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奥特曼承认OpenAI路线走偏了，以及“写代码将变得不再重要”_模型_ChatGPT_Altman
添加时间：2026-01-27 18:35:02 点击量：273
“内容为王”这句话在哪个时代都不会过时。随着消费升级，日益庞大的中国高端群体对高品质的生活方式与旅行体验的需求为高端出境旅游市场带来巨大市场机遇。现今的旅游产品也更向个性化、定制化、品质化靠拢，对内容创新提出更高的要求。内地的旅游内容市场仍有5-10倍的增长空间。最近36氪接触了一家做移动端旅游社区电商的团队——河马旅居指南。
河马旅居定位中等收入人群18-34岁的年轻群体，想通过碎片化的PGC或UGC内容培养用户粘性，由内容社区模式切入出境游市场。传统的旅游内容多是以长图文的游记形式呈现，河马旅居并不刻意强调旅游路线或整个游历过程的感受，在内容呈现上更加碎片化、个性化、移动化以及品质化，以小众或特色地点作为维度输出内容，建立内容社区，类似于旅游界的“小红书”或“什么值得买”。
河马旅居在部分海外旅游城市有一个4到5人的自媒体小团队定期生产PGC内容，每月更新一次内容，以优质的内容导流。目前河马的获客成本低至2-3元/人。
优质的内容利于培养高粘性度的用户，当累计到一定数量的优质内容生产者，达到一定的用户规模时，将由PGC内容带动UGC内容的自发产出，进而开始搭建旅游内容社区，最后完成向旅游社区电商的转型，形成交易闭环。
目前河马旅居的流量较为分散，微信公众号累计粉丝3万，MONO 5万，豆瓣 1万，C端获客主要来自微博、豆瓣，上周刚上线微信小程序。后期需考虑转化用户集中流量，现阶段团队正尝试跟移动WiFi租赁和签证业务团队资源置换，互相增加入口。
商业模式上，河马旅居打算分两步走，第一阶段，先帮助用户解决去哪里玩的问题。河马打算与当地的旅游局或航空公司合作，帮助他们做中国市场的整体营销，宣传当地旅游资源。第二阶段，解决用户怎么玩的问题。平台可通过用户的行为数据分析社区调性从而推荐相应的特色化旅游产品，例如在京都的寺院坐禅、学习茶道、参观日本酒的蒸馏厂等等。
此外，河马旅居也在尝试开拓知识付费的营收渠道。从体验、艺术、咖啡、酒吧、餐厅、酒店等六个维度切入，做成各旅游城市的PDF版官方性质PGC攻略。3月份售出800多本，每本单价15元。
河马旅居创始人余晓盼表示，河马旅居的核心竞争力还是个性化的内容表达。“传统旅游社区把内容做的太死气沉沉了。人美、景美但流水账似的内容很无趣。好的内容本身就是门槛。原创的有趣的才有生命力。”
内容+电商并不是一个新概念，如今传统OTA、头部电商平台以及媒体型电商都在加码内容，但要持续产出有价值的内容并非易事，需要足够规模的内容生产团队长时间的内容积累，而具有极强传播力的爆款内容更是可遇而不可求，营造内容社区所花费的精力也许正是其门槛所在。
河马旅居目前的管理团队为4人，内容产出团队20人。创始人余晓盼任河马主编兼运营，曾任职于私募、资管、律师事务所，为《美食侦探系列》旅行畅销书作者。团队目前正在寻求天使轮融资。
梦瑶 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
大家是真敢问，奥特曼也是真敢说！
刚刚，奥特曼拉着一屋子AI相关从业者搞了一场直播，围绕软件工程、商业、模型开发、科学研究、教育、安全等问题，奥特曼进行了一场超「有问必答」的对谈。
问题一个比一个劲爆，奥特曼这边也是诚意满满，主打一个：奥特曼大舞台，有问题您就来～
整场直播听下来呢，奥特曼也确实给出了一些非常实诚的结论，我也帮大家小小总结了一下：
未来从事工程师工作的人数可能会 大幅增加。
我们花在写代码、调试代码上的时间将会明显减少，更多精力会用在 让系统替我们把事办成上。
在今后的几年，我们会大量使用只为一个人、或极小群体 量身定制的软件。
OpenAI确实 搞砸了ChatGPT5系列模型，今后ChatGPT也一定会回到真正的 通用模型上。
在接下来的几年里，模型学习新技能的 速度会比人类还要快。
未来从事工程师工作的人数可能会 大幅增加。
我们花在写代码、调试代码上的时间将会明显减少，更多精力会用在 让系统替我们把事办成上。
在今后的几年，我们会大量使用只为一个人、或极小群体 量身定制的软件。
OpenAI确实 搞砸了ChatGPT5系列模型，今后ChatGPT也一定会回到真正的 通用模型上。
在接下来的几年里，模型学习新技能的 速度会比人类还要快。
