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张旗渔
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猫眼影戏记者 刘心悠 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3
鹬蚌相争 ，渔翁得利。有时间还挺希望我们用户就是谁人渔翁 ，模子厂商打得越厉害 ，我们就有时机越快用到更好的模子。
2022 年 12 月 22 号 ，在 ChatGPT 宣布三周后 ，为了应对 OpenAI 的威胁 ，Google 成了第一个宣布「红色警报」的科技巨头。
昨天 ，在 Gemini 3 宣布两周后 ，由于 Gemini 3 模子泛起了大幅增添 ，OpenAI 宣布了首个「红色警报」。
看到新闻的时间 ，我就以为 OpenAI 是不是有点太过反应了 ，很快就看到了一些谈论说「骄兵必败」、尚有「输赢乃兵家常事」。但转念一想 ，所谓的「红色警报」也许就是给投资人看的 ，事实 OpenAI 若是真的做不到第一 ，谁人 2030 才华盈利的时间 ，只会拉得更长。
▲ Gemini 的 App 下载量快要追上 ChatGPT
凭证最新透露的新闻 ，OpenAI 在下周即将推出一款新的推理模子 ，内部评估体现要比 Gemini 3 更好。别的 ，他们还妄想通过一个代号为「Garlic」的模子 ，来举行还击。
但更现实的情形 ，是 OpenAI 必定会宣布比 Gemini 3 更好的模子 ，而 Google 也尚有 Gemini 4、Gemini 5。
着实 ，回看已往这一年来硅谷的新闻 ，完全算得上是一出跌荡升沉的抓马大戏。年头被 DeepSeek R1 的横空出生而感应压力；年中则是小扎开启的猖獗「抢人模式」 ，天价薪酬刷新着所有人对 AI 人才的认知；到了年尾 ，又再次卷回到了质朴的模子比拼赛场。
在 OpenAI 研究主管 Mark Chen 的最新播客采访中 ，硅谷的战争更是进化到了魔幻的水平 ，他说小扎为了挖走 OpenAI 的焦点大脑 ，甚至最先做汤 ，真的能喝的汤 ，然后亲自把汤送到研究员的家门口。
除了这些八卦 ，他也谈到了 OpenAI 关于 Gemini 3 的看法、Scaling 是否已经由时、尚有 DeepSeek R1 对他们的影响、以及公司内部的算力分派、实现 AGI 的时间表等。
Mark Chen 的配景很是有意思 ，数学竞赛身世 ，MIT 结业 ，去华尔街做过高频生意（HFT） ，2018 年加入 OpenAI ，随着 Ilya 一起做研究。和奥特曼更偏向于商人属性的特点差别 ，这些履历 ，让他身上也有一股很是显着的特质 ，极端厌恶失败 ，且极端信仰数学。
他坦言自己现在 ，完全没有社交生涯 ，已往两周天天都事情到破晓 1-2 点。
我们整理了这场长达一个半小时的采访 ，总结了下面这些亮点 ，或许能更好的看清硅谷这一年来的种种「战争」、以及 OpenAI 会做些什么起劲 ，来继续坚持自己在 AI 时代的第一。
关于 Gemini 3 ，我们真的「不慌」
OpenAI 真的怕 Google 吗？Mark 的评价很客观但也很犀利。他肯定了 Gemini 3 是个好模子 ，Google 终于找对路子了。可是他说看细节 ，好比 SWE-bench（这也是 Gemini 3 刷榜那张图片里 ，唯逐一个没有拿到第一的基准测试）数据 ，Google 在数据效率上依然没有解决基础问题。
▲Gemini 3.0 Pro 在 SWE-Bench 上的体现 ，比 GPT-5.1 还差了 0.1%
而他自己则是很是自信的体现 ，OpenAI 内部已经有了针对性的应对模子 ，并且他们有信心在数据效率上做得更好。
Mark 甚至说 ，奥特曼前几天发谁人说各人都要感应压力的备忘录 ，去吓唬各人 ，着实更多的是为了注入紧迫感 ，他说这是治理层的习用手段 ，备忘录的目的在于治理层激励团队 ，而不是真的感应慌了。
