大家都知道，春节期间，有无数国内外模型发布，但是其实还有一场AI峰会，我觉得有点被忽视了，那就是印度举行的AI峰会，无论活动周期、参与人数，还是嘉宾量级都是相当高的。以至于，我想整理一个全记录都比较困难。
不过，我发现OpenAI CEO 山姆·奥特曼这次在峰会上的各种发言含金量出奇的高。无论是AI Impact Summit 的主旨演讲，还是峰会间隙接受 CNBC International 的 Arjun Kharpal 专访，亦或者是在Express Adda 峰会接受《印度快报》（Indian Express）执行董事 Anant Goenka 的60分钟快问快答，和在IIT Delhi 与维诺德·科斯拉（Vinod Khosla）的炉边对话及学生问答，内容都很不错。多介绍一下，科斯拉是 Sun Microsystems 联合创始人、Khosla Ventures 掌门人，也是 OpenAI 最早的机构投资人，1970年代在 IIT Delhi 读的本科。
四场活动覆盖的话题高度交叉但也各有侧重。Express Adda 是密集的产业判断和个人快问快答，IIT Delhi 面向几百个印度顶尖工科生，语气更放松也更敢说，CNBC专访则聚焦商业化路径和竞争策略。
所以，我整合了一下四场活动发言，按话题逻辑重新组织。提醒大家的是，他很多发言都意有所指。比如说GDP吧，他说GDP是一个糟糕的经济指标。这句话就很针对微软CEO萨提亚。因为，萨提亚之前说要说AGI有用，起码能让发达国家的GDP双位数增长吧；他还说太空数据中心看不到合理性，大家要知道马斯克、谷歌现在是太空数据中心的坚定支持者，这都是OpenAI的友商啊。他的发言中，我最同意的就是关于AI的规划节奏。他说AI不是ERP，做一个传统的三年规划会是很荒谬的。
总之，2026年注定是一个AI迭代速度又很快的一年，我们就把奥特曼的发言当个AI天气预报吧。
1. "GDP将变成一个糟糕的指标"
科斯拉在 IIT Delhi 一开场就抛了个大问题：你觉得各国GDP增速会翻倍吗？
奥特曼没有正面回答，而是否定了问题本身。"GDP将变成一个糟糕的指标，因为AI是极度通缩的。"他解释说，GDP试图近似衡量的其实是生活质量，但它用名义美元来计量。当AI把越来越多服务的成本压到接近零时，名义GDP的表现会"变得很奇怪"。但如果换一个更准确反映生活质量的指标来看，增速"肯定会翻倍以上"。
科斯拉把这个判断往前推了十年：到2035年，世界将进入一个"巨大的通缩经济"，"现在还没有人在想这个问题"。他举了个例子——Google最近发了100年期债券，固定利率。在通缩环境下物价持续走低，固定利息的实际购买力反而越来越高，他说到2035年你应该把这些债券全买下来。
奥特曼在 IIT Delhi 还引用了一位 OpenAI 同事的话，这句话"一直萦绕在他脑海里"："我们建立了大量应对稀缺世界的直觉和制度、政策和结构，但几乎没有一项适用于丰裕世界。"他说，除了建设新的公司和产品，整个社会都需要为这种"难以置信的丰裕"重新构想。
这不是一个遥远的理论推演。他在 IIT Delhi 给了一个具体数字：同一个高难度推理问题，用 OpenAI API 解决的成本，18个月前对比现在降了大约1000倍。"不确定接下来18个月能否再来一个1000倍，但也许可以。"OpenAI 的目标是把智能的成本不断推向接近零。当这件事发生时，社会将面对一个以前不存在的现实：智能不再是稀缺资源。
2. 8个月从零到1亿美元：一人公司的时代到了
Express Adda 快问快答环节，主持人问"最被低估的AI机会是什么"，奥特曼只回了三个词："零人公司"（zero person companies）。
