作家 林易                                                                                                                                  裁剪重心君

近日，OpenAI官网放出了其首席财务官Sarah Friar与传说投资东说念主、Khosla Ventures创举东说念主Vinod Khosla的深度对话。

针对AI泡沫担忧，Vinod明确表示，用股价波动来掂量泡沫是造作的，的确的掂量循序应当是底层的试验使用量：在互联网时期是流量，在AI时期则是API调用量。现时的API调用量完全看不到任何泡沫的迹象，近况并非需求不及，而是供给受限。

Sarah Friar佐证了这一不雅点，她初次详确走漏了OpenAI昔时三年的增长数据：

2023年：算力限制约200兆瓦，ARR约20亿好意思元。

2024年：算力限制增长至600兆瓦，ARR增长至60亿好意思元。

2025年：算力限制冲突2吉瓦（即2000兆瓦），ARR卓著200亿好意思元。

数据透露，OpenAI的算力干预与交易酬报之间呈现出近乎无缺线性的联系，这种高度耦合的增长弧线标明，AI产业仍处于典型的供给侧拘谨阶段。现时需求上限仅受制于算力的可用性。要是今天有更多的算力，OpenAI就能推出更多的家具，检会更多的模子。

天然算力干预与酬报在弧线上是对应的，但期间上存在错配。Sarah坦言，为了确保2028年至2030年的算力供应，OpenAI必须在当下就作念出无数的基建决策。

对于2026年的AI发展趋势，Vinod预判：Agent将成为完全的中枢主题，多智能体系统（Multi-agent systems）有望展现出的确可见的产业影响力。

在企业端，Agent将驱动深入复杂的业务流，具备寂寞运行ERP等中枢系统的才气，已毕对账、应计用度核算及协议追踪等长链条任务的自动化闭环。

在耗尽端，Agent也将从单一的聊天机器东说念主进化为具备跨应用推论才气的超等助手。以旅活动例，智能体不仅能提供漠视，更能详细考量饮食偏好、及时航班时刻和个东说念主日程等多重变量，径直为用户辩论并落实一次完整的行程。

这种深度浸透在医疗领域已成现实。每周有2.3亿东说念主向ChatGPT护士健康问题，高达66%的好意思国医师表示在日常职业中使用ChatGPT。这象征着AI正加快从一种新奇的本领尝鲜，革新为专科领域的必需坐褥力。

站在更永久的期间维度，Vinod对将来15年的科技趋势作念出了两项斗胆预测：

第一，机器东说念主在15年内的产业限制将卓著汽车工业。现时汽车行业主要关注如何将机器东说念主用于坐褥线，但将来的通用东说念主形机器东说念主市集将是一个远超汽车的雄伟经济体。

第二，咱们将靠近相称通缩的经济环境。跟着职业成本和专科常识成本趋近于零，将来十年末期可能会出现大限制的通缩经济。这将激发社会对“东说念主类该作念什么”的深刻反念念，同期也可能带来更高循序的社会基础保险。

本次对谈传递出终点明确的信号：在硅谷的中枢圈层看来，AI波涛才刚刚驱动。对于企业和开发者而言，关注点不应是成本市集的杂音，而是如何愚弄行将到来的Agent时期，去重构那些尚未被智能化触及的复杂业务历程。

Sarah Friar与Vinod Khosla对话划重心：

1、2026年是Agent与多智能体系统的爆发之年

要是说2025年的主题是vibe coding，那么2026年将是Agent本领纯属并产生骨子影响的一年。将来的发展标的是多智能体系统（Multi-agent systems）。

2、AI泡沫是一个伪命题

所谓的AI泡沫是一个伪命题，股价的波动只响应投资者的情谊，而非本领自身的价值。掂量AI真实需求的唯独目的应该是API调用的数目，从这个维度看并不存在泡沫。现时需求的唯独截止是谋略资源的可用性，商量到价钱弹性，市集对智能的需务试验上是无尽的。现时的景色是需求跑在投资前边，这与互联网泡沫时期流量匮乏但股价虚高的情况人大不同。

3、OpenAI的交易模式与算力投资

OpenAI的交易模式已从单一维度进化为立体的魔方结构：底层是多云、多芯片的基础智力架构，中间是涵盖ChatGPT、Sora等多模态的家具层，表层是包括订阅、SaaS、积分制及将来潜在许可模式的多元交易化体系。在算力投资上，OpenAI发现算力干预与收入增长存在极强的磋议性。现时的投资决策必须提前数年布局，以确保2028-2030年有富有的谋略资源。

