奧特曼最新訪談：AI還沒有到iPhone時刻，不缺技術缺交互

字母榜2026.08.24 20:17 · 來自河北全文8861字00:00 / 21:34奧特曼大談創業，我們為你總結了23條最有價值的信息。文 | 字母榜2026年8月24日，OpenAI創始人奧特曼做客主持人大衛·森拉（David Senra）的節目，聊了一個多小時。奧特曼在節目中袒露了很多心聲，包括產品、時間管理、創業的迷茫，以及他差點就不從事AI這個行業……信息量極大。奧特曼認為，技術跑得比人快，但人適應技術的速度要比想象中慢很多。並且，AI直到今天，仍然不是“iPhone時刻”，最主要的原因是，當前缺的不是技術而是一種交互範式。原文很長，我們為你摘取了其中最有價值的23條。1.

“AI 是（我們）發明過的最不可思議的技術之一，但社會和經濟會適應得更慢。”主持人提到Shopify創始人託比·呂特克（Tobi Lütke）的判斷，2026年會成為“每一家生意都重新洗牌”的年份。奧特曼大讚託比是他眼裡“最激進的CEO”，甚至說他比別的CEO領先六到八個月，但唯獨在時間這個問題上，奧特曼明確反駁了託比。他舉了自己的例子，2023年GPT-4問世時，他以為軟件業會立刻天翻地覆、大量生意被重寫，結果並沒有。原因不是技術不夠好，而是“經濟有巨大的慣性”。人們繼續買同一家公司的東西，繼續用同樣的工具、同樣的方式工作。

他把這種慣性稱為“一個好特性”，因為它讓這場大轉型更平滑、更慢，但也意味著“我們所有人都把時間估得太樂觀了”。2.“我20年來一直在用同樣的方式使用電腦……最讓我覺得心理上自相矛盾的就是這一點。”主持人問了一個很刁鑽的問題，說奧特曼你是發明AI的人，那你自己會被舊習慣困住嗎？奧特曼回答說，他現在擁有一個“神奇的東西”（指Codex這），按理說他應該徹底改變使用電腦的方式，不該再手動粘貼複製，更不需要老辦法去處理郵件或者其他雜事。但奧特曼卻說，他仍然這麼做。奧特曼覺得自己的腦子裡似乎被寫進了一段編碼，做這些瑣事才是“工作”、才是“高效”。

奧特曼將一切的原因歸咎於“產品”本身的能力還不夠，以至於還不能代替他去改變舊方式。3.“我們現在擁有全部的技術零件，但我們還沒有迎來那個徹底改變‘人如何與科技交互’的iPhone時刻。”當主持人追問，那要如何改變產品，你才會真正深入採納自己的產品？他說自己在2003、2004年前後就試過Palm之類的智能設備，那時候很多技術其實已經在了。可唯獨還缺像多點觸控這樣的一兩處關鍵交互。隨後奧特曼補充，說更缺的是，“那些讓iPhone之所以成為iPhone的產品構想”。他由此得出一個常被引用、也常被誤讀的結論，說我們缺的不是技術，而是那個在產品層面徹底重排人機關係的時刻。

真正的iPhone時刻，不是“第一臺多點觸控手機”，而是“讓所有人覺得舊方式再也回不去”的那個轉折點。4.“我們能做的最重要的事，就是造出更聰明的模型，並且高效運行它們，讓很多人用上。如果我們把這件事做對了，我相信其他一切都會隨之而來。”主持人向奧特曼提問，好奇他的時間都花在哪。奧特曼的回答說絕大部分精力都在研究和算力上，並希望將來能多花時間在產品上。他的邏輯是，只要模型足夠聰明、運行成本足夠低、供給足夠充裕，那麼產品和生態自然會繁榮。他還解釋稱，把算力規模做上去，涉及複雜的供應鏈、大型合作、可能是“人類歷史上最昂貴的基礎設施項目”的融資，還有從自研芯片到晶圓廠、再到供電系統的技術問題。