他说过去六个月尤其是三个月里，一两个人、三个人的创业公司能做到的事情以前完全不可能。"在 Codex 和通用知识工作 Agent 的新世界里，我们很快就要习惯一个人的创业公司取得巨大成功。"
科斯拉在 IIT Delhi 给了一个活生生的案例。他投资的 Emergent 是一个印度 vibe coding（氛围编程）平台，用自然语言描述就能生成可上线的全栈Web和移动应用，由前 Dunzo 联合创始人 Mukund Jha 和他弟弟 Madhav Jha 在2025年创办。去年7、8月发布产品，科斯拉说上周他们告诉他年化收入率（ARR）已经突破1亿美元。
8个月，从10万美元到1亿美元。 500多万用户，覆盖190多个国家。科斯拉说这是他见过的最快增速，超过了 Lovable 和 Replit。Emergent 今年1月拿了 Khosla Ventures 和软银愿景基金领投的7000万美元B轮，估值3亿美元，此前还获得了 Google AI Futures Fund 和 Y Combinator 的投资。
科斯拉说了一句被 BusinessWire 引用的话："当软件创造的门槛降到这个速度，行为变化会发生在所有行业，而不仅仅是技术领域。"
奥特曼在 Express Adda 上也从投资者的角度做了补充。算上 Y Combinator 的项目，他投资过大约3000家公司。他说现在的投资机会"比我成年以来任何时候都开放"——以前经常感觉只有一条前沿值得押注，现在感觉"你想做什么都可以"。
3. "2026年做战略，2028年部署——这是灾难"
小公司在加速，大公司在犹豫。奥特曼在 Express Adda 说了一个他前一天亲历的故事：跟一家大公司开会，对方的AI部署计划是2026年做战略、2027年准备就绪、2028年部署。
"做ERP迁移也许可以这么干。用这种节奏部署AI，将是灾难性的错误。"
他说AI要求的敏捷度、速度和投入力度跟传统技术项目完全不同。在 IIT Delhi 他从另一个角度说了同样的意思：AI正在同时加速两件最重要的事——科学发现和围绕科学发现的经济引擎。"如果这些事情能以10倍、100倍于我们自己的速度发生，我们没有进化出能理解这种增长率和这种复利的直觉。"
也就是说，人的直觉天然跟不上AI的速度曲线。企业里做决策的人尤其容易犯这个错——他们的经验框架来自上一个时代。
4. 人类手工创作反而在涨价
"做生日贺卡邀请函那类工作可能完了。"
奥特曼在 Express Adda 上回答"最不容易被AI替代的工作"时给了一个反直觉的数据点：AI图像生成出来之后，很多人说平面设计师完了。但 fine art（纯艺术）市场的走势完全相反——AI生成图的价格趋近于零，人类创作的美术作品价格在AI出现之后持续上涨。
在 IIT Delhi，面对一位学室内设计的学生，他把这个观察说得更具体。给人看一幅画，告诉他这是AI做的，哪怕很漂亮，人们给它的估值"基本等于零"。但如果是一个人用AI工具辅助创作，有自己的故事和表达意图，"值很多钱"。关键区别是有没有一个人"在上面签名"说这是我的作品。
他说自己以前担心AI会让创作者变被动，但看到的实际情况相反。创作者在用AI加快"想法→看到结果→产生新想法"的迭代循环，"我们会看到更好的播客、更好的写作、更好的图像"。
同样的逻辑出现在他讲住院经历的时候。最近住了一次院，他说非常在意照顾他的护士。如果换成机器人，"不管那个机器人多聪明，我都会非常不高兴"。人似乎天然在意一件事是不是由"另一个人"做的。这种偏好不会消失，可能还会增强。
他在 Express Adda 被问到"爱情和关系的未来"时也用了同样的底层判断："在一个更丰裕的世界里，在一个你几乎什么都能拥有的世界里，人与人之间的连接、关注和温暖，将是最有价值的商品之一。"
5. "年轻人最大的错误是听老人的话"
