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硅谷商战变厨艺大赛?小扎曾亲手煮汤挖人 ,OpenAI 说不慌都是演的

2025-12-10 11:01:53
泉源:

猫眼影戏

作者:

王茹军

手机审查

  猫眼影戏记者 华民 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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责编:陈岗

审核:郭剑英

责编:闫遂凌

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