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OpenAI的CEO Sam Altman在最近的Snowflake Summit 2025上分享了他對(duì)AI未來(lái)的深刻見(jiàn)解。本文將為你解讀Altman的最新觀點(diǎn)，探討AI如何重塑企業(yè)的工作模式和未來(lái)發(fā)展方向，以及AGI在這一進(jìn)程中的角色和意義。

本周，于舊金山舉辦的 Snowflake Summit 2025 上，OpenAI CEO Sam Altman 開(kāi)門見(jiàn)山地指出，對(duì)于 2025 年仍在觀望的企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者，他的建議只有一句：直接開(kāi)始，別等下一個(gè)版本。

他表示，企業(yè)若總是等待更好的模型、更成熟的方案，反而會(huì)錯(cuò)過(guò)真正的先發(fā)優(yōu)勢(shì)。真正取得突破的，是那些愿意及早下注、小步快跑的團(tuán)隊(duì)?？萍荚陲w速演進(jìn)，勝負(fù)取決于誰(shuí)擁有快速試錯(cuò)、快速學(xué)習(xí)的能力。

Snowflake CEO Sridhar Ramaswamy 對(duì)此高度認(rèn)同。他認(rèn)為，好奇心是今天企業(yè)中最被忽視的稀缺能力。很多過(guò)去理所當(dāng)然的工作方式，如今都需要被質(zhì)疑。

新的工具，比如 OpenAI 和 Snowflake 本身，已經(jīng)極大降低了實(shí)驗(yàn)成本。如果一個(gè)組織能圍繞大量小實(shí)驗(yàn)構(gòu)建有效反饋機(jī)制，它就擁有了適應(yīng)未來(lái)的不對(duì)稱優(yōu)勢(shì)。企業(yè)不該指望等來(lái)某個(gè)“技術(shù)穩(wěn)定”的時(shí)間窗口，而是要承認(rèn)這是一個(gè)持續(xù)波動(dòng)的世界，必須在混亂中行動(dòng)。

Ramaswamy 表示，他去年也在強(qiáng)調(diào)“可控試錯(cuò)” 和 “構(gòu)造容錯(cuò)系統(tǒng)” 的重要性，但今年最大的不同是技術(shù)成熟度更高了。

以 ChatGPT 為例，它已經(jīng)能實(shí)時(shí)調(diào)用 Web 搜索，處理事實(shí)類問(wèn)題，在結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)上都有可落地的方案，已經(jīng)不再只是實(shí)驗(yàn)工具，而是真正進(jìn)入主流生產(chǎn)系統(tǒng)。

Altman 表示，他一年前還不建議大型企業(yè)將 AI 納入關(guān)鍵工作流，但現(xiàn)在這一天已經(jīng)真正到來(lái)。他看到企業(yè)客戶開(kāi)始在真實(shí)業(yè)務(wù)場(chǎng)景中大量部署 ChatGPT，涵蓋運(yùn)營(yíng)、支持、研發(fā)等領(lǐng)域。這些公司親自驗(yàn)證了模型能力的邊界，發(fā)現(xiàn)現(xiàn)在的工具已能勝任過(guò)去根本不敢嘗試的任務(wù)。這一波變化讓他確信，AI 已經(jīng)越過(guò)了企業(yè)采用的“可信門檻”。

他進(jìn)一步指出，明年此時(shí)我們說(shuō)的話還會(huì)繼續(xù)變化。預(yù)計(jì) AI 將不再只是優(yōu)化工作流，而會(huì)直接進(jìn)入“關(guān)鍵問(wèn)題求解”環(huán)節(jié)。

企業(yè)不再是將 AI 用作加速器，而是會(huì)將最棘手、最核心的問(wèn)題交給模型去處理。這些模型將成為真正的“研究合伙人”，幫助解決連團(tuán)隊(duì)協(xié)作都難以拆解的問(wèn)題。企業(yè)會(huì)投入大量算力，要求模型給出高質(zhì)量、有結(jié)構(gòu)的解決路徑。

關(guān)于 agent ，Convition 創(chuàng)始人 Sarah Guo 問(wèn)及模型推理、記憶和檢索的演進(jìn)路徑，Ramaswamy 認(rèn)為檢索技術(shù)一直是生成式 AI 落地的支點(diǎn)。

早在 GPT-3 時(shí)期，他的團(tuán)隊(duì)就通過(guò)大規(guī)模 Web 檢索為模型提供事實(shí)支撐，以應(yīng)對(duì)突發(fā)信息和高保真需求。而記憶系統(tǒng)則會(huì)決定模型能否隨著用戶的持續(xù)交互變得更“懂你”。

他強(qiáng)調(diào)，在未來(lái)高度復(fù)雜的任務(wù)中，模型對(duì)上下文的感知能力將決定其行為效果，而檢索與記憶就是支撐這一感知能力的基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)。

