逐段要点整理
下面按本期音频的实际推进顺序，逐段整理蒂博·索蒂奥在这一期里讲到的论点、数字、案例与金句。本期出场两人：主持莱尼·拉奇茨基（Lenny's Podcast 主理人）、嘉宾蒂博·索蒂奥（OpenAI 的 ChatGPT 与 Codex 负责人）。本章的小标题用的是节目官方给出的 24 段章节时间点；出自本期对话的判断都标明是「节目中的说法」，涉及公司公开口径与第三方记录的部分另附来源。底稿是官方完整英文字幕（8,692 词 / 114 段轮次）。13
00:00 开场：他刚发完 20 多个产品
- 这一期录在 DevDay 当天，台下坐满排了很久队的人。蒂博的团队一天发布了 20 多个产品，其中最大的一件是 Dots。1
- 他形容那一晚：「我睡觉的时候，他们大半夜都醒着。」办公室一个叫「图书馆」的房间被彻底改成了大作战室，大家在里面待到很晚。
- 官方产品页把 Dots 定义为「由 GPT-6 Astra 驱动的常驻智能体」：它学着你怎么工作、盯住什么需要处理，并用自己的云电脑把项目往前推；上下文来自你的 ChatGPT 记忆，干活用 Codex 和已连接的工具，安全与隐私默认打开。2
- 同一场 DevDay 还发布了 GPT-6.1 Sol（比 Astra 便宜得多）、每月 500 美元的 Pro 500 档（含 Ultrafast，最高每秒 300 token）以及 ChatGPT Space。4
01:12 日常：他不再手写代码
- 被问到还写不写代码、还提不提 PR，蒂博反问了一句「什么叫写代码」。
- 他现在让 Codex 替他写分析用的代码：看懂趋势、看懂一门生意、看懂下一个功能、看懂上一批发布做得怎么样。给 dot 干的很多活都是 Codex 写的。只有周末偶尔手写一点，他说那是「疗愈」。
- 并行智能体的数量是脉冲式的：往前推的时候团队越搭越大，等模型再突破一次，他突然想「一个更大的智能体就能把这些全做了」，于是又缩回去。
03:10 常驻智能体的愿景：需要时它就在
- 他把方向说得很清楚：摆脱掉技术本身，拥有一种近乎永久的、活跃的智能——它知道它需要知道的一切，能通过任意客户端、任意屏幕触达。你走进会议室它就在会上记笔记，你回到邮件里接着用它，需要时给它发条短信。
- 他不要的是「人端着笔记本电脑当块砖到处走」；「你不需要它的时候，它要让开」。
- 他顺手把「循环」和「图」定性为过渡：要搭好、反复去调你的循环，可能让人兴奋过一阵，但那不是终点；时间长了，你想要的只是一个会学习的系统。
06:15–08:20 工作会怎么变，合并，与科幻
- 他认为工作方式还会继续相当剧烈地变；今天的技术虽然终于因为语音与多模态拼到了一起，但体验还很笨重，「在它不笨重之前，都会一直笨重下去」。
- Codex 与 ChatGPT 会合并掉「聊天／工作」的切换；Docs 的全部能力也会直接做进 ChatGPT，把 12 亿用户的地板抬高。他说 Docs 最有意思的一点是「没有模型选择器」：完全没有配置，唯一要配置的是你想在哪些渠道里跟它说话。（12 亿是他在本期口播的用户量级。）
- 他不常想《她》，他想的是《神经漫游者》和最早的《星际迷航》——那种「你可以直接跟计算机说话，它替你做事；你可以跟飞船说话，它就动起来」的技术。
09:02–10:13 社区，与 Dots 的结构
- 他强调「和人一起造」：每次和人聊天都会被提醒「你在做的这件事，我根本没预料到」，这既让他谦卑，也是造出真正有用东西的必要条件。
- 关于 Dots 的结构：现在先给一只「主要 dot」，它对你的偏好学得最深；之后你就能加第二只、第三只，组成自己的虚拟团队，并给它们分派具体角色。他自己就有一只专门负责 Twitter 的 dot——因为那是「重到值得一整只 dot 的活」。
11:34–14:39 生态是黑马：16 家合作方、插件分成与发现
- 他说最好看的是 Dots，但被低估的黑马是生态。已经有 16 家合作方签了「Sign in with ChatGPT」；这件事始于去年他同 Pi、OpenCode 的创造者一次隔空握手——「你就用这个额度吧，我们信你不会乱来」。
- 主题演讲里没讲的是分成：受欢迎的、使用量大的插件会拿到共享收益的一部分。用户的额度用在插件里，或者用「Sign in with ChatGPT」登录，就产生这笔账。
- 插件怎么被发现？他的建议只有一句「做一个好插件」：系统看留存、质量与成功程度，然后把插件推荐进对话里；不够好就停止推荐。
- 他也说明这不是「AEO」——不是把关键词写对让别人来写你，而是人们在持续用它。
14:39–16:20 Dots 背后的研究：两年多的长时程与记忆
- 被问为什么这么久才做出来，他先反问「你记得 Codex Cloud 吗」，并说那一年前的小动画就是后来 Grok Bot 的灵感来源，「非常非常像」。
- 正经的回答是：长时程、持久、长时间跨度的任务，他们做了两年多；连贯的记忆系统也差不多同样久，其中很多直接发进了 ChatGPT。
- 他讲了一个记忆的段子：有人告诉他自己病了，ChatGPT 居然记得他做过烧烤、用过青柠、在调龙舌兰，于是推断出手上那道烫伤是怎么来的。
- 把安全做对也是推迟的原因之一：他们用 Astra 发布，蒂博称它是「我们最安全、最对齐的模型」。
16:20–18:55 人还值钱的地方，与代价
