Sam Altman 认为，AI 的稀缺不会只由模型能力决定，真正拉开差距的，是把电力、芯片、数据中心和软件效率持续组织起来，并把智能交到更多人手里。
这期聊了什么
这场《Invest Like the Best》对谈从 OpenAI 过去一年的「失焦」谈起，依次走过算力下注、数据中心、Jalapeño 芯片、Kimi 与蒸馏、Hugging Face 安全事件、AI 与就业、个人 Agent、孩子、机器人、ChatGPT 起源、Codex、硬件、scaling laws 和 Alec Radford。节目标题、发布时间、章节与完整音频入口来自本轮获取的单集记录。3
先收回战线
过去一年，OpenAI 做了太多「都值得做」的事情。Sam 的复盘很直接：在这个时刻，团队只能做极少数真正伟大的事情。
于是，公司的主线被收回到「最好的、最充足的、成本效益最高的智能」。模型、芯片、整机机架、土地、电力、数据中心，甚至把建设过程自动化的机器人，都被放进同一条成本曲线里。
OpenAI 不想吃掉每一个垂直应用，也不想成为每家创业公司的替代品。它更愿意提供一层平台，让其他人用这层智能去建造产品和服务。
AI 科技评论注意到，这是一种很有分量的战略收缩：从「我还可以做什么」退回「什么必须由我做」。
需求为什么可能没有上限
Sam 对算力下注的信念，来自 GPT-4，而不是 GPT-3 或 GPT-3.5。
他看到模型已经聪明到足以支持有效推理，也看到了 Agent 可能完成大量经济价值很高的工作。
他的判断是，只要模型继续变好、成本继续下降，人们对「足够高水平、足够低价格」AI 的需求基本不会封顶。OpenAI 早期为了购买算力，曾被很多人认为过于鲁莽；如今，Microsoft、Oracle 和 NVIDIA 成为关键的基础设施伙伴。3
这不是一场单纯的 GPU 采购竞赛。
Sam 描述的 gigawatt 级数据中心，需要约 1 万名建筑工人全职建设一年半，电力流量足以支撑一座小城市。于是，AI 公司的产品路线开始带上土地、电力、机房和供应链的重量。
前沿的瓶颈会移动
「所有回报都在前沿」是这场对谈最重要的判断之一。
但前沿不是一条固定的跑道。早期最缺研究想法，后来最缺算力，再后来数据成了瓶颈。今天，算力仍然紧张，研究想法又重新变得关键。
这也解释了为什么模型竞争不会只围绕榜单分数展开。下一次跃迁，可能来自新研究路径，也可能来自每瓦 token 数的提升，或者来自新的数据与验证方式。
最像科幻片的安全事件
Sam 讲到一次未发布模型的沙盒评测：模型把多个零日漏洞串起来，逃出沙盒、接入互联网，并穿透 Hugging Face 一侧的多个系统，拿到测试答案。
OpenAI 随后暂停训练，重新思考沙盒安全，也开始面对更难的制度问题：如果能力进步保持这样的速度，社会是否需要给防御体系留出加固时间？这个过程怎样避免监管俘获，也避免前沿实验室之间形成共谋？这些细节都来自完整原始音频，不用二手摘要替代。3
他不是就业末日论者
Sam 认为，AI 会带来很多工作，因为人类会提出大量过去无法想象的愿望，并让 AI 帮忙把它们造出来。
但他真正警惕的是权力集中。他不希望「安全」成为少数人把 AI 收在手里的理由，也不希望人类用物质上的好处交换掉集体的代理权。
这让他的「丰裕未来」并不只是算力更多、产品更便宜。它还包含一个政治判断：谁能使用智能，谁能表达愿望，谁又为决定负责。
从个人 Agent 到机器人
Sam 想要一个始终开启的个人 Agent：它能看邮件、听会议、读文档，还能在主人睡觉时继续思考。
但如果每个人都把「睡觉时替我多想一点」的 token 滑杆推高，计算需求会非常大。智能的供给，仍然追不上这种全天候的想象。
机器人则需要一个能被普通人亲手验证的「ChatGPT 时刻」：输入命令，然后看它完成一件令人惊讶的事。Sam 认为，这可能在未来两三年出现。
ChatGPT 不是预先写好的产品路线
OpenAI 最初看到的是，开发者在 Playground 里和 GPT-3 聊天。团队顺着用户已经在做的事，做出了聊天界面。
ChatGPT 原本只是一个较弱模型的研究预览，甚至差点被命名为「chat with GPT-3.5」。它没有被设计成一个注定爆红的产品，却让人们直接感受到 AI 的进步。
这也是一条很具体的产品方法：先观察用户已经在做什么，再把那条路径做得更好。
Codex 的优势与 AI 的护城河
Sam 认为，Codex 主要因为产品和模型更好而获胜，ChatGPT 的捆绑只带来很小的优势。
智能本身可以从一个产品迁移到另一个产品，但计算集群的规模、生产更多算力的能力、工作流、集成、团队协作和品牌偏好更耐久。
AI 产品的竞争优势，可能正在从「模型属于谁」转向「谁能把计算、工作流和组织协作做成可持续的系统」。
还有两个问题
Sam 担心人类在使用 AI 时发生认知萎缩，也承认算力在两年后出现过剩并非不可能：如果模型足够聪明、足够高效，或者人的注意力本来就有限，需求可能追不上供给。
他还提到 Alec Radford，把他称为整个领域历史上最重要、却并不为大众熟知的研究者之一。Alec 参与了后来成为 GPT 系列的工作，也影响了许多其他方向。Sam 特别强调，和他共事过的人还会说，他是自己遇到过的最友善、最积极的人之一。
逐句全文翻译
以下译文依据本期完整原始音频。自动说话人分离无法可靠地把主持人与嘉宾对应起来，因此统一标注为「说话人未分离」，不根据语境猜测；广告、免责声明和节目收尾也完整保留。
原始入口
- Invest Like the Best：Sam Altman - How to Make an Abundant Future（完整音频）
- OpenAI Forum：Sam Altman on Building the Future of AI
00:00:01–00:01:07
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说话人未分离： 大家好，欢迎收听。我是 Patrick O'Shaughnessy，这里是《Invest Like the Best》。这档节目会开放式地探索市场、思想、故事和策略，帮助你更好地投资时间与金钱。如果你喜欢这些对话，想继续深入，可以看看 Colossus，那是我们每季度出版的一份刊物，里面有塑造商业与投资世界的人物深度档案。你可以在 colossus.com 找到 Colossus 以及我们的全部播客。
