奥特曼播客专访：OpenAI的1.4万亿美元算力野心与上市迷思

近日，OpenAI首席执行官萨姆·奥特曼再次做客一档热门播客节目。

在《Big Technology Podcast》的访谈中，奥特曼抛出了一系列引发热议的观点。

例如，他直言「我对成为上市公司CEO毫无热情」。这句话是否让你觉得熟悉？

果不其然，节目播出后数小时内，这一言论就被国际媒体迅速捕捉，并争相报道。

访谈中，奥特曼还直面了许多尖锐提问。

比如，OpenAI的收入如何匹配1.4万亿美元算力投入承诺？

公司的债务状况是否已陷入困境？

有评论指出，本次采访的最大价值，在于奥特曼首次清晰阐述了OpenAI的财务逻辑。

读完后的直观感受是：「他们的资本规划流程比外界想象得更具理性。」

假设他们在最后一轮私募中筹得750亿美元（对传闻1000亿美元打七五折），随后通过IPO再募750亿美元，那么极有可能——

OpenAI将获得充裕资本，支撑其迈向正向现金流的临界点。

那么，播客中还有哪些不容错过的亮点？我们逐一梳理。

奥特曼：我毫无意愿出任上市公司CEO

当主持人问及「你是否渴望成为上市公司的掌舵者」时，奥特曼毫不掩饰地回答：「毫无兴趣。」

但他随即补充：「不想上市，却可能不得不走这条路。」

奥特曼坦言，作为一家仍需海量资本输血的企业，OpenAI迟早会面临股东人数限制、融资架构等现实制约。

从这个维度看，上市并非情绪选择，而是结构性必然。

他对上市的态度相当复杂。

积极的一面，是能让更广泛的群体分享价值增长；消极的一面，则是短期主义、季度业绩压力和无休止的舆论干扰。

「这必然令人厌烦，但或许是必经之途。」

而真正令他警觉的，并非资本本身，而是「被低估的社会影响」。

值得注意的是，整场对话中，奥特曼反复流露出一种罕见的谨慎——他比多数人更畏惧AI过快成功。

原因不言而喻：当前的AI模型已足够强大，但社会远未做好准备，应用方式、监管体系、伦理框架全面滞后。

GPT-5.2算AGI吗？

主持人抛出一个犀利问题：「GPT-5.2在几乎所有维度上已超越人类，这难道不是AGI？」

奥特曼回应，AGI的核心争议不在于「是否达成」，而在于「从未被精确界定」。因为AGI缺乏统一的度量标准。

GPT-5.2究竟欠缺什么？奥特曼指出，它缺少一种关键能力——识别「自身不能」，并主动学习以填补空白。

然而，奥特曼话锋一转，抛出一句意味深长的判断：即使模型能力停留在当前水平，世界也远未充分释放其价值。

从AGI到「超级智能」，或许才是真正分水岭

随后，奥特曼提出一个大胆的视角：与其纠缠AGI定义，不如直接探讨「超级智能」。

当一个系统能够比任何人类更出色地担任总统、CEO、科研机构负责人，且无需人类辅助，那才是实质性的超级智能。

他还类比国际象棋的发展：早期是人+AI>纯AI；

随后阶段，纯AI>人+AI。

在某些智能层级，人类反而会成为干扰因素。

谷歌与DeepSeek，曾让我们拉响红色警报

奥特曼承认：每当Gemini3发布、每当DeepSeek异军突起、每当竞争对手在某项指标上骤然逼近，OpenAI内部便会触发「战时状态」应急机制。

红色警报在OpenAI已是常态：通常持续6–8周，集中修复产品短板、加速关键版本发布，随后恢复常规节奏。

竞争压力，倒逼OpenAI持续进化。

ChatGPT周活用户已逼近9亿，奥特曼判断：这一领先优势不会收窄，反而将持续扩大。

原因在于，AI竞赛早已超越「参数规模」的浅层比拼，用户真正黏着的，是一个稳定、熟悉、能持续沉淀价值的平台。

OpenAI真正畏惧的，从来不是「模型被对手追平」，而是错失下一次平台级跃迁的窗口。

1.4万亿算力赌局，OpenAI押注什么

接下来是访谈最硬核的部分——1.4万亿美元算力赌局，OpenAI究竟在押注什么？

未来数年内，OpenAI计划在算力与基础设施上累计投入1.4万亿美元！

这一数字瞬间引爆市场集体焦虑。

对于外界反应，奥特曼心知肚明。他反复强调：这绝非「短期豪赌」，而是一条被需求反复验证的长期演进曲线。

算力不是「成本」，而是生命线

奥特曼一针见血：算力，是制约所有可能性的瓶颈！

他直言：「如果人们真正了解我们用更多算力能创造什么，他们只会要求更多。」