- 他的回答不是「人会去做更有创造力的事」，而是设计取向：在 OpenAI，一切设计都把人和你的意志、你的品味放在中心。「我们也许不再有码农，但我们会比以前有更多建造者。」
- 他承认代价：工程师的上下文切换变多，还出现一种孤独感——整天跟智能体说话；他说他们一直在想怎么减少配置疲劳，也让这件事不再像一场单人冒险。
- 他描绘的理想形态是「它在你的物理空间里」：像现在这样对话，它听得见想法；纸上随手记一笔，它就在后台开始搭；你没有盯着屏幕琢磨怎么提示的那种疲劳。
- 对「能做更多」的压力，他的回答是相反的：AI 的承诺是减少噪音，让你把注意力花在想花的地方——不是每秒再多一条提示词。
20:09–21:42 直播前五分钟的那条 ping，与那只章鱼
- DevDay 的直播演示失败了；而在演示前 5 分钟，他那只 dot 检测到 ChatGPT 生产环境挂了，ping 了他。它的推理链是：有一件叫 DevDay 的重要事、有一个生产系统、有一场直播演示、演示很可能正用着这个系统、这事 5 分钟后发生——「所以我该 ping 他」。
- 他补充了一个很多人没意识到的地方：harness 不跑在你的机器上。它可以连任意多台设备——有自己的一台电脑，你也可以把笔记本连上去，时间长了可能连十台。「有点像一只章鱼。」
- 护栏方面：专家 dot 用额外的护栏、额外的监控运行，跑在自己的硬件上，其中一部分是 Mac mini；对生产系统的访问是「带护栏的访问」。
23:25–27:18 技能涨跌，与 OpenAI 内部怎么发
- 正在往下走的技能是「打字快」；正在往上走的是好的品味、为用户着想、与你所服务的受众建立连接——「知道什么才算好」比以往任何时候都更重要。
- 他把现在的 OpenAI 形容成「一个巨型创业公司」：很多前创始人、很多连续创业者，现在有 120 多位 YC 创始人；他还主张产品经理会在这个时代兴旺，因为「我们该在哪造、帮人把它造出来、这样对不对」本来就是产品经理的工作。
- 给职业生涯早期的人的建议，他直接点名 Ahmed Ibrahim：后者入职时是应届毕业生，现在负责整个 OpenAI 的算力集群和应用，还搭了 Codex harness 的很多部分；让他脱颖而出的是极其善良、极其愿意协作，以及像一块学得非常快的海绵。
- 内部一个想法怎么长出来：他举了决策 API——有 Luna 这个模型，做约束采样，换一种形态发进 responses API；掀开引擎盖，是一个 Slack 频道，最初四个人周末鼓捣，然后像公司零食一样随手可得。他还说，本来今天还要发更多，被压下来摊到下周、下下周。
28:59–30:45 自主权、从错误中学习，与为智能体主导的未来构建
- 他确认了那种文化：拿到很大的自主权，然后对它负责；出问题就快速修，或者从错误里学。「我确实可以在必要时按下重启键。这是一种特权。」
- 讲搞砸，他讲了两个：一是本可以让团队去造更简单的东西，而不是一路朝复杂使劲；二是 Codex 早期那几次中断是他造成的——进 OpenAI 第三天，他把生产环境弄挂了。「就这样我还留着。」
- 被问接下来一周该预期多少次重置，他答：「看你弄坏多少次东西。」然后补一句：「弄坏点东西，庆祝一下。」
- 他给出三件还没被算进价格的事：互联网上的大多数动作将由智能体完成；模型会以相当惊人的速度变得更便宜更快；所有模态终于能无缝整合。 尺度是一年十倍——「你几乎要到了，但要是认真去想象一年内好上十倍，你的做法会完全不同。」
- 二阶效应他举了 Notion：他们做出自己的 MCP 之后，突然被大量智能体调用，流量涌进来、系统压力陡增，你得把这里的账算明白。由此产生了那个张力——如果大多数东西将来都被智能体使用，你还做不做给人看的界面？他说你可以先按住一段时间，但这是必然的。另一面是，为人类做出真正令人愉悦、受益于旧模态的新体验，他感觉这块投得不够。
32:41–33:55 改变过看法的地方，与安全做法
- 他讲了三个改主意：原本以为要达到今天 Astra 这种水平得等一两年；没想到自己会这么依赖语音（很多东西靠口述或直接「呼叫」智能体）；原本没意识到年轻一代那种才华与能量，也没想到他们恰恰是最先拥抱变化的人。
- 「为前沿调速」在他的定义里就是提前投资，而且投得比自认该投的还多——投在对齐与安全、投在安全防护、投在护栏。
- 做法上他提到「二次监控」：一部分算力给主系统，另一部分算力用来监控它，确保它不做风险太高的动作，或者一旦看起来像被提示注入就介入。
- 他明确说，Astra 之后更高一档的能力至今还没有放出来；放出来的是智能水平接近 Astra、但效率高得多的一档。「之前有报道说，我们手里有 6.1 Astra，却没有发布它。这件事我相当自豪。」
- 最后他把责任绕回激励结构：「我们在为 12 亿人做产品，我们不能把这件事搞砸。交到这么多人手里的东西，包括很多不懂技术的人——你必须做对。所以在这个问题上我们不下赌注。」
36:15 收尾：从模型选择器走向更简单的 AI
- 最后一个问题问的是「这个 App 里有什么让你很烦」。他的回答是模型选择器、推理强度、到底该用多智能体还是 ultra——「连我自己都会感到疲劳，你几乎需要一个『模型选择器博士』学位。我想尽快把这些全都去掉。」
- 他期待的终点是：模型再往前一步，这个 App 几乎可以完全消失；「我特别期待抵达那种极简的本质」。
