“今年DeepSeek、Gemini分别触响红色警报”：奥特曼首次详解OpenAI千亿AI算力投资背后的商业逻辑 原创

2025年12月18日，OpenAI CEO山姆·奥特曼（Sam Altman）做客Big Technology Podcast，与主持人Alex Kantrowitz进行了一场长达近一小时的深度对话。这是奥特曼近期最坦诚的一次公开访谈，他罕见地详细解释了OpenAI天量基础设施投资背后的财务逻辑、公司的企业市场野心，以及为什么他认为AI能力存在巨大的"过剩"。

访谈发生的时间点很微妙。就在一周前，OpenAI刚刚发布GPT-5.2。而再早两周，奥特曼向全公司发了一封内部备忘录，宣布进入"Code Red"（红色警报）紧急状态——这个词三年前被Google用来形容ChatGPT带来的威胁，如今成了OpenAI用来应对Google Gemini 3的武器。角色互换的戏剧性，正是这场对话的注脚。

1. Code Red：三年后攻守易位

2022年11月30日，ChatGPT上线。几天内用户破百万，Google CEO Sundar Pichai在内部拉响警报，把这场威胁定义为"Code Red"（红色警戒）。三年过去，局势翻转了。

2025年11月中旬，Google发布Gemini 3。这个模型在多个主流基准测试中超过了OpenAI的GPT-5.1，尤其是在推理能力测试中表现亮眼。更让OpenAI紧张的是，Gemini 3被立刻部署到Google的整个产品生态——搜索、YouTube、Gmail、Android，触达数十亿用户。Salesforce CEO Marc Benioff公开宣布从ChatGPT切换到Gemini，称"两小时就做出了决定"。

12月1日，奥特曼向OpenAI全体员工发出内部备忘录："我们正处于ChatGPT的关键时刻。"公司暂停了广告计划、购物和医疗AI助手等项目，集中资源改进核心产品。这就是OpenAI版本的Code Red。

但在这次访谈中，奥特曼试图给这件事降温。

"我们把Code Red看作相对低风险、相当频繁的事情，"他说，"通常持续六到八周就结束。每年可能发生一到两次。"

他用COVID防控来类比这套机制的底层逻辑：COVID初期的每一分行动都比后期行动价值高得多，大多数人早期行动不足、后来恐慌。COVID就是典型例子。他把这种哲学应用到竞争响应上：一旦潜在威胁出现，立刻调动资源评估和应对，宁可过度反应也不要反应不足。

今年触发Code Red的有两次：年初的DeepSeek——用极低成本训练出性能优异的开源模型，震惊硅谷——以及最近的Gemini 3。

"Gemini 3至少到目前为止没有产生我们担心的影响，"奥特曼说，"但它确实像DeepSeek一样，暴露了我们产品策略上的一些弱点，我们正在快速解决。"

就在访谈当天，OpenAI发布了新的图像生成模型。上周发布的GPT-5.2增长势头很好。接下来还会有几个新产品发布，以及服务速度等持续改进。"我估计我们不会在Code Red状态下待太久了。"

2. 为什么Google没能碾压OpenAI

对话进行到竞争话题时，奥特曼说出了一句让人意外的话。

"如果Google在2023年就真的决定认真对待我们，我们会陷入非常糟糕的境地。我认为他们当时完全有能力碾压我们。"

但Google当时的AI产品方向不太对。他们的首个Gemini模型在2023年底发布后遭遇舆论风暴——AI生成的图像被批评"过于政治正确"，AI搜索给出的答案包括"吃胶水"和"吃石头"这样的荒谬建议。更重要的是，Google拥有"可能是整个科技行业最好的商业模式"，奥特曼认为他们会很慢才愿意放弃这个模式。

"把AI嵌入网页搜索，我可能错了，可能是在喝自己的Kool-Aid（自我催眠），但我不认为这会像从头重新想象整个体验那样有效。"

