近日，OpenAI聯合創(chuàng)始人兼總裁Greg Brockman在一場播客訪談中，揭開了公司戰(zhàn)略調整背后的諸多細節(jié)，引發(fā)行業(yè)廣泛關注。此次訪談不僅回應了外界對OpenAI放棄Sora項目的猜測，還透露了未來重點布局的Super App、新模型“Spud”以及AI研究員等關鍵信息。

針對外界對OpenAI放棄Sora項目的質疑，Greg表示，這并非從消費端轉向B2B，而是基于戰(zhàn)略聚焦的考慮。OpenAI目前同時推進兩條技術路線：一是研發(fā)深度學習技術，二是部署技術以積累落地經驗。當前技術已驗證可行，需進入真實世界獲取反饋，因此公司決定將主要精力放在GPT系列上，包括文本和語音交互等領域。Sora項目并未被完全放棄，而是轉向機器人領域繼續(xù)研究，但短期內難以在知識工作領域大規(guī)模落地。

當被問及為何不押注視頻生成技術時，Greg指出，盡管視頻生成進步顯著，但機會過多時需排序和把握時機。OpenAI已確信文本模型可通往AGI，且今年將推出更強模型。例如，某物理學家借助OpenAI模型在12小時內解決了研究難題，這種“思考”能力讓公司決定加倍投入文本模型路線。對于競爭對手DeepMind認為圖像生成器更接近AGI的觀點，Greg回應稱，OpenAI從一開始就選擇了相信的AGI路徑，且圖像生成功能已基于GPT架構實現，而非擴散模型。

關于備受矚目的Super App，Greg透露，它將整合編程、瀏覽器和ChatGPT，成為用戶體驗AGI力量的端點應用。這款應用不僅是工具，更是“個人助理”，能理解用戶目標、建立信任關系。未來，Super App將具備記憶功能，連接郵件、日歷等，深入幫助用戶達成目標。該應用將于未來幾個月分步推進，起點是Codex應用，第一步是讓Codex對普通知識工作更友好。

在競爭方面，Greg承認Anthropic的Claude Code等類似功能已出現，但OpenAI在編程方向上一直重視，且正在補上“最后一公里”的易用性。去年年中，公司組建團隊聚焦真實世界問題，構建訓練環(huán)境，讓AI適應實際軟件工程中的混亂情況。如今，OpenAI在競爭中已占據優(yōu)勢，用戶更傾向于選擇其產品。

傳聞中的新模型“Spud”也在此次訪談中揭開面紗。Greg表示，“Spud”是OpenAI過去兩年研究成果的體現，是一個新的預訓練模型。它能解決更復雜的問題，理解力更強，對上下文把握更好，既能拉高問題解決的天花板，也能提升基礎體驗。不過，普通用戶能否明顯感覺到變化取決于應用場景，有些人會感覺天差地別，有些應用則變化不明顯。但隨著技術變強，用戶會逐漸感知到AI“能幫上忙”。

OpenAI內部正在開發(fā)的自動化AI研究員計劃秋季推出。Greg介紹，該研究員將實現研究科學家工作流程的自動化，目前已能承擔相當比例的科研任務。公司會像帶初級研究員一樣，給它方向并審閱結果。對于AI發(fā)展可能帶來的風險，Greg表示擔憂，但OpenAI在技術上投入了很多保障安全的措施，如防止提示詞注入攻擊。同時，公司認為應構建“有韌性的開放系統(tǒng)”，讓眾多參與者共同開發(fā)AI，并圍繞技術建立社會基礎設施。

對于AGI的實現時間，Greg認為不同人定義不同，若以他個人標準，已完成70%到80%，未來幾年內將擁有能完成電腦上幾乎任何智力任務的AGI。在模型發(fā)展路徑上，Greg指出，隨著基礎模型變強，AI從能完成20%的任務躍升到80%，帶來了巨大變化。未來，公司將繼續(xù)在每個維度上推進，如讓AI操作電腦、建設企業(yè)級配套技術、推動語音交互等。公司還在理解模型能力階段，將訓練擴展到開放式問題領域。

針對是否需要大規(guī)模預訓練的討論，Greg認為模型生產流程的每一步都有相乘效應，更強的預訓練會讓后續(xù)步驟更輕松。公司要平衡預訓練和推理能力，找到“智能×成本”的最優(yōu)解。在算力方面，Greg表示，無論訓練和推理配比如何變化，大規(guī)模訓練仍需集中算力，且NVIDIA團隊出色，OpenAI與其深度合作。公司今年融到的資金將投入數據中心，因為算力是收入中心，增長永遠趕不上需求。對于其他玩家“過于冒進”的評論，Greg不同意，他認為OpenAI審慎且前瞻性地判斷了技術走向，提前布局算力。

在公眾對AI的接受度方面，Greg認為需要向大眾展示AI如何改善生活，如有人用ChatGPT協助診斷出孩子被誤診的腦瘤。對于數據中心帶來的環(huán)境和電費擔憂，他解釋稱水資源消耗小，公司會支付能源費用，不推高居民電價，某些地方數據中心還幫助升級了電網，降低了居民電費。最后，Greg建議害怕AI的人親自體驗工具，理解其利弊，而最能從AI中受益的人是帶著好奇心嘗試并將其融入工作流程的人。