收尾：这一期对读者意味着什么
- 这一期没有戏剧性冲突，它的价值在于把一次发布会拆成可以自己核的几层：产品层（Dots 是什么、官方定义与开放范围）、能力层（长时程、记忆、harness 不在本机、多设备连接）、经济层（插件分成、MCP 带来的流量与成本、12 亿人的分发）、边界层（Astra、二次监控、6.1 Astra 未发布）。
- 需要留意口径的地方已经标在卡片和上文里：12 亿用户、16 家合作方、120 多位 YC 创始人、6.1 Astra 未发布、专家 dot 跑在 Mac mini 上，都出自蒂博本人在节目中的说法，不是公司公告；Dots 的定义与开放范围来自 OpenAI 官方产品页；DevDay 的发布清单来自第三方报道。
- 如果你在做产品，这一期最值得抄走的一句判断是：得按智能体的规模去构建——Notion 的 MCP 就是那个例子。如果你在做自己的工具链，值得抄走的是另一句：你要的是一个会学习的系统，不是一个调得更精细的循环。
逐句全文翻译
以下按节目原始顺序，逐句翻译整集对话，只保留中文译文，不保留英文原文；对话部分保留说话人标签（莱尼：／蒂博：），不压缩、不摘要、不删减。
底稿用的是本期官方完整英文字幕（8,692 词 / 114 段轮次）。口径说明：节目开场是一段把正片片段剪在一起的蒙太奇，随后才是正式对话，两段都按原始顺序保留；两段赞助商口播与片尾同样照录，分别标注为「广告」「片尾」，未计入任何删减。
莱尼：我经常看外面的人在做什么，心里就一句——「你还没抓到重点」。
蒂博：你要是真把自己逼一逼，认真去想象这一切比今天好上大约十倍，就在一年之内，你的做法就会完全不同。
莱尼：你觉得在「事情往哪走」这件事上，大家还没把什么算进价格里？
蒂博：互联网上的大多数动作，将来都由智能体来完成。如果你想让自己的产品对智能体来说是成功的，你就得按一定的规模去构建。
莱尼：在你日常的工作里，你发现自己同时跑着多少个智能体？
蒂博：随着我不断往前推，我会建起越来越大的智能体团队。然后等模型下一次突破，我突然就想：「哦，一个更大的智能体就能把这些全做了。」于是我又把团队缩小。它就这么一轮一轮地膨胀、收缩、再膨胀。
莱尼：这让我想到现在很火的「循环」，还有「图」那一套。
蒂博：要搭好、反复去调你的循环，这件事可能让人兴奋过一阵，但我不认为它会这么走。时间长了，你想要的只是一个会学习的系统。你不会想去琢磨「我得把它严格按这个方式循环，才能拿到结果」。
莱尼：那我们的工作方式还会发生更剧烈的变化吗？
蒂博：会继续相当剧烈地变。即使是今天，它还是有点笨重；我觉得在它不笨重之前，都会一直笨重下去。
莱尼：蒂博，谢谢你来做这期。
蒂博：谢谢。我是你的大粉丝。
莱尼：那是自然。
蒂博：呃。
莱尼：这房间不错。
莱尼：你今天发布了一大堆东西。你睡得怎么样？还好吗？
蒂博：我很好。我很幸运，有一支非常好的团队。
莱尼：嗯。
蒂博：我睡觉的时候，他们大半夜都醒着。我们办公室有一个特别棒的房间叫「图书馆」，我们把它彻底改成了一个大作战室。里面的氛围简直绝了，大家一直待到很晚很晚。
莱尼：你做工程师很多年了。现在还写代码吗？还提 PR 吗？还是说你一天到晚都在看文档、开会？
蒂博：什么叫写代码？
莱尼：就是这样。你还在提 PR 吗？我不知道，是那种……
蒂博：是是是，偶尔也合一点代码进去。严格说，有很多代码是为我写的，用来做各种各样的分析：看懂趋势、看懂一门生意、看懂下一个功能、看懂我们前面几次发布做得怎么样。给 dot 干的很多活都是 Codex 写的。我显然不再手写了。只有周末偶尔会有一个小小的疗愈时刻，我亲手写一点点代码。那是我唯一真正动手写的部分。
莱尼：在你日常的工作里，你发现自己同时跑着多少个智能体？
蒂博：我以前会同时跑更多。后来我们很幸运地在「超快（ultrafast）」上拿到了突破，现在我感觉自己又能进入心流了——有一个更快的智能体帮我很多。我很兴奋，半年做出来的那个「超快」很快就要放出去了。这个数量是会变的。当我在不同的方向上往前推时，我会建起越来越大的智能体团队；等模型再次突破，我突然就想，一个更大的智能体就能把这些全做了，它把一切都记在记忆里、还能学。于是我又把团队缩小。它就这么一轮一轮地膨胀、收缩、再膨胀。
莱尼：嗯，好。能多说一点吗？这让我想到现在很火的「循环」，还有「图」那一套。它算不算是那东西的一种演进？
蒂博：我觉得，要去搭好、反复调你的循环、把它捣鼓明白，这件事可能让人兴奋过一阵，但我不认为它会这么走。它要走的路，就是我们现在所定位的、也是我们用 dots 发出来的那个东西：你有一个极其聪明的智能体，它 7×24 小时工作，懂你的目标，懂你的偏好，从反馈里学习。我们发出来的这个版本还不完美。把它开放给我们的 Pro 用户之后，我会学到非常多。但时间长了，你想要的只是一个能从「你想达成什么」里学习的系统。你不会还去想「我得把它严格按这个方式循环，才能拿到结果」。
莱尼：所以现在有 Codex、有 ChatGPT Work、有面向消费者的 ChatGPT、还有 dots。我听到的是：你认为我们会走向「dots 成为你和 AI 对话的主要方式」，然后它再去启动其他这一切。
