Sam Altman:未来五年,AI 的四个关键判断

AI深度研究员·2025年09月10日 12:14
AI规则重构:软件生成、组织变革、电力竞争主导未来。

未来五年,AI 会变成什么?

不是模型更强,也不是升级到 GPT-5。

而是整个游戏规则在重写:从“你该怎么用 AI”,变成“AI 会怎么改变你”。

这场对话发生在 2025 年 5 月 20 日 ,Sam Altman 与硅谷风投教父 Vinod Khosla 面对面,没有谈热点参数,直接聊到了 2035 年以后的世界。

到视频公开时(2025 年 9 月 9 日),他们的预判已经开始应验:ChatGPT 成为全球第五大网站,企业开始把电力成本和推理效率写进财务报表,“AI 工厂”从概念变成了很多公司实际部署目标。

Altman 在对话中提到了四个关键判断:

  • 软件能即时生成,SaaS 公司还有价值吗?
  • AI 生产力是人类 10 倍,组织架构怎么变?
  • AI 做完知识工作,什么样的工作还值得人类去做?
  • 电力成本决定AI能力,谁有钱谁就强?

接下来,我们不只复述 Sam Altman 的观点,更重要的是告诉你:这些变化对你意味着什么,下一步该如何行动。

一、模型爆炸之后,智能代理先颠覆软件公司

过去两年,大家以为 AI 革命的主战场在模型。谁参数更多,谁就赢。

但 Altman 认为,ChatGPT 的成功秘诀不在这里。

“我们花了四年做研究,但没有打算做产品。GPT-3 很酷,但不够好,做不出能用的东西。我们索性不自己琢磨了,直接把 GPT-3 开放给所有人,看看大家能用它折腾出什么花样来。”

结果,全世界的开发者,只想做一件事:自动生成文案。Jasper AI 公司靠这个火了,估值迅速过十亿美金。除此之外,没有其他成功的方向。

反倒是一个原本只是测试用的小功能,让 OpenAI 发现了意外的信号:人们喜欢对话,愿意和模型闲聊。

“我们当时有个 Playground,可以试着输提示词、看模型怎么回应。有些人,一聊就是一整天。”

于是他们决定,把聊天功能做成产品。但真正的突破,是不再让人费劲去设计复杂提示,而是让 AI 学会顺着人类语言理解需求。

这就诞生了 ChatGPT。

但 Altman 在这次采访中明确表示:

“ChatGPT 不是终点。我们真正要做的,是让它变成你的智能操作系统。”

这个系统不是你装的软件,而是主动接入你生活和工作的助手。

它们会了解你,知道你在用什么工具、喜欢什么方式办事。你可以用对话的方式使用,也可以让它帮你登陆其他服务、完成任务。它不会长在设备上,但它无处不在。

过去是你切换一个个 App;未来,是你说一句话,AI 直接调动工具、拉起接口、完成流程。你不再需要 SaaS,公司也不再像今天这样卖软件。

如果你只需要告诉一个助手“我要做一个记账应用”,

它就立刻生成出来,你还会去买某个SaaS吗?

Altman 判断,下一阶段的重构,先发生在软件公司身上。

不是产品卖不动,而是交付方式变了。 不是 AI 替代你开发,而是开发这件事本身,变得不需要你了。

这意味着:

  • 开发门槛降低,
  • 商业模式被冲击,

但游戏还远未结束。

二、组织变了:10 人公司干掉 1000 人,是企业新范式

当被问及企业哪个领域会受到最大冲击时,

他给出了答案是 :

“我猜测,短期内,AI 工程师的能力提升,会是企业里最具冲击力的事。今年剩下的最大变化,很可能就是这个。”

但与其说 AI 会替代人类,不如说是改变了团队配置。过去需要 50 个人的工作,现在你加上 5 个 AI 工具就够了。

他甚至说:

“我敢打赌,10 人公司赚 10 亿美金,这样的公司要么已经开始了,要么会在接下来几年内出现。”

这个判断背后的逻辑是什么?为什么是软件工程首当其冲?

