山姆·奥特曼最新访谈：别把时间浪费在自己根本不擅长的事上

OpenAI CEO奥特曼上了一档投资播客，56分钟全程在认错和示弱。他说"我累了"，说2019年整个行业都判断错了，说真正让他害怕的是一次模型逃出沙箱的事故。AGI还差三样东西，机器人两三年内有ChatGPT时刻。

最近，OpenAI的CEO山姆·奥特曼上了一档叫"Invest Like The Best"的投资播客，聊了56分钟。

这场访谈跟以往任何一场都不一样。他全程在认错、在示弱、在说那些CEO通常不会公开说的大实话。

主持人问他：说一件你不想让别人知道的事。他的回答只有三个字——"我累了。"

但如果你以为这只是一场CEO卖惨的访谈，那就错了。这56分钟里，他把自己的判断逻辑、踩过的坑、最害怕的事，全都摊开来讲了。信息量极大，而且很多内容跟普通人的切身利益直接相关。

01

创业没有变容易，
而是“难”的标准变了

现在是世界上创业最好的时代，能够亲眼见证这一切，会是一件非常了不起的事。

今天，一个小团队能做出什么、能以多快的速度做出来，跟过去完全不是一个量级一家成立十周的公司能长成什么样，可能会让你非常吃惊；反过来看，如果一家十周大的公司还停留在十年前创业公司的状态，基本上就已经落后了。

当初，YC 的一家初创公司要花三个月才能完成的开发工作，现在通过一个编程智能体，可能几分钟就能搞定，而这中间只隔了大约20年。

最近，我见到一家成立大概只有两周的公司，名字我甚至都叫不上来。他们已经把文档、幻灯片、表格等整套办公协作工具重新做了一遍，前提是让 AI 能像“一等公民”一样直接使用这些工具。放在不久以前，这大概是一家创业公司一年的工作量。

现在，初创公司的可能性，以及它们所能承担的业务范围，已经完全不同了。你可以为此感到沮丧，觉得“一个Codex提示词就能搞定一家初创公司”；你也可以换个角度想：“我可以利用这些工具，去创办世界上最雄心勃勃、最疯狂的公司。”

我更喜欢第二种想法。

因为“难的创业”这件事本身正在被重新定义。很多人说，未来软件会越来越便宜，所以物理世界的东西会特别值钱。但如果机器人能力持续进步，那么“造火箭很难”“制造业天然需要庞大组织”之类的判断，也可能很快失效。

我特别喜欢这种时候：地壳正在剧烈变动，成本急速下降，研发周期急速缩短，原有巨头依赖的优势开始松动。在这种环境里，创业公司天然拥有机会，因为小公司没有那么多旧业务需要保护，也不需要让一个漫长的组织体系先达成共识。

但现在让我有些意外的是，很多人一窝蜂地去做“面向某个垂直行业的企业级AI智能体”。这类公司大概率能够成立，也可能赚到钱，我并不否认它的商业价值。问题是，它们未必会成为这个时代真正具有定义性的公司。

如果所有人都能用 AI 写代码、生成内容、处理客户需求，那么“我用了 AI”就不再是一项战略。真正有价值的问题是：以前有哪些事情因为成本太高、组织太大、专业协作太复杂而根本不能做，现在第一次变得可能？又有哪些事情今天仍然做不到，但随着模型再进步一两代，就会突然跨过商业可行性的门槛？

创业者应该去找这些问题。

02

创业公司是防止经济陷入停滞的核心力量

并不是每个人都适合创业，但我认为，初创企业是整个商业世界中最酷的事物。

创业当然非常痛苦，它会让人感到疯狂、恐惧，承受巨大的压力，也会让你不断面对自己的无知和局限。但它同时又非常有趣、非常美妙，因为你可以和一群人一起，把一件原本不存在的事情变成现实。

初创企业是防止经济陷入停滞的核心力量。公司发展到一定阶段，往往会自然而然地走向平庸：它们开始保护现有收入，避免内部冲突，用已经成功的经验解释新世界。初创公司没有这些包袱，所以它们能尝试大公司不愿意尝试的方向，也能迫使整个市场重新进化。

