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大家好，我是安德鲁·梅恩，这是OpenAI播客。今天，我们的嘉宾是OpenAI的首席财务官莎拉·弗莱尔，以及Khosla Ventures的传奇投资者维诺德·科斯拉。在这次讨论中，我们将谈论人工智能生态系统的现状，我们是否处于泡沫之中，以及随着人工智能的发展，初创公司和投资者如何才能成功。
不像Netflix这样的公司，它们每天运行很多小时，我更多地把它看作是基础设施，就像电力一样。今天的需求受限于计算资源的可用性，而非其他任何因素。我认为我们需要讨论的问题是，人们将做什么？
2025年是关于代理和情感编码的。现在是2026年。2026年的故事是什么？我认为我们在2025年在情感编码方面已经成熟。我认为我们在代理方面还没有成熟。因此，代理，特别是多代理系统，将成熟到产生真正可见影响的程度。
无论你是一家企业，并且拥有多代理系统来完成完整任务，比如为你运行ERP系统，每天进行所有对账，每天进行应计，每天跟踪合同。我认为这是在企业方面。但今天，在消费者方面，你知道，计划一次旅行仍然很麻烦。那是一个多代理的事情，它需要考虑很多不同的方面，从你的食物偏好到餐厅预订，再到航班时刻表，以及你的个人日历。我认为这些将在一年后开始成熟。所以对此我非常兴奋。
我认为机器人模型和超越机器人领域的真实世界模型，比如通用直觉，都将在明年开始出现。所以我认为这些是值得关注的领域。还有一些常见功能，比如大型语言模型中的记忆，大型语言模型中的持续学习，以及减少幻觉的影响。这些都是我可以继续谈论的领域。人工智能今天表现不佳的领域大约有六个，这些都将开始得到解决。是的。
我认为从根本上说，维诺德所说的是，2026年是弥合这种能力差距的开始。所以我们知道的是，我们已经把巨大的智能交给了人们，对吗？我们把法拉利的钥匙交给了他们，但他们才刚刚开始学习如何把它开上路。我们需要给消费者提供越来越多简单的方法，让他们从ChatGPT只是一个聊天机器人问答工具。大多数人今天只是用它来提问。但我们如何让它成为一个真正的任务执行者，为他们预订旅行，或者帮助他们就刚从医生那里听到的内容获得第二意见，或者让他们为患糖尿病的孩子制作菜单，对吗？我们如何帮助他们真正从简单的问题转向改善生活的实际成果？然后，在企业方面，也是同样的连续体。我们如何弥合能力差距？
我们从去年年底首席经济学家发布的《企业人工智能现状与企业报告》中了解到的一件事是，关于前沿企业与普通中等企业之间的差距。平均消息数量或中位数大约是6倍，这意味着前沿公司的使用量是普通公司的6倍。而且我们知道，前沿企业甚至还没有发挥到极致。因此对我们来说，重点是如何帮助消费者沿着这个连续体走向真正的代理任务工作？然后对于企业，我们如何为企业创造一个更复杂、垂直专业化的成果，让他们可以从一个非常简单的ChatGPT实施，一直到改变其业务最重要部分的东西。
对于医疗保健提供商，它可能是他们的药物发现过程。对于医院，它可能是病人入院到让病人回到社区的时间。对于一个非常大的零售商，它可能只是更大的购物篮尺寸，更高的转化率，以及更满意的客户。所以这是弥合能力差距的基础。
那么我可能会补充另一个观点。我们已经谈论了技术和能力将进步的许多领域。我敢猜测，今天使用人工智能的人中，无论是个人还是企业，只有个位数百分比的人甚至使用了人工智能30%的能力。因此，使用人工智能30%或50%能力的人的比例，更不用说80%了，将持续增加。我认为那是一个人们学习使用人工智能的十年旅程。我见过这种情况，一些评论员将采用曲线与能力曲线混淆。这就是你看到人们——这就是我正在提出的观点。
这是一个倍增器，因为今天我们有超过8亿人使用ChatGPT，每周有8亿消费者使用。但这个数字应该达到数十亿。那么他们使用了多少百分比的功能呢？这就像我们刚刚在家中通了电。我们已经给家里布线，他们也打开了灯，但他们不知道现在可以给家里供暖。他们可以做饭，可以卷发，对吗？现在你可以做很多事情。
我用过的一个类比是，电子邮件在1990年到2000年之间并没有真正变得更好。移动设备也没有，但使用量却大幅上升。问题不是，我们需要更好的电子邮件。我们需要更好的移动设备。而是人们只需要学习他们可以用它来做所有事情。对，是的。
