OpenAI CEO Sam Altman 和COO Brad 最新精彩联合访谈 · 完整版+视频

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文：天空之城·城主

前言：

OpenAI网红CEO Sam Altman刚刚和COO Brad Lightcap一起接受了投资人播客VC20的访谈。

作为看完了Sam Altman过去一年十多场访谈的人，不得不说Sam Altman在后期访谈里重复的片段比较多。不过这场访谈有点不同，一方面主持人是知名的科技投资人播客，提问有相当水平，不像以往某些主持人问得让人晕晕欲睡；同时，Sam还有COO Brad一同出面回答。

有趣的是，Brad其实也是Sam Altman自YC开始的老合作伙伴，他甚至比Sam 更早全职投入到OpenAI的工作。这位COO也太低调了，如果没记错，他基本首次出现在公众面前只是在前不久的NVIDIA GTC2024上。

B站传送门：【【精校】OpenAI CEO&COO Sam Altman&Brad Lightcap 最新20vc播客访谈  2024.4.15【中英】-哔哩哔哩】

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首先是这次访谈的重点内容：

在这次精彩的采访中，OpenAI CEO Sam和COO Brad分享了他们对于人工智能的热情和见解。Sam首先阐述了他对人工智能，特别是深度学习的热情，以及这项技术带来的规模效应。他强调，尽管外界有时会有疑虑，但他和团队的坚定信念使他们能够持续推进这项技术的边界。

Brad则从投资角度解读了OpenAI的成长潜力，他认为随着公司规模的扩大，其表现将更为出色。他提到，他和Sam的合作关系基于各自技能的互补，这是推动公司发展的一个关键因素。Sam赞赏Brad在适应性和问题解决方面的能力，而Brad则赞扬了Sam在关注重要事务上的专注。他们都认为，这种专注是保持公司快速发展的核心动力。Brad特别提到了Sam在确定公司发展中几项关键任务上的才能，这些任务是实现长期目标的加速器。

两位领导人都同意，失去顶尖的研究人员、研究文化或者缺乏足够的计算资源，将严重阻碍OpenAI的进步。他们讨论了人工智能模型对计算能力的巨大需求，并强调了在整个决策过程中，虽然只有少数几个战略性决策，但要成功实施这些决策，需要做出大量的日常小决策。

他们还探讨了计算成本与收益的问题，预见随着技术的进步和成本的降低，人工智能的价值将持续提升，智能的成本最终将变得非常低廉。Sam讨论了开源的重要性，并预测开源模型与商业服务将会并存，这标志着我们正处在一个技术革命的边缘，智能技术将变得越来越普遍和经济。

关于AI模型的商品化，Sam提到，尽管一些模型可能未达到预期质量，但这是商业化的一部分。他预计最终会有少数供应商在大规模地构建模型，这既复杂又昂贵，但对模型的持续改进和差异化至关重要。

在投资策略方面，Sam认为大多数人应该预期模型会持续以现有速度改进。他还指出，虽然许多初创公司可能会受到OpenAI模型改进的冲击，但同时也有很多公司能从中受益。Brad建议投资者关注那些对模型百倍改进感到兴奋的公司，他们更有可能从技术进步中获益，并且提到了Klarna作为一个成功案例。

Sam和Brad都强调了模型快速改进的速度和迭代部署策略的重要性，即快速推出模型并给予市场以时间来适应和反馈。Sam还提到，如果AI能显著加速科学进步，这将是一大胜利。他们讨论了当前AI模型的限制，并如何通过解决这些问题来推动整体进步。

讨论扩展到公司扩张和人才招聘策略，特别是如何平衡对公司使命的热情与实际工作需求。他们还讨论了大型企业如何采用AI技术，特别是在不同地区，如美国和欧洲的企业，在采纳新技术方面存在差异。企业的规模越大，变革就越困难，这是未来几年的一个主要挑战。

最后，Sam和Brad还分享了他们的个人经历和对未来的展望，包括他们对全球问题的关注以及个人生活的牺牲。他们的伴侣对他们的工作表示了极大的支持，这对他们来说非常重要。Sam和Brad都充满期待地看向未来。

=以下是访谈全程的天空之城书面整理版=：

Sam  Altman：

目前，我们有两种构建人工智能（AI）的策略。一种策略是基于假设模型不会有所改进，然后在此基础上构建各种小型应用。另一种策略则是假设OpenAI将保持其现有的发展速度，模型将以相同的速度持续改进。在我看来，世界上95%的人都应该选择后一种策略。然而，许多初创公司却选择了前一种策略。

所以当我们只是因为有使命而做我们的基本工作时，我们就会压倒你。

主持人：

我对此感到非常兴奋。我一直想做这件事。这是你们第一次一起接受采访，我想这将是你们一起做过的最独特的采访，所以这非常令人兴奋。我想开始。

我之前和许多共同的朋友谈过，他们说我们必须从背景开始。Sam，七年前是什么让你下定决心要做这件事的？

Sam：

我认为有两件事情非常重要。首先，我从小就对人工智能感兴趣。我在大学里学习人工智能时，什么都行不通。但当我们开始时，有两件事情似乎非常重要。第一，深度学习似乎确实在发挥作用。第二，规模越大，效果越好。

我们当时不知道规模越大，效果越好，但很明显，规模越大越好。这似乎是一组了不起的事情。当时让我们感到困惑的是，为什么其他人都看不到这一点？为什么其他人没有抓住这个机会？但他们没有，所以我们想做这件事。

我可以问一下，当其他人都怀疑的时候，这些年来，是什么让你有信心坚持下去，而坦率地说，很少有人有同样的信心？

Sam：

在我们看来，这似乎会成功。我们不断取得进步。我不会称之为盲目的信仰，尽管有一定的道理，只要你相信自己可以做一件困难的事情。但我们认为这样做确实非常重要。如果我们能做到的话，那将非常有意义。以某种方式向世界展示。而且它可能会起作用。比如，我们有一个我们相信的攻击媒介，然后我们有持续的数据表明这种方法是有效的。当然，具体细节需要很长时间才能弄清楚。我们一开始并不是做语言模型的。我们知道，如果我们能继续做以前认为不可能的事情，那在某种程度上就是进步的好兆头。