這些橫跨技術、商業、政策、物流的難題，“恰好都讓我感興趣”。5.“你最好的那筆投資會超過其他所有投資的總和……AI 研究至少也是這樣的。”奧特曼用冪定律來闡述他對投資的看法。冪定律是一種描述“少數極大、多數極小”分佈的規律，一個指標翻倍，出現的概率往往不是簡單減半，而是按冪次更快下降。放在投資裡，就是絕大多數項目回報有限，少數項目卻可能帶來遠超其他項目總和的回報，因此結果並不是平均分佈，而是被極少數贏家拉開巨大差距。也正因為如此，投資者會願意承擔一些失敗，只要押中的項目一旦成功，價值足夠大，就可能覆蓋其他投資的損失，甚至超過了它們的總和。

縱觀奧特曼的人生，他先做了投資人，再回去當創始人，他自己說這是“硅谷極其罕見的反向路徑”，也是他強烈推薦別人走的路。奧特曼認為，投資讓你“整天都在看那些關鍵時刻”。你看過無數創始人在十字路口做對或做錯，這個數據集的豐富程度是運營一家公司永遠攢不出來的。而投資教給他最核心的思維模型就是冪定律。你必須重新編程自己的大腦，因為我們天生不擅長這麼想。6.“那位教授告訴我：可以試試別的方向，但有一件事我們確定行不通——深度學習。那是毀掉職業生涯最穩妥的方式。”奧特曼說他對AI的興趣從童年就開始了，他說他是那種週五晚上在電腦前玩、看科幻、讀科幻的孩子，甚至上大學就是為了學AI，大一暑假還在AI實驗室幹活。

但那是2005年前後，AI的能力還極其有限。奧特曼回憶到，一位教授當著他的面說深度學習行不通。“當時我還真信了”，奧特曼說到。7.“把東西投入真實世界，從真實用戶那裡獲得反饋，看它在哪兒崩、在哪兒不崩。這是做出好產品的方式，也是做出安全產品的方式。”奧特曼承認，OpenAI成立時承受了來自“末日論者”的巨大壓力。當時主流意見是，OpenAI做不出AGI，哪怕是最後真做出來了也不可能保證安全。但他堅持的路線是“迭代式部署”，把每一代模型儘快放出去，讓上億用戶使用，觀察對齊失敗、安全系統失敗、用戶需要放鬆護欄的場景。

奧特曼說，ChatGPT才上線不到四年就有十億用戶在用，涉及大量場景，卻讓絕大多數人認為它很安全。可另一方面，奧特曼也承認“從這兒往後確實會更難”，因為世界上最聰明的人和最聰明的模型馬上就要一樣聰明了，但他堅信“你不能靠切斷與現實的聯繫來解決問題”。8.“我們造出了當時大多數人會認為非常接近AGI的東西，很多好事發生了，而世界末日並沒有發生。人們應該改變對未來的預測。”奧特曼拿2015年對照現在，當年兩派主流意見：一是十年內絕不可能做出類 AGI 的東西；二是就算做出來了，世界早就被毀滅、對齊必然失敗。

10年過去，OpenAI做出了當時會被認為“非常接近AGI”的產品，AI可以自己研究自己，可以自己改進自己，可壞預言卻沒有沒兌現。他藉此提出一個方法論主張，稱預測應該被證據更新，而不是抱著立場不放。當然奧特曼也強調前面還有更高風險的挑戰。9.“有一個很奇怪的現象，人們總覺得AI永遠不會超越‘恰好發生在我活著時的這個當下’。這背後是一個深層的人類心理缺陷。”主持人提到一個場景，音樂行業的人說“AI永遠做不出偉大的音樂”，卻又承認“它大概能做播客”。奧特曼說這是一種“雙標”，幾乎每個人都相信AI會超越所有“別人”正在做的事，但輪到“我自己正經歷的這個點”時，就堅信它是不可超越的。