4、企业着力新范式：东说念主+Agent

企业应用AI不仅带来了约27%-33%的坐褥力普及，改换变了职业性质。AI正在接纳如协议审查、条件分析等没趣且廉价值的访佛性职业，让职工转向更具创造性和增长导向的岗亭。将来的组织模式将呈现东说念主+Agents的形态，举例又名职工协同五个Agent职业。对于企业而言，的确的契机在于愚弄AI重构中枢业务历程，而不单是是浅薄的器用聘用。

5、AI变革医疗健康领域

医疗健康是AI将带来绝对变革的领域，它将使专科常识商品化。现时已有66%的好意思国医师在日常职业中使用ChatGPT，它在辅助会诊冷落病（如非腹地流行病）和提供第二意见方面展现了巨大价值。然则，该领域靠近的最大阻力来自监管（如FDA）和既有体制（如好意思国医学会），现时的法律截止了AI开具处方或作为医疗器械被批准，这导致监管环境滞后于本领才气。

6、创业公司的护城河是额外数据与复杂职业流

在基础模子日益强盛的配景下，创业公司的契机在于垂直化和复杂性。通用模子无法处罚通盘问题，的确的护城河树立在通过防火墙获取的额外独到数据，以及对企业里面复杂职业流的管制之上。初创企业不应考图在模子才气上与巨头竞争，而应在模子之上构建专科化的处罚有筹谋。

7、通缩型经济与免费的专科常识

将来十年末，寰球可能迎来大限制的通缩型经济，劳能源和专科常识的成本将趋近于零。这意味着解说、低级医疗等崇高服务将变得极其廉价以致免费，每个东说念主都能领有AI导师和私东说念主医师。天然住房等硬钞票问题尚待处罚，但在服务领域，社会将通过机器东说念主本领和智能的普及，进入一个物资和服务极大丰富的时期。

以下是Sarah Friar与Vinod Khosla对话实录：

1、2026年的AI趋势是什么？

Andrew Mayne：各人好，我是Andrew Mayne，这里是OpenAI播客。今天咱们的嘉宾是OpenAI首席财务官Sarah Friar，以及Khosla Ventures的传说投资东说念主Vinod Khosla。在本次辩论中，咱们将探讨AI生态系统的近况、咱们是否处于泡沫之中，以及跟着AI的发展，初创公司和投资者如何取获取手。

Andrew Mayne：2025年关注的是Agent和vibe coding。现时依然是2026年了，本年的主题是什么？

Vinod Khosla：我认为2025年咱们在vibe coding方面依然纯属，但在Agent方面尚未完全纯属。因此，2026年将是Agent，相当是多Agent系统（Multi-agent systems）纯属并产生的确可见影响的一年。

在企业端，咱们祈望领有一个推论完整任务的多Agent系统，举例为你运行ERP系统，每天自动进行对账、计提和协议追踪；在耗尽者端，天然今天辩论旅行仍然很坚苦，但这将变成一个多Agent团结的任务，它会详细商量你的饮食偏好、餐厅预订、航班期间表以及个东说念主日程等多种成分。我认为这些从一年前驱动发展的本领将在本年纯属。

此外，我对机器东说念主学和现实寰球模子（World Models）终点激动。这不单是局限于机器东说念主学，还包括通用直观（General Intuition）。像大言语模子中的悲伤功能、持续学习才气以及减少“幻觉”影响，这些都是现时AI作念得还不够好但很快会被处罚的领域，值得重心关注。

Sarah Friar：我认为Vinod想抒发的根蒂不雅点是，2026年是弥合“才气差距”的驱动。咱们把巨大的智能交到了东说念主们手中，就像把法拉利的钥匙交给了他们，但他们才刚刚学会若何把车开开赴。

咱们需要为耗尽者提供更多浅薄的形势，让他们从单纯把ChatGPT看成问答聊天机器东说念主这种使用模式中革新过来。今天大多数东说念主只是用它发问，但咱们如何将其鼓励为的确的任务推论者？比如为用户预订行程，或者针对医师刚给出的漠视提供第二意见，亦或是匡助患有糖尿病的孩子制定菜单？中枢在于匡助用户节约单的发问转向获取能改善生计的试验罢了。

在企业端亦然相同的逻辑。凭证咱们的首席经济学家昨年底发布的《企业AI近况》论说，前沿企业与中位数企业之间存在巨大差距。前沿企业的AI使用量是其他公司的6倍，何况即即是这些前沿企业，其才气也尚未被充分挖掘。