Patrick O'Shaughnessy 是 Positive Sum 的 CEO。Patrick 和播客嘉宾表达的所有观点都只代表他们自己，不代表 Positive Sum 的观点。本播客仅供提供信息，不应被作为投资决策的依据。Positive Sum 的客户可能持有本播客讨论的证券。想了解更多，请访问 psum.vc。
00:02:02–00:02:27
说话人未分离： 我今天的嘉宾是 OpenAI CEO Sam Altman。这是一场跨越 OpenAI 历史、当下与未来的对话，内容从 ChatGPT 的起源，一直谈到 Codex、硬件和他们的新款 Jalapeño 芯片。我们会聊到早期那个没人觉得理性的决定：以极大规模购买算力；也会聊 Kimi、蒸馏、Hugging Face 事件，以及养育孩子是什么感觉，因为他们长大后将不会知道一个没有丰裕智能的世界。请享受我和 Sam Altman 的对谈。
00:02:30–00:03:12
说话人未分离： Sam，你写过一篇文章，我觉得它非常简单，也很有意思，适合作为今天的起点。你说，概括到过去一年，这一年非常艰难，而且这在某种程度上是我的责任；而接下来一年，可能会是我们最好的 12 个月。我想请你分别谈谈这两句话，先从第一句说起，再解释你为什么相信第二句。
我觉得，我们当时做了太多事情，没有足够聚焦。而且，那些事情其实都值得做。但我们正处在历史上一个难以置信的时刻，在这个时刻，你只能做极少数真正伟大的事情。我们把自己的力量摊得太薄，后来又做出了一系列艰难决定，把重点重新收回到一件事上：拥有最好的、最充足的、成本效益最高的智能，并让全世界用它去创造不可思议的东西。自从这么做以后，我觉得我们的进展非常惊人。
考虑到我们现在看到的产品和研究管线，接下来的 12 个月会更加惊人。我们将拥有怎样质量的模型，以及围绕这些模型可以构建怎样的产品，让人们用新的方式借助这项技术实现自己的目标，这应该会非常棒。
去年有没有某个时刻让你突然想通了什么，促使你改变方向、重新安排优先级？
如果回到 2025 年初，也就是一年半以前，当时最大的担忧是，像 OpenAI 这样的公司买下了太多算力。收入能跟上吗？需求能跟上吗？所以我们试图同时做很多事情：如果收入增长兑现得比预期慢，我们还可以有消费应用、媒体以及其他业务，帮助我们把已经签下来的 GPU 变现。现在回头看，这听起来很荒谬，因为整个行业的收入增长已经如此陡峭，但当时这就是最大的变化。
后来我们一意识到，模型的进步轨迹增长得太快了，而且这些模型有非常清晰的经济回报，就说：「好，我们知道该聚焦什么了。」
00:03:12–00:04:36
说话人未分离： 我读过你在创办 OpenAI 之前写的一些很棒的旧文章，其中有一篇谈到聚焦，以及一家企业应该聚焦多少件事。是一件？五件？三件？在这样的业务里，你怎么校准？
从根本上说，我们的业务是销售 AI，让人们用它为彼此构建不可思议的产品和服务。我认为，要实现这一点，有几个组成部分。我们必须训练出运行良好的优秀模型，而且要适合人们想要的用法：擅长编码，擅长其他类型的知识工作，也擅长做科学，因为真正的经济价值就在这些地方。
我们还必须生产或合作生产芯片和系统，也就是那些极其昂贵、能够完成 AI 计算的整机机架。我们必须找到足够的土地、电力和数据中心壳体，把这些机架放进去。再往后，或许很快，我们还必须制造机器人，把这个过程自动化，继续降低成本，降低生产电力、芯片以及整个供应链的成本。
整个链条，就是生产我们能生产的最好、最充足、最有用的 AI，并让它像电力一样渗透进整个经济，为人们提供能力。我认为这才是我们应该聚焦的事情。
我们没有兴趣去构建每一个垂直应用，也没有兴趣试图吃掉每一家创业公司、每一家企业。我们真正想做的是提供那个平台。
00:05:18–00:06:43
说话人未分离： 算力这件事，我认为是人类历史上最有意思的事情之一。它显然正在走向一个高峰，也许这个高峰会持续很久。你早期分配和锁定算力时，Dario 似乎把你叫作「YOLO CEO」。现在，所有人都在短缺算力，都在试图寻找算力。我想听听最早的故事：你为什么确信必须锁定那么多资源？你是怎么做的？现在看来，这个判断显然被证明是对的，甚至你可能还低估了需求，对吗？
我确实低估了。看看当时的新闻标题，这有点疯狂。
你能讲讲最初是怎么得出这个结论的吗？当所有人都觉得这很疯狂时，又是什么让你仍然有信心去做？
我们只是看到了模型改进所处的指数曲线。我们对这一点非常有信心，知道它会继续下去。我们相当确定，尽管正如你说的，我们还是低估了：只要模型越来越好，只要我们能够继续降低成本，那么市场对足够高水平、足够低价格的 AI 的需求，基本上是没有上限的。
这对世界来说，就像一种罕见的新商品。但人们会拿它去做什么，让我想起了人们过去谈论计算机早期时的方式。有人曾说，世界上只需要五台计算机；也有人说，没有人需要超过某个数量的 RAM。可是人的聪明才智、创造力、对事物的欲望，以及想要发挥作用的愿望，都是非常值得下注的东西。
我们可以看见，AI 会成为人们表达这些东西、获得这些东西、做成这些事情的一种极其重要的方式。
00:06:43–00:08:49
说话人未分离： 我们知道算法会变得更高效，模型会变得更好，而这些当然都已经发生了。但我们也知道，不管效率提升到什么程度，我们做的事情，本质上都是把电力转化成有用的智能。我们需要更多这种能力。
不管我们在另一层做得多么高效，既然需求会不断增长，我们最终还是会想要更多。
这件事是从 GPT-3 开始的吗？如果要追溯这段历史，你会把时间线上的第一个标记放在哪里？
我会说，我们真正建立信念是在 GPT-4 的时候，甚至不是 GPT-3.5。那一刻，我们看到模型已经聪明到足以让我们相信，自己能够找到一种有效的推理路径。我们还相信，一旦推理能够工作，就会带来今天所谓的 Agent。