他說AI最終能“做所有我們能做的事，甚至比現在做得更好”，而這種“此刻即巔峰”的錯覺，是人類普遍存在的認知偏差。奧特曼反問到，如果兩個AI的對話比你和我的更精彩，人們還會想聽嗎？10.“AI可以去發現新的物理、治癒疾病，在數學上它已經在發揮作用了。我認為這會是最重要的領域之一，甚至比AI自動化其他任務更重要。”奧特曼說，他從小是科技宅，學校有機器人俱樂部，夏令營裡一個能用電腦控制的小烏龜都讓他覺得酷斃了。可話鋒一轉，奧特曼說成年後回看，自己當年對“機器人”的熱情，很可能已經被現在這個身份“染色”了。真正讓他興奮的，是AI推動科學發現這件事。讓AI去發現新物理、治癒疾病、在數學上已經有所斬獲。

他覺得這會是AI最重要的應用方向之一，“甚至比自動化其他任務更重要”，因為它幫助人類理解更多事物。他還提到重讀《無窮的開始》（The Beginning of Infinity）時的感受，AI真的會幫我們完成“理解一切、或儘可能多地去理解”這件重要的事。他也確實嚮往《星際迷航》式由技術帶來的巨大繁榮與富足。11.“我深深地相信，人類永遠會被人類吸引……那些關於人與人連接的東西，在AI之後的世界裡會變得更值錢，而不是更廉價。”奧特曼說“我押注人類永遠鍾愛人類”。在他眼裡，即便進入超級智能時代，絕大多數人內心最根本的訴求仍然是關心他人、與他人在一起、與他人互動。

他甚至調侃，確實有一小撮“怪人”只想跟電腦交流、覺得人類礙事，但那是人類中極小的一部分，“而當我們找到這類人，應該把他們點出來，確保他們不要掌權”。他甚至承認自己儘管全部工作都是數字化的，內心深處卻渴望真正的生活，比如讀紙質書、拒絕視頻會議、喜歡面對面。12.“我們想要人深深地掌控未來，我們想要人深深地被賦能。人才是這一切的全部意義。我們不會坐在這裡，因為不信任人，而把控制權一點點交到一個AI模型手裡。”主持人請奧特曼談他最擔心的 AI 風險。他給出了兩個：一是“失控”，AI 強大到我們無法保證控制；二是“權力過度集中”，某家公司、某個模型或某個人擁有過多權力。

他說這兩種情況本質都是“非常反人類的立場”。他尤其反對一種論調，因為不信任人，所以要限制誰能接觸這項技術、把權力集中到少數公司手裡。對於此，奧特曼是這樣說的，“我們給你治百病的藥和便宜的物質生活，作為交換，你們放棄對未來的自主權和影響力”、“這是一個糟糕的推銷話術，一個非常反人類的推銷話術，居然還有人願意講。”顯然，奧特曼在內涵Anthropic。13.“我同意末日論者的部分是：這是強大的技術，我們應該偏向安全，在每一級技術上都謹慎行事。我不同意的部分是：這是個無解的問題。

”主持人把話題引回克勞德·香農（Claude Shannon）和艾倫·圖靈（Alan Turing）那個年代，兩人在貝爾實驗室時天天喝咖啡聊AI，認定它“不可避免，15年後就會實現”，並設想著用它解數學題、寫詩、治病。奧特曼說，很遺憾他們沒能活到今天親眼看到。談到“末日論者”，他將問題分成兩部分，第一部分是說“這技術太強、必須謹慎”的部分他完全同意。第二部分是說“這是不可解決的安全問題、世界註定毀滅”的部分他堅決反對。14.“我們將看到人類歷史上最大的、人們創辦小公司的熱潮。我認為是 AI 在賦能這件事。”主持人拋出一個悖論，說“所有人都用AI，所有人都討厭AI，到底怎麼回事？

”奧特曼認為，人對快速的社會經濟變化天生警惕，這是人類社會的“內置慣性”，甚至是好事。可在這個領域（包括 OpenAI 自己）在溝通上失職了，太多人整天喊“有25%概率毀滅世界”、“50%的工作要消失”，卻沒講清楚好處在哪、風險怎麼被對沖。奧特曼感嘆到，更可惜的是，一個明明正在發生的巨大紅利被忽略了，AI正在大幅降低創辦小公司的門檻，過去這需要相當多的特權、運氣和資源，而現在，“我們即將看到人類歷史上最大的小企業創業潮”。15.“英特爾三巨頭當年停下手頭的事去教育客戶、投資人、整個國家……為什麼 AI 圈沒人這麼做？沒有任何藉口，我們應該做更多。

