編輯：Aeneas

奧特曼的新播客一上線，就曝出了大金句：「我一點都不想當上市公司CEO！」然而，他卻苦惱自己躲不掉。如今，OpenAI正豪賭1.4萬億算力，押注AI需求將碾壓人類極限。奧特曼直言：虧多少都不怕！

最近，OpenAI CEO奧特曼又上了一個播客。

在這個名為《Big Technology Podcast》的播客中，奧特曼曝出不少金句。

比如，「對于當上市公司CEO，我一點都不興奮」。聽起來是不是有點耳熟？

果然，播客一放出沒幾個小時，這條金句立刻被外媒發現，火速發成文章。

并且，訪談中奧特曼還直面了許多犀利的問題。

比如，OpenAI的收入如何與1.4萬億美元的算力投入承諾相匹配？

公司的債務狀況是不是很糟？

有人評論說，這次采訪給人的最大收獲，就是奧特曼終于講清了OpenAI的財務模式到底是怎么運作的。

看完之后的感受是，「他們的資本規劃流程比我之前想象的更有邏輯。」

如果假設，他們在最后一輪私募融資中籌集750億美元（給傳聞中的1000億美元打個75折），隨后通過IPO再籌集750億美元，那么很有可能——

OpenAI將擁有足夠的資本，支撐自身走到實現正向現金流的那一刻。

所以，播客中還有哪些亮點？讓我們來一一盤點。

奧特曼：我一點都不想當上市公司CEO

當被主持人問道「你想不想成為一家上市公司的CEO」時，奧特曼非常坦率地回答：「一點都不想。」

不過緊接著，他又補充了一句：「不想上市，但可能不得不上市。」

奧特曼直言，作為一家仍然需要巨額資本投入的公司，OpenAI遲早會觸及股東人數、融資結構這些現實問題。

從這個意義上說，上市不是情緒選擇，而是結構性的結果。

對于上市，他的態度非常復雜。

好的一面，是能讓更多普通人參與價值創造；然而糟糕的一面，就是短期主義、季度壓力和輿論噪音。

「這會很煩，但也許是必須經歷的階段。」

而真正讓他警惕的，不是資本，而是「被低估的影響力」。

有趣的是，整場訪談中，奧特曼反復表現出一種罕見的克制——他比大多數人，都更害怕AI的成功。

原因很簡單：當今的AI模型已經足夠強，但社會卻遠沒準備好，使用方式、制度、倫理，都是全面滯后的。

GPT-5.2是AGI嗎？

主持人拋出了一個尖銳的問題：「GPT-5.2已經在幾乎所有方面比人類更聰明，這難道不就是AGI嗎？」

奧特曼表示，AGI的問題，不是「到了沒有」，而是「從沒被定義清楚」。因為，AGI的定義沒有統一指標。

GPT-5.2到底缺了什么？奧特曼表示，它缺少一個關鍵能力——意識到「我不會」，并主動去學習如何變得會。

但緊接著，奧特曼話鋒一轉，說了一句非常耐人尋味的話：即便停在現在這個水平，世界仍然遠遠沒有「用完」這些模型的價值。

從AGI到「超智能」，也許才是真正的分界線

然后，奧特曼提出了一個大膽的新視角：與其糾結AGI，不如直接討論「超智能」。

當一個系統能比任何人類更好地擔任總統、CEO、科研機構負責人，且不需要人類輔助，那才是真正意義上的Super intelligence。

他還提到，在國際象棋早期，是人類+AI>單獨AI。

再往后，就是純AI>人類+AI。

在有些智能層級，人類只會成為干擾項。

谷歌和DeepSeek，讓我們拉響紅色警報

奧特曼承認：當Gemini3 發布、當DeepSeek出現、當競爭對手在某個維度突然追近，OpenA 內部就會進入一種「戰時狀態」應急模式。

紅色警報，在OpenAI內部早已是常態：通常持續6–8周，集中修補產品短板，加速發布關鍵更新，然后恢復到正常節奏。

競爭，逼著OpenAI變得更好。

ChatGPT的周活用戶已經逼近9億，而奧特曼的判斷是：這個領先優勢不會縮小，反而會繼續擴大。

這是因為，AI的競爭早就不是「哪個模型參數更多」這么簡單了，用戶真正依賴的，是一個穩定、熟悉、能持續積累價值的平臺。

OpenAI真正害怕的，從來不是「別人追上模型」，而是錯過下一次平臺級躍遷的窗口。

1.4萬億算力賭局，OpenAI在押什么

接下來，是采訪中最硬核的部分——1.4萬億美元算力賭局，OpenAI到底在押什么？

在未來多年，OpenAI計劃在算力和基礎設施上總體投入1.4萬億！

這個數字，立馬引發了整個市場的集體不安。

