在 Y Combinator 于旧金山举办的AI Startup School 活动上，OpenAI 首席执行官 Sam Altman 被邀请做了一场深度访谈。
他从小就对技术着迷，少年时就被斯坦福大学计算机科学专业录取，并在 20 岁之前辍学创立了他的第一家公司。从那一刻起，他便踏上了一条与人工智能（AI）和技术创新紧密交织的旅程。
在访谈中，从最初面对“是否值得一做”的犹疑，到目前推动 OpenAI 领跑全球大模型行业，他不仅讲述了技术的演进，更剖析了自身信念的建立、团队的核心和未来科技图景的考量。他坦诚地谈到了职业生涯中最艰难的时刻、个人生产力的局限性，以及最终，这一切仍然关乎找到你喜欢共事的人并做有意义的事情。
YC 总裁 Garry Tan 与 Altman 的这场对话，让我们能够窥见个体和团队在技术浪潮中的可能性。
他相信，未来十年与过去十年最大的区别在于：个人或小团队的产出数量、完成后获得的满足感，以及最重要的，为彼此提供的产品与服务的品质，都会达到全新的高度。
展开剩余95%其他核心观点如下：
勇敢创业与信念：仅仅决定去做就是一个大决定。如果做的是独一无二的事情，那么你就可以很好地顺风而行。 关于人工智能的发展与未来：ChatGPT 将不再是简单的对话工具，而会逐渐成为一个了解你、连接你的一切并主动帮助你的实体。 创业理念：别复制 OpenAI，做它没做的事，要招聘聪明、好奇、自驱、勤奋、有成果记录、能融入团队，并认同公司愿景的人。 AI与科学是最大的机会：如果 AI 能够加速新科学的发现，将会造福每个人的生活。学术头条在不改变原文大意的前提下，对访谈内容做了适当的精编和删减。如下：
“决定去做”看似疯狂的AGIGarry Tan：Sam，非常感谢你的到来，也感谢你带来的所有启发。OpenAI对任何有抱负的人来说都是一个令人激励的存在，我们就从这开始，在早期，你们有哪些看似微小但最终被证明是极其关键的决定？
Sam Altman：仅仅“决定去做”就是一个大决定。我们曾经差点不创建 OpenAI 了。在当时，AGI 听起来非常疯狂。我当时还在YC 做你现在的工作，对我来说，当时有很多事情可以做，去投资很棒的创业公司，也许都会成功。而AGI就像是一种白日梦，即使它可能实现，DeepMind 似乎也已经遥遥领先了。我们当时花了一整年时间讨论是否要创立OpenAI，这件事看起来如此困难，有很多不去做它的理由。
我们一群人坐在一个房间里，彼此对视着说：“好吧，我们来做吧。”这些都是非常重要的时刻，我认为，当你不确定时，你应该勇敢地去做。
在质疑声中，从零开始Garry Tan：所以，有很多人拿无数的理由告诉你不应该这样做。你们甚至一开始就发现了 Scaling Laws。
Sam Altman：很难记住那时候是什么样子。明年就是 OpenAI 的10周年了。要回忆起10年前AI的氛围是怎样的，那时距离第一个成功的语言模型出现还有很久。我们当时在尝试让AI玩视频游戏，我们有一个小小的机械手，它可以勉强玩魔方，在当时我们没有设计产品的想法，没有收入，甚至也没有我们会产生收入的想法。
我们仅仅围坐在会议桌前，对着白板苦想要写什么论文。如今看似理所当然的ChatGPT，在当时完全属于科幻。
Garry Tan：真正让我印象深刻的一件事是，你们召集了所有最聪明的人来研究 AGI。
Sam Altman：所以我们说：“好吧，我们要去搞AGI。”世界上99%的人都认为我们疯了。世界上1%的人对我们做的事情深有共鸣。事实证明，这1%里有很多聪明人。我们能够真正地集中人才，这是因为大家拥有同样在乎的使命。即使看起来不太可能，但是如果它成功了，就非常有价值。我们已经在很多创业公司中多次观察到了这一点。
如果你做的事情和别人一样，就很难集中人才，也很难让人们真正相信一个使命。如果你做的是独一无二的事情，那么你就会有很好的顺风。
Garry Tan：所以，这个房间里有些人可能在想：我是否应该尝试从一开始就启动一个像OpenAI的大规模的项目？你第一次也参与了Loop的工作。从那里面学到了什么教训吗？