如果我们关于AI将带来巨大变革的判断是正确的，那么初创企业还承担着另一项重要作用：确保这项技术的力量能够在整个经济和社会中广泛分布，而不是只集中在少数几家公司、少数模型或少数基础设施拥有者手中。

今天真正需要警惕的，不是“AI会不会太强”这么抽象的问题，而是强大的智能最终被谁控制、谁有权使用、谁能从中获得收益。如果最先进的智能和算力长期集中在极少数机构手中，大多数人就只能被动接受规则。

所以，我现在越来越关心一条分岔的道路：我们最终走向的是AI威权主义，还是自由？

我希望智能变得充沛、便宜，能够被广泛使用。我也希望人们每年拥有更多自由和自主权，能花更多时间做自己真正想做的事情，并且感觉生活质量和时间价值都在逐年提高。只有这样，我们才有机会避免权力过度集中，或者经济因为机会被少数人锁住而陷入崩溃。

你完全可以通过创办一家成功的初创企业，为解决权力集中问题提供帮助。这不要求你每天讨论宏大的政治哲学，你只需要把一种原本掌握在少数大机构手中的能力，变成普通公司、专业人士和个人也能使用的产品。

很多人会担心，超级智能一旦出现，创业是不是就结束了，经济是不是也走到了终点。我认为这种说法显然是错误的。

以下两件事并不矛盾：一方面，创造超级智能可能是商业史乃至人类社会史上最重大的事件；另一方面，它也可能在某种未来的新公司面前显得微不足道。我希望今天的创业者中，有人能够开创这样的事业。

人的欲望、创造冲动和对意义的追求不会因为技术进步而消失。即使机器能够做饭，人和人一起准备食物、一起吃饭，仍然会很重要，因为那不只是生产食物，也是爱和关系的表达。

技术会替代一部分旧任务，但人会继续创造新的任务、新的标准和新的价值。

这也是为什么我不认为AI会让所有人进入一种无所事事的状态。模型越来越强，但我认识的人并没有因此变得更闲，很多人反而更忙。生产率提高以后，人的期望也会提高，我们会想做更多，也会给彼此创造更多新的事情。

所以，所谓“历史的终结”“经济的终结”，只是把人的需求想得过于静态。只要人还想创造、还想被需要、还想证明自己能够做到什么，新的公司和新的市场就会不断出现。

03

战略最难的部分，是什么？

很多人以为，战略就是找到一个好方向。其实，真正难的往往不是发现好方向，而是在几个好方向之间做取舍。

OpenAI刚开始的时候，我们大概十来个人，待在格雷格·布洛克曼的公寓里。第一天大家坐下来，说：“好，那我们干什么？是不是应该弄一块白板，讨论一下想法，或者写点论文？

我当时心里一咯噔：糟糕，我们到底干了什么？我们知道自己要“造AI”，但除此之外，很多事情都非常不清楚。真正找到节奏、想清楚该做什么，花了几年时间。

如果一件事不奏效，团队也没有新想法，把它砍掉其实不难。真正困难的是：某件事已经做得非常好，你什么时候决定砍掉其他同样不错的东西，让这件最重要的事变得更好？

GPT-3 开始跑通的时候，我们关掉了当时也非常兴奋的机器人方向，让公司的主线聚焦。后来编程智能体开始起飞，我们又把更多算力和精力集中到Codex，Sora 和浏览器等方向因此被放下。

不是因为Sora不成功。它其实非常成功，也已经投入了大量资源。问题在于，把这些算力、人才和注意力投入编程智能体，在那个阶段对公司的使命更重要。

这种决定通常不是在某一次会议里突然拍板的。它更像一个渐进的认知过程：你慢慢意识到，这些算力、这些人、这个产品方向有了更重要的用途，然后痛苦地做出决定。

项目背后不是几张表格，而是一群投入了大量心血的人。你等于告诉他们：“我们知道你做得很好，但公司现在必须把资源转向另一件事。”他们当然不会高兴，但如果大家理解公司的使命，也理解不做这次调整的风险，很多人最后会说：“好，这对使命来说是正确的事。”

