智东西

编译 | 陈佳

编辑 | 漠影

智东西 6 月 3 日消息，昨日，OpenAI 联合创始人兼 CEO 萨姆 · 奥尔特曼（Sam Altman）在密歇根州赛兰镇 Stargate 数据中心的施工现场，接受了 CNBC 的独家专访。

奥尔特曼在 Stargate 数据中心施工现场接受 CNBC 专访

Stargate 数据中心昨日正式动工，其由 OpenAI 与甲骨文联手建设，仅场地开发和厂房建设就要花掉 160 亿美元（约合人民币 1083 亿元），加上内部设备至少还要再投入 300 亿美元（约合人民币 2031 亿元），全项目的总投入逼近 450 亿至 500 亿美元（约合人民币 3047 亿至 3385 亿元）。

面对 " 花这么多钱能不能赚回来 " 的追问，奥尔特曼把信心押在一个判断上：算力价格一直在降，但人们想用的劲头涨得比价格跌得还快。他说，真正点燃这一轮 AI 需求的是编程模型。

奥尔特曼这一次罕见地 " 认了错 "。他坦言，当初发布 GPT-5.2 时说它 " 在 44 种职业上超过专业人士 " 是失言，更准确的说法应该是 " 在 44 种职业的小任务上超过专业人士 "。他还认为，嘴上要因 AI 裁员的公司，恰恰是用 AI 最少的公司。

谈到与中国的竞争，奥尔特曼说，把 AI 完全当成一场你死我活的竞赛非常危险，世界应该像当年为原子能成立国际原子能机构（IAEA）那样坐到一起重视安全协同。他还回应了竞争对手 Anthropic 当天递交的上市申请，以及 " 把数据中心搬上太空 " 的设想。

OpenAI 联合创始人兼 CEO 萨姆 · 奥尔特曼（Sam Altman）

以下是本次专访的核心内容：

1、为什么不怕亏：奥尔特曼说算力价格一直在降，但人们想用的量涨得比价格跌得更快；真正点燃这一轮需求的是编程模型。

2、就业判断的修正：用 AI 最猛的公司反而在拼命招人，动辄说要因 AI 裁员的公司其实用 AI 最少；模型能力参差不齐，长周期、复杂的任务仍然做不好。

3、为 AI 超过专业人士改口：奥尔特曼说当初说 GPT-5.2" 在 44 种职业上超过专业人士 " 是失言，准确说法是 " 在 44 种职业的小任务上超过专业人士 "。

4、公众 AI 焦虑的真正来源：人们担心的不是 AI 能不能治病，而是 " 我的角色是什么、我的经济前途在哪 "；行业的失败在于没讲清楚人如何始终掌控自己的未来。

5、对中美竞赛的警告：把 AI 当成你死我活的竞赛非常危险，世界应像当年成立 IAEA 那样合作。

6、回应 Anthropic 上市：OpenAI 迟早会上市，但在谁先上市这件事上，不存在竞赛，" 上市是一次融资事件 "，时机成熟才做；AI 不会赢家通吃。

7、算力浪费与太空设想：奥尔特曼承认 " 企业花钱多、却说不清钱花在哪 " 是当前对 AI 最公允的批评；把数据中心搬上太空短期不是优先项。

以下是本次专访的完整实录：

一、单座数据中心投入近 500 亿美元，编程模型是需求暴涨的最大推手

法伯：萨姆，哪怕你已经来过 Stargate 数据中心项目现场，这个体量和规模还是让人怎么看都看不够。光看那些数字，根本想象不出眼前到底是什么景象。

奥尔特曼：是的，我每次来这种工地都会被震一下。你说得太对了。数字上写着一吉瓦、多少个工作岗位、几百亿美元的投资，可这些都传达不出亲眼看着它一点点拔地而起的那种感觉。

法伯：话虽如此，那些数字本身也够吓人的，光是开发场地、盖厂房就要 160 亿美元（约合人民币 1083 亿元），而我跟甲骨文的克莱 · 马古约克（Clay Magouyrk）聊下来，里面还要再砸至少 300 亿美元（约合人民币 2031 亿元）。

奥尔特曼：是的。

法伯：所以算下来，这样一个项目就是 450 亿、甚至 500 亿美元（约合人民币 3047 亿至 3385 亿元），OpenAI 是主要客户。你觉得这 500 亿，能给 OpenAI、给所有为这笔交易出钱的人带来应有的回报吗？

奥尔特曼：到现在这个阶段，我们非常有信心。一吉瓦是一笔巨大的算力，但我们清楚需求是什么样子、人们有多想用这些模型，也清楚我们公司和整个行业的收入正在怎样爬升。

更重要的是，它创造的价值也在往上走。现在已经不是 " 我来试试看 "，而是人们真的在说：我公司的未来、我科研项目的未来，都要押在这上面。你能不能向我保证，未来很长一段时间里都有算力可用？

