Altman announced OpenAI's "small goal": to invest 1 trillion in infrastructure within a year and achieve fully automated "AI researchers" by 2028

美東時間 28 日週二，OpenAI 宣佈公司重組完成後，CEO Sam Altman 和首席科學家 Jakub Pachocki 通過一小時直播首次公開了實現超級智能的具體時間表。公司已承諾在數據中心基礎設施上投入約 1.4 萬億美元，對應約 30 吉瓦的算力容量，並計劃建立每週新增 1 吉瓦算力的"基礎設施工廠"。

Jakub Pachocki 在直播中表示，深度學習可能在不到十年內將人類帶入超級智能時代。OpenAI 設定了兩個關鍵節點：2026 年 9 月實現 AI 研究實習生，能夠通過消耗大量計算資源有效加速內部研究；2028 年 3 月實現全自動 AI 研究員，可自主完成大型研究項目。

Sam Altman 強調，為支撐這一時間表，OpenAI 正從 AI 助手轉型為平台服務商，目標是讓外部開發者在其平台上創造的價值超過 OpenAI 自身創造的價值。他表示，公司最終需要達到數千億美元年收入以支撐基建投資，企業服務和消費者業務都將是重要收入來源，IPO 是最可能的融資路徑。

OpenAI 的內部模型目前尚未遠超已發佈的版本，但對在 2026 年 9 月前實現重大飛躍非常樂觀。預計到 2026 年 9 月，極有可能見證模型質量的巨大飛躍。此外，預計未來數月乃至數年內還會有重大進展。

OpenAI 並未給出發佈 GPT-6 的具體時間表，但表示產品發佈的節奏將不再與研究計劃嚴格綁定。例如 GPT-5 首次將推理模型作為旗艦產品推出，這本身就是一個重大的集成性工作。但可以確定，未來六個月內、甚至更早，模型能力將有巨大飛躍。

此次直播圍繞研究、產品和基礎設施三大支柱展開，披露了 OpenAI 對 AGI 發展路徑、安全框架和商業模式的最新思考。公司同時公佈了新的組織架構，由非營利性質的 OpenAI 基金會控制公共利益公司 OpenAI 集團，前者初期持有後者約 26% 股權。

Jakub Pachocki 詳細闡述了 OpenAI 的研究路線圖，核心聚焦於深度學習的規模化訓練。他指出，AGI 這個詞可能低估了技術進步的潛在規模，OpenAI 內部相信距離實現超級智能——在眾多關鍵維度上超越所有人類的系統——可能已不足十年。

OpenAI 使用"任務時間跨度"來衡量模型能力進展，即模型完成任務所需時間與人類專家的對比。當前一代模型的水平約為 5 小時，可從其在國際數學或信息學奧林匹克競賽中與頂尖選手相媲美的表現看出。Jakub 表示，這個時間跨度將繼續快速延伸，不僅源於算法創新，也來自"上下文計算"或"測試時計算"等新維度的規模化。

基於這些預期，OpenAI 設定了明確的內部目標。2026 年 9 月前，開發出能力足夠強的 AI 研究實習生，能夠通過消耗大量計算資源有意義地加速內部研究人員工作。更長遠的目標是在 2028 年 3 月前，開發出能夠自主完成大型研究項目的全自動 AI 研究員。Jakub 強調，整個研究計劃圍繞一個核心展開：加速科學發現和新技術發展，這將從根本上改變人類技術進步的速度。

Sam Altman 在問答環節中補充，AGI 的到來將是一個持續數年的過渡過程，而非單一時間點。他特別指出 2028 年這個節點，屆時科學研究將完全由 AI 自動化，AI 系統將能夠推動科學前沿發展。關於內部模型進展，他表示並未雪藏某個極其強大的模型，但有許多已開發的技術組件，當這些組件組合在一起時將帶來巨大能力飛躍，預計未來六個月內模型能力將有顯著提升。

隨着系統能力向超級智能邁進，Jakub Pachocki 提出了一個將安全問題結構化的五層框架，從模型最核心的內部因素延伸到最外部的系統保障。

最核心的是價值對齊，關乎 AI 最根本"關心"的是什麼。Jakub 解釋，當系統變得極其聰明、思考時間極長、處理的問題超越人類能力極限時，給出完全無懈可擊的指令會變得異常困難，因此必須依賴更深層次的對齊。第二層是目標對齊，關注 AI 如何與人互動以及遵循指令的表現。第三層是可靠性，即 AI 能否準確校準預測、在簡單任務上保持可靠並在困難任務上表達不確定性。第四層是對抗性魯棒性，側重於 AI 能否抵禦來自人類或其他 AI 對手的蓄意攻擊。最外層是系統性安全，包括系統安全性、AI 可訪問的數據範圍、可使用的設備等外部限制。

Jakub 特別介紹了一項名為"思維鏈忠實度"的研究方向。這項可解釋性技術的核心思想是，在訓練過程中刻意讓模型內部推理的某些部分不受監督，從而讓這部分推理過程能夠更忠實地反映模型真實所思所想。他表示，經驗性結果非常理想，OpenAI 內部大量使用該技術來理解模型訓練過程中的演變，並與外部合作者成功用它研究模型的欺騙傾向。