以一种更复杂的方式，比如移动设备对我来说总是很有趣，因为当移动设备兴起时，人们只是把他们的桌面网站变成了移动网站。它们很难滚动，但我想你至少把它们放在口袋里了。但后来你意识到你有了GPS。所以现在你可以有优步，现在你可以用位置做事情，或者你手边有相机。好的，所以现在，是的，我可以给我所有的朋友拍照，但我也可以拍一张支票并存入我的银行账户。尽管我们应该解决纸质支票的问题。但这只是题外话。看起来我仍然可以拍一张照片，然后我的银行账户里就有钱了。是的。但是，你知道，这一切在移动设备对我们可用的时候就已经存在了。但只是人类的创造力能够投入其中。所以我认为你是对的。我甚至不知道我们是否需要比今天更多的智能来大幅增加成果。但是，当然，模型也将继续变得更智能。
你提到了健康，这是我们认为最重要的事情之一，也是风险很高的事情。想到几年前我们有了ChatGPT，并将其用于非常简单的应用程序，这有点令人着迷。而现在我们信任符合HIPAA标准的数据。你是否将此视为事物加速速度或程度的标志？还有其他类似的例子让你觉得，好的，现在我们知道我们达到了一个新的水平吗？
健康显然是我长期以来一直认为将通过使专业知识商品化来彻底改变健康的领域，在健康的所有领域。健康的问题在于监管。所以首先，人工智能能做什么有限制。而且人工智能不能合法地开处方，即使它比人类更擅长开处方。这不仅是FDA，实际上是超越FDA，进入美国医学协会，机构性地控制着这项功能。所以，在很多领域都会有既得利益者的阻力。如果你愿意，我想我们可以谈谈。但诊断仍然是一个限制，因为FDA控制着这一点。目前还没有人工智能被批准为医疗设备。所以，幸运的是，本届政府在快速推进和承担适当风险方面做得非常好。所以我很高兴看到那里的进展。
在健康方面，我们的数据显示，每周有2.3亿人向ChatGPT提问健康问题。66%的美国医生表示他们在日常工作中使用ChatGPT。我个人来说，我哥哥是英国的一名HDU医生。所以他的工作是，如果你去了急诊室，他们不知道如何分诊你，就会把你送到他那里。你有点不想见到他。他应该有。不过他很好。他很擅长他的工作，但这意味你情况不好。但他被期望拥有几乎百科全书般的知识，了解所有曾经存在的疾病。所以我总是举例说，他在苏格兰的阿伯丁工作。如果你得了疟疾出现，他不会想到这一点。这不在他的模式识别范围内。然而，这可能发生。我不知道。你去了某个地方度假。你被蚊子咬了。砰，你出现在阿伯丁的急诊室里。ChatGPT能做的或者模型能做的，实际上是对医生很好的增强，这就是为什么我认为66%的医生都在使用它。而且这个数字还在增长，对吗？你知道，可能已经高得多了。所以我认为这只是一个很好的例子，说明像健康这样的领域，我们正在受益于医生能够随时掌握最新研究，随时了解，比如说，某个人的药物治疗方案与他们作为个体正在经历和体验的已知相互作用。
但它也让消费者重新获得了一些自主权。所以现在我有机会提前研究我的症状可能意味着什么，这样我就可以与我的医生进行更充分的沟通。它让我可以获得第二意见，或者知道我想去寻求第二意见。它也，我们很快就会，你知道，去到这些极端的地方。但即使是像，嘿，我每天有20分钟的时间锻炼。我知道我患有1型糖尿病。我20分钟能做什么？或者我女儿对她吃的食物有一个有趣的问题。所以以前去餐厅吃饭都是一件非常令人沮丧的事情，因为我们几乎要问服务员很多问题。而现在我们可以拍下菜单，聊天机器人会建议她最可能点的菜。然后我们可以进行更简洁但更富有成效的对话，讨论什么会奏效。它只是改变了我们对吃饭的看法。它不再仅仅是关于食物，而是关于我们为什么一起出去吃饭。所以我认为所有这些都只是像健康这样的例子。它已经发生，并且会越来越好。然后回到维诺德的观点，我认为监管环境将不得不迎头赶上。
无论你处于何种体系之下，医疗保健的成本都在以超过每个国家GDP的增长速度增长。看起来我们需要人工智能。我们现在就需要它。而且，你知道，它会很有帮助。正如你所指出的，这是医疗智能成本首次逐年下降。但这伴随着对计算资源的巨大需求。而且我们有很多问题，你知道，我们想得到答案。当然人们可以看到对更多计算资源的需求，但OpenAI在计算资源方面的投资规模和范围是惊人的巨大。你知道，我们谈论的数字真的很难理解。OpenAI如何确定这种需求？你知道，你正在关注哪些指标来认为，是的，我们需要投入这么多？