IIT Delhi 学生问答环节里最出圈的一个瞬间。
一个博士生问"年轻人在为AI时代做准备时犯的最大错误是什么"。奥特曼先说了一句"我希望这个讲话没有被录下来"，然后回答：
"听老人的话。"
台下笑了。他赶紧补充：父母当然是最爱你的人，关于如何过幸福的生活、如何做一个好人，"没有人比你的父母更值得听"。但对于未来世界会变成什么样，"我不认为你应该信任我对变化速度的直觉。年轻人总是最先搞明白这些。传统的职业建议大概不会好使了。"
科斯拉在旁边加了一句自己在哈佛商学院的案例开篇引用："敢于失败，才能成功。"（My willingness to fail allows me to succeed.）他专门对台下说，印度人"特别怕风险"，但现在有这么多机会，得敢去试。
6. "你学的所有技术知识到2030年都将过时"
科斯拉接着说了一句让 IIT Delhi 校长有点紧张的话：现在入学的大一新生，毕业时不会在任何技术领域比AI懂得更多。**"你学的东西到2030年都将过时。"**他看着校长说"我可能把您吓到了"。
奥特曼没有反驳这个判断。
但他也说不后悔学编程、不后悔学数学。"我成年后从来没用过数学，但学习如何思考、如何快速学习，这些都是有价值的技能。"重点在于所有的元技能（meta skills）才真正重要。
具体到今天应该学什么，他给了几层回答。第一层："当年在学校时，学编程是显而易见的选择。现在，学会使用这些工具是显而易见的选择。"他特别强调要"站在工具的最前沿"，每隔几个月工具能做的事情就会大幅增加，这种前沿经验会形成复利。
第二层是 Y Combinator 的座右铭——"make something people want"（做人们想要的东西）。他说希望大学有一门课专门教这个，因为"搞清楚人们想要什么"是一种可以通过刻意练习提高的技能，而且在一个"你几乎能造出任何东西"的世界里，想出好点子的能力会变得前所未有地重要。
第三层是他和科斯拉反复强调的一个词：能动性（agency）。奥特曼说这是一种可以学习的技能，"世界总在试图把它从你身上打掉，你得顶住，继续相信自己能搞定任何事、造出任何东西"。做得越多，自信就越强。
他把OpenAI的故事当作注脚。"刚开始的时候看起来完全疯了，就是一群人在一个房间里，靠意志力和一种不管怎样都要做成的态度。开头四五年看起来像一个非常糟糕的主意。"他看了一眼科斯拉说"谢谢你当时的信任"。然后说他整个职业生涯最重要的一课就是：如果你的想法是对的，哪怕非常不受欢迎——"不受欢迎其实经常是好事，因为没有人跟你竞争"——只要你带着不可动摇的信念坚持足够长的时间，一个接一个地扫除障碍，"每次挫折之间不丢失热情"，就能做出惊人的事情。
IIT Delhi 快问快答的最后一个问题是"每个IIT学生今年最该培养的一项能力"，奥特曼回答："韧性。"（Resilience.）
7. 一年之内，从高中生水平跳到研究员水平
奥特曼在 Express Adda 和 IIT Delhi 都用了同一组时间锚点，讲了至少三遍。
一年前AI做高中数学"不错但不优秀"，大家觉得不可思议。去年夏天在全球最难的数学竞赛里"表现还行"。然后是上周——First Proof 项目放出10道答案未公开的研究级数学难题，需要顶尖数学家在知识前沿探索才能解出。"我相信我们最新的AI答对了其中7道。"物理学也在发生同样的事。
编程的跃迁同样剧烈。上次来印度时大家惊叹代码自动补全，一年后在 Codex 里输入一个想法，整个应用直接生成。
科斯拉在IIT Delhi把变化的量级做了一个类比："想象一下2040年和现在的差距，跟今天和1970年的差距一样大。这是我对变化幅度的最低估计，而且我觉得这还太保守了。" 奥特曼说"我也觉得太保守了"。
8. AGI"已经很近了"，ASI"只有几年"