這項技術具有可擴展性，但也很脆弱，要求在算法和產品設計中劃定清晰界限。例如，ChatGPT 中對思維鏈進行總結的功能，就是為了避免將完整思維鏈直接暴露給用户。Jakub 解釋，如果思維鏈完全可見，它就會成為用户體驗的一部分，久而久之就很難再對其保持無監督狀態。

Altman 以前所未有的透明度公開了 OpenAI 的基礎設施建設計劃。Altman 週二表示，截至目前 OpenAI 已承諾建設總計超過 30 吉瓦（GW）的基礎設施，對應未來數年內總計約 1.4 萬億美元投資。這些承諾基於 OpenAI 目前對收入增長和融資能力的評估。

這一投資涉及眾多合作伙伴，包括 AMD、博通、谷歌、微軟、英偉達、甲骨文、軟銀等芯片、數據中心、能源和製造領域的公司。Altman 強調，1.4 萬億美元只是起點，OpenAI 正在積極討論更宏大的願景。

Altman 表示，OpenAI 的願景是建立一個基礎設施工廠，能夠以每週 1GW 的速度創造算力，同時將成本大幅降低，目標是在設備的 5 年生命週期內，將每 GW 成本降至約 200 億美元。他承認，實現這一願景需要海量創新、更深入的合作、巨大的收入增長，甚至需要重新調整 OpenAI 在機器人領域的思路，讓機器人幫助建設數據中心。

Altman 在問答環節中指出，要支撐 1.4 萬億美元的投資，公司年收入最終需要達到數千億美元，"我們正處在通往這一目標的陡峭增長曲線上"。他預計企業服務將是重要收入驅動力，但也看到了從消費者獲取收入的方式，不僅限於月度付費訂閲，還包括新產品和設備等。

關於 IPO 計劃，Altman 表示，考慮到公司巨大的資本需求和規模，IPO 是最可能的路徑，但目前沒有具體計劃或時間表。"考慮到我們的資本需求以及公司規模，可以説這對我們而言是最可能的路徑，"他説。

Sam Altman 闡述了 OpenAI 在產品層面的戰略演進。他表示，過去 OpenAI 的產品形態主要是以 ChatGPT 為代表的 AI 超級助手，現在正朝着更宏大的目標演進——成為一個平台，一個其他人可以在其上構建應用和服務的"AI 雲"。

Altman 引用比爾·蓋茨的觀點定義平台成功：當其他人基於平台創造的價值超過平台構建者自身創造的價值時，平台就成功了。這正是 OpenAI 明年的目標。他表示，憑藉現有的技術、用户基礎和框架，OpenAI 能夠推動全世界在其平台上創建出驚人的新公司、服務和應用。

為實現平台化轉型，Altman 強調了兩個基礎原則。首先是用户自由，如果 OpenAI 要成為供全世界不同人羣使用的平台，就必須承認人們有截然不同的需求。雖然會有一些寬泛的邊界，但 OpenAI 希望用户在使用 AI 時擁有大量控制權和定製化能力。他多次重申"像對待成年人一樣對待成年用户"的原則，承諾隨着年齡驗證等機制完善，將給予成年用户更大的自由度，尤其在創作等領域會大幅放寬限制。

其次是隱私保護。Altman 指出，隨着 AI 成為基礎平台，人們與 AI 的互動方式非常私密，會像對醫生、律師或配偶一樣與之交談，分享生活中最隱秘的細節，因此需要以不同於以往技術的方式思考隱私問題。

在產品規劃上，OpenAI 描繪了一個層級架構：底層是芯片、機架、數據中心和能源等硬件基礎；中間層在硬件之上訓練模型並構建賬户體系；應用層推出了名為 Atlas 的瀏覽器，並計劃未來幾年推出硬件設備；最令人興奮的是頂層的生態系統，人們將利用 OpenAI 的 API、ChatGPT 內的應用、企業平台和賬户構建服務。

為支持上述計劃並確保服務於核心使命，OpenAI 對公司架構進行了重大調整。新架構由兩部分組成：頂端是非營利性質的 OpenAI 基金會，擁有對公司的最終控制權，董事會隸屬於基金會；基金會之下是公共利益公司 OpenAI 集團。

基金會將掌控 OpenAI 集團，初期持有其約 26% 股權，如果公司表現出色這一比例未來還可能增加。Altman 表示，基金會的目標是成為有史以來最大的非營利組織，利用其資源追求 AI 帶來的最大化社會福祉。OpenAI 集團將更像普通公司一樣運作，以便吸引研究所需的龐大資源，但依然受到與基金會相同的使命約束，尤其在安全問題上必須以使命為唯一準則。

基金會公佈了兩個初步重點方向。首先是投入 250 億美元利用 AI 幫助治癒疾病，資金將用於生成數據、提供計算資源、資助科學家等。其次是 AI 韌性，這是一個比傳統 AI 安全更廣泛的概念。

聯合創始人 Wojciech Zaremba 解釋，先進 AI 的到來必然伴隨風險和顛覆，AI 韌性的目標是建立一個由眾多組織構成的生態系統共同解決這些問題。他用網絡安全行業發展類比：互聯網早期人們不敢在線輸入信用卡號，而現在龐大的網絡安全產業保護着關鍵基礎設施，使人們願意將最私密數據放在線上。同樣，AI 領域也需要一個"AI 韌性層"，OpenAI 基金會將幫助催生這樣一個生態系統。以生物風險為例，韌性不僅包括在模型層面阻止病毒學相關查詢，還包括建立快速響應機制，以便在問題發生時有效應對。