续前进。这又是一推一拉。

资金之压：持续融资与自给自足

OpenAI是需要不断融资的，你就需要不停地向业界证明自己好牛逼，因为它一直在亏钱，而且是越亏越多。所以它需要不停的去外边作秀。而谷歌是自己有钱，去年的净利润是1,000多亿美金，完全自己养得起。又是一个一推一拉，一个不停的出去化缘，另外一个说我自己有钱。那这个也是OpenAI被谷歌摁在地上摩擦的原因。

隔岸观火：竞争对手Anthropic的“风凉话”

现在其他人也出来说风凉话了。Anthropic的老板、CEO出来去接受采访，基本上可以确认Anthropic计划是明年上市。它已经跟律师事务所签了协议了，而且那个律所是当年给谷歌做上市的律所。

上市意味着什么？

很多人说上市了成功了，千万别这么想。咱们反复讲过，上市意思就是你已经过了高速增长期了，后边该稳定发展了。高速增长的时候为什么不去上市？因为高速增长的时候很多地方没法合规，上市你就必须要合规，一旦合规了以后束手束脚。

巨无霸们的IPO排位赛

Anthropic如果明年上市的话，有可能是史上最大的IPO。官方确认它的估值是1,830亿美金。到截止到目前为止，全人类历史上最大的IPO是阿里，1,600多亿美金。现在一大堆没上市的巨无霸在这排队等着。上市最贵的是OpenAI，5,000亿美金；第二贵的是谁？SpaceX，4千亿美金；中间还有一个字节跳动，4,800亿美金；还有一个是XAI，是2,300亿美金。

Anthropic的策略：稳健与专注

Anthropic主要是做b端的，编程领域绝对的王者，而且不断的推scaling law。他完全不去做c端的竞争，因为一旦做c端的竞争的话就是要去吸收个人用户，那么OpenAI遇到的问题都会遇到。

而且Anthropic还讲了，说我们家从来不去搞什么红色警报，我们就按部就班，自己干我们自己活。红色警报这种东西其实是从谷歌那边继承过来的陋习。这回就轮到了OpenAI去拉红色警报了。Anthropic现在正在加速上岸，上市了，剩下的事跟我没关系了。

全行业的红色警报：OpenAI不能倒，谷歌不能赢

OpenAI的红色警报其实是对全行业吹响的全红色警报。为什么这么讲？一个新的行业或者一个独立的行业最害怕的是两件事。

“老大倒下”与“老大通吃”

第一件事叫什么？叫老大倒下了。一旦老大倒下就是证明了这个行业是走不通的。OpenAI作为老大，一旦它倒了以后，所有人就会认为整个AI行业有问题。

害怕的另外一件事是什么？就是老大通吃。所以谷歌当老大是一个比OpenAI倒下更危险的事情。谷歌自己有芯片，自己有云，自己有模型，自己有应用，自己有生态，自己还能变现。如果他上来了的话，他不需要跟任何人合作。亚马逊、甲骨文、微软、软银、英伟达、AMD这些就全死、全废了。所以谷歌是不能成功的，谷歌真的在这个行业里是与世界为敌。

备忘录泄露：一场精心策划的“恐吓”

OpenAI为什么它内部发的这种备忘录就直接传出来了？是OpenAI自己漏的跟筛子似的吗？不是这样的。所有这种内部备忘录能传出来的，肯定都是公司允许的。OpenAI现在的红色警报在干的事情，不是说仅仅是内部调整策略，他在干的事情是在恐吓整个行业，恐吓金融圈：给钱！你如果不给钱我就倒了，倒了以后你们都得死。

AI是泡沫吗？

很多人又在想说AI泡沫到底会不会破？首先跟大家确认一点，AI绝对不是泡沫。你们有谁见过一个泡沫还没破的时候就有大量的人失业吗？以前都是泡沫破了会有人失业，AI是大家正在热火烹油、追加投资、股票创新高的时候，大量的人在失业。既然它已经影响了这么多人的工作，影响了这么多人的饭碗，它就绝对不可能是个泡沫。

总结：走钢丝的OpenAI与行业的未来

OpenAI现在干的活肯定是在走钢丝，但是OpenAI里边隐藏的项目应该还是很多的，只是需要集中力量把它好好梳理梳理。短期内OpenAI是不能倒下的。英伟达、软银、微软手里边还是有大量现金的。其他已经上了车的人，也不希望看到OpenAI这个老大就这么倒下，也不希望看到像谷歌这样的一个上下通吃、完全闭环的一个人完全站起来。

总结一下，OpenAI拉响了红色警报，内部消息泄露完全就是故意的，就是出来吓唬人的：必须保住OpenAI，咱们绑在一条绳上了，我要死你们谁都甭想好好活。应该很快就会有新的模型可以玩了。这个月真正值得期待的东西是什么？OpenAI的ChatGPT成人版。没准成人版上来以后，大家就又可以接着奏乐接着舞了。

好，这就是今天要讲的内容。

伊利尔·苏斯克维的专访：他到底说了些什么？

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伊列尔·苏斯克维，很多人说：“这哥们是谁？”就是和马斯克、山姆·奥特曼一起创建OpenAI那哥们。在2023年11月份，对山姆·奥特曼进行逼宫以后，休假了很长时间，然后从OpenAI离职的。这一位算是OpenAI的创始人吧，他离职了以后呢，自己闷头去做研究，好长时间没有他的声音了，现在突然出来接受了一次专访。

引言：AI界的科学家与当下的迷茫

首先要注意，这哥们不是一个工程师，他是一个科学家。工程师跟科学家之间还是有很大差异的。使用确定的技术、加大投入、获得可预期的结果，这是工程师干的活；研究不确定的方向，这是科学家干的事情。所以，他是一位科学家。

现在很多人都在讨论AI是不是有泡沫。现在距离走通“最后一步”还有一点点小的差距。到底什么叫“最后一步”？就是AI真正的落地，真正的开始改变很多东西，开始挣钱。这一步现在还是有一点点差距的。但是呢，很多人也在否认AI泡沫的存在。AI虽然没有走通最后一步，但是AI真的带来很多失业。“钱我没挣着，但是我真的把人的工作干掉了。”现在是大家都比较迷茫的一个时间点。

原来那些应该默默无闻做研究的科学家，就携带了巨大的光环跑出来说话了。本来这些科学家说的话呢，应该是在很小的圈子里边流传，但是现在大家看看李飞飞、杨乐坤，包括今天咱们讲的伊利尔说的这些话，也成为了大众讨论的话题。

核心观点一：科学研究与工程研发的转化

“科研现在需要相互转化了”，这就是这一次伊利尔访谈的一个核心观点。你说，科研科研不是一回事吗？不是，科学跟研究是两回事，它是分为“科学研究”和“工程研发”，它是两个不同的概念。

科学研究呢，是在发现方向。发现了方向以后，就可以堆钱、堆算力、堆数据，在各种行业里边进行测试，这个呢都叫工程研发。就像前面他们研究了半天，到底哪个算法是可以把这个大模型做出来的，最后发现Transformer算法是可以搞定的，发现方向了。到发现Transformer方法有效之前，都是在做科学研究。在Transformer出来以后，大家说：“咱们堆钱吧！”玩这个scaling law，就是直接往里头去堆算力、堆数据、堆这些东西了，这就开始玩工程研发了。这个都是确定的东西，我们只管往里堆钱就完了。

工程研发呢，有一个不可避免的问题，就是你万一站到了一个小山头上，朝任何一个方向走都是下坡。工程研发的时候，他也是会寻找更高的一个山头往上爬，但是你爬到一个最高的山头的时候，你就没法往前走了，因为你不知道应该往哪个方向走了。如果有一个离你很近的山头，你还可以去尝试的跳一跳；如果下一个山峰离你非常遥远的话，这个工程研发是没有办法去跨越鸿沟的。那么在这个时候就应该重新走回来，做科学研究了，重新去尝试那些现在不确定的方向。这就是这一次伊利尔访谈的一个核心观点。

所有的科学家最大的能力是不是科学？其实不是这样。所有的科学家，特别是成功的科学家，他们最大的能力是筹措经费和资金。特别是现在这个时间点，任何一项科学研究都是需要海量资金去堆砌的。现在已经不能说科学家坐在家里头，闭门造车多少年，最后研究出一个神奇的东西出来，现在已经过了那个时间点了。

核心观点二：大模型是典型的“小镇做题家”？

现在的大语言模型跟人比起来，是不是走错路了？这就是这一次伊利尔提出的一个核心观点。说现在的大语言模型呢，就像是典型的“小镇做题家”。当然，“小镇做题家”这个词是我加上去的，但是他描述的整个过程，他描述的所有的细节，就跟咱们这的“小镇做题家”非常非常相近。这些大模型呢，在各种的复杂评测上无往而不利，一个比一个分高，但是遇到了具体问题，甚至一些比较简单的环境，都直接抓瞎，搞不定。

在研究大模型的过程中，设立目标体系是必须的。我研究了半天大模型，我最后怎么评测的？你肯定要设一个体系。但是设完体系以后呢，刷题也是必须的。现在既然有高考、有考研、有考公，那我们就要不停地来刷这个题，让考生能够适应考试的过程。

中国的模型和Llama 4就是典型的失败案例，就是刷了太多的题，刷的分很高，但是你一使起来，发现完全不是那么回事。即使是现在大家普遍认为相对比较成功的案例，比如说Claude 4.5 Opus、或者是Gemini 3 Pro、GPT-5.1这些模型，也是在巨大的数据算力基础上达到的成果，到了实际工作中，依然会出各种各样的问题。虽然他们出的问题，可能要比刚才咱们讲的纯“小镇做题家”的中国很多的二线模型，以及前面翻了车的Llama 4要好很多——中国一线模型其实也还是基本能用的——但是依然不能放心地把复杂任务交给他们。

大模型与人类学习的巨大差异

而这个训练大模型呢，跟人类学习的过程是有巨大差异的。差在哪呢？

• 样本需求量：说人类只需要很少量的样本就可以学会东西。他举的例子是猫，你要想让大模型认识什么东西是猫，你恨不得你把全世界所有猫的图片、照片全都找出来让大模型去学习，他才能够认出来这是猫。而有时候还认错，把一个狗认成猫，或者把一个老虎认成猫，有时候还干这种事情。但是人的话，你让一个小孩只要看三五张照片，他就知道啥是猫了，然后他看到猫他就认识，换一个样的猫他也认识，黑的、白的、花的，他都认识。甚至你在这个时候画一个卡通的猫，他还是认识。人类只需要非常非常少的样本就可以学会什么是猫，而对于大模型来说，这个是完完全全无法做到的，至少用原来的这种Transformer的算法是没法搞定的。
• 判断依据：第二个问题是什么呢？就是人类是依赖情感进行判断的。“这个事情我觉得是对的，那个事情我觉得是错的。”而大模型是完全没有情感的，它是靠统计结果来去进行判断的。人类靠情感判断的情况下，我们可以在信息非常不充分的时候进行决策。而大模型真的是把全世界人类所产生的所有信息都塞进去，训练完了以后，你让他再去做判定，还是经常出各种笑话。其实我们日常生活中，有些人也是这样的，就是学了很多东西，但是情商为零，这些人他们也经常会闹各种各样的笑话。现在大模型也在干这个活。

所以伊利尔认为，沿着当前的scaling law继续低着头拉车已经走不通了，是时候应该抬起头来看看路了。这就是他现在提出的一个核心观点。

伊利尔的新方向：告别Scaling Law，拥抱新架构

那他现在具体的方向到底是什么呢？他认为应该去搞一个全新的架构了，而不是在原来Transformer架构上接着往前走了。他要训练一开始就具备情感判断能力的这种“价值函数”。你这个大模型上来以后，从最开始没有那么多数据堆进去的时候，你就可以进行情感判断了。

咱们人也是这样，从小咱们是一边学怎么做人，一边学各种知识，而且学做人是在前面的。“这个东西我能吃，那个东西我不能吃”，“这个东西是干净，那个东西是脏的”，“哪个东西是香的，哪个东西是臭的”，我们一开始是在学这些东西，然后才是学各种的知识，开始刷题、开始考试。而大模型是反过来的，他是把所有的这些该考的试都考完了以后，然后再去学哪个东西能干，哪个东西不能干，怎么能够让大模型变得更安全，怎么去对它进行对齐，它是正好反过来的。现在伊利尔说，咱们应该像人一样，先去学一些最基础的东西，学让他怎么进行情感判断，然后再往里堆知识，这个顺序不能搞错。

说只有这样呢，我们才能够训练出来一开始就有是非观念、就能够明辨是非的这样的大模型，而不是像现在大模型似的，先预训练完了以后，再想办法去强化学习各种的安全规则。而且呢，伊利尔希望未来的大模型是一些小的、内容很少的一些模型。咱们现在叫“大模型”吧，但是他认为未来的“超级智能”应该是一些小模型，他需要的时候可以快速地学会新的知识，而不是像我们现在这样，先把所有知识都塞进去，然后再去进行一些微调，你可以适应某一个特定的环境。

其实我们现在这些“小镇做题家”就是这样的。你去参加高考，那肯定是能够语数英、物理化学、史地生政，这些东西你都要学完了，都可以考到一个很高的分数，你才可以考上清华北大。而你在清华北大上完了多少年学以后，出来了进入到具体的工作岗位，再去进行岗前培训，再有人去带着你去实习，然后才可以进入工作。现在的大模型也是这样的一套工作方式。但是呢，伊利尔说我们别这么干，我们一开始让这个模型很小，他可以完完全全自己去学习，需要什么他就学什么就可以了。而且小模型的后边再去进行专项学习的时候，要比这个一开始就塞一脑袋知识要容易很多。所以现在的大模型真的是典型的“小镇做题家”。

离开OpenAI后，伊利尔在做什么？

伊利尔离开OpenAI之后，都干了点什么呢？这个可能是大家关心的事情。他呢，去创建了一个叫SSI的公司，叫Safe Superintelligence，叫“安全超级智能”。这个公司呢，说我们只干一件事，就是这名字这事，叫“安全超级智能”，不做任何周边的小产品，我们在根上搞。

• 2024年9月：首轮融资了10亿美金，当时的估值是50亿美金。他应该是在2023年11月参与了对山姆·奥特曼的逼宫，把山姆·奥特曼从CEO位置上赶下来，然后山姆·奥特曼很快就王者归来了。在那以后，伊利尔基本上就不露面了，他出去休假去了，休假了很长时间，大概到2024年八九月份，正式官宣离开了OpenAI。九月份马上就有人冲上来给钱，拿了10亿美金。
• 2025年3-4月：又融了20亿美金，当时的估值是300-320亿美金。因为呢，这种非上市公司嘛，融资了以后的很多报道和信息并不是那么准确。300-320有可能是投前估值300，投了20亿美金以后变成320了，大概是这样的一个情况。2025年三四月份的这一轮投资呢，Alphabet（也就是谷歌的母公司）以及Nvidia都参与投资了。

注意，这个SSI是一家正儿八经的公司。这话什么意思？他就没有再去学OpenAI那样，搞非盈利机构那套乱七八糟的幺蛾子，上来就是“我们老老实实就是一家公司，该挣钱挣钱，该分红分红”，没有乱七八糟别的东西。

2025年7月份，这公司呢，大概是有50个人，非常精悍的一家公司。公司呢，应该是在硅谷Palo Alto和以色列这两个地方都有办公地点。后来呢，还传出了跟谷歌TPU进行适配的传闻。因为这件事情呢，英伟达也是股东，谷歌也是股东，跟英伟达适配这件事根本不算新闻，大家上来都是拿英伟达的训练了。但是谷歌是需要这个招牌的，说：“我们给了钱了，你得出来给我站这个台，你跟TPU也进行了适配。”

前面呢，传出扎克伯格呢，曾经准备花300亿美金直接收购SSI，但是呢，被伊利尔给拒绝了。他的合伙人CEO叫Daniel Gross，被扎克伯格给挖走了。原来Daniel Gross作为CEO，伊利尔是CTO，现在这个Daniel Gross被挖走了以后，伊利尔亲自接了CEO的位置，统合这个公司继续往前走。目前呢，还没有发布任何的成果。科学研究呢，本身就没有那么容易，所以大家也不要着急。

未来展望：为什么是现在？

那么为什么现在跑出来讲话呢？不知道是不是手里头的钱花的差不多了，又要出来融资了。

那你说他讲了这些东西，未来会怎么样呢？是不是scaling law就到头了呢？是不是真的我们需要重新去做研发，重新去找方向了呢？我觉得现在是一个非常情绪化的节点。到底是不是泡沫？这个估值能不能继续走下去？AI到底怎么落地？AI落地的过程中，到底有多少人要失业？现在这个节点非常非常的情绪化。

从美国也好，像中国也好，从全球也好，大家都觉得现在这个股市、现在整个的经济环境都很妖孽。什么意思呢？就是大家在失业，生意不好做，但是呢，股市飞涨。这样的一个很妖孽的时间点，所有人都是抱着巨大的情绪在里边，所以稍微有点风吹草动，最头部的这些公司，他们的股票就会上蹿下跳。

这个时候科学家们出来讲话，甭管是李飞飞、杨乐坤还是伊利尔，他们出来讲话的话，如果能够引起关注，如果他们能够能搞到钱，那么这件事情绝对利好的是谁？绝对利好的是英伟达。为什么呢？因为他们需要进行各种不同方向的尝试了，而在这个时候，必然是需要使用英伟达的算力卡的。那你说谷歌TPU不行吗？SSI不是已经跟TPU适配了吗？大家要注意，谷歌的TPU以及博通所做出来的其他的ASIC芯片，都是专门为Transformer算法设计的，这种“小镇做题家”专用文具，你让这些ASIC芯片换一种其他算法，就不灵了。只有英伟达自己家的算力卡，才有可能应对不同的玩法。

科学家们现在呢，肯定是要趁着热乎劲，AI现在正是风口浪尖上，抓紧忽悠钱，储备弹药准备过冬。如果你在这个时候再不忽悠，一旦泡沫真破了，这个时候科学家说“我想再整点钱，我要再去储备一些弹药，未来想接着往前走”，那就不好忽悠了。所以只有现在是最好忽悠钱的时候，或者说是最好忽悠钱的最后几分钟了。

对普通人意味着什么？

未来方向到底是什么，其实跟普通人关系并不大，咱们吃瓜就可以了。一个完善的科研制度，就是包括科学研究和工程研发的制度，是需要为这些科学研究提供足够的资源的，否则很容易陷入死胡同。中国其实现在就是更多地愿意把钱扔在工程研发上。那你说我们为什么没有陷入死胡同呢？人家美国人找到新方向，我们跟着走就完了，我们并不是站在最前面的那个人。这玩意就跟咱们开车似的，如果你是跟着别人开车，红灯咱们就都停下来，绿灯咱就跟着走，是比较容易的。但是你一旦站在这个车道的第一个了，这个时候就会比较难搞了。

看到李飞飞、伊利尔这些科学家可以有足够的资金去尝试新方向，也让我们对AI的未来更有信心。他们的研究成果最终还是会被谷歌、OpenAI、xAI这些巨头所使用。这些人最后自己成为CEO，自己成为商业领袖，支撑起一个巨大的跨国公司来，可能性基本上是零，但是他们做的研究还是非常有价值的。

总结

最后总结一下吧。近期呢，其实不光是伊利尔，各大AI公司的老大、AI领域的科学家，都在频繁地出来亮相发声。原因就是现在是非常时期，就会“妖孽横行”（咱们开个玩笑）。这个是非常时期，后面的局势呢很不明朗。也许跨过了门槛，AI技术大规模的应用和落地就会到来；也许泡沫破灭，大家需要过冬。我觉得即使泡沫破裂了，也不用担心，有可能我们只需要再忍几个月，AI就真的可以落地了。但是中间这几个月的日子会很难过。