我们在很长一段时间内都对这种方法和攻击媒介有着非常坚定的信念。细节花了很长时间才解决。我们的同事也有很多出色的发现。如果我们能够实现人工智能，那么毫无疑问它将成为一个大问题。所以这很有帮助，因为它将非常有价值。我们对这种方法越来越有信心，尽管这确实需要我们在丛林或沙漠中徘徊一段时间，无论这个词是什么。然后，如果你坚信某件事，而其他人都怀疑它，这就像有点激励。是的，这确实有点烦人，但它有点激励人心。

作为一名风险投资家，这将是逆势而为，而我们不会这样做，因为我们是绵羊。但我确实想从我们在这里的关系开始，因为这是一种非常独特的伙伴关系。再次强调，这是你们第一次一起接受采访。但这种合作关系是如何形成的呢？Brad，你为什么不告诉我呢？

Brad：

当然。Sam和我一起工作了很长时间。实际上，我们在YC花了很多时间研究这批开始进入增长阶段的公司，这些公司都是技术含量很高的项目，核聚变反应堆、量子计算机、自动驾驶汽车、卫星等等。我一直从投资的角度关注这些公司。

OpenAI是我关注的第一家公司，我认为这家公司非常独特，因为它似乎随着时间的推移越来越好。这并非常见的二元风险。我记得我曾向Sam指出这一点，并表示我认为这家公司与我们当时关注的其他一些公司相比，会有所不同。我花了更多的时间与Greg和Ilya交流。Sam描述的系统特性是，随着规模的扩大，它们会变得越来越好，一开始是不可预测的，然后变得更加可预测，我认为这非常独特。我认为我们看到了同样的事情，只是从不同的角度。我主要从投资的角度来看待它，如果这是真的，那么这将非常重要，就像投资结果一样，就像对世界产生真正影响的事物一样。因此，我很早就有了这种信念，我只是想尽我所能提供帮助。

你有想全职加入的计划吗？你什么时候实现这个目标，希望这是你未来几十年的使命？

Brad：一开始并非如此。我实际上主要只是想帮助Sam招聘一名首席财务官。

Sam：Brad实际上在我之前就全职在OpenAI工作。

Brad：这是事实。我在那里打败了他。这是我第一次在事情上打败Sam。我把这当作一次胜利。但实际上，我只是想帮他招募人才。当时，没有人想做这份工作。我问了大约25个人，他们是否愿意担任OpenAI的首席财务官，当时OpenAI只是一个小型的非营利性组织。25个人中没有一个人愿意。老实说，我之所以来这里，是因为25个人中没有一个人愿意，这让我感到尴尬，所以我说，你知道吗？我为什么不在晚上和周末帮忙呢？然后我很快就全职了。我大约一半的时间在OpenAI，一半的时间在YC。

哇，Sam，你什么时候全职加入的？

Sam：我开始全职做OpenAI。这是一个循序渐进的过程。但我认为到2019年春季或夏季。

好的，Brad在OpenAI方面比你更胜一筹。

Sam：我认为伟大的合作伙伴关系在于互补的技能组合。

这是肯定的。所以我想听听你们每个人的意见，就像全明星先生和夫人一样。Brad有什么了不起的地方，而世界不知道？

Sam：

我觉得，良好的合作关系的一个标志就是，我很感激能与OpenAI的许多关键人物合作。当然，也许Brad可以替我做一周的工作。我肯定不能替Brad做一周的工作。我认为，作为一个团队进行分工，与每个人以及作为一个领导团队一起建立非常高带宽的沟通渠道的能力非常重要。

Brad擅长很多事情。为了节省时间，我在这里只谈两点。一是适应性。Brad加入公司显然是为了做金融，现在他做了一些事情，我想这就像在金融领域，但非常非常不同。我们根本没有生意，或者直到最近才有了可观的生意。当我们清楚地知道我们将拥有一个非常快速增长的业务时，我环顾四周，觉得我们真的需要一个人。我们得找个人来做这件事。我环顾了一下房间，然后让Brad去做。他表示：“好的，我会找到解决办法。我可能需要一些时间来适应，但我曾经处理过类似的商业事务，我有能力完成所有的事情。”

Brad在公司的各个层面上都能够接受新的挑战，并在前进的过程中解决问题。然而，我对财务一窍不通，所以这一切对我来说都显得神秘。要创建一个新的产品类别并进行市场推广，需要广泛的技能和极大的耐心。这就像对客户的痴迷，从产品到商业模式，再到我们如何处理客户支持以及所有相关的事情。Brad能够看到整体画面，以及它是如何组合在一起的，这就是一家公司。今天，我们在这里参加这个企业销售活动。

如果你一年前告诉我，我们将会成为一个伟大的组织，我可能会表示怀疑。哦，我们还不是一个伟大的组织。如果你说我们将会成为一个非常优秀的上市公司，我会认为这种情况发生的可能性非常低。但现在，我们已经是一个相当不错的组织了。