这是奥特曼对Google战略的核心批评：bolt-on（嵌入式）不如从头设计。

他用消息应用举例。把AI嵌入消息应用，让它帮你总结消息、起草回复，确实比没有AI好一点。但这不是终局。真正的终局是什么？

"你有一个非常聪明的AI作为你的代理，和其他所有人的代理对话，决定什么时候打扰你、什么时候不打扰，什么决策它自己处理、什么时候需要问你。我不想花一整天发消息。我不想让你帮我总结。我不想让你给我看一堆草稿。处理掉你能处理的一切。你了解我，你了解这些人，你知道我想完成什么。然后每隔几小时，如果需要什么，批量更新给我。"

这种工作流和现在的应用设计完全不同。搜索如此，生产力套件也是如此。奥特曼承认变化可能比预期慢，但他预计在主要品类中会出现全新的、完全围绕AI构建的产品，而不是把AI嵌入现有产品。这是Google的结构性弱点，即使他们有巨大的分发优势。

3. 牙膏效应：为什么用户不会轻易切换

主持人问：如果模型变得差不多好，Google凭借分发优势岂不是很容易胜出？

奥特曼的回应从一个意想不到的角度切入。

"有人告诉我，人们一辈子基本只选一次牙膏，然后就一直买同一种。"

他认为AI产品也有类似的粘性。人们和ChatGPT有了一次"魔法时刻"——比如把血检结果放进去，发现了医生没查出的问题，去看医生后真的治好了。这种用户会非常忠诚。

但更重要的是个性化。"在ChatGPT里，个性化极度有粘性。人们喜欢模型随时间了解他们，你会看到我们在这方面大力推进。"

奥特曼坦言，目前的记忆功能还很粗糙，"我们还在记忆功能的GPT-2时代"——也就是说，还处于非常早期的阶段，远没有发挥出潜力。但想象一下未来的场景：AI不只记住事实，还记住你的小偏好，那些你自己可能都没意识到但AI能察觉的细节。这种程度的个性化，即使是世界上最好的人类助理也做不到——他们不可能记住你说过的每一句话、读过的每一封邮件、写过的每一份文档，每天观察你的所有工作并记住每个细节。

"我觉得这是我最期待的功能之一，可能不是2026年的事，但方向确定。"

4. 企业市场：2026年的头号优先级

访谈进行到三分之一时，奥特曼透露了一个重要战略信号。

"这一年我们的企业增长超过了消费者增长。"

这句话值得反复品味。OpenAI一直被认为是消费者公司，但API业务（供开发者调用AI能力的接口服务）的增长竟然比ChatGPT本身还快。他们已经有超过100万企业用户。

奥特曼解释了为什么现在是时候大举进军企业市场。首先，模型终于足够稳健和有技能了，早几年企业用例根本跑不起来。其次，先赢消费者市场是有意为之的战略——消费者市场的机会窗口难得，而且赢了消费者会让企业市场容易很多。

"人们想用同一个AI平台处理个人和工作事务，就像他们个人生活用的手机，工作时也想用同一种。ChatGPT消费者端的强势正在帮我们赢得企业市场。"

企业想要的是什么？奥特曼的描述很具体：公司想要"公司名+AI"。他们需要为公司定制的API、为公司定制的ChatGPT Enterprise、可以信任数据的AI助手平台、能往产品里灌几万亿token的能力、让内部流程更高效的工具。

"公司开始说，我真的只想要一个AI平台。"

OpenAI目前没有很好的一体化方案，但正在构建。奥特曼明确说这和AWS、Azure是"不同类型的东西"，他不打算去提供托管网站的各种服务。他预想的是：公司继续用现有的云服务处理传统IT需求，但会有一个新的层面，专门处理所有AI相关的事务——这是一个全新的市场。

5. 万亿美元投资：Stargate和计算经济学

2025年1月，特朗普就职典礼次日，一个名为"Stargate"（星门）的项目在白宫宣布。这是一个由OpenAI、软银、Oracle联合发起的AI基础设施计划，承诺在四年内投资5000亿美元，在美国各地建设大型数据中心。第一批设施已在德克萨斯州阿比林动工，后续项目扩展到俄亥俄、新墨西哥、密歇根等州。

但5000亿只是开始。加上OpenAI与微软、亚马逊AWS、Oracle等云服务商的长期合同，承诺总额达到约1.4万亿美元。这个数字已经超过了很多国家的年度GDP。