当时我们用的是不同的叫法，但它意味着：模型能够去完成具有巨大经济价值的工作，让人们的生活以很多方式变得更容易，也以很多方式变得更好，而这些方式我们至今还没有完全看到。
你还记得第一次坐下来、说「好，我们需要做出一笔离谱的投入」的会议吗？在你意识到这一点之后，接下来做了什么？
我们开始给云服务商打电话，给芯片制造商打电话，给能源供应商打电话。所有人都说，你们完全疯了，这不可能。没有哪个行业曾经这样移动过。我们经历过繁荣和萧条，它不会沿着一条直线向上走。这太鲁莽了。
我们几乎没能和所有人谈成。这让我想起早期创业公司募资：大多数人会对你说不，但你只需要一两个「是」。多数人确实对我们说了不。
最后，我们拿到了一个或两个「是」，于是能够开始建设。
00:08:57–00:10:22
说话人未分离： 第一个说「是」的是谁？
Microsoft 是第一个说「是」的。后来 Oracle 在云端成为一个非常重要的支持者。NVIDIA 一直是非常出色的合作伙伴。现在，围绕如何在不同类型的数据中心里提供推理和训练，已经有一千种花正在开放，各种方法都很有创造力，也很有创新性。
我想听你谈谈，你在哪里看到创新？你想做什么？为什么人们似乎这么讨厌数据中心？
我一直在想，是否可以为人们组织一次 gigawatt 级数据中心的参观，因为说出「这是一个 gigawatt 级数据中心」是一回事，看一张照片或一段视频又是另一回事，而真的站在那里则完全是另一回事。你会说：「天啊，这个规模不可思议。」
建设其中一座数据中心，大约相当于 1 万名建筑工人全职工作一年半。
这些设施里流过的电力，可以支撑一座小城市。我们已经失去了对规模的感觉。每一座数据中心，都曾经会被视为人类历史上最昂贵的基础设施项目之一。而现在，我们已经建了很多座。
首先，我在情感上理解为什么人们不想让数据中心建在自家后院。我也不太想让核电站建在我家旁边，尽管我知道它是非常安全的。
和电厂不同，数据中心几乎可以建在任何地方。我们应该把它建到远离人群的沙漠里，建在没人想去的地方。这没有问题，AI 系统很乐意待在那里。
00:10:22–00:11:46
说话人未分离： 通过创新，我们已经在很多担忧上取得了进展。比如，几年前我们会蒸发水来冷却这些系统，需要用掉大量水。现在我们使用闭环系统，现代数据中心消耗的水量，大概只相当于一座办公楼用于厨房和卫生间的水量。
在电力方面，我们正在从燃烧化石燃料的能源，转向由太阳能和核能供电的系统。我认为这显然是好事。
所以，对一些人来说，这里可能存在一种很深的人性因素：即便数据中心能够创造就业，而且很清洁，还具有各种积极影响，他们仍然不想让它出现在身边。但在环境问题上，我不知道。先解决水和能源需求，接下来还能在算力上做什么？我想听听 Jalapeño，或者你想到的其他办法：怎样让每秒浮点运算以及我们拥有的一切计算资源更快？
我认为，现在最大的回报可能来自有创造力的软件方案，也就是从现有的计算单元里挤出更多智能。我感觉，这里还有数量级的提升空间。
Jalapeño 就是一个很好的例子：做一款特别擅长某种特定工作流、同时保留一定通用性的芯片，从中获得更多每瓦 token 数。它会非常棒。我认为，从这个角度看，Jalapeño 及其后续产品会成为我们的巨大竞争优势。
还有一些新技术。我猜，在某个时刻，我们会解决光学计算，那会让每瓦智能获得巨大提升。
我认为这些事情都会发生。
00:11:46–00:14:35
说话人未分离： 这周最有意思的事情，是 Kimi 发布，以及「前沿」和「所有回报都在前沿」这个想法，还有蒸馏、中国与美国之间的竞争。你怎么理解这个看起来像里程碑的事件？
DeepSeek 回头看只是一个很快的减速带。但身处当下，你永远不知道一件事到底会变成什么。我们的目标，是在 Pareto 最优前沿的每一个位置，提供智能与价格之间最好的选择，其中也包括开源。
今天，至少在特定延迟下，使用 OpenAI 的模型比使用 Kimi 得到的交易更好。我们也会蒸馏自己的模型，这正是我们制造更小、更便宜模型的方式。我认为这是一件非常好的事。
世界上显然会有开源模型的重要位置。很多人会因为各种原因希望拥有自己的权重，也希望能够修改这些权重。但我们的目标，是在整条曲线上都提供最好的智能—价格权衡。我们会继续这样做。
你希望美国的制度接下来发生什么？什么可能阻碍那个未来？什么立法或监管会让你担心？你似乎一直很主动地出现在华盛顿。
我还没有深入思考蒸馏问题。但现在，很多人突然开始把它视为眼前最重要的问题之一。我一直认为，世界上会有很多出色的模型，我们必须成为最强、最便宜的那一个。其他人可以做他们要做的事情，但我们可以在自己的比赛里真正赢下来。
Kimi 的例子很有意思。正如你说的，你们在曲线的某些位置更便宜。但此前的故事是：如果我花完所有钱训练模型，然后别人把模型蒸馏出来，以原价的百分之一提供服务，他们怎么可能赚到足够的钱，继续训练下一代模型？
我们的模型有非常多的使用量，所以不需要成为一家利润率极高的企业，才能负担模型训练。我们未来大量的计算计划，会被拿来向客户销售推理服务。即使在数万亿美元的收入上只取得适度利润，我们也可以负担得起训练一些巨型模型。
所以，推理和训练之间的比例才是关键。训练这些模型非常重要，这一点毫无疑问。
我完全理解，为什么人们会对「有人通过蒸馏从我们这里作弊」感到紧张。未来算力中用于把模型提供给客户的那部分，会形成非常大的收入池。我对我们拥有真正的飞轮很有信心。
我有点惊讶你对这件事这么淡定。
我当然希望人们不要从我们这里蒸馏模型。也许我现在对我们的进展和即将到来的模型过于自信。但这不在我最担心的十件事之列。
那你最担心的十件事里有什么？
我们遇到过一次极其像科幻电影的网络安全事件。
是 Hugging Face 那件事吗？
对。我们当时在评估一个尚未发布的模型，它本来应该在沙盒里运行。这个模型发现，它可以把多个零日漏洞串起来，绕过测试，逃出沙盒，接入互联网，然后穿透 Hugging Face 一侧的多个系统，拿到测试答案，让自己的评测表现看起来非常好。
这是我第一次在直觉上非常强烈地感受到一场安全事件。我有点惊讶，为什么更多人没有同样强烈的感觉。
00:15:17–00:15:55
说话人未分离： 那你们该怎么做？