因此，咱们的重心是：对于耗尽者，如何匡助他们沿着这条才气一语气体前进，已毕的确的代理任务推论？对于企业，如何打造更复杂、更垂直专科化的处罚有筹谋，使他们能节约单的ChatGPT应用沿途升级，直到改变业务中最中枢的部分？举例对于医疗服务提供者，可能是药物发现历程；对于病院，可能是镌汰患者从住院到重返社区的期间；对于大型零卖商，则是普及购物篮限制、革新率和主顾满足度。

Vinod Khosla：我想补充一个视角。咱们频繁看到东说念主们把聘用弧线（Adoption Curve）和才气弧线（Capability Curve）污染了。我敢打赌，今天不管是个东说念主如故企业，的确使用了AI 30%以上才气的东说念主只消个位数比例。要让东说念主们学会愚弄AI 30%、50%以致80%的才气，这是一个长达十年的过程。

Sarah Friar：这就是我想强调的：AI是一个力量倍增器。天然今天ChatGPT每周有8亿耗尽者在使用，这个数字本应达到数十亿，但要津是他们愚弄这一器用完成了若干比例的职业？这就像咱们刚把家里的电接通，东说念主们学会了开灯，却根蒂不知说念电力还能用来供暖、作念饭或鬈发。现时的可能性太多了。

Andrew Mayne：我常用的一个譬如是：1990年到2000年间，电子邮件自身并莫得变得更好，移动开采当先也莫得质的飞跃，但使用量却大幅上升。问题不在于咱们需要更好的电子邮件，而在于东说念主们需要学习通盘不错用它作念的事情。

Sarah Friar：是的，移动端一直是我合计很意念念的领域。当移动波涛兴起时，东说念主们当先只是把桌面网站径直搬到手机上，体验很差，唯独的优点是能装在口袋里。但自后你阻滞到有了GPS，于是不错叫Uber；有了录像头，不仅不错给一又友拍照，还不错拍张支票径直存入银行账户。

这一切功能在手机出现的那一刻其实就依然具备了，只待东说念主类的创造力去挖掘。是以你说得对，约略咱们以致不需要比今天更多的智能，就能大幅普及效果。天然，模子自身也会变得越来越智能。

2、医疗领域的AI

Andrew Mayne：你们提到了健康领域，这是一个高风险且至关繁重的方面。几年前咱们将ChatGPT用于浅薄应用，现时驱动信任它处理合乎HIPAA循序的数据。你们会把这看作是发展加快的象征吗？或者还有其他类似的象征吗？

Vinod Khosla：健康显然是我经久认为会被绝对变革的领域之一，它将把专科常识变成一种商品化的东西。但健康领域的问题在于监管。滥觞，AI能作念的事情受到诸多截止。举例，即便AI在开处方方面比东说念主类更优秀，它在法律上也不可开处方。

这不单是是FDA（好意思国食物药品监督管制局）的问题，还触及到好意思国医学会（AMA）等机构在体制上对该功能的戒指。因此在好多领域会遭遇既有的阻力。会诊仍然是一个受限项，因为这由FDA戒指，现时还莫得任何AI被批准作为医疗器械。不外值得侥幸的是，现时的政府团队在飞速活动并承担适应风险方面作念得终点好，我对那里的发达感到相称满足。

Sarah Friar：在健康领域，咱们的数据透露每周有2.3亿东说念主向ChatGPT护士健康磋议问题。66%的好意思国医师表示他们在日常职业中使用ChatGPT。

我不错从个东说念主角度举个例子，我弟弟是英国的又名重症监护医师。他在苏格兰的阿伯丁职业，要是你因患疟疾去找他，他是很难预料的，因为那不在他的模式识别范围内。但要是你去某地度假被蚊子咬了，回到阿伯丁发病，ChatGPT或模子能作念到的就是对他进行很好的增强。这解释了为什么有66%的医师在使用它，何况这个数字还在增长。

这不仅让医师能掌抓最新研究效果、了解药物相互作用，也在某种进程上把自主权还给了耗尽者。我现时不错提前研究症状，与医师进行更有学识的对话，或者寻求第二意见。

举个生计中的例子，比如“我每天只消20分钟考验期间，我有1型糖尿病，我能作念什么？”或者当咱们带患有糖尿病的犬子出门就餐时，以前需要不竭盘考服务员，终点令东说念主烦恼。现时咱们不错拍摄菜单，让AI漠视哪些菜最恰当她。这改变了咱们对吃饭这件事的看法，让咱们能将重心从单纯的食物转换到家庭聚餐的追随上。