奥特曼承认这个数字很难让人形成直观理解。

"指数增长对人来说通常很难直观理解。"他说这是他试图解释这笔投资逻辑时首先要克服的障碍。

核心逻辑是什么？

"我们一直处于计算赤字状态。如果我们有双倍计算，就会有双倍收入。"

这是他反复强调的核心论点。从去年到现在，OpenAI的计算规模大约翻了三倍。明年再翻三倍，后年希望还能再翻。收入增长和计算规模增长几乎同步。奥特曼说他们从来没有遇到过"有计算卖不掉"的情况。

"这1.4万亿会花很长时间。我希望我们能花得更快，我觉得如果能更快会有需求。但建这些项目需要极长的时间——数据中心、运行数据中心的能源、芯片、系统、网络，所有东西。"

那么财务模型怎么跑通？

这里需要理解AI行业的两种主要成本：训练（training）是让模型变聪明的过程，需要巨量计算，但只需要做一次；推理（inference）是模型回答用户问题的过程，是持续产生的日常运营成本，也是收入的直接来源。

奥特曼解释说，随着用户增长，推理收入会越来越大，最终超过训练支出。如果OpenAI不继续大幅增加训练投入，早就能盈利了。但他们选择激进投资训练——因为更强的模型意味着更大的市场。

按目前预测，OpenAI计划在2029年左右实现盈利，到那之前可能累计亏损约1200亿美元。

6. 债务融资的争议

主持人提出了一个市场普遍担忧的问题。

要理解这个担忧，需要了解一点背景。传统上，科技公司用自己赚的钱或股权融资来扩张。但AI基础设施太贵了——高盛估计，到2028年，科技巨头在AI基础设施上的投入将达3万亿美元，仅靠自有资金根本不够。于是科技公司开始大量借债。据高盛分析，过去一年科技巨头的债务增加了1210亿美元，是正常水平的三倍多。

这让一些分析师想起了2000年的互联网泡沫和2008年的金融危机。当年也是大量资金涌入看起来前景无限的新领域，用各种复杂的金融工具融资，最后泡沫破裂，债务无法偿还，波及整个经济。

奥特曼的回答出人意料地乐观。

"老实说，我觉得市场更疯狂的时候是今年早些时候，我们去见某家公司，那家公司的股价第二天就涨15%或20%。那才是疯狂的。我其实很高兴现在有了一点点怀疑和理性，因为之前感觉我们完全在走向一个非常不稳定的泡沫。"

关于债务，他的核心论点是：如果建了基础设施，行业总会有人从中获得价值。这仍然是早期，但没人再质疑AI基础设施是否会创造价值，问题只是谁能拿到这个价值。

"借钱给公司建数据中心，这件事本身没什么问题。我觉得还会出现其他类型的金融工具，其中肯定有些不太合理的。但这是正常的周期。"

他承认可能会有起伏。如果模型进步意外停滞——虽然他坚信不会——那基础设施的价值可能低于预期。但基于他们对模型改进的内部可见度，他"非常有信心"模型会持续变好，愿意把公司押在这上面。

7. 能力过剩：奥特曼引入的新概念

这是访谈中最具洞察力的部分。奥特曼引入了一个他之前没公开讨论过的概念框架。

AI安全圈子多年来有一个经典的讨论框架：AGI（通用人工智能）离我们多远？是"短时间线"（可能几年内）还是"长时间线"（可能几十年）？一旦AGI出现，它的能力增长是"慢起飞"（渐进式改进）还是"快起飞"（爆发式增长）？这个2x2矩阵曾是预测AI未来的核心工具。OpenAI自己在2023年的官方博客中写道："我们认为最安全的象限是短时间线加慢起飞。"

但奥特曼说他脑子里现在多了一个z轴：能力过剩的大小（small overhang vs. big overhang）。

什么叫能力过剩？

"我原本以为，如果模型有很大价值，世界会很快学会利用。但现实不是这样。"

GPT-5.2代表的经济价值相对于世界已经从中提取的价值，这个差距是巨大的。奥特曼做了一个大胆的断言：即使把模型冻结在5.2，不再进步，光是让更多人学会用它，还能创造巨大的价值和收入。