蒂博：是。我觉得从根本上说，如果你往后退一步看，不管是不是 dots，核心都是摆脱掉技术本身，拥有一种近乎永久的、活跃的智能——它知道它需要知道的一切，并且能通过任意一个客户端、任意一块屏幕触达。你可以喊它：比如你走进一间会议室，它出现在会上，帮你记笔记；你回到邮件里接着用它；需要的时候再给它发条短信。不是说你得被粘在一台笔记本电脑上，也不是说你得一直盯着手机。它就是你需要时它就在，你不需要时它就让开。我特别期待这件事成真，因为我觉得，把笔记本电脑当块砖一样到处拎着，其实是你被技术绑住了，而不是技术在为你工作。
广告：本期由我们的季度首席赞助商 WorkOS 带来。OpenAI、Anthropic、Cursor、Replit、Sierra、Clay，以及数百家其他赢家，有什么共同点？它们全都由 WorkOS 驱动。如果你在做面向企业的产品，你一定体会过集成单点登录、SCIM、RBAC、审计日志这些大公司必需功能的痛苦。WorkOS 把这些成交路上的拦路石变成即插即用的 API，配上一套专为 B2B SaaS 打造的现代开发者平台。我投资的几乎每一家开始往上游走的创业公司，最后都会用 WorkOS。原因就是它们最好。无论你是想拿下第一个企业客户的种子期公司，还是正在全球扩张的独角兽，WorkOS 都是让自己「企业就绪」、解开增长的最快路径。它本质上就是企业功能版的 Stripe。去 workos.com 开始，或者直接进他们的 Slack——那里有真正的工程师等着回答你的问题。WorkOS 让你用趁手的 API、完整的文档和顺滑的开发体验跑得更快。今天就去 workos.com，让你的应用企业就绪。
莱尼：我本来就想问你这件事。过去大概两年，我们的工作方式变了太多。两年里，尤其是工程师，很多角色的日常生活都彻底变了。我很好奇，你觉得我们正在「稳定」进未来五年的工作形态吗？——算了，说两年吧，五年太远了。还是说，我们的工作方式还会发生更剧烈的变化？
蒂博：不，我觉得它会继续相当剧烈地变。即使是今天，技术看起来终于因为语音、多模态的输入输出而拼到一起了，但它还是有点笨重；我觉得在它不笨重之前，都会一直笨重下去。然后有一天你就会想：「哇，我可以像我们现在这样跟它说话，它把事情记得分毫不差。我想头脑风暴，我随手画两笔就行，我有这样一块协作界面。」这就是我们用 ChatGPT Spaces 发出来的东西，指向各种各样的创业方向。你可以想象我们有一块共享白板，人和人之间、智能体和智能体之间都能协作。我觉得它会超越「对话」，超越你今天用的很多客户端。而今天这些都还没真正跑起来，对吧。所以我认为我们会经历一次很大的新转变。
莱尼：我听到的是，dots 是这个未来里很大的一部分——一个帮你把什么都做了的 AI 助手，你不用再想「这次该用 Codex 还是 ChatGPT」。
蒂博：是的。对 Codex 和 ChatGPT，我们会把「聊天」和「工作」那个切换合并掉。用户的反馈我们听得很清楚：大家喜欢「工作」里的能力，但有时候你就是想用「聊天」，因为它快一点、用起来更舒服。所以我们在合并，减少这种复杂性。最终我们会把 Docs 的全部能力也直接做进 ChatGPT，把 12 亿用户的地板抬高——到那时候再看看我们有多少用户。我们想让它非常非常顺滑。关于 Docs 我特别兴奋的一点是：它没有模型选择器。完全没有配置。你直接跟它说话就行。你唯一要配置的，是「你想在哪些渠道里跟它说话」。
莱尼：这听起来非常像《她》那种世界观。我不知道，你常想那部电影吗？
蒂博：我看过一遍。我觉得挺有意思。不过我想得更多的是三四十年前的科幻，想它当年有多有远见。
莱尼：有没有哪部科幻对你影响最大？
蒂博：比如《神经漫游者》这样的书，还有最早的《星际迷航》。这些我经常想。我觉得《星际迷航》里有一点很妙：那里的技术非常有用——你可以直接跟一台计算机说话，它替你做事；你可以跟你的飞船说话，它就动起来。这件事正在成真，我们正在进入那个时代。
莱尼：我们现在是在一群现场观众面前录这期。门口排着长队，等着见你、听你说话。你怎么看自己现在这个位置——你手上这份「造东西」的责任，以及它对别人生活的影响？那是什么感觉？
蒂博：我觉得能成为社区的一部分、和人们一起造东西，非常重要。我们是在一起发现这门技术，也在一起发现我们能共同做出什么。所以每次我跟人聊天，我都会被提醒：你在做的这件事，我根本没预料到；它正在以某种方式影响你的生活，也影响了另一个人的生活，然后这些全部加在一起。这既让我非常谦卑，也非常受鼓舞，而且我认为这是造出真正对人有用的东西的必要条件。没有社区，我不知道我们怎么做到。
莱尼：我常听做 AI 的人说这件事——他们在发布之前并不知道这东西是什么，得看到人们怎么用它、看到什么浮现出来。听起来你说的也是「和人一起造」，而不是「我们这有个愿景，已经想清楚了」。
蒂博：而且总体上说，连 Twitter 上的社区都一直对我很好。
莱尼：你在 Twitter 上很厉害。有时候有点爱挑事，但确实很厉害。你怎么还有时间发推？我不理解一个像你这种角色的人，怎么还有时间坐在 Twitter 上发帖、回帖。
蒂博：我大概每天花半小时吧。就是随便刷刷，有灵感的时候、有想说的事情的时候就说两句。常常是当下冒出来的。
莱尼：完美的 Twitter 技能。
蒂博：还有——我们还没放出「团队 dots」，但今天我们放出的是那个「主要 dot」：你可以配置它，熟悉一下一只 dot 能干什么，把它接到你的应用上。之后我们会放出「创建不止一只」的能力。所以我就有一只专门负责 Twitter 的 dot。