稍后我们会讨论这个问题，因为我认为你制定的上市计划令人难以置信。但是，如果换个角度，你认为Sam的最大优势是什么，而这是很少有人考虑或知道的呢？

Brad：

好的，我猜有些人可能知道这一点，但我认为…… （Sam：你可以说没有，这没关系。（笑））

我想说两件事，它们是相互关联的。首先，我认为在公司的任何特定时刻，只有一到三件事情真正重要。这些事情会发生变化，但几乎没有十件真正重要的事情。我认为Sam具有令人难以置信的能力，可以专注于那一到三件事。这会影响我们如何管理团队。因为如果我知道他关注的是什么，我们可能对这些事情有不同的看法，但我通常认为我们是一致的。但是如果我们至少能够就这些事情达成一致，即使它们可能不是正确的全球赌注，但它们是当时感觉正确的赌注，那么它就有助于我将其转化为我正在建立的团队，无论是我们想要更加专注于企业，还是我们真的想要改变我们在研究上的赌注，或者我们真的想在某件事上而不是另一件事上投入更多，或者我们真的需要把这件事做好。这有助于我们快速前进。我认为这是保持规模速度的关键，大多数公司开始固有地失去速度，这就是事情的数量和重要事情的感知数量在增加。

我要说的第二件事是一个非常长期的未来导向。你有这样的想法，你正在为这个非常遥远的事情而努力。顺便说一句，定义那一到三件事的过程是最重要的，实际上只是试图找出那一到三件事是让我们达到这一点的最快加速剂。而Sam对未来世界有着如此疯狂的关注。我的工作就是填补中间的一切。

那么，你认为现在对你来说最重要的一两件事是什么？

Sam：

世界上有很多人工智能组织可以复制其他人所做的事情。比如，一旦你知道某件事是可能的，一旦你知道它的大致形状，一旦你知道人们想要它，那就没那么难了。或者有点难。第一次做新事情真的很难弄清楚。并且要多年来一直这样做，如果我们足够幸运的话，希望是几十年。建立一个研究机构、一个产品机构，以及一个将这些东西推向世界的整个公司，因为我们也在商业模式和其他方面进行创新。这种不断创新的文化，让我们不仅让GPT-5变得非常棒，而且让GPT-6、7、8，无论我们怎么称呼它们。到那时，我们不会一直这样给它们编号。确保我们已做好准备，从思考研究人员可以带我们去哪里、这对产品的发展方向意味着什么、对整个公司必须遵循的意义。这是一个重大问题。

哪些主要因素可能会阻碍或减缓OpenAI的发展速度？决策，创新...

Sam:

我认为我们拥有全球最优秀的研究人员和最佳的研究文化。如果我们失去了其中任何一项，那将是非常糟糕的。缺乏足够的计算资源也将是非常糟糕的。我认为我们热衷于进行酷炫的研究，因为科学进步是世界上最酷、最令人兴奋的事情。但实际上，我们在这里是为了为他人做一些有用的事情。

如果我们进行了世界上最好的研究，并尽可能提高其效率，但我们仍然没有足够的计算能力来满足地球上每个想要使用它的人的需求，随着这些模型变得越来越好，他们会想要更多地使用它，这就会成为障碍。这将是非常糟糕的。因此，关于优先事项，我要说的第二件事是思考如何获得足够的计算能力来满足想要使用这些模型的人的需求。

你会如何回答这个问题？

Sam:

我知道这是一个非常重要的问题。我可能不会在镜头前回答这个问题，但我对此持乐观态度。通过将其视为一个整体系统问题，我乐观地认为，我们真的会在好的方面让世界感到惊讶。

很好。我可以问一下决策吗？你们两人是如何做出决定的？你如何确定哪些事情可以委派，哪些事情不能委派？

Brad：

我认为这最终还是要真正确定什么是最重要的。你可能只会听到我重复这句话，但作为一个执行团队，作为一个领导团队，我们确实花了很多时间在那些与最重要的事情有关的事情上，甚至与最重要的事情无关的事情上，试图做出正确的决定。有时很明显，有时则不然。其他一切都被委派。所以我可能每天做出10个决定，这些决定不会交给Sam，因为它们不是最重要的。但是，如果这件事真的是最重要的，我们会花整个执行团队的会议时间讨论，然后在下一次会议上讨论这件事。

你是否同意这样的说法，即每年的一两个决定决定了一家公司的命运？或者你是否同意，你每天要做10个决定，而实际上，这些决定都是关于公司进步的渐进式小决定？

Sam：

我总是在这两种心态之间徘徊。我非常认为两者兼而有之。我喜欢做投资者的一件事是，这份工作实际上是每年做一两个决定，或者十年做一两个决定。

顺便说一句，作为操作员的角色绝对不是我的本能，这不是我在这个世界上的自然位置，但为了稍微做得更好，我学到的一件事是，确实，只有少数几个战略决策。感觉更像是每月一两次，而不是每年一两次，但也不是那么多，也不是很大，就像这里是什么决定一样。但是，关于如何做决定，有很多。

我认为那些声称没有很多这样的人以前没有尝试过经营一家复杂的公司。因为说任何首席执行官每年或每月只做一两个决定都是荒谬的。这真的是永不停歇的。但是，在诸如我们要做ChatGPT 或不要做ChatGPT 之类的大事之间是有区别的。然后，为了使这一决定成功，我们必须在整个过程中做出10,000个小决定。

你为什么认为自己不是操作员（operator）？

我显然不是。我非常开心地做投资者。对我来说，这不是一份令人满意的工作。但这是一个非常有趣的工作。而且，我有点喜欢，人们用来取笑投资者的所有话在某种程度上都是正确的。就像对于生活质量的工作来说，这是一个很好的权衡。但是，是的，毫不谦虚地说，我天生就不是操作员。我非常愿意做这件事，是因为我真的非常喜欢OpenAI。我认为AGL将是我接触过的最重要的事物。然而，这并不适合我。当你想到OpenAI是发展最快的公司时，听到这个消息真是太有趣了。我相信Brad会同意的。

Brad：是的，我绝对同意。

我喜欢这个。

我想问一下，我们提到了计算元素。在边际成本与边际收益方面，我们如何考虑边际收益超过边际成本的情况？我认为这是很多人建议我们今天讨论的一个问题。显然，尤其是我们的产品。我们如何看待这个问题？这可能来自双方。