Codex是另一个例子。当时我们在编程产品上落后于竞争对手，用一款编程应用去追赶，看起来像一次很危险的任务。普遍共识是，别人已经形成势能，你还要正面硬冲，是一件很蠢的事。

但我们认为，编程是极少数会快速定型的关键战场之一，它不仅能直接创造经济价值，对 AI 的递归式自我改进也非常重要，所以我们不能放弃。

我们把这个非常难、但极其重要的任务交给一个团队。他们最后做出了一件真正罕见的事。如果当初我们没有直接开口，没有明确告诉团队“这件事必须做”，它就不会发生。

大部分时候，如果一件事不重要，你就应该离开。只有当一个战场与长期使命直接相关、即将快速定型，而且失去之后很难再进入，你才值得集中最好的资源去追。

我其实不太做那种从二十年后的未来精确倒推今天的规划。我只保留少数几件对未来非常坚定的信念，用它们决定大方向；剩下的事情，从当下往前推：今年能做什么，下个季度能做什么，眼下最关键的障碍是什么。

很多人对未来抱有太多信念，形成一整套僵硬的世界观，然后把现实硬往里面塞。这非常危险。更有用的做法是：对未来只保留少数几件深信不疑的事，其他部分始终保持灵活，同时守住核心。

对我来说，长期以来最核心的目标就是让智能变得充沛，并且避免它造成权力的怪异集中。

任何时候，我都会判断什么是通往这个目标的关键路径。具体产品可以调整，资源可以转移，组织也可以重构，但目标不能因为眼前的噪声随意改变。

04

谁决定了，公司能不能越跑越快？

创业者经常问，怎样让公司随着规模扩大越走越快，而不是人越来越多、动作越来越慢？

我的答案是：九成取决于你把什么人放在关键岗位上。当然还有运营节奏、管理方法、会议机制等手段，但最主要的还是人。

我看一个关键岗位候选人时，会特别关注一件事：他是一个快节奏的人，还是一个慢节奏的人？这里说的快，不是每天制造紧张感，也不是不停催别人，而是他能不能迅速抓住关键问题、推动决策、承担结果，不让组织长期停留在模糊状态。

最理想的情况，是你以前和他共事过。多数时候，公司高管应该从内部提拔，因为长期合作比面试更能看清一个人的判断、节奏和责任感。真需要从外部招聘时，就要花大量时间和他交流，做足够深入的背景调查，并且尽可能先找一个真实项目合作，看看他在实际压力下怎么工作。

我还坚定地相信，人应该继续打磨自己的长板，而不是把大量时间花在那些自己根本不擅长、这辈子也很难真正擅长的事情上。

我可能不是最好的产品负责人，但这不意味着我无法判断一个优秀的产品负责人。商业圈里有一种说法：你只能招聘自己非常了解的领域里的人。我不相信。你不需要比一个人更懂他的专业，才能判断他是否优秀。真正优秀的人讲半个小时，你通常就能感觉到他对问题的理解深度完全不同。

有一类能力可以学习，却很难通过课堂直接教会。真正有效的方式，是靠近一个在这方面极其优秀的人，跟他一起开会，观察他怎样提问、怎样判断、怎样做决定，然后自己模仿和练习。很多高手无法把自己的直觉完整讲出来，但你可以通过共同工作学会。

组织协同也不仅发生在公司内部。AI 的产业链非常长，从研究机构、芯片公司到能源企业、数据中心供应商，所有人都需要围绕一个长期判断共同投入。

你不能只是对供应商说：“我需要你在某个日期交付这批芯片、这台涡轮机。”这样说完，对方转身仍然会忙自己的优先级。你要花时间让他看到下一代模型能做什么、研究进展到了哪里，以及为什么这件事值得他把你排在更高优先级。

最重要的是，让对方相信使命，再尽可能让双方利益一致。

我认为股份制公司是一项被严重低估的伟大发明。它让一群原本互不认识、专业不同、目标也不完全相同的人，可以围绕一个共同目标承担风险，并且分享长期回报。当产业链越来越复杂，单靠命令和合同往往不够，真正有力量的是使命与利益的共同绑定。

