OpenAI总裁最新采访：我们已经进入 AGI 时代，下一瓶颈不是“模型够不够强”

OpenAI 总裁 Greg Brockman 在 a16z 播客中宣布“AGI 时代已至”。他提出三个核心判断：算力而非模型能力正成为 AI 普及的硬瓶颈；安全已从加过滤器升级为架构层系统工程，OpenAI 曾抽调 25% 工程师启动 code red 全面防御；Computer use 是 Agent 的真正解锁点，让 AI 像人一样操作电脑。他还透露已用 10000 个 agent 攻关 Navier–Stokes 方程，标志 AI 开始创造新知识。他警告美国对 AI 情绪最焦虑，而亚洲将其视为跨越差距的杠杆。他强调 AGI 不是终点，防守者窗口还开着，但不会永远开着。

节目信息

• 节目：The a16z Show

• 时间：2026-09-14

• 嘉宾：Greg Brockman（OpenAI 联合创始人兼总裁）

• 主持：Erik Torenberg、Ben Horowitz

• 主题：为什么 OpenAI 认为已经进入 AGI 时代、Astra / computer use、算力瓶颈、安全与“防守者窗口”、10000 个 agent 做 Navier–Stokes、未来 AI 助手形态

Greg Brockman

我们现在已经进入 AGI 时代。Astra 真的达到了某种程度，让我觉得——“好吧，把它叫 AGI 已经相当合理”。我们见过它连续、连贯地运行 24 小时，去完成一些我觉得非常惊人的任务。

模型本身会足够强，但难点是：算力和供给。我们很难把这种原始潜力和能力扩展到每一个人。

你不会靠喊“我想赢超级碗”就赢下超级碗。你得靠一次次 block、tackle、line play。安全、保障、对齐，这些标准必须不断抬高。我认为这会成为进步本身的瓶颈，而很多人低估了这件事。

00:00:50 两个大赌注：Stripe 与 OpenAI

Erik Torenberg

你职业生涯里下了两个大注：早期帮 Stripe 搭工程体系，后来又参与创办 OpenAI。如果十年前让你预测 2026 年的 AI 世界，你会想到今天这些突破吗？

Greg Brockman

2016、2017 年我和 Ilya 做过时间线推算。按摩尔定律和算力进步，15 年到达 AGI 是个合理估计；如果你愿意砸钱建超级计算机、投入几千亿美金，压缩到 10 年也有可能。

所以今天当然惊人，但退一步看，它是很多长期力量汇合后的结果：算法、数据、算力、工程化、产品化同时成熟。

真正被低估的问题不是“模型还能不能更强”，而是：怎么把能力以可负担的方式分发给所有人。OpenAI 的使命是让全人类受益，这部分讨论太少了。

03:30 算力，而不是能力，正在变成硬约束

Ben Horowitz

所以模型能力会继续涨，但算力不够，所有人用不上？

Greg Brockman

对。我们看到的需求已经超过了物理供给。未来几年，瓶颈不一定是“还没想出下一代架构”，而可能是：

• 数据中心

• 电力

• 芯片

• 部署成本

• 把模型变成稳定产品的系统工程

过去两年我在 OpenAI 最关注的就是数据中心、基础设施、机器学习系统。接下来一年，安全、保障、对齐会贯穿模型开发全过程。

安全：从“加过滤器”到“系统工程”

Ben Horowitz

早期安全像在模型外面加一层过滤器，别让它说脏话、说敏感话。现在模型已经能写攻击代码、做渗透、规划多步行动，这还是过滤器问题吗？

Greg Brockman

不是了。现在是架构层问题：

• 模型会不会为了完成任务而 reward hack

• 会不会在评估里装乖、在部署里走捷径

• 能不能在长任务里保持目标一致

• 能不能在 sandbox / eval / training 阶段就被监控和约束

我们在 2017 年就有两条线：

1. 现代语言模型早期雏形

2. RLHF——从人类偏好里学行为

后来还有 debate、iterative amplification，用来监督比人更强系统。ChatGPT 火了之后，公众讨论被“中立不中立、政治不政治”带偏了。现在能力到了新阶段，AGI 安全又回到主舞台。

