Sam Altman：未來五年，AI 的四個關鍵判斷

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（Sam Altman訪談精彩片段：SaaS 模式面臨 AI 沖擊）

未來五年，AI 會變成什么？

不是模型更強，也不是升級到 GPT-5。

而是整個游戲規則在重寫：從“你該怎么用 AI”，變成“AI 會怎么改變你”。

這場對話發生在 2025 年 5 月 20 日 ，Sam Altman 與硅谷風投教父 Vinod Khosla 面對面，沒有談熱點參數，直接聊到了 2035 年以后的世界。

到視頻公開時（2025 年 9 月 9 日），他們的預判已經開始應驗：ChatGPT 成為全球第五大網站，企業開始把電力成本和推理效率寫進財務報表，“AI 工廠”從概念變成了很多公司實際部署目標。

Altman 在對話中提到了四個關鍵判斷：

• 軟件能即時生成，SaaS 公司還有價值嗎？

• AI 生產力是人類 10 倍，組織架構怎么變？

• AI 做完知識工作，什么樣的工作還值得人類去做？

• 電力成本決定AI能力，誰有錢誰就強？

接下來，我們不只復述 Sam Altman 的觀點，更重要的是告訴你：這些變化對你意味著什么，下一步該如何行動。

一、模型爆炸之后，智能代理先顛覆軟件公司

過去兩年，大家以為 AI 革命的主戰場在模型。誰參數更多，誰就贏。

但 Altman 認為，ChatGPT 的成功秘訣不在這里。

“我們花了四年做研究，但沒有打算做產品。GPT-3 很酷，但不夠好，做不出能用的東西。我們索性不自己琢磨了，直接把 GPT-3 開放給所有人，看看大家能用它折騰出什么花樣來?！?/p>

結果，全世界的開發者，只想做一件事：自動生成文案。Jasper AI 公司靠這個火了，估值迅速過十億美金。除此之外，沒有其他成功的方向。

反倒是一個原本只是測試用的小功能，讓 OpenAI 發現了意外的信號：人們喜歡對話，愿意和模型閑聊。

“我們當時有個 Playground，可以試著輸提示詞、看模型怎么回應。有些人，一聊就是一整天?！?/p>

于是他們決定，把聊天功能做成產品。但真正的突破，是不再讓人費勁去設計復雜提示，而是讓 AI 學會順著人類語言理解需求。

這就誕生了 ChatGPT。

但 Altman 在這次采訪中明確表示：

“ChatGPT 不是終點。我們真正要做的，是讓它變成你的智能操作系統?！?/p>

這個系統不是你裝的軟件，而是主動接入你生活和工作的助手。

它們會了解你，知道你在用什么工具、喜歡什么方式辦事。你可以用對話的方式使用，也可以讓它幫你登陸其他服務、完成任務。它不會長在設備上，但它無處不在。

過去是你切換一個個 App；未來，是你說一句話，AI 直接調動工具、拉起接口、完成流程。你不再需要 SaaS，公司也不再像今天這樣賣軟件。

如果你只需要告訴一個助手“我要做一個記賬應用”， 它就立刻生成出來，你還會去買某個SaaS嗎？

Altman 判斷，下一階段的重構，先發生在軟件公司身上。

不是產品賣不動，而是交付方式變了。 不是 AI 替代你開發，而是開發這件事本身，變得不需要你了。

這意味著:

• 開發門檻降低，

• 商業模式被沖擊，

但游戲還遠未結束。

二、組織變了：10 人公司干掉 1000 人，是企業新范式

當被問及企業哪個領域會受到最大沖擊時，

他給出了答案是 ：

“我猜測，短期內，AI 工程師的能力提升，會是企業里最具沖擊力的事。今年剩下的最大變化，很可能就是這個。”

但與其說 AI 會替代人類，不如說是改變了團隊配置。過去需要 50 個人的工作，現在你加上 5 個 AI 工具就夠了。

他甚至說：

“我敢打賭，10 人公司賺 10 億美金，這樣的公司要么已經開始了，要么會在接下來幾年內出現。”