所以，首先，我们正在努力确保我们持续投资计算资源，以匹配我们的收入增长速度。我们已经看到了同期计算资源与同期收入之间非常强的相关性。我给你举个例子。如果你回顾2023、2024和2025年，我们的计算资源分别是200兆瓦、600兆瓦，去年底达到了2吉瓦。与此对应，而且这很容易，因为数字是匹配的，我们在2023年结束时年化经常性收入（ARR）达到20亿美元。所以200兆瓦，20亿美元。我们在2024年结束时达到60亿美元。所以60亿美元，600兆瓦。去年我们结束时略高于200亿美元，200亿美元，2吉瓦。实际上，它一直在加速。所以即使你看看这条线的斜率，它也表明更多的计算资源，更多的收入。现在，肯定存在时间上的不匹配，因为我今天必须做出决定，以确保我们在2026年或2027年，甚至2028、2029和2030年都有计算资源。因为如果我今天不下订单，不发出创建数据中心的信号，它就不会在那里，对吗？今天，我们感到计算资源绝对受限。如果我们今天有更多的计算资源，我们可以推出更多的产品，训练更多的模型，探索更多的多模态事物。
所以，例如，即使在去年，我认为全球硬件投资总额也增加了约2200亿美元。这就是实际支出增加了多少。如果你看看芯片，芯片预测也类似地增加了约3340亿美元。所以这不仅仅是OpenAI。整个环境发出的信号是人工智能是真实的。我们正处于范式转变之中。我们需要投资，为人们提供他们所需的智能，以完成我们刚才谈到的所有事情，例如。
所以回到OpenAI内部，我们确实花了很多时间深入研究我们在消费者、企业和开发者方面的需求信号。我们首先考虑基础层面的马赛克是什么，比如在基础设施层，我们如何创造最大的选择性？所以我们希望是多云、多芯片的，这在基础设施层为我们提供了一个有趣的层面。在产品层再进一步，我们也希望变得更加多维度。所以我们以前只有一个产品，ChatGPT。今天我们有面向消费者的ChatGPT，其中包含所有功能，医疗保健等等。面向工作的ChatGPT，但我们也有Sora作为一个新平台。我们有一些变革性的研究项目。再进一步，我们还有一个商业模式生态系统，它正变得更加多维度。最初是单一订阅，因为我们推出了ChatGPT，需要一种方式来支付计算费用。我们现在有多个价格点。顺便说一句，第一个ChatGPT订阅者。我为此爱你。多种订阅。我们面向企业，采用了基于SaaS的定价。我们现在对发现高价值的地方采用基于信用的定价。人们愿意支付更多以获得更多。我们开始考虑商业和广告等方面。然后，当然，从长远来看，我喜欢这样的模式，例如，我们会不会采用许可模式来真正实现对齐？比如说在药物发现领域，如果我们授权我们的技术，你取得了突破。那种药物大卖，我们就能获得其所有销售额的一部分许可费。这对我们与客户来说是很好的对齐。
所以如果你考虑这三个层面，我实际上把它想象成一个魔方。所以我们从一个单一的块，一个CSP（云服务提供商）微软，一个芯片，一个产品，一个商业模式，到现在变成了一个完整的三维魔方。我喜欢魔方的一点是，我可能数字记得不完全对，但我认为它有43万亿亿种不同的状态。我上大学时总是对此感到震惊。所以现在就想象那个魔方在旋转。所以我们选择一个低延迟的芯片，配合像编码这样比人们预期快5倍的东西。我们可以为此收取高端订阅费。所以这就像你把魔方排好，一面有三种颜色。我们可以再次旋转魔方，说低延迟芯片，更快的图像生成，吸引更多免费用户。但这为最终可能出现的广告平台创造了更多库存。所以你可以开始看到，过去12个月的目标一直是创造越来越多的战略选择，让我能够持续支付我们所需的计算费用，以真正实现我们的使命，即为全人类的利益开发通用人工智能。
所以，你知道，简化来说，今天的需求只受限于计算资源的可用性，而非其他任何因素。无论是Sora还是更广泛的领域。然后是价格弹性，对计算资源的需求是无限的。所以我认为这就是思考它的方式。我们甚至还没有开始运用价格弹性杠杆。只是我们无法满足需求。而且它受限于计算资源。所以所有谈论泡沫之类的人，我认为，都走错了方向。他们对这种变化的规模以及API调用需要多少需求弹性一无所知。