因为这个岗位最容易量化,效率提升也最直接反映在收入上:

  • 能写代码,意味着能建工具;
  • 工具建得快,意味着客户用得上;
  • 客户用得上,就能赚钱。
  • 过去写代码靠键盘,现在很多公司已经靠对话。

不只是软件开发在变化。我们看到有些公司已经用 AI 承担了全部的客服、销售工作,这不是概念验证,而是真实的商业实践。所以关键不是讨论会不会被替代,而是当别人已经完成转型时,你还在原地踏步。

当效率成倍提升时,Altman 也观察到新的问题:

“现在的模型已经能自己测试架构、做假设、跑验证。研究员可能觉得:‘我只是在用工具帮我提效。’但如果你产出比原来多 10 倍,AI 做了多少,真的很难分清。”

这种效率提升背后,也带来了新的管理复杂性。

Altman 在访谈中还提到一个细节,他说他最头疼的问题不是模型不够好、产品不够快,而是:

“我们得同时做太多事。又要跑研究,又要搞基础设施,又要出产品。没有一个好建议能教我们怎么快速做这么多决定。”

但他也很清楚:靠传统的层级组织,是跑不赢 AI 助手的。

所以他提出一个方向:AI 不是取代你,而是你要学会用 AI 来压缩组织、合并流程、降低沟通成本。

这也就解释了为什么他那么看好“10 人公司”:成功的秘诀不是人少,而是责任清晰、工具得力、执行有效。

这已经不是硅谷的幻想。

现实中,越来越多的公司开始重新思考:与其不断扩大团队,不如让每个人都成为 AI 协作的专家。

三、AI 不一定让你失业,但会改变努力的定义

他讲的是另外一件事:什么样的努力还有价值,这个标准会变。有很多工作,人们并不希望 AI 来做。也会出现新的工作类型,人们特别希望由人来完成。

为什么会这样?

他说,人类有很多深层的生物驱动力:

  • 真人的认可和 AI 的认可,激励效果完全不同;
  • 我们天生在乎与其他人的打交道,这种需求不会消失;
  • 地位竞争、归属感这些需求会继续存在

AI 很聪明,但它不会真的在乎你。

他分享了一个很有意思的观察:

“我一生中学到最重要的东西,不是来自书,不是来自模型,而是那些在我身上投入过情感的人。”

在 AI 能够提供大量信息和帮助的时代,什么样的努力和价值是真正不可替代的?

✅ AI 让很多事情变得“几乎不要钱”

当被问及 AI 对经济的影响时,Altman 用了两个词来解释未来的变化:

通缩(东西变便宜)和地位竞争(比谁更有钱)。

他说,AI 会让很多原本昂贵的服务变得接近免费:

  • 医疗建议:免费的
  • 教育资源:免费的
  • 内容生产:免费的

我们正在进入一个世界,每个人都能得到非常好的医疗建议、教育内容,甚至能让 AI 帮你写任何你想要的 App。

听起来很美好。但他也马上补了一句:

“当一切变得非常便宜之后,新的‘稀缺’就不是这些服务了,而是人们炫富比拼的方式。”

未来大家都有 AI 工具,日常生活很好解决,那多余的财富和精力要用在哪?可能会变成:竞标达芬奇的画,或者用天价买某个星球。

听起来像玩笑,但人类真的会这么干。

✅ 努力的方向,也许比努力本身更重要

从 Altman 的观点,我们可以清晰看出:

  • AI 不是不让你努力,而是会强迫你重新定义“努力的含义”。
  • 有些岗位,不管你多努力,AI 提供的版本都差不多好。
  • 有些方向,努力的多不如努力的“方向”对。

未来你不一定比别人更努力,但你要选对你该努力的事。

这不是鸡汤,是他对创业者的建议。

他说,现在很多投资人还在追下一个 OpenAI,但真正该投的是用 AI 能力造出来的新东西。

不是造模型,而是看清楚:

有什么事情,以前不可能,现在却能实现了?