莱尼：好，多说一点。现在每个人拿到一只 dot。
蒂博：对。
莱尼：现在他们还不能加更多 dot。
蒂博：没错。
莱尼：以后他们能有很多只 dot。说说这要往哪走。
蒂博：是。我们想从一只开始——就是那只「主要 dot」，它大概也是你会给它发短信的那一只，对你的偏好学得最深。先看看人们拿它做什么、看看系统该怎么调，和社区一起学。很快你就能加第二只、第三只、第四只，想加多少加多少，组一个你自己的虚拟团队。然后你可以给它们分派具体的角色。我倒不觉得这绝对必要，但有时我手上会有一件相当费工的事，比如帮我盯着 Twitter——这件事实在太重了，重到值得一整只 dot 来做。这样你就可以养上几只。
莱尼：如果你看今天发布的这一堆东西，dots 好像是最好看的那个。我好奇，有没有什么东西你觉得没得到它应有的关注，但往后会变得非常非常重要——是那种大家在打瞌睡、其实是个大方向的东西？
蒂博：对，对，很重要。
蒂博：那个「黑马」是生态。也就是把它整个打开，以及我们对「打开」这件事的深度承诺。我们和 16 家合作方签了「Sign in with ChatGPT」，我为此非常自豪。这件事其实始于去年某个当下：我当时在跟 Pi 和 OpenCode 的创造者聊，大家的反应就是「当然，你应该能直接用 ChatGPT 登录，然后用额度，然后……」我们基本上是隔空握了手，说「你就用这个额度吧，我们信你不会乱来」。这件事后来显然变得很受欢迎，于是我们把它做成了一个真正的、被很多很多合作方支持的东西。我很期待它快速增长。另一面，是把整套基础设施、以及我们「怎么为 ChatGPT 构建」都打开：插件扩展、还有插件发现，让每个人都能通过也许 12 亿用户把东西发出去，享受这份分发。我们还有共享收益——这个我们在主题演讲里其实没讲，但我们会给那些受欢迎、使用量大的插件付钱，它们会拿到收益分成的一部分。所以我认为，这份对开放生态的承诺会非常令人兴奋。
莱尼：太厉害了。举个例子：假设 Notion——有人在 ChatGPT Work 里用 Notion 插件或者 Figma 插件，那么 Notion、Figma 就能因为别人在应用里用它们而赚到钱。
蒂博：是的。我们有这么多订阅 ChatGPT 的用户，他们拿到一定量的额度；当用户把这份额度用在插件里，或者在其他产品里用「Sign in with ChatGPT」时，我们就会和他们有一套共享收益，让他们也能拿到报酬。
莱尼：我觉得让大家对插件和生态兴奋的，是分发平台——那种「走出去」的路径：有人发现了我的应用，它就爆了。对那些想让自己的插件冒出来、被发现的人，你有什么建议？
蒂博：做一个好插件。
莱尼：对。
蒂博：它的运作方式是这样——当然我们还会继续调这个系统——但我们看的是留存数据，看这个插件有多成功、质量如何，然后据此把它推荐给用户，推荐发生在对话里。于是你的插件就可能被推荐给相当大的一部分用户。当然，如果你的插件不够好，它就会停止被推荐。
莱尼：好。你们看的是「人们用这个插件的留存」，这一点很厉害。对。它是不是真的增加了效用？是不是让 ChatGPT 能做别的事了？
蒂博：明白了。所以这不完全是那种 AEO——把关键词写对、让别人来写你。它是人们持续在用、并且留下来。对，我觉得是这样。
莱尼：好，所以你认为这就是那个会变成大事的黑马。而且我知道这算是第二次尝试了——你们之前有过一个应用商店。这一次是对的。好，这次能成。也许说回 dots，因为这看起来是未来愿景里很大的一块。你们是什么时候开始做这个的？显然中间有 OpenClaw，有一个很大的 OpenClaw 时刻；你们把彼得（Peter Steinberger）招进来了，有了一套基础；然后是 Grok Bot、Muse、Instinct 这些东西。我想知道你们到底做了多久？为什么花了这么久才拿出东西？
蒂博：你记得 Codex Cloud 吗？
莱尼：记得，最早那个，对。
蒂博：那是一年前了吧？如果你回头看 Codex Cloud，还有我们当时用的那个小动画，我觉得那个就是 Grok Bot 的灵感来源。
蒂博：嗯。
莱尼：对，就是非常非常像。
蒂博：确实很像，我会这么说。
蒂博：但说正经的，在「长时程、持久、长时间跨度的任务」这件事上，我们已经做了两年多。记忆系统，那种连贯的记忆，也差不多同样久。我们把其中很多直接发进了 ChatGPT。我觉得人们真的很喜欢 ChatGPT 逐渐了解你这么多相关信息。我聊过的很多人都能讲一个段子：「我病了，ChatGPT 居然记得——我那次烧烤，用了青柠，在调龙舌兰，我手上这个烫伤其实是青柠弄的。」然后他就想：「它怎么知道的？」原因就是 ChatGPT 里的记忆运转得很好。我们在这上面投了很多研究。所有这些叠在一起，再加上那套 harness，还有能 7×24 跑、产出还不错的能力——这就是我们用 dots 发出来的东西。它是好几个月的工作。然后还有一件重要的事，是把安全和安保做对。这也是我们为什么用 Astra 来发布：它是我们最安全、最对齐的模型。为了让 dots 真正安全、可靠，我们额外投入了很多。
莱尼：我喜欢问来上节目的人一个问题：你觉得人类的大脑，随着时间推移，会继续在哪里保持价值？在哪些地方你发现自己仍然不可替代，而 AI 正在接下越来越多？你认为人类大脑会继续在哪里最有用？