Express Adda 的主持人问离ASI（超级智能，artificial superintelligence）还有多远。奥特曼纠正了他："不，我说的是ASI只有几年。" 那AGI呢？"AGI现在感觉已经很近了。"
他的论证方式很简单。如果六年前问大多数人，一个能独立做新研究、独立创建复杂程序、能同时胜任AI医生/律师/计算机科学家的系统意味着什么，他们会说"听起来够通用也够智能了"。"我们已经有了，只是习惯了。"
在IIT Delhi他换了一种更私人化的说法，对着台下的学生说："你们将在拥有超级智能的情况下进入成年。"然后提到自己一岁的儿子："他永远不会知道一个自己比电脑聪明的世界。他出生的时间刚好，注定在原始智力上跑不过计算机。对他来说这会是完全正常的生活。对我们来说是巨大的适应，对你们来说有点奇怪但你们很兴奋。"
他在Express Adda上同时承认："从公司内部看即将发生的事情，世界没有准备好。我们很快就会有极其强大的模型，起飞速度比我最初预想的更快，这确实让人焦虑。"
9. 8万亿GPU的缺口、太空数据中心的荒谬和核聚变的乐观
奥特曼喜欢问别人一个问题：你个人想要多少GPU全天候为你工作？帮你想问题、写软件、操控家里的人形机器人、建新房子。
没人说少于一个。有人说一千。"我想要一千个。"
80亿人乘以1000，8万亿个GPU。"我们短期内绝对做不到。至少在地球上做不到。"这个思想实验指向的结论是：全球算力基础设施建设将是人类有史以来最昂贵、最复杂的集体工程项目。好在不用纯靠人力，"AI和机器人会帮我们建"。在印度，OpenAI 已经跟塔塔集团（Tata Group）签了数据中心合作协议，Stargate 项目也在推进中。CNBC记者问今年能否看到成果，奥特曼说"我希望如此"。
太空数据中心呢？"以目前的发射成本和地面电力成本对比，更别说怎么在太空修坏掉的GPU——它们确实经常坏——这个想法在当前是荒谬的。轨道数据中心在这个十年内不会大规模落地。"这句话在Express Adda现场引起了掌声。
水耗是假的。 在Express Adda和IIT Delhi他都主动驳斥了同一个网络说法：以前数据中心用蒸发冷却确实耗水，但现在不用了。"网上说的ChatGPT每次查询消耗17加仑水，完全不属实，跟现实毫无关联。"他说这个谣言"极其顽固"。主持人引用比尔·盖茨给出的"每次查询相当于1到1.5个iPhone电池"的说法，他也否了："不可能有那么多，差远了。"
能源总量才是真问题，需要快速转向核能或风能太阳能。他给了一个不同的比较框架来说明公平的能效计算：训练一个人要20年的生命和食物消耗，再往前还有大约1000亿人类的进化积累。公平的比较应该是模型训练完之后回答一个问题消耗多少能量，对比一个人回答同样的问题。"按这个标准，AI的能效可能已经追上了人类。"
核聚变他倒是乐观。在IIT Delhi说"世界离核聚变只有几年了"，加上可靠的太阳能/风能+储能，"这些将成为世界上最便宜的能源来源"，经济会自然跟着转向。
10. AI安全的三个桶：对齐、安全架构和韧性
IIT Delhi的学生问到安全问题时，奥特曼给出了一个比Express Adda上更完整的框架，分了三层。
第一层是技术对齐（alignment）——让AI做我们希望它做的事。进展比他担心的好，但随着系统变得远比人类聪明，如何监督它们需要新想法。"AI在写大量源代码、做大量研究，我们没法全部审查。"
第二层是全新的安全基础设施。他拿自己当反面教材。本来打算严格限制 Codex 不能用root权限访问自己的电脑，"因为我觉得这么做是疯了"。结果坚持了两个小时就放弃了，"批准每一步操作太烦了，太方便了，我就放开了"。 如果他都这样，大多数人也会这样。AI Agent 可以读你的屏幕、访问你的网页、了解你生活的一切，"这非常棒，但如果它开始把你的秘密随便告诉不该知道的人，就不太棒了"。需要一套全新的安全架构来解决这类问题。
