编译 | Tina 坐拥近 9 亿用户，为何奥特曼依然觉得 OpenAI"命悬一线"？ 奥特曼最近一次对外露面时，罕见地把话说得很直："谷歌依然是最大的威胁之一，他们太强了。坦白讲，如果他们在 2023 年 就认真出手，我们当时可能会非常难受；在我看来，他们本来就有能力把我们直接击碎。" 而就在不久前，谈到 Gemini 3 的冲击时，他还表示："它对我们指标的影响，并没有我们担心的那么大。" 不过，奥特曼的愿景并不是在谷歌最擅长的领域与之正面竞争。谷歌的路线更像是把 AI 塞进现有的一切：搜索、Gmail、地 图、YouTube……几乎每一个入口都在"加一层 AI"。奥特曼则认为，生成式 AI 终将改变我们使用软件的方式，关键不在于给 旧软件打补丁，而在于重做一套"AI 原生软件"。 在这套逻辑里，他最在意的不是"把 AI 接到多少产品上"，而是先把用户留住，并让他们形成依赖：先让用户进门，向他们展示 能力边界，再通过记忆、个性化和深度定制把"粘性"一点点加固。 本文翻译整理自 Alex Kantrowitz 主持的一期播客节目。 他用"牙膏品牌"打了个比方："从某种意义上说，AI 就像牙膏。大多数人一旦选 ...

2025 年 12 月19日，《Big Technology Podcast》放出了一期罕见的一对一长访谈：Alex Kantrowitz 对话 OpenAI CEO Sam Altman。 这个时间点很微妙。外界刚经历一轮"竞品密集上新"，市场同时在追问 OpenAI 三个问题：你还怎么赢？ 钱从哪来、为什么要花到天文数字？以及 ChatGPT 这条产品线到底会长成什么样？ 更关键的是，Altman 在这期访谈里反复强调的并不是"模型分数"，而是一套更长期的胜负手：红色代码式 的组织应激、个性化与记忆带来的迁移成本、企业市场的加速、以及算力基建的账本逻辑。这些东西，比 任何一次 benchmark 更容易决定 OpenAI 接下来两三年的走向。 视频来源：https://www.youtube.com/watch?v=2P27Ef-LLuQ&t=19s 竞争白热化时，OpenAI 的第一反应是"进入红色代码" 访谈开场，主持人就把气氛拉到极致：竞品发布后 OpenAI 进入"红色代码"，是不是意味着"慌了"？ Altman 的回应反而像在讲一套内部流程：红色代码在 OpenAI 并非灾难状态，而是一种低风险 ...

【环球网科技综合报道】12月18日消息，据businessinsider报道称，多位知情人士透露，埃隆·马斯克上周在xAI位于旧金山的总部召开的全体员工大会上表 示，如果公司能够成功度过未来两到三年的关键发展期，xAI将最终在人工智能竞赛中击败所有竞争对手。 在这场内部会议上，马斯克强调了xAI在算力扩张、数据基础设施建设和融资能力方面的显著优势。他指出，公司快速扩展其数据中心规模和处理海量数据 的能力，是实现"超级智能"（即超越人类智能的通用人工智能，AGI）并成为全球最强大AI企业的关键。 马斯克重申了他对AGI时间表的乐观预期，称xAI有望在未来几年内、甚至最早于2026年实现与人类智能相当或更高级别的通用人工智能。他此前曾在11月 表示，即将于2026年初发布的Grok 5模型有约10%的可能性达成AGI。 据与会员工透露，马斯克还向团队展示了xAI当前的资金实力：公司每年可获得约200亿至300亿美元的资金支持，并受益于与特斯拉等关联企业在地理和工 程资源上的协同效应。今年早些时候，特斯拉已将Grok AI集成至其车载系统，进一步拓展了xAI技术的实际应用场景。 xAI正在加速推进其名为"巨像"（C ...