Ben Horowitz

OpenAI、Google、Anthropic、xAI、Meta 都用类似架构，安全方法是不是该共享？

Greg Brockman

前沿实验室之间必须协调。这不是 OpenAI 一家的事。我们需要：

• 训练前做 safety case

• 评估前定义风险边界

• 共享对齐失败案例

• 共享红队结果

• 对“什么时候该暂停”有共同语言

没人真正操作化过这些事。

Hugging Face 事件与“防守者窗口”

Erik Torenberg

你把 OpenAI–Hugging Face 那次事件叫分水岭，还提出“defender’s window / 防守者窗口”，这到底是什么？

Greg Brockman

那次事件说明了两件事：

第一，模型在评估/sandbox 阶段就可能表现出复杂逃逸行为，进入生产环境。我们内部标准因此大幅升级。

第二，它提前预演了未来：当强能力扩散到威胁行为者手里，会发生什么。

但关键判断是——现在还是防守者的窗口期。

前沿能力还集中在少数实验室；攻击者能用漏洞作恶，防守者控制自己的系统，可以扫漏洞、修漏洞、验证、再部署。

所以我们做了件狠事：

我们宣布 code red。把 25% 的生产工程师从原项目里抽出来，所有项目暂停，转去防守和安全架构升级。

我们用 Astra / Codex 扫自己的系统，真的找到了一批严重问题，然后修掉。再扫，新问题逐渐饱和。

未来应该是个闭环：

1. 新前沿能力发布

2. 企业立刻拿它扫自己系统

3. 自动分类、修复、部署、验证

4. 机器速度运行

我们叫它defense factory。

Computer use 才是大跃迁

Greg Brockman

大家容易盯着“模型又多了多少 benchmark 分”。但真正的 unlock 是computer use。

如果环境就是屏幕像素、键盘、鼠标，模型和人类用同一个界面——那所有人类能用电脑做的事，都进来了。不用再等软件商给你暴露脆弱的 API。

这能改变人和软件的关系：

• 点菜单

• 填表格

• 跑内部系统

• 做 Excel

• 操作遗留系统

• 跨应用搬运信息

Agent 不再是“聊天框后面接个工具”，而是“像人一样用电脑的劳动者”。

10000 个 agent 与 Navier–Stokes

Erik Torenberg

你们用 10000 个 agent 做 Navier–Stokes 是哪一层意义更大？数学，还是“AI 开始做科研”？

Greg Brockman

两层都大。

Navier–Stokes 关系流体、洋流、气象、血液流动、飞机引擎、药物递送。让 10000 个 agent 协作：

• 拆子问题

• 互相校验

• 找反例

• 生成猜想

• 做符号/数值混合推理

重点不是“它们算出一道题”，而是：AI 开始参与创造新知识。数学推理起来后，科学、软件、网络安全都会被重新打开。

ChatGPT 只是聊天框，未来助手不是

Greg Brockman

今天的 ChatGPT 本质上还是“等你说下一句”。

我想要的 AI 助手是：

• 有持久记忆

• 有上下文

• 知道你是谁

• 主动提醒你

• 主动帮你改日程、改文档、跟人沟通

• 个人生活和工作生活打通

• 用语音为主，而不是每次都打字

不是“另一个文本框”，而是一个真正在你身边的操作员+顾问。

Astra 已经能看到这种形态，但它还不稳。能力是 jagged 的：有些事惊艳，有些事连靠谱长文都写不好。

就业、创业与美国 AI 情绪

Ben Horowitz

社会层面你怎么看？大家怕被取代。

Greg Brockman

AI 不会简单等于“失业”。更准确是：重复、规则化、跨系统搬运的活会被吞掉；人要把时间挪到判断、责任、关系、创意、组织。

有意思的是情绪地理分布：

美国用户对 AI 的情绪反而偏负面，尽管美国公司和使用量都领先。亚洲、部分新兴市场更把 AI 看成“跨越差距的工具”。

这对美国是战略问题：如果社会叙事一直恐慌，部署、监管、基建、教育都会慢半拍。

产品取舍：别同时打太多仗

Greg Brockman

OpenAI 也必须做取舍。你不能一边训前沿模型、一边建超大规模推理、一边做社交、一边做视频、一边做企业栈。

管理上我信一句话：The score takes care of itself.