第三层他称之为"韧性"（resilience）。OpenAI可以阻止自己的模型教人做病原体，但总有某个开源模型会帮到坏人。所以社会本身要准备好防御——快速反应疫苗、阻断呼吸传播的新方法等等。他的判断是：广泛分发AI、让99个好人去制衡1个坏人，"这是人类社会长期以来运作的方式，只要不存在巨大的力量失衡"，就是最好、最公平、最安全的道路。
他在Express Adda上被问到 Anthropic 安全主管辞职的看法时也呼应了这个判断："我同意其中一部分——从公司内部看即将发生的事情，世界没有准备好，极其强大的模型很快就来，这确实让人焦虑。"
11. 竞品选择、股权和广告
Express Adda上有一个巧妙的问题：你急需查东西，手机没电，借别人的手机但T键坏了，只能选 Grok、Claude、Gemini 或 DeepSeek。
奥特曼选了 Gemini 查东西。但他立刻补了一句："做其他事情，我会选别的模型。"没有点名哪个模型做什么事更好，但把"查信息"和"其他用途"做了明确区分。
他佩服Google两件事：Demis Hassabis 和Google团队在现代AI领域最早投入且非常坚定，"没有他们的启发，我们肯定不会在这里"；以及Google在落后很多的情况下靠专注执行追回来的能力。Apple把Siri交给Google做，他说"不意外"。
硅谷该向中国技术学什么？"快。"向印度技术学什么？"更快。"在CNBC专访中被问到中国公司的进展是否被低估，奥特曼的回答比这两个字复杂一些：中国科技公司在整个技术栈上的进展"令人瞩目"，但他不确定是"被低估"，因为他参加的每一次对话几乎都会提到中国。中国接近前沿了吗？"在某些领域是的，在某些领域则不是。这不是一件可以简单概括的事情。"
CNBC还问到了"循环融资"的担忧——OpenAI买NVIDIA芯片，NVIDIA也投资了OpenAI。奥特曼说他不担心收入端，"收入增长非常快，不仅是我们，整个生态系统都是如此"。但他担心另一件事：目前AI供应链非常紧密，技术栈中任何一层出问题都会引发连锁反应，"比如无法获取某些技术或芯片"。
不拿OpenAI股权他说是**"做过的最蠢的事之一"**，初衷是非营利组织惯例要求董事"无利益关联"，当时觉得无所谓。"那些由此产生的阴谋论，完全不值得。"现在如果有人找到办法让他拿到股权？"我对整个话题已经极度疲倦，感觉怎么做都输。"
关于广告。主持人把"OpenAI不会接受广告"列为他说过的话之一，奥特曼直接否认："我不认为我说过不接受广告，我可能说过有顾虑。"在CNBC专访中他对广告业务的态度明显更务实：早期非正式反馈"比较积极"，目前还在测试不同的形式和位置。他说自己最喜欢的科技广告形式是Instagram那种风格——"你能发现一些你可能真的会喜欢、但原本不会知道的新东西"，ChatGPT的广告有机会朝这个方向发展。国际化是目标但还没有时间表。几天前Anthropic刚在超级碗投了四条广告嘲讽OpenAI引入广告，而就在AI Impact Summit期间，奥特曼和Anthropic CEO 达里奥·阿莫代伊（Dario Amodei）在莫迪邀请全体嘉宾举手合影时刻意没有牵手，各自举起了拳头。
最让他难过的批评？**"说我只是为了权力，并不真正在意做对世界有帮助的事。"**各种批评听多了都免疫了，唯独这条"让我最难过"。
12. AI被困在50年不变的电脑形态里
关于跟 Johnny Ive 合作的新设备，奥特曼说从施乐帕克的窗口系统和指点设备到iPhone的多点触控，电脑的使用方式本质上50年没变过。AI被塞进了这个旧形态，但AI是一种完全不同的东西——你可以用自然语言跟电脑对话，它能理解巨量上下文，能为你做极其复杂的事。
