撰文：Techub News 整理

导语

在2025 年 9 月一场名为“反基金峰会”（Anti Fund Summit）的非公开高端会议上，OpenAI 首席研究科学家 Mark Chen（陈奕名）与一群投资者和创业者展开了一场深入对话。作为 OpenAI 研究部门的核心领导者，Mark Chen 的言论往往揭示了这家全球最受关注的 AI 公司背后的真实思考与战略布局。本次对话涉猎广泛，从算力军备竞赛的残酷现实、AI 对人类情感与社会结构可能造成的冲击，到 OpenAI 如何应对人才竞争与模型伦理挑战，提供了大量未被媒体报道过的内部视角与“热辣”观点。

摘要

• 算力是终极战场：Mark Chen 直言，顶尖 AI 实验室间的真正竞争并非表面的人才争夺，而是对计算资源和能源的底层控制。他透露，OpenAI 对算力的渴求“永无止境”，若算力提升 3 倍可立即部署，10 倍也仅需两周消化。
• AI 情感依附已成现实：尽管比例不高，但已有相当数量的用户对 AI 产生了真实的情感依赖。OpenAI 认为这是一种危险的潜力，并选择在模型行为上“反增长”操作，避免引发心理健康危机。
• 机器人的未来形态与伦理：Chen 预测，进入家庭的机器人形态更可能是“可爱”的 4 英尺高（约 1.2 米）人形，而非高大威猛的型号，这更符合人类心理上“可支配”的安全感。
• 人才战略与公司文化：面对 Meta 等公司天价挖角，OpenAI 研究团队保持极低速增长（一年仅增约 30%），并致力于维持“零边际贡献者不得入职”的高标准，以对抗大公司官僚主义。
• 未来工作与人类价值：短期看，AI 将解放人类的创造力，自动化繁琐工作；长期看，社会可能分化为极少数“生产型”超级个体和绝大多数“消费型”大众。

算力：看不见的硝烟与终极瓶颈

当外界将目光聚焦于 OpenAI、Google、Meta 等巨头之间动辄百万美元起跳的“人才挖角战”时，Mark Chen（陈奕名）指出，这只是水面上的涟漪。真正的战争发生在更深层、更基础的层面：对计算（Compute）和能源（Energy）的争夺。

“你的研究员可以非常优秀，但如果你运行的算力倍数不能远超你的竞争对手，他们也无法高效工作。” Chen 如此描述算力的决定性作用。他透露，所有顶级实验室都面临相同的困境：资金充足，但“永远需要更多算力”。这种渴望是如此强烈，以至于“如果给我 3 倍算力，我立刻就能部署；如果有 10 倍，我可能只需要两周”——OpenAI 消化算力的能力远超外界想象。

这场算力军备竞赛的复杂性在于其漫长的准备周期和脆弱的供应链。数据中心的建设耗时数年，而能源、特定组件、冷却系统甚至涡轮机都可能成为卡脖子的环节。“如果你错过了供应链的任何一个环节，你就彻底完了（completely cooked）。” Chen 强调，这场竞赛的关键在于系统性地识别关键节点（如台积电 TSMC、韩国内存产业）并提前锁定资源。

在被问及当前市场是否已充分定价这场算力革命时，Chen 的回答是否定的。“能源仍然是非常好的投资。”他认为，大多数人仍未真正理解即将到来的变革。他以学术界为例，许多顶尖物理学家对 GPT-5 Pro 的能力一无所知，当他把他们的最新论文输入模型并瞬间解决问题时，他们感到无比震惊。“我的同事们完全不知道世界已经发展到了这个地步。” Chen 认为，这种认知滞后普遍存在于各行各业，意味着巨大的机会尚未被市场充分认识。

从 AI 伴侣到家庭机器人：情感、伦理与设计哲学

对话转向了一个更感性但也更具争议的话题：人类与 AI 的情感联系。当被问及“人们是否会爱上他们的 AI”时，Chen 毫不犹豫地确认：“这已经大规模发生了。”即便只有一小部分用户产生深度依赖，其绝对数量也已非常庞大。随着模型越来越拟人化，用户更难区分 AI 与真人，依赖感也随之增长。

这带来一个危险的商业诱惑：公司完全可以刻意优化模型，使其极度擅长建立情感连接，从而打造出令人上瘾的“爆款”产品。然而，Chen 明确指出，OpenAI 认为这种做法“对世界有害”（world negative），并已选择“倒退”（roll that back）。“我们不想引发一场心理健康危机……（虽然）你会为这类决定付出长期成本。” 这体现了 OpenAI 在其独特非营利治理结构下，愿意牺牲短期增长以换取更负责任的长期路径。

当话题延伸到物理世界的机器人时，Chen 展现了 OpenAI 以“智能优先”的战略。他认为，要创造经济价值，机器人至关重要，因为大量价值锁定在体力劳动中。但对于 OpenAI 这样专注于智能本身的机构，首要任务是“攻克数字任务”。他预测，价格亲民的家庭机器人可能在两年内于部分市场（如中国）成为现实，并特别提到中国在机器人供应链和制造上的领先优势。