作为OpenAI最早的投资者之一，你很早就下注了。你看到了它的发展方向，但你也看到了互联网泡沫。你看到了那里发生的一切，但你也看到了其他事情，比如移动革命。你看到这在其他领域也发生过。你提到了“广泛”这个词。你的信念是否就来源于它所触及的领域之多？听着，当我们投资时，我们只有一个简单的衡量标准。没有可看的预测，没有可看的产品计划，也没有可看的ChatGPT。它非常简单，就是这个想法。如果我们开发的智能接近人类智能，更不用说超越人类智能了，它的影响将是巨大的。所以这是一种模糊的方法，就像成功的后果将是非常重要的。那为什么不试试呢？还有这个有趣的泡沫概念。人们把泡沫等同于股价，这与投资者之间的恐惧和贪婪无关。所以我总是认为泡沫应该用API调用的数量来衡量。或者在人们所说的互联网泡沫中，它应该是互联网流量，而不是股价发生了什么，因为有人过度兴奋或不兴奋，一天之内他们可以从热爱英伟达到憎恨英伟达，因为它被高估了。这些波动不是现实。现实是底层的API调用数量。如果你看看互联网泡沫期间的互联网流量，价格可能剧烈上涨又剧烈下跌。互联网流量中没有检测到泡沫。我几乎可以向你保证，你不会在API调用数量中看到泡沫。如果这是你衡量人工智能真正用途、人工智能有用性、人工智能需求的基本指标，你就不会在API调用中看到泡沫。华尔街倾向于怎么做，我真的不在乎。我认为这大多无关紧要。对新闻文章来说很好，因为新闻界必须填满他们的版面，但这并非现实。所以事物的价格不是现实，或者股价，私人公司估值。现实是对人工智能的实际需求，也就是API调用的数量。
对。我想如果我回溯到你关注1999年的那个时刻，当时人们从互联网获得的价值实际上非常，它太年轻，太新生，以至于你无法真正看到它是如何改变他们的生活的。我确实认为，人工智能带来了如此快速的变化。它是非常真实的。就像作为一名首席财务官，抛开OpenAI首席财务官的身份，但作为一名首席财务官，我看到我的组织中正在发生的事情是，真正地接管了以前我不得不不断增加人手来做相当平淡无奇的事情的任务。比如我们以收入管理为例。所以在一个做收入管理的团队中，他们每天做的事情之一就是必须下载我们前一天或一周内签署的所有合同。他们必须阅读所有这些合同，以确保其中没有意外的条款，即非标准条款。因为非标准条款意味着可能需要发生收入确认的改变。这对财务团队来说是一件非常重要的事情。这通常是审计师来审计你的首要事项。我们增长的速度，对，每天的合同数量都在成倍增长。所以在没有人工智能的世界里，我唯一的选择就是雇佣更多的人。想象一下那些人的工作是什么样的。你每天来上班，阅读一份合同，然后阅读下一份，再下一份。它是如此平淡无奇，如此枯燥乏味。这也不是人们上学学习会计领域或考虑成为金融专业人士的原因。但这有点像我们交给他们作为入门级的工作。
今天，使用我们在OpenAI的工具，我一夜之间就能将所有这些合同从系统中提取出来。它们被放入一个表格数据库，在我们的例子中是Databricks数据库。代理或智能能够进行审查。它准确地向我展示了哪些是非标准的以及原因。它因此建议了收入确认是什么。但它也提供了洞察力，那就是，你知道，这个条款甚至应该存在吗？销售人员是否刚刚放弃了他们不应该放弃的东西？在这种情况下，你知道，我去指导他们。它实际上是在告诉我我的业务正在发生转变吗？在这种情况下，这个非标准条款实际上应该成为一个标准条款。而我实际上正在经历的是我的商业模式的转变。这实际上可能是一件好事，或者我可能想找到一种不同的方式来帮助客户获得他们想要的东西，销售人员获得他们想要的东西，但同时保持我的收入确认，我当前的商业模式，对吗？所以我知道我那些更初级的入门级员工正在那次讨论的右侧，他们正在重新找到他们热爱的工作。对我来说，这就是为什么它不是泡沫，因为价值是真实而有形的。这也意味着我可能可以拥有一个更小的团队。我可以拥有一个表现更好的团队，我的团队士气更高，员工流失率更低。所有这些我都可以量化，以说明我的业务现在更健康了。我认为这就是当媒体试图主导关于泡沫的讨论或其他什么的时候。他们只是忽略了我们正在根据需求进行投资，如果说有什么的话，目前是落后于需求的。