Altman 補(bǔ)充稱，OpenAI 最新推出的代碼 agent  Codex，是他第一次覺(jué)得“這東西真的快接近 AGI 了”。

用戶只需給出一組任務(wù)，它就能自主運(yùn)行幾個(gè)小時(shí)，不僅能寫代碼，還能讀文檔、接入 GitHub、查閱 Slack。

雖然目前還像一個(gè)實(shí)習(xí)生，但很快就會(huì)成長(zhǎng)為能獨(dú)立連續(xù)工作多日的高級(jí)員工。類似的變革也在銷售、客服、支持等流程中出現(xiàn)，工作方式正發(fā)生根本性變化——人類把任務(wù)分發(fā)出去，再對(duì)成果做整合與反饋，像是在管理一群虛擬員工。

Altman 預(yù)計(jì)，未來(lái)的 agent 不僅能處理短周期重復(fù)任務(wù)，還將處理長(zhǎng)時(shí)跨度、高層級(jí)的認(rèn)知問(wèn)題。他相信，在不遠(yuǎn)的將來(lái)，我們將擁有“AI 科學(xué)家”，能幫助人類發(fā)現(xiàn)新知識(shí)，推動(dòng)科學(xué)突破。

當(dāng)被問(wèn)及如何定義 AGI，Altman 回顧了 2020 年的情景。當(dāng)時(shí) GPT-3 尚未發(fā)布，如果讓那時(shí)的人看到今天的 ChatGPT，大多數(shù)人會(huì)驚呼這就是 AGI。這正是人類預(yù)期不斷被重塑的例證。

他指出，真正重要的是技術(shù)進(jìn)步的速度，而不是某個(gè)宣布“我們已實(shí)現(xiàn) AGI”的節(jié)點(diǎn)。他提出，如果某個(gè)系統(tǒng)能自主進(jìn)行科學(xué)發(fā)現(xiàn)，或極大提升科學(xué)探索的效率，那么就已實(shí)現(xiàn)了 AGI 的核心目標(biāo)。

Ramaswamy 用一個(gè)比喻回應(yīng)：潛水艇會(huì)不會(huì)游泳？技術(shù)上看會(huì)，但語(yǔ)義上又可能不會(huì)。今天的模型已經(jīng)具備令人驚艷的能力，硬要去爭(zhēng)論是否“滿足 AGI 定義”，反而顯得多余。就像普通計(jì)算機(jī)可以擊敗所有國(guó)際象棋冠軍，但人類仍樂(lè)于下棋。AGI 并不是終點(diǎn)，它是新一輪人機(jī)協(xié)作時(shí)代的起點(diǎn)。

Guo 表示，在大眾語(yǔ)境中，AGI 實(shí)際上被誤解為“意識(shí)”的代名詞，只是大多數(shù)人并未意識(shí)到。她繼續(xù)追問(wèn) Altman，OpenAI 是否觀察到哪些“能力涌現(xiàn)”的早期跡象，會(huì)影響他們的產(chǎn)品構(gòu)思和公司方向。

Altman 指出，未來(lái)一兩年內(nèi)發(fā)布的新模型將具備上一代無(wú)法企及的能力。它們能理解復(fù)雜上下文，調(diào)用外部工具，接入各種企業(yè)系統(tǒng)，在穩(wěn)定性上也足以放心托付復(fù)雜任務(wù)。他強(qiáng)調(diào)，未來(lái)模型將真正成為“復(fù)雜問(wèn)題解答者”，這不是幻想，而是技術(shù)演進(jìn)的自然趨勢(shì)。

Guo 問(wèn)他是否能提供一種直覺(jué)框架，幫助企業(yè)判斷模型的邊界和潛力。Altman 表示，他喜歡用一個(gè)理想框架來(lái)思考：

“一個(gè)非常小的模型，擁有超人類的推理能力，運(yùn)行速度極快，有 1 萬(wàn)億 token 的上下文窗口，并能調(diào)用你能想到的所有工具。在這個(gè)設(shè)定下，問(wèn)題是什么、模型有沒(méi)有現(xiàn)成知識(shí)或數(shù)據(jù)，其實(shí)都不重要”。

在這種設(shè)定下，“是否提前掌握知識(shí)”不再重要，關(guān)鍵在于模型是否有能力推理并輸出正確答案。他強(qiáng)調(diào)，不應(yīng)把大模型當(dāng)作數(shù)據(jù)庫(kù)，而應(yīng)把它當(dāng)作推理引擎——它能在高度復(fù)雜的信息環(huán)境中找到結(jié)構(gòu)性解法。

Guo 提出一個(gè)假設(shè)性問(wèn)題 —— 如果現(xiàn)在有 1000 倍算力，你們會(huì)用它做什么？

Altman 首先給出一個(gè)元答案：讓模型自己思考，怎么最有效地用這 1000 倍算力，比如讓它設(shè)計(jì)更好的模型。

他的實(shí)用回答是：在推理階段投入更多算力，確實(shí)能顯著提高模型表現(xiàn)。他建議，企業(yè)應(yīng)該大膽在最困難的問(wèn)題上加大算力投入，哪怕只是部分任務(wù)，也能獲得非線性收益。I/O 到 iO，Jony Ive 將推動(dòng)一場(chǎng)新的設(shè)計(jì)運(yùn)動(dòng) —— AI 正在改寫計(jì)算范式與硬件定義，也是大模型后的新戰(zhàn)場(chǎng)