Sam Altman: OpenAI并不是一开始就宏大，而是从八个人，再到二十个人的小团队开始，我们并不清楚做什么，我们只是想写一篇好的研究论文。成功的项目往往从零开始，没有什么伟大的事情一开始就是宏大的。Vinod Khosla有句话我很喜欢：百万美元的创业公司和十亿美元的创业公司有很大的区别，但它们一开始都只有零美元的收入，它们都只有几个人坐在一个房间里，都在努力让第一件事成功。
如果要做大事，唯一的建议是选择一个市场，在这个市场中，如果成功，未来有可能会变得非常大（选择一个即使成功可能性不大但潜力巨大的领域)，梦想很重要，但除此之外，很长一段时间里，更关键的是一步一个脚印地坚持下来。
GPT-4o与推理模型的未来Garry Tan：最新模型，比如o3，最让你惊讶的是什么？目前有哪些新兴行为或用例让你印象深刻？
Sam Altman：我认为我们正处在一个非常有趣的时代，有巨大的空间可以构建新东西，o3模型成本迅速下降，上周的成本是这周的五倍，而且还会继续下降。
我们很快会推出一个强大的开源模型，它会比你们预期的好得多。我认为未来将出现很多基于推理模型的全新应用，仅仅在上个月，我们真正开始看到一些初创公司开始发现：“推理模型是不同的，整个交互模式都不同了。”
我觉得我们正处在一个有趣时间点，我们已经有一段时间没有遇到这样的时期了。——模型实力突飞猛进，可相关产品却明显跟不上，这就是我常说的“产品滞后”。
即使模型从今天起停止升级（实际上它们还会继续演进），仅仅填平这条差距就足以诞生大量创新。上周GPT-4o 的调用价格只占前一周的五分之一，而且还在继续；大家迟早会被这种性价比提升的震撼到。
再提前透露一点，我们很快会发布一款开源模型，但我敢肯定它会远超预期，强到能在本地直接运行，彻底刷新“可能性”的边界。眼下的格局是：模型能力跃迁、API 成本剧降、开源方案即将质变；而真正把推理模型潜力发挥到极致的颠覆性应用尚未出现——这并不奇怪，技术才刚露尖角。对创业者而言这是一个绝佳的机会，这就像元素周期表突然冒出一种全新元素，谁先利用，谁就有机会。
ChatGPT的记忆功能与《Her》的愿景Sam Altman：记忆是我们今年推出的我最喜欢的功能。这是我们的愿景，这使ChatGPT不再是简单对话工具，而逐渐成为“一个了解你、连接你所有东西、并主动帮助你的实体”。它会一直运行，它会查看你的东西，会知道什么时候给你发消息，它会知道什么时候代表你去执行一些操作。
Garry Tan：以前你发推文提到过《Her》，什么时候能实现呢？
Sam Altman: 《Her》式体验正逐步实现，《Her》式AI的关键不在于某个小硬件设备，而是达到一种状态：它能在后台持续运行，像一个真正理解你的AI伴侣。
Garry Tan：我现在开始真正看到，当语言模型与用户的真实数据集成后，会释放出巨大的力量。在YC内部，我们已经使用一种代理式基础设施。
Sam Altman：人们开始把ChatGPT当作一种操作系统来使用，包括生活的方方面面。为此，尽可能多地集成数据源非常重要。你会拥有一个总是与你在一起的设备，比如一个新型浏览器，它连接着你的所有数据，有记忆功能，还有一个持续运行的模型。把这些组合起来，将构建出一个非常强大的AI体验。
至于它运行在哪里，我认为未来一定是云端与本地结合。我们很希望能把一半的ChatGPT运算推到用户设备上运行——这样既高效又节省资源。我们正努力构建世界上最大、最昂贵的计算基础设施，但也清楚，计算资源非常紧张，如果能把一部分运算“推出去”，那会非常棒。
但我认为计算资源的获取实在太困难了，这确实让我感到震惊。我们虽然已经取得了很大成就，但想想我们两年半前还根本没有ChatGPT 的网页地址，现在却已经成为世界第五大访问量最大的网站，这种增长是疯狂的。按照目前的趋势，也许很快会成为第三，甚至有可能成为第一。
不过，无论如何，做到这一点都是困难的。通常一家新公司在扩展基础设施方面会有更长的时间，有很多人愿意帮助我们。
Garry Tan：我们看到像o3和o4 mini这样的推理模型与像4o这样的多模态模型并行发展。当这两个方向融合时会发生什么？GPT-5及以后的愿景是什么？