對于這個反應，奧特曼十分清楚。他反復強調：這不是一筆「短期豪賭」，而是一條被需求反復驗證過的長期曲線。

算力不是「成本」，而是生命線？

奧特曼言簡意賅地總結：算力，是限制一切可能性的瓶頸！

他的話很直白：「如果人們真的知道我們能用更多算力做什么，他們只會想要更多。」

這個判斷，是基于一個反復出現的事實鐵律：每當模型更強一點，每當延遲更低一點，每當成本再降一點，需求就會立刻成倍放大。

為了幫大家理解，奧特曼做了一個類比。

假設今天頂級AI公司每天輸出10萬億級別的token，假設全球80億人類，每人每天「輸出」2萬token的思考量，那么我們就會發現一個很可怕的趨勢。

AI輸出的「智力勞動規模」，正在逼近，甚至未來會遠超全人類的總和！

所以，投入1.4萬億美元的算力，并不夸張。

算力真正要買的，是「還沒被發明的未來」

當被追問「這么多算力到底要干什么」時，奧特曼給出的答案，并不是更多聊天機器人。

最令他興奮的方向只有一個——科學發現，比如新材料、新藥物、疾病機理、基礎物理與數學問題等。

在奧特曼看來，科學進步是推動世界整體變好的最高階變量，而AI剛剛開始觸碰門檻。

奧特曼表示，算力不是一次性投入，而是「提前十年的工程」。

一個外界經常忽略的現實是：算力建設的節奏，永遠落后于模型需求。

比如數據中心建設周期極長，芯片、能源、網絡都需要提前規劃。

奧特曼直言，他們現在做的每一個基礎設施決策，都是在為一個尚不存在、但高度確定會到來的需求做準備。

這就是為什么，即便知道風險存在，他們仍然選擇繼續擴張。

所以，OpenAI會不會過度建設了？奧特曼給出一個十分硬核的回答。

到目前為止，我們從未遇到過算力無法被變現的情況。

在他看來，真正的風險從來不是「算力太多」，而是算力不夠，限制了可能性。

所以，1.4萬億美元買的不是服務器，而是一個前提假設：人類對智能的需求，遠未接近上限。

OpenAI，可能要虧上千億美元

當1.4萬億美元的算力計劃被擺到臺面上，質疑聲越來越大——錢，從哪來？該怎么賺回來？

問題極其嚴峻，但奧特曼在訪談中的態度，反而出奇的冷靜。

外界流傳說，OpenAI在未來幾年可能累計虧損上千億美元，直到2028～2029年左右才接近盈利。

奧特曼并不否認這一判斷，但他立刻補充了一個前提：

如果我們停止擴大訓練規模，現在就可以盈利。

也就是說，OpenAI的虧損并不是商業模式失效，而是主動選擇把錢繼續投進訓練和算力。

在OpenAI的賬本里，存在一個關鍵拐點——

在早期，訓練成本會占絕對的大頭，每一次新模型都是巨額投入。

而在后期，推理會成為主要支出，不過，推理是直接產生收入的。

奧特曼的判斷是：隨著模型成熟，推理收入會逐步「淹沒」訓練成本。

指數級增長，是人類最難直覺理解的東西

當被問到「20億、200億收入，怎么撐得起萬億級投入」時，Sam 把話題拉回了一個更根本的問題：人類天生不擅長理解指數增長。

如果你用線性思維去看算力投入，它永遠顯得「過于激進」；但如果你把算力、模型能力、使用頻率、收入增長放在同一條指數曲線上，邏輯就會完全不同。

接下來，奧特曼承認了一個殘酷事實：OpenAI，從來沒有算力富余過。

算力不足，就導致產品受限，然后收入增長被壓制，會導致更難擴建算力。這就是一條反向鎖死的鏈條。

而現在，OpenAI正在做的，就是一次性跳出這個約束區間。

為什么OpenAI的債務并不瘋狂？

市場對「債務」最恐慌的點在于：AI是一個新行業，需求是否穩定，沒人能100%確定。

但奧特曼的看法非常務實：沒有人懷疑AI基礎設施「有沒有價值」。真正的不確定性，只在于誰來用、什么時候用、用多快。

在他看來，為數據中心融資、為長期基礎設施引入債務，本質上和歷史上修鐵路、建電網、鋪互聯網沒有本質區別。

當然，他也并不否認：過程中一定會出現波動、泡沫、甚至清算。但是，這并不會改變長期方向。

總之，OpenAI不是在賭「不會虧錢」，而是在賭——智能需求的增長速度，會跑贏所有保守預期！

一段正在展開、無法暫停的歷史

總之，如果要用一句話總結奧特曼的世界觀，那就是——

不要賭人類會停下來，也不要賭智能會停下來。

AI并不是一項普通技術，它更像電力、互聯網、印刷術——一旦出現，就不會再被「收回」。

而OpenAI所做的，不過是試圖在這條不可逆的曲線上，盡量跑在前面，也盡量不失控。