在这样的一个时间点上，AI公司的人就要出来摇旗呐喊：“这个里头没有泡沫，我们走的好着呢！”科学家们也要出来喊，说：“我这还有一些新的方向，赶快给我钱呀！”正热乎的时候，你们给我钱，可以分散一些弹药，万一那条路不通，我这还有新的尝试呢。

至于我们这些普通人呢，搬小板凳吃好瓜就行了。千万不要“这个是对的，那个是错的”，这个离我们还是稍微有些遥远。虽然马斯克也好，黄仁勋也好，伊利尔，包括前面的李飞飞、杨乐坤这些人，他们讲的东西我们觉得我们好像听懂了，看个热闹足够了。

好，这个故事就跟大家讲到这里，感谢大家收听。请帮忙点赞、点小铃铛、参加Discord讨论群，也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道。再见。

OpenAI到底需不需要政府兜底？一句话带崩整个的美股科技股

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一句话引发的“血案”

今天咱们来讲一讲这个“一句话引发的血案”。这个话是谁说的呢？是OpenAI的CFO，叫萨拉·弗利尔。真的是一句话，引发了5,000亿美金的市值震荡。他自己也就是估值5,000亿美金，一句话，5,000亿美金就直接灰飞烟灭了。

这句话什么时候说的呢？2025年11月5日，华尔街日报商业会议上。他讲的是：

“我们正在寻求构建一个由银行、私募股权，以及联邦政府兜底或担保组成的生态系统，以帮助公司为巨额芯片投资提供融资支持。”

市场的强烈反应

市场的反应很强烈，六大科技巨头总市值一夜蒸发了接近4,300亿美金。

• 英伟达：跌了3.65个百分点，那是5万亿美金的公司，跌3.65%多么恐怖，一晚上1,730亿美金就不见了。
• 特斯拉：跌了3.5%。
• 亚马逊：跌了2.86%。
• Meta：跌了2.67%。

四家算力厂商蒸发了超过630亿美金，非常多的人都在亏钱。

为什么市场会有这么强烈的反应呢？

• 第一，AI盈利方式模糊：AI盈利方式本来就模糊，谁也搞不清楚这东西到底怎么挣钱，只知道贼花钱。
• 第二，投资与收入不成比例：1.4万亿美金的基建投资——而且是股市已经为其买了单的——与130亿美金的年收入实在是太不成比例了。你OpenAI一年挣130亿美金，你何德何能去花1.4万亿美金做基建？而且因为你撒出这些单子来，股市已经涨了，所以为什么叫股市已经为这1.4万亿买过单了呢？大家就比较害怕。
• 第三，戴着镣铐跳舞：OpenAI自己呢，也还在戴着镣铐跳舞。即使是跟微软之间已经签了改制协议了，但是OpenAI的很多变现能力还是受到很严格的限制。
• 第四，也是最重要的一点：美国人不希望看到自己的“遥遥领先”诞生，“大而不能倒”。这个事是他们不能接受的，政府用纳税人的钱来养大企业，这个是美国人坚决不能接受的事情。

OpenAI的CFO萨拉·弗利亚尔是何许人也？

咱们从几个方面来讲：这是个什么人，什么履历，为什么会说出这种话，以及为什么他说的话会带来崩溃。

履历与背景

首先这位姐们吧，是一位爱尔兰人。他呢是财务咨询顾问出身，原来呢在麦肯锡跟高盛都待过。后来呢加入了科技行业，最早呢是在Salesforce做财务跟战略SVP。你说这个财务和战略SVP跟CFO有什么区别？CFO是管很多事情的，他们管财务、管战略、管法务、管行政、管HR、管投资，管这么6件事。财务跟战略呢就只能是叫资深VP，不能叫CFO。

而且还要注意一点，很多公司没多大就整一CFO。CFO这种职位其实只面对两拨人：一波人就是做并购的，一波人就是上市。如果你这个公司既不需要并购，也不需要做上市的话，也就是有财务VP或者叫财务合伙人，不能有CFO这样的一个职位。这是给很多创业公司提个醒。

“上市即巅峰”的黑历史

所以这位姐们加入Salesforce是做财务和战略的SVP，然后呢就开始去做CFO了，叫Square，应该也是一个硅谷的支付企业，跑到那儿去做了一段时间CFO，然后跑到Nextdoor去做CEO。Nextdoor就是“邻居”嘛，这个Nextdoor是干嘛的呢？就是做这种邻里互助的一个社区。你们家需要打扫个卫生啦，或者有什么极端天气，咱们相互帮忙一下，或者你需要我帮你遛个狗、喂个猫、修剪个草坪，他们做这样的一种社区。

那Nextdoor的经历，就让他的话更有杀伤力。Nextdoor呢是2021年通过SPEC的方式上市的，也就是特殊基金，他们先把一个基金弄上市，然后呢再让这个基金回来去收购Nextdoor，所以Nextdoor不是通过正规方式上市的。它上市的市值是43亿美金，就刚才我讲这故事，邻里互助嘛，大家觉得还是挺有道理的。但是邻里互助有一个很大的问题是什么呢？就是你很难进行快速的用户扩张。因为邻里嘛，我们在一个小区，我们把这事弄好了就行了，我怎么弄到下一个小区来？其实是比较麻烦的一个事情。所以这个公司呢叫“上市即巅峰”，就是你上市的时候是市值最高的时候，上市了以后就不停地跌。这个公司现在只剩6-7亿美金的市值了，2021年上市的时候是43亿美金，已经快抽抽没有了。所以很多人说，这位姐姐来当OpenAI的CFO了，那OpenAI如果1万亿美金上市了，它是不是会秉承Nextdoor的这个传统，“上市即巅峰”，然后没过几年就没剩多少钱了？这玩意实在有点吓人。

他呢是2024年离开Nextdoor，加入OpenAI成为CFO的。他是山姆·奥特曼花重金请回来的，据说是这样的。

她为什么会说这种话？

第一个呢，他们也曾经抱怨过，山姆·奥特曼签了一大堆的这种协议，具体细则缺失。我跟你签个3,000亿，跟他签个5,000亿，具体怎么实施、分几年实施、里程碑的交付都没有。而且山姆·奥特曼也很忙，四处跟人谈，缺乏必要的沟通，这些合同压根就没有办法去落实。OpenAI内部的执行团队是抱怨过好多次这种事情，而一个公司里边，这些执行团队都是向CFO负责的。

大家要注意，这个事情呢确实也很难掰圆，就是你这1.4万亿到底是怎么挣回来，怎么花出去。而且呢，OpenAI其实已经在花，而且未来想花更多政府的钱，不是说我们需要政府来兜底，已经开始花了。所以呢，这位姐姐就直接把这话说出来了，而且又是一个有黑历史的人，直接把股市给带崩了。

紧急应对：山姆·奥特曼的救火

带崩了怎么办呢？紧急应对吧。OpenAI的山姆·奥特曼，你赶快来擦屁股。萨拉·弗莱亚她也出来去澄清了，说我说这“兜底”，不是你们说那“兜底”，我们有一个很复杂的财务的说法叫“兜底”，这个跟你们理解的不一样，不是说我挂了以后需要政府花钱来养我，不是这回事。但是这玩意哪解释得清楚？你想高盛、麦肯锡这种地方出来的人，他有的是专业词汇，别人肯定也不信这个了。

最后呢，山姆·奥特曼发了2,000多字的长文来回应这件事情，首次披露了具体的财务目标。他上面讲到说，年底要达到年化收益率200亿美金，可是我们挣的钱要比这多得多。9月份的时候，大家预期OpenAI今年的收益是130亿美金，然后到年底的年化收益是200亿美金。很多人听到这就晕菜了，你说啥呢？到底是130还是200？到底是怎么算的？注意，这个里头有两个字叫“年化”。什么意思呢？就是如果我在12月份这一个月挣到了，比如说18亿美金，或者是接近20亿美金的样子吧，乘12就等于200了。实际上我只要这一个月挣到这个钱，我就相当于年化收益率200亿美金了。大家要这么去理解这个话。所以呢，他也没说错什么，就是这个跟9月份大家预期今年挣到130亿美金，两件事是不矛盾的。

未来的赚钱之道

他说我们怎么去挣钱呢？

• 企业服务：我们要提供更多的企业服务，很多的企业可以从我们这买东西。
• 可穿戴设备：我们要出可穿戴设备。这个呢，我估计一年两年之内还是有一些难度吧，咱们再稍微等一等看。而且这一块就算是能够有产品，还很受欢迎的话，也是需要有一个爬坡的过程的，卖硬件没有那么容易。
• 机器人：因为他们呢也投资了1X Technology，投资了Figure，投资了很多这样的机器人公司，说我们要出自己的机器人了。而且OpenAI现在内部也是有机器人团队再去准备做OpenAI的机器人的，说我们机器人是可以挣钱的。
• 算力销售：就是我们也准备去做算力销售，我建了这么多的算力中心，我得把这些算力卖掉。我们准备通过这三块来挣钱。

而且呢，他强调了什么？不需要政府担保。说政府如果觉得应该在基础算力上进行投资，那是政府的事，跟我们没关系。政府投资呢，就应该是政府收益，而不是企业收益。这个是山姆·奥特曼专门补了一句。但是要注意，这里其实埋了一坑，给微软埋了一坑，待会咱们在后边讲。政府呢不应该挑选胜者，而是应该制定规则。其实早几年，在川普这一次没上台之前，比尔·盖茨就讲过这个话。什么意思呢？就是政府你不要来参与这个事情，你不要上我们这来去创建“遥遥领先”来，这个事是有问题的。你制定好规则，让我们在规则内去竞争，然后按照市场规则，赢了的这个人多挣钱，其他的人就在这亏损或者就死掉，就完事了。该赢的赢，该死的死，应该是做这样的。你如果政府进来挑选胜利者的话，全世界的国有企业就没有哪个挣钱的，就没有哪个做得好的。不光是这个大国，大国可能还做得不错的，全世界其他的国家的国有企业都做得很惨。

OpenAI真的已经在花政府的钱了吗？

这个我们要稍微捋一捋。Stargate的签字仪式大家还记得吗？那是懂王亲自主持的呀。山姆·奥特曼、Oracle的拉里·埃里森以及软银的孙正义。我到现在还记得软银孙正义要到那个台子那讲话的时候，发现个不够高，从那个白宫讲台底下抽出一小桌来，然后往上站的时候，懂王在旁边都笑岔了气了。懂王亲自主持Stargate的签字仪式，那你说算不算政府的钱？还是说政府只是说我用了个名头？其实政府的名头就是政府的钱，你已经在里边施加影响力了。

懂王全世界去要投资，你比如日本你要给我投多少多少钱，你才能够跟我签这个关税协议；韩国你要给我投多少钱，你才可以签这个关税协议；再加上中东这些土豪王爷们，你要给我交多少多少钱，我来给你签这个关税协议。那投户这个钱花在哪？OpenAI肯定惦记花这个钱。咱们就说前面这个Stargate这个事情，日本是承诺向美国投5,000亿美金的，那你说孙正义投的Stargate里的钱，算不算这5,000亿美金里头的？那你投进去的钱算政府的，还是算私营公司的？它实际上是一笔烂账这个事儿。

所以我说，OpenAI其实已经开始花这个钱了，是没有任何问题的。OpenAI肯定还想继续花这笔钱，后边懂王还会募回来更多的钱。这个钱可能不属于OpenAI，但是我告诉你，如果这个钱不属于OpenAI，那刷起来、那花起来才更爽呢。你花自己的钱还得要写财报，这钱不是我的，我可以花，这玩意多爽。1.4万亿里头，肯定有相当一部分就是政府的钱，政府直接拨款，或者是政府协调海外的政府基金的投资。这个实际上都是美国政府的钱，也都算是美国政府担保的一些投资和基金。所以OpenAI其实已经在花，而且准备继续花。

戴着镣铐跳舞：与微软的复杂收益分成

那OpenAI为什么说它叫“戴着镣铐跳舞”的呢？就是它到底挣钱怎么这么费劲呢？

微软的钱不是白拿的

我们来稍微拆解一下OpenAI的收益。

• 第一块：会员费或企业服务。比如说我每个月向它交20美金，这个钱OpenAI收回来以后，是必须向微软的云去付使用费的，因为它这些服务都是部署在微软云上的。以前呢，微软Azure云是独家的，在10月份改制以后，说这一块不用独家了，因为你这一块不是API服务，你可以自己建云，自己去搭建服务。但是这才没过几天，过了这个不到俩礼拜，所以现在应该这些钱挣回来都是需要跟微软去分的。而且到今年年底之前，OpenAI也不太可能说我就建出新机房来了，然后我就开始把这些应用挪到这个新的机房里头去，不用跟微软分钱了。这个事儿速度没有那么快。
• 第二块：API收入。很多人到OpenAI那去买他们的API，这个里头呢分两部分。一部分呢是OpenAI自己卖的，还有一部分是微软卖的。咱先说OpenAI自己卖的，比如说我们到platform.openai.com上去，我们向OpenAI交钱了，买了API了，这个必须向微软云支付费用，因为这一部分是放在微软云上的，而且这一部分到2032年之前独家，不允许到其他地方提供服务。下一部分是微软自己卖掉的，这一部分呢，你买的叫Azure OpenAI API，就是微软自己就直接卖这个服务。卖完了以后呢，微软呢说这个部分的钱我们还是愿意跟OpenAI去分的，因为毕竟叫OpenAI API嘛。分多少呢？在OpenAI改制之前呢是分20%，比如微软收10块给OpenAI 20%。现在改制了嘛，您一些服务已经不用100%部署在我这了，那么我们也要降低一些这个分钱，我卖掉了你OpenAI的API以后我就少分你一点。所以改制以后呢，这个分成呢会逐步降低到10%。但是具体用多长时间降到10%呢，现在没有找到一个确切的说法，但是肯定要降。这个API是必须部署在微软Azure云上的，而且是独家绑定到2032年。你说我做Sora、Sora 2这些东西，那没关系，你到别的地方去做去，你不用放在微软云上。但你说我给人提供Sora API了，对不起，这个是我们独家的，上微软来服务来。它是这样的一个模式。

这里头呢有一个例外，还记得咱们前面讲有一坑吗？坑在这等着微软呢。美国国家安全客户可在任意云提供OpenAI的API接入，这个是明文的例外。在这儿呢，OpenAI应该是给自己留了一个空子，对于微软来说呢就是个坑了。如果有Palantir这样的公司配合，他就完完全全说我可以找一个云，把自己的API部署上去，不用再跟微软分钱了，然后咱们就自己直接把政府的钱花掉，就完事了。而且在这一块呢，你花政府的钱也是名正言顺的。山姆·奥特曼也说了嘛，政府花钱就应该是解决政府的问题，政府应该受益。所以呢，在这一块专门给自己留了一块自留地。

那么你说微软卖掉的微软服务需不需要给OpenAI钱呢？因为微软跟OpenAI是签了一个协议，微软可以全权使用OpenAI的所有模型，不需要付版权费。你说我都投了你这么多钱了，你后边这个钱我就不用给了。你比如微软去卖各种Copilot，GitHub Copilot或者Microsoft Copilot，其他的各种各样的Copilot，它实际上后台调用的都是OpenAI的大模型，按照协议呢是不需要给OpenAI再支付版权费了。但是呢，微软说我还是给你一点吧，但是具体给多少，没有找到确切的描述。

其他的非API服务，你比如说我直接给你提供Agent，直接给你提供Sora 2，这些东西就不需要再绑定微软云了，可以在自建云上完成。但是这件事呢，我估计至少要到2026年，甚至再晚一些，才有可能看到结果。这就是为什么说，OpenAI也是在戴着镣铐跳舞的，他的很多收入都是需要被微软限制了。

总结：大而不能倒的既成事实

最后总结一下吧。OpenAI呢现在确实已经到了大而不能倒的地步了。美国人再怎么讨厌这件事情，其实已经是既成事实了。并不是美国政府要捞他，而是整个的科技股被他绑架了，整个行业都已经绑上了战车，而OpenAI就是一个舵手。行业不会让他们倒下的，软银不会让它倒下，微软不会让它倒下，亚马逊、英伟达都不会让它倒下。就算是特斯拉，其实也不希望它死掉。如果他死了，特斯拉后边的股价也会很麻烦，包括xAI后边的估值也会非常非常麻烦。这都是被绑死的公司们。

在这样的一个情况下，如果OpenAI真的不挣钱，他们会想办法帮他创造收入的。比如说软银说，日本的哪些公司通通去给我买OpenAI的服务去。微软说后边你Palantir再整点什么事，我睁一只眼闭一只眼吧。亚马逊说我是不是把我这边云收入的一部分直接划过去。英伟达说你买我芯片缺钱，我给你钱，我给你1,000亿美金我投资你，你上我这来提芯片来吧。他们会想办法扶持他，不让他倒下，因为他要倒下，这些公司全倒霉。

而政府的钱呢，OpenAI是一直都在花着，以后还惦记着花更多。因为懂王还在不断地四处出去化缘，你说你必须要给我多少钱，我才给你把这个关税降下来。那这些钱拿回来干嘛使？OpenAI说那我替你花吧，这个好开心。

所以AI这样的一个新生事物，后面不会一帆风顺，一定还有九九八十一难。现在呢是杠杆已经拉满了，全世界的目光都聚焦在这里。有人去抄底吗？再讲一下，本频道不做具体的投资意见和建议，只是说老范这次没有下车。

好，这个故事就跟大家讲到这里。感谢大家收听，请帮忙点赞、点小铃铛、参加DISCORD讨论群，也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道。再见。

大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。今天呢，咱们来讲一下OpenAI在10月28日最新出炉的新架构。

OpenAI的新架构：告别非营利，拥抱上市

它真的是已经改制成功了，已经不再是被非营利组织控制的一个很奇怪的架构了，可以去上市了。OpenAI的非营利组织呢，成为了新的公益性盈利公司的股东，这个非营利组织叫做OpenAI基金会，占这个OpenAI的公益性盈利公司的26%的股份，挣了钱你拿去分。OpenAI的这个公益性盈利公司呢，就可以开开心心的去挣钱了，不再受非营利组织的控制了。

什么是公益性盈利公司？

什么是公益性盈利公司呢？就等于我一边可以盈利，另外一边呢，我要兼顾公益，稍微有点纠结的一个公司。像我们比较熟知的Anthropic，就是一个公益性盈利公司。另外一个比较有名的呢是XAI，它在注册的时候是公益性盈利公司，但是后来放弃了。2024年说：“我们不玩了，我们就老老实实当公司了。”为什么整了这么个事呢？因为后边他要去收购X，XAI把X收购了，那就是老老实实当一个公司就完事了。公益性盈利公司是可以上市的，这个非常非常重要。

独特的治理结构：基金会的绝对控制权

现在换完了以后，是不是非营利组织就像是他拿到的股权一样，只有26%的投票权呢？不是这样的。虽然他占股是26%，但是非营利组织有权任命这个公益性盈利公司的全部董事会的董事，它跟其他的公司还是不一样的。所以在最新的OpenAI的可以上市的这个主体里头，微软、软银、英伟达，包括山姆奥特曼都是没有董事席位的，所有的董事通通都是由这个OpenAI基金会来任命的。其他的这种正常的公司，大家都是按照各自的股份比例来去分，我占5%是不是进董事会，或者咱们开个股东大会，咱们来选董事吧？很多上市公司用的是这样的一个方式来生成董事会的，但是它这个呢不一样的，它是由非营利组织直接任命的董事，这个是差异很大的。