以下为本场直播的重点内容实录，围绕核心观点做了摘选整理，部分文字在不改变原意的基础上做了适度删改～
AI 正在重新定义工作、技术和教育这三件事
Q：如果AI让写代码这事儿变得又快又便宜，那是不是意味着未来市场会减少对软件工程师的需求？
Sam Altman:我认为，未来从事工程师工作的人数 可能会「大幅增加」。
不仅如此，未来AI能让工程师捕捉到更多工作价值，让计算机实现预期功能，这也意味着你花在敲代码、调试代码上的时间，会明显减少，更多精力会用在「让系统替你把事办成」这件事上。
甚至，我们会大量使用那种只为一个人、或者极小群体量身定制的软件， 每个人都会不断给自己定制工具。
所以在我看来，软件工程岗位需求不会变少，只会变得更多，而且规模会比今天大得多，而且全球GDP中会有更大一部分，是通过这种方式被创造出来的。
Q：随着模型和工具越来越强，我们会不会被现在这套技术方案“定死”，以后哪怕有更好的新技术出来，也很难让模型和系统真正用上？
Sam Altman:我对这件事非常乐观，我认为我们会非常擅长让模型学会使用新技术、新工具。
从本质上讲，只要我们用对了方式，这些模型就是一种通用推理引擎。
而且，以我们现在的架构来看，模型本身就内置了大量世界知识，所以我觉得我们正在走在正确的方向上。
我非常希望、也非常相信在接下来的几年里，模型更新能力、学习新技能的速度，会比人类还要快。
一个我会非常自豪的里程碑是：当模型第一次面对一个完全陌生的东西——新的环境、新的工具、新的技术，你只需要给它解释一次，或者甚至不用解释，它就能自己探索一遍，然后稳定、可靠地用对它、用好它。
而且说实话，这个时刻感觉并不遥远。
Q：你认为在人生关键的成长阶段，教育会如何被人工智能改变和塑造？
Sam Altman:我一直觉得，幼儿园里根本不该有电脑。
在我看来，小孩子这个阶段，最重要的就是跑一跑、玩一玩，通过真实的东西、真实的人去学怎么交流，而不是对着屏幕。
所以不只是AI，我连电脑本身都不太想让它们出现在幼儿园里，从成长角度看，我们其实到现在都没搞明白，技术到底会对青少年造成什么长期影响。
虽然已经有一大堆研究在讨论社交媒体的问题，但结论也很分裂，整体看下来情况并不乐观，更糟的是，专门给幼儿用的那些科技产品，潜在问题可能更大，却反而没什么人在认真讨论。
所以在我们真正搞清楚这些影响之前，我觉得至少在幼儿园这个阶段，根本没必要把AI引进来。
OpenAI正在重新校准产品路线：从偏科走回通用模型
Q：我注意到ChatGPT最近几代模型开始出现明显「偏科」的问题，我想问OpenAI会继续沿着这种「能力失衡」的路线走吗，还是会回到真正通用、各项能力更均衡的模型方向？
Sam Altman:说实话，这件事儿上我们确实「搞砸」了。
在ChatGPT-5系列模型的开发中，我们有意把大部分精力集中在让它在智力、推理能力和编程能力上做到非常强，但现实是，有时候专注了一件事，就会不可避免地忽视其他方面。
这也是为什么，你会看到ChatGPT-5系列模型表现在写作能力上没有像4.5模型那样表现稳定，这一点我们是承认的。
但从更长远的方向上看，我认为未来主流一定会是真正高质量的「通用型」模型。
比如，当你希望模型帮你生成一个完整应用程序时，你不仅需要它把代码写对，也希望它在和你互动时，具备一种清晰、有条理、善于表达的人格，这里说的写作能力，不是指辞藻华丽的文风，而是指思路清楚、表达清楚、沟通高效。
所以我的希望是：我们能继续推进下一代模型，让它们在「所有这些维度」上都变得非常优秀，而且我相信，这件事是可以做到的。
而且我认为我们完全有可能在一个单一模型里，同时把这些能力都做到很强，眼下这个时间点尤其关键。
我们必须继续把「编程智能」这条线往前推，但与此同时，我们也会努力在其他能力上迅速补齐短板、追上进度。
Q：如果要让数百万、甚至上亿个Agent同时运行，真正的瓶颈其实在于成本，OpenAI怎么看小模型和推理成本的下降空间？在接下来的时间里，模型调用成本有没有可能出现大幅下降？
Sam Altman:其实现在模型的发展已经进入了一个新阶段了，大家注重问题不再只是怎么把成本打下来，而是越来越多人开始要求更快的输出速度，甚至愿意为速度付更高的价格。
而且从历史数据来看，我们在「压低模型成本」这件事上其实一直做得非常好，如果你回头看从最早的预览版本到现在，就会发现我们的模型成本曲线已经出现了非常明显的下行趋势。
但现在的关键变化在于，除了成本之外，一个过去没那么被重视的维度，开始变得同样重要——「速度」。