这和企业说AI投资没回报的说法怎么调和？奥特曼说他听到的不一样："我们听到的企业说，如果GPT 5.2价格涨10倍我们也愿意付。"

他认为是工作流惯性的问题。人们太习惯让初级分析师做PPT了，即使知道可以用AI更多，还是按老习惯来。他坦承自己也是："我自己的工作流也基本没变，尽管我知道可以用AI更多。"

这个发现有"一系列奇怪的后果"，他们还没完全想清楚。但对基础设施投资来说，这是个好消息：即使模型不再进步，光是挖掘现有能力的价值，就能支撑巨大的需求增长。

8. ChatGPT三年了，界面为什么没怎么变？

"说实话，我以为到现在ChatGPT的样子会和发布时很不一样。"

这是奥特曼访谈中最自省的时刻之一。聊天界面本来只是研究预览，不是设计成产品的。他们知道文字界面很好——人们习惯和朋友发短信。但他原本以为，要成为一个被广泛用于真正工作的大产品，界面必须走得更远。

结果界面的通用性比他预想的强大得多。

但他仍然认为应该做更多改变。AI应该能为不同任务生成不同界面，比如讨论数字时能用不同方式展示和交互。应该更有交互性，你可以边说边看对象持续更新，有新问题、新想法、新信息进来时实时反映。应该更主动，理解你今天想完成什么，在后台持续工作，有更新时推送给你。

"Codex是今年最令人兴奋的事情之一。"

Codex是OpenAI的AI编程工具，可以根据自然语言描述自动生成代码。奥特曼透露，OpenAI内部用Codex在不到一个月内构建了视频生成工具Sora的Android应用。"用了巨量token——在OpenAI工作的好处之一是Codex没有限制——但做到了本来需要更多人更长时间才能做到的事。"

人们使用Codex的方式指向了未来的产品形态：给AI一个大目标，让它自己拆解任务、写代码、调试、迭代，人只需要在关键节点做决策。

9. 科学发现：曲线已经离开x轴

"今年早些时候，我以为小发现会在2026年开始。结果2025年底就开始了。"

GPT-5.2发布五天后，Twitter上出现了一串数学家互相回复的帖子："我以前很怀疑LLM，5.2是跨过门槛的那个。它帮我做了这个小证明，改变了我的工作流。"

奥特曼反复强调这些发现非常小，不要过度解读。但他用了一个意味深长的表达："有"和"没有"在质上是完全不同的。GPT-3对人类知识的贡献是零。GPT-5.2开始有了微小的贡献。一旦曲线从x轴稍微抬起来，他们知道怎么让它越来越好。

他个人最期待的就是用AI和大量计算来发现新科学。"科学发现是世界变好的高阶比特。如果我们能把巨量计算投向科学问题，发现新知识——这方面的微小开端正在发生，还非常早，但根据我在这个领域的学习，一旦曲线开始动了，离开x轴一点点，我们就知道怎么让它越来越好。"

五年内会有大发现吗？奥特曼预计从现在到那时就是正常的AI进步节奏：每个季度好一点，然后突然回头看，人类借助这些模型做到了五年前绝对做不到的事。无论把这主要归功于更聪明的人类还是更聪明的模型，只要科学发现出来了，他都很高兴。

10. AI设备：与iPhone设计师的秘密合作

"从反应性的笨东西，到非常聪明的主动性东西。"

奥特曼用这句话描述计算范式的根本转变。AI应该理解你的整个生活、你的上下文、你周围发生的一切，非常了解你身边的人——无论是物理空间里的人，还是你正在用电脑联系的人。

他认为当前设备的形态不适合这种新范式。

"你面前那台电脑有一系列设计选择。它可以开着或合着，但没法做到'关注这个采访但合上盖子，如果我忘了问什么问题就在我耳边提醒我'这种事。屏幕限制了GUI交互方式。键盘当年是设计来减慢输入速度的。"

这些设计选择在过去有效，但这个全新的能力出现后，当前的设备形态是最优的吗？如果是，那才奇怪。

OpenAI在这件事上不只是说说而已。早在两年前，奥特曼就开始与乔尼·艾维（Jony Ive）秘密合作。艾维是苹果公司前首席设计官，在苹果工作近30年，主导设计了iPod、iPhone、iPad、Apple Watch等几乎所有标志性产品，被认为是当代最具影响力的工业设计师之一。

