ChatGPT 最近明顯又有點焦慮。

一個月前還在拉紅色警報應對 Gemini，現(xiàn)在又看到 Claude Code 爆火，后腳奧特曼就發(fā)推說 Codex 要憋大招。在這個時間節(jié)點，奧特曼把大家聚在一起，沒開發(fā)布會，而是開了場座談會。

上下滑動查看更多內(nèi)容

可能是真的想聽聽大家的想法，也可能確實沒有太清晰的方向，奧特曼剛剛和一群 AI 應用開發(fā)者開了場一個多小時的研討會。我們把整場對話整理了一下，他們主要討論了關(guān)于未來產(chǎn)品形態(tài)、模型能力邊界、還有個人成長的內(nèi)容。

聽完這一個多小時，這次也感覺奧特曼沒把自己當成那個高高在上的 CEO，更像是回到了一個同樣在摸索新時代玩法的老程序員。

未來的 App，是一人一個

每個人都有自己定制的版本

有人問了個很實在的問題，AI 讓代碼變便宜了，工程師是要失業(yè)還是需求更大？

奧特曼的回答挺有意思，他說工程師的定義會變，但需求不會少。他提到了「杰文斯悖論」：代碼越便宜，需求反而越多 。只是「工程師」這個詞的定義變了，以前是自己在鍵盤上敲代碼，以后是指揮計算機去做你想做的事。

所以，他覺得未來會是這樣，就像我們現(xiàn)在的網(wǎng)名會標注「考研版」、「工作版」，以后每個人手機上的 App 也都不一樣。我從 AI 應用商店下載安裝的微信是「微信 - APPSO 版」，你的是「微信 - XX 版」。世界會充滿為個人定制的軟件。

誰來做這個入口

有個獨立開發(fā)者問得更直接，你們 OpenAI 會不會壟斷所有 Agent 的界面？我還能不能在 Codex 上做自己的東西?

說實話，這個擔心不是沒道理?，F(xiàn)在無論是 ChatGPT 還是 Claude，都在瘋狂開發(fā)各種應用，想收割不同層面的用戶。

因為 Claude Code，軟件股經(jīng)歷了自 2022 年以來最糟糕的一周

不過奧特曼倒是給了個比較開放的回答：我們也不知道正確的界面長什么樣。有人可能喜歡像電影里那樣面對三十個屏幕，有人可能就想安靜地每小時說一句話讓 AI 去處理。這是個巨大的未解領(lǐng)域，需要大家一起去試。

想想也是，就像當初誰能想到 Manus 這種產(chǎn)品形態(tài)會火成那樣?

好點子從哪來

這可能是整場最戳心的問題，既然生產(chǎn)力不是問題了，好點子才是稀缺資源。有沒有工具能幫我想創(chuàng)意？

很遺憾，目前還沒有。但奧特曼提了個很有意思的想法，如果能做一個像 Paul Graham（著名投資人）那樣的 ChatBot，能和我們對話激發(fā)靈感，那價值就大了。他說他人生中遇到過三四個這樣的人,每次和他們聊完都能冒出一堆想法。

說到這個，我想起最近 Dan Koe 那篇《How to fix your entire life in 1 day》在 X 上瘋傳，目前收獲了快兩億瀏覽。那篇文章提供了一套完整的「心理挖掘」方法，通過一天時間的深度自我提問，幫我們找到真正想做的事。雖然不是 AI 工具，但確實是個激發(fā)創(chuàng)意的好框架。

文章鏈接：https://x.com/thedankoe/article/2010751592346030461

這篇文章為什么能這么火，我想也是這種創(chuàng)意在 AI 時代的放大。當意義本身變成了稀缺品，所有人都能用 AI 快速生產(chǎn)內(nèi)容時，真正有價值的反而是那個「獨特視角」——你為什么關(guān)心這個問題？你的人生經(jīng)歷如何塑造了這個想法？這些是 AI 復制不了的。