Sam：

说实话，我认为这是我们可以谈论的所有事情中最无聊的。无意冒犯，这是我能想到的最无聊的问题。

真的吗？为什么无聊？

Sam：

你只需要相信，随着模型越来越好，计算的价格将继续下降，而人工智能的价值将不断上升。这个等式很容易解决。它可能会出错。比如，如果计算的价格，如果我们没有在世界上制造足够的计算，供需失衡，我们选择计算，或者由于规划不善，导致计算非常昂贵，那么当然，也许事情就是这样。但我认为我们可以将非常高质量的智能成本降至接近零。对于世界上的大多数事物来说，这将是惊人的。不是所有的东西。会有一些负面影响。但我认为智能的成本即将变得非常非常便宜。

开源和开源的兴起如何进一步实现或影响这一点？

Sam：

世界上会有开源模型的一席之地。有些人会想要它们。有些人会想要托管服务。有些人，很多人会同时使用两者。我认为所有这些细节在某种意义上都很有趣，但却忽略了更大的图景，那就是我们正处于一场合法且相当大的技术革命之中，智能正从这个非常有限的东西中走出来。聪明的人拥有它。但是如果你想做需要大量智能的事情，你就得找很多聪明人来做某事。如果你想做像OpenAI这样的东西，你需要很多聪明人。很多。如果你考虑堆栈中的所有东西，不仅仅是在OpenAI工作的人，还有制造芯片和建立数据中心的人等等，一个人将能够访问丰富且非常便宜的智能来做一些了不起的事情。

你认为我们高估了一年内的采用率，而低估了十年内的采用率吗？

Sam：

可能是因为我认为这实际上是对技术普遍采用方式的深刻洞察，因为无论某样东西多么令人惊叹，社会惯性都很重要。只有令人惊叹的东西才会被大量采用，而且需要一段时间才能开始。所以，我认为对于很酷的东西，你会这样做。你会得到一年、十年的东西。所以很可能。我认为我们将很快看到期望和现实的逆转。

Brad：

我认为现在期望非常高。现实仍然很糟糕。老实说，这些模型并不那么好。我认为，随着人们接触到今天的模型，期望很快就会开始下降。但是很快，这些模型也会变得非常非常好。你会看到这种期望与现实的逆转，突然之间，期望必须赶上来。

但我的问题是，您提到的实际模型质量可能没有达到应有的水平，就像期望和现实一样。另一个很酷的问题，可能有点无聊，但这只是模型的商品化。我以前从未见过这样的情况，你一周有Mistral这么受欢迎，然后下一周就有Bard。这就像不同参与者的短暂性。在媒体领域取得领先地位可以被视为一种胜利。每周都有许多感人的事情发生。那么，这是否可以被视为一场商品化的游戏呢？

Sam：

我相信，曾经有一段时间，美国有100多家汽车公司，或者至少接近这个数字。如果你回顾当时的一些旧媒体，你会发现，其实还有更好的汽车。我认为大多数新兴行业也是如此。这可能是好事，但我并不认为持久的价值就在这里。我相信最终它会显现出来。

会有少数供应商，只是相对较少的数量，几十家，或者类似这样的公司，在大规模地构建模型。这将非常复杂，非常昂贵。至于差异化，我希望我们都能继续相互推动，使模型变得更好、更便宜、更快，并在这种意义上实现商品化。

长期的差异化不会是，我不认为基础模型只是，智能就像物质的某种突现属性或某种东西。长期的差异化将是最适合你的模型，它具有你的整个生活背景，可以插入你想做的其他一切，就像很好地融入你的生活一样。但就目前而言，曲线是如此陡峭，我们应该关注的正确事情就是让基础模型越来越好。

我想问你，你显然提到了你的时间投入，Brad，你显然今天与世界各地的许多大型企业都有合作。作为一名投资者，我看到了如此多的人工智能公司，但我没有投资任何应用层人工智能公司，因为我们尊重地看到OpenAI推出产品并说，这毁了整个行业。

Sam：

我认为从根本上讲，目前有两种策略可以建立人工智能，或者初创公司使用人工智能。有一种策略是，假设模型不会变得更好，然后你就会在其基础上构建所有这些小东西。还有另一种策略，即假设OpenAI将保持相同的轨迹速度。模型将以相同的速度不断改进。

在我看来，世界上95%的人应该押注后一类，但很多初创公司都是在前一类中建立的。然后，当我们只做我们的基本工作，即利用每一个曲柄使模型及其工具变得更好时，你就会得到OpenAI杀死我的初创公司的模因。如果你在GPT-4上构建某些东西，那么一个理性的观察者会说，如果GPT-5比GPT-4好很多，不是因为我们不喜欢你，而是因为我们有一个使命，我们就会压倒你。

但是，有大量的初创公司可以从GPT-5的更好中受益。如果你构建了这些，并且AI的进步继续按照我们认为的方式发展，我认为在大多数情况下，你会非常高兴。

作为一个寻找我实际上已经失去的投资的投资者，Sam，哪些不会被压倒，哪些可能会被压倒，我可以投资？

Brad:

问问公司，模型的100倍改进是否是他们兴奋的事情。实际上，我们可以很好地判断，因为我们知道那些来找我们说我们想要下一个模型的公司。它什么时候出来？它什么时候出来？我想成为第一个尝试它的人。这对于我的公司来说将是最好的事情。然后有很多公司我们在这方面没有听到消息。

我认为这是一个很好的描述。如果有一条清晰的路径说明如何通过更好的智能、更好的底层智能加速该公司的产品，大多数公司都可以非常清楚地讲述这个故事。

那么Klarna就是一个例子吗？

Sam:

Klarna就是一个很好的例子。因为对于Klarna来说，这些数字是惊人的。请想象一下，如果下一个模型能够如我们所愿地表现出色，那将会带来多大的改变。今天早上，我刚与一位人工智能医疗顾问进行了交谈，我想他们会这样称呼这个模型。他们指出了模型的一些不足之处。尽管如此，这个模型在这些问题上仍然具有很大的应用价值。但如果该模型能在这些方面做得更好，我们就能开展更多的业务。那么，你们能否加快这个进程？这样我们就能拥有这个能够拯救生命，并为那些无法获得医疗服务的人提供机会的工具。我们需要多久才能实现这个目标？你们每延迟一天，就会有多少人因此失去生命。实际上，这是一个有效的宣传手段。

我们提到了模型的改进，那么我们如何看待模型改进的速度呢？它是线性的吗？它会在某个时刻达到稳定状态吗？

Sam:

显然，现在它正在快速加速。无论我们如何定义这个时间段，都不会出现这种情况。那么我们如何看待模型的改进率呢？从外部看，这个过程似乎并不连贯，这意味着我们在我们的核心信念之一上做得不够理想。我们认为迭代部署非常重要，你不会希望在实验室里秘密建造人工智能。这就像是极限情况，经过几十年的辛苦工作，然后按下一个按钮，突然之间，世界必须与人工智能抗衡。

对我们来说，更好的做法似乎是将模型推向世界，让人们有时间去思考、反应，弄清楚他们想要如何使用它，他们想做些什么不同的事情，他们不想让它做什么，社会希望得到什么或不希望得到什么。然后建立更多的社会参与。我认为从某种意义上说，我们做出的最重要的决定之一就是这个。其中包括将ChatGPT部署到世界各地，让世界认真对待先进的人工智能，我们试图谈论了很长时间，但并没有真正奏效。而部署它确实奏效了。

但当我们思考未来的模型时，我认为我们低估了，因为我们已经与这些模型共存了很长时间，因为我们看着它们一点一点变得越来越好。我们低估了，即使我们采用迭代部署策略，其中一些事情也会向前推进多少。因此，当我们考虑下一个模型时，我们正在尝试找到一种方法来使其更加顺畅。这样它就会更接近我们内心对外部世界所感受到的顺畅。

随着公司规模的扩大，你认为迭代部署策略是否仍然可能向前发展？你看，Farron Llama发布了一些关于医学科学写作的文章，他受到了强烈的反对，不得不撤回它。Bard也做了他们的事情，他们的股价下跌了8%。随着公司规模的扩大，发布不完美的产品可能会产生这样的后果。随着时间的推移，这种迭代部署是否仍然可能？

Sam:

我认为期望设定非常重要，但如果期望设定正确，我认为这是可能的。

Brad:

是的，我同意这一点。我认为我们也学到了很多东西。因此，当我们发布Sora时，我们从创意社区、媒体和行业获得了大量反馈。实际上，我们现在开始将这些反馈纳入我们对该特定模式的研究路线图的思考中。因此，在某种程度上，我们一开始的期望值很低。我们只是尝试学习，我们真的只是倾听世界的声音。然后我们尽力将其融入其中，这样当我们真正有想要分享的东西时，它就会变得真正有用，人们也会对它有一种自然的熟悉感。而且几乎感觉它更像是为他们而建的。我认为这在某种程度上是我们在这里运作的模式。它真的是迭代的。这确实是一种全球共同参与的代码开发过程，其实际影响可能远超过世界的认知。

我能问最后一个问题吗？接下来，我想继续讨论全球市场战略（GTM）。但你之前明确提到了医疗顾问。我听说你对人工智能如何解决癌症，特别是某些医学问题，充满了热情……

Sam:

实际上，我对人工智能如何提供帮助（我更愿意说是帮助，而不是解决），以极大地提高科学进步的速度，充满了热情。治愈癌症就是一个很好的例子。但我确实普遍相信，这只是我个人的兴奋感。我认为科学是伟大的。我真诚地相信科学进步是社会进步的最高阶。经济增长、每个人的生活质量，所有这些。如果人工智能能够帮助人们显著提高科学进步的速度，我相信它能做到，我认为这将是一个胜利。

你认为实现这一目标的最大障碍是什么？

我认为这些模型的智能程度不够，这听起来像是一个令人讨厌的、信息量少的逃避答案。但我认为这从根本上说是正确的。模型的智能程度不够。解决了这个问题，其他所有事情都会变得更好。我们必须想出各种方法将工具整合到人们的工作流程中。而且，不同领域的模型能力非常重要。但是如果你缩小范围，在 GPT-2 的帮助下进行科学研究似乎相当可笑。对于 GPT-4，人们确实会用它来帮助他们进行科学研究，只是以极其原始和有限的方式。而对于 GPT-6，我想人们会说，嘿，这就像在所有这些方面帮助我作为一个通用工具。然后对于 GPT-8，也许人们会说，这可以为我做一些有限的，也许不是那么有限的任务。

我可以转到公司扩张的话题吗？因为我认为这真的很重要。这是历史上前所未有的公司扩张，尤其是当你看到收入增长速度时。Brad，你一直走在前列。这在很多方面都是一个糟糕的问题。但你是如何如此高效地扩大规模的？这其中的秘密是什么？事情看上去似乎没有发生任何变化？

事情总是在幕后一团糟。但我很感谢你这么说，至少从外部来看，事情似乎没有发生任何变化。

好吧，看，我认为我们在 ChatGPT 上发现了一个时刻，人们觉得这是人们第一次真正体验到这项技术。我们一直在听到人们使用它的故事。事实上，这些故事的多样性让我们感到惊讶。前一秒，你听到一家公司的一位研究科学家谈论它让他们的工作效率有多高。下一秒，你听到这个东西在为我编写代码。我是 XYZ 创业公司的软件工程师。下一秒，我是一个新父母。我不知道如何照顾婴儿。但我每天问这个东西 80 个问题。它帮助我了解如何驾驭新妈妈的生活。同样的工具可以为这些体验提供动力。当你拥有某种从根本上多样化的东西时，我认为这种从根本上可访问的东西必然会对采用和人们如何使用它产生非常重要的影响。我认为这显然会转化为业务影响。但我们的重点只是继续推动这一方面。