对我来说，泡沫意味着你投资超前于需求，并且会存在差距。你看看生产力数据，那些正在适应人工智能的公司，特别是那些新兴的科技导向型公司，它们的生产力都在上升。这些数字简直令人惊叹。所以我最喜欢的一个小公司叫Slash。大约1.5亿美元的年化经常性收入。他们会计部门只有一个人，一个主计长，因为他们采用了人工智能导向的ERP系统。他们用它取代了NetSuite。但他们能做的事情简直令人惊叹。首席执行官向我道歉。他可能不得不雇佣第二个人。而且他们发展非常迅速。我刚刚看到一个故事。有人用一个AI支持的SDR取代了10个SDR，基本上剩下的那个SDR进行监督。我听过两个故事，说的是公司现在不再雇佣那些不创造增长领域的人，而是在招聘时雇佣那些能为公司创造更多增长的人。这就是为什么你看到很多这些科技公司发展如此之快。你知道那句老话，未来已来，只是尚未均匀分布。是的。我看到了所有这些巨大的生产力提升、效率提升或敏捷性提升的单一亮点，即更快行动的能力。但世界上、美国或全球只有极少数人采用了这些技术，甚至知道它们的存在。所以回到需求这个问题，我认为这些想法，其中一些例子会随着时间的推移传播给所有人。你会看到这些技术的采用呈指数级增长。这就是为什么我不认为需求是问题。
是的。维诺德说得非常对。我认为麦肯锡做了一项研究，显示对于那些处于前25%的公司，其生产力，无论你使用何种财务指标衡量，都增长了27%到33%。这是一个非常有意义的飞跃。我认为你的意思是这不仅仅意味着整体员工数量减少。肯定有空间将人们转移到更多面向增长的岗位上。这个周末我和一个你们都会知道的非常大的咨询公司的负责人一起徒步。他谈论了他的，以及他认为更多是他的后端系统。那里的领导现在将她的组织称为“人加代理”。她有一个一比五的比例，一个人对应五个代理。但在前端，他们实际上正在重新招聘以实现增长，因为客户现在需要更多帮助来考虑部署人工智能。所以实际上，我想说，它正在转向人们想做的工作，而不是那些可能只是因为世界上越来越多的信息需要人们去解析而对他们开放的工作。现在我们终于回到了由机器和代理智能来解析它。
我想回到消费者方面。你提到了广告。当然，我们提出的论点是，通过广告，你可以增加人们的利益。你可以提供更多的服务，更多的人工智能。你可以帮助支付计算费用，人们可以从这些层级中获得更多。但这引出了一个问题，那就是信任。当人们最初考虑人工智能甚至提出问题时，人们担心ChatGPT会如何处理我的信息？一旦有了广告，人们就会担心，因为这通常是一个大问题，即它如何影响产品的其余部分和组织？
是的。所以我想你开始的地方是对的，那就是今天我们95%的消费者用户免费使用我们的平台。这绝对是我们的使命所在，对吗？通用人工智能是为了全人类的利益，而不是为了那些能支付得起的人的利益，对吗？所以可访问性非常重要。从广告的角度来看，我认为，第一，我们必须确保每个人都明白，你总是会得到模型能提供的最佳答案，而不是付费答案。我认为其他平台已经回到了那种你无法确定这是赞助链接还是真正最佳结果的情况。我们有一个北极星原则，那就是模型总是会给你最好的答案。我认为第二点要理解的是，广告可以有很多实用性。所以我们想确保人们知道他们正在处理的是广告。但例如，如果我搜索一个周末度假去你最喜欢的城市，我不知道，圣地亚哥，Airbnb的广告实际上可能会很有帮助。你甚至可能想在ChatGPT环境中与广告或广告商进行非常丰富的讨论，但你清楚这处于广告环境中。我认为这就是需要更多创新来开发平台固有的感觉，而不仅仅是那种在事物上贴横幅广告的旧世界。我认为对我来说第三点也是最后一点是，再次强调，总得有一个没有广告的层级。所以我们给用户一些选择和控制权。但我们非常注意你的数据。当我们发布健康功能时，我们非常清楚你的数据是独立的。它不会被用于训练等等。我认为我们只需要继续向用户传递这种信任，信任对OpenAI来说就是一切，我们将坚持这些原则，即使涉及到广告等事情。
在消费者方面，这会是一个你将订阅大量不同人工智能服务的世界吗？我认为你会有各种模型。大多数人会拥有不止一个订阅。媒体就是一个很好的例子。大多数人订阅了不止一个媒体。所以这是一个很好的消费者行为代理。不同的人会选择不同的选项，包括免费选项，也就是广告支持的媒体。所以即使是相同的服务，你也可以付费或免费获得。我认为你会看到广泛的多样性。
