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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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编辑:王家菁、段圣祺
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