有些场景里，大家其实愿意为更快的输出付更高的价格，哪怕价格贵很多，只要能在原来百分之一的时间里拿到结果。
所以我们现在面临的不只是单纯压低成本的问题，而是要在成本和速度这两个目标之间，找到一个合理的平衡点。
如果我们继续沿着降成本这条路往下推，而市场也确实想要这个方向，那我很有信心，我们能把模型成本打到非常低， 让“大规模运行Agent”这事儿在经济成本上真正站得住脚。
Q：在一个人类注意力极度稀缺的时代，OpenAI是否能构建一些工具，去系统性地提升人们提出想法的质量，让更多产品在源头阶段就变得「值得被做出来、值得被关注」呢？
Sam Altman:我知道现在很多人喜欢把AI生成的内容叫作垃圾，但说实话，这个世界上本来就有大量由人类生成的垃圾内容。
真正困难的，从来都不是把东西生成出来，而是想出真正好的新点子。
我认为，我们应该去构建一类工具，专门帮助人们产生好想法，而且我相信，这样的工具应用前景非常大。
随着创作成本持续暴跌，我们可以用极低的代价去快速试错、验证想法，并建立起非常紧密的反馈回路，更快地筛选出哪些点子是好的，哪些是行不通的。
而且从模型能力上看，我完全不觉得这是做不到的，现在我们内部在用一个「特殊版本」的GPT-5.2模型，来自科学家反馈的：这些模型带来的科学进展，已经不再是可有可无的水平了。
AI会带来巨大经济变化，但风险也会一并放大
Q：现在女性因为工资差距，每年白白损失了约100万美元，你认为人工智能怎么解决这些存在了几十年的经济差距问题？
Sam Altman:我确实觉得，AI会带来非常强的「通缩」效应。
我之所以这么说，是因为AI很可能会成为一种赋权工具，它会让个人用极低的成本，做出以前只有大公司或大团队才能做的事情。
如果这套能力被广泛普及，它确实有潜力去拉平一部分长期存在的经济差距，包括你提到的那种因为结构性不公平而被压低的收入问题。
但我同时也非常警惕另一种可能性，那就是AI也可能反过来，把权力和财富进一步集中到少数人手里，如果这些工具只掌握在一小撮人或少数公司手中，那它带来的不一定是拉平差距，而可能是「放大差距」。
所以在我看来，AI能不能真的缩小这些几十年的经济差距，最终取决于我们怎么去部署它、监管它，以及配套的政策设计。
Q：你认为我们如何利用人工智能来提升安全基础设施的水平？
Sam Altman:我对2026年AI可能出问题这件事其实非常紧张，其中最让我担心的一块就是——生物安全。
现在这些模型在生物领域已经相当强了，而我们当下的主要策略，基本还是靠限制访问权限、加各种分类器，尽量不让人用模型危害人类的事，但说实话，我不觉得这种「封堵式」的办法还能撑多久。
我认为，AI安全，尤其是生物安全，必须从阻止一切发生，转向提高整体抗风险能力，也就是一种「韧性式」安全。
就像人类当年面对火一样：火带来了巨大的社会价值，但也开始烧毁城市，一开始我们试图禁止用火，后来发现根本行不通，于是我们转而建设防火规范、耐火材料、城市基础设施，最后才真的把火变成了一个可控、可用的东西。
我觉得AI也必须走同一条路，AI一定会有非常多的现实风险，但它同时也会成为解决这些问题的一部分，它既是问题本身，也是解决方案的一部分。
此外如果今年AI真要出一次明显、严重的事故，我觉得最有可能出事的领域就是「生物安全」，等到明年、后年，你可以想象，还会有更多其他方向开始出问题。
AI解决不了差异化价值这道坎
Q：现在大家都能用Codex、Cursor把产品做出来，但新的难题变成了GTM，我该怎么找到那些真的会用、也真的能从中我的产品中获益的人？你怎么看这件事？
Sam Altman:我一直觉得，创业最难的部分，从来都不在「把产品做出来」，而在于怎么让大众真正关注它、使用它、并和它建立连接，以前是这样，现在依然是这样。
AI确实让软件开发本身变得轻松了很多，但这并不意味着创业的其他环节也跟着变简单了，你还是必须找到真正有差异化的价值突破口，产品才有可能被市场接住。
就算现在可以用AI自动化一部分销售和营销流程，也只会带来一些局部成功，解决不了根本问题。
在我看来，这件事之所以始终很难，是因为一个更底层的约束并没有改变——人类注意力极其稀缺，哪怕进入一个软件极度丰裕、能力爆炸的世界，注意力反而会变成最稀缺的***。
在一个高度丰裕的世界里，真正稀缺的将是人的注意力与好创意，而创业，依然是一件必须靠持续创造非凡价值才能跑出来的事。
参考链接：***s://***.youtube***/watch?v=Wpxv-8nG8ec
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