這其實也呼應了奧特曼在座談會上說的：人類只在乎人類。他沒有簡單的把那些 AI 生成的內(nèi)容叫做 AI Slop，而是把那些 AI 作品定義為「Clanker 廢鐵」，他說這種作品一旦被識破，人們就不喜歡了。

我們渴望的是創(chuàng)作者背后的故事、掙扎和成長軌跡。

做出來了，然后呢

有個開發(fā)者說出了很多人的心聲，用 AI 做 App 容易，但沒用戶??！怎么找到用戶（GTM）才是真正的難題。

「既然我們現(xiàn)在可以自己開發(fā)軟件，為什么還要繼續(xù)支付昂貴的訂閱費用？」，知名軟件服務提供商 Salesforce 訂單減少

奧特曼這次沒給什么新答案，很直白地說：是的，人類的注意力是有限的。這是創(chuàng)業(yè)永恒的難題，AI 并不能改變這一點。AI 能幫我們更快地做銷售自動化、營銷自動化，但最終我們還是要和別人競爭這個稀缺資源。

這是物理定律，AI 也改變不了「注意力有限」這個事實。

為了編程，GPT-5.2 的寫作確實被削弱

GPT-5.2 寫作確實變?nèi)趿?/p>

Raindrop 的 CTO 提了個很多人都注意到的問題：GPT-5 編碼很強，但寫作好像不如 GPT-4.5 了？

奧特曼直接承認了：我們搞砸了。5.2 版本為了專注推理和編碼，確實犧牲了寫作能力。但他強調(diào)未來的模型會是通用的，我們想要一個編程助手的同時，也希望它能寫出清晰的文檔和交互。

除了寫作能力的下降，多數(shù)網(wǎng)友對 ChatGPT 的聲討，還是集中在路由機制和 4o 的回歸

好消息是，他們會在后續(xù)版本里補上這塊。

會不會被舊技術(shù)鎖死

有個 YouTuber 問了個技術(shù)向的問題，模型都是基于舊技術(shù)訓練的，我們會不會被困在舊技術(shù)棧里？就像現(xiàn)在讓 GPT 用兩年前更新的框架都很費勁。

奧特曼倒是挺樂觀：模型本質(zhì)上是通用推理引擎。未來它們學習新工具的速度會超過人類，給它一個全新的環(huán)境，探索一次就能學會。

3D 推理什么時候有

做生物醫(yī)藥的開發(fā)者問：藥物設計需要 3D 推理能力，這個什么時候能有？

奧特曼說他們知道怎么做，只是優(yōu)先級的問題。OpenAI 內(nèi)部項目排期估計都排到巴黎了，但這個需求確實在路線圖上。

安全問題怎么辦

一個斯坦福做生物安全創(chuàng)業(yè)的學生問得更深，生物安全在你們的路線圖里排在什么位置？

奧特曼一直對安全問題很擔憂。他說單純封堵已經(jīng)行不通了，社會需要建立韌性機制，就像我們應對火災風險那樣。不是禁止用火，而是建立防火規(guī)范、使用阻燃材料。他還坦承，如果今年 AI 真出什么大熱門，生物安全領(lǐng)域是個「合理的賭注」。

我的記憶能不能分成工作記憶和私人記憶

除了模型和安全，個人隱私向來也是大家關(guān)注的重點。當被問到，ChatGPT 能否手動分組記憶（工作 vs 個人）？奧特曼直接說，我比較懶，我希望 AI 知道我的一切并自己判斷。

他自稱是個懶人（Lazy user），他已經(jīng)準備好讓 AI 讀取他電腦和網(wǎng)絡上的一切數(shù)據(jù)，只為了不手動輸指令，也不想費勁去給記憶分類。

但是，當被問到，能不能開放「用 ChatGPT 登錄」，讓用戶把 Token 預算和記憶帶到第三方 App？奧特曼又說我們會做的。先做 Token 預算共享，記憶共享比較敏感但也是目標。