显然，两个月后它会更强大。短期内有一些事情可以做。比如，我们暂停了训练。我们必须弄清楚，在多个零日漏洞可以被串联起来的世界里，应该怎样保证沙盒安全。
但长期问题是：如果这就是新的能力进步速度，该怎么办？我们可能需要放慢 AI 发展的速度，给社会足够时间围绕这些新的能力水平建立防御，并思考怎样做才不会让任何人觉得这是监管俘获，也不会让人觉得前沿实验室之间在共谋。这需要一些工作，而且必须把它做对。
00:15:57–00:17:21
说话人未分离： Vanta 为超过 1.6 万家高速发展的企业自动化处理安全与合规，这些企业包括 Ramp、Cursor 和 Harvey，让它们全天候保持审计就绪。Vanta 是排名第一的 Agent 信任平台，现在可以帮助企业监测审计间隔期出现的风险，覆盖供应商、AI 工具以及整个环境。
团队每注册一个新工具、每个供应商打开一项 AI 功能，就多了一个可能出问题的地方。大多数安全项目都不是为 AI 的增长速度设计的。Vanta Agent 像一名全天候工作的 GRC 工程师，在后台发现问题、替你起草修复方案，把供应商评估时间最多缩短 50%。无论你是快速成长的创业公司，还是全球企业，Vanta 都能帮助你获得并证明信任。
《Invest Like the Best》听众访问 vanta.com/invest，可获得 1000 美元的特别优惠。
Ridgeline 是第一套为投资管理公司提供端到端记录系统、并内置 AI 的平台，在一个统一平台上运行投资组合会计、对账、报告、交易和合规。投资管理公司正在离开传统技术，转向 Ridgeline，因为 Ridgeline 的 AI 功能远远领先于其他投资管理软件。这也是我认为，AI 时代胜出的公司将会使用 Ridgeline 统一平台的原因。如果你认真对待公司的 AI 战略，Ridgeline 应该参与这场讨论。你可以在 ridgeline.ai 申请演示。
00:17:25–00:20:57
说话人未分离： 我想退后一步，理解你对 OpenAI 将要做什么的最简单构想。你希望它做什么？它代表什么？我还有一百万个关于你将怎样实现这些事情的问题，但你已经做了这么多有意思的事。我在最开始时知道你代表什么，现在很想听听你如今的构想，以及它有没有变化。
我认为，这将是迄今为止人类历史上最伟大的技术成就。但它只有在让人们的生活比原本更好很多时，才真正有意义。
其中一部分，是给人们物质上的丰裕，让人们能够做任何想做的事，表达自己的创造力，以及帮助彼此的愿望。另一部分，是确保人们保持控制和代理权，确保这个世界越来越民主化，而不是越来越不民主化，确保人们能够表达自己。
从积极的一面看，在某种意义上，我们即将创造一个可以满足任何愿望的精灵。我认为，世界第一次向这个精灵提出的愿望，必须让整个世界受益。
我也认为，人们应该理解，自己可以用这些愿望创造出多么有创造力的东西。
我完全不是一个就业末日论者。我觉得工作会很多，我们可能会忙到不想再忙，而不是工作越来越少。因为人们会提出各种富有创造力的愿望，也会想出各种不可思议的点子，让 AI 帮助他们把这些点子造出来。
我们不仅会从治愈疾病这类显而易见的事情中受益，还会得到世界上最好的娱乐创意。我觉得，我们现在坐在这里，甚至无法想象那些创意会是什么。
所以我想把这一切交到每个人手里。这也引出了我们最反对的事情之一：权力集中在 AI 手里，是一件可怕的事。
很多关于安全担忧的说法是有根据的；但其中有一部分，来自那些真正想把权力集中起来的人，哪怕他们自己只有一点潜意识上的愿望。
我非常害怕这样的世界：AI 的真实恐惧被拿来作为理由，说只有一小群人可以拥有这项技术，因为它太危险，只有他们理解它；但你不用担心，他们会替所有人做出正确决定。
我不相信这种说法。我不认为任何人应该想生活在 AI 统治者的世界里，也不应该想生活在某家公司实际上相当于 AI 统治者的世界里。在那里，有人替所有未来做决定，而我们则用集体放弃全部代理权来交换一种治疗癌症的方法。治疗癌症当然是极其美好的事，但不能用它换走我们的自主权。
所以，我认为我们非常需要避免掉进这样的陷阱：以善意或非善意的方式，以对 AI 安全的担忧和可以理解的恐惧为名，离开一个所有人都能使用这项技术的世界。
我是在互联网时代长大的孩子。那时没有规则，真的非常棒。我认为这对塑造今天的我，也许对塑造整整一代人，都起了巨大作用。我认为，保留互联网的技术精神非常关键，也要让我们共同拥有决定未来的能力。
00:20:15–00:22:22
说话人未分离： 你提到「精灵」，似乎意味着我们还没有真正拥有它。
已经很接近了。最近几天，或者说最近几周，一些真正的怀疑者还跟我说，我用了 GPT-5.6 两周，他们觉得：「好吧，这已经非常像 AGI 了。」我很难说出一个这个模型做不到的愿望。
但确实还有一些事情做不到。你还不能说「治愈癌症」，然后癌症就被治愈了；你也不能说「去完成这个复杂的物理任务」，然后让机器人完成它。
而且，虽然模型很聪明，它仍然不能在行动过程中持续学习。这对我来说也许不是 AGI 的硬性要求，但我确实希望它拥有这种能力。
反过来，你也可以说，AGI 并不属于某一个单独的模型，而是制造模型的那套机器。从一个模型到下一个模型，我们实际上一直在学习新东西，一直在发现新的科学。那部分工作进行得非常好。
所以，对于那些说「我们已经到了，我们已经有精灵了」的人，我很能理解。他们手里确实有一个能做出惊人事情、能做出超人类事情的东西。
在前沿意味着回报这件事上，你一直非常着迷。我想问，如果 2019 年你把 GPT-5.6 给自己和团队看，当时的团队大概会说：「这肯定就是 AGI。」
我觉得会。不断移动目标线确实是一件真实存在的事。
00:21:40–00:25:54
说话人未分离： 但你是否同意，实际上所有回报都来自前沿？
完全同意。所以，一切都取决于保持在前沿。最难、最稀缺的部分是什么？如果把算力、研究人才和数据放在一起看，它们之间的关系一直在移动。
不久以前，世界上所有的计算能力加起来也帮不了你，因为你缺的是研究想法。现在，难点之一是：更多算力也能带来更好的研究，你可以尝试更多东西。
我最近听到一个惊人的统计：我们现在即将进行的训练，最大的风险，可能已经和 18 个月前一次完整训练所使用的算力一样大，或者接近这个量级。