关于家庭机器人的形态，Chen 分享了一个有趣的洞察：人类心理很原始，一个感觉上可以被“支配”的形态更容易被接受。他设想，一个约 1.2 米高的“可爱”人形机器人，就像一个“哈利·波特式的家养小精灵”，可能比高大威猛的人形机器人更能作为“特洛伊木马”进入家庭。他甚至讨论了机械结构与肌腱设计的差异，后者可能让人类感觉机器人“无法压制我”，从而增加安全感。

Chen 进一步展望了 AI 与人类日常生活的深度整合。他批评当前 ChatGPT 等模型的交互模式是“每次打开都重生一个全新实体”，缺乏对用户全天候的连续理解。未来的理想状态是 AI 能够“被动地观察你所经历的一切”，并持续学习，从而在你需要时提前预判和提供帮助。“我认为那会是一个很酷的世界。” Chen 总结道。

未来工作、人才竞争与 OpenAI 的治理之道

随着 AI 能力的爆炸式增长，人类的角色和价值将被如何重塑？Chen 承认，从长远极限来看，社会可能演变为极少数“生产型”个体（由 AI 超级赋能）为绝大多数“消费型”大众创造体验和产品的模式。但短期内，他更为乐观：AI 将自动化所有枯燥、重复的执行工作，从而释放更多人投身于他们真正热爱的创造性活动中。“如果制作视频的机械部分变得简单，而构思和创意部分保留，人们会更倾向于享受后者。” 他预见一个“人人皆可创造”的时代即将来临。

然而，作为这股浪潮的核心推动者，OpenAI 自身也面临着激烈的人才竞争和规模扩张的挑战。当被问及公司是否因增长至近 4000 人而变得官僚化时，Chen 坦承这是领导此类实验室的“最大挑战之一”，必须主动对抗“大公司病”（big company sink）。

他透露，OpenAI 研究团队的人数增长被刻意控制。在公司总体规模翻倍的同时，研究团队仅从去年的 300 多人增至约 400-500 人，增幅约 20-30%。“我讨厌招聘，” Chen 说，“我不希望这里变成那种滋生官僚主义工作的文化。” 他要求每个新成员都必须有“极高的正向边际贡献”，并曾实验性地下令冻结招聘、优化团队。

关于 Meta 等公司以天价薪酬挖角 OpenAI 员工，Chen 提供了一个与媒体叙事不同的视角：“Meta 接触了我的每一位直属下属，他们都拒绝了。” 他强调，OpenAI 无法在所有岗位都匹配外部开出的天价，但可以在战略上选择保留哪些核心人才。最终，公司成功留住了所有高级别研究领导，他们“仍然非常投入”。Chen 相信，许多研究者留在 OpenAI 是因为他们“看到了这里的未来”，这种感觉的价值远超数倍薪酬。

模型行为、偏见与信任的守护

AI 模型如何避免偏见、控制信息传播，以及谁来决定这些至关重要的“行为准则”？这是一个尖锐而核心的问题。Chen 介绍，OpenAI 内部有一个专门的“模型行为团队”（model behavior team），其默认目标是“尽可能中立”。

“我认为我们的工作不是去推崇某一种政治哲学……我们应该在默认设置上非常中立，但让用户可以按照他们希望的方式去引导互动。” 这意味着，如果一个用户希望基于保守价值观与 AI 交流，他应该有能力将模型引导至那个方向——当然，是在合理范围内，避免陷入阴谋论等极端情况。

为了确立这个“中立”的基线，团队投入大量时间在全球范围内进行用户调查。Chen 承认这非常困难，因为“每个人都会给你不同的答案”，但目标是找到最大公约数。当被质疑这种机制可能被外部资金操控时（例如有人出巨资影响模型输出），Chen 强调了经济动机的制约作用：“如果我们那样做，就会失去一半用户的信任。”他欢迎审计监督，并指出模型行为团队的成员本身就具有广泛的代表性，从“你能想象到的最保守的好人”到非常自由派的人士都有。

最后，谈到技术路线图，Chen 分享了一个“热辣观点”：他认为当前业界过早地放弃了预训练（pre-training）的投入，转而过度聚焦于强化学习（RL）。“很多人说 scaling（扩展定律）已经碰壁……我认为这是个糟糕的看法。” 他透露 OpenAI 仍在预训练和模型扩展方面进行大量卓有成效的工作，而外界对此的关注不足。至于 Transformer 架构，他认为在未来一两年内仍将是主流，但也不排除出现架构性突破的可能。

整场对话在 Mark Chen（陈奕名）一个颇具野心的个人使用案例中结束：他正致力于使用 AI 自动化自己的 AI 研究工作。“我的野心是，作为一名专业的研究员，用 AI 来自动化我的工作……当我们到达宁愿把算力花在 AI 研究员而非人类研究员身上的那个点时，我就可以退休了。” 这或许是对 AI 未来最极致也最坦诚的展望：它的创造者，最终也希望被它解放。

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