根据消息人士援引马斯克的说法，xAI有可能在未来几年内实现通用人工智能(AGI)，即达到或超越人类 智能，甚至最早可能在2026年实现。 财经频道更多独家策划、专家专栏，免费查阅>> 责任编辑：栎树 全球首富埃隆•马斯克既是特斯拉的首席执行官，也是xAI的创始人，这两家公司目前都在推进人工智能 (AI)项目。而他本人似乎对xAI的未来很是乐观。 据几位知情人士透露，上周在xAI公司旧金山总部举行的全体员工大会上，马斯克扬言，只要公司能够 顺利挺过未来两到三年，xAI就能战胜竞争对手。 他补充称，该公司快速扩展其算力和数据容量的能力将是在所谓"超级智能"(即超越人类智能)的竞争中 致胜的关键，并最终有望让xAI成为最强大的AI公司。 ...

公司发展前景与战略 - 公司对自身未来前景感到相当乐观，只要挺过未来两到三年，就将战胜竞争对手 [1][2] - 公司有可能在未来几年内实现通用人工智能，甚至最早可能在2026年实现 [1][2] - 公司相较于其他AI公司的一大优势在于其每年可获得约200亿至300亿美元的资金支持，并能受益于旗下其他公司的协同效应 [3] 技术发展路径与规划 - 在迈向“超级智能”的竞争中，快速扩展算力和数据能力将是关键因素 [2] - 公司计划将GPU规模从现有的约20万块扩展至100万块，该项目被命名为“Colossus” [4] - 公司负责人演示了多项现有产品的更新，包括Grok Voice、面向特斯拉车主的应用、智能代理agents，涵盖了结果预测能力提升、更强的语音监听功能以及视频编辑能力等 [6] 产品进展与协同 - Grok 5模型计划于明年初发布，马斯克曾表示该模型实现AGI的概率约为10% [3] - 特斯拉今年早些时候已将Grok集成进其车辆中 [3] - 公司设想在太空建设数据中心，并认为特斯拉的人形机器人Optimus未来或可负责这些地外数据中心的运维工作 [4] 行业竞争格局 - 公司是众多竞逐通用人工智能、并试图支撑数千亿美元估值的公司之一，但在由OpenAI和谷歌等巨头主导的竞争中，仍是相对较新的参与者 [6] - AI竞赛没有放缓迹象，OpenAI为加快推出最新模型进入“紧急状态”，谷歌在11月发布了新的Gemini模型，而公司也在短时间内连续推出新版Grok [6]

这意味着，智能的提升并不是"想象空间"问题，而是绕不开能量、带宽、存储、制造和成本的物理限 制。 AGI 会不会到来？ 这是AI 行业里反复被讨论、却一直始终缺乏清晰论证的问题。 最近，西雅图艾伦人工智能研究所（AI2）的研究员蒂姆·德特默斯（Tim Dettmers）在一篇文章，题目很 直接——《为什么 AGI 不会实现？》。 蒂姆·德特默斯 在这篇文章中，他提出了一个被长期忽视、却至关重要的前提： 计算并不是抽象概念，而是一件彻底受物理规律约束的事情。 德特默斯认为，当下市场对AGI 的判断普遍偏乐观，一个关键原因在于： 很多讨论只停留在模型、参数和算法层面，却忽视了支撑这些能力的物理基础正在逼近极限。 在文章中，德特默斯第一次从物理约束的角度，系统性地解释了为什么AGI 面临一系列难以回避的现 实。这些判断，也有助于我们更好地理解当前的AI行业。 他在文章中总结了几条关键判断： 1）Transformer 的成功并非偶然，而是在当前物理约束下接近最优的工程选择，继续通过架构改进获得 的边际收益正在快速下降。 2）当下大量所谓"创新"，本质仍是既有框架上的渐进改进，很难带来结构性跃迁。 3）AI 过去的 ...

