Sam Altman最新访谈：AGI还有多远？

Sam Altman最新访谈：AGI还有多远？
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Altman不再回答”AGI何时到来”，他在回答一个更复杂的问题

从”终点”到”连续谱系”

过去几年，每次Sam Altman公开露面，”AGI什么时候到来”几乎都是必答题。但在他近期一场长达三小时的访谈中，这个问题被拆解成了三个更尖锐的子问题：什么样的系统算AGI？谁来定义这个标准？以及——如果它真的来了，普通人的工作会先消失还是先变多？

Altman在访谈中提到了一个被外界长期忽略的细节：他认为”AGI”这个词在过去两年已经被滥用得失去了原本的指代意义。OpenAI内部已经不再用AGI来设定研发目标，取而代之的是”highly capable systems that can do complex cognitive work”。这种措辞的转变不是文字游戏——它意味着AGI从一个”终点”被重新定义为一个”连续谱系”，谁也没法指着日历上的某一天宣布”AGI来了”。

公众高估了那一刻，低估了抵达前的重塑

更关键的是，Altman给出了一个反直觉的判断：公众高估了”AGI那一刻”的戏剧性，但严重低估了它在抵达之前对社会结构的渐进式重塑。他原话大意是：”我们不会在某个周二早上醒来发现AGI出现了。你会看到的是一系列渐进但不可逆的变化——当一个模型已经能独立完成某个博士三年的研究工作时，它就’是’AGI了，只是没人会批准这个日期。”

这种”去节点化”的思维方式，和他在2023年发表的《Moore’s Law for Everything》形成了有趣的呼应——他一直试图把AGI从宗教叙事拉回到工程叙事。只是到了2026年，这件事终于从”理念”变成了”操作手册”。

推理能力才是真正的分水岭

60%算力转向inference-time compute

访谈中最值得划重点的，是Altman对”推理能力”的反复强调。从o1、o3一路迭代到2026年新一代推理模型，”参数规模+训练数据”的旧故事已经讲完，比拼的是”在固定算力下能把多难的题目做对”。

Altman透露，OpenAI内部在2025年下半年把超过60%的算力从”预训练”转向了”推理时计算”（inference-time compute）。这个数字如果属实，意味着范式已经转移：当一个模型在思考时可以”花更多时间”来换取更高正确率时，单纯扩大模型本身的边际收益开始递减。

他举了一个具体例子：在一些数学和编程竞赛题上，o系列早期版本还需要人类给出提示词框架；但到2026年中期的新模型，已经能在零样本条件下处理博士级的研究任务。”这不再是一个’更聪明的鹦鹉’，而是一个能够规划、反思、修正自己思路的系统。”

下一轮竞争的胜负手

这个转变对行业的影响是结构性的。还在依赖”卖token”、把竞争维度停留在”上下文更长、参数更大”叙事上的大模型公司，会被推理模型的能力曲线甩开身位。Altman没有明说，但他的潜台词很清楚：下一轮的胜负手不在预训练数据，而在测试时算力的调度策略和搜索算法。

这也解释了为什么Anthropic、Google DeepMind和OpenAI在2026年的人才争夺集中在”推理系统架构师”这个新岗位上——这是一个2023年根本不存在的工种。

被低估的”Agent经济”

不是元年，是”第一批AI同事”

访谈中Altman花了相当长时间讨论Agent，但他刻意回避了”Agent元年”这种被媒体用烂的提法。他更喜欢用”the first generation of AI coworkers”——这是他对当前状态的定位，也是对行业过度炒作的一次降温。

他提到一组值得咀嚼的数据：OpenAI的Operator系列产品在2026年上半年的企业付费用户增速，已经超过了ChatGPT在2023年同期的表现。更有意思的是使用场景的分布：超过40%的Agent调用发生在企业内部的SaaS系统之间，而不是消费者端的浏览器操作。这意味着Agent的真正战场不是”替你订机票”，而是”在你喝咖啡的时候把三家供应商的对账单对完了”。

C端未动，B端先变

Altman特别强调了一个反直觉的观察：Agent经济不会像移动互联网那样先C端后B端，而是顺序颠倒。原因很简单——企业愿意为”省一个人头”付费，而消费者已经习惯了免费软件。当一家中型公司的财务团队从10人缩到3人，剩下7人的工作量由3个Agent和2个高级审核员完成时，GDP数字没变，但就业结构永久改变了。

他对”AI会不会让所有人失业”这个问题的回答倒是很Altman式：不会让所有人失业，但会让”不会用AI的人”失业。这是一个明显带有商业立场的判断，但和2023-2024年硅谷普遍弥漫的”AI普惠”叙事相比，已经务实得多。