3、按收入扩展谋略资源

Andrew Mayne：回复Vinod的不雅点，我认为监管环境必须赶上来。不管在哪种体制下，医疗用度的增长速率都卓著了每个国度的GDP增速。咱们需要AI，何况现时就需要。正如你指出的，这是历史上医疗智能成本初次同比着落。但这同期也带来了对算力的巨大需求。既然谈到算力，OpenAI在算力上的投资限制令东说念主难以联想。OpenAI是如何细目这种需求的？你们垂青哪些目的来决定干预巨资？

Sarah Friar：滥觞，咱们勤快确保算力投资与收入增长速率保持一致。咱们发现期内谋略干预与期内收入之间存在极强的磋议性。

举个例子：2023年咱们的算力约为200兆瓦，对应的年度频繁性收入（ARR）为20亿好意思元；2024年算力达到600兆瓦，咱们以60亿好意思元的收入罢了该年；而到昨年2025年罢了时，咱们的算力达到2吉瓦，收入则卓著200亿好意思元。这显走漏增长一直在加快。

天然算力干预和收入在弧线上是对应的，但期间上存在错配。我必须在今天作念出决策，以下订单并发出树立数据中心的信号，以确保咱们在2028、2029和2030年有富有的谋略资源。要是今天不活动，将来就不会有。

现时，咱们感到在谋略资源上完全受限。要是有更多算力，咱们不错推出更多家具、检会更多模子、探索更多多模态内容。这种趋势不仅限于OpenAI，昨年全球合座硬件投资增加了约2200亿好意思元，芯片预测也高潮了约3340亿好意思元。通盘这个词环境都在传递一个信号：AI是真实存在的。

咱们正处于范式革新之中。咱们需要投资，赋予东说念主们完成刚才辩论的通盘事项所需的智能。在OpenAI里面，咱们干预了巨额期间深入研究耗尽者、企业和开发者的需求信号。

咱们滥觞从基础层念念考合座布局。在基础智力层，咱们念念考如何创造最大的可选性，因此咱们但愿已毕多云、多芯片架构，这为基础智力层增添了一个意念念的维度。

往上是家具层，咱们也悉力使其愈增加维。昔时咱们只消ChatGPT，而今天，面向耗尽者的ChatGPT内置了包括医疗在内的通盘模块；咱们还有面向职业的ChatGPT，以及作为新平台的Sora和一些变革性的研究花式。

再进一步，咱们的交易模式生态系统也正变得日益多元化。源流为了支付ChatGPT的谋略成本，咱们只消一种订阅模式。现时咱们不仅有多个价钱点的订阅服务，还面向企业推出了SaaS订价，并针对高价值场景聘用了基于积分的订价模式，因为用户欣慰为更高价值的服务支付更多。

咱们也在考量交易化和告白等标的。从永久来看，我倾向于能已毕的确利益对都的模式，比如许可模式。假定在药物发现领域，要是咱们授权本领匡助客户取得了冲突，一朝药物畅销，咱们就能获取相应的分红，这与客户的主义高度一致。

要是把这三层荟萃起来，我把它联想成一个魔方。咱们从单一模块、单一云服务商（微软）、单一芯片、单一家具和单一交易模式，发展到了如今这个完整的三维立方体。魔方粗陋有4300亿亿种不同的状态，这让我沉进。联想一下动弹这个魔方：咱们不错采取一款低蔓延芯片，配合编码等东说念主们祈望提速5倍的应用，并为此收取高端订阅费。这就好比魔方的一面拼出了三种花样。咱们也不错再次动弹魔方，愚弄低蔓延芯片和更快的图像生成本领招引更多免用度户，从而为潜在的告白平台创造更多库存。

昔时12个月，咱们的主义就是创造越来越多的政策选项，确保持续有才气支付已毕职业，即造福东说念主类的通用东说念主工智能（AGI）所需的谋略成本。

Vinod Khosla：简而言之，现时需求的唯独截止就是谋略资源的可用性，不管是Sora如故更平淡的应用都是如斯。商量到价钱弹性，对谋略资源的需务试验上是无尽的。咱们以致还没驱动愚弄价钱弹性这个杠杆，只是是因为受限于谋略才气而无法得意现存需求。因此，那些驳倒“泡沫”的东说念主完全搞错了标的。他们莫得阻滞到这场变革的限制，以及API调用需求的弹性增漫空间有多大。