奧特曼的回答還是有些微妙，Token 共享好說，記憶共享就很敏感了。畢竟，記憶數(shù)據(jù)某種意義上是 ChatGPT 最大的護城河，怎么安全地把這些數(shù)據(jù)開放給第三方，他們也還在糾結(jié)。

成本和速度

有個做 GTM 自動化的 CTO 問：你們說「智能便宜到不用計量」，但我們跑百萬級 Agent 還是被成本卡住了。未來成本能降多少？

奧特曼給了個挺激進的預測，到 2027 年底，GPT-5.2 級別的智能成本至少降低 100 倍。

但他也提到了另一個維度：現(xiàn)在越來越多人在意的是速度，而不只是成本。怎么把同樣的輸出時間縮短到百分之一，這是個和降成本完全不同的問題，他們還在權(quán)衡怎么平衡這兩個方向。

學歷無用論

學歷還重要嗎

有個從倫敦輟學、進了 YC W26 的創(chuàng)業(yè)者問：父母逼我回去上大學，我該怎么辦？

奧特曼的回答挺直接：如果你是個有野心的 AI 建設者，現(xiàn)在待在大學可能不是時間的最佳利用方式。學校永遠在那里，但技術(shù)窗口期不等人。

他自己當年輟學，父母花了十年才不再問他什么時候回去讀書。他建議就告訴父母：不是說大學對所有人都不合適，但現(xiàn)在對我來說，我得做這件事。

AI 圈里，從名校輟學去創(chuàng)業(yè)還做得很好的人，其實很少

小孩子該怎么用 AI

一個伯克利學生問了個很實際的問題：現(xiàn)在高中生都在用 ChatGPT 寫作業(yè)，幼兒園和小學教育該怎么適應 AI？

奧特曼的態(tài)度挺保守：幼兒園別用電腦，讓孩子在現(xiàn)實世界玩耍。他提到社交媒體對青少年的負面影響，已經(jīng)被討論很多了，但技術(shù)對幼兒的影響可能更糟，卻很少有人關(guān)注。在我們搞清楚這些影響之前，沒必要讓幼兒園小朋友用 AI。

面試會變成什么樣

有人問，軟件開發(fā)的面試形式是不是該變了？

奧特曼說他們正在討論這個。理想的面試應該是，給你一個去年一個人兩周都做不完的任務，看你能不能在 10-20 分鐘內(nèi)搞定。他覺得傳統(tǒng)的軟件工程面試本來就不太好，現(xiàn)在就更不相關(guān)了。關(guān)鍵是看你能不能在這個新時代有效地工作。

至于招聘，他說 OpenAI 會放緩招聘速度，畢竟現(xiàn)在的 AI 領(lǐng)袖，都在說少量人加 AI 能做更多事。他也希望避免那種「招太多人然后突然發(fā)現(xiàn) AI 能做這些事不得不裁員」的尷尬局面。

AI 時代最重要的技能是什么

最后有個越南國際學生問了這個經(jīng)典問題。奧特曼的答案都是軟技能：高能動性(High Agency)、善于產(chǎn)生想法、有韌性、能適應快速變化的世界。

他說這些技能都是可以學的。當年做 YC 的時候，他最驚訝的發(fā)現(xiàn)就是：通過三個月的訓練營，真的能讓人在這些方面變得非常強。

最后座談會結(jié)束時，奧特曼說了句挺「暖心」的話。

我非常希望了解，你們希望 OpenAI 開發(fā)什么樣的產(chǎn)品，就像是說假設我們會有一個比現(xiàn)在強 100 倍的模型，上下文長度、速度、成本都是現(xiàn)在的 100 倍優(yōu)化，工具調(diào)用完美，超長上下文的一致性極好……都請你們告訴我們。

你想要什么，我們就會給你建什么。不管是需要什么 API、什么樣的原語、什么樣的運行時，我們都愿意做。

聽起來還挺誠懇的，畢竟這場座談會本身，可能就是因為 OpenAI 也不太確定下一步該往哪走了。

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