5000亿估值与股权分配

现在呢，新的这个机构是估值接近是5,000亿美金。5,000亿美金里头呢，员工跟其他的这些投资机构一共占股47%，它的非营利组织占26%，微软占27%，基本上是这样的一个架构下来。那你说这个里边山姆奥特曼，他在公益性盈利公司里不占股份，那他这CEO怎么办呢？他的CEO职位是由上面这个基金会直接任命的。正常情况下这个CEO应该是怎么产生的？是由董事会来决定的。但是呢，在它这个架构里头，整个董事会都是由上面这个OpenAI基金会来去确认的。

软银的对赌：225亿美元的及时雨

10月28号最新出炉的架构公布出来以后，他就解决了一个对赌，就是对赌又成功了。所有跟赌相关的事呢，一定是有成的有不成的。他完成了一个什么样的对赌？就是软银说，我要再给你225亿美金的投资，但是我们有一个对赌条件，就是你必须要能够上市，要把这个架构搞定。而且软银还很仗义，按正常情况下，应该是你对赌完成了，我才开始付钱。但是软银说：“我先给你付钱吧，我看这钱好像也比较紧张了。”他呢，10月25号就开始付钱了。但是这种钱，不会说我把225亿一把全打进去的，就是我承诺225亿，我先打一部分进来。至于打了多少呢，我没看到具体的数字，但肯定是已经开始打了。28号说：“我们把这事搞定了”，对赌完成了，后边这225亿剩下的钱就可以顺畅的进来，不会有任何问题。OpenAI呢，作为一个巨大的吞金兽，真的是吞金兽，没有这些现金的支撑的话，是肯定没有办法玩下去的。

关于其他大股东

你说还有一个大股东怎么没提呢？英伟达的1,000亿美金，这算多少股份？这个没法确认。英伟达这1,000亿美金呢，是要等着OpenAI去提货，提100亿美金的算力卡出来，然后呢，我在这1,000亿美金里头记个账，100亿提走了，然后看一下OpenAI的估值多少，或者是市值多少。你如果上市了就是市值，没上市就是估值，然后呢，我把这100亿算成你的股份。所以它这个股份到底最后算成多少是没法算的，我们就不在这去讲它了。

马斯克的诉讼：未完待续的私人恩怨

那你说马斯克消停了没？马斯克那诉讼完了没有？马斯克一直在说，说我应该在里边占一半，我前期投资的，我起的名字，我找的人，我给了他们的想法，我教会了他们要做什么。那现在他们把一个非盈利公司变成了一个公司，背离了我的初衷，那我要起诉他。现在这事还没完，还在这折腾呢。但是呢，现在普遍把这件事情看成是马斯克跟山姆奥特曼之间的一些私人恩怨，所以呢并没有影响公司的改制，公司还是算改制成功了。山姆奥特曼呢也在说：“咱能和解不？”但是和解这个事呢，没有那么容易了，看最后怎么个和解法吧，反正一步一步在往前走了。

微软的角色：痛并快乐着的“最大赢家”

微软呢，已经开始为OpenAI这件事呢，在财报上记录亏损了。刚才我们讲到它是吞金兽嘛，微软是投了130亿美金进去，已经到账了110多亿。而且微软这个钱呢，它好多就压根不是现金，也是一小账本，OpenAI上微软云上要算力来了，给你记一个账，“你又支走了10亿美金的算力”，它是这么来使的。130亿美金的投资，现在已经值多少钱了？已经值1,300多亿美金了，已经涨10倍了。但是呢，你微软不能把这玩意录成利润，OpenAI亏损的这个钱，你要把它录成亏损，它是这样来去记录的。所以呢，对于微软来说呢，也是痛并快乐着吧。

财报中的亏损记录

现在呢，他记录了多少亏损呢？是三个季度录得了31亿美金的亏损，第三季度的话应该是11-12亿美金吧。按照微软在OpenAI里头占27%的股份来算的话，OpenAI一年大概能亏个100多亿美金，还是很吓人的一个数，就是他挣的钱永远没有亏的钱多。投资占比19.9%，它亏了赚了，是不需要把它披露在财报里的，不叫重大影响。但是你占27%，你就必须把它披露在财报里头，算重大影响，OpenAI亏了钱，你也得算自己亏了。所以微软每一个季度录得了11-12亿美金的亏损。但是微软每个季度大概挣200多亿美金，所以这点亏损对于他来说不算什么大事。而且这样的亏损你记在账面上，以后微软的股票会涨的，因为微软在这个上面赚便宜赚大了。

微软如何“赚大了”？

你说怎么赚便宜赚大了呢？你说我光是说我投了130亿，现在值1,300亿了吗？你说一个没上市公司，你说你值5,000亿，你就值5,000亿吗？这个事不能这么算。但是我们要看一个其他的数字：OpenAI的营收20%是要交给微软的。甭管你赚多少钱、亏多少钱，你只要收到手了，你就要把20%交给我。这个是微软一直在收的，而且一直会收到2032年，后面还有七年，这个钱会一直收下去。这个对于OpenAI来说，是一个非常沉重的包袱。原来呢，这个钱是要收到2030年，或者收到AGI实现。现在说：“我们谈一谈，收到2032年吧”，多收两年。待会咱们再讲，为什么会多出两年来。

然后呢，GPT的无状态API独家授权。你想使用GPT的API，你就老老实实的上微软云上去用去就可以了。你说我一定要在谷歌云上，或者亚马逊云上，去用这个GPT的API行不行？没问题，也能用，但是你调用的API是在微软云上调用的。那差异在哪呢？就是慢。你一定是在微软云上调用GPT的这些API，速度才是最快的，因为在一个机房里头。

那你说这个什么叫无状态的API呢？就是每一次我调用的时候呢，是没有前后文的。我不知道你上次说了什么，我也不知道你是谁，你每一次调用的时候，你都需要告诉我：“我是谁，咱们上面说到哪了”，然后我们现在开始来干活，这个东西叫无状态的API。所以呢，它的所有的这种用户具体的隐私信息、上下文，它是抽离的，你可以把这些东西放在谷歌云上、放在亚马逊云上、放在其他地方都没问题，但是无状态的API就是在微软云上独家的。这个独家API的授权，现在呢也是延长两年，从2030年一直延长到2032年。而且这个价值，我们直接从微软云的快速业务增长上就可以看出来。你现在谁家的这个财报挣了钱了、亏了钱了，没那么重要，你看你到底哪挣的、哪亏了。我广告收入挣钱了，这不叫事，人家不会让你的市值往上涨的。那你说我云计算赚钱了，云计算增长的很快，这一块它会往上涨的，这个是AI时代里最大的这种差异。所以微软云就是靠GPT的独家的API授权得到了长足的发展，这块是非常非常强的。

那微软挣的另外一笔钱，也是很大的一个大头是什么呢？就是微软使用GPT的大模型，因为在他自己家的云上嘛，是不需要付版权费的。这个就赚大了。你正常情况下，虽然这些东西是在微软云上，但是它是属于OpenAI的，应该是给OpenAI的钱，OpenAI拿到这个钱以后呢，再去付微软云计算的这个钱，它应该是这样的一个正常运转方式。但微软说：“反正都是在我家，你就别数了，我也不告诉你我用了多少”，这个它就不用付钱了。所以呢，微软自己用GPT的这些大模型，它只需要付自己云计算的算力成本就完了。所以这个微软还是赚大发了。这个协议也是延长到2032年。

利益的交换

为什么会有延长呢？我们以前做这种投资谈判，或者说这种股权架构谈判的时候，有非常非常多的细节。甭管是有价的还是无价的，可计量和不可计量的这些利益呢，会相互之间转换。比如说我白用你的API，我白用你的版权，这个东西你说到底换算多少钱，你其实算不清楚。因为office里头是有pilot的这些功能的，所以呢，它跟谷歌的workspace去竞争的时候，它有优势，它用户量上去了，而且大家去订阅office套餐的时候，会去订阅更高级的套餐，因为有AI这个套餐嘛。这个里头到底有多少钱是由OpenAI挣走了，这个事其实你算不清楚。而这个里头，高级套餐订阅里头，有多少钱是OpenAI的，这还能算。但是你说我获得了竞争优势，这玩意你咋算？你算不明白。包括独家API这个权利，我通过这个独家的API，在云计算竞争里头，我跟谷歌、跟亚马逊竞争，我赢了，那这个里头你到底算多少钱？你也算不清楚。

所以这些里头，可计量和不可计量的利益一定是进行转换了。那么换了是什么呢？就是微软同意了，把OpenAI的非营利组织这个架构给它脱掉吧。微软前头最早期先投了10亿美金，后来投了100亿美金，最后承诺投到130亿美金。他后面这个独家就没有了，原来微软在里头占49%，但是只占到了27%，那肯定微软说我亏了，你就要在其他地方给我补回来。补回来的呢就是这个东西，就是多两年。

悬而未决的“AGI条款”

当然了，微软在这里头还有一个坑是什么呢？就是AGI。咱们前头讲过，什么时候OpenAI宣布AGI实现了，微软这些条款就要截止。原来很多人都猜，微软在这一次里头会把这条条款删掉，但是这个条款还在里头。所以呢，这个条款肯定对于山姆奥特曼来说是非常非常重要的，他肯定还要再拿这个条款继续去跟微软博弈。也许下一次再有一个大的融资，或者我的组织架构再发生什么变化的时候，这个条款就没了，但是这个条款失去了以后，还能再换点别的回来。

至于怎么算AGI这件事呢，微软的CEO纳蒂亚已经说了，说现在AGI已经没有什么意义了，因为对于不同的人来说，AGI有不同的标准。现在呢，应该是微软跟OpenAI之间呢，要去做一个这样的审核小组，一旦OpenAI觉得这个东西叫AGI了，大家就来开会，来审核一下这东西算不算。因为一旦算成AGI了，刚才咱们讲独家的这个授权、免版权费、20%收入直接上交微软，这些东西就全都终止了。所以这个事对于微软来说还是很疼很疼的，现在还可以拿捏住它。

OpenAI你说我自己还建一大堆机房呢，都给微软独家授权了，为什么自己还建？特别到Oracle那建这玩意去。现在呢，GPT5、GPT6这些，在AGI实现之前，或者2032年之前，都只能在微软云上。Sora或者是agent，或者是Codex，其他的这些，你可以自己外上外边用去，这个微软是不管你的。在这一点上呢，我觉得微软已经让步了一部分。微软原来在Sora 1出来的时候：“你这个东西我也要，你也得独家给我用。”现在Sora 2出来，微软说：“你可以拿出去玩去了，我不管你了。”但是呢，我把GPT的这个延长两年，是这样来算的。

OpenAI上市之日，就是AI泡沫破裂之时？

下一件事，OpenAI上市之时，就是AI泡沫破裂之日，这是咱们的标题。为什么会讲这个话呢？大家看看OpenAI挣了多少钱。前面我们讲了，OpenAI是一个吞金兽。

增长乏力的营收

今年上半年收入43亿美金，43亿美金其实不少了，但是它有一个问题是什么呢？增长很慢。今年上半年跟去年上半年同期比较的话，只增长了16%。对于一家这么新兴的企业来说，这个增长真的不算快，这个是非常非常危险的一个数据。每年增长现在还是两位数，但是它第一位是1。互联网公司同比增长百分之十几，这样的一个增长率，股价都是要下跌的。你作为一个还没上市的AI企业，最新兴的当红炸子鸡，年同比收益率增长只有百分之十几，稍微有点说不过去。

预计今年收入是130亿美金，但这一块呢是别人给他预测的，因为前面已经过了三个季度了吗，还有第四个季度，所以大家觉得你可能今年130亿美金。山姆奥特曼呢出来辟谣了，说：“胡说八道，我们挣的比他多的多。”但是具体挣了多少呢，他也没说。但是我觉得再多呢，他应该也挣不到200亿美金。

巨额亏损与万亿承诺

那你说我们管他叫吞金兽，他到底亏了多少钱呢？上半年光研发支出67亿美金，就是我去雇工程师，这一块支出是67亿美金，其他什么算力、投资支出，这些还没算在里头。所以呢，他前面三个季度应该是已经亏了100多亿美金了。就是说我挣了一百几十亿美金，花了200多亿美金，最后我是亏了100多亿美金。这个事儿也不是不行，还可以，但是现在问题在哪呢？就是OpenAI自己签署了一大堆的这种协议，说我要上OpenAI购买算例，我要到星际之门买算例，我要去谁谁家去定制芯片去，我要到这个英伟达去买芯片，他签了一大堆这东西。2025年预期收入130亿美金，现在英伟达已经跟人签的协议，不是口头的，是签了协议的，1.4万亿美金，100倍还多一些，非常非常恐怖的一个数字。

但前面的OpenAI自己不上市无所谓，别人就拿着OpenAI的协议，我就去股市上吹牛了，然后股票我就涨了。比如Oracle拿了一个几千亿的OpenAI的算力租赁合同，我的股票“蹭”就涨了，还把这个拉里·埃里森短暂地涨成了世界首富。那以后OpenAI自己也是要上市的呀，那你上市了以后，这个数字你是要对齐的呀，你自己的财报都是要公示的。前面Oracle也好，英伟达也好，AMD也好，都可以在自己的财报上去披露，说我从这个OpenAI这拿到了多少订单，这些东西它的股价都涨了。最后OpenAI也上市了，说来看看后边的财报，我们准备什么时候来兑现这些交易。你没法兑现。你现在一年挣100多亿，你这1.4万亿你咋兑现？你根本没法整。而且刚才我们讲了，他这个最大的问题不是挣得少，最大的问题是长得慢。按照现在这个一年涨百分之十几这个速度涨下去，你就算涨到2030年，我估计也就是个几千亿美金，你上不了万亿美金。

2027年上市计划与现金储备

目前呢，OpenAI计划是2027年上市。为什么是后年上市呢？就刚才咱们讲了，OpenAI挣了多少钱、亏了多少钱，有好多亏的钱呢，其实也不是现金。比如说我从微软那划了这个算力过来了，或者说我上英伟达那去划了显卡过来了，或者我上AMD那去划了算力卡回来了，这些钱都没跑。包括他的研发支出，那你说研发支出肯定是现金？不对，研发支出我还可以给股票呢。5,000亿美金的OpenAI的公司里头，有47%是员工持股，所以它好多东西并不是钱。

目前OpenAI手里头还有多少现金呢？现金才是最重要的。还有175亿美金的现金，按照当前的速度，还够他玩一年多的。再加上软银的225亿马上就可以给进来了，应该还够他玩到2027年。但是呢，这是当前的速度，以OpenAI这个折腾劲儿，他花钱的速度长得要比他挣钱的速度快。所以呢，他手里这个现金到底能玩到什么时候，其实不好说的。他这个175亿，是6月30号报告的现金储备，现在应该已经没剩这么多了。所以软银10月25号赶快先给他紧急打一点进来，他后边这个对赌条件没完成的，先打一点进来。所以现在到底手里还剩多少现金不好说。

不管怎么说，就是你手里的现金也好，你的收入也好，你的亏损也好，就所有这些数字，你跟1.4万亿比起来，它是不成比例的。如果你说我在2030年，或者在一个什么样的时间点上，我能够把这个1.4万亿前面承诺的这些协议都给它实现，都给它完成了，那你的增长率怎么着得百分之四五十，或者更高一些才有可能。或者说我可能要增长率到三位数，才有可能能够实现这些交易。但是目前来看呢，还是稍微的有一点点小难度的。所以资产也好，估值也好，应收应付也好，或者是我招了人以后给人许愿股票、给人发期权也好，这个都是假的。什么玩意是真的？现金是真的。OpenAI自己计算着，到2027年这个现金就有点捉襟见肘了，所以要去上市。上市会有带来什么东西？就是又有一笔现金进来。现金进来以后，他又可以去玩耍一段时间。

4万亿美金的上市野望

那你说OpenAI上市大概值多少钱呢？现在都5,000亿了，到2027年上市会值多少钱？这个没有公开的说法。但是呢，最近山姆奥特曼跟微软的CEO参加了一个访谈，在这个访谈上呢，山姆奥特曼其实漏了一个口风，他说：“我希望微软投给我这100多亿美金，最后能够挣到1万亿美金。”那你想想，微软占27%，如果这27%值1万亿美金的话，那OpenAI至少应该值4万亿美金。不对，你会算数吗老范？他应该不到4万亿，应该乘三点几。后边人家还融资呢，每一次融资，微软占股的比例会被稀释了。所以等到它上市的时候，微软应该没有27%的股份。如果微软在OpenAI上市的时候能够挣回1万亿美金的话，那OpenAI大概妥妥的是4万亿美金以上的位置。现在4万亿美金以上的公司，就是英伟达5万亿，苹果大概有时候能到4万亿，其他都没了。所以等到2027年的时候，OpenAI都4万亿美金上市去了，美股七姐妹到那个时候得是一个什么样的体量，大家可以这个大胆的想象一下。

对于任何一个股市来说，有一家4万亿美金的公司跑到我这来IPO，都会难产的，你这个流动性一下就会被吸干净的。记得2014年猎豹移动去纽交所上市的时候，我们就很害怕，因为我们知道那一年阿里要在那上市，阿里大概是2,000亿还是几千亿美金要在纽交所上市。后来我们说不行，一定要在他前头上。因为一旦阿里上市了以后，他会给整个的纽交所带来巨大的流动性的问题。并不是说纽交所拿不出这个钱来，而是什么呢？就是愿意往中概股里投的钱其实没有那么多，我们都站在一个池子里头，这都算是中概股，所以一定要在那之前上去。你想4万亿，这个是一个什么概念？我相信它到4万亿上市的时候，应该也是在现在美股七姐妹里头站的很高的一个位置。反正有点想象不清楚了，这个数有点太大了。

OpenAI的1.4万亿消费订单，现在已经开始在一些公司财报中显现了，最后到底怎么兑现还不好说。如果无法兑现的话，这个泡沫就会破。所以这就是咱们的标题：OpenAI上市之日，可能就是AI泡沫破灭之时。

比尔盖茨的观点：互联网式的泡沫

那你说这个都泡沫了，未来还行吗？比尔盖茨最近说了一个话，说泡沫分两种，第一种是荷兰郁金香那种，第二种是互联网这种。差异在哪呢？荷兰郁金香最后是一地鸡毛，啥也没剩下。而互联网泡沫破了以后，虽然有很多公司倒闭了，但是伟大的公司从废墟中站起来了，这就是差异。他认为AI现在是有泡沫存在的，但它是一个互联网那样的泡沫，可能很多公司都会死，都会亏损，会有大量的裁员，很多人会过得很难受，但是会有伟大的公司从废墟中站起来的。我也比较认可这种看法吧，所以崩盘的过程中会有人倒下，但是伟大的公司，比如像OpenAI这类公司就会站起来。微软作为OpenAI最大的股东，肯定也是里子和面子都可以挣得回来。所以比尔盖茨现在出来说这个话是没有任何问题的。

总结

最后咱们总结一下，OpenAI终于完成了组织架构的调整，不再是非营利组织了，可以名正言顺的挣钱去上市去了。在AI这个领域里头，到底有没有泡沫这个事呢，其实不需要讨论，而且泡沫最后一定会破。最后到底是谁被泡沫埋葬，谁会浴火重生，才是真正大家需要关注的重点。

好，这就是咱们今天要讲的故事，感谢大家收听，请帮忙点赞、点小铃铛、参加DISCORD讨论群，也欢迎有兴趣、有能力朋友加入我们的付费频道，再见。

ChatGPT要出成人版了，要对用户年龄进行分级管理了，中国大模型这回可能遇到大麻烦了。

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这件事已经喊了快一年了。去年年底，山姆·奥特曼就出来说：“我们以前对于OpenAI ChatGPT输出的内容，控制的有点太严格了，以后要稍微放松一些。”现在呢，已经到10月份了，终于发帖说：“再过几周，请再耐心的等一等，我们的成人版本马上就要来了，我们准备对用户进行分级了。”可能在十一二月份，我们就可以看到成人版本了。