这一判断源于反复验证的事实铁律：每当模型能力稍有提升，每当延迟略微降低，每当成本小幅下降，需求便会立即成倍爆发。

为便于理解，奥特曼举了一个类比。

假设今天顶级AI公司每日输出10万亿级别的token，再假设全球80亿人，每人每天「产出」2万token的思考量，那么我们会发现一个惊人的趋势。

AI输出的「智力劳动规模」，正逼近甚至未来将超越全人类的总和！

因此，投入1.4万亿美元算力并不夸张。

算力真正购买的，是「尚未被发明的未来」

当被追问「巨额算力究竟用于何处」时，奥特曼的答案并非更多聊天机器人。

最令他兴奋的方向只有一个——科学发现，例如新材料、新药物、疾病机理、基础物理与数学难题等。

在奥特曼看来，科学进步是推动世界整体向好的最高阶变量，而AI才刚刚触碰其门槛。

奥特曼表示，算力不是一次性支出，而是「提前十年的工程布局」。

外界常忽略一个现实：算力建设的节奏，永远滞后于模型需求。

例如数据中心建设周期漫长，芯片、能源、网络均需超前规划。

奥特曼坦言，他们当下的每一项基础设施决策，都是在为一个尚未存在、但高度确定会到来的需求铺路。

正因如此，即便风险清晰可见，他们仍选择继续扩张。

那么，OpenAI是否会过度建设？奥特曼给出了极为硬核的回答。

迄今为止，我们从未遭遇算力无法变现的情况。

在他看来，真正的风险从来不是「算力过剩」，而是算力不足，扼杀了可能性。

因此，1.4万亿美元购买的并非服务器，而是一个前提假设：人类对智能的需求，远未触及天花板。

OpenAI，可能面临千亿美元亏损

当1.4万亿美元的算力蓝图公之于众，质疑声浪愈发汹涌——钱从何来？又如何回本？

问题极为严峻，但奥特曼在访谈中却出奇冷静。

外界传言，OpenAI未来数年可能累计亏损上千亿美元，直到2028～2029年前后才有望盈利。

奥特曼并未否认这一推测，但他随即补充了一个前提：

如果我们停止扩大训练规模，现在就能实现盈利。

换言之，OpenAI的亏损并非商业模式失灵，而是主动将资金持续注入训练与算力。

在OpenAI的财务模型中，存在一个关键拐点——

早期阶段，训练成本占据绝对主导，每次新模型迭代都是巨额投入。

而后期，推理将成为主要支出，但推理是直接创造收入的环节。

奥特曼的判断是：随着模型逐步成熟，推理收入将逐渐「覆盖」训练成本。

指数级增长，是人类最难直觉认知的现象

当被问及「20亿、200亿收入如何支撑万亿级投入」时，奥特曼将话题拉回一个更根本的问题：人类天生难以直觉理解指数增长。

若以线性思维审视算力投入，它永远显得「过于激进」；但若将算力、模型能力、使用频率、收入增长置于同一条指数曲线上，逻辑便豁然开朗。

接着，奥特曼承认一个残酷事实：OpenAI，从未拥有过充裕的算力。

算力不足导致产品受限，进而压制收入增长，又反过来制约算力扩建。这便是反向锁死的恶性循环。

而OpenAI如今所做的，正是一次性跳出这一约束区间。

为什么OpenAI的债务并不疯狂？

市场对「债务」最大的恐惧在于：AI是新兴行业，需求是否稳定，无人能100%笃定。

但奥特曼的看法极其务实：没有人怀疑AI基础设施「存在价值」。真正的不确定性，仅在于谁来用、何时用、用多快。

在他看来，为数据中心融资、为长期基础设施引入债务，本质上与历史上修建铁路、铺设电网、架设互联网并无二致。

当然，他也不否认：过程中必然伴随波动、泡沫甚至出清。但这不会改变长期方向。

总而言之，OpenAI并非在赌「不会亏损」，而是在赌——智能需求的增长速度，将超越所有保守预期！

一段正在展开、无法暂停的历史

如果用一句话概括奥特曼的世界观，那就是——

不要赌人类会停下脚步，也不要赌智能会停滞不前。

AI并非普通技术，它更像是电力、互联网、印刷术——一旦诞生，就永无「收回」可能。

而OpenAI所做的，不过是试图在这条不可逆的曲线上，尽量跑在前面，也尽量不失控。

参考资料：

https://www.businessinsider.com/sam-altman-openai-ceo-of-public-company-would-be-annoying-2025-12

https://www.youtube.com/watch?v=2P27Ef-LLuQ