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（Sam Altman訪談精彩片段：SaaS 模式面臨 AI 沖擊）

未來五年，AI 會(huì)變成什么？

不是模型更強(qiáng)，也不是升級(jí)到 GPT-5。

而是整個(gè)游戲規(guī)則在重寫：從“你該怎么用 AI”，變成“AI 會(huì)怎么改變你”。

這場對(duì)話發(fā)生在 2025 年 5 月 20 日 ，Sam Altman 與硅谷風(fēng)投教父 Vinod Khosla 面對(duì)面，沒有談熱點(diǎn)參數(shù)，直接聊到了 2035 年以后的世界。

到視頻公開時(shí)（2025 年 9 月 9 日），他們的預(yù)判已經(jīng)開始應(yīng)驗(yàn)：ChatGPT 成為全球第五大網(wǎng)站，企業(yè)開始把電力成本和推理效率寫進(jìn)財(cái)務(wù)報(bào)表，“AI 工廠”從概念變成了很多公司實(shí)際部署目標(biāo)。

Altman 在對(duì)話中提到了四個(gè)關(guān)鍵判斷：

• 軟件能即時(shí)生成，SaaS 公司還有價(jià)值嗎？

• AI 生產(chǎn)力是人類 10 倍，組織架構(gòu)怎么變？

• AI 做完知識(shí)工作，什么樣的工作還值得人類去做？

• 電力成本決定AI能力，誰有錢誰就強(qiáng)？

接下來，我們不只復(fù)述 Sam Altman 的觀點(diǎn)，更重要的是告訴你：這些變化對(duì)你意味著什么，下一步該如何行動(dòng)。

一、模型爆炸之后，智能代理先顛覆軟件公司

過去兩年，大家以為 AI 革命的主戰(zhàn)場在模型。誰參數(shù)更多，誰就贏。

但 Altman 認(rèn)為，ChatGPT 的成功秘訣不在這里。

“我們花了四年做研究，但沒有打算做產(chǎn)品。GPT-3 很酷，但不夠好，做不出能用的東西。我們索性不自己琢磨了，直接把 GPT-3 開放給所有人，看看大家能用它折騰出什么花樣來。”

結(jié)果，全世界的開發(fā)者，只想做一件事：自動(dòng)生成文案。Jasper AI 公司靠這個(gè)火了，估值迅速過十億美金。除此之外，沒有其他成功的方向。

反倒是一個(gè)原本只是測試用的小功能，讓 OpenAI 發(fā)現(xiàn)了意外的信號(hào)：人們喜歡對(duì)話，愿意和模型閑聊。

“我們當(dāng)時(shí)有個(gè) Playground，可以試著輸提示詞、看模型怎么回應(yīng)。有些人，一聊就是一整天。”

于是他們決定，把聊天功能做成產(chǎn)品。但真正的突破，是不再讓人費(fèi)勁去設(shè)計(jì)復(fù)雜提示，而是讓 AI 學(xué)會(huì)順著人類語言理解需求。

這就誕生了 ChatGPT。

但 Altman 在這次采訪中明確表示：

“ChatGPT 不是終點(diǎn)。我們真正要做的，是讓它變成你的智能操作系統(tǒng)�！�

這個(gè)系統(tǒng)不是你裝的軟件，而是主動(dòng)接入你生活和工作的助手。

它們會(huì)了解你，知道你在用什么工具、喜歡什么方式辦事。你可以用對(duì)話的方式使用，也可以讓它幫你登陸其他服務(wù)、完成任務(wù)。它不會(huì)長在設(shè)備上，但它無處不在。

過去是你切換一個(gè)個(gè) App；未來，是你說一句話，AI 直接調(diào)動(dòng)工具、拉起接口、完成流程。你不再需要 SaaS，公司也不再像今天這樣賣軟件。

如果你只需要告訴一個(gè)助手“我要做一個(gè)記賬應(yīng)用”， 它就立刻生成出來，你還會(huì)去買某個(gè)SaaS嗎？

Altman 判斷，下一階段的重構(gòu)，先發(fā)生在軟件公司身上。

不是產(chǎn)品賣不動(dòng)，而是交付方式變了。 不是 AI 替代你開發(fā)，而是開發(fā)這件事本身，變得不需要你了。

這意味著:

• 開發(fā)門檻降低，

• 商業(yè)模式被沖擊，

但游戲還遠(yuǎn)未結(jié)束。

二、組織變了：10 人公司干掉 1000 人，是企業(yè)新范式

當(dāng)被問及企業(yè)哪個(gè)領(lǐng)域會(huì)受到最大沖擊時(shí)，

他給出了答案是 ：

“我猜測，短期內(nèi)，AI 工程師的能力提升，會(huì)是企業(yè)里最具沖擊力的事。今年剩下的最大變化，很可能就是這個(gè)�！�

但與其說 AI 會(huì)替代人類，不如說是改變了團(tuán)隊(duì)配置。過去需要 50 個(gè)人的工作，現(xiàn)在你加上 5 個(gè) AI 工具就夠了。

他甚至說：

“我敢打賭，10 人公司賺 10 億美金，這樣的公司要么已經(jīng)開始了，要么會(huì)在接下來幾年內(nèi)出現(xiàn)�！�

這個(gè)判斷背后的邏輯是什么？為什么是軟件工程首當(dāng)其沖？

因?yàn)檫@個(gè)崗位最容易量化，效率提升也最直接反映在收入上：

• 能寫代碼，意味著能建工具；

• 工具建得快，意味著客戶用得上；

• 客戶用得上，就能賺錢。

• 過去寫代碼靠鍵盤，現(xiàn)在很多公司已經(jīng)靠對(duì)話。

不只是軟件開發(fā)在變化。我們看到有些公司已經(jīng)用 AI 承擔(dān)了全部的客服、銷售工作，這不是概念驗(yàn)證，而是真實(shí)的商業(yè)實(shí)踐。所以關(guān)鍵不是討論會(huì)不會(huì)被替代，而是當(dāng)別人已經(jīng)完成轉(zhuǎn)型時(shí)，你還在原地踏步。

當(dāng)效率成倍提升時(shí)，Altman 也觀察到新的問題：

“現(xiàn)在的模型已經(jīng)能自己測試架構(gòu)、做假設(shè)、跑驗(yàn)證。研究員可能覺得：‘我只是在用工具幫我提效�！绻惝a(chǎn)出比原來多 10 倍，AI 做了多少，真的很難分清�！�

這種效率提升背后，也帶來了新的管理復(fù)雜性。

Altman 在訪談中還提到一個(gè)細(xì)節(jié)，他說他最頭疼的問題不是模型不夠好、產(chǎn)品不夠快，而是：

“我們得同時(shí)做太多事。又要跑研究，又要搞基礎(chǔ)設(shè)施，又要出產(chǎn)品。沒有一個(gè)好建議能教我們怎么快速做這么多決定�！�

但他也很清楚：靠傳統(tǒng)的層級(jí)組織，是跑不贏 AI 助手的。

所以他提出一個(gè)方向：AI 不是取代你，而是你要學(xué)會(huì)用 AI 來壓縮組織、合并流程、降低溝通成本。

這也就解釋了為什么他那么看好“10 人公司”：成功的秘訣不是人少，而是責(zé)任清晰、工具得力、執(zhí)行有效。

這已經(jīng)不是硅谷的幻想。

現(xiàn)實(shí)中，越來越多的公司開始重新思考：與其不斷擴(kuò)大團(tuán)隊(duì)，不如讓每個(gè)人都成為 AI 協(xié)作的專家。

三、AI 不一定讓你失業(yè)，但會(huì)改變努力的定義

他講的是另外一件事：什么樣的努力還有價(jià)值，這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)會(huì)變。有很多工作，人們并不希望 AI 來做。也會(huì)出現(xiàn)新的工作類型，人們特別希望由人來完成。