为什么会在这样的一个时间点里头，推出成人版本呢？竞争压力实在太大了呀！特别是Xai的Grok，真的是百无禁忌。而且Xai还通过“性感3D小姐姐”的这种聊天伴侣，证明了可以进行这种比较暧昧聊天的场景，是非常非常吸引人的。Xai的Grok通过推出这种3D的性感小姐姐聊天助手，它的产品直接就在苹果iOS的排行榜上冲到前面去了，向所有做AI的人证明了情感，或者是说带有一定暧昧的这种情感陪伴，是非常有用的，是大家真的愿意为它点击下载、愿意为它买单的一个功能。最开始的功能，是你需要充30美金才可以用上的，现在的话你不用充钱也可以看到Grok里边的3D陪聊小姐姐了。

在这样的情况下，OpenAI也就不得不进行转型。而且还有一个点非常非常重要是什么呢？大家要注意，有很多的人离开了OpenAI。原来有一帮人说我们要对齐，我们要超级对齐，我们一定要去为人类做什么。这些人其实就很左的一帮人，这些人跑掉了，剩下的山姆·奥特曼就可以说了算了。以前大家对山姆·奥特曼不满意，包括前面差点把他从CEO的位置上赶走，一个很重要的原因，就是他们认为山姆·奥特曼为了挣钱，会不顾人类的利益。一旦喊到人类利益，这些人我觉得就要么就自己心里头有一些问题，要么就是一些伪君子。他们现在都逐渐离开OpenAI以后，山姆·奥特曼就说了，为了跟Xai竞争，我们就可以去进行分级了。

大概就是这样的一个情况。那你说除了Grok Xai之外，还有人在干类似的事情吗？其实也有。这个Gemini，Gemini里头现在有一个做视频的模型，叫VEO 3.1，现在是最新的版本。它现在这个版本出的视频，质量要比Sora 2还要高。在Sora 2升级之前的话它是VEO 3，Sora升级以后的话是VEO 3.1。在这个视频生成的过程中，它直接问你说你是成年人，还是不需要任何限制，你自己选就完了，剩下他就不管了。在Sora 2出来以后，Grok也出了，他们的叫Grok Imagine的图片和视频模型，一贯的百无禁忌。OpenAI说：“你们既然都已经这样了，人类未来的兴衰，也不能都搁我一人肩膀上，那咱们接着往前走呗。”

还有呢，就是国内的大模型。国内的大模型，其实相对来说是比较百无禁-忌的，这可能跟大家想象的不太一样。很多人都觉得，中国的大模型是不是限制很多？确实有限制，特别是一些涉黄涉黑的这些内容，相对来说限制的比较严格的。文字模型呢，早期其实比较宽松，因为你要让他不说什么，这个事还是挺麻烦的。现在呢，开始逐渐严格起来了。而图片和视频模型呢，不要涉黑，不要涉黄，其他的基本上是百无禁忌。那你说不涉黑不涉黄，还能百无禁忌什么呢？比如说名人的肖像，国内的不算。你说：“给我画川普，画马斯克呀！”他们都很开心的给你画出来。还有各种的版权IP，你说给我画星球大战里边的各种形象呀，给我画各种游戏的形象、动漫形象，这都没有任何问题。这些要求你到OpenAI里，基本上是没法实现的。所以国内的模型呢，百无禁忌的比较多。还有一点是什么呢？就国内其实有好多开源模型，开源模型是比较容易越狱的。你稍微对它微调一下，或者做一下LoRA什么这些东西，它就越狱出去了。咱们举一个例子，就是阿里出的通义万象的模型，是一个可以生成图片、可以生成视频的模型。这个模型在海外的网站上就有，叫“越狱版”，你可以直接去用，那个也是百无禁忌的。

那你说为了跟大家竞争，OpenAI就连脸都不要了吗？不再惦记说，跟人类最高尚的情节去进行对齐了吗？这个其实还有一个很重要的原因。前面咱们也讲了Sora 2，它作为一个视频的生成模型，其实并不是特别成功。它从技术上来说，跟Xai的Grok Image或者是谷歌的VEO 3.1比起来，其实没有强到哪去，甚至比国内的即梦和可灵都没有强到哪去。他有几个地方还做的比较好吧，一个是多镜头拼接。其实多镜头拼接，是一个相对来说比较偷懒的地方。一共10秒的视频时长，这个镜头切得越细呢，实际上对于模型的要求就越低。你要让一个镜头很长，一个镜头10秒钟，你就要求整个的镜头非常稳定，这个事是比较难的。所以Sora 2偷了个懒，把你一个10秒的镜头切成两三个，每一个镜头也就是三五秒钟，这样会容易很多。另外呢，就是Sora 2里头，有一个叫“个人形象应用”的东西，这个呢是别人目前还没有做的很好的。除了这两点之外，其实作为视频生成模型来说，Sora 2真的不算先进，你去跟其他的比较一下就知道了。但是Sora 2有一个很重要的东西是什么呢？那是一个社交工具，它并不是一个单纯的模型，不但并不是一个单纯的视频生成模型，它是一个视频社交媒体。

那么视频社交媒体，跟成人化又有什么关系呢？这又该我这个显摆一下了。我原来投资过Musical.ly，Musical.ly原来遇到了一个很严重的问题，他刚做的时候是专门面向未成年人的。你面向未成年人的这种短视频社交媒体平台，你在最后变现的时候就没法去变现，你没法去做广告，因为大量的广告是没法给未成年人看的，能给未成年人看的广告也不怎么值钱。原因很简单，未成年人手里头没有信用卡，他没有办法直接进行交易。在美国最值钱的广告是这种约会广告，各种dating的广告。那你说你给未成年人展示这玩意，肯定是不行的。所以他们最后还是决定走成年化。这个软件从Musical.ly后来改名叫TikTok了，核心的原因就是为了成年化。而现在OpenAI说，我也要去做视频社交平台了，它也需要走成年化这条路。那么他说我们以后就分开了，这一部分是成年人的，那一部分是未成年人的。未成年人呢，你们以后就干脆别用了。现在有一些国家已经开始要准备出法律，说15岁以下的青少年就不要使用社交媒体了。他现在要做社交媒体平台了，就必须要成人化，否则的话这条路没法往前走了。

那既然要成人化呢，遇到了一个很严重的问题是什么？鉴别年龄。这件事儿你说，AI能比传统的验证身份证更好使吗？不好说。其实传统的，比如说色情网站上来先问你，你是哪一年生的，你是够18岁还是够22岁，因为有些色情网站是要求你够22岁的。包括咱们打游戏，Steam游戏，你进入某些特定的游戏页面的时候，他先得问你是哪一年生的，因为有一些游戏是有成人向的。那你说我只管填不就完了吗？还有一些网站呢，就直接有一个按钮，一上来说：“我承诺我已经成年了。”他是这样的，就是纯凭自觉。那这事呢，基本上属于叫形同虚设，没那么好使。还有一种就是查身份证。你比如说在美国，你要去酒吧里头喝酒，你就去给人看身份证。这个原来我还没遇到过，我是什么时候遇到的呢？是2014年猎豹移动上市，我们跑到拉斯维加斯去庆祝去了，点了很多酒。我们的这些从中国过去的人，他们就必须要查身份证才给我们酒。像我这样肯定上去不会问我要身份证，就直接给酒精了。但是我们有一些长得比较嫩的，就必须要看身份证，当然我们都是给人看护照，看完护照才能给你酒精饮料喝。但你说这个方式靠谱吗？其实也没那么靠谱，有很多的未成年人都是使用父母的账号的，那他们就会被当成成年人。

那OpenAI准备怎么干呢？他准备根据你聊天的情况来判定你的年龄。先默认你是未成年，然后呢OpenAI收集你的聊天内容，去判定一下你到底是成年了还是未成年。那你说有些人明明没有成年但是很老成，说话也都比较成熟，这种呢就有可能会被误判成成年人。有些人呢虽然成年了，但是说话老像没长大似的，就会被误判为未成年人。这事都是有可能的。

这个判断准不准，其实是一回事儿。我相信通过这样的AI判断呢，它的效果会比让你直接填年龄，或者是查身份证应该会更有效。但是呢，OpenAI等于是把一个巨大的风险留给了自己。什么意思？就是如果有一些小孩说话非常老成持重，被判定为成年人了，他看到了很多的不健康的内容，或者说成人的内容，再出了什么事情以后的话，OpenAI就需要承担法律责任。法院才不管你说你怎么判定他心理是不是成熟，他不管你这个，只要是你给未成年人展示这个东西，被举报了，马上就要去承担责任。而且这个事情在欧美，这个责任是非常非常重的。所以OpenAI呢应该会更谨慎一点，它应该会用各种方式去进行叠加。就是我一边要求你提供身份证，一边要求你去回答各种问题，说你到底成年没有，你自己呢要去做一些承诺。另外呢，也要再去判断你日常沟通的这个信息，就避免说我借了别人的身份证来去使用成人内容，甚至呢还要避免一些虽然成年了但是心智不太成熟的人使用这种成人内容。他需要去做这样的事情。但是呢，在最终到法律那去判的时候，说你到底给未成年人展示了什么东西的时候，他还是要在责任上把自己撇清楚的。而且在这一点上，OpenAI已经说了，我不惜牺牲隐私和自由也要去做甄别。很多人说你是不是拿了我的隐私去做什么事了？那你在甄别未成年人这件事上，我们就不再介意隐私和自由的问题了。

中国大模型厂商，这次呢就真的会有一些麻烦。为什么呢？中国是一个没有成年人的国家，我们连电影都没法分级，我们从来不承认有任何的成年人可以去看成年电影。原来呢，国内这些大模型呢，属于睁一只眼闭一只眼，它主要抓平台和内容，谁把这些有问题的内容发上来了，哪个平台生成了这些内容，哪个平台上传和传播的这些内容，原来主要抓这个。模型其实他是不太管的。以前现在的话，估计是要开始针对模型进行限制了。因为呢，他发现这个系统是可以产生一些成人内容的，而要进行年龄鉴别和内容限制的话，这本身其实是需要技术的，也需要算力，不是随随便便就可以去做的。特别是在模型层面上，你要做这件事是非常非常麻烦的。你可以在模型上做训练的时候说，我们这件事不许干，那件事不许干。但是呢，你一旦微调了以后，这个事就没有任何办法，你是很难控制的。而且这些被微调了以后可以百无禁忌的模型呢，会流传到全世界各地去。

以前咱们处理的方式是什么呢？比如说千问，他们呢会有国际站和国内站。六小虎里边的MINI Max呀，还有像Moonshot呀，这些公司都是有国内站、国际站，它是分开的。他们呢原来只需要在站点里头，符合各自所在国家的法律要求就完事了。原来都是闭源的，现在呢都是开源模型。开源模型那拿出去以后，大家就拿着这些模型去微调，出去做各种越狱去了以后的话，这一部分可能就都需要去承担责任。咱们呢，一方面是要去挣钱百无禁忌，另外一方面呢，咱们还特别要面子，一定是站在道德的最高峰上，说我们的内容绝对是安全健康的。所以这对于我们未来的大模型发展来说的话，会背上极其沉重的包袱。我们没有办法对电影分级，我们也没有办法对大模型分级，我们也没有办法对这些平台进行分级。以前我们可以专门出海外版的平台，比如TikTok是美国的，抖音是中国的，抖音遵守中国法律，TikTok遵守美国法律，完事了。现在你说我出了一模型，我没法去专门训练了一个海外的模型，再去训练了一个中国的模型，你干不出这个事来。因为训练模型这个事，本身就成本很高。另外一个呢，就是在训练的过程中，你不知道最终的结果会变成什么样。这个的话，对于咱们这种想用开源模型的方式把这条路走通的人来说，就会比较费劲了。

未来的话，在海外做社交媒体平台的人，包括TikTok，包括像Minimax什么的，在海外实际上都在做社交媒体，他们主要是做聊天陪伴，做这种类似于情感陪伴的这种平台。这一块的话，可能在未来就会比较麻烦了。以后可能中国的这些开源大模型产生了不健康的内容，都是需要去承担连带责任的。那你说这玩意怎么能发现呢？很简单，你有竞争对手，竞争对手会举报你的。以前最开始做直播平台的时候，直播平台竞争是怎么竞争的？就是专门雇人，在你们家的平台上开一个直播间，快速的上线开播，马上在另外一台手机上录制，录制完了以后就去举报，说你看他们直播黄色内容。甚至曾经还逮到过什么呢？就是有人发现了，举报的IP地址和直播的IP地址都是竞争对手公司的IP地址，然后又拿这个事把竞争对手也干掉了。中国人之间的竞争就是这么朴实无华。所以呢，大模型分级这件事，实际上对于开源模型来说并不友好，因为他们需要承担的责任会变多。

最后总结一下吧。OpenAI之所以现在要去做成人化，核心是他们要走向社交了。所以呢，他们第一件事就是年龄分级和成人化内容的输出，这个是为了Sora 2做社交做的，不是单纯的为了竞争。AI社交呢，成人化是必经之路，如果你不去做成人化的话，你的社交产品就会承担很多很多的问题，承担很多很多的责任。刚才咱们讲了Musical.ly，最开始是没法变现，还没讲Musical.ly在很多国家都被家长告，被学校去禁用，因为呢确实是有一些变态吧，会通过Musical.ly找到一些未成年人去进行跟踪尾随，也确实是发生过一些不是特别好的事情的。你一旦要社交化的话，就是要成人。最后，对于想靠开源模型逆袭、又不存在成年人的中国大模型公司来说，这肯定是一个不大不小的麻烦。在未来一段时间里头，我们就只能好好立牌坊了。立完牌坊的另外一面呢，我们就没法偷偷地再去做一些其他的事情了。

好，这就是咱们今天要讲的故事。感谢大家收听，请帮忙点赞、点小铃铛、参加DISCORD讨论群，也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道。再见。

大家好，
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今天咱们来讲一讲“算力三国杀”：OpenAI拿英伟达投资的钱去“养小三”了，又投了AMD。这个事儿把英伟达的黄仁勋都震惊了。

为什么要今天给大家讲这个事儿呢？这个交易确实是很复杂。作为一个做了好多好多交易的投资人来说，我觉得呢，稍微有点义务吧，给大家去讲解一下。

很多人说，这有什么可讲的？这不就是空手套白狼吗？这不就是吹泡泡吗？泡泡要破了。确实有这方面的这个成分，但是呢，我们还是要说一下，这个东西从法律上它是怎么成立的，这个交易到底怎么做，谁给谁钱，给完钱以后这个股份怎么拿，拿完股份以后到底怎么回事。

首先呢，这个故事确实比较混乱。最开始OpenAI宣布要自研芯片，跑去跟博通合作去了。全世界做这种AI芯片的老大是英伟达，老二不是AMD，也不是这个Intel，老二是博通。大概有30%是博通的，50%再多一些是英伟达的，剩下是博通和其他的去瓜分，博通还要比剩下那些加起来都要大一些。

OpenAI就跑去到Oracle去下单去了，说我们去做Stargate吧，星际之门。Oracle要去建设，OpenAI来说，来，我来下单，你要建设这个星际之门的钱，我先把它买下来，花了3,000亿美金。我把星际之门的这个算力，直接签个协议，我把它都租下来了。导致拉里·埃里森当了几个小时的首富，Oracle的这个股价暴涨。

然后英伟达就跑出来了，说这不行，我是老大，你得用我们家东西。跑去投资OpenAI去了，说来，1,000亿美金给你，采购10GW的Vera Rubin，下一代的这个芯片。现在这一代呢，B开头叫Blackwell，叫黑井。

OpenAI一扭头说，我拿了英伟达的钱，1,000亿美金，我再去投资AMD吧。然后呢，从AMD再去采购6GW的，叫MI450这样的一个芯片。做完了以后，OpenAI又跑到日韩，跟三星和SK海力士、韩国政府以及韩国运营商签了一个协议，说我们在采购韩国的存储芯片吧。他反正是一圈转下来。Oracle又因为算力云租赁利润太低，股价下挫。

这还没完，英伟达又投资了xAI 20亿美金，这个呢是xAI最近刚刚完成的一轮200亿美金的融资中的一部分。它这200亿美金里头，有一部分是股权融资，还有一部分是债券融资。所以现在呢，真的是估值也上不去了，就只能是借钱了。

英伟达给这20亿呢，还玩了个花活，做了一个叫SPV的东西，叫特殊目的载体。实际上就是说，我们做一公司，这个公司的目的是什么呢？购买英伟达的显卡。买完了这个卡以后，再把这些卡租给xAI来使用。这种SPV呢，在现在做算力云的里头是挺常见的。OpenAI跟Oracle的协议里头，实际上也是一个特殊目的载体，这些设备到底是归谁的，可能大家都要出钱一起来算，算完了以后呢，OpenAI花钱3,000亿美金把它租走，挣了钱以后，再在SPV里头把这个利润分配掉。

大家说，这么混乱吗？就这么点卡，这么点算力，你投了我了，我投了你了，怎么乱成这样？说你这城里人也太会玩了吧。

那么到底如何解读这个东西呢？解读之前呢，我们首先要去讲一个事叫GW。讲了都半天都是10GW，6GW。GW呢是G和W这两个字母，意思就是100万瓦，大概是这样的一个数。但是要注意，GW是一个功率单位，咱们经常讲多少多少度电，这个东西呢是耗电的一个能量单位，这个是不一样的。

这个GW到底是一个什么样的单位呢？它呢，是一台核电机组的发电功率，相当于100万人口城市的峰值耗电功率。比如说一个在温带的城市，100万人口夏天开空调的时候，他们的耗电的这个功率大概就是1GW。现在呢，算力中心基本上都是以GW为单位来计算的。原来很少有这种GW级的这种算力中心，但是新建的都是这样算的。像星际之门大概是4.5GW，长江三峡大坝的发电量大概是22GW，长江三峡还是比较狠的。它大概就是这样的一个单位。

那么我们把这个单位弄明白了，咱们来开始解读两个交易：一个是英伟达投资OpenAI的，一个是OpenAI投资AMD的。其他的交易我们就不管它了，要都展开了讲，这事就讲不明白了。

解读这种交易呢，一定是要抓住要素。哪几个要素呢？时间、对价（就是我到底出了多少钱，什么时间来出），然后呢，股份比例（就是我出了钱以后，到底占你多少股），以及呢，权利和战略条款。因为你一旦投资了他了，你占了股份了，然后哪些条款，像我们以前经常讲排他条款，拿了我的钱了以后，就必须买我们家显卡，不许买别人家了，这个就是属于叫战略条款。

还有一个东西是什么呢？就是有很多投资协议最终没法实现，或者没有法办法完成。还有一种呢，就是我可以完成其中一部分，我并没有办法全部完成。我签了一投资协议了，每过多长时间给钱，我们以前管这东西叫里程碑付款，就是每过多少个里程碑或者达到一个什么条件以后，我就付哪笔钱出去。最后如果有些里程碑就是达不到了，那钱我就不付了。但是不付了以后，那个股份怎么算，权利怎么算？所以我们还要看一下这两个交易，它实现的可能性是什么样，以及干嘛要搞这样复杂的这种交易出来，还有呢，就是最终可能的结果会是什么样的。

首先呢，咱们来看英伟达投资OpenAI的这个交易。它呢是2025年9月22号公布出来的吧，主要内容呢是1,000亿美金。那么到底是多少股份呢？没数。为什么没数呢？因为呢，他是要看这个钱什么时候到账。你按道理来说呢，现在这公司值多少钱，增资1,000亿美金，等于增发出这么多股份来归英伟达，标准的比较简单的投资协议都是这么写的。但是现在呢，他不是这样的，他是按到账时间来算当时的估值。