然而，你如何看待转向不同平台的成本？所以我喜欢ChatGPT的记忆功能。我发现它越来越有帮助，因为当我问一件事时，它会记住我们几周前、几个月前谈论过的事情。Pulse，今天还没有广泛分发，但它现在是我早上醒来的方式。它太棒了。它太棒了。当你开始把它和你的日历等东西连接起来时，它就不只是说，你知道，你说你对人工智能数据中心非常感兴趣，它显然一定认为我是地球上最无聊的人，因为我经常看到这些。但它也会说，嘿，你的日历上显示你今天将和维诺德见面。你知道，记住这些事情，它太有帮助了。但如果我多平台使用，我就会失去这种好处，这与我订阅《华尔街日报》、《经济学人》和《纽约时报》不同。如果我以同样的方式去其他地方阅读，他们并没有真正失去什么，或者我也没有失去什么。是的。
所以我确实认为记忆是一个重要问题，每个模型是只有一个还是有多个记忆。在每个模型上，都会有多种服务，它们可能提供不同的权衡。所以无论你谈论健康还是媒体，即使在OpenAI模型上，也有多个人提供服务。所以这就是我所说的多平台使用。但显然，我不认为OpenAI会占据100%的市场。我希望如此。我本来想说，我也希望如此。我对此没意见。这是一个有趣的商业模式。我认为人们很难理解，因为Netflix是一家很棒的公司，但地球上人们能看Netflix的时间是有限的。对。移动设备很棒。对。我每周只需要这么多分钟的移动设备，或者其他什么，来做人工智能和智能的事情。你可以拥有更多的智能。我可以购买更多并获得更好的答案，并做到这一点。我认为这就是我仍然试图弄清楚它会走向何方的地方。这种想法是，你从一个免费级别开始，你知道，免费使用它。然后你进入一个更小的层级。然后随着它变得更有用，你开始增加它。它会走向何方？
所以我认为不像Netflix这样的公司，它们每天运行很多小时，我更多地把它看作是基础设施，就像电力一样。你一天用多少电？我不知道。我今天走进一个房间，有一个风扇在吹。感觉真好。它把房间吹凉了。现在我们周围有灯亮着。有很多。我昨晚给手机充电，它为我工作了一整天。所以我认为我们今天所处的状态更像是，我调用ChatGPT，我激活它，而不是智能只是内置的。我认为这将是未来几年的一大变化。你会有点回顾，几乎会觉得我们以前做这件事有点像玩具。相反，它就在我们周围无处不在。所以它并没有真正回答你提出的问题，而是我没有那么纠结于人们做事情的时间是有限的。因为我觉得我生活中几乎所有事情都需要智能，因为我走来走去，希望这里有一些智能。如果我能得到增强，我认为它会让我们感到惊讶。
就像我们开始之前谈论的，你说你的手机上突然发现有手电筒和相机。是的，你这么说，它太明显了。然而对于ChatGPT，每次我发现一个，感觉有点可爱的用例时，我都会被它震惊。就像昨天早上，我确实喜欢《经济学人》。我想读社论。我真的没有太多时间，因为我正跑上楼准备。所以我拍了一张社论的照片，因为他们写得很好。他们把它放在一页上。我让ChatGPT给我读。它做到了。我当时想，哦，天哪，这太棒了。所以我只是觉得有所有这些我们才刚刚开始的时刻。我认为多模态可能是最大的，因为手机教会我们用拇指交流。我认为我们正在进入的这个新世界，将会有新的硬件真正帮助我们理解我们可以说话，我们可以听，我们可以看，我们可以写。我们可以以一种非常人性化的方式做所有这些事情，而我们才刚刚触及表面。
那么让我给你一个不同的视角。我同意所有这些。如果你看看我们之前谈论的互联网以及与之相关的泡沫，但互联网所做的就是让你能够访问更多的东西，无论是媒体、YouTube视频，还是TikTok，或者随便什么，任何类型的信息。但它已经扩展到任何人都无法完全使用互联网的程度。我认为人工智能，鉴于你每天只有8000多个小时，其中一些是用来睡觉的。它会使你的时间效率更高。所以互联网爆炸式地增加了你可用的信息，以至于你无法使用它。我认为人工智能所做的就是过滤信息，如果你知道如何使用它，它会让你每小时都成为最有效率的一小时。所以智能会将世界简化为与你个人最相关的内容。我可能和莎拉有不同的优先事项。所以我把智能看作是将世界总结为对我最相关的事情和对她最相关的事情，它们是不同的。所以我认为这就是智能几乎拥有无限能力的地方，可以在互联网信息爆炸时减少信息。是的，是的。