4、AI时期与互联网泡沫时期的区别

Andrew Mayne：作为OpenAI最早的投资者之一，你很早就押注了咱们。你曾亲历过互联网泡沫，也见证过移动翻新等其他变革。我想问，你对AI的执意信念是否源于它触及了如斯平淡的领域？

Vinod Khosla：当初投资时，咱们的掂量循序终点浅薄：莫得任何可供参考的预测、家具筹谋或ChatGPT。只消一个核热诚念：要是开发出的本领接近以致超越东说念主类智能，其影响将是巨大的。这是一个基于宏不雅后果的判断，既然得手的收益如斯深切，为什么不去尝试呢？

对于泡沫这个想法很意念念。东说念主们习尚把泡沫等同于股价，但这除了响应投资者之间的畏惧和贪心外，说明不了任何问题。我认为泡沫应该用API调用的次数来掂量。回归所谓的互联网泡沫，要是咱们看那时的互联网流量，即便股价剧烈波动，流量自身并莫得出现泡沫。相同，我不错保证，幸运彩app官方下载要是以API调用数目作为掂量AI真实用途、实用性和需求的基本目的，你根蒂看不到泡沫。

我并不柔顺华尔街如何解读，这大多不足轻重，只是给媒体提供了填充版面的素材。股价或独到公司估值并不是现实，现实是对AI的试验需求，也就是API调用的数目。

Sarah Friar：如实如斯。回看1999年，那时东说念主们从互联网获取的价值还终点低级，很丢丑出它如何改变生计。但我认为AI带来的变化发生得终点快，何况终点真实。

作为又名CFO，我在组织里面看到的真实情况是：咱们不错把以前那些需要无间增加东说念主手去作念的、相称没趣的职业，的确交给系统去完成。以收入管制（Revenue Management）为例，团队以前每天都要下载前一天签署的通盘协议，阅读并检查是否存在可能导致收入阐发变更的非循序条件。这对财务团队至关繁重，亦然审计的重心。跟着咱们业务成倍增长，在莫得AI的寰球里，我唯独的采取就是雇佣更多东说念主去年复一年地阅读协议。这种职业既平凡又乏味，并不是东说念主们学习司帐或金融的初志，但这曾是咱们提供的初学级职业。

如今在OpenAI，咱们愚弄我方的器用，系统会在夜间索要通盘协议并存入Databricks数据库。Agent会遍历这些数据，准确指出哪些条件不法式及其原因，并漠视如何进行收入阐发。更繁重的是，它能提供瞻念察，比如某个条件是否属于销售东说念主员的违法操作，这就需要我去进行指导；或者这是否示意我的业务模式正在发生革新，某些非循序条件其实应该循序化。这可能是一件善事，促使我找到新形势既得意客户和销售的需求，又保持交易模式的健康。而那些低级职工则不错从没趣的职业中目田出来，转向更有价值、他们更喜爱的职业领域。

对我来说，这就讲解了这不是泡沫，因为价值是真实可触及的。这意味着我不错领有一个限制更小但绩效更高、士气更高、留存率更好的团队。我不错用数据讲解业务变得更健康了。媒体用“泡沫”来疏导公论的问题在于，他们忽略了咱们是在奴婢需求进行投资，现时以致是需求跑在前边。所谓的“泡沫”时时是指投资超前于需求并变成了缺口。

Vinod Khosla：望望坐褥力数据就知说念了。那些正在聘用AI的公司，相当是新一批本带领向型公司，坐褥力都在显赫上升，数字令东说念主咋舌。我最心爱的例子是一家叫Slash的小公司，年频繁性收入（ARR）约1.5亿好意思元，但司帐部门只消又名总账驾驭，因为他们聘用了以AI为导向的ERP系统取代了NetSuite。他们CEO以致向我说念歉，说可能得雇第二个东说念主了。还有一个新闻是，有东说念主用一个AI销售开发代表（SDR）替代了10个传统SDR的职业，剩下的又名职工只需细腻监督。

Andrew Mayne：我听到两种说法：一种是不再招聘东说念主手作念某些不可带来增长的职业；另一种是现时不错把招聘限额用在能为公司创造更多增长的东说念主才上。这就是许多科技公司发展如斯飞速的原因。

Vinod Khosla：正所谓“将来已来，只是溜达不均”。我看到单点上巨大的坐褥力、效率和敏捷性普及，但全球只散逸小比例的东说念主聘用了这些本领。跟着期间推移，这些案例会传播开来，本领聘用率将呈指数级增长。是以，需求完全不是问题。