法伯：能举几个例子吗？用量突然往上蹿，是不是编程模型的威力？

奥尔特曼：我觉得让大家真正意识到这一点的最大单一推手，就是编程模型彻底改变了企业的工作方式，改变了做产品的效率和速度。编程模型在去年底、今年初变得非常好用，最近几个月又往前迈了一大步。所以你说得对，这是最大的单一推手。

不过我们现在也看到科学家在认真使用这些模型，知识工作的应用面也远不止编程了。客观来讲，现阶段代码场景是拉动 AI 需求的核心引擎。

法伯：这个我等会儿想再聊。我们再回到 450 至 500 亿美金的基建投入话题。当下算力单价、大模型调用 token 成本一直在下行，对吗？

奥尔特曼：价格确实在走低，但市场采购算力、调用 token 的需求增速远超算力价格下滑速度。

法伯：所以这正是你的底气之一？

奥尔特曼：对。

法伯：可数字还是吓人，这只是众多项目里的一个，却要吃掉 450 亿美元（约合人民币 3047 亿元）的资本。

二、模型现在还笨，但很快会真正懂你，奥尔特曼解释为何算力永远不够用

奥尔特曼：我们始终觉得，世界还没意识到每个人、每家企业到底会有多想要 AI。现在你给 AI 发一条请求，它办完一件事、回你一个答案。但很快，AI 会一直在后台替你运转，帮你做工作，盯着你所有的信息，了解你全部的来龙去脉，竭尽所能地帮你。我已经能感觉到，在那样的世界里，我和所有人想要的 AI 基础设施，会比我们以为的多得多。

法伯：我最近听你的一期播客，同样的话题，你说——我引用你的原话—— " 这些模型现在还挺笨的。"

法伯：" 但离一个真正了解你的模型已经不远了。" 这是否就是你预判使用量会爆发式增长的依据？

奥尔特曼：完全正确。

法伯：那会是个什么样子？

奥尔特曼：就拿我自己的工作来说吧。OpenAI 内部的信息我根本跟不过来，我没法读完每个人写的每份文档，没法看完每一条 Slack 消息，掌握不了全部背景，于是就会错过一些有意思的关联、一些能把事情做得更好的新点子。靠我自己，怎么都做不到。

但一个足够聪明、一直在运行的 AI，它懂我的目标，掌握 OpenAI 内部所有信息、客户说的每句话和他们的需求，它就能给我非常好的建议，告诉我 " 嘿，这件事该这么做 " ——这是我做不到的，换任何一个人单打独斗也做不到。

法伯：所以这是你把算力放在第一位的原因之一吗？

奥尔特曼：是的。从公司成立到现在我们一直看到，我们能提供的算力越多，能交付的服务就越便宜，能造出的模型就越聪明。这整套东西是打通在一起的，往深里说，我们其实是在把电力转化成对人有用的工具。

我们做得越好，把它变得越聪明、越便宜、越充裕、越好用、越懂你，人们就越想用。这整条技术栈都是我们自己在搭，我觉得这是我们很特别的一点。但这就是我们想交付给世界的东西，靠充裕的 AI 带来普遍繁荣，量大管够，让人们能把它融进自己的生活和工作。

三、AI 带来的公平与分配问题要靠全社会一起解决，会因 AI 裁员的公司恰恰用 AI 最少

法伯：谈及社会繁荣，你曾提出 AI 会催生两种截然不同的未来。一种前景是社会财富整体扩容至现有十倍，物资与技术高度充裕，但贫富分化问题依旧严峻，衍生各类不均衡现象。

法伯：你还认为我们大体在朝那个方向走吗？

奥尔特曼：我觉得那只是一种可能。AI 会大幅增加社会财富，这一点似乎已经很清楚了。但把平等、公平、分配这些问题处理好，需要全社会一起出力。

所以，对于 AI 能不能兑现那些神奇的潜力、那些我们常挂在嘴边的美好图景，我已经基本不担心了。但社会怎么把它整合进来、怎么确保它真正惠及每一个人，我认为这才是接下来几年最大的问题。

法伯：但你最近还在另一个关键问题上被频频引用，就是 AI 对就业的影响。过去你谈这个话题时态度相当冷峻，最近你好像松了口，往更乐观的方向说了句 " 也许我当初想错了 "。