”主持人講了一個他念念不忘的故事，英特爾從集成電路走向微處理器時，意識到技術太重要、會嚇跑客戶，於是三位創始人放下手頭工作去給客戶、投資人乃至整個國家上課，一度開的課比當地社區大學的全部課程還多。奧特曼對此的回應是“我們應該做更多”，他也承認OpenAI“試過一些版本，但沒完全做對”。不過他也指出，像眼前這樣坦誠的長對話本身就是教育的一部分。AI行業在“解釋自己”這件事上，做得遠不如英特爾當年。16.“現在更限制我的，是 AI 對我的有用上下文不夠多。我希望 AI 能儘可能多地瞭解我，幫我做我做不到或不想做的事。”主持人問奧特曼考慮讓A 看到多少電腦上的內容。

奧特曼說，最新一代模型已經相當聰明，此刻更讓他感到受限的，是AI掌握的關於他的上下文太少。他說他不想讀完公司內部Slack的每一條、每個客戶的故事，因為他沒那個時間和精力，但他想要一個“持續試圖對我有用”的AI agent，能看他看不完的上下文、在他做重大決策時給出好建議。奧特曼說這是AI的一條全新能力軸：“沒有任何人能幾秒鐘讀完幾萬頁上下文並準確使用，這是AI能做到、而人做不到的，會是一個驚人的補充。”他甚至用主持人的故事說，主持人把從2018年起所有書的筆記和節目字幕餵給自己的AI工具，每天用來輔助製作節目。奧特曼說“這正是我想要的”。17.

“我們應該更像一家平臺公司，而不是產品公司……我不認為我們該去造每一個產品品類，也不該試圖與所有客戶競爭，更不該試圖吞併整個經濟。”奧特曼說OpenAI剛把ChatGPT和Codex合併，未來就是“一個通向你自己的單一AGI界面+一個讓任何人在上面造任何東西的API”。而這就是他想提供給世界的平臺。不過奧特曼也明確劃出了邊界：不做每個品類、不跟客戶搶生意、不“吞下整個經濟”，而是希望“1 億家新企業和80億人”以各種新方式用上它。18.“除掉好主意、犧牲好主意去追求偉大的主意，是任何創業者或企業最難學會的一課。”當被問到做過哪些取捨時，奧特曼回憶起了Sora。

去年OpenAI砍掉了Sora，奧特曼說這個產品是“好產品、有趣、很酷，但太費算力，不如把算力給Codex”。同時奧特曼也砍掉了自研瀏覽器Atlas。“我認為它是市面上最好的瀏覽器，但對我們的優先級來說，不如把人才放到別處”。奧特曼認為，通用智能才是一切的上游。19.“保羅·格雷厄姆和彼得·蒂爾，是兩位我幾乎無法預測下一句話會說什麼的人。那是一種極其寶貴的技能。”主持人問，誰是你這個位置上有資格當你的“思維整理師”的人？奧特曼說分三類：一是陪他從頭走到尾的研究員，他們有無法在外部複製的“共同語言和直覺”；二是在商業和世界問題上，長期是保羅·格雷厄姆和彼得·蒂爾。

保羅・格雷厄姆是Y Combinator（YC）的聯合創始人，彼得・蒂爾是PayPal的聯合創始人。他把這兩人形容為“非線性思考者”。LLM做的事是預測下一個詞，而這兩人恰恰是“他最預測不出下一個詞”的人。他舉了彼得·蒂爾的例子，說ChatGPT上線兩個月、被內部普遍質疑“這種增長不可持續”時，他列了五六個可轉方向去問蒂爾，蒂爾說：除了它正在增長這件事，做任何其他事都是明顯錯誤。“這就是谷歌那個空白文本框的力量。谷歌證明了一個能輸入任何內容的空文本框有效，你為什麼不全力加倍？”結果就是，造就瞭如今的OpenAI。20.