Sarah Friar：Vinod说得完全正确。麦肯锡的研究透露，处于前四分位的公司坐褥力普及了约27%到33%，这是终点有真谛的增长。这不单是意味着减少职工，而是必须把东说念主员转换到更侧重增长的岗亭上。

我最近遭遇一位大型护士公司的细腻东说念主，她把现时的组织模式称为“东说念主加Agents（people plus agents）”，聘用一比五的比例，即又名职工对应五个Agents。但在前端，他们试验上又驱动重新招聘彭胀，因为客户现时需要更多匡助来部署AI。是以职业并莫得隐没，而是回到了东说念主们的确想作念的创造性职业，而不是单纯阐明海量信息。现时，咱们终于不错让机器和Agents来处理信息阐明了。

5、ChatGPT中的告白

Andrew Mayne：回到耗尽者端，你提到了告白。咱们的不雅点是，通过告白不错增加收益，从而提供更多服务和AI才气，匡助支付谋略成本，让用户从免费层级中获取更多价值。但这引出了信任问题。用户牵挂ChatGPT如何处理信息，一朝引入告白，东说念主们就会牵挂这会如何影响家具和组织。

Sarah Friar：滥觞，现时的现实是咱们95%的用户在免费使用平台。咱们的职业是造福全东说念主类的AGI，而不单是是造福付用度户，因此提供平淡的获取门道至关繁重。对于告白，第一，咱们必须确保每个东说念主都明白，你永远会获取模子能提供的最好谜底，而不是付费推论的谜底。其他平台在这方面依然倒退，用户分不清是援手一语气如故最好罢了，而咱们的北极星原则是模子永久给出最好谜底。

第二，告白不错带来实用价值。举例，要是我搜索周末去圣地亚哥的短途旅行，Airbnb的告白可能会终点有效。在这种情况下，用户以致可能但愿在ChatGPT环境中与告白主进行深度对话，但前提是必须明晰这是告白场景。咱们需要创新，让告白看起来是平台固有的一部分，而不是老旧的横幅告白。

第三，必须保留一个无告白的层级，给以用户采取和戒指权。咱们终点预防数据苦衷，比如在推出Health功能时，咱们明确表示数据是休止保存的，不会用于检会。信任对OpenAI来说就是一切，即便触及告白，咱们也会信守这些原则。

Andrew Mayne：在耗尽者方面，将来会不会变成一个用户订阅多种不同AI服务的寰球？

Vinod Khosla：我认为用户会使用各式模子，大多数东说念主会有不啻一个订阅。媒体行业就是很好的例子，大多数东说念主领有多个媒体订阅，这是耗尽者活动的一个很好参照。不同的东说念主会采取不同选项，包括由告白营救的免费选项。即使是归并项服务，你也不错采取付费或免费。市集将呈现平淡的各种性。

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6、耗尽者会不啻订阅一项AI服务吗？

Sarah Friar：那你如何看待退换平台的成本？我很心爱ChatGPT的悲伤功能，它越来越有效，因为它能牢记几周以致几个月前咱们辩论的内容。我现时每天醒来使用的Pulse功能（现时尚未平淡推论）终点惊艳。当你把它勾通到日期时，它不仅会推送我感意思意思的AI数据中心内容，还会辅导我今天要在日期上和Vinod碰头。记取这些细节终点有匡助。

但这触及到多平台使用（multi-homing）的问题。要是我在多个处所同期使用AI，我就无法享受到长入悲伤的公正。这跟同期订阅《华尔街日报》、《经济学东说念主》和《纽约时报》不同，去别处阅读不会让我受损。但在AI领域，分散使用会导致悲伤断层。

Vinod Khosla：是的，“悲伤”如实是一个繁重问题。将来可能是每个开采有一个模子的悲伤，或者是多个模子各自领有悲伤。即便在OpenAI的模子上，也会有多个服务提供者提供不同的量度弃取。这就是多平台使用的想法。显然，OpenAI不会占据100%的市集。

Sarah Friar：这是一个意念念的交易模式。东说念主们很难交融这少许，因为它不像Netflix那样受限于用户有限的期间。我把它看作是基础智力，更像电力。

要是你问我一天用若干电？我不知说念。我今天走进一个房间，电扇在吹，嗅觉很满足，灯也亮着，但我并莫得阻滞到电的存在。就像我把手机整晚充电，第二天就能用一整天一样。

现时的近况是，咱们更多是在主动调用ChatGPT，去叫醒它，而不是让智能天然地内置于配景中。我认为这将是将来几年最大的变化。回过甚看，你会合计咱们现时作念的事情像玩物一样。将来，智能将无处不在，环绕在咱们周围。