我以为Sam的事情之一就是要注入紧迫感和速率感。这是他的责任 ，也是我的责任。 作为治理者 ，我们的部分事情就是一直给组织注入紧迫性。
▲此前 The Information 报道 ，奥特曼在 Gemini 3 推出时 ，在公司内部发备忘录 ，提到会给 OpenAI 带来难题
他们现在最大的问题 ，照旧算力分派。作为 OpenAI 的研究主管 ，他的一项事情就是决议怎样将算力分派到公司内部差别的项目。
他和 Jakub Pachocki（OpenAI 首席科学家）一起 ，认真制订 OpenAI 的研究偏向 ，同时决议每个项目能拿到几多算力。为了这件事 ，他们每隔 1–2 个月 ，都会做一次盘货。
他们把 OpenAI 所有在做的项目 ，放进一张重大的表格里 ，或许有 300 个；然后起劲把每一个项目都看懂 ，给它们排优先级；再凭证这个优先级表去分派 GPU。
▲英伟达和 OpenAI 的百万 GPU 相助
他也提到 ，真正要用掉大部分的 GPU 的 ，甚至并不是训练谁人最主要宣布的模子 ，而是他们内部在探索下一代 AI 范式的种种实验。
以是 ，在他的眼里 ，Gemini 3 宣布了、某家开源模子刷榜了、某个思索模子又拿了新高分了；这些你追我赶的 benchmark 赛车一点都不主要。反而 ，最应该阻止的 ，恰恰是被这场竞赛牵着走。
他说 ，现在的模子生长 ，我们随时可以靠一点「小更新」 ，就在榜单上领先几周或几个月。但若是把资源都砸在这些短线迭代上 ，就没有人去寻找下一代范式。而一旦有人真的找到了 ，整个领域后面十年的蹊径 ，都要沿着那条新路走。
小声哔哔几句 ，预言 OpenAI 下周要宣布的模子 ，我想就是在妄想之外 ，做了点小更新 ，然后刷新了几个榜单罢了吧 ，就这还没慌吗。
提到榜单的时间 ，他说他有自己的一套私房题 ，用来测试模子是不是真的具备了顶级数学直觉。他举了一个 42 的数学难题 ，说现在的语言模子 ，包括 o1 这种思索模子能靠近最优解 ，但历来没有完全破解它。
你想建设一个模 42 的随机数天生器。你手头有一些质数 ，是模数小于 42 的质数的随机数天生器。目的是 ，以最少的挪用次数 ，组合出这个模 42 的天生器。
除了谈到 Gemini 3 ，主持人也问了他关于 DeepSeek 的看法。
和 Gemini 3 一样 ，Mark 认可 DeepSeek 的开源模子曾让他们感应压力 ，甚至嫌疑自己是不是走错了路。
但结论是坚持自己蹊径 ，不要被敌手的行动打乱节奏 ，专注自己的蹊径图。OpenAI 不会酿成一个跟风的公司 ，他们要做的 ，就是界说下一个范式。
Ilya 的 Scaling 内里尚有许多潜力 ，OpenAI 需要大规模预训练
近期关于 Scaling 失效的讨论纷纷扬扬 ，Ilya 先是在播客采访内里说 ，Scaling 的时代已经竣事了 ，后面又在社交媒体上澄清 ，Scaling 会一连带来一些刷新 ，并不是障碍不前。
所谓的 Scaling Law ，就是按经典老故事走向 ，这几年建了重大的算力基建 ，模子每 10 倍算力 ，本该有一波显着跃迁。但从 GPT-4 到 GPT-5 ，外界并没有看到预期中那种「质变式」的提升 ，以是才会有「Scaling Law 失效了」的讨论；而 Ilya 前段时间的访谈 ，则是进一步放大了这种看法。
Mark Chen 对这个看法 ，给出了坚决的批驳 ，「我们完全差别意」。他透露 ，已往两年 OpenAI 在推理上投入了巨量资源 ，导致预训练这部分稍显退化。之前关于 GPT-5 遇到了预训练的问题 ，着实也是由于他们把重心放在了推理上 ，而不是 Scaling Law 已死。
事情就是分派算力资源的他 ，再次重申算力永远不会过剩 ，若是今天多 3 倍算力 ，他可以连忙用完；若是今天多 10 倍算力 ，几周内也能所有吃满。对他来说 ，算力需求是真实保存的 ，看不到任何放缓迹象。