现在OpenAI的估值是5,000亿美金，世界上不上市公司里头，最贵的一个就是它了。原来是字节跳动最贵，大概有个两三千亿，现在是OpenAI最贵，5,000亿了。那么在这个里头呢，这个1,000亿给你是干嘛使的呢？你要买我10GW的算力，你拿我的钱去买，去分批采购。比如说明年下半年，第一个1GW要采购到位，你要把它买走。比如说你花了100亿美金你采购了，我到底占多少股份呢？看你明年花这笔钱的时候，OpenAI的估值是什么。又过了一年，你又要来买我的这个显卡了，然后你再去花了100亿美金去买，咱们看当时你OpenAI的估值是多少，然后我再来去占你的股份。

他是这样来去占的。他假设吧，1,000亿美金分10份，每次100亿，每次100亿把它花进去，10年之内把它花完。在这个过程中，我们就看着OpenAI的这个估值蹭蹭蹭往上涨，它所占的股份呢，每一个100亿占的股份不一样，越往后这个OpenAI的估值越高，它这100亿所占的股份就越少，占的比例就越少。因为算股份的时候呢，有一种叫股数，就是你这个多少多少股，还有一种是按百分比。咱们中国人其实喜欢算百分比，美国人都是喜欢算股数，反正各有各的优缺点吧。

它有些什么样的特殊条款呢？这里头特别有意思，他叫无投票权股份。你按道理说，我们是你的股东了，该开股东大会了，我们就要进去投票去。我占的股份比较多了，以后呢还可以提名进入董事会，我还可能成为董事，对你公司进行监督。但是呢，英伟达拿到的OpenAI的股份，是无投票权股份。他不是普通股，普通股就是要有投票权嘛。英伟达别说参加董事会了，就连股东大会投票的时候，他都没有权利在里头去投票。

为什么会有这么丧权辱国的条款呢？按道理说给钱的人是大爷，这里的出钱方肯定是英伟达，钱出了还还是无投票权股份，为什么呢？形势比人强，现在OpenAI就是比他厉害。OpenAI掌握了AI行业的领军位置，鸿沟对于这个其他人来说，是很难逾越的天堑，但是对于OpenAI、微软、谷歌、亚马逊这种大型企业来说，并没有那么难跨越，因为他自己有天下最好的工程师。

所以呢，你也限制不住他。OpenAI既然已经去跟博通谈ASIC芯片了，他会去定制去了，这对于英伟达来说是绝对不可接受的。所以我再怎么丧权辱国，我都得把这个协议签下来。像OpenAI这样的用户，因为行业老大嘛，英伟达是绝对不能丢的。

这个事有点像什么呢？比如说咱有一个花楼吧，这个花楼里头捧一个新的姑娘出来，这个时候怎么办呢？一定是要找一个名家，德高望重，可以写诗词歌赋的人，您来这喝一顿花酒，给我们写几首诗，这个姑娘她不就红了吗？英伟达实际上就干了这么个事，说OpenAI德高望重的，因为至少在现在是行业领袖嘛，我们这有新的叫Rubin，这个卡要去捧了，您坐这来好好喝一顿花酒，您喝花酒的钱我出了。但是我也得跟股东交代的过去吗，我出了这个钱，让您白喝了一顿花酒，我们得占这点股份，但是呢，我绝不指手画脚，我们是无投票权的股份。他是这样才去干这个事情的。

新的叫Vera Rubin出来以后，要给观望的人看一看，第一个吃螃蟹的人来了，而且是德高望重的OpenAI来了，吃完了以后呢活蹦乱跳的，没有被毒死，你们都放心买吧。以后呢，每年发布新产品，英伟达嘛，每年都会有新卡出来，每年都需要这个德高望重的人坐下来，来第一个下家伙的人就是你了。

英伟达呢也是树大招风，还有一点是什么？就是他怕反垄断调查。如果真的跑到OpenAI的股董事会里去了，英伟达大概率会被反垄断调查的。所以它就是两个原因，第一个就是我们必须得把OpenAI留住，另外一个就是稍微谨慎一点，避免反垄断调查。

那么OpenAI为什么要接受这样的协议呢？第一个，有人给钱，还这么低眉顺眼的，不拿白不拿。如果英伟达上来说，我给你钱，我占你股份，我还要对你指手画脚，那这钱OpenAI肯定就不拿了。而且呢，OpenAI也确实缺算力，TOKEN不够使了，后边Sora上来了以后，大家也在玩的很开心，这个算力也不够使了。再加上未来的很多的项目还要继续做下去，那算力肯定是不够的，瞌睡有人给送枕头。

另外一头呢，OpenAI也确实是穷，他真没钱，真的是属于这种像大儒似的，这种人一方面呢，写诗写的很好，很受花楼的喜欢，另外一方面呢自己又穷，大概就是这么个状态。大家呢，一起把这个泡泡继续维持下去，也是一个很重要的事情。如果说我把这泡泡破了，大家发现做AI这事不怎么挣钱，那甭管是OpenAI还是英伟达都要倒霉。但是告诉大家说，这个花楼里边可好玩了，虽然花好多好多钱，但是真的特别棒，整个的生意的业态就可以继续赚下去。他是这样的一个心态。

这是英伟达跟OpenAI之间的协议。那下一个是谁呢？OpenAI怎么又跑去投资AMD去了呢？拿着黄教主的钱，跑去投资苏妈去了，这个实在是有点太神奇了。这个交易呢，比刚刚英伟达那交易还要更奇葩一些，很多人就看不明白了，说到底是谁给谁钱？

OpenAI花钱买了AMD的卡，AMD又送了OpenAI一堆股份，而且送的股份呢，要远远超过OpenAI支付的芯片款项。OpenAI可能现一开始就是100亿吧，现在呢，这个AMD说，我先给你一个200亿的股份。AMD折腾了半天，自己拿股份换回来OpenAI来买它的芯片，然后还请回一爹来。10%的股份，这不是小数量。像刚才英伟达去投资OpenAI，都不敢说出来，说我到底要占你多少股份，都是等您到那个时候看，具体您的估值是多少，我按这个钱来给你折这个股份。现在直接就拿了1.6亿股的股数，是10%的股份就拿出来给OpenAI了。这10%妥妥进董事会的一个位置，这个是标准的普通股。所以OpenAI拿到这个股份以后，是可以很开心的跑到AMD去指手画脚的。而且像AMD这样的公司里头，如果有一个10%的股东的话，大概率是最大单一股东。

很多人可能想不明白，在讲这个事之前呢，先跟大家讲一故事吧。以前我在猎豹移动做投资的时候，实际上也做过这种案子。我们以前投过谁呢？有一个项目叫长城会。长城会呢，其实是国内的一个算媒体吧，他每年办互联网大会，每年办很多很多这样的活动，是这样的一个项目。有一次我的老板就上来找我来，说去把这个项目给我投了。那我说，这都多少年的项目，长也长不大，退也退不出去，投这种项目你肯定不挣钱的呀。后来说，这个东西就叫做“寅吃卯粮”的投法。什么意思呢？我们以前在公司里头，每年人家开这个互联网大会的时候呢，我们要去参展，要去给人参展的费用，这个也挺贵的。后来人家有一次长城会的人找到我们说，你能不能一次把未来5年的钱都交了？他说，这样算你投资我，你还占了个股份，你还可以对我指手画脚，还可以要求我们未来向哪个方向去给你们宣传。我说，这个也行，这也算是一个挺划算的生意。你有一媒体天天替你说话，你还把未来5年的年费等于变成他的股份了，一个钱变两份了。在账目上呢，还有一些变化，原来我就交个年费，做了个广告，他就算纯费用就支出出去了，现在呢等于我算了一笔投资，他做账也做得更好看一些。我们就开开心心去把它投掉了。

所以AMD跟OpenAI之间这次的事情呢，也是类似这样的一个交易，也有点寅吃卯粮的一个概念在里头。

那你说这个英伟达能忍吗？拿着你英伟达投资的钱去投AMD，这事他能忍吗？还记得刚才咱们讲这个交易条款吗？它叫无投票权股票。英伟达你压根就没有权利反对。如果你有权利反对，就等着美国的司法部去给你做反垄断调查就完事了。所以他是必须得认。

咱们来仔细的掰扯掰扯，OpenAI投资AMD的交易到底是怎么做的。首先对价是多少钱？到底是花多少钱来去做这样的一个交易？他呢也是在明年先要交1GW的芯片出来，这1GW的芯片呢，大概是值几十亿到100亿美金，但具体值多少钱呢，现在并没有说清楚，因为AMD呢通常还是要比这个英伟达要便宜一些的。具体呢要看芯片和系统的一个报价了。

他这个事的锚点是必须要有的，就是我们做现在这个项目，说我到底卖了多少卡给你，到底是怎么算，他是要有一个锚点的。这个协议是6GW的算力中心，2026年下半年先交付1GW，后面呢，每年上新货也是请OpenAI来，您先下家伙，下完家伙以后，给我们留下一些诗词吹捧一下，让别人敢去买这个芯片，否则的话谁都不买他的芯片，这事也没法整。这部分钱呢，是OpenAI要分批次交给AMD的。大家注意，这是买芯片的钱，是OpenAI要真金白银的付钱的。他这个6GW的话，大概最后应该是会付到500亿到600亿美金，就是OpenAI向AMD买芯片。1GW100亿，一个GW100亿，大概是这样的。

后边呢，叫一个东西，就是稍微绕一点，叫Warren，WARRANT。实际上是一个承诺，在协议最后有一个warrant条款，或者有的时候会专门签这种warrant协议。给大家举一个例子吧，像我们以前在拿到投资的时候，有一个叫硅谷银行，但是这个银行现在已经挂掉了。为什么他会跑出来签这协议呢？因为硅谷银行是很多的基金，像什么北极光、真格呀，它都是这些人的LP，就是钱是由硅谷银行出的。硅谷银行呢，就跟这些基金签了一个协议，说你们投什么案子，你必须要告诉我，以后我去给他们放贷款。当时我们也是拿了北极光的一笔钱，拿完了以后呢，硅谷银行的人就找到我们了，我们相信北极光的眼光，我要给你放贷款了。后来我说我们也不缺钱，我们也没有什么可抵押。他说，不用抵押，免抵押贷款。我说那你你凭什么呀，你怎么就相信我们呢？他说，我们就是给你签这个warrant。

当时这个硅谷银行的warrant写的是什么呢？写的是说，一旦你上市了，或者说未来5年你上市了，我有权利按照当时他给我放贷款的时候我的估值，去给我投资一笔钱进来，占我一个股份。比如说当时A轮，拿到了他的贷款，等到上市的时候可能已经C轮D轮了，价值已经涨了好多倍了，但是呢，他还是有权利继续按照当时那个价格去占我一些股份。但是那股份他还得花钱买，不是白送给他的。大概是这样的一种东西，就是我承诺，未来我们按照一个什么约定的价格来做这个事。

这一次呢，AMD给了OpenAI一个这样的warrant。这个warrant呢，就是现在的AMD的所有的股份的10%，就是1.6亿股。当然了，这个1.6亿股呢，并不是说现在AMD在市面上流通的股份，它是要增发出来的。很多人说，你一增发股份了，这股价是不是要跌？因为一旦增发股份了以后，每一个持股人的，你手里的权益就会被摊薄。但是呢，不用担心，我们已经站上了OpenAI这条大船了，所以不用害怕这个事。而且这个1.6亿股呢，到现在为止并没有去增发，只是说我们签了这样的一个协议。

那什么时候开始增发呢？未来什么时候OpenAI花了钱买我的芯片了，我就把这个股份增发出来给他。而且也是分批次，每次1GW，这样的分6次交给这个OpenAI。

那你说这个也是有底价的呀，AMD这股份的底价是多少钱呢？一美分一股。这个就特别便宜，1.6亿股也就是160万美金。你到时候把这160万美金付给我，就算行权了，就算执行了这个warrant，你就拿到这些股份了。目前呢，这个增发的动作还没有开始做。

咱们先不管说这个其他幺蛾子，就是一切顺利都往前走了，明年下半年第一个1GW交易完成，OpenAI也给钱了。大家注意，OpenAI要先给钱，然后AMD要供货，真的把这个芯片给它装进去，OpenAI验收了，没毛病，这个芯片非常非常棒。那么，第一批的warrant就兑现了，增发股票，按照一美分的一股的价格，让OpenAI去行使这个权利，就成为AMD的股东了。但是并不是说这10%都拿走了，只是第一批。

行权过程呢，这OpenAI肯定就赚到了。大家知道，这个交易公布，AMD的股价直接涨了24%，这是非常非常恐怖的。按照交易公布之前的价格，1.6亿股值多少钱呢？262亿美金。在这个时候，OpenAI付的这个160万美金，基本上可以忽略不计，这是一个很大的便宜了。在公布之后，AMD的股价已经累计上涨了43%了，第一天涨了24%，后边接着涨，最后涨了43%了。所以现在这1.6亿股，已经不是262亿美金了，已经是381亿美金了。OpenAI已经赚到了。

而且呢，它又分很多批次去成熟这些股票，每一个批次呢，它有不同的行权条件。第一个批次就是你把这个芯片拿走，把这个钱付了，验收成功，就算是第一批就搞定了。最后一批要表演的节目就不一样了，最后一批的条件是，AMD的股价要达到600美金一股。你想1.6亿股，600美金多少钱了？960亿美金。那是非常非常大的一笔钱。

OpenAI可以卖股票的，你把这个股票给我了，然后我把这股票卖了，我拿这个钱去付你的芯片行不行？这事不行。咱们粗浅的算个数吧。现在呢，1GW的芯片是值多少钱呢？大概就是100亿美金。英伟达给它OpenAI的投资1,000亿美金，就是10GW。AMD呢肯定要稍微的便宜点，这个未来可能每1GW的这个芯片数还要会下降一些。最终假设吧，所有的交易都完成了，6GW都交付了，OpenAI需要向AMD支付呢，可能五六百亿美金的样子。如果这个股价真的涨到了600美金一股，OpenAI也一直都没有卖这些股份，那么这1.6亿股的话，就是960亿美金。这个铁铁的是OpenAI赚到了。

那你说这事算不算空手套白狼呢？这个160万美金的行权价格，基本上是可以忽略不计的，因为一美分一股嘛，你跟现在已经200多美金一股了，基本上可以忽略不计。拿到960亿美金的股票，还有投票权，大概率还能进董事会了，只需要支付500-600亿美金的货款就可以了。那我这头把这个股票一卖，这不是空手套白狼不就行了吗？

这个事是肯定是不行的。为什么呢？因为这种warrant通常是有锁定期的，就是你拿到股份以后，多长时间你不能卖，这个是要约定的。要不然的话，你这边warrant一签，一行权马上就卖，这股票不就跌了吗？这个事是不允许的。但是呢，就变相一下，OpenAI还是可以干这个活的。怎么干呢？虽然你这股票不能卖，但是你可以把股票抵押给银行，银行是收这个东西的。它算是一个上市公司的流通股，虽然它有一个锁定期，但是你只要锁定期过了，银行还是可以拿出来卖的。所以它的价值银行是承认的。所以基本上OpenAI做这个交易呢，算是空手套白狼的交易。

那咱们再问下一个问题，OpenAI可不可以拿英伟达的钱去支付给AMD呢？不行，专款专用。英伟达也精着呢，英伟达的钱必须去买英伟да的芯片，我也不可能说把1,000亿都给你，然后放你账上趴着。你什么时候需要买我芯片了，我什么时候就给你把这个账打过去，你再把这个芯片提走，这个钱又回到我账上去了。在你那可能还没捂热乎呢就回来了。它是这样来做的。所以呢，OpenAI也别惦记拿英伟达的钱去这个支付AMD的货款。

那AMD这步棋呢，虽然看似无耻，但是呢真的是走对了。为什么？圈子里头只有一位榜一大哥，就是OpenAI。本来呢，AMD都已经掉队了，英伟达一骑绝尘，完全看不见了。后边博通又上来了，所有定制芯片都是博通的。谷歌呀、微软呀、亚马逊，这些人去定制芯片都是找博通去定制，博通占30%。AMD做了这么半天，显卡做了半天，算力卡完全没没上去，这事不行。现在只能倒贴，没有什么好说的。冲上去说自荐枕席一下，榜一大哥以后每次AMD有什么新货色，您也上来品鉴一下，吟诗作赋一番，是不是OK？而且呢，我们跟英伟达不一样，我们不但可以让榜一大哥上这来吟诗作赋，我们还请这个榜一大哥直接进入董事会，以后再需要什么样的货色，您自己调教，自己说，您说了算，我们就让您来管理公司就完事了。这就是AMD干的这个活。

所以这个交易：第一，OpenAI给钱去买芯片；第二，AMD说我把这个股份给你，你只要满足条件了以后，你可以行权得到这些股份，你还可以到我这来进入董事会，对我公司来进行管理。

那你说AMD这个交易有可能顺利运行吗？会不会执行到一半出问题了？这个交易呢，要比前面英伟达那个交易要难很多。英伟达的交易是相对来说比较容易的。为什么？英伟达有钱，钱是英伟达自己出的，芯片也是他的，左手倒右手，这边这个钱在你那转一圈出去了，我就直接把芯片给你，不就完事了吗？所以这个交易呢，不会有特别大的问题。

AMD的交易里头呢，就比较麻烦了，因为必须是OpenAI先出钱，向AMD去买它的芯片，而OpenAI是真穷，必须要去使用各种各样的金融手段才能弄到钱。所以在这一块呢，这个交易要稍微的有一些不确定性。交易顺利执行的最大前提是什么？就是OpenAI和整个AI行业是不能塌房的。你必须要接着往前走，过哪天说德高望重，这老大人塌房了，那这事就完蛋了，这个行业就废了。所以只要他不塌房，OpenAI应该还是能够融到钱，能够借到钱，接着可以玩这个事情的。

那你说OpenAI到底在干嘛呢？这头买了英伟达，那头买了AMD，后头还跟博通ASIC芯片定制去了。小孩子才做选择，成年人我全都要。人家是全都有，博通的ASIC、英伟达的算力卡、AMD的MI450，我都要。而且呢，我永远要最新的。你们谁家出了新的，你都得上我这来，让我先品鉴一下，否则的话你卖不上价钱去。我不承认你是花魁，也没人敢来消费。这就是OpenAI想就干的事情，利用他现在老大的身份多吃多要。

很多人说，这个星际之门到底怎么样了？刚才咱们讲的这么多，又10GW又6GW，算不算星际之门？不算，这个是两回事。星际之门是另外一套协议，它是4.5GW。Oracle发财报里边公布，那个3,000亿美金OpenAI的租赁费用，实际上就是租赁这4.5GW的这个星际之门的算力的。它在这里头呢，另外需要成立一个SPV，就是特殊目的载体，这个是单独的一笔糊涂账。这个钱呢，大概率是谁来出呢？是孙正义来出，就是软银来出。出完了以后呢，他们再去英伟达去买芯片，买完芯片以后，把这个算力中心弄起来，然后由OpenAI去租赁，3,000亿美金租赁。

现在呢，英伟达10GW，AMD 6GW，还有博通。OpenAI在博通身上到底整了多少个GW出来，这事不知道。现在有大量的这个算力中心正在路上奔跑。到明年年底，应该是可以看到一部分，不可能全都竣工，可能到2030年吧，这些应该都可以竣工了。

那大家到底在抢什么？都在这疯狂在这折腾。现在OpenAI可以确认，到2026年会新增2GW，英伟达一个GW，AMD一个GW，这两个GW是可以上上去的。Oracle呢，Stargate的4.5GW，2026年大概会新增1GW，剩下的后边慢慢建吧，这也没办法。xAI 200亿美金到手，按道理呢，它应该可以构建2GW的，但是呢，也许还要做一些其他事情，我们算它搞1GW吧。英伟达给了20亿美金，大概够他做0.2-0.3个GW的。