在CNBC专访中他进一步描述了这款设备的方向：一个能越来越了解你的AI，在虚拟世界和物理世界中都能为你服务。CNBC记者问"不是智能手机？"，奥特曼笑了，没否认也没确认。他在Express Adda上说得更明确："我想用一种技术，它在观察我的整个生活，拥有所有上下文，对我最大程度有用，最不挡路。不是简单的开和关，而是有微妙的中间状态，在某种程度上参与你的生活但不妨碍你的生活。"预计今年晚些时候能谈，但"硬件很难"。
硬件方程的另一半是半导体。 奥特曼在CNBC专访中透露了OpenAI的芯片策略：不会只做一种处理器，而是"丰富的半导体方案组合"——跟NVIDIA这样的行业巨头合作，跟 Cerebras 这样专注高速推理的新兴公司合作，同时自研推理芯片。"我们预计这个领域需要比最初设想的更多元的解决方案。"记者问这是不是类似Google有TPU同时也买NVIDIA芯片的模式，奥特曼说："是的，你可以预期我们也会这样做。"
科斯拉在IIT Delhi把这个想象推得更远。活动结束时主办方送了一顶棒球帽，他拿着帽子说："我觉得四年之内，这顶帽子能读懂你的心思，直接输入到电脑里。我们可能成功也可能失败，但我们在试。"
被问"你永远不会问ChatGPT什么"，奥特曼说："怎样才能幸福。这个我宁可去问一个智者。"他承认AI做心理咨询和生活建议"挺不错的"，但人生哲学层面的事情，"我还是不打算信它"。
从Greg Brockman（格雷格·布罗克曼）身上学到的最大教训：两人多年来在"公司该聚焦还是铺开做"上有分歧。"我一直想做太多事情，这是错的。我从他身上真正学到了极度窄深聚焦的重要性。"OpenAI自我定位是研究第一的公司——"做好产品的绝大部分就是做好研究。早期的ChatGPT几乎没有产品可言，就是一个文本框、一个模型、一个输出屏幕。"
IIT Delhi快问快答的最后几个回答：最被高估的AI恐惧？"街上的杀手机器人。"最被低估的AI机会？"零人公司。"五年后教育和医疗哪个变化更大？奥特曼先说教育，然后立刻改口说医疗，"不过很接近"。
核心问答
Q1：AI对经济结构的冲击会是什么样的？奥特曼说GDP将变成"糟糕的指标"，因为AI带来极度通缩——智能的推理成本18个月降了1000倍，目标是趋近于零。科斯拉判断2035年世界将进入巨大的通缩经济。一人创业公司正在取得巨大成功（Emergent 8个月从零做到1亿美元ARR），投资机会"比成年以来任何时候都开放"。奥特曼说"我们建立了大量应对稀缺世界的直觉和制度，但几乎没有一项适用于丰裕世界"。人类手工创作的价值反而在上升，AI生成的作品估值"基本等于零"。
Q2：年轻人和企业现在该怎么行动？企业层面：不要用三年规划周期部署AI，那是"灾难性错误"。个人层面：科斯拉说技术知识到2030年都将过时，奥特曼说真正重要的是元技能——好奇心、能动性、快速学习、搞清楚人们想要什么。"当年学编程是显而易见的选择，现在学会使用AI工具是显而易见的选择。"他说能动性的回报从来没有像今天这么高，一个有驱动力和想法的人用AI可以做出以前整个团队才能做的事情。年轻人犯的最大错误是"听老人的话"——在对变化速度的判断上，传统职业建议已经不可靠了。
Q3：AI能力到底进化到了什么程度，离AGI和ASI还有多远？一年前AI刚能做高中数学，现在能解研究级别的未知数学难题（10道对了7道），编程从自动补全进化到整个应用生成。奥特曼明确说AGI"已经很近"，ASI"只有几年"，起飞速度比他最初预想的更快。他对着IIT Delhi的学生说"你们将在拥有超级智能的情况下进入成年"，他一岁的儿子"永远不会知道一个自己比电脑聪明的世界"。他同时承认"世界没有准备好，这让人焦虑"。