Sam Altman：在GPT-5中完全实现，但最终我们确实想要一个集成的模型，它能够在需要时进行推理，并在需要时生成实时视频。它会深度思考，做一些研究，然后及时为你写一个全新的应用程序，或者渲染你可以互动的实时视频。
我认为那会感觉像是一种全新的计算机界面。AI在某种程度上已经做到了这一点，当我们拥有真正完整多模态的模型时，比如完美的视频、完美的编码，以及深度推理，会感觉非常强大。
大规模机器时代将至Garry Tan：你知道，拥有视觉、语音和推理，这距离我们想要的机器人只有一步之遥。
Sam Altman：我们的策略是先搞定这个，然后确保我们能把它连接到机器人上。但是机器人的时代很快就要到来了。
我认为我非常期待一个世界，当你订阅最高级别的ChatGPT服务时，我们还会免费送你一个人形机器人。我的意思是，那个未来将会非常疯狂，能够拥有真正在现实世界中工作的机器人。我想我们现在离那不远了。
机器人的机械工程一直都相当困难，而认知部分的AI也一直相当困难，但感觉已经触手可及了。我认为几年内机器人就会开始做非常有用的事情。制造十亿个机器人还需要一段时间，但我不知道，我对一个问题很感兴趣：你需要多少机器人才能完全自动化供应链？如果你用老方法制造一百万个人形机器人，它们能运行整个供应链，驾驶采矿设备，驾驶集装箱船，运行铸造厂并制造新的机器人，然后也许你真的可以快速获得大量的机器人，但是世界对人形机器人的需求将远远超出我们目前供应链所能想象的。
Garry Tan：我想，当你坐在我的位置上时，你领导的一项工作就是投资更多硬科技。我们应该做些什么来确保美国能够真正拥有制造业和工业能力呢？我们甚至无法在不产生巨额成本超支的情况下制造精密螺丝和大型钣金件。
Sam Altman：人们提出了各种各样的答案，而且这些答案已经提了很久了，但显然没有效果。所以，我认为所有的政策都值得尝试，但我的直觉是我们需要尝试新的东西。我们不应该继续尝试那些失败的东西。而且，你知道，人工智能和机器人技术确实给了我们一种新的可能性，可以将制造业和这些复杂的产业以一种非常重要的新方式带回这里。
别做OpenAI在做的事Garry Tan：这里的“防御性”是什么样的？“我如何创办一家不会被OpenAI击垮的初创公司？”这几乎是我们聊天中的头号问题。
Sam Altman：我们不想击垮你们。我们会把我们的事情做好，并且希望能做得非常好。我们将努力把ChatGPT打造成最好的超级助手。我们会添加我们认为需要添加的东西。但这只是我们面前机会的一小部分。当人们说：“我要创办一家新公司，我要做一个ChatGPT的复刻版”，这让我们很难过，因为我们认为我们会做得很好，而且我们已经有了一个很大的领先优势，但还有更多的空间可以去探索，还有很多令人难以置信的其他公司是使用我们的平台建立起来的。我们希望能让你们的工作更容易。
我们想做更多的事情，比如现在你可以想象，ChatGPT可以为新的初创公司带来大量流量：我们可以创建一个新的应用、智能体或商店，在ChatGPT内部，为新的初创公司带来流量来帮助他们。你可以想象，我们可以做类似“用OpenAI登录”的功能，人们可以将他们的个性化模型轻松连接到新的创业公司，这可能会在很多方面提供帮助。所以我们希望成为其他人构建东西的平台。我们的建议是，不要构建我们的核心聊天助手。
但还有另一个问题，在创业历史中，人们会在同一时间对同一件事情感到兴奋。因此，我们不是去构建你所想到的、别人没有在做的事情，而是作为非常社会化的生物，我们很容易受到别人正在做什么的影响。我敢打赌，如果Gary列出他最常听到的关于人们想用AI构建的五个想法，房间里一半的人都会举手表示正在研究其中一个。
在这个房间里，希望有那么一个人，将来会创办一家比OpenAI更大的公司，我敢打赌那个人不会在研究这五个想法中的任何一个。所以，如果每个人都在做同样的事情，就很难建立起“防御性”。最持久的公司通常不会做别人都在做的事情。这给了你时间去弄清楚什么是好的产品，如何构建技术。