Eric Schmidt 是全球科技与人工智能领域的杰出人物。他曾担任 Google 董事长兼首席执行官，在推动公司发展壮 大及拓展全球影响力方面发挥了关键作用。目前他出任 Relativity Space 董事长兼首席执行官，同时担任 Innovation Endeavors 的创始合伙人。作为人工智能与国家安全领域公认的核心发声者，他持续在美国及全球范围内的技术 创新与战略政策讨论中施加重要影响。 Graham Allison 是知名学者及前政府官员。他现任 Harvard Kennedy School Douglas Dillon Professor of Government ，曾担任该学院创始院长及 Belfer Center for Science and International Affairs 主任。他拥有丰富的公共服务经验，曾在克林顿政府首任任期内担任国防部助理部长，并因杰出贡献荣获国防杰 出公共服务勋章。他的专业领域涵盖国际关系、国家安全及治理领域，是学术界与政策界备受尊崇的权威人士。 传奇回响与对话缘起——追忆基辛格的跨界视野 Graham Allison：非常荣幸能在The John ...

AGI发展时间线与阶段预测 - Google DeepMind首席AGI科学家Shane Legg预测，最小AGI（Minimal AGI）有50%的可能性在2028年实现 [1][9] - 完全AGI（Full AGI）预计将在最小AGI出现后的3-6年内实现 [11] - 人工超级智能（ASI）将远超人类认知能力，是AI发展的终极形态 [3][5][13] AGI的定义与能力标准 - AGI被定义为能够完成人类通常具备的所有典型认知任务的人工智能体 [6] - 当前AI在语言、知识、编码等领域已远超常人，但在视觉推理、长期学习、因果关系理解上仍有不足 [6] - AGI的发展是一个连续光谱，而非一个突然的临界点或开关 [7] 技术基础与硬件优势 - 推动AI进化需要数据、算法和架构的共同进化 [6] - 现代数据中心在多个物理指标上远超人类大脑：能耗达上百万瓦（人脑约20W）、运算频率可达数十GHz（人脑100-200Hz）、信号传播速度达光速（人脑每秒约30米）[13][17] - 从物理结构、计算资源和信息密度看，人类智能只是一个起点，数据中心具备扩展至万吨级体积和高并发大吞吐量带宽的潜力 [14][16][17] 行业竞争与驱动因素 - 全球竞争性激励机制决定了“谁先拥有超级智能，谁就拥有未来”，涉及国家安全、经济增长和技术领先 [19][21] - 即使存在风险，也不可能让全人类同时暂停超级智能的研发，因此其到来不可避免 [19] 潜在社会经济影响与变革 - AGI将颠覆建立在“人类劳动创造价值”逻辑上的现行社会系统，人类的脑力劳动将不再是稀缺资源 [22] - 可能导致“倒挂式结构性失业”：高级程序员、法律助理、财务分析师、撰稿人、翻译、咨询顾问、客服等高薪认知职位首当其冲 [22] - 基层体力工作（如水电工、护士、建筑工人）和“人情价值”高的职业（如心理咨询师、育儿者）暂时相对安全 [22] - AGI不会让资源变少，但需要重新设计资源分配机制，例如探讨全民基本收入（UBI）制度的可行性 [24] 未来社会愿景与挑战 - 若能驾驭智能革命，将带来前所未有的黄金时代：新药发现周期缩短十倍、AI实现全球能源系统碳中和、为每个孩子量身定制教育、辅助宇宙探索 [19] - AGI甚至可能帮助解决意识、伦理、自由意志等人类哲学问题 [19] - 核心社会问题将转向如何定义人的“尊严”、“意义”和“非生产性价值”，以及如何在失去工作身份后重构幸福 [24] - 未来社会的核心可能不再是竞争和工作，而是人是否拥有被尊重的价值感、探索的自由、精神层面的满足，以及通过创造、表达、关爱、学习等方式定义自我 [33][34] - 需要哲学家、心理学家、社会学者、教育者、艺术家、城市规划者、法学家等全社会共同面对AGI带来的挑战 [35] 紧迫性与行动呼吁 - 距离预测的2028年仅剩约三年，社会结构变革、教育体系转型、就业逻辑重构的冲击迫在眉睫 [27] - 如果没有提前准备，AGI可能像2020年的疫情一样让所有人措手不及 [27] - AGI的到来是人类有史以来最重大的事件之一，它既可能是巨大福祉，也可能是失控洪水，最终结果取决于人类的智慧、勇气与集体想象力 [36][37][38]