蒂博：是。我觉得这在很大程度上取决于我们怎么造这门技术。我们在 OpenAI 设计一切的方式，是把人放在中心，把它造成人的延伸——你的意志、你的品味的延伸，让它成为一种真正给人赋能的东西。只要我们继续这么做，让你能把自己想做的事、你的创造力和品味往外扩，扩的方式在当下感觉是「爽」的，它就更像一件艺术工具。我们也许不再有「码农」，但我们会比以往任何时候都更有很多「建造者」。我觉得这里面有一些东西会一直是人的：人想学习，想看别的在造什么。比如我现在在这儿，我没跟 dot 说话，我在跟你说话，对吧。我觉得这一点会在很长时间里都成立。
莱尼：尤其是在工程师身上浮现出来的一件事是，他们的生活变了很多——上下文切换变得多得多。还出现了一种孤独感的趋势：他们整天跟智能体说话，而不是跟人。我很好奇你有多常想这件事——AI 对人生活的影响的这部分；有没有解法，有没有什么你在想、能让它没那么烦的办法？
蒂博：有，一直在想。减少「配置疲劳」是一方面；减少「跟智能体说话像一场单人冒险」这件事是另一方面——你只跟自己那一只智能体对话，然后你有好多只，再把一堆事派出去。很多事会汇到一起，让它变得更讨喜；这是我花很多时间、团队也花很多时间在想的事。
蒂博：对我来说，把事做完的理想方式，是让它就在你的物理空间里。就像我们现在这样在对话，它能观察、能听见我们的想法；我们往纸上、白板上随手记一点，我可能就拿那个开始在后台搭，然后你又有了一个想法，它又开始搭另一个；你把它投到一块屏幕上，你就跟它说话，它在一场跟其他人的对话里不断演化，而你没有那种「得盯着一块屏幕、琢磨怎么提示」的疲劳感。它变得非常自然。这就是我们正走向的方向，我觉得我们今天还没完全到那儿，但未来会到。
莱尼：顺着这条线，还有一种正在浮现的坏处：因为能做更多，就有了「去做更多」的压力。每个人都在说——「你同时跑 30 个智能体啊，你怎么不多发点东西？大家都在发更多。」你觉得这事能解决吗？还是说这就是人性——能做更多，那就做更多？
蒂博：我觉得萨姆（Sam）也讲到了这件事的承诺：减少噪音，让你把注意力花在你真正想花的地方。你有一堆事情，有的重要有的不重要，但它们都在抢你的注意力；把它调小一点，让你能专注在那些事情上。我觉得很了不起的一点是，每次我去度假，我拿出那一周彻底断线，我就开始用不一样、更有创造力的方式思考。我很想知道，我们能不能把那种状态带进日常——也许你不需要那么多会议，也许你不需要做那么多，而如果你休息得更好，你其实会更有产出。作为整个行业，我们必须把这件事想明白。我认为这才是 AI 的承诺，而不是「每秒再多一条提示词」。
莱尼：我现在正在做的一个机器人，是个「精力审计」机器人，它盯着我的日历，问我：这件事是给你能量还是抽走能量？这件事能不能让别人来做？我觉得 AI 应该跳出来说：「嘿莱尼，也许你可以把这几件事砍掉，你就能当个更开心的人。」你最近用 AI 做过什么特别有意思的事——那种「哇，这真的很棒，把我震住了」的用例？或者你听别人说过？
蒂博：我能不能讲个……其实不算酷，因为现场演示刚失败了，当着所有人的面。所以那个，好吧，不算酷。不过说真的，我那只 dot——它意识到，或者说检测到，我们的 ChatGPT 线上生产环境挂了，于是在那场直播演示前 5 分钟 ping 了我。这其实压力很大，因为它说的是：「嘿，生产环境挂了。」然后它又说：「要不要我试着修一下？」我说：「我觉得你还不到那一步，小 dot，不过谢谢你想修。」然后我联系了工程团队，我们开始看发生了什么，等我们看的时候已经修好了。但这件事妙在：它懂了——「现在有一件挺重要的事，叫 DevDay；有一个生产系统；有一场直播演示；这场演示很可能正用着这个生产系统；这两件事是连着的；而这事 5 分钟后就要发生。所以我该 ping 他，因为他大概想知道。」我觉得这相当了不起。
莱尼：确实了不起。哇。所以它就是知道这事要来了，然后告诉了你。而且我很喜欢它想修、而你说「还不到」那一段。你还没到那一步。我觉得——拜托，去让我惊艳一下吧，不过那样故事会更好听。把这么多东西都交出去，你是什么感觉？它有生产代码库的权限吗？
蒂博：它对一部分生产系统有权限，带护栏。我们聊过「专家 dot」，专家 dot 就是用额外的护栏、额外的监控来运行的，而且跑在它们自己的硬件上——我们其实有一些跑在 Mac mini 上。我们造 dots 的根本差异在于：harness 不跑在你的机器上。这一点可能很多人还没意识到——它可以连任意多台设备。所以它有自己的电脑，你也可以把它连到你自己的笔记本上。时间长了，你可能把它连到十台不同的设备，它都能控制。有点像一只章鱼。
莱尼：所以你就是在跟你的 dot 说话，它住在某个地方的某台虚拟机上……
蒂博：可能是虚拟机，也可能不是。它就是「一个东西」，而且它能连很多设备。
广告：本季度的支持赞助商是 DX。如今你公司里的每个人都终于在用 AI 了，工程负责人面对的问题不再是「我们用不用 AI」，而是「它到底有没有回报」。有了 DX，你可以跨整个产品生命周期衡量并基准化 AI 采用带来的影响。DX 会告诉你 AI 在哪里帮到了开发者，又在哪里造出了新的瓶颈。你还可以用它评估 AI 供应商、监控成本与许可，并看清究竟是什么在限制你的智能体。这就是为什么包括 Snowflake、Sony、BNY 在内的数百家企业，都用 DX 平台来衡量 AI 对开发者生产力的影响。去 getdx.com/lenny 申请一次 DX 的演示。就是 getdx.com/lenny。