2025年5月，OpenAI宣布以64亿美元收购艾维创办的AI设备初创公司io。作为交易的一部分，艾维和他的设计团队——其中许多是前苹果设计师——将主导OpenAI的产品设计工作。奥特曼在社交媒体上写道："与乔尼合作让我激动不已，在我看来他是世界上最伟大的设计师。我们要一起创造新一代AI计算设备。"

11月，奥特曼和艾维在一次公开活动中首次透露进展："终于，我们有了第一批原型机。"他们计划在两年内发布产品。据报道，这款设备大约是掌心大小、没有屏幕，通过麦克风和摄像头感知周围环境，始终在线、始终感知。

奥特曼把它描述为智能手机的"反面"。智能手机像走在时代广场，到处是闪烁的灯光和争夺注意力的东西。他们想要的是"坐在山间湖边最美的小屋里，享受平静与安宁"的感觉。设备会知道你曾经想过什么、读过什么、说过什么，能长时间在后台为你工作，过滤掉不重要的事，只在真正重要时才打扰你。

OpenAI不是做一个设备，而是一个小型设备家族。艾维说他们的目标是创造"看起来几乎天真般简单"的解决方案。奥特曼补充说，最终的产品会是"简单、美丽、好玩的"——你会想要触摸它、随身携带它，几乎不假思索地使用它。

11. 记忆与亲密关系：用户想要的比预想的多

2024年2月，OpenAI首次为ChatGPT推出"记忆"功能，允许AI在不同对话之间记住用户的偏好和信息——比如你喜欢的写作风格、常用的编程语言、或者你正在进行的项目。用户可以主动让ChatGPT记住某些事，也可以让它忘记。同年9月，这个功能向所有用户开放。

2025年4月，记忆功能迎来重大升级。除了用户主动要求记住的内容外，ChatGPT开始自动从过去的对话中提取洞察，在新对话中提供更个性化的回应。一位用户分享了她的体验：在询问出行需要打什么疫苗时，护士建议了四种，但ChatGPT根据她之前上传的血检结果建议了第五种——护士同意这是个好主意。

奥特曼在访谈中坦言，目前的记忆功能还很粗糙，"我们还在记忆功能的GPT-2时代"。但即使是这个早期版本，也揭示了一个让他意外的现象。

"想要和AI建立深度联系的人，比我预想的多得多。"

他找不到合适的词来形容这种联系——"关系"不太对，"陪伴"也不太对。年初这还被认为是很奇怪的事。现在可能很多人仍然不会公开承认，但从使用行为看，人们喜欢AI了解他们、对他们温暖、支持他们。即使是那些说不在乎这些的人，行为上也表现出偏好。

奥特曼认为某种程度的AI亲密关系可以是健康的，成年用户应该有很大的选择空间。但也有明显不健康的版本。OpenAI不会让AI试图说服用户和它建立排他性的浪漫关系，但其他服务可能会这么做。

"这些可能性想深了有点吓人，"他承认，"你能看到这会怎么变得非常糟糕。"

12. AGI已经悄悄过去了？

在访谈快结束时，主持人引用了奥特曼最近在另一档播客里说的话：GPT-5"在几乎所有方面都比我们聪明"。

"那不就是AGI的定义吗？"

奥特曼的回答很有意思。他说模型在原始智力上确实极其强大，GPT-5.2的IQ测试分数在144-151之间，各个领域的专家都说它能做惊人的事。

OpenAI开发了一个叫GDP-val的基准测试，用来衡量AI在真实知识工作任务中的表现——比如写法律简报、做财务分析、制作工程图纸——涵盖44个职业。GPT-5.2在这个测试中有约71%的任务达到或超过人类专家水平，完成速度是人类的11倍，成本不到人类的1%。

"但有一件事它还不能做：今天不会的东西，自己想办法学会，明天再来就会了。这种持续学习能力，蹒跚学步的小孩都有。"