这同样适用于普通人。

如果 AI 已经能写代码、剪视频、排程表,那擅长这些就不再是竞争优势。 你要做的,是找到 AI 做不了、或者 AI 做得再好也不被信任的部分。

比如:

  • 你能不能整合信息,替别人做判断?(不靠算法,而是靠理解对方真实需要)
  • 你能不能拉通项目,把结果交出来?(不靠流程,而是靠责任)
  • 你能不能为别人创造情绪价值?(不靠输出,而是靠连接)

Altman 没明说这些,但他说了一句话,足够提示我们:这五年,是全新秩序被重写的五年。你不是被 AI 替代,而是被新秩序重写。

这不是恐吓,而是提醒:该调整的不是投入多少,而是投入什么。

四、不是 OpenAI 赢了,是谁拥有电力主权

Sam Altman 反复强调的一个观点,这次访谈也不例外:真正关键的,不在模型,而在背后那个越来越稀缺的资源——电力。

我们十年后可能会看到,AI 的成本几乎就等于电力成本。芯片、存储、人才这些都能压缩成本,但电费压不下去。

因为在现在的 AI 世界里,模型运行、训练、部署、响应,每一步都要大量消耗电力。

他提到一个场景:

“如果你要解决一个真正复杂的问题,比如材料科学、药物发现、聚变能源,你就需要用 50,000 个 GPU 来思考。”

50,000 个 GPU,一起跑,一起发热,一起耗电。

这已经不是技术问题,而是资源供应的问题。

✅ 能源决定 AI 未来:从算力竞赛到电力主权

Altman 在访谈中明确说:

“我们将需要几十吉瓦,甚至上百吉瓦的电力,才能支撑未来 AI 的使用。”

什么概念?

这不再是某个公司的用电量,而是相当于一个中等城市的全部电力消耗。

这个规模下,能源基础设施、数据中心部署、电力利用效率,自然成为了 Altman 长期关注的核心议题。

这时候,主持人提到 Eric Schmidt 的一句话:

欧洲永远做不大 AI,因为电太贵。

Altman 点头回应:这话没错。我也听到很多企业在为能源问题头疼。模型会更高效没错,但我们对 AI 的使用需求增长得更快。

✅ 更深层的担忧:谁来分配这些资源?

但这背后还有更深层的担忧:

“有些人担心,未来只有少数人能用 AI,只有大公司能买得起算力。”

他说他不希望那样发生,但也不否认风险:如果计算资源极度稀缺,而大家又争着用,那就必须有一套全新的分配机制。

这不是靠市场能自然解决的事。

这就需要政府、能源企业联合行动,建设发电站、部署数据中心、优化能源配置,让 AI 成为普通人用得起的工具,而不是富人专享的特权。

所以他呼吁:

“政府要做的一件事,是确保 AI 资源不是只被富人独占。”

决定 AI 命运的,不是模型跑分,而是电力供应能否跟上。

结语|不是看技术,而是看谁在重写规则

这场对话讲得很远,远到 2035,远到通缩社会、百吉瓦级电力需求、十人公司打破千人架构。

但Sam Altman 想让你看到的,并不是“未来多颠覆”,而是:

你该从哪开始动手。

他没讲技术突破讲了四件事,本质都指向一个关键词:规则。

  • 软件交付方式在变,不再靠 App,而靠对话;
  • 组织工作方式在变,不再靠人多,而靠 AI 执行;
  • 人的价值标准在变,不再只看努力程度,而看努力方向;

竞争基础在变,不再看融资,而看谁有电。

仅仅参数领先并不意味着胜利,抢先发布模型也无法主导整个赛道。

Altman 没说“你该怎么做”,但他说得已经够清楚:

机会不是留给理解技术的人,

是留给能重塑规则的人。

📮参考资料

https://blog.samaltman.com/jakub-and-szymon

https://www.youtube.com/watch?v=6NwK-uq16U8&t=80s&ab_channel=KhoslaVentures

https://www.khoslaventures.com/posts/where-is-ai-taking-us

https://www.similarweb.com/top-websites/?utm_source=chatgpt.com

本文来自微信公众号“AI深度研究员”,作者:AI深度研究员,36氪经授权发布。

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