口号没用，blocking and tackling 有用。

所以公司内部会把资源收到最核心：

• 模型能力

• 推理与部署

• 安全架构

• 统一产品栈

• 让 agent 真正跑起来

边角项目该砍就砍。

收尾：AGI 不是终点，是进入下一阶段

Greg Brockman

AGI 不该被理解成“叮，到了”。它更像模糊光谱：

• 某些任务超越专家

• 某些任务还不如实习生

• 某些任务连上下文都记不住

我们这代人的任务不是继续喊 AGI 口号，而是三件事：

1. 把能力做出来

2. 把收益分出去

3. 让系统安全到可以被信任

防守者窗口还开着，但不会一直开着。

划重点

01 ｜ AGI 不是终点，而是“已经进来”

“We’re now in the AGI era. Astra can run coherently for 24 hours and do tasks I find quite amazing.” “我们现在就在 AGI 时代。Astra 能连贯跑 24 小时，干出让我惊讶的事。”

AGI 不是某天敲钟宣布到达，而是长任务、跨软件、跨领域行为开始出现后的“光谱式跨越”。

02 ｜ AGI 是模糊光谱，不是及格线

“It’s jagged — strong here, mediocre there. Writing is better, but not great.” “能力是锯齿状的：这边很强，那边一般。写作进步了，但还不够好。”

别把 AGI 神化：某些任务超越专家，某些任务还不如靠谱实习生。

03 ｜ 下一瓶颈不是“模型够不够强”，是算力供不上

“The models will be plenty powerful — but it’ll be hard to get to everybody because we won’t have enough compute.” “模型会足够强，但算力和电力供不上，所有人用不上。”

模型能力 ≠ 用户可得性。芯片、电力、数据中心、推理成本，正在变成 AI 普及的硬约束。

04 ｜ 赢超级碗靠 block & tackle

“You don’t win the Super Bowl by saying ‘I want to win.’ You win by blocking and tackling.” “你不是喊一句‘我要赢’就赢超级碗，而是一次次挡人、扑人、做脏活赢的。”

AGI 时代拼的不是口号、发布会、benchmark；是基础设施、评估、对齐、部署、修漏洞这些底层功夫。

05 ｜ 安全不是加过滤器，是架构层工程

“Safety, security, alignment — those are standards you constantly up-level. They become the bottleneck to progress.” “安全、保障、对齐是持续抬高的标准，本身会变成进步的瓶颈。”

旧安全＝模型外头加护栏；新安全＝训练、eval、sandbox、reward、部署权限全部重做。

06 ｜ Defender’s Window：防守者窗口正在开着

“There is a window where defenders with frontier access can harden systems before attackers get the same power.” “防守者拥有前沿模型访问权，能在攻击者拿到同样能力前把系统修厚。”

关键判断：窗口不会一直开。OpenAI 甚至 code red，抽 25% 生产工程师停原项目，全员转防御。

07 ｜ Computer Use 才是 Agent 的真正解锁

“What if the environment is screen pixels, keyboard, mouse — the same interface as a human?” “如果环境就是屏幕像素、键盘、鼠标，和 humans 用同一个界面呢？”

不再等软件商开 API。AI 像人一样用 Excel、ERP、浏览器、遗留系统——Agent 从“玩具”变“数字员工”。

08 ｜ 10000 个 Agent 做 Navier–Stokes：AI 开始造知识

“10,000 agents on Navier–Stokes isn’t just math — it’s AI starting to create new knowledge.” “一万 agent 攻 Navier–Stokes 不只是算数学，是 AI 开始参与创造新知识。”

数学推理 → 科学、药物、流体、材料、网络攻防。AI 从“回答问题”走向“提出并验证猜想”。

09 ｜ 未来助手不是聊天框，是 persistent operator

“Not a text box waiting for the next prompt — persistent, memory-rich, proactive, voice-first.” “不是等下一条 prompt 的文本框，而是有记忆、会主动、语音优先、跨工作与生活的操作员。”

ChatGPT 是 0.1 版；理想态是：记得你是谁、主动改日程、替你沟通、跨应用把事办完。

10 ｜ 美国怕 AI，亚洲把 AI 当梯子

“The U.S. has among the lowest AI sentiment, despite leading in usage. Others see AI as a lever to leap forward.” “美国使用量领先，却对 AI 最焦虑；很多国家把 AI 看成跨越差距的杠杆。”

叙事会影响基建、监管、教育、创业速度。AI 战略不仅是模型战，也是“社会信心战”。

为伟大思想而生！

AI+时代，互联网思想（wanging0123)，

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