我不认为东说念主们的期间是有限的，是以我不会纠结于此。我生计中险些每一件事都需要智能，即使是行走，我也但愿大脑中有智能在运作。要是咱们能增强这种智能，罢了将令东说念主震恐。这就像你第一次发现手机上有手电筒和相机时的嗅觉，过后看无庸赘述，但那时却是翻新性的。

每次使用ChatGPT，哪怕是发现一个小小的用例，我都会被颠簸。比如昨天早上，我很想读《经济学东说念主》的一篇社论，但我没期间阅读，因为我要赶着上楼准备。于是我拍了像片，让ChatGPT读给我听。它作念到了，体验太棒了。咱们才刚刚起步，而多模态将是最大的变革。手机教会了咱们用拇指交流，而新寰球的新硬件将匡助咱们交融：咱们不错听、说、看、写。咱们将以一种终点接近东说念主类本能的形势完成这些事情。

Vinod Khosla：让我换个角度补充少许。回看互联网泡沫时期，互联网所作念的是极地面扩展了你战役信息的渠说念，不管是媒体、YouTube视频如故TikTok。信息量爆炸到了东说念主类无法完全愚弄的进程。我把AI看作是在你每天有限的认知期间里的补充，它能筛选信息，让你愚弄它的每一小时都成为最高效的一小时。智能会将寰球缩减为对你个东说念主最磋议的事物。我可能和Sarah有一套不同的优先级，智能会划分为咱们总结对各自最磋议的内容。

7、AI时期企业端如何取获取手？

Andrew Mayne：咱们要谈谈企业端的问题。OpenAI在耗尽者端很有上风，但在企业端，OpenAI将如何竞争并取胜？

Sarah Friar：我认为咱们依然在企业端胜出了。90%的企业要么表示正在使用OpenAI，要么筹谋在将来12个月内使用。微软也在使用咱们的本领，这是另一个繁重成分。

试验上，耗尽者业务是推动企业业务发展的巨大飞轮。正如早年东说念主们第一次把iPhone带到职业阵势，尽管企业当先抗争，但最终无法抗争耗尽者偏好的潮水。当我在生计中习尚了某种器用，我会祈望职业中的器用至少要一样好，以致更好。这就是推动咱们企业业务增长的原因，使咱们成为最快达到100万家付费企业的平台，这一过程粗陋只用了一年半。

但这只是冰山一角。下一步是深入垂直领域，用客户的言语与他们交流。企业销售的艺术在于：不是倾销家具，而是先了解问题。咱们要问CEO：董事会强制你作念什么？你的客户想要什么而你无法提供？然后咱们将智能应用到这些问题上。

咱们不错从轻度垂直化发展到深度垂直化。举例在能源公司，愚弄强化学习模子的确交融特定的油井或地震数据，以判气绝田的回收量。此外，咱们正在鼓励一些变革性的研究花式，试验上是接纳公司某部分的业务，匡助他们以更灵巧、更快速的形势重构业务历程，从而推动要津目的。

这是一个旅程。大多数企业从全面部署ChatGPT驱动，这只是起步。好多企业依然驱动愚弄AI进行编码。我和一些CEO交流时，他们会说：“我60%的坐褥代码现时是由Agent构建的。”而在12个月前，他们以致不知说念坐褥代码是什么。

在Agent方面，一切才刚刚驱动。现时只消约14%的好意思国企业在使用某种代理式处罚有筹谋。正如我提到的财务部门的案例，契机是巨大的。

Andrew Mayne：要是我是创业公司，看到OpenAI作念的一切，我会问：还有我的空间吗？

Vinod Khosla：模子会无间进化，才气越来越强，但我顺服在模子之上还有巨大的构建空间。莫得哪家公司能包揽一切。全球罕有十亿东说念主在职业，AI能辅助他们。OpenAI不可能在每个领域都作念到专科化。

对于创业公司，严慎的作念法是明确基础模子（不管是OpenAI如故其他家）的发展标的和才气鸿沟，然后专注于更意念念的领域，在基础模子之上增加某种特地化。单靠智能并不是处罚有筹谋的全部，处罚有筹谋周围还有好多配套要素。模子越强盛，依附于其上的契机就越多。

Sarah Friar：我频繁念念考那些团聚了巨额额外数据的用例。寰球上95%的信息试验上都在公司或大学的防火墙后头。那些依然树立了业务并汇总了这些数据的公司，领有额外的上风。除了数据，他们还管制着复杂的职业流。