微软的算力中心，现在人家讲了，说我们要投入800亿美金去建立新的算力中心，那就又是8个GW出来了。谷歌对外透露的是，他跟人签了一个8GW的用电协议，那谷歌这边也有一个8GW在等着了。Meta大概还要再整个1GW。阿里700亿的算力中心投入，这个是按人民币算的，那大概也是1GW。字节呢，大概率也会有一到两个GW会冲上来。但是中国订单呢不太好算，因为有一部分中国订单会部署在海外。如果在国内的话，一旦是使用了华为的芯片的话，同等算力的耗电量应该是英伟达的好几倍，所以呢，这个直接这么算就不太好算。而且国内的这些算力中心，好多他是不走台积电的，他们是在中芯科技或者在国内的一些芯片厂去做出来的7纳米或者是一些更低制程的算力芯片。所以呢，咱们就不算这个了。

大家想想最近还有哪些地方在喊GW没有？年初懂王去中东还签了堆协议呢。阿联酋5GW，明年至少有1GW要落地。沙特还签了一大堆的算力中心合同，大概率明年也能落地1GW。这个欧洲也在建，欧洲、法国、英国、欧盟，每一家都规划了一到两个GW的算力中心上来。

这加起来多少个了？二十几个了，二十几GW的算力中心上来，天呐，电不够使了。这个吹牛是要上税的，到明年这些东西都建起来咋办？现在的问题其实压根不是电的问题，你需要这么多芯片，甭管是AMD的芯片，还是博通的芯片，还是英伟达的芯片，这些人呢都是叫design house，他们是设计室，他们是不会代工的，他做不出芯片来。谁能做出芯片来？现在全世界能做出这种芯片的人只有一家，就是台积电。英特尔跟三星现在都做不出来。

那你说台积电一年到底能做出多少个GW的芯片来呢？这事我今天让ChatGPT算了半天，粗略计算的话，台积电的产能大概是一个月1GW，也就这点了，他做不出更多的来了。所以台积电一年的话，大概也就是产出10-15GW左右的芯片出来。这10-15GW里头呢，一半左右大概是英伟达，剩下可能30%是博通，还有一部分是AMD，大概就是这样的一个情况。

那你说刚才咱画那饼，好像比这产能大呀？这边就能生产出十几瓦来，刚才咱们数了半天已经快20了。那这个怎么办呢？到底是谁先得着谁后得着呢？反正大家先计划着呗，就看融资能力，到底谁拿到钱提货了，谁就拿着这些芯片四处去发去，四处去接着吹牛讲故事。现在在做的事情呢，其实是什么？就是这个摆足了架势，融钱，调动资本，抢芯片产能。现在咱们看的高通，每一次出旗舰芯片，小米说我一定要首发，我被骂我也要首发，为什么？他就要去抢这个首发的产能，我要先分配。

所以现在大家在抢这个芯片的产能，不是抢电。电这个事情呢，有的时候还没有那么费劲，但是芯片你造不出来就是造不出来，这个真没有。而且呢，谁拿到了这些芯片，谁就赢在起跑线上了。没有拿到的，真的是输在起跑线上。为什么呢？就是有了算力中心，整个区域的科技和经济发展都会加速的。你拿不到这个东西，你可能就会落后。

未来，也就是在明年，整个的环境会变成什么样呢？到了明年，AI会变成基础设施，就像咱们现在使用的移动通讯或者是云计算一样。ChatGPT等客户端会逐渐的走向免费。现在虽然我们还一个月交20美金，但是以后会慢慢的免费下去。你像国内豆包、通义千问、腾讯元宝、Deepseek都是免费的，而且功能都很强大，一定是趋势如此。现在甭管是ChatGPT、Grok还是Gemini，都在不断的向免费用户开放更多的功能，就是想抢市场。

至于TOKEN的价格会一直往下降，这个不用太担心。而且真正能赚钱的人呢，也不会在意TOKEN的成本。这玩意就有点像咱们用手机套餐似的，谁会去在意说，我这个手机套餐到底是用了多少流量？其实你用不完。可能未来一段时间，TOKEN的价格也会降到这样的一个状态。通过AI进行交易和盈利的能力，其实在不断的上升，就特别从现在开始看，各种的用AI变现的方式都起来了。所以做AI最终还是要去交易，一个月20美金和token收钱这个事，是挣不出大钱来的。

现在是最后一个关卡。为什么叫最后的关卡？现在的AI还是不挣钱，还是在烧钱的。只要是把这个关卡蹭过去了，成本继续下降，盈利能力不断上升，很快这个行业就会转到健康发展的一个状态。

所以这就是今天我们看到的，英伟达投资了OpenAI，OpenAI又去投资了AMD，大家到底在干嘛？都在争分夺秒的让自己先拿到算力，让自己能够不掉队。在这个过程中可以让AI向基础设施化发展的这个进程进一步的加快。最后就看哪一些国家可以更快的让AI基础设施化。美国肯定是跑在头一个，没问题。中国的话现在在努力的追赶吧，我们有很多问题，比如说我们的芯片非常非常耗电，我们的模型可能也没有人家好使，但是反正也能使，而且我们也舍得花钱。至于其他的中东土豪，他们是有钱也有电，他们反而有的是油，沙漠里头甭管是风也好，还是太阳能也好，也有的是。但是呢，他们有一个问题是什么？没有应用。你就算是把这些卡都插那了，你没地儿使去。所以他们现在呢也在四处投钱，星际之门中东土豪也会给钱，法国跟阿联酋一块合建的那个，阿联酋给钱，给完钱建在法国，你们用完了以后跟我分钱。现在大家都在抢这些东西。

至于其他的那些既没有钱，也没有前期应用的，可能就要靠中国的一带一路去拯救小伙伴了。我们明年拭目以待。

好，这就是我们今天讲的这个故事。

OpenAI开发者日，暴露了山姆·奥特曼的隐藏野心。

大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。今天咱们先讲结论，然后告诉大家我怎么得出这样的结论，验证一下这个结论是否正确，再让大家行动起来，看看咱们在山姆·奥特曼指明方向以后，到底能干点什么。

OpenAI的开发者日呢，隐藏在发布会背后的野心和方向到底是什么？表面上这东西咱就不重复了，说到底发布了什么东西，只讲结论。
第一个，ChatGPT要做操作系统了。
第二个，自然语言和语音交互才是未来。
第三个，全栈、全生态、全模态的开发都在OpenAI。
有三个大的结论。

那咱们怎么得到这样的结论的呢？咱们看发布会，要稍微换一个方向来看。我自己呢，举办、参加过很多发布会，也专门受过训练，主持过发布会。咱们发布会一般看什么呢？叫“wow时刻”，一看这个东西，“wow，好厉害”，叫“wow时刻”。在52分钟的发布会视频里头，有哪些“Wow时刻”呢？那你说我是不是拿了个纸、拿了个笔，52分钟的发布会反复看，在这记笔记，哪个地方有掌声？不是这样的。我到GPT里边直接下了一个指令，把YouTube的视频链接贴进去，我说：“请给我统计一下，什么时候有掌声，掌声中度还是高度，有掌声的时候是谁在演讲，在讲什么，给我画个表格出来。”剩下的事情就交给GPT去干了，效果还是很好的。

第一次掌声，是山姆·奥特曼要求观众为消耗TOKEN最多的开发者鼓掌。他呢，屏幕上打了一堆开发者的名字，分颜色的，百万、千万甚至更多的TOKEN被这些开发者所消耗掉了，他们名字是用不同的颜色标出来的。这次掌声的不算很热烈。

4分22秒有一次自发的掌声，山姆在讲什么呢？当开发者使用SDK的时候，他们的应用可以覆盖数亿GPT用户。“我们希望这对于快速帮助开发者来说是一件大事，我们可以帮助他们规模化产品。”在这个时候突然就开始有掌声了，山姆·奥特曼被打断。这个时候屏幕上出现的topic是什么呢？是“变现”这样的一个词出现在屏幕上了。这个地方为什么会有掌声？大家想一想，它已经有这么大的用户量了，几亿的月活用户在那挂着，现在说：“我愿意把这些用户分享给大家，大家在我这个上面开发了应用以后，你们就可以在这个里边去使用各自的产品了，不再是使用我这个20美金的订阅，而是你们各自都可以有一些订阅或者有一些服务在这里边进行销售，可以在里边去变现了。”大家就真的要给他鼓掌了。所以这就是我们的第一个结论，这就是操作系统了，大家可以在这个里边去做项目了。有点像什么呢？有点像微信小程序、抖音小程序，大家现在都可以在ChatGPT里去做小程序了，这个肯定是会受到欢迎的，而且topic上写的是变现，这个非常重要的一点。

在APP SDK的demo结束的时候会有掌声，这个是很正常的演示，说我们怎么让一个应用通过SDK就可以把你们的程序变成了ChatGPT小程序了。他们在里边演示了很多的嵌入的产品，怎么订机票酒店，怎么租房，怎么去做海报。演示很成功，一定会有掌声。而且这个里头有比掌声更强的这种鼓励，就是比“wow”还厉害的东西，这就已经成为了行业领袖的发布会了。就普通人发布会到“Wow”这就结束了，待会咱们讲还有什么更厉害的。

再往后一项呢，有8分钟的限时挑战。它呢，其实就是把dify、N8N、Coze这些工作流编辑相关的功能装到ChatGPT里头去了。这块呢有帮助，但是帮助到底有多大，或者说是不是这种产品一出来，dify、N8N就死掉了？其实我觉得倒不会。因为呢，它这个里边只能使用ChatGPT自己的模型，你说我想在这个里边画一个流程，在里边使用Gemini、使用Grok，这都没戏。至于说调用外部工具的话，到目前为止应该也都是集成的ChatGPT里头的一些工具是可以调用的。你说我想非常自由的调用外部的大量的工具的话，虽然他说现在用MCP是可以挂上，但是应该没有那些已经积攒了很长时间的平台生态更好、自由度更大。所以呢，并不需要太担心说一下就把他们都干掉了。

但是呢，这个8分钟限时挑战还是值得掌声的。一位美女上来说：“来，我现在设置8分钟，我们要做很多很多事情。”其实咔嚓就把事情做完了，都是可以在ChatGPT里头就可以使用这些功能，就使用agent builder做出来的东西就可以跑，跑的还很漂亮。把所有的很复杂的功能做完了以后，居然还剩49秒，8分钟没有用完，确实是值回掌声。以后大家再去做发布会可以去挑战一下，但是呢，没练好别去。开发布会的时候，现场演示是非常非常紧张的，你平时练的好好的东西，上去都有可能出错，更别说在上面还设个时间了，那个绝对是给自己增加演示难度的。

再下一次掌声呢，是山姆·奥特曼宣布“Codex is into GA”，就是Codex现在已经正式发布了。前面我们不是做过视频了吗？讲这个Codex怎么又正式发布？所有这些东西发布呢，都是分Preview和正式发布两个版本，Preview已经过去了，现在我们正式发布了。因为Codex这个产品非常非常受欢迎，OpenAI内部也是大量的使用Codex去写代码，他们说现在Codex已经解决了他们70%的pull request。这样的一个产品，说现在正式的成为发行版本了，还是值得掌声的。这是一次高级别的掌声，GPT去统计的时候，还把掌声的级别也统计出来了。前面几次呢都是中等的掌声，8分钟极限挑战这是一个中高等的，真的是为这个小姑娘捏一把汗。下边坐的人呢，应该也都自己开过发布会，知道发布会有多紧张，在这个上面敢做一个8分钟计时挑战，确实是要佩服他的勇气，所以他的掌声要比前面发布那几个要高一些。真正的高级别的掌声是“Codex is into GA”。

再往后呢是Codex的演示。Codex的整场演示没有碰任何代码，都是靠打字、自然语言描述或者是语音描述来去实现的。它控制了摄像头云台，控制了灯光，而且呢把语音接进去，这个是OpenAI着重要去推广的东西，就是一定是自然语言的语音控制，不是打字，是要跟他说。所以他就跟他讲说：“你现在给我做一个这个，跟我做一个那个。”马上这个摄像头就开始发生变化了，而且是使用的现场设备，它直接把现场的一个索尼的电影摄像机的云台就控制起来，就开始转动了，这个是可以极大的提升演示效果的。

再往后呢，是Xbox手柄控制摄像头。Codex在片尾出这个字幕，做了一个彩蛋花絮吧，这个呢是有一个中高等级的掌声，因为他有参与感。虽然前面这个摄像头也是对着下面所有人的，但是现在一下出字幕了，把大家的名字打出来了，参与感上升，这个掌声是要大一些的。其实最后一次演示是翻车了，为什么呢？就是他把那个照片拍的黑乎乎的，他没有设置好曝光。你要去设置一个电影机去拍照的话，你的光圈、你的快门这些东西还是比较复杂的，他并没有把所有的参数都设对。但是最后这个名字字幕滚动的过程还是很帅的，所以这一块是赢得了大家的掌声。Codex的核心演示是什么？就是从头到尾没有碰代码，虽然它是个代码工具，但是呢没有看到任何一行代码被打进去，完完全全就是语音交互、Xbox的手柄交互、自然语言往里打字，这些东西就可以控制这么复杂的云台灯光，还可以跟ChatGPT一起工作，这个确实是很炫酷的东西。

再往后是山姆·奥特曼宣布GPT-5 Pro进入了API。大家注意，原来GPT-5在API里头，但GPT-5 Pro API是没法调用的。你要想使用GPT-5 Pro，必须是花20美金去定它这个Pro用户。现在说这个东西进入到API里去了，最高等级的掌声。大家对这个还是非常非常期待的，虽然这个模型很贵，它好像100万TOKEN的输入是十几美金，一百万TOKEN输出可能一百多美金。但是呢，大家对于这种非常高智能的模型可以通过API调用，还是抱有巨大的期望的。

Sora 2 Preview进入API，最高等级掌声。Sora 2是我们这几天在玩的视频生成模型，现在它已经进到API里去了，这个是大家所期待的。因为你原来在一个APP上或者在一个网页上，你控制它还是比较麻烦，必须是要进到API里头才可以进行精准控制。原来就是10秒钟一条，你现在就可以生成更长的视频、其他比例的视频，或者说做一些更复杂的搭配。你可以写一个完整的故事，通过API调用，可以让这些完整的故事顺序的去生成，这个就可以直接做成生产力工具了，原来那个东西是个社交工具。这是大家非常非常期待的一个功能。我已经去试过了，调用Sora 2 API生成了15秒钟的视频，花了我20美分，大概是这样的一个成本，还是非常非常有趣的。但是要注意，即使是调用API，它的控制也是很严格的。我上传了一张自己的照片，我说：“请按照这个照片去给我生成。”他说：“对不起，照片里头有人物，我是不可以给你干活的。”未来到底是如何把这东西用起来，如何让形象进入到许可范围内，如何把整套的系统能够跑起来，这个可能过一段时间我试一试，再跟大家录视频再跟大家讲。

后面Sora 2用于品牌电商、广告概念的这种展示，就是说Sora 2一旦变成API以后，你们都能拿它干什么。就是这玩意儿生产力工具了，可以干的东西很多了，又得到了一次中等规模的掌声。

结束谢幕肯定是最高等级掌声。50多分钟接近一个小时，七里咔嚓把这么多东西都扔上来，还是值得掌声的。

那刚才吊了半天胃口说，比“Wow时刻”还让人激动人心的是什么呢？必须是行业领袖的发布会才有这样的效果——股价上涨。你说OpenAI自己还没上市呢，谁的股价涨？这里头第一个涨的是AMD。AMD呢，虽然在整个的发布会里头没有被提名字，但是呢依然上涨了24%。这块的话回头再跟大家细细解读，山姆·奥特曼又玩了个骚操作，黄仁勋1,000亿美金投资OpenAI，OpenAI说一转头我去投资苏姿丰的AMD，去让AMD给我定制芯片，那蹭一下24%就涨上去了。

Figma涨了7%。因为在前面把应用集成到ChatGPT里头去的这个过程中，演示的就是Figma。说你看Figma现在已经集成进来了，我们可以在ChatGPT里头直接调用Figma的功能就可以干活了。相当于是Figma已经成为了ChatGPT的小程序了，直接涨了7%。

然后Expedia group涨了2%，这是机+酒业务嘛，机票加酒店。那你说在这里边，ChatGPT里头规划了半天行程，你总要有人去给你订机票订酒店嘛，Expedia group直接涨。

Coursera涨了8%。这是一个在线教育平台，人家上头直接问，说我现在想去学一下AI，我想去学一下大模型，就给我看看怎么学习一下，你有哪些课程适合。Coursera你给我推荐一下，而且我就可以直接在ChatGPT里头看Coursera的视频了，直接可以看他的这个课程了，这个涨了8%。

Uber涨了4%，它为什么能涨呢？我们现在可以直接在ChatGPT里头叫车了，涨4%。

DoorDash但是相当于美国的即时零售、外卖送餐的这样的一个项目，涨了4%。我们现在可以在ChatGPT里头说给我订一份煲仔饭回来，一会当当当敲门来了。当然对于美国来说，配送应该没有那么快，它不像在国内似的。

那你说有没有提了名字带不动的呢？也有。里头有一个公司呢，叫ZILLOW，是美国一个租房的网站。为什么带不动呢？因为正在被FTC起诉反垄断，就是你一旦在上面做广告了以后，它有排他条款在里头，现在正在被起诉。还有一个是Spotify，放音乐的。里边有一个案例，请给我做Spotify的一个播放列表。这个呢，第一个是Spotify的盘子比较大，就是这公司很大了；第二个呢，就是这个场景没选好，这是一个稍微失败一点的案例。大家觉得在ChatGPT里头去定制播放列表这件事呢，不是那么有趣，也没有那么挣钱，所以在这块上，这个股价基本上没动。

明白了吧？为什么只有行业老大提名字才有用？因为不是行业老大提了名字，股价不会上涨的，股市不会听这玩意的。所以OpenAI现在已经是行业老大了，证明这件事了。

那么验证一下我前面的结论吧：操作系统、入口、商业变现、全场景。这是第一个结论，OpenAI已经向操作系统前进了，它就是超级APP，它就是微信，它就是抖音，大家可以在里边做所有的事情了。OpenAI让应用通过SDK变成小程序，直接把自己集成ChatGPT里头去，所以这个野心已经彻底暴露了。以后它就是独立的操作系统，没有什么iOS，没有安卓，没有这些人的事，这就属于赤裸裸的直接竞争了。

第二个，自然语言、语音交互，这是最核心的。虽然有编程，但是从头到尾没动代码，所有的这些交互都是用自然语言交互的。即使是Codex这样的编程模型，也都是用自然语言交互，所有做出来的项目都是可以语音沟通的。而且人家还发布了实时语音的大模型的API，而且这个API还是高速廉价版本，要比正常的这种满血版本要便宜很多，速度还很快，所以大家赶快去使用吧。山姆·奥特曼在里头讲的，说我不认为未来很多的程序是需要代码去写的，我觉得自然语言和语音交互才是未来。这个野心背后是什么？他们的硬件马上要上来了，山姆·奥特曼的整套的硬件，他的硬件应该不是一个硬件，而是一套硬件，自然语言语音交互的一套硬件。现在OpenAI已经向果链企业下单了，我们很快就可以看到这套硬件到底长什么样，以及如何跟人类进行交互和沟通。