B2B 业务显然不同。该业务的节奏不同。企业中的采用周期更多。我们在开发人员方面取得了惊人的成功。所以我认为，我们一直是一家真正引以为豪的公司，我们只是为我们认识的人构建。因此，我们一直试图为 AI 构建世界上最好的开发人员平台。企业是我们的新重点。所以，这将有更多......企业构建过程中将会涉及更多的流程，但我们乐于接受这个挑战。还有更多的问题需要我们去解决。

我想问一下关于人才的问题。如果人才因为OpenAI是最热门的公司而加入，这是否不好？OpenAI是发展最快的公司吗？

Sam:可能吧。

那么，每个人都必须加入我们的使命吗？

Sam:因为我总是在想，我们总是在强调使命、使命、使命。我认为这是不好的，因为这使我们在筛选人才时更加困难。但是，我确实希望人们能认识到他们正在做一些非常重要的事情。我看到其他科技公司的情况，它们只是成为你想工作的地方，因为这会让你的简历看起来更好。你可以在不同程度上筛选这个问题。正如你所说，它实际上并不需要在所有情况下都告诉你全部的信息。但我认为，失去使命导向并被雇佣军接管的公司通常会对此感到后悔。

这是一个很有趣的问题。你投资了一些最优秀的创始人。有没有哪位杰出的创始人让你从你投资的人身上学到了东西，并塑造了你对建设的看法？

Sam:我非常幸运能够与我这一代许多最优秀的创始人一起工作，并陪伴我走过这段旅程。我也很高兴他们愿意花这么多时间来帮助我。

有没有一两个特别突出的？他们给上了一两堂课吗？

Sam:在过去的一年半里，切斯基一直非常亲力亲为，帮助我，他擅长很多我不擅长的事情，他必须快速跟上步伐，思考如何谈论我们的产品，如何思考如何打造伟大的产品。他真的是一个特别的人。科里森兄弟也太不可思议了。每次和他们交谈，我都会觉得这是一种我从未想过的新的深刻见解。这完全是一种非线性的事情。我投资了很多公司很长时间。所以我有很多了不起的创始人，我很感激他们非常愿意在不同领域提供帮助。我认为，就像我试图从许多不同的投资者那里学到一点一样，试图从许多不同的创始人那里学到一点，这是一个很好的策略。

我可以回到使用问题上吗？你提到了每天消费者、父母、科学研究人员在使用方面的差异。你还与世界上一些最大的企业建立了令人难以置信的市场营销关系。你认为在企业采用方面，以及大型企业如何考虑、接近和采用它方面，你认为哪些最大的教训值得注意？

Brad: 我认为最大的教训是，企业有一种非常自然的愿望，希望将技术投入到业务流程中，纯粹是为了实现非常可量化的投资回报率。我知道这些词都是什么意思。

听起来很棒。

Brad: 这是我的玩笑，但我做不到。我做不到。我管理我的供应链，每年花费X, 我想将人工智能投入到供应链管理的特定流程中，并将我花钱的特定领域的支出削减20%。诸如此类。这很好。我们在这里，很乐意帮助您思考这个问题。

我认为，人们实际上低估了它的重要性，以及仅仅让人们接触这项技术能获得多少回报。而且有这种……因为你无法完全量化它是如何工作的，但过去花两天时间做某事的人现在只花两分钟做某事，就可以腾出时间去做日常生活中的其他85件事。这并没有真正体现在你对企业投资回报率的看法上。但想象一下现在这样做10,000次，100,000次。

你如何向企业解释这一点？因为你是对的。这不像预算线，你不会觉得，哦，我们摆脱了X。问题：如何展示时间转移的供应？

Brad:

确实，部分原因在于我们需要时间来展示这一点。ChatGPT是一款仍然非常新的商业产品。我们在去年的8月底和9月份发布了企业版，而Team则是我们在今年早些时候发布的一款自助服务产品。因此，这些产品的上市时间几乎为零，企业采用周期也相对较慢。我认为，部分原因会随着时间的推移而显现出来，部分原因则会随着期望的提升而显现出来。你的员工会想要使用这些工具，而且你也会开始雇佣那些只能使用这些工具的人，他们可以自由地使用这些工具，他们期望在工作场所也能使用这些工具。因此，我认为随着时间的推移，我们将开始看到这种转变。但是，我认为目前人们对于应该在哪里部署人工智能存在着一种奇怪的误解，这将对我认为他们应该在哪里部署人工智能产生重大影响。

你认为最大的公司没有问他们应该问的哪些问题？

Brad:

是的，关于如何使用人工智能，如何整合人工智能，他们应该考虑的问题。很多公司认为它是静态的。所以很多公司认为GPT-4是模型所能达到的最好的。这是可以理解的。他们曾经采用的每一项技术都是相对静态的。如果你想想iPhone是什么样子，2009年的移动设备和今天的移动设备是什么样子，它们差不多是一样的。外形尺寸略有变化，它们运行更快，分辨率更高，但技术基本相同，应用程序开发基本相同，云也是一样。所以他们在这里得到了这项新技术，我认为他们的期望是，好吧，就是这样。我认为他们没有充分询问这种变化速度到底有多快，以及如何思考下一波技术会是什么，然后是下一波，以及如何思考实施……

美国为这种变化速度做好了准备。我们现在显然在伦敦。欧洲企业没有那么快。当你改变的速度如此之快时，这几乎非常困难，因为他们习惯了他们的工作流程和流程。然后你改变，你更新，哦，该死。好吧，他们都走了。他们走出了窗外。你明白我的意思吗？这几乎很难。

是的，很难。这就是让我们的工作变得困难的原因，对吧，我认为公司有想要快速行动的愿望。但有这种……当你以10万人或20万人的规模运营时，这可能会非常非常困难。是的。所以我认为这将是我们未来几年面临的大问题。

