山自

AGI不是一個特別有用的詞。

8月11日清晨，OpenAI CEO Sam Altman在CNBC《Squawk Box》上輕描淡寫的一句話，直接把自家官網掛了6年的使命宣言確保通用人工智能（AGI）惠及全人類推進了語義回收站。

三天前，GPT-5剛剛上線；同一天，媒體爆料OpenAI正與Thrive Capital洽談以約5000億美元估值完成新一輪老股轉讓。一邊是史上最貴的AI公司，一邊卻是CEO帶頭拆臺行業圖騰。這一幕怎么看都像是科幻片里的反轉橋段。

Altman的改口并非即興發揮，而是OpenAI在技術、商業、監管三條戰線上同步換擋的外顯：

技術換擋：從全能神回到多面手，用分級能力框架替代AGI or not的二元敘事；

商業換擋：收入狂奔到年經常性收入（ARR）200億美元，卻仍堅持長期虧損，用資本杠桿對沖盈利壓力；

監管換擋：主動稀釋AGI概念，降低國會山對一家私營公司即將造出神的敏感閾值。

下文將用三條主線拆解這場祛魅運動背后的算盤與代價。

GPT-5沒有奇點，只有刻度，一場漸進式發布會

8月8日，GPT-5向所有ChatGPT用戶推送。OpenAI官方話術是：更聰明、更快、更有用，尤其寫作、編程、醫療問答三大場景。然而社交媒體上的高頻詞卻是就這？

南安普敦大學Wendy Hall教授直言：從各方面看，這是一次漸進升級，而非革命。

如果我們把歷次GPT模型按參數量×訓練效率×推理速度做一個簡化版的能力刻度尺，會發現：

GPT-3 → GPT-3.5：刻度+1，解鎖Few-Shot提示；

GPT-3.5 → GPT-4：刻度+2，多模態、邏輯鏈顯著增強；

GPT-4 → GPT-5：刻度+1.5，代碼一次性通過率從67%提到81%，醫療

執照考試從80%升到87%。

每一次都更好，卻沒有任何一次出現垂直陡增。Altman在內部全員會上承認，按照他個人定義（能夠持續自主學習并自我改進的系統），GPT-5離AGI仍有距離。

能力分級：OpenAI的新標尺

既然AGI已被宣布失效，OpenAI拿什么向客戶和投資人講故事？答案是能力分級。

去年11月FinRegLab AI研討會上，Altman首次提出用L1-L5框架取代AGI敘事：

L1 聊天機器人（Chatbot）

L2 推理者（Reasoner，人類水平的問題解決）

L3 代理（Agent，可執行多步任務）

L4 創新者（Innovator，可輔助科學發現）

L5 組織者（Organization，可完成整個組織的工作）

GPT-5被內部評估為L2+，即在某些子領域摸到L3門檻，但依舊缺乏長期記憶、自主規劃與環境交互的閉環。這套說辭的好處顯而易見：

對于客戶：采購決策不再押注全能神，而是可落地的能力模塊；

對于監管：把一步登天拆成五級臺階，減緩奇點恐慌；

對于投資人：把終局估值拆成里程碑估值，每一級都能再融資。

越賺錢，越虧錢，狂奔的ARR與燒錢的GPU

根據CNBC拿到的數據，OpenAI 2024年預計虧損50億美元，對應收入37億美元；而2025年ARR即將突破200億美元，虧損卻同步放大。Altman在鏡頭前直言：只要模型能力曲線繼續陡峭，理性選擇就是持續虧損。

把這句話翻譯成財務模型：

收入側：ChatGPT訂閱（20美元/月）、API調用（每1k token 0.06美元）、企業定制（年費百萬級）三線井噴；

成本側：訓練GPT-5一次性燒掉約6.3億美元，推理成本隨著用戶量指數級增加；

資本側：5000億美元估值=未來現金流折現+奇點期權，后者需要持續講故事。

換言之，OpenAI正在用虧損購買更大虧損的權利，只要故事不被證偽，資本就會繼續加注。

從非營利到半營利再到影子IPO

2015年，OpenAI是非營利；2019年，轉為封頂盈利；2025年，它正進行一次影子IPO不上市，卻讓老股東和新基金以5000億美元估值交易存量股。

這么做的好處：

1、避開SEC繁瑣披露，繼續把訓練數據、算法細節、安全風險留在黑箱；

2、避免公開市場季度財報對長期虧損的拷問；

3、用稀缺老股制造饑餓營銷，把估值錨定在最高一級。

Altman在采訪中笑稱：不上市真好。翻譯過來就是：只要還能用私募市場的無限子彈，就不會把自己放到聚光燈下。

把造神改寫成造工具華盛頓的AGI過敏癥

2024年夏天，美國參議院舉行了三次AI閉門簡報會，主題從AI安全升級為AGI治理。議員們最擔心的問題：如果OpenAI宣布實現AGI，是否意味著一家私營公司擁有了準國家級別的權力？

Altman在國會作證時，曾用AGI就像電網來打比方，試圖說明OpenAI會成為基礎設施而非權力本身。但顯然，這套說辭未能打消疑慮。于是，2025年我們看到OpenAI主動降格：

不再提AGI時間表；

用能力分級取代通用；

強調工具屬性，淡化主體意識。

歐盟AI Act的鏡像

歐盟AI Act把AI系統按風險分為最小、有限、高、不可接受四級。OpenAI的L1-L5與歐盟四級有微妙的映射關系：

L1-L2對應最小風險，只需自我聲明；

L3開始涉及高風險，需要第三方審計；

L5則觸碰系統性風險，面臨最嚴苛義務。

通過提前自我分級，OpenAI把監管博弈前置到標準制定階段，而不是等到產品上線后被追罰。

誰受益，誰受傷？

受益者

OpenAI自身：概念降級換來監管紅利、資本紅利、客戶紅利三殺；

微軟：Azure綁定OpenAI，5000億美元估值越穩，云收入越穩；

應用層開發者：不用再猜奇點哪天來，直接調用API做垂直場景。

受傷者

競品：Anthropic、Google DeepMind仍高舉AGI大旗，顯得不合時宜；

學術圈：AGI曾是AI倫理、AI安全領域最大的科研經費磁石，概念被稀釋后，部分項目面臨重新立項；

公眾：在狼來了敘事反復拉扯后，對AI的敬畏感下降，可能帶來新一輪AI疲勞。

當造神結束，造利開始

八年前，OpenAI用一篇《用強化學習打Dota2》的博客點燃了大眾對AGI的想象；八年后，Sam Altman親手把這段敘事收進博物館。

AGI的大旗被折疊收好，但AI的鐮刀和錘子仍在日夜轟鳴。歷史從來不是線性上升，而是在造神祛魅再造神的螺旋里曲折前行。下一次，當某家公司宣布已實現L4創新者時，但愿我們仍能記起2025年8月，Sam Altman在CNBC鏡頭前那句輕描淡寫的提醒：重要的不是名詞，而是刻度。