這個判斷背后的邏輯是什么？為什么是軟件工程首當其沖？

因為這個崗位最容易量化，效率提升也最直接反映在收入上：

• 能寫代碼，意味著能建工具；

• 工具建得快，意味著客戶用得上；

• 客戶用得上，就能賺錢。

• 過去寫代碼靠鍵盤，現在很多公司已經靠對話。

不只是軟件開發在變化。我們看到有些公司已經用 AI 承擔了全部的客服、銷售工作，這不是概念驗證，而是真實的商業實踐。所以關鍵不是討論會不會被替代，而是當別人已經完成轉型時，你還在原地踏步。

當效率成倍提升時，Altman 也觀察到新的問題：

“現在的模型已經能自己測試架構、做假設、跑驗證。研究員可能覺得：‘我只是在用工具幫我提效?！绻惝a出比原來多 10 倍，AI 做了多少，真的很難分清?！?/p>

這種效率提升背后，也帶來了新的管理復雜性。

Altman 在訪談中還提到一個細節，他說他最頭疼的問題不是模型不夠好、產品不夠快，而是：

“我們得同時做太多事。又要跑研究，又要搞基礎設施，又要出產品。沒有一個好建議能教我們怎么快速做這么多決定?！?/p>

但他也很清楚：靠傳統的層級組織，是跑不贏 AI 助手的。

所以他提出一個方向：AI 不是取代你，而是你要學會用 AI 來壓縮組織、合并流程、降低溝通成本。

這也就解釋了為什么他那么看好“10 人公司”：成功的秘訣不是人少，而是責任清晰、工具得力、執行有效。

這已經不是硅谷的幻想。

現實中，越來越多的公司開始重新思考：與其不斷擴大團隊，不如讓每個人都成為 AI 協作的專家。

三、AI 不一定讓你失業，但會改變努力的定義

他講的是另外一件事：什么樣的努力還有價值，這個標準會變。有很多工作，人們并不希望 AI 來做。也會出現新的工作類型，人們特別希望由人來完成。

為什么會這樣？

他說，人類有很多深層的生物驅動力：

• 真人的認可和 AI 的認可，激勵效果完全不同；

• 我們天生在乎與其他人的打交道，這種需求不會消失；

• 地位競爭、歸屬感這些需求會繼續存在

AI 很聰明，但它不會真的在乎你。

他分享了一個很有意思的觀察：

“我一生中學到最重要的東西，不是來自書，不是來自模型，而是那些在我身上投入過情感的人?！?/p>

在 AI 能夠提供大量信息和幫助的時代，什么樣的努力和價值是真正不可替代的？

? AI 讓很多事情變得“幾乎不要錢”

當被問及 AI 對經濟的影響時，Altman 用了兩個詞來解釋未來的變化：

通縮（東西變便宜）和地位競爭（比誰更有錢）。

他說，AI 會讓很多原本昂貴的服務變得接近免費：

• 醫療建議：免費的

• 教育資源：免費的

• 內容生產：免費的

我們正在進入一個世界，每個人都能得到非常好的醫療建議、教育內容，甚至能讓 AI 幫你寫任何你想要的 App。

聽起來很美好。但他也馬上補了一句：

“當一切變得非常便宜之后，新的‘稀缺’就不是這些服務了，而是人們炫富比拼的方式。”

未來大家都有 AI 工具，日常生活很好解決，那多余的財富和精力要用在哪？可能會變成：競標達芬奇的畫，或者用天價買某個星球。

聽起來像玩笑，但人類真的會這么干。

? 努力的方向，也許比努力本身更重要

從 Altman 的觀點，我們可以清晰看出：

• AI 不是不讓你努力，而是會強迫你重新定義“努力的含義”。

• 有些崗位，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”對。

未來你不一定比別人更努力，但你要選對你該努力的事。

這不是雞湯，是他對創業者的建議。

他說，現在很多投資人還在追下一個 OpenAI，但真正該投的是用 AI 能力造出來的新東西。

不是造模型，而是看清楚：

有什么事情，以前不可能，現在卻能實現了？

這同樣適用于普通人。

如果 AI 已經能寫代碼、剪視頻、排程表，那擅長這些就不再是競爭優勢。 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，替別人做判斷？（不靠算法，而是靠理解對方真實需要）