我们花了很长时间才弄清楚如何回答ChatGPT的“防御性”问题。我们已经构建了这个东西，很长一段时间里唯一的“防御性”就是我们拥有市场上唯一的产品。然后我们慢慢成为一个知名品牌，现在我们有了记忆和连接等功能，还有许多其他真正成为“防御性”的东西。
但你知道，在很长一段时间里都是对我们的批评。我们没有任何“防御性”策略。只是拥有唯一的好东西，你就有了一段时间来建立“防御性”。
在怀疑中坚持Garry Tan：回到对话的开头，人们几年前认为scaling laws是没有价值的，今天却改变了这种想法。当你受到这种阻力时，你和你的团队感觉如何？你们有没有说：“去他的，我才不会听你们的，我要反抗这种阻力，这意味着这是一个特立独行的领域，我们会在这个领域下注，而且我们会是对的？”
Sam Altman：在很多人告诉你错了的情况下，要保持信念是很难的。我认为那些说这很容易的人是不诚实的，虽然随着时间的推移会变得更容易。
但我记得有一次，我可以说这个，因为它被公开了，在OpenAI成立几年后，Elon Musk给我们发了一封非常刻薄的邮件。我们已经合作了一段时间，他说我们成功的概率为零，是完全失败。
我们给他看了GPT-1。他说：“这都是垃圾。它不会成功。没有意义。”当时他是我心目中的英雄。我记得那天晚上回家后，我在想：“万一他说的是对的呢？这太糟糕了。”你为这件事付出了那么多努力，你把你的生命都倾注进去了。然后你看到那些你尊敬的聪明人说：“你完全错了。”或者，“这根本不会成功，你没有‘护城河’，有人会打败你，会发生这事，会发生那事。”没有神奇的答案，你只需跌倒了再爬起来，拍拍身上的灰尘，然后继续前进。
Garry Tan：咱们聊聊AI智能体。这是第三阶段的AGI。有了像operator、Code Interpreter这样的工具，你认为哪些工作流程会消失或出现，而我们目前还没有准备好？
Sam Altman：很久以来，ChatGPT就像一个谷歌替代品。你可以问它一个和谷歌查询差不多长的问题，可能相当于半小时的谷歌查询，它可以整合起来，但它仍然感觉像一个更高级的搜索版本。但现在你开始看到一些事情，你可以真正地给Code Interpreter，或者给Deep Research，然后这个东西就会自己去执行一堆操作，带着一个方案回来给你。它就像一个非常初级的员工，可以在短时间内处理一些事情。如果你考虑一下世界上有多少工作是可以在电脑前完成的，以几个小时为单位，有人再说“这已经足够好了”或者“不行”，那可是相当多的。
所以我认为这会走得很远，这是我们之前谈到的“产品滞后”一部分，但我认为这会走得很远，而且就目前O3而言，更不用说我们的下一个模型了，你可以构建很多这样的体验。
Garry Tan：你如何看待人机交互和界面的未来，这些界面的局限性如何激励了你？
Sam Altman：我认为科幻小说有一点是对的，那就是界面几乎会消失。比如现在的语音界面，我们觉得它很糟糕，因为它用起来不太好。但理论上，如果你能告诉电脑：“这就是我今天想做的。如果有变化，比如我延误了，或者发生了什么事，我相信你会去处理所有这些事情，但我不想被打扰，我不想去想它。”然后它就全部完成了，而且你相信它会成功。那将是一个几乎消失的界面，除非它需要像一个超级棒的人类助手一样和你交流。
但你会非常兴奋。当我今天使用手机时，我感觉就像我在纽约时代广场上被人撞来撞去一样。我爱我的手机，它是一项了不起的技术，但它这里有通知，那里有事情发生，弹出这个，亮着各种颜色的光，也会让我感到压力。
我可以想象一个界面，电脑大部分时间都消失了。它会做我需要做的事情，但我相信它会提供高质量信息给我，判断何时不提供，在适当的时候替我行事。我对此非常兴奋。我不会告诉你新设备是什么，好吧，我私下告诉你，但不会告诉大家，但这非常……我希望我们能向人们展示一种与众不同的使用电脑的方式。
Garry Tan：这也是你邀请世界上最伟大的设计师之一Jony lve加入的原因之一吗？
Sam Altman：是的，他太棒了。他真的名不虚传。我认为在过去50年里，我们只经历了两次计算机界面的重大革命。所以我们有了键盘、鼠标和屏幕，然后是触摸屏和手机，而创造新界面的机会并不常有。我认为人工智能确实完全为全新的东西开辟了空间，如果你要选择一个人来赌，他显然是最佳选择。