法伯：我很好奇，是看到了什么让你得出这个结论？

奥尔特曼：首先我得说，我也没把握。

法伯：这些问题谁都没有答案，对吧？

奥尔特曼：谁都没有答案。但有一件事让我往乐观的方向更新了看法，就是看着各家公司怎么用 Codex 这些编程工具。我认识的那些把 AI 用得最猛的公司，恰恰也是招人招得最多的公司；而那些动不动就说要 " 因为 AI 而裁员 " 的公司，反倒是用 AI 最少的。

当然，拿 AI 当理由解释裁员是很方便的。我以前低估了这些模型有多参差不齐，它们有些事干得极漂亮，可一旦碰上那种长周期、复杂的任务监督，就完全不行。所以你看那些真正会用模型的人，他们能干的活儿多得惊人，创造的经济价值远超没有模型的人。我觉得这种人机协同的模式还会长期延续。

除此之外，人类天然具备社交属性，偏爱面对面协作、线下沟通消费，大众更青睐真人创作者而非 AI 生成内容。我们这个行业低估了一点：在一个以人为本的经济和世界里，我们能把人留在一切的中心位置。这点我很欣慰。

法伯：但照你说的，我们显然还不知道答案。

四、公众抵触 AI 情有可原，行业没讲清楚人如何掌控自己的未来

法伯：我记得是发布 GPT-5.2 的时候，你说它 " 在 44 种职业上超过专业人士 "。你应该能理解，人们听到这种说法，为什么会对 AI 产生抵触情绪。

奥尔特曼：完全理解。我现在希望当初是这么说的：它在 44 种职业的 " 小任务 " 上超过专业人士，我觉得这才更准确。真正在用这些模型的人，现在正享受着惊人的生产率提升、薪资增长，以及随之而来的种种好处。但人们感到焦虑是合理的，我也理解。这不是那种每隔一代人才来一次的技术变革，这是其中最重大的一次。

法伯：可能是最大的一次。

奥尔特曼：是的。所以，对它要是一点真正的审慎都没有，那才是不明智的。

法伯：说到反 AI 浪潮，我跟业内不少领袖聊过，他们说也许我们在阐述好处这件事上做得还不够，尽管这本来就难讲清楚。而且，遭到反对的不只是这样的数据中心，还有一种或许更深层的反对，针对的是 AI 将给社会带来什么。

法伯：作为这个行业最关键的领袖之一，面对这种抵触，你觉得自己有多大能力去化解？

奥尔特曼：这是个巨大的挑战。我还是那句话，这里头其实有好的一面，社会本来就该对过快的变化有 " 抗体 "。我们之所以信奉渐进式部署这套打法，部分原因就在这儿：我们希望社会能看见这项技术，真正搞懂正在发生什么，有机会去辩论、去反应，能站出来说 " 这不合理 " 或者 " 这对我行不通 "。

我对造一个奔着某种非人类目标去的超级聪明 AI 毫无兴趣。这件事必须是为人服务的，人得在它的中心，我们要推动的是人类的价值观。所以，人们就该有反应，就该说 " 我要的是这个，不是那个 "。

我不认为问题出在没把好处讲清楚。因为我们说 "AI 会治好一堆疾病 "，人们会说 " 挺好的，可这不是我真正关心的 "。

他们的问题是：我在未来扮演什么角色？我的经济前途在哪？我的自主权在哪？我怎么知道我的孩子、我的家人，将来还能有富有意义的创造性表达，还能去奋斗、去推动世界向前、去成长，还能像过去很长时间里那样，大家一起把这件事做下去？

而当搞 AI 的人说 " 对啊，将来不会有工作了 "，或者 "50% 的工作会没、90% 的工作会没，AI 在所有事上都比你聪明，我们会发给你一份基本收入，但你基本上没什么角色可言了 " ——这太可怕了。而且，顺带一提，这家 AI 公司还会说，我们也许会摧毁所有工作岗位、会成为全世界最值钱的公司。人们只会盯着你，用那种眼神 ……

所以我觉得那是一种糟糕透顶的表态。问题不在于我们没讲清楚好处，我觉得人们其实是信我们说的—— " 行，你去治癌症吧，听着挺好。" 我们这个行业真正没讲明白的是：人要如何在每一步都掌控自己未来的走向，并且在我们所在意的方方面面，过上真正有意义的生活。

法伯：另一部分原因，可能就是变化本身的速度。你们差不多每六周就发布一个重要模型，这很难跟上，一切好像变得太快了。

奥尔特曼：也许你说得对吧。但我觉得到这个阶段，人们已经相信模型会越来越聪明这件事了。就像当年第一代 iPhone 刚出来时，每发布一代 iPhone 都是天大的事，人们通宵排队，激动得不行。