Sam你提到了研究驱动的文化以及保持这种文化的重要性。当你引入市场营销职能、销售主管和批发团队时，很难如此有效地融合产品和销售职能或文化。你如何看待一个人面临的挑战？

Sam：

我认为这就是Brad和我建立良好合作关系的地方，因为我们对如何平衡任何特定决定有不同的看法。我认为，我们非常善于听从对方的意见，根据情况或感觉会产生更重要的影响。但我认为，我们在确保让研究推动产品和产品推动销售的关键重点方面有着非常深刻的共识，而Brad和许多人却不会这样认为。

当然，这并不意味着完全如此。必须有另一个方向的反馈。我们现在喜欢拥有用户的原因之一是，这是你能获得的最重要的奖励信号，可以判断模型的好坏。它对人们到底有多大用处？这才是最重要的。但我们也知道，为了销售更多产品，我们能做的最好的事情就是让产品变得更好。为了提升产品的质量，我们最应该做的就是进行更深入的研究。在这一点上，我们之间从未有过任何分歧，这一点至关重要。

有趣的是，你提到了之前与Meta的Alex Schultz进行对话的用户。他建议向Sam询问关于产品增长的问题，以及他在OpenAI之后对增长的看法是如何改变的，因为这是一个完全不同的故事。

Sam：

我认为Alex Schultz是一位真正的增长天才，他会详细讨论留存曲线、30D以及各种首字母缩略词。他真的深入理解事物的本质。

我认为，人们通常不会从失败中学到太多，反而会从成功中学到更多。但是，我也认为，你从极端打破所有规则、无法复制的成功中也学不到太多东西。至于我们通过ChatGPT所取得的成就，我不敢说我学到了任何有关增长的知识。一代人只有一次的技术革命，这并不是真正可行的建议。所以，如果我想了解增长，我现在对它非常感兴趣。虽然亚历克斯现在可能无法给我提供建议，但这是我通常会问的问题。

你为什么不从失败中吸取教训？我总是不同意这个观点。你肯定会从失败中学到一些东西。你学到了一些东西要排除，但至少以我自己的经验来看，在很多事情上都失败了，也取得了一些成功，我从成功中学到了很多。你问我从成功中学到的最大的东西是什么？有很多，比如在招聘人员时要注意什么。我现在不经常从外部招聘，我非常相信我的直接下属。我非常相信这一点，并尽可能地向他们推广，但在推广某人时，一定要注意什么，在创始人身上应该注意什么。

我可以指出我非常长的失败投资记录，并说，我在这里犯了这个错误，我在那里犯了这个错误，我在那边犯了这个错误。Josh Krishna问了这个问题，他问我在创始人身上寻找什么，因为这条路非常强大。好吧，所有显而易见的东西。然后，我认为我寻找的一些东西，比其他人更多的是那些追求看起来很大的东西的创始人，如果它有效的话。我认为这比人们意识到的要重要得多，比如真正的异常回报。所以我很高兴10次中有9次失败，并且真的，在10家公司上取得成功，而不是10次中有7次做得还行。

我认为，善于提出大量新想法的创始人、迭代周期非常快的创始人、聪明而坚定的创始人，所有这些都很重要。哦，我真正需要的是出色的沟通能力。

好的。我搞砸了很多，我错过了很多伟大的公司，我搞砸了，恕我直言，特别是在种子期或我倾向于投资的地方，他们并没有那么熟练。所以他们没有那种沟通能力。

Sam：

是的，要优雅。我并不担心，但作为伟大的CEO，你仍然需要沟通。比如，有人能否在面试中表现出超凡的魅力，并且，非常抓住谈话要点，显然我也不是。但是，但我确实认为很多工作都是由沟通驱动的。比如，你必须能够向公司解释我们要做什么以及为什么，你必须能够雇佣员工并让他们愿意和你一起工作。你必须能够向客户销售产品，让人们尝试你的产品。在某个时候，你可能必须与更广泛的受众交谈。

所以我的意思并不是说，这个人能否接受一次优雅的面试？因为我可能一辈子都做不到这一点。我们拭目以待。在日常生活中，能够清晰地阐述你正在做什么，为何人们应该关注它，以及你希望他们如何帮助你，这是非常重要的。

最后一个问题，在我们进行快速问答之前，我确实想问你一个问题。我注意到你在OpenAI招聘的人员中，有一部分人年龄稍大，或者看起来是这样。你认为招聘有经验的人和招聘刚刚开始工作但充满激情和渴望的人之间有什么区别？我猜测你招聘年龄稍大的人是因为他们有经验，这个理解对吗？你怎么看？

Brad：

在我负责招聘政策的组织中，我认为你所聘用的员工的构成和团队中的职责构成是有区别的。我试图维持这样一个团队，在这个团队中，伟大的想法总是可以被提升。总的来说，我认为真正好的想法往往来自团队中意想不到的地方，而不是总是来自团队中最有经验的人。所以我的建议是找到一种方法，确保团队在决策和判断方面有一个非常公平的竞争环境。为了发挥创造力，你确实需要经验丰富的员工。我认为他们显然带来了更多的视角。但我倾向于认为，公司的改变主要来自那些不是雇员的地方。你同意吗？

Sam：

我认为有些角色的经验真的很重要，而有些角色的经验可能无关紧要，甚至可能带来轻微的负面影响，或者可能带来很大的负面影响。我认为我们的领导团队可能就是这样。他们更像是三四十岁，而不是其他初创公司的二十几岁。我认为我们的技术人员年龄略大一些。

我没有具体的数据，但我猜测我们技术团队的平均年龄是三十出头，而不是其他一些科技公司的平均年龄是二十多岁。我认为这部分是成为一名优秀研究人员的途径。当然，这并不是绝对的，有很多例外。我并不是说我不关心年龄。总的来说，经验是重要的，但我认为有很多拥有大量经验的优秀人才，也有很多几乎没有经验的优秀人才。我们所做的一切似乎都很有效，但这并不意味着我们需要更多还是更少的经验。我认为这更多的是看这个人是谁。