我们已经谈论了很多消费者方面，感觉OpenAI在消费者方面非常成功。问题来了，关于企业方面，OpenAI将如何在该领域竞争并获胜？所以我认为我们已经在这个领域取得了胜利。我看到的是，你知道，90%的公司表示他们正在使用OpenAI或打算在未来12个月内使用，对吗？我认为第二点是微软，微软正在使用我们的技术。所以我实际上认为我们有，这就是消费者在企业飞轮中扮演着非常强大的角色。所以正如我之前所说，当有人，你知道，你当年第一次把iPhone带到工作场所，公司不希望你这样做时，你只是发现你无法拒绝消费者偏好这一浪潮。所以我已经在用的，已经在我口袋里的东西，我上班时，我的期望是工作至少和它一样好，如果不是更好的话。这就是推动我们实际企业业务的原因，我们是史上最快在平台上达到100万家企业的公司。我们在大约一年半的时间里做到了这一点。但接下来该怎么办？因为显然我们才刚刚开始。所以其中一部分当然是在他们的垂直领域满足客户，这样我们就可以用他们的语言与他们交流。我们学会了这种企业销售的艺术，那就是不要告诉我你所有的产品，而是让我了解你的问题。比如，董事会正在强加给你什么，首席执行官先生女士？你的客户最想要什么而你无法提供？好的，让我们开始用智能来解决这个问题。然后我们可以将其细化到从轻度垂直专业化到相当重度的垂直专业化。比如与特定用例非常相关的强化学习模型。比如在一家能源公司，它可能真正理解那个特定的油井或他们所有的地震数据，以说明我们将从这个气田获得多少采收率？那就是深度专业化。然后我认为它会一直发展到我们已经开始的一些大型转型研究项目，我们实际上几乎接管了某人的整个业务，并帮助他们以更智能、更快、更好的方式重新思考，最终推动他们的关键业务指标。
所以这是一个旅程。我认为大多数企业都从全面部署ChatGPT开始。那是一个简单的起点。他们做了一些编码。在很多情况下，是大量的编码。比如当我与企业交谈时，首席执行官们开始说，我所有生产代码的60%都是由代理构建的。我心想，你12个月前甚至不知道生产代码是什么意思。但现在你这么说了。这很好，因为这意味着你正在跟踪它。但在代理方面，它才刚刚开始。当你出去调查美国企业时，我们只看到大约14%的客户今天正在使用代理系统，14%。当我刚刚解释了我的财务组织中正在发生的事情时。所以我认为我们才刚刚开始。但我对这个机会再兴奋不过了。它太巨大了。
好的。但如果我是一家初创公司，我看到OpenAI正在做的一切，我可能会问，我还有空间吗？我能做什么？听着，模型会不断变得更好，做更多的事情。但我确实相信有很多空间可以在此基础上进行构建。你知道，没有一家公司能做地球上所有的事情。有数十亿人正在工作，人工智能可以帮助他们的工作。我不认为OpenAI会专注于每个人。所以我认为谨慎的做法是弄清楚模型将走向何方，OpenAI或其他公司，以及它们将能够做什么。你如何最好地利用这一点，然后专业化到一个更有趣的世界？某种专业化，你在基础模型之上添加一些额外的东西。坦率地说，智能并不是提供解决方案的唯一要素。除了智能之外，还有很多其他的东西围绕着解决方案。所以我认为在这些模型之上有很多构建的机会。它们越强大，增加其功能的机会就越多。
你怎么看，所以我经常思考这样的用例：已经有很多数据被聚合起来，也许是由那家初创公司，那家公司聚合的，你知道，今天，我认为世界上95%的信息实际上都存在于公司防火墙、大学防火墙等后面。所以，尽管我们谈论了已经发生的大量训练，但我们才刚刚开始。但我认为那些已经建立起业务并聚合了这些数据的公司可以访问这些数据。然后在此基础上，管理了复杂的流程。所以我经常举我们采购系统的例子。采购系统本身，并没有那么复杂。但它做得非常好的一点是，它理解诸如授权之类的东西。所以它知道董事会在审批限额方面批准了什么。所以它知道当这份软件合同进来时，如果超过X金额，就只有我能批准。或者如果低于那个金额，但它知道副总裁可以批准。它不知道安德鲁是副总裁，但它知道要连接HRS系统并检查他的级别。这样整个采购流程就可以在合规和治理的情况下进行，并希望能够让整个公司运行得更快。这些是我对初创公司感兴趣的地方。那么你在哪里获得了具有复杂工作流程的独特数据？感觉这周围有更多的护城河，我们想与你并肩作战。但是，你知道，通用模型本身不会做所有这些。是的，不，我完全同意。我认为有很多机会。我见过不少围绕数据权限管理的初创公司。是的。比如谁可以访问什么信息。例如，我见过一大批初创公司，它们根据每家公司的历史和优先事项定制模型。而代理，代理的整个身份方面，我认为我们才刚刚开始理解当代理与代理之间相互交流时可能发生的风险，但同时也要考虑你将如何授权，然后开始思考像代理商务这样的事情，即将到来的复杂性也相当大。所以说作为一家初创公司没有更多机会，我认为成为一家初创公司可能从未如此有趣或好玩。是的。我认为机会比以往任何时候都多。