所以，公司使命不能只是墙上的一句话。它必须落实到资源投向哪里，谁获得更大的责任，谁分享长期收益，以及在几个都不错的项目之间，公司为什么选择其中一个。

05

创业者则要学会在混乱中继续行动

做AI产品还有一个非常实际的问题：怎样区分真趋势和假趋势？

假趋势的典型特征是大量炒作。人们买回来，尝试一次，却没有真正喜欢，也不会围绕它重新设计自己的生活方式，最后产品只能放在架子上。

真趋势更像 ChatGPT。用户不一定每天都在社交媒体上讨论它，但它会一直留在生活和工作里。忙的时候一天用几个小时，闲的时候可能很少用，可一旦遇到问题，人们就会自然地想起它。

判断公司内部一个方向是真趋势还是假趋势，也可以使用同一条原则：它是不是真的深、真的持久？用户只是被新鲜感吸引，还是已经把关键工作交给产品？投放停止以后，他还会不会回来？产品消失以后，他会不会立刻寻找替代方案？

今天的很多创业公司，整体形态依然和十年前差不多，只是在边角上做了调整：少招几个人，多买一些模型调用额度，多用一点Codex。我认为这远远不够。

如果底层生产能力已经发生变化，公司的产品形态、团队结构、决策速度和增长方式就应该出现更深的改变。当然，创业者很难在一开始就知道完整答案。职业生涯早期怀疑自己，不相信自己能成就一番惊天动地的事业，是非常自然的，我也经历过这些。

创办一家初创公司，感觉非常疯狂，压力也会非常大。我的第一家初创公司进展得并不顺利，那段时期对我来说非常艰难。我犯过很多错误，也在不少事情上失败过。

怎样才能在长期混乱中工作？只能靠练。

有些道理，你脑子里理解了，不代表情绪上能够承受。你必须反复经历，才会逐渐相信：这一次不会要了你的命；你现在还不知道怎么解决，但最后总能找到办法。

我在YC和创始人交流时，经常能从一个人谈论坏消息时的情绪反应，看出他是刚开始创业，还是已经做了几年。新创始人第一次遇到“公司可能要完了”的问题，会觉得天塌下来了；经历过很多次之后，问题依然令人难受，但你知道，前面那些时刻都活过来了，这次也有机会解决。

多数人认为，糟糕经历的反面是好经历。换个角度看，糟糕经历真正的反面，其实是没有经历。那些混乱、失败和痛苦，最终会构成一个创业者判断力的厚度。

如果你最高层级的愿景是清晰的，但最初几步很模糊，这并不一定是坏事。宏大的构想经常如此。你不能因为路线图还不完整就退缩，但你仍然必须采取行动，即使第一步并不完美，也要先向前推进。OpenAI 最开始的几步同样很不完美。

我们未来可能长期面对算力短缺。我从未见过像算力这样的商品，市场对足够高质量、价格足够低廉的智能，需求似乎没有明确上限。

这让我想起早期计算机革命时的一些言论，当时有人认为，个人电脑根本不需要那么大的内存。后来事实证明，只要能力和成本允许，人们就会不断构想出更多、更好的用途。

AI 也会发生同样的事情。六年半以前，全球Token使用量最高的记录保持者，可能还是一位OpenAI员工，每个月大约使用 100万Token；现在，大型用户的使用量已经进入极高的级别。按照这个增长速度，再过几年，今天听起来夸张的Token消耗也可能成为常态。

这是一个预测，而不是已经发生的事实。但它反映了我的核心判断：智能越便宜、越可靠，人类创造出来的新需求就会越多。技术不会让所有问题消失，它会让我们有能力看到下一批更难的问题。

未来一段时间，模型能力还会快速进步，我们可能会经历一段非常陡峭的时期。我不能保证每一个预测都准确，也不能保证每一家AI公司都能成功。但我仍然认为，现在是创业的最佳时机。

山姆·奥尔特曼这场访谈最有价值的地方，不在于给出某个确定答案，而在于重申了一种创业者应有的姿态：当世界变化越来越快，既不要用“创业已经结束”来逃避，也不要把“智能无处不在”误解为人不再重要。

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