Brad：

我要补充一点，就是有很多明确的地方。我觉得，有经验的人加入进来，我们所做的事情是如此截然不同。这就像是一个全新的类别，人们参与、消费、使用、谈论和使用的方式，这项技术是不同的。所以你带入这个世界的剧本真的很不一样。很多事情都没有剧本。所以你解决问题的方法不一定能让你在所有方面都受益，至少在我的世界里，从20年前做过这件事的人那里是这样。

新兴行业的一大乐趣在于它提供了公平的竞争环境。我认为你在加密领域尤其看到了这一点，

Sam：

突然之间，19岁的年轻人和45岁的人一样有影响力，因为这并不重要。我认为，总的来说，如果你可以像OpenAI的某个人一样，看看他们所扮演的角色、他们所承担的责任水平和他们所产生的影响，然后说，我期望这个人更有经验还是经验不足，考虑到你会说总的来说，我期望甚至希望这个人更有经验。

你准备好快速回答了吗？每个问题60秒或更短，让我们开始吧。

Sam，在未来12个月和接下来的五年里，OpenAI面临的最大挑战是什么？

Sam：在未来12个月内，我们面临的最大挑战是进行最好的研究和最好的产品化，比如最好的创新。接下来的五年，我们面临的挑战是供应链和计算。

Brad，在过去12个月中，你改变了什么想法？

我想说，事实上，我认为企业采用技术的速度实际上会比人们意识到的要快得多。我认为我们会打破惯例。企业以缓慢采用技术而闻名。我认为这里情况并非如此。这是否因地域而异？答案是不会。

我们是否拥有大量的实验预算？

Brad：是的，我们确实拥有大量的实验预算，这对我们的工作有很大的帮助。

Sam，你今天最关心的全球问题是什么？

Sam：我感觉全球的问题变得更为严重，包括地缘政治问题、社会经济问题以及政治问题。我觉得现在的世界比我关注以来的任何时候都更加不稳定。这就是问题的关键，这就是根本原因。我感觉到的总体宏观不稳定性非常高。

对于你来说，OpenAI扩展过程中最意想不到的事情是什么？

Brad：我认为是模型扩展的持续性。我已经观察了这个趋势线六年了，但我仍然觉得不可思议的是，你可以把这些模型做得更大，而且它们会变得更好。这是一份巨大的礼物。

Brad，你现在知道的事情，你希望在开始在OpenAI工作时就知道的是什么？

Brad：我希望我能理解这项技术产生影响的顺序。这让我们有些惊讶，例如，相对于知识型产业或工业型产业，这项技术在创意产业中的重要性以及未来的重要性。我们很早就开始研究机器人技术了。所以我在为一个我们与机器人公司合作、制造机器人、与公司合作、制造代理的世界做准备。我们完全走了另一条路。

Sam，你没有做很多但想做更多的事情是什么？

Sam：我现在已经不读书了。我以前读了很多书。这是一种令人悲伤的变化。

你想为它腾出更多的空间吗？

Sam：短期内可能不行，但总有一天会的。我现在可以接受这种交易，因为我知道这不是永远的事情，但我基本上没有时间享受现实生活了。我真的没有那么多时间和朋友出去玩。我没有时间做正常的生活。这完全是我愿意做的交易。再说一次，知道这不会是永远的事情是有帮助的，但这仍然令人悲伤。

对不起，这个问题有点深奥。你开心吗？我看到了埃隆的……

Sam:

我真的很高兴。我不会说我很开心，但我真的非常开心。我玩得很开心。

Brad:太好了。

你们俩去年也结婚了，这很令人兴奋。这非常令人兴奋。你能不能传授一些关于如何维持一段浪漫的关系、一个伴侣和幸福的智慧，而你每天都在世界各地旅行？

Brad:

沟通。我还在学习。要多沟通，要有同理心，要明白这份工作和世界上其他任何事情一样辛苦。然而，真正为此付出代价的人不是你。而是你的另一半。

Sam：

看，我很幸运。Brad也是。克里斯蒂真的很棒。但我认为拥有一个像我这样的伴侣并不是我一直想要的。我们过去过着美好而平静的生活。有一个支持我们的伴侣，理解我们的伴侣，你知道吗？你去处理这个问题。我会出去玩，我们会有很多时间。我们仍然会做，这是我腾出时间做的另一件事。但是。拥有一个支持你的合作伙伴，不仅仅是支持，还要有一个热情的合作伙伴，这真的很重要。你去做吧。我会让它发挥作用。我会尽量灵活处理。

OpenAI 10 年后会在哪里？

Brad：我讨厌做 10 年的预测。

你可以做 5 年或 20 年的预测。

这不会让事情变得更好。我不知道，过了。我知道 Sam 比我更讨厌它。

比如，当你展望 10 年后，你如何看待那时的世界状况？你对未来的状态感到兴奋吗？

Brad：

确实如此。如果我们对此并无热情，我们就不会从事这项工作，或者至少我不会……

Sam：

我非常期待，当人们回顾过去时，他们会惊叹于2024年的生活方式是多么的原始，就像我们现在回顾几百年前的生活一样。这并不是说我们对现在的生活并无感激之情，而是因为人们仍然会因疾病过早离世，不是每个人都能接受良好的教育，也不是每个人都能按照自己的意愿生活和消磨时间。

更不用说，我们在未来将会拥有一些现在难以想象的新事物。再次强调，未来并非全然美好，我认为我们会失去一些真正的东西，但总的来说，我对一个真正富裕的世界充满了期待。

我非常感谢你们的参与。坦白说，能亲自参与这项工作真是太好了。我非常享受与你们一起工作，所以感谢你们的加入。非常感谢你们，这真是太棒了。