▲ OpenAI 的盘算本钱 ，妄想到 2030 年破费约 4500 亿美元租用效劳器 ，红色为推理盘算本钱、蓝色为研发（不包括现金营业）、黄色为可盈利的盘算
他也提到 ，已往半年 ，他和 OpenAI 首席科学家 Jakub Pachocki 已经将重心重新拉回 ，要最先重塑预训练的统治力。
他明确说他们会继续做规；Ｗ ，并且已经有一批算法突破 ，专门就是为了让 Scaling 更划算 ，在相同算力下挖出更多性能 ，在更高算力下坚持数据效率。
小扎的送来的真汤 ，抵不过 OpenAI 的鸡汤
最后就是访谈里提到的八卦了 ，Meta 今年没有别的新闻 ，媒体渲染了一整个季度的「OpenAI 人才/Apple 人才/Google 人才大宗流失到 Meta」 ，Mark Chen 在播客里正面回应了这个话题 ，细节简直有点「颠」。
他说小扎真的很拼 ，为了挖人 ，小扎不但手写邮件 ，还亲自去送鸡汤。人才战打到最后 ，居然演酿成「谁煮的汤更好喝」的 Meta 游戏。
▲ Meta 花大价钱挖人组建的超等智能实验室名单
不过 ，在他的直接下属中 ，Meta 曾试图挖角一半的人 ，效果所有选择继续留下来。为什么不走？不是由于钱 ，由于Meta 给的钱显然更多 ，而是由于信仰。
Mark 说 ，纵然是那些跳槽去 Meta 的人 ，也没有一小我私家敢说「Meta 会比 OpenAI 先做出 AGI」。留在 OpenAI 的人 ，是由于他们真的相信这里才是 AGI 的降生地。
他也提到自己从华尔街和玩扑克的履历内里学到 ，真正要守住的是焦点人才 ，而不是每一小我私家。在搞清晰 ，必需留下的是哪类人后 ，再把资源和关注度 ，所有压在这部分人身上。
他说他最强烈的情绪 ，着实就是想「；ぱ芯康谋灸堋。在 Barrett（OpenAI 研究副总裁）去职那阵子 ，他甚至直接睡在办公室睡了一个月 ，只为把研究团队稳住。
▲ Barret 现在和 Mira（OpenAI 前 CTO） 都在 Thinking Machines
那么 OpenAI 所信仰的 AGI 又是什么 ，主持人问他 ，Andrej Karpathy 在最近的一个播客内里说 ，AGI 或许还要 10 年 ，你是怎么想的。
Mark 先是奚落了一番 X 现在「惊」的种种文案 ，一下子是「AI 完了」、一下子又是「AI 又可以了」。他以为 ，每小我私家关于 AGI 的明确都差别 ，即便在 OpenAI 内部 ，也很难有一个一致的界说。但他相信的是 ，OpenAI 在 AGI 蹊径上设置的目的。
一年内： 改变研究的性子。现在的研究员是自己在写代码、跑实验。 一年后 ，研究员的主要事情是治理 AI 实习生。AI 应该能作为高效的助手 ，肩负大部分详细事情。2.5 年内： 实现端到端的研究自动化。这意味着：人类只认真提出 Idea（顶层设计） ，AI 认真实现代码、Debug、跑数据、剖析效果 ，形成闭环。
从 Copilot 到 Scientist ，Mark 强调 ，OpenAI for Science 的目的不是自己拿诺贝尔奖 ，而是建设一套工具 ，让现在的科学家能一键加速 ，哪怕这需要重构整个科学评价系统 ，由于未来可能很难分清是人照旧 AI 做的发明。
2 年半的时间很快 ，但这关于现在看来 ，是以周为单位迭代的 AI 行业来说 ，又是一场漫长的马拉松。
▲ 展望市场给出的 ，到 2025 年底前最好的 AI 模子会来自哪个公司 ，Google 排在第一名
无论是扎克伯格那锅真金白银的鸡汤 ，照旧 OpenAI 想要界说未来的理想主义鸡汤 ，这场硅谷的「煮汤大戏」还远未竣事。Mark Chen 播客里体现出来的从容 ，或许能消除一部分外界的焦虑 ，但用户照旧会用脚投票 ，好的模子自己会语言。
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