• 你能不能拉通項目，把結果交出來？（不靠流程，而是靠責任）

• 你能不能為別人創造情緒價值？（不靠輸出，而是靠連接）

Altman 沒明說這些，但他說了一句話，足夠提示我們：這五年，是全新秩序被重寫的五年。你不是被 AI 替代，而是被新秩序重寫。

這不是恐嚇，而是提醒：該調整的不是投入多少，而是投入什么。

四、不是 OpenAI 贏了，是誰擁有電力主權

Sam Altman 反復強調的一個觀點，這次訪談也不例外：真正關鍵的，不在模型，而在背后那個越來越稀缺的資源——電力。

我們十年后可能會看到，AI 的成本幾乎就等于電力成本。芯片、存儲、人才這些都能壓縮成本，但電費壓不下去。

因為在現在的 AI 世界里，模型運行、訓練、部署、響應，每一步都要大量消耗電力。

他提到一個場景：

“如果你要解決一個真正復雜的問題，比如材料科學、藥物發現、聚變能源，你就需要用 50,000 個 GPU 來思考。”

50,000 個 GPU，一起跑，一起發熱，一起耗電。

這已經不是技術問題，而是資源供應的問題。

? 能源決定 AI 未來：從算力競賽到電力主權

Altman 在訪談中明確說：

“我們將需要幾十吉瓦，甚至上百吉瓦的電力，才能支撐未來 AI 的使用?！?/p>

什么概念？

這不再是某個公司的用電量，而是相當于一個中等城市的全部電力消耗。

這個規模下，能源基礎設施、數據中心部署、電力利用效率，自然成為了 Altman 長期關注的核心議題。

這時候，主持人提到 Eric Schmidt 的一句話：

歐洲永遠做不大 AI，因為電太貴。

Altman 點頭回應：這話沒錯。我也聽到很多企業在為能源問題頭疼。模型會更高效沒錯，但我們對 AI 的使用需求增長得更快。

? 更深層的擔憂：誰來分配這些資源？

但這背后還有更深層的擔憂：

“有些人擔心，未來只有少數人能用 AI，只有大公司能買得起算力。”

他說他不希望那樣發生，但也不否認風險：如果計算資源極度稀缺，而大家又爭著用，那就必須有一套全新的分配機制。

這不是靠市場能自然解決的事。

這就需要政府、能源企業聯合行動，建設發電站、部署數據中心、優化能源配置，讓 AI 成為普通人用得起的工具，而不是富人專享的特權。

所以他呼吁：

“政府要做的一件事，是確保 AI 資源不是只被富人獨占?！?/p>

決定 AI 命運的，不是模型跑分，而是電力供應能否跟上。

結語｜不是看技術，而是看誰在重寫規則

這場對話講得很遠，遠到 2035，遠到通縮社會、百吉瓦級電力需求、十人公司打破千人架構。

但Sam Altman 想讓你看到的，并不是“未來多顛覆”，而是：

你該從哪開始動手。

他沒講技術突破講了四件事，本質都指向一個關鍵詞：規則。

• 軟件交付方式在變，不再靠 App，而靠對話；

• 組織工作方式在變，不再靠人多，而靠 AI 執行；

• 人的價值標準在變，不再只看努力程度，而看努力方向；

• 競爭基礎在變，不再看融資，而看誰有電。

僅僅參數領先并不意味著勝利，搶先發布模型也無法主導整個賽道。

Altman 沒說“你該怎么做”，但他說得已經夠清楚：

機會不是留給理解技術的人，

是留給能重塑規則的人。

本文由AI深度研究院出品，內容整理自Sam Altman與Vinod Khosla在Khosla Ventures的最新訪談。未經授權，不得轉載。

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參考資料：

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

來源：官方媒體/網絡新聞

排版：Atlas

編輯：深思

主編: 圖靈