Garry Tan：所以在YC我们一直在争论的一件事，就是不知道这是不是好事，可能会让很多想创建B2B SaaS的软件工程师感到害怕，这个想法是：如果未来你有一个底层数据库，有一个API层作为你的访问控制并执行你的业务逻辑，然后界面是 LLM，你的电脑上就是一个智能体，你只需敲击Enter，它就会生成一个工件，或者一个页面，来完成你想要做的事情，然后它会保存在文件中。
Sam Altman：是的。有两种方式来看待这个问题。首先，假设你们都在创业或者已经创业，或者正在考虑创业。这是技术史上最好的创业时代，没有之一。
但其中一部分原因是，正在发生剧变，确实存在很多这样的挑战。所以一方面你可以这样看，“我们一直是一家SaaS公司，现在所有的代码都可以即时生成，这对我们意味着什么？或者你可以这样看，”哇，这将会发生，但它会发生在每个人身上，创业公司之所以能赢，是因为它们比大公司迭代更快，而且成本更低。大公司有很多优势，但它们迭代非常慢，而且，你知道，如果某样东西非常便宜，那么它们的优势就会消失。
所以你可以从一个或另一个角度看待所有这些问题：眼下的挑战与机会对所有人都是一致的，但当整个行业的“时钟周期”——也就是迭代速度。最后往往是初创公司获胜。可以说我们从未见过变化幅度如此夸张的年代；顺着这条路出发，你们将站在极其有利的位置。或许哪天你们可以再请我来专讲“如何逐步筑起防御性”，因为这正是大家真正关心的问题——“好吧，我是一家SaaS公司，未来软件都是即时生成的。”背后其实问的是：什么才算真正有效的防御性？那一定会是一场有趣的分享。
Garry Tan：我们上次活动的后台谈到那本经典管理书《七种力量》（The Seven Powers）——麦肯锡顾问们的必读物。当时我就在想：两个技术人坐一起，居然引用一本麦肯锡名著，这画面也太……
Sam Altman：确实有点违和，审美上简直灾难，但没错，说的就是《七种力量》。
智能时代将改变我们Garry Tan：我觉得我们正迈进“智能时代”。我尤其喜欢你写的那篇文章。你认为这一时代会怎样改变我们的生活、工作方式，以及整个社会创造价值的途径，这意味着什么？
Sam Altman：纵观整个科技史拉成一条弧线，讲的始终是同一个故事：我们发现新的科学原理，打造更好的工具，让文明的脚手架一层层搭得更高。工具链越强，每个人能做的事就远超以前，这个进程已持续了很久。
把今天的人和100 年前、1000 年前的人放一起对比，现代人的能力不可同日而语。社会契约是：你出一份力，帮文明再垒一层脚手架。如今借助这套全新工具，一个人能完成的事已经令人难以置信。
我相信未来十年与过去十年最大的区别在于：单人或小团队所能达成的规模的量级。协作成本会骤降，于是我们会看到真正质的跃：个人或小团队的产出数量、完成后获得的满足感，以及最重要的，为彼此提供的产品与服务的品质，都会达到全新的高度。
回想OpenAI 的历程，我常想到几十位核心人物，他们成就了今天的一切。但我也时刻提醒自己：如果没有历史上数以千万计的人——从挖矿炼石，到研究半导体，再到造电脑、建互联网——有了整体产出，一个小团队才能站得这么高、产生如此影响。
Garry Tan：在座的都是“信徒”，这点让你意外吗？
Sam Altman：这是件好事，这里聚集的正是要创造未来的人。
Garry Tan：或许历史上还没出现过这样的场合，同一屋檐下来了这么多这样的人，真是酷。
Sam Altman：但别忘了，我们充其量只是社会最前沿的尖兵。全球还有七十多亿人甚至还没真正接触这些技术，他们的体验往往停留在“AI 不好用，会幻觉”。面向眼前这三千人，我想说：我们是这支长矛的矛尖，负责把技术带出去、教给大众。
首先，能处在这个位置本身就很棒。YC 最迷人的地方之一，就是能活在前沿，和先锋一起工作，看见未来，并悄悄参与塑造。不过，AI 在某些层面已相当主流；不主流之处在于，多数人只把 AI 视作 ChatGPT，一款聊天机器人，他们还没意识到后面会发生什么。你们已经提前看见了未来，还能为后来者铺路，这是莫大的荣幸。