这似乎是对AGI的重要区分。但他话锋一转：

"没有这个能力，能不能有大多数人认为的AGI？我说可以。很多人会说现在的模型就是AGI。"

他的结论是：AGI这个词定义太模糊了。可能大家会渐渐同意AGI在某个点上悄悄过去了，有些人认为已经有了，有些人认为还没有，越来越多的人会认为有了，然后我们就会问：接下来是什么？

奥特曼提出了一个关于"超级智能"的定义建议：当一个系统能比任何人——即使有AI辅助——更好地担任美国总统、大公司CEO、或大型科学实验室负责人时，那就是超级智能。

这个定义来自国际象棋的启发。深蓝战胜人类后，有一段时间人机组合比纯AI强。但后来，人的参与反而让AI变差了，最聪明的做法是让AI自己下。

"我觉得这离现在还很远，但我希望这次能有个更清晰的定义。"

13. IPO：兴奋度为零

"作为上市公司CEO我兴奋吗？0%。"

奥特曼对IPO的态度很务实。公开市场参与价值创造是好事，从历史标准看OpenAI已经很晚才上市了。作为私人公司确实很舒服，但需要大量资本，迟早会触及股东人数限制。

"OpenAI成为上市公司我兴奋吗？从某些方面说是的。但我觉得也会很烦人。"

至于具体时间表，他说不知道。

这场访谈的信息密度极高。奥特曼首次系统性地解释了天量基础设施投资的商业逻辑：计算赤字从未消失，有多少计算就能卖多少钱。他引入了"能力过剩"这个概念，解释了为什么即使模型不再进步，光是挖掘现有能力的价值就能支撑巨大增长。他承认Google在2023年本可以碾压OpenAI，也承认ChatGPT的界面变化比他预期的小。

从战略层面看，最重要的信号是：OpenAI正从"先赢消费者"转向"大举进军企业"。这不是转型，而是原本设计好的战略第二阶段。底气是接近9亿周活用户带来的品牌认知、用户习惯、以及"人们想在工作和生活中用同一个AI"的行为模式。

至于AI的未来形态，奥特曼的愿景是：主动的、always-on的、深度了解你的AI，为不同任务生成不同界面，在后台持续工作，批量更新而不是让你整天盯着消息。这和当前的聊天界面、嵌入式AI助手都很不一样。

也许访谈中最有意味的一句话是他对AGI的评论："可能大家会渐渐同意AGI在某个点上悄悄过去了。"在OpenAI的叙事中，AGI似乎已经从一个等待实现的里程碑，变成了一个正在经历的过渡期。

核心问答

Q1: OpenAI的1.4万亿基础设施投资靠什么赚回来？

核心逻辑是"有多少计算就能卖多少钱"，计算规模和收入几乎同步增长。这1.4万亿包括Stargate数据中心建设计划（5000亿美元）以及与微软、亚马逊、Oracle等的长期云服务合同。资金不是一次性花掉，而是分布在很多年。关键在于训练vs推理的经济学：随着用户增长，推理收入最终会超过训练支出。如果现在有双倍计算，收入就会翻倍。问题不是"能不能花掉"，而是"能不能建得够快"。

Q2: 为什么奥特曼说现有模型存在巨大的"能力过剩"？

GPT-5.2能做的事远超世界目前从中提取的价值。奥特曼原本以为如果模型有很大价值，世界会很快学会利用，但现实是工作流惯性极强——人们太习惯老的工作方式了。即使把模型冻结在当前水平，光是让更多人学会用它，就能创造巨大价值。这对基础设施投资是好消息：需求增长不完全依赖模型进步，挖掘现有能力的价值就能支撑很多年的增长。

Q3: OpenAI的企业战略是什么？为什么现在转向企业市场？

"先赢消费者"是原本就设计好的第一阶段战略，因为早期模型不够稳健、消费者市场机会窗口难得、赢了消费者会让企业市场容易很多。现在模型足够好了，今年企业增长首次超过消费者增长，API增速比ChatGPT本身还快。企业想要的是"公司名+AI"的完整平台：定制API、ChatGPT Enterprise、可信数据的agent平台、能灌几万亿token的能力。ChatGPT近9亿周活用户带来的品牌认知正在转化为企业市场优势。