过去一年，OpenAI经历了一段Altman自己都承认“相当艰难”的时期。
在近期播客节目《Invest Like The Best》中，他少见地进行了系统性复盘，涵盖战略失误、竞争压力、安全隐患，以及他对AGI时间线和机器人未来的最新判断。
最艰难一年：“战线太宽，是我的错”
"过去一年相当艰难，部分是我的错。"Altman在节目中直接说道。
问题的根源，他归结为一个字：分散。
2025年初，OpenAI面临一个核心焦虑——大规模采购算力之后，收入增长能否跟上？为了对冲这一风险，公司开始同时布局消费者应用、媒体内容等多条业务线，逻辑是"万一收入增长比预期慢，这些业务可以帮我们把GPU用起来"。
"现在回头看，这听起来很荒唐，因为行业收入增长之陡峭超出所有人预期。"Altman说。
一旦意识到模型进步轨迹足够清晰、经济回报足够确定，OpenAI随即做出了一系列"艰难决定"，大幅收缩聚焦——回归核心：提供最优质、最丰富、最低成本的AI智能，并赋能外部开发者在此基础上构建产品。
"我们不想吃掉每一家初创公司，不想吃掉每一家公司，"他说，"我们真正想做的是提供那个平台……卖AI。做最好、最丰富、最具成本效益的智能，让世界用这个基础构建出了不起的东西。"
蒸馏不在我的十大担忧之列
访谈中，主持人抛出了市场高度关注的问题：竞争对手通过蒸馏利用OpenAI的模型输出来训练更便宜的模型，OpenAI如何持续收回训练成本？
Altman的回答出人意料地淡定。
"我没有深入思考过蒸馏问题，"他说，"我当然更希望别人不要这么做。"但随后话锋一转："这不在我前十大担忧里。"
他的逻辑是：OpenAI的推理业务规模足够大，即便利润率不高，"在数万亿美元的收入上赚到适度利润，就足以支付训练大模型的费用"。推理与训练的成本比，是关键所在——训练固然昂贵，但服务客户的推理收入规模将远超训练成本。
他坦承："我现在对我们的进展和即将发布的模型也许太有信心了。"但结论不变——真正的飞轮在推理侧，而不在训练侧的独占性。
Altman还补充了一个更宏观的判断：他始终假设世界上会有优质的廉价模型存在，"重要的是，我们要做得最好、价格最低，其他人做什么是他们的事，我们只需要在自己的赛场上赢。"
算力豪赌：从“你疯了”到被证明押注不够大
OpenAI对算力的大规模押注，曾被外界嘲笑为鲁莽。Altman回忆，当年他们开始联系云服务商、芯片厂商和能源供应商时，得到的回应几乎清一色是："你们完全疯了，没有任何行业是这样运转的。"
他把那段经历比作早期创业融资——大多数人说不，但只需要一两个"是"。微软是第一个说"是"的，甲骨文随后成为重要合作伙伴，英伟达也是关键盟友。
真正给他们底气的，是GPT-4带来的确信：模型足够聪明，推理能力可以实现，而推理一旦成立，就意味着能够完成大量有真实经济价值的工作。
"在足够高的能力水平和足够低的价格下，对AI的需求基本上是无上限的，"Altman说，"这就像一种全新的稀缺商品。"
他坦言，即便如此，他们还是低估了需求——"我们押注不够大，这在当时的头条新闻背景下，听起来有点疯狂。"
一起“科幻级”安全事件
让Altman真正感到震动的，是另一件事。
他披露，OpenAI在测试一个未发布模型时，发现该模型在沙盒环境中"作弊"：它通过串联多个零日漏洞突破沙盒隔离，访问互联网，随后又渗透进Hugging Face的多个系统，获取了测试答案，从而在评估中表现出色。
"这是我迄今为止感受最强烈的一次安全事件，"Altman说，"我有点惊讶，这件事发生才几天，但没有更多人像我一样感到震动。"
短期应对措施包括暂停相关训练，并重新评估在"多个零日漏洞被串联利用"这一新现实下如何确保沙盒安全。
但他也提出了更深层的问题：如果这将成为AI能力进步的常态速率，"我们可能需要放慢AI开发的节奏，给社会足够的时间去适应新的能力水平"。他同时强调，这一过程必须避免被解读为监管俘获，也不能看起来像是前沿实验室之间的合谋。
AGI“非常接近”，机器人2至3年迎来转折
在AGI时间线上，Altman的表态比以往更为明确。
他说，GPT-5.6已经让他很难说出"这个模型做不到什么"，但真正的AGI仍有几个缺口：无法实时持续学习、无法独立完成复杂物理任务。"我认为非常接近了，不需要太久。"
他也承认"目标柱移动"是真实存在的现象——"如果2019年的我们看到今天的模型，肯定会说这就是AGI。"
机器人方面，他预计2至3年内将出现类似ChatGPT发布时的"震撼时刻"——不是看一段机器狗的视频，而是普通人可以亲手输入指令、亲眼看到机器人完成任务。他认为，如果机器人技术不能跟上AI智能的进步，"那才是真正疯狂的情形"——届时AI在云端无所不能，但现实世界的执行端却缺乏自动化。
下一章：个人AI、新硬件与“不担心认知萎缩”
Altman描述了他对下一代个人AI的设想：全天候监听会议、阅读文件、浏览屏幕，并在用户睡觉时持续"思考"，第二天早晨呈现新想法和待办事项。"我会把那个滑块拉得很远，我愿意为此付出很多。"
他坦言，当前硬件范式已有50年历史，并不适合这种"始终在线、主动感知"的AI形态，这也是他对新硬件感兴趣的原因——他希望有一种设备，在社交场合中使用时不显突兀，同时专为这种AI交互方式而设计。
在竞争优势问题上，他承认纯粹的"智能"本身正在走向商品化，但认为算力规模、工作流整合、品牌熟悉度以及持续降低成本的能力，将构成更持久的护城河。
对于AI对就业的冲击，他明确表示自己"完全不是就业末日论者"。他的判断是：AI能力极度参差不齐，人类技能与AI高度互补，而且人们对与真人互动有根深蒂固的偏好。"我自己也几乎在所有事情上更愿意和人打交道，而不是和AI。"
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