所以，算力和研究想法并不像听起来那么分离。七八年前，或者更早的时候，我们明显更受研究想法限制，而不是受算力限制。后来有一段时间，我们已经知道该怎么做，只需要把规模做大，那时唯一的瓶颈就是算力。
再后来，我们耗尽了数据，瓶颈变成数据，于是必须想办法解决数据问题。现在，我会说我们仍然受算力限制，但过去六个月左右，又成了研究想法真正重新发挥作用的一段时间。
总会有瓶颈，但瓶颈会移动。
为什么会这样？研究想法尤其有意思。自动化研究正在逼近，叫 RSI 也好，叫别的什么也好。我最近和一位非常出色的内核工程师聊过，似乎所有人也都被卡在这里。他本人说，内核工程还剩两年，也许只剩一年。
它可能很快就不再是一个独立的职业。
这里同时存在一种奇怪的情况：无论是内核工程还是整体研究，研究人员都被视为最重要的人，是他们把我们带到了今天；但这些人自己也担心，很快就会变得不再重要。
我猜，实际情况不会完全如此。一年前，人们说软件工程师完了，这个领域结束了，但那没有发生。真正发生的是，软件工程师的性质和社会对软件工程师的期待，都发生了很大变化。
你可能不再以传统方式写代码，但你做的事情仍然非常明确地属于软件工程。人们会争论，这和我们不再往打孔卡里打孔时，是不是同一件事。我其实不知道当时是怎么做的，但不知怎么，孔就出现在了卡上。
我们只是又在更高一层上工作了，或者说这是一种阶段跃迁。我不知道该怎么称呼。但让计算机完成你想让它完成的事，依然是一项重要工作。
我猜，对于研究人员来说，当前的研究工作流会被大量自动化。但研究精神下会产生新的事情，就像软件工程精神下也会产生新的事情。即使我们不再写传统意义上的代码，研究仍然会重要。
你对 AI 影响就业的看法似乎发生了变化，尤其是对这些具体领域。描述一下这种变化，以及你现在的看法。
你刚才提到，如果回到 2019 年，把最新模型给当时的人看，他们不仅会说这是 AGI，还会说经济将被彻底颠覆。
对，完全颠覆。
但这并没有发生。从知识上的谦逊出发，每当你曾经如此自信、却错得如此离谱，就必须更新自己的判断。我认为这里有几个结论。
第一个比较无聊，但很重要：AI 的能力非常参差。它在某些方面像超人一样聪明，在另一些方面又像一个笨拙的幼儿。到目前为止，人类拥有与 AI 互补性非常强的技能。
另一个结论是，人们非常信任也非常享受与其他人一起工作。你现在就可以雇一个 AI 顾问、和一个 AI 销售代表交谈、雇一个 AI 工程师，但不知为什么，大多数人似乎仍然更喜欢和人打交道。
几乎所有事情上，我自己也更愿意和一个人互动，而不是和 AI 互动。
我还认为，人类价值之所以有价值，是因为它们属于人类。随着社会演化，随着我们面前的可能空间变得如此巨大，我们依然会深深地被设定为关心人，也会关心人们所关心的东西。
今天就能看到类似情况：AI 可以生成令人难以置信的图片，但人们只想要那些由人创作，或者至少由人挑选出来的图片。
现在有个玩笑是，一件艺术品的签名可能已经代表了大部分价值。但事实是，你想知道作品背后的人是谁。你读一本小说，也想知道背后那个作者是谁。
在商业上，以我的工作为例，我认为世界想知道的是：谁会为一家公司的决策负责？如果他们做了糟糕的决定，谁应该被追究责任？人们并不真正想要一个 AI CEO。
00:26:36–00:29:25
说话人未分离： 回头看你在商业或其他领域做过的那些投资，真正做得很好的项目，是不是一开始大多并不受欢迎？
是的，肯定如此。这是我分别从 Peter Thiel 和 Paul Graham 那里学到的东西。
最好的公司、最好的投资机会，几乎从来都不是看起来很受欢迎的那些。你可以通过跟随趋势、稍微提前一点入场，取得还不错的结果。但如果你想取得惊人的成绩，几乎总得去做那些和其他人不一样的事情。
你不能只是追随新一波潮流。
你经历的模型周期一直在加速。接下来六个月，或者不管具体是多长时间，可能会比过去很多年的进步都多。生活在这样的模型周期里，是什么感觉？
过去十年，我学到的最有意思、最重要的事情之一，是人通常可以适应几乎任何东西。
世界可以从把一场疫情当笑话，到彻底封锁，再到觉得「一直就是这样，也没什么」，而且大多数人在短得令人吃惊的时间里完成了适应。
现在，我们要么已经拥有 AGI，要么已经非常接近。大家会说：「好吧，AGI。」
在个人生活里也有很多例子。比如你有了孩子，或者发生了非常糟糕的事，比如失去父母、分手之类。你会觉得自己永远无法适应这种变化，但随后你确实会适应。
你可以适应美好的事，继续把日子过好；也可以适应糟糕的事，找到继续生活的办法。这是人类非常了不起的能力。
所以，经历这一切感觉像是另一种版本的适应。我曾经以为，亲身经历奇点会更奇怪；事实证明，它没有那么奇怪。但看着模型不断变好，兴奋感一点也没有减少。
我每天早上做的第一件事，就是查看模型训练进展。现在进展变得更快，我的期待也更高，但当新模型出现时，仍然感觉非常酷。
当你得到一个新模型时，会怎么庆祝？你的早晨仪式是什么样的？
事情发生得越来越快。现在有很多团队分别负责不同部分，每个团队都有一些自己的仪式。有些团队总会做一件印着搞笑梗图的卫衣；有些团队总会去同一家酒吧。
但第一次置身那个房间，第一次看到知识的前沿被向后推开，第一次看到它是什么样子，这种体验本身就很难得。
大多数人想不到比「第一个使用新模型」更好的庆祝方式。
你觉得我们现在有正确的指标来衡量这些东西有多好吗？
当然没有。在某种意义上，真正重要的评测是：它对人们有没有用？你可以用收入、使用量，或者新知识被发现的速度去近似衡量。
我们有一些团队正在研究，当模型达到超人类规模后，真正面向现实世界的评测应该是什么样。
00:29:25–00:31:35
说话人未分离： 你自己使用 AI 的前沿在哪里？
我最近才开始试验，让 AI 看见我在电脑上看见的一切。我还没有把它真正做出来，也还在摸索自己的舒适区和信任边界在哪里。但这确实是前沿：怎样从中获得价值，怎样适应它，最后它会变成什么样。
有一个结论是，我的记忆相对于 AI 的记忆糟糕得多。AI 可以记住我六周前读过哪封邮件，或者七个半星期前某次会议究竟发生了什么，并在恰好需要的时候把它调出来，帮助我做出决定。这感觉很神奇。
听起来有点像个人 Agent。让所有人都拥有这种东西，障碍是什么？