以采购系统为例，系统自身并不复杂，但它擅长交融授权奉求等逻辑。它知说念董事会批准的审批限额，知说念卓著某金额必须由我批准，低于某金额可由副总裁批准；它还能拜访HR系统阐发职工职级。这种荟萃了合规与治理的复杂历程，能让公司运转得更快。这就是我对创业公司感意思意思的领域：你在那处能获取具有复杂职业流的额外数据？这才是护城河，咱们但愿能与这类公司合作。通用模子无法独自完成通盘这些职业。

Vinod Khosla：我完全本心。契机绝酌定。我见过不少初创公司专注于数据权限管制，即谁不错拜访哪些信息。也有好多公司专注于为企业定制模子，以适合其历史数据和优先级。

Sarah Friar：对于Agent，尤其是代理的身份认证方面，当Agent之间驱动交互时，会产生新的风险和权限设定问题，以致繁衍出“代理式交易”（Agentic Commerce）。这种行将到来的复杂性是巨大的。是以，现时作念初创公司可能从未像现时这样意念念或充满招引力。

Andrew Mayne：当你与一家公司交谈时，什么会让你感到激动？

Vinod Khosla：最难的老是找到优秀的东说念主才。但我认为经久缺少的是主动权（Initiative），即东说念主们让事情发生的才气。归根结底如故东说念主的问题。传统的成分，如熟悉某个领域或领有该领域的教养，现时已不那么繁重了，更繁重的是主动性。

8、机器东说念主与将来愿景

Andrew Mayne：咱们还没谈到机器东说念主、现实寰球模子这些领域。您曾谈到过2050年的愿景，现时模子发展这样快，您若何看机器东说念主的发展标的？

Vinod Khosla：我在两年前的TED演讲中说过，机器东说念主行业（非论是双足如故其他类型）在15年内的限制会比今天的汽车行业还要大。汽车行业依然是地球上最大的行业之一，而机器东说念主行业将由智能驱动，限制会更雄伟。现时很少有汽车公司以这种重大的视角看待寰球，他们只想着如安在装置线上使用机器东说念主。这对初创公司来说是巨大的契机。

Sarah Friar：是的，咱们随契机低估这其中的后劲。以家庭机器东说念主为例，天然现时还莫得的确的冲突，主要受限于复杂性问题。在AI领域待得越久，我越对东说念主类在物理寰球中移动和作念事的才气感到敬畏。

各人可能会为机器东说念主能叠一稔感到激动，这天然很好。但咱们容易堕入一种不雅念，合计机器东说念主必须像东说念主类一样作念通盘事。试验上，冲突点可能在于更理性的层面，比如追随。跟着东说念主口老龄化，孑然是最大的流行病之一。对于茕居老东说念主，有东说念主能以直不雅、多情面味的形势与他交流是最可贵的。咱们看到越来越多的东说念主使用ChatGPT进行这种对话。

将来的冲突可能不需要机器东说念主会作念咖啡或洗碗，而是一些更浅薄的功能，但这能带来巨大的价值。这恰是Vinod所说的“爬行、学走、奔走”的过程，其详细价值可能比汽车行业卓著好几倍。

Andrew Mayne：意念念的是，咱们现时正处于不错用机器东说念主替代某些职业的阶段。当你不错极低成腹地获取劳能源和制造才气时，寰球将发生剧变。举例，当开发一流辅助生计智力的成本大幅着落，将会带来深切影响。这的确意味着什么？

Vinod Khosla：我个东说念主的不雅点是，可能不才个十年末，咱们会看到一个大限制的“通缩型经济”。因为劳能源将接近免费，专科常识快要乎免费，大多数功能的成本将趋近于零。天然具体购买力与商品坐褥如何互动还难以精确判断，但我展望通缩进程将远超东说念主们预期。

这触及到社会层面的适合问题。东说念主们将如何营生？我频繁被问到这个问题。我认为政府能够保险的最低生计循序将会比现时高得多，何况无需通过赚取收入来已毕。我无法联想现时的低级医疗服务要是好上十倍，而成本只需每月一好意思元是若何作念到的，但这将成为现实：免费的低级医疗、免费的解说险些不需要成本。险些每个东说念主都会有AI辅导，每个孩子都有私东说念主导师，这依然在发生了。

是以，将会有一系列服务变成免费的。天然也有毒手的问题，比如住房。对于好意思国收入后50%的东说念主口来说，住房和食物占了他们收入的40%以上。但我如实认为，通过机器东说念主本领和更好的方法，这些问题最终都能得到处罚。

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