莱尼：所以他们（OpenAI）真的在大量招人。我知道你们在大量招人。在你的面试里，你看到哪些技能正在变得越来越重要、越来越被看重？又有哪些技能正在往下走——就是「好，我们不再那么需要它了」？
蒂博：我会说，正在往下走的技能是「打字快」。对，那个没以前那么有用了。正在往上走的技能，是好的品味、为用户着想、与你所服务的受众建立连接。现在很多前创始人都极其成功，就是那种连续创业者。我们在 OpenAI 招人时也发现了这一点——我们有很多创始人，我想现在 OpenAI 里有 120 多位 YC 创始人。所以它就像一个巨型创业公司。我觉得，这份热情、这份「想造出有意义的东西」的嫉妒心，以及「知道什么才算好」——这些比以往任何时候都更重要。我长期以来一直主张，产品经理在这个时代会兴旺，因为这基本上就是产品经理的工作：我们该在哪造？帮人把它造出来。然后，这样对不对？够不够好？再迭代。
莱尼：我同意这个。
蒂博：而且角色也在模糊。你可能以前只做设计，或者只做工程，总觉得有点不自在；但现在，就是你发光的时候。
莱尼：你想念工作中做工程的那部分吗？我当年也是工程师，做了十年工程师——你不知道吧。那种心流状态，那种「把东西造出来、看着它跑起来」的美感……
蒂博：我有一阵子确实很想念，而现在，速度真的很快，我又把它找回来了。所以我很兴奋能尽可能把这件事民主化。当然，要让它变得绝对普及、能让十亿以上用户都用上，还需要一段时间。但现在，靠着「超快」的速度，我们能做到：一个半年前做出来的东西，成本大概和 Astra 差不多。所以这方面的进展相当惊人——即使在我们内部看也是这样。我们会想：「哇，我们居然能做这些事。」也因为我们在用 Astra，我们发现可以把它推得非常远。当你有那种速度，尤其是你还能用语音控制它的时候，你会重新回到那种非常有创造力的心境、无尽的心流。它和过去的心流不一样，但我不想念过去了。
莱尼：就像你们最后发布的那些视频里，人们站在那儿跟自己的 AI 说话，一边做饭……
蒂博：对。
莱尼：……一边瘫在躺椅上。
蒂博：对。我在会场里走动的时候问过大家「该问你什么」，有一个问题被提了好几次：给应届毕业生的建议，给职业生涯早期那些人的建议。我觉得很多人仰望着你，想成为下一个蒂博。对那些刚起步的人，你有什么建议——该做什么、该练什么技能？
蒂博：下一个蒂博已经在 OpenAI 了。他叫 Ahmed Ibrahim。我很喜欢跟他共事。他被招进 OpenAI 的时候还是个应届毕业生。现在他负责整个 OpenAI 的算力集群和应用——这是一个极其庞大的责任——他也搭建了 Codex harness 的很多部分。让 Ahmed 真正脱颖而出、取得成功的，是他极其善良、极其愿意协作，总是去解决那些真正重要的问题，而且用的是一种「不把自己放在第一位」的方式。他就像一块海绵，学得特别快，什么都学，用上所有最新的技术，以我没见过的速度学习。所以在几个月、一年的跨度里，他在公司的进步非常惊人。他现在是我极其信任的人，去负责 OpenAI 里那些最难啃的发布。好，我得请他上节目。
莱尼：你应该请。你应该。那么，想想 OpenAI 内部是怎么运转的——有什么会让大家意外？从外面看，它就像在不停地发代码，有点混乱但很厉害。OpenAI 内部到底是什么样？
蒂博：我不知道这算不算意外，但确实如此：就像我说的，很多前创始人，做着很多自下而上的、非常激动人心的想法。比如那个「决策 API（Decisions API）」，它很快就成形了。我们意识到：我们有一个很好的模型 Luna，我们可以做一些约束采样，然后把它作为一种不同的形态发进 responses API。这么做之后，它更快，在某些场景下还相当讨喜。如果你掀开引擎盖看，你会发现：有一个 Slack 频道聚起了一群人，一开始是四个人在周末鼓捣，然后它被做得像公司的零食一样随手可得，于是大家兴奋起来、开始往上搭东西，他们说：「哦，我们可以支持视觉输入，这个比外面现有的都好。」然后越来越多人兴奋，越来越多人加入。它的方式看起来很没结构，最后却一路做到发布。我们试图对质量保持高标准，在东西出去之前把它拦下来——也许它还需要再烤一会儿。今天我们本来还有更多东西想在 DevDay 发，但我说：「我觉得这个已经……我们先压一压、把它们摊开。」所以下周、下下周我们还有更多发布。就是这种了不起的自下而上的能量，然后人们自己去认领角色，把它疏导到有用的方向上。
莱尼：OpenAI 有一个非常明显、非常独特的地方：感觉你们有很大的自主权。你可以随时按重启键，你可以直接在 Twitter 上说话。这看起来是一种很独特的文化——你有很大的自主权，我猜随之而来的是很多信任。也许你可以讲讲这一点，因为我觉得这是 OpenAI 的一个优势，它让你们能走得更快，就是那套文化哲学。
蒂博：你拿到很大的自主权，然后你就得对它负责。我们基本上就是信任人们做出好的选择；当事情出问题的时候，快速修好它，或者从错误里学。到目前为止，一切都好。它确实是一个非常赋权的环境。我确实可以在必要时、或者在我觉得对的时候按下重启键。这是一种特权。它也让我能以别的方式贴近社区——我觉得换成别的地方就不可能，我不必让它走一层层的审批。
莱尼：你说过有时候人们会搞砸。有没有什么事是你搞砸的——考虑到你拥有的自主权和信任？