為什么會(huì)這樣？

他說，人類有很多深層的生物驅(qū)動(dòng)力：

• 真人的認(rèn)可和 AI 的認(rèn)可，激勵(lì)效果完全不同；

• 我們天生在乎與其他人的打交道，這種需求不會(huì)消失；

• 地位競爭、歸屬感這些需求會(huì)繼續(xù)存在

AI 很聰明，但它不會(huì)真的在乎你。

他分享了一個(gè)很有意思的觀察：

“我一生中學(xué)到最重要的東西，不是來自書，不是來自模型，而是那些在我身上投入過情感的人�！�

在 AI 能夠提供大量信息和幫助的時(shí)代，什么樣的努力和價(jià)值是真正不可替代的？

? AI 讓很多事情變得“幾乎不要錢”

當(dāng)被問及 AI 對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響時(shí)，Altman 用了兩個(gè)詞來解釋未來的變化：

通縮（東西變便宜）和地位競爭（比誰更有錢）。

他說，AI 會(huì)讓很多原本昂貴的服務(wù)變得接近免費(fèi)：

• 醫(yī)療建議：免費(fèi)的

• 教育資源：免費(fèi)的

• 內(nèi)容生產(chǎn)：免費(fèi)的

我們正在進(jìn)入一個(gè)世界，每個(gè)人都能得到非常好的醫(yī)療建議、教育內(nèi)容，甚至能讓 AI 幫你寫任何你想要的 App。

聽起來很美好。但他也馬上補(bǔ)了一句：

“當(dāng)一切變得非常便宜之后，新的‘稀缺’就不是這些服務(wù)了，而是人們炫富比拼的方式�！�

未來大家都有 AI 工具，日常生活很好解決，那多余的財(cái)富和精力要用在哪？可能會(huì)變成：競標(biāo)達(dá)芬奇的畫，或者用天價(jià)買某個(gè)星球。

聽起來像玩笑，但人類真的會(huì)這么干。

? 努力的方向，也許比努力本身更重要

從 Altman 的觀點(diǎn)，我們可以清晰看出：

• AI 不是不讓你努力，而是會(huì)強(qiáng)迫你重新定義“努力的含義”。

• 有些崗位，不管你多努力，AI 提供的版本都差不多好。

• 有些方向，努力的多不如努力的“方向”對(duì)。

未來你不一定比別人更努力，但你要選對(duì)你該努力的事。

這不是雞湯，是他對(duì)創(chuàng)業(yè)者的建議。

他說，現(xiàn)在很多投資人還在追下一個(gè) OpenAI，但真正該投的是用 AI 能力造出來的新東西。

不是造模型，而是看清楚：

有什么事情，以前不可能，現(xiàn)在卻能實(shí)現(xiàn)了？

這同樣適用于普通人。

如果 AI 已經(jīng)能寫代碼、剪視頻、排程表，那擅長這些就不再是競爭優(yōu)勢。 你要做的，是找到 AI 做不了、或者 AI 做得再好也不被信任的部分。

比如：

• 你能不能整合信息，替別人做判斷？（不靠算法，而是靠理解對(duì)方真實(shí)需要）

• 你能不能拉通項(xiàng)目，把結(jié)果交出來？（不靠流程，而是靠責(zé)任）

• 你能不能為別人創(chuàng)造情緒價(jià)值？（不靠輸出，而是靠連接）

Altman 沒明說這些，但他說了一句話，足夠提示我們：這五年，是全新秩序被重寫的五年。你不是被 AI 替代，而是被新秩序重寫。

這不是恐嚇，而是提醒：該調(diào)整的不是投入多少，而是投入什么。

四、不是 OpenAI 贏了，是誰擁有電力主權(quán)

Sam Altman 反復(fù)強(qiáng)調(diào)的一個(gè)觀點(diǎn)，這次訪談也不例外：真正關(guān)鍵的，不在模型，而在背后那個(gè)越來越稀缺的資源——電力。

我們十年后可能會(huì)看到，AI 的成本幾乎就等于電力成本。芯片、存儲(chǔ)、人才這些都能壓縮成本，但電費(fèi)壓不下去。

因?yàn)樵诂F(xiàn)在的 AI 世界里，模型運(yùn)行、訓(xùn)練、部署、響應(yīng)，每一步都要大量消耗電力。

他提到一個(gè)場景：

“如果你要解決一個(gè)真正復(fù)雜的問題，比如材料科學(xué)、藥物發(fā)現(xiàn)、聚變能源，你就需要用 50,000 個(gè) GPU 來思考�！�

50,000 個(gè) GPU，一起跑，一起發(fā)熱，一起耗電。

這已經(jīng)不是技術(shù)問題，而是資源供應(yīng)的問題。

? 能源決定 AI 未來：從算力競賽到電力主權(quán)

Altman 在訪談中明確說：

“我們將需要幾十吉瓦，甚至上百吉瓦的電力，才能支撐未來 AI 的使用�！�

什么概念？

這不再是某個(gè)公司的用電量，而是相當(dāng)于一個(gè)中等城市的全部電力消耗。

這個(gè)規(guī)模下，能源基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)據(jù)中心部署、電力利用效率，自然成為了 Altman 長期關(guān)注的核心議題。

這時(shí)候，主持人提到 Eric Schmidt 的一句話：

歐洲永遠(yuǎn)做不大 AI，因?yàn)殡娞F。

Altman 點(diǎn)頭回應(yīng)：這話沒錯(cuò)。我也聽到很多企業(yè)在為能源問題頭疼。模型會(huì)更高效沒錯(cuò)，但我們對(duì) AI 的使用需求增長得更快。

? 更深層的擔(dān)憂：誰來分配這些資源？

但這背后還有更深層的擔(dān)憂：

“有些人擔(dān)心，未來只有少數(shù)人能用 AI，只有大公司能買得起算力�！�

他說他不希望那樣發(fā)生，但也不否認(rèn)風(fēng)險(xiǎn)：如果計(jì)算資源極度稀缺，而大家又爭著用，那就必須有一套全新的分配機(jī)制。

這不是靠市場能自然解決的事。

這就需要政府、能源企業(yè)聯(lián)合行動(dòng)，建設(shè)發(fā)電站、部署數(shù)據(jù)中心、優(yōu)化能源配置，讓 AI 成為普通人用得起的工具，而不是富人專享的特權(quán)。

所以他呼吁：

“政府要做的一件事，是確保 AI 資源不是只被富人獨(dú)占�！�

決定 AI 命運(yùn)的，不是模型跑分，而是電力供應(yīng)能否跟上。

結(jié)語｜不是看技術(shù)，而是看誰在重寫規(guī)則

這場對(duì)話講得很遠(yuǎn)，遠(yuǎn)到 2035，遠(yuǎn)到通縮社會(huì)、百吉瓦級(jí)電力需求、十人公司打破千人架構(gòu)。

但Sam Altman 想讓你看到的，并不是“未來多顛覆”，而是：

你該從哪開始動(dòng)手。

他沒講技術(shù)突破講了四件事，本質(zhì)都指向一個(gè)關(guān)鍵詞：規(guī)則。

• 軟件交付方式在變，不再靠 App，而靠對(duì)話；

• 組織工作方式在變，不再靠人多，而靠 AI 執(zhí)行；

• 人的價(jià)值標(biāo)準(zhǔn)在變，不再只看努力程度，而看努力方向；

• 競爭基礎(chǔ)在變，不再看融資，而看誰有電。

僅僅參數(shù)領(lǐng)先并不意味著勝利，搶先發(fā)布模型也無法主導(dǎo)整個(gè)賽道。

Altman 沒說“你該怎么做”，但他說得已經(jīng)夠清楚：

機(jī)會(huì)不是留給理解技術(shù)的人，

是留給能重塑規(guī)則的人。

本文由AI深度研究院出品，內(nèi)容整理自Sam Altman與Vinod Khosla在Khosla Ventures的最新訪談。未經(jīng)授權(quán)，不得轉(zhuǎn)載。

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參考資料：

https://blog.samaltman.com/jakub-and-szymon

https://www.youtube.com/watch?v=6NwK-uq16U8&t=80s&ab_channel=KhoslaVentures

https://www.khoslaventures.com/posts/where-is-ai-taking-us

https://www.similarweb.com/top-websites/?utm_source=chatgpt.com

來源：官方媒體/網(wǎng)絡(luò)新聞

排版：Atlas

編輯：深思

主編: 圖靈