最近，硅谷知名科技博主兼分析师Ben Thompson在其博客Stratechery上发布了一篇对 OpenAI CEO Sam Altman的深度访谈实录。访谈内容涵盖了 OpenAI 的未来走向、GPT-5 的研发进展以及与 DeepSeek 等开源模型的竞争关系。
在很多人的印象里，OpenAI起初只是一个人工智能研究实验室，研究成果也多以论文形式对外发布。Sam Altman最初并没有打算把这个实验室直接变成一家大规模、面向终端用户的“消费科技公司”。他曾专注于如何实现通用人工智能（AGI）的科学探索，带领团队不断研发更强大的语言模型。谁也没料到，一个名叫ChatGPT的产品会在一夜之间掀起惊涛骇浪，让OpenAI的发展轨迹骤然发生转向——从聚焦实验室研究到扩展为亿万级用户的消费互联网服务。
Altman自嘲道，这个契机“几乎是从天而降的疯狂机遇”。尽管成为消费级公司的过程充满了挑战，但ChatGPT的超速爆火让OpenAI没有退路，只能一头扎进建设大规模用户产品的洪流。他自己也承认，这跟他当初“只想埋头做最前沿AGI研究”的计划有很大出入，但在极度宝贵的风口和时机面前，OpenAI迅速“转型”成了一个横跨产品、研究和基础设施的多面手。
面向数十亿用户的产品，可能比“最先进模型”更具价值
Sam Altman近年来反复强调，未来的AI研究公司若想立足，必须具备强大的产品化与规模化能力。OpenAI经过ChatGPT爆火之后，他已经更深刻地意识到：
要想长久维持领先地位，不仅要构建前沿的模型，更要拥有一个日活数亿乃至数十亿级别的终端产品。
真正吸纳庞大用户群、沉淀强大网络效应的，是能够“直接触达用户、与用户互动”的应用级平台，而不是只埋头做封闭模型的技术组织。
这也是为什么他认为，若在五年后比较“1亿或更多付费用户的用户产品”和“最顶尖但容易被模仿的AI模型”，前者的价值甚至可能更胜一筹。
换句话说，Altman已经默认了“最前沿模型会不断出现、并逐渐走向商品化”。能借助这些模型打造出全球性消费科技产品，才是能将价值最大化的关键。
未来的OpenAI将“三足鼎立”
Altman对OpenAI的未来形态有一个“三足鼎立”的规划。第一足是构建面向数十亿用户的互联网产品，比如像ChatGPT一样的大众化应用（他预期未来还会有更多类似产品，共同形成一个多功能捆绑“组合包”）。第二足是构建AI推理的基础设施，也就是在芯片、数据中心、能耗、以及大规模算力上实现最经济高效的部署。第三足是坚持最顶尖的AI研究，产出真正领先一代的模型与算法。Altman认为，如果OpenAI既能在前沿研究上持续精进，又能在算力和产品两端都牢牢占据战略位置，就可以同时保证技术壁垒与广泛的市场渗透。
关于“免费”与“开源”，态度正在转变
回想GPT-2时代，OpenAI因为模型封闭而被质疑“违背开源初衷”；到GPT-3.5时期，鉴于成本、风险和团队规模，OpenAI依旧没有一次性全面开源。可如今，业界出现了更多可免费使用或开源的竞品模型。尤其是DeepSeek、Llama等模型的出现，让Altman更加明确：
开源或免费提供部分模型可能是大势所趋。
让更多开发者使用自己的技术生态，能扩大OpenAI的影响力和数据优势。
据他暗示，未来或将出现更多开放举措，甚至GPT-5也可能有免费使用的渠道。而对于监管层面，他倾向认为最前沿的极大规模模型才需要重点审查，不能为了开源而忽视安全，但他也承认“世界可能不会朝这个方向走”，一切仍在摸索之中。
ChatGPT的意外成功，让公司“被迫”成为消费科技公司
ChatGPT在2022年11月底一经推出，几乎天天有服务器被用户流量“挤爆”的情况。OpenAI原本希望先利用GPT-3.5做一款小范围预览的“聊天产品”，为发布更强GPT-4做铺垫。结果，“小规模预览”瞬间演变成全球爆款，不到一周日活就从零蹿升到千万级，并在后续几个月席卷全球。用户疯狂涌入让OpenAI本就不算庞大的团队忙于扩容和技术升级。
Altman表示，几乎所有内外部的同事都措手不及，“没有人真正准备好要运营这样一款面对海量终端用户的产品”。然而，这也是历史性机遇：在崛起的高光时刻，就能借此构建庞大的用户规模，为后续的AI产品组合作更多探索。
广告模式？更倾向“订阅+电商分佣”
被问及如何支撑庞大用户所需的盈利模式时，Altman流露出了偏好“向高端需求付费+消费分佣”的思路。
订阅或增值付费：例如ChatGPTPro、各种专业版Copilot，将为有高需求的“高意愿用户”提供更强大功能。