Garry Tan：你算是全球最会聚才的人之一。招聘方面，你学到的最深刻教训是什么？很多人在座的连下属都没带过，更别说请人辞掉六七位数年薪来加入他们的革命。
Sam Altman：招到极聪明、动力足、高效、又能协作的人，成功就完成了90%。我常惊讶大家在招聘中反而关注别的。简言之：聪明、好奇、自驱、勤奋、有成果记录、能融入团队，并认同公司愿景——让所有人朝同一方向发力，这一套标准非常有效。
Garry Tan：那你所谓“成果记录”指的是那些在大公司干了二十年、头衔光鲜的管理者吗？毕竟你的路不一样。
Sam Altman：至少在早期，经验确实珍贵，某个阶段会需要，但我没有成功，YC也没有成功。我更愿意要年轻、有冲劲、能把事做成的人，而不是简历耀眼的老将。有一天你会需要经验丰富的人，但不是开始。评审 YC 申请时，我几乎不看履历——你在谷歌待过、毕业于哪所大学，我真不关心。我先看的是：你做过最令人惊叹的事是什么？如果那还没说服我，我才会翻履历，但那只是备用信息。
Garry Tan：也就是说，看他们真正写过的代码、做过的产品、迭代速度，以及思考和解决问题的方式。
Sam Altman：正好 PB（Paul Buchheit）在场，他常说的一句我引用无数次的话是：“招聘要看成长斜率，而非当前截距。” 换句话说，重潜力胜过静态成就，这条建议非常棒。
Garry Tan：再聊聊担任 OpenAI CEO 吧，最大挑战是什么？
Sam Altman：坦率讲，我不推荐这份工作。单个挑战都不算难，难在同时要处理太多事，而且还有那么多大公司从不同方向试图攻击我们。要在一个重大决策和另一个完全不相关却同样重大的决策之间来回切换。
未来十年最值得下注的技术方向Garry Tan：展望未来10到20年，你个人最期待的是什么？你知道，人们现在应该构建什么来使那个未来成为可能？
Sam Altman：在10到20年内，除非出现大的错误，我们将会拥有难以想象的超级智能。我非常期待看到那会如何发展。如果非要选一件事，而不是给一个模糊的答案，我认为“AI for science”是我个人最兴奋的。
我相信，在第一近似下，世界上所有长期可持续的经济增长，所有能让人们生活变得更好的东西，基本上都是发现新科学，并且拥有相对良好的治理和制度，这样这些科学才能得到发展并与世界分享。但如果我们能用人工智能大幅提高新科学发现的速度，我相信这会带来令人难以置信的增长和奇迹，造福每个人的生活。
Garry Tan：我想，有一件事我总是印象深刻，那就是你亲自招募了Helion来做Y Combinator，他们在聚变方面做得非常出色。那是你当时就已经在考虑的事情吗？显然，能源和气候当时就已经困扰着所有人了。
Sam Altman：我一直痴迷于能源和人工智能，认为它们是两个最重要的东西，或者至少是我觉得最感兴趣的。而且是两个我明确知道想投入时间和资本的领域。我不记得在OpenAI成立之前，我曾想过它们会如此明显地相关，即能源最终会成为我们能拥有多少智能的根本限制。我不知道我怎么会错过这一点，因为我通常很擅长思考这类事情，但我当时认为它们是非常独立的。你知道，我们需要人工智能来产生所有的想法，需要能源来让世界上所有的事情发生。我显然在OpenAI成立后不久就认识到人工智能的能源需求。但在2005年之前，我认为我把它们看作是平行线。
Garry Tan：我的意思是，你肯定看过那张图表，房间里所有高效加速主义者都看过，它基本上是关于拥有高生活水平的。
Sam Altman：这真的很……我对这张图表很着迷。我很久以前就对这张图表很着迷了。它直接关系到每个人能够获得的能源量。是的。我认为这是人类历史上长期以来最令人惊叹的图表之一，即生活质量、能源丰度和能源成本之间的相关性。所以这张图表以及类似的图表是我最初对能源着迷的一个重要原因。它就是这样一个影响巨大的东西。听起来它并非完全相互依赖。更像是你同时对两件事感兴趣，但你已经将它们完美地结合在一起了。