“（如果）只把技術快進到 2016 年，而不改變創業生態……我不認為還會有OpenAI。YC給整個生態帶來的改變，更多槓桿流向創始人、年輕的技術創始人能夠融到大筆資金、沒有顯赫履歷也能做雄心勃勃的事。沒有這些，OpenAI根本不可能存在。”主持人注意到奧特曼整場訪談裡反覆提到 YC，次數多到讓他震驚，於是追問這到底給了奧特曼什麼。奧特曼給出了兩個原因，一是“怎麼經營公司”的哲學，迭代式部署、技術人員當家、願意賭那些有精力有野心但經驗尚淺的年輕人；二是YC對整個創業生態的塑造，它改變了資本怎麼流動、誰能當創始人、沒有履歷的人能不能做大事。

緊接著，奧特曼提出了一個思考，如果把技術本身快進到2016年，但創業生態仍停留在2004年OpenAI根本不可能誕生。換言之，OpenAI不只是技術的產物，更是“YC式創業生態”的產物。21.“當我看到自己失敗的地方，我學到的是關於毅力和‘別做什麼’的泛泛之談……我從成功裡學到的教訓，遠比從失敗裡學到的有用。”這段借用了列夫·托爾斯泰（Leo Tolstoy）《安娜·卡列尼娜》的開頭，“幸福的家庭都是相似的，不幸的家庭各有各的不幸”。

奧特曼的推論是，失敗的原因千奇百怪，絕大多數事情本來就不成，你很難從失敗裡拼出正確的因果；而成功的原因往往相通，把“YC裡到底哪部分管用了”、“OpenAI裡到底哪部分管用了”抽出來用於未來，遠比吸收“反教訓”更有幫助。他並不否定從失敗學習，但奧特曼認為，成功提煉出的正面教訓“我當時就該多用一些”，而失敗教給他的東西“要麼太泛泛、我早就知道，要麼會妨礙別的事”。22.“這些事情應該被謹記，比如更多地和用戶交談、更早地發佈產品、更快地拿到反饋、對招人保持更高的標準。”奧特曼認為，創業者播客不是教你什麼獨門秘籍，就是反覆在你耳邊唸叨那些最基本的道理。

你聽完覺得“這不廢話嗎”，但等你一離開這個環境，轉頭就忘了，就不做了。所以他說：“關鍵不是道理有多新，是有人天天在你耳邊提醒你。”奧特曼認為，多和用戶聊、儘早發佈、多拿反饋、招人時把標準拉高，這些就是應該被反覆提醒的東西。這也是為什麼他會一次次講“迭代部署”“從成功中學習”這些樸素的道理，因為它們經得起反覆推敲，而且必須靠重複才能內化。23.“創業第一天有人提議去弄一塊白板，白板來了，大家又面面相覷：現在我們該幹什麼？我能感到房間裡的能量一下子就垮了。

”OpenAI在2015年底官宣，2016年新年後的第一個工作日，十一二個人聚集在格雷格·布羅克曼（Greg Brockman）的公寓，像開學第一天。但興奮的勁頭很快就過去了，這不是做產品創業，沒有“先聊客戶”這回事。他們說要造AGI，於是“那就寫幾篇論文吧”，“那就想想點子吧”。奧特曼坦言：“誰都有過‘我完全不知道自己在幹嘛’的時刻，創業的那天就是我的迷茫時刻。”他們後來請教了艾倫·凱（Alan Kay）等曾在偉大研究實驗室待過的人，靠Dota 2排行榜這類“替代終端用戶信號”的機制，摸索出一條“梯度”，在混沌中踉蹌前行，最終做出了GPT-1，這才有了今天的GPT。

“我對 OpenAI 早期最深的記憶，就是拼命籌錢卻不斷失敗。真希望當時也有臺像貝爾實驗室那樣的印鈔機。”