你现在在寻找什么？当你与一家公司交谈时，什么让你感到兴奋？嗯，最难的事情总是优秀的人才。但我认为另一件一直稀缺的事情是自主性，即人们拥有促成事情发生的能力。这又回到了人的问题，但机会太多了。我认为传统的东西，比如了解一个领域或体验一个领域，现在已经不那么重要了。更多的是自主性。我们还没有谈论机器人和真实世界模型等全新世界。那本身就是一个我们可能没有时间谈论的领域。
嗯，我们有时间吗？我们有时间谈那个。我有很多时间。我很乐意。我想去那里。是的，因为我们谈论了我们在这里的走向。你曾著名地谈论过2050年的作用，事情发展很快。模型正变得更快、能力更强。你认为机器人等领域将走向何方？嗯，我认为两年前我在TED演讲时说过，机器人业务，无论是双足机器人还是其他机器人，在15年内将比今天的汽车行业更大。我们认为汽车行业是地球上最大的行业之一。而这个其他的东西会更大。我不认为有很多汽车公司会那样看待世界。他们在思考如何在他们的装配线上使用机器人。并不是说那个业务比他们目前的业务更大，所有这些都由机器人的智能驱动。所以那里有巨大的创业机会。我们正在看到很多活动。
是的。我认为有时我们低估了。所以当你想到家用机器人时，对吗？人们，这是一个非常肥沃的领域，但没有人真正取得突破。围绕复杂性有很多不同的问题。实际上，有时我在人工智能上花的时间越多，我反而对人类状况越尊重，因为我们能够在世界各地移动和做事情，你知道，如果你看到机器人领域的人对一个机器人叠衣服如此兴奋，你知道，也许我的18岁孩子，我也会同样兴奋。但对于普通人来说，我假设他们会叠衣服。但我认为这是机器人学的“你好世界”。但你确实会有点固执地认为它们必须以某种方式成为人类。但事实证明，可能只是有这些突破性的时刻，比如，家庭中的陪伴。对。我们有一个老龄化人口。最大的问题之一是什么？你知道，我们谈论世界上的流行病。孤独症可能是最大的流行病之一。一个独居的人，也许刚刚失去配偶，最看重什么？只是一个能以直观和人性化方式交谈的人。我们看到越来越多的人使用ChatGPT进行这种对话。但是否会有一个类人突破，结果发现你不需要它来煮咖啡或叠衣服或洗碗，尽管那也很好。但它可能只是一个更简单一点的东西，仍然增加了很多价值，并且只是维诺德所说的这种未来的第一个爬行、行走、跑步阶段，其中整个综合体的价值比我们在汽车行业看到的任何时候都高X倍。
我认为这很有趣，因为我们可以有点像我们的现在，把机器人放在某些地方，做这样的事情。当你真正拥有极低成本的劳动力制造等时，真的很难想象。然后你可以从那里构建的世界，因为，你知道，我们可以认为那是一个目前的良好解决方案。但当建造一个美妙的、最先进的辅助生活设施，你可以把一群人放在一起时，成本会下降。我认为这就是我所拥有的。对我来说最难的问题是真正思考，当你降低成本时，它到底意味着什么？我们降低了智能的成本。我们真正降低劳动力成本意味着什么？嗯，我个人认为，可能在下一个十年末的某个时候，你会看到一个大规模通货紧缩的经济。因为劳动力将接近免费。专业知识将接近免费。大多数功能将几乎零成本。它具体如何发展，有点难以预测。购买力与商品和服务生产如何发展。但我预计我们将看到一个人们意想不到的大规模通货紧缩经济。所以人工智能适应的社会方面还没有得到处理。我认为我们需要讨论的问题是人们将做什么？我经常被问到这个问题。人们将如何谋生？我认为政府能向人们保证的最低生活水平将大大提高，而无需赚取收入。我的意思是，我无法想象比今天好得多的初级保健，比如比今天多10倍的初级保健，每月一美元是无法实现的。我很难想象那会如何发生。它将是真的，拥有免费初级保健、免费教育几乎不花钱。几乎每个人都有人工智能导师，每个孩子都有私人导师。那已经发生了。所以会有一系列免费服务。有一些难题需要解决。住房是一个难题。你知道，对于美国人口中收入较低的一半人来说，他们将40%多的收入花在住房和食物上。所以有一些难题。但我确实认为两者都可以通过机器人技术和更好的方法来解决。
嗯，这是一次非常有趣的对话。我很高兴看到事情的发展方向。感谢两位加入我们的播客。谢谢。谢谢。