最后，全栈、全生态、全模态都在OpenAI。我们可以去做SDK，我们有MCP，我们有agent builder，你可以在里边去画流程图，也可以Codex直接去写代码，还可以处理语音的、图片的、视频的，我们所有东西全都有。这个就是真正老大要干的活，什么都得干。像其他的公司呢，可能大多是只做其中的一部分，比如像Anthropic，他就没有办法把从上到下所有东西都干一遍。现在能够跟着跑的也就是谷歌，从上到下都在做，虽然可能好多的地方还做的没有那么好，但是从上到下都有。国内的这些平台也都被打样了，说你们想去追OpenAI吗？你看看从上到下你是不是都坐上了？这个是一个新的方向。

最后，咱们要行动起来。不能山姆·奥特曼在上头手舞足蹈了半天，我们不知道该干嘛，那个就没有意思了。咱们该干嘛呢？

第一个，学习一下山姆·奥特曼发布会的组织形式，人家发布会怎么开的，这些掌声都是怎么来的。肯定会有人学，你看雷军，一开始是穿黑色的长袖t恤的“雷布斯”，后来开始穿小西装“雷斯克”，再往后呢，发布新片的时候穿了个皮衣，学谁自己去想。未来什么时候就可以穿这种宽松的套头衫，咱们再看。

通过SDK登录ChatGPT，这个是现在大家要赶快行动起来的，谁都别慢了。而且这个里头可能还有一件事大家想不到的是什么？抢注域名。因为当时在互联网刚开始的时候，大家都去抢注域名，而现在我们要在ChatGPT里头去呼叫、起一个应用的时候靠的是什么？不是域名，就是它的名字。比如说你在里头Coursera里边去讲“开”，或者是其他的一些应用，就直接写名字，写完名字以后就会自动被识别成某一个应用，就开始去干活了。这个名字是要去抢注的，因为他没有办法控制重不重名的问题，所以这块大家要赶快动起来，先做一个能用的东西，把名字占住，等以后其他人说“我们也想用这个名字”，花钱买呗。所以这是一个可能马上能去做的事情。

再往后一件事，所有厂商一定要提供友好的SDK，普通用户都可以玩起来了。这一次他们展示了怎么去玩会场灯光，怎么去玩索尼的电影机和电影云台。以后如果大疆出SDK的话，我肯定是愿意在Codex上去玩耍一下的。而且以后出了这些SDK的话，你的产品一定会卖得更好。原来这些SDK出来以后，只有专业厂商才能用得起来，普通用户是用不起来了。但是现在有了Codex，有了这些AI编程工具了，平权了，每一个人都可以拿着这些产品自己去编个程序，去稍微收拾收拾，这个门槛一下降低了很多。当然除了像大疆这样的拍摄设备或者索尼这样的拍摄设备之外，还有很多东西，它的SDK的使用率、使用量一下就会上升上去。原来都是系统集成商或者是代理商会去用这些SDK，而现在每一个普通用户都会去用。这是什么东西？智能家居。苹果折腾了半天Homekit，谷歌也折腾了半天，小米也折腾了半天这种智能家居的这种网关、智能家居的这些SDK，现在好了，有Codex以后通通都可以跑了。整个生态的竞争会进入下一个阶段。原来比如大疆跟其他的竞争，是竞争我们的图像参数有多好，竞争我的价格怎么样，竞争这个产品的使用有多方便，做的有多轻。以后的话就是生态竞争，谁家的SDK做得好，普通用户可以在Codex的帮助下可以玩出花样来，以后就会变成这样了。

再往后，抓紧把语音交互加到系统中去。如果原来你的系统没有做语音交互的话，赶快做进去。因为OpenAI操作系统的新硬件平台应该距离我们已经不远了。如果我们现在把自己的系统加上语音了，交互的还很好，那么OpenAI再去发布他们的硬件的时候，就有可能你的产品会成为发布会上展示的那个产品。这一次你想，OpenAI点了谁的名字，谁的股价就在涨，这就属于是典型的榜样力量。如果你现在就把这个产品做好了，未来就有可能蹭上这一波巨大的流量。像我以前有一些朋友，他们在iPhone、iPad早期发布的时候，做的产品做的特别好，让苹果直接在发布会上给人展示了，那真的是泼天的流量和财富就砸下来了。所以现在大家赶快动手，把这个语音加到应用里去。

最后一项，Sora 2的API，赶快玩耍起来。这个还是非常非常好玩的，15秒视频，0.2美金，价格还可以接受吧。大家就可以写出脚本来，顺序的让它把这个内容都生成出来，做出这种几分钟的短片出来都是OK的。

好，这个故事就跟大家讲到这里，感谢大家收听，请帮忙点赞、点小铃铛，参加DISCORD讨论群。也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道，再见。

Sora 2 发布了，谁有邀请码给一个？

大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。昨天晚上深夜，Sora 2 就突然发布了，山姆·奥特曼还跑上去祝贺了一下，但是他是远程的。现在我们也搞不清楚，他这个祝贺视频到底是他自己拍的，还是Sora 2 生成的，因为现在已经很难分出真假来了。

上来先放了用Sora 2 做的各种各样炫酷的视频。这一次呢，确实是看到了物理上基本都合理了，像原来物理上不合理的地方，现在少很多了。另外呢，就是人可以直接进到场景里去了。原来都是说先画一个人出来，这个人怎么动，而且人动的时候，衣服或者什么还要换。现在看到的演示，已经基本上没有这种问题了。

三个小哥呢，坐在那里刷了半天视频，他们整个的演示过程，实际上就是在刷视频，让你看看Sora 2 做的各种各样的东西是怎么样的。大家注意一点，这次刷的视频大部分是竖屏的，因为呢他们做了一个类似于TikTok这样的软件，展示这些Sora 2 的内容。既然是TikTok类型的嘛，在iPhone手机上一定是竖屏内容为主。

现场呢，做了两条效果都是比较炫酷的，一个是让山姆·奥特曼手舞足蹈地说了个祝贺词，这个确实是挺震撼的。另外一个呢，是让现场的一个小哥，他原来拍了一条香水的广告，然后让他再改一条帽子的广告，效果都非常非常好。但是呢，更复杂的视频到底是怎么做，现在还不确定，因为现场做的两条视频都比较简单。

现在呢，它是有iOS版本的软件，我也下载了，但是没有邀请码玩不了。所以谁有邀请码赶快给一个，拿到邀请码以后，可以再变出4个新邀请码来。这谁拿到邀请码进去了，会得到四个新的邀请码，他是希望通过这样的方式来裂变的。

这一次到底有什么不一样的呢？虽然他讲了很多我们物理模型怎么增强了，我们怎么世界模型了，我们人物怎么保持一致了，一致性怎么增强了，但是这一块呢都是刷视频，他给你看的一定是筛选出来的比较好的视频。所以这一块到底做成什么样了，还是要咱们自己上手了以后才能知道。

这一次真正不一样的地方，是做了一个AI版的TikTok，这个绝对超出想象范围了。其实我们现在看到的各种的图像生成、视频生成的这些应用，都有类似于TikTok这样的功能，你比如说像即梦或者是像可灵，即使是Midjourney，他自己没有APP，他在网站上也都是可以去浏览别人的内容的。但是浏览别人内容是什么呢？你只看最好的，或者他希望你看到的他认为是好的，这些内容会给你，他并不会让你去进行社交关注，也不会去对你进行这种个性化推荐。

原因其实也很简单，就是内容没那么多。如果是让你进行社会化关注的话，你可能会看到大量的低质内容。就相当于是两个人结为好友了，那你只能看到那个人照的各种照片、做的各种内容，甭管他长得有多难看，审美有多差，你也只能看到他的，其他人的内容你就看不太到。所以这也是为什么像可灵、即梦、Midjourney，给你看所有人里头做的最好的内容。现在呢，Sora 2 是要给大家社交关注以后的个性化推送的，这个基本上是TikTok的套路。

这次呢是直接上了iOS版本，网页上没有。你现在到Sora.com上，还是Sora 1 的这些内容。刚才我去试了一下，Sora 2 的内容基本上没出来。我呢也下载了一个，只要是你把iOS的账号切到美区，它就允许你去下载，但是没有邀请码进不去。像这个TikTok，你如果不登录的话，你还是可以去浏览视频的。Sora 2 的话，你不登录直接退出来了，这个还是挺烦的。

Sora 2 呢，不允许上传视频，必须是在里边生成。这个呢，还是非常棒的一个策略。为什么呢？它可以很好的让Sora 2 的内容溢出到别的平台上去。什么意思？就是你拿Sora 2 做了一堆视频以后，你可以把这些视频再导出到TikTok，导出到YouTube，导出到Instagram。但是呢，别人的这些做好的内容，不能够灌到Sora里头来。这个要比YouTube Short和Instagram Reels要聪明很多。因为大部分的这种内容，都是在TikTok上的，或者是在国内抖音上的。你一旦这种内容倒灌的话，你整个的社区的调性跟氛围就没了。你到现在去刷YouTube Short，大量的YouTube Short内容，最后都是有TikTok的标，就是从那边搬过来的。所以呢，现在Sora采用的这个策略就是单向的，你可以把我这东西搬走，但是你不能把外边东西搬进来。

据OpenAI的人讲，他们内部测试这个产品的时候，大家都非常喜欢，喜欢到了已经影响工作效率的程度了，大家都天天玩这样的一个东西，这不是不干活不上班了。

怎么说呢，像我们以前做这种社交产品，是有一个简单方法的。很多人呢在2010年前后都想去做社交产品，也写了非常非常多的社交产品的商业计划书出来。但是呢，我们最后就要求他们玩叫“传纸条游戏”。什么叫传纸条游戏？你想社交产品一定是你在社会上认识他，然后呢，你们的社交关系来影响信息的传播的一种游戏。在这样的情况下，你说我到底是单向关注、双向关注，实际上都是在设计社交关系如何参与到信息传播过程中的一个方法。但是怎么能够验证说你这个方法就行，他那个方法就不行呢？当时就设计了这样的一种叫“传纸条游戏”。

怎么传法？就是3个人到5个人吧，先写一个纸条，按照你设计的规则传给下一个人。传给下一个人以后呢，这个人再决定做什么样的反馈，然后再向其他地方传。你比如说我现在设计的社交规则是，我一个人发出消息来了，关注我的人可以看到，那你就是写一个条，给下边的关注你的人。关注你的人看到了以后呢，再来决定说我到底是点个赞，还是说转发呀，还是要评论，到底哪些人能看到呢？再把这个纸条复制出来了以后，按照你的这个规则设定，再去传给应该看到的人。大家相互这么玩一段时间以后，看看这个游戏玩的下去玩不下去。如果这游戏玩不下去呢，那你设计的这个社交玩法就有问题；玩得下去，就说明这个方法还是不错的。Sora 2 证明了他们现在这套社交玩法应该还是比较受欢迎的。

为什么会有这种影响工作效率的事情发生呢？就是很多没有经历过洗礼和考验的人，第一次遇到这种成瘾性极强的内容，就会出现这样的问题。跟大家讲一个小故事，我们以前去做电子书的时候，很多的清华博士工程师嘛，他们这辈子没看过网络文学，说我们为什么会看这玩意呢？纯浪费时间，一点意思都没有。但是我们把产品做出来以后，说你得看，要不然你不测试了，怎么知道这东西行不行呢？大家要知道这个小说是很上瘾的。我有一天早上起来去上班，就看到我们一位同事开着车就朝我撞过来了。我说你要干嘛？他说对不起，昨天晚上看书实在看太晚了，就是看书一直看到天亮了，所以早上起来迷迷糊糊就来了。他们就是属于从来没看过小说的人，接触网络小说以后就会变成这样。这些人原来都是觉得，看这玩意不是浪费人生命吗？OpenAI里头应该也有很多不怎么接触TikTok的人，给了他们Sora 2 这样的一个类似TikTok的工具以后，确实会很容易影响工作。所以咱们在这稍微讲远一点，千万不要相信自己的意志力，这种成瘾性极强的东西，我们现在没有上瘾，可能仅仅是因为我们没有接触过。

好，下一件事儿。像现在这样，Sora 2 到底能不能成呢？想要裂变成功，想要玩起来，其实是需要几个条件的。第一个条件可能大家没有想到是什么，就是挫折感跟成就感要平衡。什么意思呢？就是你拍了一堆视频，我制作了一堆视频，经常是会不满意的，这个叫挫折感。然后你终于找到了一条还可以的，把它发出去以后没有人点赞，那你就没有成就感。一定是什么呢？就是你获得的成就感要能够抵消你的挫折感，这样的产品才可以继续往前走。Musically，也就是后来的TikTok，之所以能够成功，就是他们利用了很多的技巧来去降低挫折感，提升成就感，让这个人拍视频、进行传播的这个过程成为可能。我告诉你，拍视频想要让人满意是非常非常难的。你想给自己拍张照片，还经常觉得这不爽那不爽的，你要拍一条视频，拍个一分钟视频，特别是这种要求比较高的小姐姐们，那她们的挫折感会很强的。所以这个里头有很多很多的技巧。

然后要有社交属性。什么叫社交属性？你说我看到了这个人是川普，但是呢川普跟我有什么关系呢？我也不能天天说川普怎么怎么样了。一定要有社交属性，这个人是我的邻居，这个人是我的同学，这个人是我的同事，那个人是我的家人，我们之间发生的各种故事，这才有意思。还记得去年OpenAI玩的那个吉卜力风吗？吉卜力风为什么会突然火起来？真的是因为他画的像吉卜力这样的一个风格吗？不是的，而是因为那个里边放的所有的东西都是你的社交好友，包括你自己在内。如果不是你自己在里面，而且看着还很像你，那这个事它也流传不起来。所以大家不要觉得因为是吉卜力才火的，是因为像，因为有社交属性才火的。

所以一定要有社交属性。这次Sora 2 怎么做社交属性呢？他们做了一个功能呢，叫做CAMEO这样的一个玩法。什么意思呢？是可以授权数字分身，也就是我们自己的形象，参与到这个视频里边去。当然了，你也可以把你的形象授权给你的朋友，让他们去使用。当然，首先你要向他证明说这是我，要通过录像、通过声音去识别这是我的形象，我对这个形象是有权利的，你可以参与到里边去。这个就有社交属性了，你们看到老范干什么什么去了，或者老范跟谁谁谁做了什么什么样事情了。如果我授权别人了，那别人也可以用老范的形象。如果谁用了老范的形象了，即使是这个视频没有发布，是一个草稿状态，他也会通知我。这个还是很危险的，如果别人不通知我就去做视频，那我可能就会“社死”。一旦是别人拿我的形象做了视频了，我自己是可以有权利决定是不是要删除这个视频的。他是这样的一个运作模式，这样的话他的传播性就绝对拉满了。

但是这件事的风险性也是极高的。虽然OpenAI做了很严格的限制，必须本人验证才能上传形象，去使用必须得到授权，你还可以知道别人用没用，还可以删除，还不允许使用公众人物的形象，比如我今天想跟川普干点什么事，这事是不允许的。他的这一块限制很严格，但是既然玩法大家都知道了，而且发现这东西有效了，这个潘多拉魔盒就打开了。Sora 你不给我玩，还有那么多开源模型呢，后边应该会有很多群魔乱舞的内容会出来。

现在呢是采用邀请制。邀请制呢，也是社交产品成功的一个核心因素。很多人可能不太理解，说我一下放出去让大家用呗，这个社交产品上来了以后，我正愁着没人使呢，我为什么还要邀请制呢？这个邀请制的作用呢，其实有三个。

第一个是什么呢？就是进来的人得玩得起来。原来我们经常讲这样的一个故事，就是两个人在这聊天呢，这时候站了第三个人，他呢可以站旁边听一会，说你们聊什么呢，然后再逐渐的参与进来。然后三个人聊天呢，比如再进来两个人，这时候就5个人了。新进来的人呢也会先听一会，看看你们在聊什么，然后逐渐的加入到话题里边来。但如果是5个人聊天呢，突然冲进1万个人来，然后就问你们聊什么呢？你干嘛呢？前面人就走了，所有的社区氛围和调性就没了。所以邀请制都是干这个用的。像新浪微博、Twitter、Facebook早期都是邀请制的，所有的社交产品一开始都是邀请制的。如果不做邀请制的话，你这个社区就不会有任何的调性和氛围，很难维持下去。

第二个邀请制的作用是什么呢？就是随时观察互动，发现问题及时解决。你要掌控这个调性跟氛围。你比如说现在有30个人了，大家聊的还都挺好，再放了20个人进来，50个人了，有点跑题，怎么都去奔政治去了，还是说奔极端去了？那看看是不是删掉一些人，处罚几个。这个时候影响不是很大，你可以维持这个调性，然后再邀请几个进来。他是这样一波一波的，这么逐渐传递出去的，中间出现问题你可以调。

第三个作用是什么呢？就是控制成本。做视频这个事的成本是非常非常高的。到目前为止呢，还没有看到Sora 2 到底是怎么收费。因为大家知道，虽然短视频这种东西是可以挣钱的，但是你的制作成本和大量废片，因为你做这东西不可能一次成功，一定是有大量的废片的，所有这些成本是很难靠短视频广告这种东西来挣回来的，这个非常非常痛苦。所以未来到底怎么收费，不知道。所以它通过邀请制的方式，一开始呢控制一下算力的消耗也是合理的。

那你说OpenAI现在做了Sora 2 这样的内容创作社区了，是不是就能玩得起来？不一定。因为原来也有一些内容创作社区，内容创作的很好，但是也没玩起来的。这个里边最典型的是大疆跟GoPro的社区。你像我们现在拍视频就用的大疆，大疆一开始也惦记做内容社区的，现在其实也还在努力做，但是呢玩不起来，他纯纯的沦为了制作工具，他自己的社区就没起来。原因很简单，因为你使用大疆制作内容的成本和门槛还是很高的。虽然大疆尽量的降低了门槛，现在有云台了，有各种的自动化了，还可以把这个东西变得很小型了，但是你后期剪辑呢，绝对是地狱级难度。所以大疆也好，GoPro也好，最后只能做工具，做不出内容社区来。所以Sora 2 到底最后能不能成为社区，还是说最后会沦为像大疆这样的一个工具，现在还不太好说。

当前的AI视频发展到了一个什么样的状态了呢？制作视频，操作方式一直是一道门槛。我们如何去操作电脑、操作手机去做一个视频？我是从跟他对话也好还是怎么样好，这个一直都非常非常难。在抖音、快手、TikTok刚刚起步的时候，大家都在研究如何在手机上创作视频这个终极难题。AI视频模型出来以后，其实现在限制它的，除了刚才我们讲过的什么物理上的违背常识、一致性有问题、画面崩坏，除了这些问题之外，还有一个很严重的问题，就是操控起来太麻烦。

你怎么能够靠语言去把这事描述清楚？你看个电影回来，来坐着说你看到什么了？说不清楚的。而且真正的电影是由很多很多镜头组成的，怎么去剪辑？怎么去切换？如何去把握节奏？这种镜头语言非常非常难掌控。目前为止VEO 3，也就是谷歌这套东西，效果其实还是不错的，但是呢只能算半成品工具，它连IDE、连这种集成的环境都没有，你整个像剪映这样的东西也行，谷歌现在都没有，只是给了你一个很简单的窗口，这种是做不出产品来的。当然谷歌呢，准备未来一段时间把VEO 3 往这个YouTube里边放，这个还是值得期待一下吧。

再往后，像阿里做的通义万象2.2、2.5这样的产品呢，它其实就是个模型，这种东西运作起来，你还需要跟ComfyUI这种工具去配合，所以呢也不是一个完整的工具链，这块还是有一些差距。至于即梦跟可灵，即梦是字节跳动家的，后边有抖音；可灵是快手家的。他们呢控制起来其实依然是不太舒服，而且呢背后的抖音跟快手对于AI内容其实还是比较谨慎的。