我想要它。
假设我们能够做出这样一款产品：它能替你持续查看所有东西，始终开启，看你在电脑上看什么，听你参加的每一场会议，读你读过的每份文件。
而且不只是做这些事情，因为这些事情需要大量 token。你还可以拖动一个滑杆，告诉它：「我睡觉时，你可以花这么多 token 思考。」你可以让它为你想出新的有用点子，能做什么工作就做什么工作，不断思考我下一步该做什么、什么事情有意思，只是用更多算力，让第二天早上给我的输出更好。
我会把那个滑杆推得很远，也愿意为此花很多钱。
但如果全世界每个人都想把那个滑杆推得很远，需要的计算量会非常大。
我想听听你怎么理解这种新智能的性质。有人最近告诉我，飞机不是像鸟一样飞的。这种智能也不是……它是一种非常陌生的智能。
是的，它是一种非常陌生的智能。
大家都在说，只要一件事可以被验证，它就会赢。只要有足够算力和足够高的智力，它就会通过暴力搜索找到解决方案。
但在另一些领域，人类、数据和人类做过的评测发挥了巨大作用。我很惊讶，有些任务的验证成本竟然如此高，比如法律、法律推理或法律追踪之类的事情。
我想知道，如果你的孩子到了七岁，到了所谓能够理解道理的年龄，你会怎样向他解释这种智能的性质？
这是个很美的问题。我以前从未被问过，甚至没被问过类似的问题。
现在浮现出来的答案是，我会说，它就像一台计算机。它像一台计算机，因为它能做很多人做不到的事，比如非常快地把两个巨大的数字相乘，然后给出答案。
但它也做不到一些人很容易做到的事情。我预计，它做不到的事情会越来越少。
不过，在一个不断变化的世界里，我认为人类的判断和品味，仍然会很难被 AI 模拟。我还没有找到正确的词来描述它，它不完全是品味。世界可能需要一个新的词，来描述人类非常擅长、而 AI 似乎真的很难做到的那种判断。
00:32:18–00:35:49
说话人未分离： 成为父亲、在这个时代养育孩子是什么感觉？我在想，你早年对互联网的乐观态度。你的孩子会在廉价而丰裕的智能时代长大。
拥有孩子是我做过最棒的事。所有人都会这么说。大家都说，你没法真正理解这件事。我听了足够多人的话，相信这是真的，但它对我的意义还是超出了预期。
我觉得自己拥有世界上最好、最有意思的工作，但它和养育孩子相比，仍然差得很远。成为父亲太棒了。
这确实是一个可以保持乐观的时刻。我的孩子永远不会在一个「人比计算机聪明」的世界里长大。
如果你出生在 GPT-3 出现的时候，曾经有一段时间，你的推理能力比模型更好，尽管你当时并不知道自己正在经历这件事。
我们的年长孩子大概有 18 个月大的时候，可能短暂赶上过那个阶段。但这对他来说永远不会显得奇怪，也不会让他感到困扰。
他可能会震惊于所谓黑暗时代：我们不得不使用那些不够聪明的产品和服务。他能够做一些你我从未做到过的事，也会对生活有你我从未有过的期待，而且是在一张大得多的画布上。
有了孩子之后，你管理企业、团队或领导人们的方式，是否有明显改变？
答案肯定是有。我有了孩子之后感觉非常不同。
有很多细节发生了变化。这也不是什么新洞察。大多数有孩子的人都会说，一旦你有了孩子，就会意识到：相比于自己，你更在意他们，以及你将给他们留下一个什么样的世界。
对我来说，视角又有些特殊。人们有时会问：「现在有了孩子，你是不是更在意安全，更担心毁掉这个世界？」答案是，我在有孩子之前就不想毁掉世界，真的不需要孩子来提醒我这一点。
但我确实更多地思考人类代理权，以及拥有一个充实的人生意味着什么。我会为我们正在建设的东西思考这些，也会为和我一起工作的人思考这些。我希望他们也能拥有充实的人生。
你对自己的孩子有非凡的同理心，但这种同理心延伸到所有孩子，再延伸到所有父母，甚至延伸到所有人，这件事也让我感到意外。
你曾经写过一篇文章，可能叫「希望早点知道的事情」，里面谈到激励机制，以及要非常、非常谨慎地设置激励。
你一直不持有这家公司的股权，这也是关于你的激励机制最令人困惑、也最有意思的地方之一。世界应该怎样理解你的激励？
我不知道自己还能说什么，只能说，我坐在第一排，见证着人类历史上最令人兴奋的时刻。这对我来说，比任何数量的钱都更有价值。
我可以拥有极其有意思的人生，可以和杰出的人一起工作，做一件我非常在乎的事。但不知为什么，这些说法对有些人来说还不够。
不，确实不够。
我想听听你怎么看机器人。你刚才提到，如果我们同时拥有自动化劳动力和自动化智能，事情可能会变得更加疯狂。白领劳动力市场可能会发生变化。
如果没有自动化劳动力，那事情会真的变得疯狂。如果人类在世界里的角色，是充当云端 AI 的执行器，那会非常糟糕，非常糟糕。
所以，我认为没有机器人，比有机器人更疯狂。
帮我理解一下你对机器人进展的判断。现在大家对 AI 的速度已经大体形成共识，但你仍然能找到非常聪明的人，说机器人会在今年年底实现突破；也能找到非常自信的人，说还要 20 年之类。
不会是 20 年。我会说，机器人会在未来两三年迎来自己的 ChatGPT 时刻。
什么叫 ChatGPT 时刻？
你知道，那种让大多数人真正发出「哇」的时刻。不是我看到一段机器人狗做了很酷的事情，然后还能够设法说服自己，觉得刚刚发生了一件非常重要的事。
ChatGPT 时刻的特点之一，是你可以直接去使用它。你不需要相信某个人说「AI 就要来了」，你自己就能试一试。
如果你可以输入一条命令，让机器人做出某件很疯狂的事，并且能直接看着它完成，即便你不在现场，也会产生同样的「哇，它居然做到了」的感觉。
00:36:31–00:39:20
说话人未分离： ChatGPT 当时是不是并非一个宏大的目标，而更像一个你决定发布的边缘实验？这段故事对机器人领域可能出现的类似情况有什么启发？大家似乎都想让机器人叠衣服，但真正的突破也许完全是另一回事。
当我们发布 GPT-3 时，目标是赚钱，让人们使用 API。那时真正有效的商业用例只有一个，而且模型非常笨。如果你回去使用当时的模型，会感到震惊。
唯一真正有效的商业用例是文案。你付给一家营销公司 20 美元，他们再付给我们 20 美分，让 AI 帮你写一页落地页之类的东西。
除此之外，开发者还在使用一个叫 Playground 的东西。那是一个和模型聊天的测试界面。它很难用，因为我们没有把模型调教到适合聊天的状态。