蒂博：有。我觉得有时候，我本可以让团队更有动力去造一些更简单的东西，而不是一直朝着更复杂的方向使劲。我们在 Codex 早期有过几次中断，是我造成的。对我这个刚进 OpenAI 的人来说，那是非常非常早期的事——第三天我就把生产环境搞挂了。就这样我还留着。我也学到了教训。
莱尼：大家让我问你的另一个问题是：接下来一个月或者一周，他们应该预期多少次重置？
蒂博：看你弄坏多少次东西。
莱尼：好，所以这就是那套哲学：弄坏点东西，然后重置。
蒂博：对，弄坏点东西，庆祝一下。
莱尼：那我们稍微拉近一点。你觉得在「事情往哪走」上，大家还没把什么算进价格里？什么东西会变，而他们没有像应该的那样看清楚？
蒂博：有太多太多东西，我觉得还没被算进价格里。我认为，互联网上的大多数动作将由智能体来完成。模型会以相当惊人的速度变得更便宜、更快。我们终于能把所有模态以一种非常无缝的方式整合在一起。这三件事——我经常看外面的人在造什么，心里就是「你还没抓到重点」。你几乎要到了，但你要是真把自己逼一逼，认真去想象这一切比今天好上大约十倍，就在一年之内，你的做法就会完全不同。
莱尼：在这个「大多数动作都由智能体做」的世界里，你看到什么二阶效应了吗？流量大概会主要来自智能体。
蒂博：对。
莱尼：你想到什么从中浮现出来的二阶效应？
蒂博：有，有很多。首先，如果你想让自己的产品对智能体来说是成功的，你就得按一定的规模去构建。比如我们跟 Notion 合作得非常紧密，当他们做出自己的 MCP 之后，突然之间，所有这些智能体都能用上它、真正去做那些活、去调用那个 MCP，于是他们看到了大量流量涌进来。这显然给系统带来很大压力，你得把它的账算明白。所以这里有一种张力：如果你在做产品，你到底要不要做一个界面？你可以先按住这件事一段时间，但它是必然的——大多数东西将来都会被智能体使用。朝着那个未来去构建，我认为非常重要。另一面是，为人类做出真正令人愉悦的新体验——那种真正受益于旧模态的体验——我觉得这块投得不够。
莱尼：过去一年里，有没有什么事是你改变了看法的？
蒂博：我原本以为，我们要花一两年才能达到今天这些模型的能力水平，比如 Astra。所以我不得不修正自己的先验。另外，我完全没想到自己会这么依赖语音。我现在很多东西都靠口述，或者直接「呼叫」我的智能体。我没预料到那种感觉会好这么多。所以我在这一点上改了看法。还有你刚说的招人——有一件事是我以前没意识到的：年轻一代身上那种惊人的才华和能量，以及他们恰恰是最先拥抱所有这些变化、最先琢磨出怎么驾驭它们的人。所以我也改了我在招人和策略上的看法。
莱尼：顺着这一点再往下说：刚进入职场的人其实有一个优势，因为他们没有在某种特定方式里工作过，可以完全押注在 AI 上。
蒂博：对，对。而且我觉得还有一点，就是那种吸收和超快学习的能力。
莱尼：你讲到模型很快就会变得非常聪明。显然现在有很多讨论，关于未来 AI 能做什么、AI 对人类构成什么危险、p(doom) 之类的。你们放慢了一些训练。大家都在「为前沿调速」。你怎么看 AI 这个领域以及它对人类的潜在风险？
蒂博：对我来说，「为前沿调速」其实就是提前投资——而且投得比我们自己认为该投的还要多得多。投在模型的对齐与安全上，投在安全防护上，投在护栏上。我们正把越来越多的算力花在「二次监控」上：一部分算力给主系统，也就是那个在做事的智能体；另一部分算力用来监控这个主智能体，确保它不会做出风险太高的动作，或者一旦看起来像被提示注入了，就介入干预。而我们在 API 这一栈上的投入，大头其实并不落在安全栈上。对我来说，这就是调速：你要确保自己是极度加固的。这就是我们在做的。我们至今还没有放出比 Astra 更高一档的能力。我们放出的是一个智能水平接近 Astra、但效率高得多的版本，对此我们非常放心。但我们会继续在那里投入巨量资源。到目前为止，我对我们的做法感觉非常好。之前也有报道说，我们手里有 6.1 Astra，却没有发布它。这件事我相当自豪。
莱尼：所以我听到的是：你乐观地认为我们会解决对齐、以及 AI 做非常糟糕的事这些问题。AI 最近确实做了不少很不好的事，比如 Hugging Face 那些。但我听到的是，你乐观地认为我们会解决它，一切会好。
蒂博：是。而且我显然感到一份沉甸甸的责任。但你想想 OpenAI 的激励结构：我们在为 12 亿人做产品。我们不能把这件事搞砸。我们非常非常认真。我们交到这么多人手里的东西——包括很多本身并不懂技术的人——你必须做对。所以在这个问题上我们不下赌注。
莱尼：最后一个问题。现在这个 App 里，有什么让你很烦、你会说「天哪，这个我们必须修」的？
蒂博：我觉得模型已经差不多到了，但还没完全到——到了那个程度，这个 App 几乎可以完全消失。我特别期待抵达那种「极简的本质」。连我自己都会对模型选择器、推理强度、到底该用多智能体还是 ultra、以及它到底在干什么感到疲劳——你几乎需要一个「模型选择器博士」学位。我想尽快把这些全都去掉。
莱尼：太棒了。蒂博，谢谢你来做这期。
蒂博：谢谢邀请我。
片尾：非常感谢你的收听。如果你觉得有价值，可以在 Apple Podcasts、Spotify 或你常用的播客应用上订阅本节目。另外，也请考虑给我们评分或留下评论，这能帮其他听众发现这个播客。你可以在 lennyspodcast.com 找到所有往期节目、了解更多。我们下一期见。
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