大型社交媒体平台有时候反而会成为包袱。为什么呢？因为你做了大量的这种内容上来以后吧，它会冲击真人制作的内容，而所有的这些大型媒体平台必须要保住制作人。如果制作人都没有了，也就没人看了。因为这些人一边在制作内容上去，一边也在看内容，还要去在上面刷广告买东西。如果没有这些人的话，他的系统可能就会“含人量”逐渐下降，商业价值快速流失。所以他们都是比较谨慎的。

另外呢，价格其实也是一个不可回避的问题。我呢是刚刚订阅了一个月5刀的即梦，当然我订阅即梦呢，现在还没太挣回来。我用即梦去做YouTube Short，上个月呢从YouTube Short里大概收回了3刀，就是每个月订阅费是5刀，我从YouTube里头收了3刀广告费回来，快要盈亏平衡了吧。

Midjourney做的视频呢，确实很漂亮很美，但是依然是这样的问题：没法控制。你很难通过自然语言对它进行精准的控制。我们举一个例子吧，你比如说像字节跳动的模型，它里头有一个参数叫“固定镜头”。我们有时候就是想拍一个场景，镜头你不要动，我们直接描述场景发生各种变化就可以了。但是在Midjourney里头就没有这样的一个参数，你只能靠语言去描述说“固定镜头”，但是呢你没法控制它一定会遵循这个指令，这个就非常非常麻烦。像我做视频，背景一般都是Midjourney画的画，我一直希望它们能够变成一个稍微有点动作的这种动态背景，但目前为止这个问题都很难解决。而且Midjourney还有一个问题是什么？就是也是很贵。因为Midjourney呢，没有怎么拿投资，所以它一直是号称自己盈亏平衡。你看人家OpenAI什么时候想过盈亏平衡这种事？人家都是挣30亿，亏100亿这样的一个玩法，反正我们接着融就完了。所以Midjourney这条路呢，应该走的没有那么远。Midjourney刚出来的时候呢热闹了几天，然后就没有然后了，大家现在已经不再那么去传播Midjourney的视频了。

Sora呢就是世界模型AI视频，这个想法最开始是OpenAI它提出来的。发布的时候呢，给出了一些操作方法，故事板确实也让大家眼前一亮。但是呢，发布出来的产品并没有引起什么社会反响，因为这个东西最后做出来的成片，它的挫折感太强，成就感太低。Sora 2 呢给出了TikTok竞品的这样的一个产品形态。现在只有iOS版本，北美地区的用户可以下载，还需要邀请码才可以玩，这个就是现在一个情况吧。

未来到底能不能成功，还要拭目以待。Sora 2 呢也准备放出API，因为视频模型必须要靠API才能进行大型的内容创作。5秒钟一个镜头，10分钟的一个短剧，有这么多的镜头出来，你没有API的话是没法整的。你把屏幕挠烂了，把鼠标挠穿了，你都做不出来。所以最了最后还是要靠API。

世界模型是不是真的来了呢？Sora 2 看到的这些东西，从演示视频上来说，基本上没有物理错误，一致性也很强。但是演示视频就是演示视频，自己没有试过都不算数。像Sora前头这么强，前面的演示视频也是很帅的，Sora 1 出来以后，大家也是觉得翻车了，没什么意思。所以Sora 2 现在大家不要着急下结论。虽然现在X平台上我已经看到有些人再去放一些内容出来了，但是惊艳程度跟他们演示的还是有挺大差距的。

世界模型呢，对于世界来说本身是很危险的。我们到底最后是不是需要一个世界模型呢？现在还很难说。世界模型到底哪危险？现在已经有人拿图片生成模型或者视频生成模型的这个内容去骗支付系统，已经能够成功的绕过支付系统去付钱去了，这事多吓人。如果世界模型真的来了，即使是有AI标记，也很容易翻车和出事。所以世界模型这件事，我们还是要稍微谨慎一点点。

最后总结一下吧。OpenAI再次震撼发布了Sora 2，这次到底是不是GPT-3.5时刻呢？因为他们自己在视频发布会上讲的是，“这是GPT-3.5时刻”，再一次要颠覆了。这个我觉得还要再等个一两个月看一看，要让更多的人拿到邀请码，更多的人把内容做出来，才可以下定论。现在下定论还稍微早了一点点。

最后，谁有邀请码请私信给我，不要公开场合传播。

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新手奶爸 Sam Altman，给出了孩子在AI时代不被淘汰的三个能力标准，这里边竟然没有编程。

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首先，这是什么时候的事情？9月26号，OpenAI 的创始人 Sam Altman 在德国参加一个活动，叫WEILT AI Summit，就这样的一个活动，接受 WEILT 的主编采访，讲了十几分钟，其中就讲到了未来的孩子应该学一些什么。

首先，Sam Altman 确实是一个新手奶爸。他去年和他丈夫结婚，他是个同性恋，在一个不公开的仪式上结婚，然后呢对外宣布说已经结婚了。今年的2月，他们通过代孕的方式生下了一个儿子。有一些传闻说，这个小孩是经过了基因编辑，或者是通过了一些其他的方式去产生的，但目前并没有一个实际的确认。因为代孕在美国是合法的，如果进行一些更复杂的生殖科技的应用，目前为止，美国的FDA好像还没有批准过类似的流程。

但是，这个小孩到底是使用的谁的基因？这个不确定。通常这种同性恋代孕的子女有两种方式：第一种，他们可能两口子商量一下，使用谁的精子，去找一位提供卵子的人，匿名或者是实名进行体外受精了以后，再去找代孕的母亲，把这个小孩生下来。另外一种方式，两个人都去提供精子，多做几个胚胎之后进行筛选，找到其中最健康最好的这个，找代孕母亲把他生下来。在这个过程中，Sam Altman 跟他丈夫到底是用的谁的遗传基因并没有对外公布，使用的是谁的卵子，或者说是如何去代孕的，这个过程也没有对外公布，只是对外公布了说他们是通过代孕的方式得到了一个儿子。所以，甭管怎么来的吧，他也是一个新手奶爸。

Sam Altman 到底希望孩子们学一些什么呢？

首先第一个是学习的能力。这个非常非常重要。以前我们上大学的时候经常说的什么？大学教的不是知识，而是学习知识的能力。我记得我上大学的时候，大一的第一节课，我的老师就在给我讲这件事情。我们是学计算机的，老师说了说：“现在教给你们的所有这些知识，都已经是过时的了。你一定要在大学期间，学会如何学习新知识的能力，这样才可以应对未来的工作。” 特别是像我们这种学计算机的，日新月异，只要敢停下来，马上落后，这个是没有任何办法的事情。

所以在未来，这也是非常重要的，因为未来的工作岗位、任务都会快速的迭代更新，所以他需要不断地去学习新的技能。像我们现在，其实跟以前的学习已经不太一样了。原来我们需要经过什么1万小时，或者是这种反复练习，对某一些技能进行很深入的研究，才可以去进行相应的工作。而现在有了AI的帮助了以后，比如说像Vibe Coding这样的事情，你可以经过很简短的学习就可以上手去干活了。那么，这可能才是真正未来的一个学习方法，不需要1万小时，你只需要跟AI一起配合，说我现在要学一个什么东西，怎么怎么配合来做一个什么事情，很快就可以上手。这是第一个啊，快速学习的能力。

第二个，沟通、理解和构建产品服务的能力。这个话怎么讲？AI到目前为止，还没有办法去对人的需求进行非常深刻的理解，或者非常细微的理解，这事是没有办法的。经常咱们说一个眼神过去了，你要去理解背后的意思，或者说是很多的潜规则，或者说是表面之下的这些信息，是不会经过语言直接讲出来的。那么，AI是没有办法去理解这一部分的内容的。这一块是人很难被替代的能力，所以这一块一定要很努力地去学习。我们需要去跟人沟通，需要去跟世界沟通，需要去在沟通的过程中，深刻地、细致地去了解别人的需求，这是不可替代的。而且我们了解了这些需求之后，还要去以这些需求为基础，去构建产品和服务，这才是真正应用AI、创造价值的一个过程。说这是未来孩子要去学的，这是沟通、理解和构建产品服务的能力。虽然没有提到编程，但是构建产品服务还是需要编程的，Vibe Coding也算是编程，所以在这一块儿，并没有说我们就不要去学编程了。

第三个，稍微有些悲哀，就是韧性。什么是韧性？因为变化无处不在，而且会越来越快，我们必须不断地学习并适应这种变化，包括我们的孩子都是这样的，稍微有些辛苦。记得我当时去高考报志愿的时候，我父亲问我说：“你喜欢什么？”我说我喜欢计算机，他就很替我难过。为什么？我父亲是学机械的，我母亲也是学机械的，他们那个学科真的是上百年没有什么特别大的变化，学完了以后就可以吃一辈子。而学计算机呢，就像刚才我讲的，毕业的时候就已经落后了，而且我们新学的东西，可能再过个两三年又会落后。所以必须是干到老学到老，不停地学习，其实我到现在为止也在每天的学习。

所以，这个可能是未来孩子们走向社会以后所需要面临的一个常态：每一个人都需要进行长期不断的学习。再有谁说“我想学一个什么手艺，这辈子就躺在这手艺上吃饭了”，或者说“我把这个手艺越磨越精细，就在这个手艺上可以吃一辈子”，可能就很难很难了啊。不是说这种机会就没有了，但是能够获得这种机会的人的比例会下降。

那变化到底能有多快呢？咱们讲了半天，说世界会快速的发生变化，到底怎么个快法？Sam Altman 在访谈里他讲到，即使没有AI，75年也可以轮换一半的职业了。他讲了这样的一个话，有了AI，这个速度会急剧加快。但是75年其实基本上是三代人，我们一代人上班大概也就是上20多年到30年左右，所以75年应该是两代半人，那么在这个过程中你换一半的职业也不算是特别夸张吧。

那么，Sam Altman 提出这个数据有出处吗？他肯定不是拍脑袋来的啊。这个数据呢，是来自于MIT的一项长期研究，他这个研究里发现，当下的职业中，大约六成是1940年以后出现的新工种和新岗位。新职业占比和旧职业消失其实是两个概念。什么意思？就是很多旧的职业实际上并没有消失，而只是说现在总的职业数变多了，这个冒出了一堆新的职业。你比如现在外卖骑手、送餐员，还有像我这样的Youtuber，实际上都是新职业，以前是没有的。但是，这个并不代表说以前的旧职业就没了，只是随着技术的发展，产生了非常非常多的新职业。

人类新职业产生的速度其实是极度不均衡的。有的时候，可能几百年都产生不了多少新职业；有的时候，可能几十年就会产生出一半的新职业来。好像是1830年到1850年，一半的新职业就出来了，实际上就是第一次工业革命，大量的新职业就产生了。在1850年往后，速度又降下来了。1940年往后，二战，基本上是二战开始到现在这一段时间，人类其实是在经历一次科技大爆炸，大量的新的职业、新的行业、新的技术被应用到社会中来，这个是一个特殊的时期。AI肯定会带来更快速的迭代，这个还是没有什么问题的。

在不太遥远的未来，30%到40%的任务会被AI完成。这里还是要强调，这个新出来的这些任务被AI完成了，并不一定就代表着原来由人完成的这部分的任务或者说岗位就彻底消失了。他们可能占的比例会下降，或者是招募的员工的数量会下降，但是并不是彻底就没有了。而且在这个里头，我们用了一个词叫“任务”，Sam Altman 也专门强调了不要讲“岗位”，要讲“任务”。

什么意思啊？原来这是一个岗位，这个岗位会完成很多任务；那边也有一个岗位会完成很多任务。把所有这些任务拼凑在一起，才是我们整个经济社会运行的一个模式。而在不久的将来，30%到40%的任务会被AI完成，岗位肯定会进行新的调整，但是他并没有告诉大家这个岗位具体是怎么调整的。还有一点，不要去讲“替代”，不是说AI替代了哪个岗位，而是有一部分的任务由AI来完成了，原来这些岗位，呃，可能会进行调整，但是具体怎么调整，我们还是要等待社会的演进。

那么，传统的教育体系肯定是无法适应这种变化速度的，即使是编程教育，距离这种要求也是差的很远的。像我以前上大学，上四年学写程序，那么这个过程到现在来说就已经完全落伍了。现在真的是学习一周、上手干活就不是一个什么梦想了。我记得我上大学的时候，有一种书叫《7天学会一种什么语言》或者《21天学会编程语言》，未来可能这个速度还要再提快一些。所以，快速学习能力、敏感细微的理解沟通能力、应对变化的能力与韧性才是最重要的。

这一个访谈里头，Sam Altman 还讲了点什么呢？不光是讲育儿，还要讲其他东西。

第一个，他讲了一个时间线。他讲到2030年前会出现超越人类的AI，也就是ASI吧，超级人工智能。2030年，我们记住这个日子。还有一点，2026年AI领域仍将有大幅跃迁。很多人认为AI领域的技术进步会稳固下来，因为前面2023年往后这几年，每一年都基本上算是日新月异的一个变化。甚至有些人觉得到2025年了，这些大模型好像虽然在更新，但是能力并没有那么大的提升，现在又去开始搞AI agent了。那么，是不是大模型的能力就已经到这了？Sam Altman 说不是这样的，到2026年依然会大跃进，还会有很多新的东西出来。

然后啊，是30%到40%的经济体任务会被AI完成，刚才咱们讲过了。教育下一代，刚才咱们也重点讲过了。

安全以及AI与人的关系呢，这个 Sam Altman 讲了，说不会把人当蚂蚁的。这话什么意思？就是超级人工智能，就已经是超越人类智力水平的这种人工智能了，他们看待人类的方式与人类看待蚂蚁的方式是不一样的。我们老觉得蚂蚁在这，我们要观察一下、饲养一下，或者说是研究一下，这个是人类看待蚂蚁的方式；或者干脆我们就不介意走过去是不是踩中了，或者是什么样的，我们根本就不介意这个事情。他说超级人工智能不会像我们看待蚂蚁那样看待我们的。

那么，超级人工智能会对齐人类的价值观。为什么我们可以这样去看待蚂蚁？因为我们的价值观跟蚂蚁是不一样的。对于蚂蚁来说，种群的利益、族群的利益是第一位的，或者说是女皇或者什么这样的利益是第一位的，其他的事都没有那么重要。而对于人类来说，是完全不需要为蚂蚁的价值观去改变自己的任何决策，所以我们可以这样去看待蚂蚁。而超级人工智能本来就是用人类价值观去训练的，所以他们会去做人类觉得正确的事情，会去避免那些人类觉得错误或者说会对人类造成伤害的事情。

AI有没有意识并没有那么重要，所以他也不建议大家每天去喊着要扼杀AI意识这件事。他说，很多伤害其实不是AI有意识造成的，而是来自于意外或者没对齐。你比如说，咱们原来经常讲一个电车的问题：一个电车轨道上有一个掰道岔的开关，一边要躺着一个人，另外一边躺着五个人，我们到底应该怎么办？这个对于计算机来说，可能一分钟都不用，或者一秒钟都不用，它就已经掰了开关了，直接奔着一个人就开过去了，它会选择一个利益损失最小的方式来去处理问题。但是，这个是跟人处理的方式是不一样的。那么当这样的对齐没有做好的时候，人类就有可能会受伤。

其实我们现在已经看到了很多AI伤害人类的事实案例，并不是由 Sam Altman 和 OpenAI 造成的，而是什么造成的？比如美团的外卖员管理系统，实际上后边也是个AI系统；滴滴的出租车司机管理系统，后边也是个AI系统。他们已经把这些人逼得上蹿下跳了，已经对人类造成巨大伤害了。这个跟AI是不是有意识本身是没有那么大关系的。

再往后，OpenAI 依然是非盈利为核心。当然很多人就关心它：“你到底咋上市？怎么分割？怎么挣钱？你会不会因为挣钱的事情就罔顾人类利益了？”因为 OpenAI 的很多的目标是要去让人类一起进步的。所以说不是这样的，我们依然是非盈利为核心的。

下一个非常有意思：硬件和新形态计算。这个我们知道，OpenAI 收购了苹果前设计师的公司。现在虽然我们还不知道他要做什么，但是他们已经开始跟“果链”下单了。“果链”，是中国原来给苹果做iPhone的产业链，已经开始下单要做东西了。大家还在猜它到底要做什么，但是现在基本上确定，它是一系列的产品，或者说是一个设备家族，叫a family of device，大概是这样的一套东西。

那么这个东西到底是，或者这一套东西到底是如何去改变人与计算机之间的交互的？他讲到他要从“点按多应用模式”发展到“自然语言交互、跨时间的复杂任务处理模式”。你像我们手机打开了以后，里头是一大堆的APP，我们要点开这个APP，点开那个APP，然后在APP之间进行数据的复制与传输，还非常麻烦，原来是这样来工作的。但是大家想一想，这些真正的顶级富豪，他们的助理和秘书们是怎么干活的？他们会有一堆的助理吗？当然肯定不是一个了，但是肯定会有一个秘书主管或者是一个总管来处理他们的所有任务。他们会把所有的任务交给这些主管，这些人再去分配谁干什么，或者是如何去干，先干什么后干什么，他是这样的一个过程。

所以 Sam Altman 以及 OpenAI 认为，未来人类跟计算机之间的沟通应该打破APP之间的这种桎梏，没有这么多APP了。我们就跟着一个主管、一个助手去谈，说你今儿接着替我干这个，明儿让我干那个，最近有点什么事告诉我，或者是有一些什么事是我比较关心的，发生了什么样的情况下要叫我。这些主管会根据我们沟通的过程，跟人之间去进行跨时间的协作。而沟通的过程，甭管是我们向这个设备发出指令的过程，还是设备反馈的过程，并不是通过一个设备来完成的，而是通过一系列设备来完成的。所以这一系列设备可能是比如家里面的音箱、这个手表，或者是一些小型的比如像AI PIN那样的东西，也有可能有手机、有耳机，或者一些其他的这种设备，是由一连串这样的设备来构成的一个设备家族。这个我觉得还是值得去期待一下的。但如果真的走向这一步，OpenAI 就一家独大了，它就完完全全可以替代安卓跟iOS，可以替代谷歌跟苹果了。这个我们还是要拭目以待一下。

再往后讲到了政治与治理。Sam Altman 还是出来承诺，AI不会取代领导人的，各国领导人会越来越多地使用AI辅助复杂决策，最后签字必须是人。Sam Altman 还是要讲一下的，我觉得比较聪明。像原来扎克伯格就讲说我要去发币，这个币要代替所有央行，我们要把所有的外汇管制都打破，就直接被摁在地上摩擦了，直接锤了。Sam Altman 说：“以后你们领导人有权利还是你们的，这个AI只是辅助一下。”还是要表这个忠心的。

最后讲了一下德国跟欧洲。但这块只能说对于德国的核能政策，点到为止地提了一下。德国好多的这种能源政策也是比较矛盾的，他又想要能源，又害怕污染环境，非常纠结。而在未来一段时间，AI算力中心肯定是会极大地拉升耗电量的。那在这样纠结的情况下，德国的整个在AI这一块可能会拖后腿。所以他稍微提了一下，但是毕竟跑到德国去参加访谈，你也不能到那把人臭骂一顿。毕竟谁也不是川大爷，川大爷你可以到联大上把整个联大的人骂一个小时，Sam Altman 这么油滑的人不会干这个事的，所以点到为止地讲了一下就完事了。

总结一下，其实 Sam Altman 讲的这个东西呢，不光是给家长和孩子的建议，我们也要照这个标准行动起来：快速学习的能力；理解和沟通构建能力（编程还是需要学的，只是学习的方法和目的发生了变化）；最后就是比较悲催的适应变化的能力。

这就是 Sam Altman 为未来孩子提出的三个能力标准，没有这三个能力的，在AI时代就有可能掉队了。

好，这个故事就讲到这里，感谢大家收听。请帮忙点赞、点小铃铛、参加 Discord讨论群，也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道。再见。