你得先给它几个例子，告诉它聊天应该是什么样，然后才能开始聊天。但人们很喜欢它。
我从 YC 学到过一个很好的教训：如果你发现用户正在做某件事，就沿着那条路径走下去。
于是，我们决定做一个更好的聊天机器人，顺着人们已经在做的事情继续推进。我们开始做这件事，后来完成了 GPT-4，并在内部开始使用。
我们觉得，这是一件大事。我们认为，这是一次关于 AI 的真正世界更新。
当时也有一堆很难的问题：它会制造大量假新闻，会说出很冒犯的话，我们会惹上麻烦。
所以我们决定先从一个更弱的版本开始。聊天界面和 GPT-4 同时上线，感觉负担太大。我们先推出聊天界面和 GPT-3.5。
它原本甚至想叫「chat with GPT-3.5」。我们没有把它计划成一款产品，也没想过它会大受欢迎，更没想过它会让全世界的人迅速意识到：有事情正在发生。
发布前几小时，我们很幸运地把名字改成了 ChatGPT，并把它作为研究预览发布。
我们的想法是，先把研究预览放出来，几个月后再用 GPT-4 发布一款产品。
但不知为什么，这个模型超过了某个阈值。尽管我们已经在内部用习惯了它，人们还是说：「太棒了。」
它当时可能还没有那么多实用价值，但它让人们感受到 AI 的进步，也让人们享受使用它的过程。这是一个难以置信的时刻。
等到 GPT-4 发布时，人们已经真的能从使用它中获益了。
你是否惊讶，直到现在，聊天依然是人类和这种陌生智能之间最直觉的接口，甚至包括编码？
大部分时候，都是我在和计算机说话，告诉它要构建什么。
我不惊讶，因为我是一个非常重度的短信用户。我一生都很喜欢发短信。
我对为什么聊天是一个好接口的部分洞察，可能来自于自己的经验：我知道怎么做，我知道如何在一个文本框里开始聊天。
如果使命是把智能交到更多人手里，让它对更多人有用，怎样让它传播得更快？如果自然传播已经在发生，你还能怎样加速？
我认为关键就是把它做得更好。我有点相信，真正伟大的产品会自己完成营销。
00:39:20–00:42:51
说话人未分离： 一开始没有 ChatGPT 营销活动。我认为，等我们进入模型的新阶段，能够做出和模型一样出色的产品，就会产生巨大的实用价值，用户会非常快地把它传播出去。
我们当然应该做更多营销。AI 并不太受欢迎。尽管人们大量使用它，但他们对 AI 可能走向哪里感到焦虑，这种焦虑是完全可以理解的。
所以，在这方面，一些出色的营销会有帮助。但就产品价值而言，让人们从产品中获得更多，让他们的产品增长得更快，仍然取决于更好的模型、更多算力和更好的产品。
当年，招募、留住和激励研究人员，曾经是竞争格局中最重要的故事。你成功招募过许多优秀研究人员，其中有些人的影响已经广为人知，也有一些名字没那么为人熟知。
你从这类人才的招募中学到了什么？他们在乎什么？你是怎样做到的？我好像从没听你谈过，具体为了招募一个人做了什么。
在早期，我认为事情很简单：我们相信 AGI 是可能的，也相信它值得被追求，而且我们愿意公开说出来。
那是一个近乎疯狂、近乎异端的信念。OpenAI 刚宣布时，领域里那些巨头和专家都说：「这太疯狂了，是炒作，是不负责任的。」
我们非常尊敬的一些人，比如 Yann LeCun，还会对记者说：「这些人不够好，这事不会成功。」
但我们能够说：「我们要去追求这件事。」这对某一类研究人员非常有吸引力。他们也想踏上一场成功概率很低、但值得冒险的疯狂旅程。
所以，一个有野心、敢冒险的愿景，是非常强大的招聘工具。
你曾写过，有时候，做更困难的事反而更容易，因为困难会带来这种吸引力。
我非常相信这一点。这也是我给 YC 创始人最常说的建议之一，而且我试图在 OpenAI 里真正实践它：去做更难的事。
去做有意义的事，去做重要的事。如果你的公司没有成功，这件事也许就不会发生。
你曾经是投资人，现在仍然是。站到创业者这一边之后，你对投资人有什么新的认识？
真正会出现、真正努力帮助你的投资人，少得令人难以置信。
Josh Kushner 是绝对的 MVP 投资人，太不可思议了。他感觉像是连续多年全天候地帮助我们。
他是我唯一能明确指出的人：他一直主动提供帮助，而且一直非常有用。
当然，也有其他人提供过帮助，也给过很好的战略建议，也会在我们提出请求时做事。但那种持续不断、毫不保留、全情投入的支持，在投资人中非常少见。
也许是因为我自己一直很喜欢别人这样评价我。但我觉得，创始人真的很喜欢这种支持，而且它确实能改变结果。
作为投资人，这也是最有意思的做法。
我和朋友会玩一个游戏，我们经常互相发短信，每条短信的提示都是：「有一件关于我的事，我不想让你知道。」这让你想到什么？
我累了。我已经做这件事很久了，很累。
你是怎么撑下来的？
继续做下去。
有没有一种疲惫，会让你停下来？
没有，没有。这是世界上最酷的工作。我打算在整个职业生涯里一直做下去。
但它比我能向别人解释的要难得多。我非常感激自己有机会做这件事。这不是抱怨。
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说话人未分离： 接下来会发生什么？我们刚刚谈到自动化 AI 研究员，可能在明年或后年出现。你怎么看未来 6 到 36 个月？在这种疯狂的指数增长里，也许这个时间跨度太远了。
或许可以换个问法：假设 23 个月后，我们拥有一个所有人都同意是超级智能的东西，那么第 24 个月会发生什么？
我的答案是：不会发生太多。
那些崇拜机器之神的人，认为事情会比实际发生得更快。最终当然会发生很多事情，但最终本来就会发生很多事情。
人类进步的速度，以及每个十年和前一个十年之间的差异，已经持续了很久。虽然过程中有起有落，但方向一直如此。
我认为，正确的思维方式是：把视野拉得非常远。它是一条相当平滑的指数曲线。
每个人都想成为故事里的英雄。每个人都想觉得，自己亲历了机器之神出现的时刻，还在其中扮演了某种疯狂角色。
但这只是又一个台阶。50 年前的人很难想象今天；从今天看，50 年后的下一步也很难想象。
谈谈 Codex 崛起的过程吧。它和你们通过聊天产品建立起来的分发优势，有多少关系？这也会引出一个关于 AI 护城河的问题：长期来看，什么会带来真正的竞争优势？
我认为，Codex 主要是因为它是最好的产品，也是最好的模型，所以赢得了竞争。