可现在，你让我说出最新一代 iPhone 是第几代我都说不上来。它很棒，很了不起，是我最喜欢的科技产品，但我就是默认它会一年比一年好，也知道他们每年都会出新的。

我觉得这项技术也一样，人们已经预期模型会不断变好。他们真正想知道的是：社会会变成什么样？

法伯：是啊，而我们谁都—没有真正的答案，只能猜。

奥尔特曼：我当然没有完整的答案。但我能说的是：我们整个公司的全部努力，就是把这种全新的基础设施大规模地交到人们手里，然后相信权力、财富、机会和自主权的 " 民主化 "，会让文明继续往前走，续写这个了不起的故事。

五、把 AI 当你死我活的竞赛很危险，回应 Anthropic 上市与太空数据中心

法伯：我们正和中国赛跑，至少外界是这么描述的。这也是我们一路狂奔、停不下来的原因之一。

法伯：能建多少数据中心就建多少，能跑多快就跑多快。

奥尔特曼：我觉得这从某些角度看没问题，从另一些角度看则非常危险。说我们要赢下这一局，要拿到大部分经济收益，这没什么。但会出现一些全球尺度的安全问题。

历史上我们有过这样的时刻，比如为原子能和核武器成立国际原子能机构（IAEA），全世界坐到一起说，我们谁都不该去冒这种全球性的风险。不同国家、不同制度，可以各搞各的，" 经济我这么管，你那么管；医疗上 AI 我这么用，你那么用 "。

但在那些真正要命的大事上，要确保我们永远不会失去对 AI、网络安全、生物安全的控制。我觉得不能把 AI 当成一场竞赛，而要当成：一个对世界都好的未来，符合每个人的利益。

法伯：但当下全球还处在相互竞争的状态。

奥尔特曼：AI 现阶段仍以商业竞争为主，但风向正在转变。过去一年潜在安全风险逐步暴露，各国政府与头部科技企业开始正视 AI 特殊监管需求。此前特朗普访华会晤中，双方也就 AI 议题展开磋商，可见全球层面越来越重视安全协同。

法伯：说到赛跑，萨姆，你和竞争对手之间也在赛跑。其中之一就是 Anthropic。我想你今天应该听说了，他们递交了上市申请，原本是保密递交的，现在显然不保密了。

奥尔特曼：我刚听说。

法伯：我很好奇你心里怎么想。在谁先上市这件事上，存在竞赛吗？

奥尔特曼：不，我不觉得，在这件事上没有。我觉得真正的竞赛是看谁能交付最好的技术、把生意做到最好。但上市说到底是一次融资事件，它的时机不是我们关注的重点。等我们觉得时机合适了，自然会做。

法伯：但我想你们也会上市的。

奥尔特曼：我想这是迟早的。

法伯：说到这种竞争，回到我们一开始聊的，花这么多钱，你有信心这不是一个 " 赢家通吃 " 的局面吗？

奥尔特曼：我有信心它不会是，对。我觉得这会成为太多事情的关键基础设施，世界会理所当然地要求这套系统足够稳健，也就是要有多个供应商。我认为这是件大好事。

法伯：还有算力，上周我就听到一些说法，有公司开始犯嘀咕：我们到底把钱花在什么上了？账单高得吓人，可我们也搞不清楚到底花在哪儿。换句话说，我知道我大部分钱花得值，但我说不清是哪一部分。

奥尔特曼：我觉得这是眼下对 AI 最公允的一条批评。你会听到企业说，我在 AI 上花了一大笔钱，我知道是有些了不起的成果出来了，但我也知道里头有大量浪费。那我到底还要等多久，它才能真正变成收入？还要等多久，才能把成本真正控制住？我估计这个行业会很快理清楚，但我承认这是个合理的问题。

法伯：很快是指？

奥尔特曼：我敢打赌，再过一两年，企业的投入和产出之间会顺得多。

法伯：最后一个问题，未来人类有可能在太空建设这类超大型数据中心吗？

奥尔特曼：有朝一日？我希望会。但短期内，我觉得还是在地上建更好。你也看到了，这是个巨大的工程。

法伯：可有不少东西需要搬上去啊。

奥尔特曼：按现在的发射成本把数据中心送上轨道，再想把发射成本降下来，难度太大。而且我们知道在地面上怎么给它散热，知道怎么安排人去维护，还有大气层替我们挡掉一部分辐射。我希望人类终有一天能迈向群星，数据中心也跟着一起去。但眼下，我们还是专注在地球上建。

法伯：听起来你不觉得这会很快发生。

奥尔特曼：这不是我们短期的优先事项。

法伯：萨姆，谢谢你抽出时间，非常感谢。

奥尔特曼：回头见。

来源：CNBC