电商佣金：很多用户会把ChatGPT（或其他模型）用于检索、比较和下单购买商品，而AI工具可能在后续交易链路中向商家收取佣金。
至于传统的“投放广告”，他本人并不太喜欢，但也不完全排斥。如果有合理且透明的方式，也可能会尝试；然而就目前看，他更感兴趣的是新型的电商带货模式，而非常见的关键词竞价或信息流广告。
让“幻觉”服务创造力，而不是一刀切“去幻觉化”
模型“幻觉”（hallucination）被很多人视为痛点，但Altman却不完全这么认为。他指出，若用户只想查阅科学事实，当然希望得到精确答案，但若想让AI创作剧本、写故事、脑洞大开，“幻觉”或许正是创造力的源泉。
未来的要点是如何让模型在需要严谨事实时尽量避免编造，在需要天马行空时不被束缚。
良好的界面和提示工程，将帮助用户更明确地告诉模型什么时候可以“大胆发挥”，什么时候要“谨慎论证”。
“思维链”隐藏带来的警醒
Altman对于另外一些快速爆火的开源模型（例如在中国一度出圈的“思维链”玩法）持开放欣赏态度。他提到，DeepSeek的“爆红”在一定程度上来自于大方展现了“思维链”，而OpenAI最初因顾虑风险等因素并没有在ChatGPT中完整开放链式推理。
这让他意识到：如果出于保守或安全考虑，一味“藏招”，反而可能让竞争对手在用户体验和病毒式传播方面“捷足先登”。因此，他已重新思考在免费版本中开放更多功能——例如近期他甚至提到GPT-5的免费使用，对外也有了更开放的信号。
AGI标准模糊，真正的“自主代理”或许就是临界点
对于AGI（通用人工智能）本身的定义，Altman感慨“已经几乎贬值”。许多人对AGI的理解千差万别；有人认为ChatGPT已经很近似了，也有人要求它完全不犯错。
Altman本人的思路是：能帮助用户自主完成相当广泛的任务，并能“自我迭代和改进”的AI代理，也许就能称之为AGI的起点。
若AI能够自己去搜索信息、编程并完成复杂目标（在必要的任务范围内不需要人类密切监督），那可能足以被视作“通用智能”对人类劳动的替代或放大。
当然，这种意义上的AGI也还有一段距离，但这依旧是OpenAI在技术上不断努力的方向。
代码自动化只是开始，“Agentic Coding”即将爆发
目前，ChatGPT、Copilot已经开始部分替代编程工作，有团队甚至可以让AI生成50%以上的新代码。Altman认为这只是初期，未来随着“Agentic Coding”的出现，AI将能自主分析需求，提出解决方案，完成更多自动化迭代，整条编程链都会迎来巨变。
这或许会大幅提升开发效率，但不意味着马上就不需要程序员；相反，现阶段是需要更多具备综合技能的工程师来“统领”AI。
待AI成熟到一定程度，可能真的会大量替代日常开发人员，但那时的工作形态也会发生根本性变化。
抓住学习AI工具的“元能力”，勇敢拥抱变革
在谈到对高中毕业生的建议时，Altman强调了“自我学习”和“理解他人需求”的能力。
在技术层面，无论未来走什么专业方向，熟练掌握AI工具都将成为一项“必备技能”，就像二十年前学编程一样。
在更深层次，他认为当今社会节奏变化很快，“韧性、适应力和好奇心”才是关键。若想在新技术浪潮中立于不败之地，应尽早尝试各种AI，培养协同“AI代理”一起工作的思维和习惯。
结语
自ChatGPT横空出世后，OpenAI与Sam Altman的角色就变得更加“矛盾”又“幸运”：一面肩负最顶尖的前沿AI研究，一面身处用户和市场的激流中心，不得不为数亿人提供切实可行、不断迭代的消费级产品。
Altman清楚，这条路没有先例可循：既要进行规模化部署，又要积极思考利润模式；既要谨慎对待安全与监管，又要警惕自身“藏招”而错失先机。
或许，OpenAI会在“前沿模型与开源”“大规模免费与核心付费”等议题上持续试错，但可以肯定的是，Altman并不认为“AI+消费科技”只是短期热潮。他所设想的三足鼎立大格局，将继续决定接下来相当长一段时间里，OpenAI在全球竞争舞台上的走向。
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参考：
https://stratechery.com/2025/an-interview-with-openai-ceo-sam-altman-about-building-a-consumer-tech-company/
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