我只有一个兴趣，那就是彻底的富足，以及有哪些技术杠杆点可以使未来变得截然不同和更美好，而这两者是关键。但不像现在这样是同一个向量。现在我经常思考我们到底能在地球上建造多少能源，才不会因为运行GPU而使地球过热，以及我们能坚持多久才需要把所有GPU都放到太空中。但当时，我确实对它们有不同的看法。
我的意思是，这似乎是技术人员独有的一种信念，他们相信我们实际上可以创造那种富足。你知道，如果你拥有触手可及的智能和触手可及的能源，那会怎么样？这就像，“一切都在有爱的机器的照顾下”。
我从来没去过欧洲的那些“去增长”的会议什么的。但我一直都想去一次。
Garry Tan：这是“反去增长”的会议。
Sam Altman：但我喜欢坐在黑暗中，寒冷中，没有人拿出手机，只是谈论一切是多么糟糕，没有希望。我真想体验一次那种心态，因为我从未有过那种感觉。我认为这是我所见过的最难认同的运动之一。显然，这是我的团队和我的世界，但创业公司、旧金山、科技行业、人工智能的乐观主义，以及你们所有人都将做的事情，那才是我的大脑自然栖息的地方，我很难真正理解另一方，但我很确定我们是对的，他们是错的。
Garry Tan：但是我们怎么才能实现呢？你对技术如何为他人创造丰富资源有着令人难以置信的愿景。我的意思是，你已经做了这么多，但请给我们指明方向，我们如何才能更快地实现目标？政府在这其中扮演什么角色？
Sam Altman：大约五年前的这个时候，我们把GPT-3以API的形式开放了，人们开始玩它，它几乎无法使用。那真是相当尴尬。在五年内，我们从一个几乎不能写句子的东西，变成了一个在大多数领域都拥有博士水平智能的东西。我认为再过五年，我们将能够保持同样的进步速度。我认为如果我们能做到这一点，如果我们也建立起基础设施来为人们提供服务，那么这个房间里的每个人都会想出如何利用这项技术，并使它适应每个人的需求。
我最喜欢的人工智能类比是晶体管，这是历史上的技术类比。你知道，有些人发现了一项新的、非常重要的科学发现，然后社会、经济，随便你怎么称呼它，就开始运作，自行发展。这种魔力就是想方设法为人们创造出令人难以置信的价值，而且在相当短的几十年内，显著提高了生活质量。这将比那更快、更陡峭。但我认为方向上会是一样的。
我们需要创造伟大的技术，解决剩下的科学问题，我认为剩下的不多了。我们需要弄清楚如何构建为所有人服务所需的基础设施，然后所有人有了这种新的魔力，就必须去弄清楚世界上的人需要什么，
Garry Tan：所以，让我们回到2005年，Y Combinator的第一批学员。你是怎么听说Paul Graham的？你现在对当时的Sam Altman 会说些什么？考虑到你所知道的一切，你所学到的一切，你最惊讶的是你当时不知道什么？
Sam Altman：我当时在读他的文章，但我从Blake Ross那里听说了当时被称为“夏季创始人项目”，现在就叫Y Combinator，我当时和他住在同一个新生宿舍里，他在Facebook上发帖提到了这个项目。Paul说：“哦，你是个大一新生。你知道还有下一批学员。”我回复他：“哦，可能有什么误会。其实我是大二的，我还是可以来的，如果可以的话，我明天就来，我非常乐意。”
我希望有人能教我信念和韧性的重要性。人们很少谈论这有多难，一开始很容易，但你的储备会耗尽，怎样才能长时间保持下去。要相信它最终会成功。我的第一家创业公司并没有那么成功。我认为很多人在第一次创业失败后就放弃了，但创业公司并非每次都能成功。学会如何坚持下去，继续努力，我认为这真的很重要。培养对自身直觉的信任，并随着时间的推移不断完善你的决策和直觉，从而增强这种信任。我认为这真的很重要。有勇气去从事那些不流行但你相信并关心的事情，这非常重要。
我最近有了一个孩子，大家告诉我，生孩子是人生中最棒的事情，也是最艰难的事情。好的部分比你想象得要好得多。艰难的部分要艰难得多。这基本上就是我作为一名创业者的感受：好的部分真的非常棒，比你想象的还要好；而艰难的部分则比任何人都能表达得要难得多，但你必须继续努力。
整理：小羊
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