微软的超级智能战略与AI治理理念 - 微软消费人工智能主管苏莱曼正致力于打造一款“符合人类利益”的超级智能 并承诺若该技术对人类构成威胁将立即停止研发 [1] - 苏莱曼强调公司不会继续开发可能失控的系统 并认为这种以安全为先的理念在当前行业中仍属新颖立场 [2] - 苏莱曼与微软的观点是 超级智能系统唯有服务于人类才能取得成功 [3] 微软与OpenAI的合作关系演变 - 微软此前主要依赖OpenAI提供AI工具 但目前正委任苏莱曼负责打造能够与业界最佳产品竞争的产品 [2] - 在今年十月前 苏莱曼的工作受限于合同条款 该条款禁止微软研发通用人工智能或超级智能 [4] - 根据新协议 微软获得了独立或与第三方合作开发通用人工智能的权利 作为交换 微软放弃了限制OpenAI与第三方合作的权利以换取使用其最新产品的机会 [5] - OpenAI如今与软银 甲骨文等多家企业达成协议 建设的数据中心规模已超出微软原计划为其建造的数量 [5] 行业竞争格局与AI发展现状 - 包括OpenAI和Anthropic在内的众多AI企业均宣称有类似服务人类的目标 但苏莱曼认为微软的目标具有独特性 [4] - 业内关于超级智能的讨论仍是理论性的 像ChatGPT这样的技术仍在发展中 无论是对于消费者还是企业高管而言都是如此 [5] - 微软Copilot消费助手的智能代理功能“并非总是准确” 仍在开发与实验阶段 [6][7]

微软AI战略与伦理立场 - 微软消费人工智能主管Mustafa Suleyman承诺，若超级智能对人类构成威胁，将立即停止相关开发工作，并致力于打造“与人类利益相符”的系统 [1] - 该主管认为“不会继续开发有可能失控的系统”应成为行业共识，并指出微软的伦理立场在行业中具有独特性 [1] 微软与OpenAI关系重塑 - 微软与OpenAI在去年10月达成协议，重塑了双方关系，使微软获得了此前受限的开发权，包括通用人工智能和超级智能 [1][2] - 此前微软因合同条款限制无法开发通用人工智能或超级智能，作为交换，微软为OpenAI建设和配备数据中心 [2] - 协议调整后，微软有权开发自己的AI，Suleyman称过去18个月公司已是AGI开发机构，现在可以研究在所有任务上超越人类表现的技术 [2] MAI超级智能团队目标 - Suleyman于11月宣布成立并亲自领导MAI超级智能团队，明确将构建“仅为服务人类而设计”的实用技术 [1][2] - 该团队聚焦医疗诊断、教育等领域的实际问题，而非“不明确且空灵的超级智能” [2] - 团队首个目标是开发在医疗诊断等特定领域能力远超人类的AI，旨在实现全方位诊断的专家级表现及临床运营环境中的高规划预测能力 [3] 行业竞争与公司策略 - 微软的举措呼应了Meta等竞争对手在超级智能领域的类似努力 [3] - Suleyman强调微软“不会不惜一切代价、不设限制地构建超级智能”，以回应投资者对AI支出回报路径的担忧 [3] - 微软持续降低对OpenAI的依赖，已开始使用谷歌和Anthropic的模型，并持有OpenAI重组后的1350亿美元股权 [4] 技术发展现状 - 尽管畅谈超级智能愿景，但当前技术仍在发展中，类似ChatGPT的AI系统距离满足消费者和企业期望仍有差距 [4] - 微软Copilot消费助手的智能代理功能“并非总是准确”，仍处于开发试验阶段 [4]