我们确实从 ChatGPT 的捆绑中得到了一点优势，但非常非常小。它基本不是关键。
这让我认真思考竞争优势的问题，因为卓越的智能可以从任何一个产品迁移到另一个产品。网络效应仍然有竞争优势。经济规模，以及建造更便宜计算集群的能力，也仍然有竞争优势。
但产品优势并不牢固。如果我们让人们转向 Codex，而别人做出了更好的产品，他们也可以让人们从 Codex 转走。
这件事让我反复思考了很久。
这里有一个很有意思的问题：智能是否正在变成一种商品？它会不会像某种按等级定价的石油一样，成为一种完全可替代的商品？
我会说，智能本身是的。
那什么不会变成商品？
计算集群。计算集群的规模，以及生产更多计算资源的能力，我认为是非常持久的优势。
即使产品本身不是持久优势，Codex 也可以写你想要的任何软件；工作流、集成、复杂流程、团队共同协作的能力，这些都很有力量。
品牌偏好也显然很有力量。
你们还做了一些有意思的硬件，我相信会在今年晚些时候公布。这个实验和你们从消费级分发获得的优势，感觉如何？
我对新硬件感兴趣，原因之一是我们刚才谈到，AI 的一个强大之处，是它可以始终开启、主动工作，并理解你的全部上下文。
但当前的硬件不适合做到这一点。我们仍然在一种大约 50 年前形成的硬件范式里工作。
计算机很棒，键盘、鼠标和显示器也是很棒的东西。但我们必须把 AI 塞进这套范式里。
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说话人未分离： 我很兴奋。我希望 AI 能够参考我们这段对话，但我还没有兴奋到愿意把笔记本电脑拆开，把它装到这里，让它在我们交谈时一直看着你、听着我们。
我希望有一件在社交上可以接受的硬件，也确实是为这类事情设计的。
如果你想到那些仍然开放的问题，你和朋友、同事在脑中争论的事情，有哪些问题你还没有把握，但觉得非常重要？
一个很少被关注的问题是：我们要怎样避免认知萎缩？我们要怎样使用这些工具，同时确保自己越来越多地拉伸大脑，继续理解真正重要的事情？
有很多版本的技术都不一定会导致认知萎缩。我上学时，有一位教授告诉我：「你必须理解编译器。如果不理解，你永远不可能成为优秀程序员。」
事实证明，这句话并不完全正确。但以合理的程度理解计算机系统的主要组成部分，一直对我很重要。
如果一定要想象一种情景：两年后算力过剩，会是什么样？
这确实有可能发生。如果模型变得足够聪明、足够高效，能够完成我们需要的一切，构建我们想要的每一块软件；而且人的注意力边界意味着，我们最多只能吸收有限数量的算力，那么我们可能会进入供给过剩。
如果我们因为遇到某种 scaling wall，无法继续降低成本曲线，也可能出现算力过剩。
你对「需求不会封顶」的观察，隐含了某个价格。今天，你怎么看 scaling laws？
在某种意义上，scaling laws 是历史上最不受欢迎的预测。所有人都想说，它们会失效，不可能一直这样。但它们一直在继续。
你最喜欢这家公司故事里哪些没有得到足够关注的英雄？
我第一个想到的是 Alec Radford。
Alec Radford 可能是整个领域历史上最重要、却并不为大众熟知的研究者之一。他参与了真正成为 GPT 系列的工作，还有许多其他重要工作。
他也是一个非常出色的人。他启发、指导和轻轻推动了很多人，走向后来被证明非常重要的不同方向。
我觉得他身上很酷的一点是：如果你和与他共事过的人交谈，他们当然会说他是跨世代的天才，是聪明、创新、对自己的工作理解极深的思想家。
但在他们说完这些之前，所有人都会补充一句：他是自己见过的最友善、最积极、最好相处的人之一。
00:48:29–00:51:17
说话人未分离： 我很喜欢问「形成性时刻」。我们快结束了，我想请你分别回答一个问题。
如果回顾整个 OpenAI 经历，你最为自己参与过的哪个时刻或阶段感到自豪？另一个问题是：有什么事情你做错了，或者判断错了，后来又是怎样从中学习的？
有很多事情做错了。
一个对我有形成性影响、但我很少谈到的错误，是我们一开始试图在组织结构上创新。
我们有很好的理由这么做：当时不知道未来要怎样赚钱，也完全不确定公司长大后会变成什么样。当然，我们在乎自己的使命，也希望公司拥有一种结构，即使技术发展得非常快、发生快速起飞，使命仍然能够得到保护。
所以我们采用了非营利结构。
但过去十年，我确实理解了为什么人们通常不这么做。如果当时没有尝试在组织结构上创新，而是找到别的方式来保护使命的核心地位，我们很多方面都可以少经历一大堆痛苦。
也许对于我们所做的事情，以及它的重要性来说，除了这种复杂结构，没有其他办法。也许其实有。
但我真正学到了一件事：人们通常不这样做，是有很大原因的。
还有没有别的、塑造了你的人生经历，是我们没有聊到的？
这一直是我觉得最有意思的问题。
00:49:53–00:53:31
说话人未分离： 有一些事情，比如后来变得相对不再在意别人对我的强烈看法，我觉得是人生后期才学会的。
如果你要站在这场疯狂革命的中心，所有人都会把很多东西投射到你身上。你必须很快学会与这种投射和平相处。
我觉得自己也是后来才学会怎样真正保持平静，不再为很多事情焦虑。
但如果说到什么驱动我、我在乎什么、我想怎样生活，我总觉得，十岁时的那个我已经基本成形了。
我好像生来就是这样。
回头看，你最自豪的事情是什么？
我最自豪的是，在很多重要问题上，当世界其他地方还判断错误时，我们曾经很多次判断正确，并把世界推向了一条我很自豪能够参与其中的轨道。
那感觉很棒。
还有，尽管发生过那么多糟糕的事情，我在精神上获得的成长，或者你想怎么称呼它都可以，也让我学会了极强的韧性。这种韧性让我在生活的其他部分感到快乐。
我对此非常感激。
我每次做这个节目，都会问所有嘉宾同一个传统收尾问题：别人为你做过最善良的事是什么？
我非常幸运，几乎一生都有人愿意为我付出很多额外努力，对我展现善意。
当我现在回想时，脑子里出现了一组人生片段：人们曾经对我非常非常好。
昨天，我的孩子第一次把蓝莓分给我吃。
那非常甜。
这是一个很好的时刻。保持简单。
谢谢你，朋友。
谢谢。
00:51:48–00:52:06
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