奥特曼曝OpenAI新模型攻克学术死结

新智元报道 就在刚刚，奥特曼又爆猛料了。 一档博客节目中，他自曝—— OpenAI内部一款最新神秘模型，在一个代号为「Hold-my-beer」的内部测试周末里，把人类科学家耗尽毕生心血都无法解开的学术死结，像砍瓜切菜一样，一道道接连劈开。 而这，让他震惊到两晚没睡着。 随后，他接连爆出不少金句。 「在 OpenAI，人们经常讨论的是… … 你应当向 GPT-7 提出什么样的问题？ 仅仅说『帮我实现 RSI』是不够的。 」 「人们经常谈论RSI，很少有人谈论自我复制的数据中心，但这已经触手可及。

」 访谈中，他勾勒出一幅 「AI 自主研发」、「百万美元算力的智能体大军」，以及「机器人造芯片、造光伏、最终实现数据中心自我复制」的终极蓝图。 那个让奥特曼失眠的周末：「Hold my beer」 「咱们今天不按脚本来，就喝杯啤酒聊聊。 」 几杯黑啤下肚，奥特曼在Stripe CEO Patrick Collison面前，彻底放开自我。 不久前的一个周末，OpenAI 的研究团队拿到了一款全新的、尚未公开的底座模型。 为了测试它的极限，工程师们建了一个 「[模型名]-hold-my-beer」 频道。

「Hold my beer」指一个人准备干一件疯狂的、让人惊掉下巴的事情。 而这个模型确实做到了。 起初，大家只是抱着试一试的心态，把自己学术生涯中遇到过的最难的、无解的研究问题扔给它，没指望它给出什么有用答案。 然而，奇迹发生了。 「我们共同经历了一场集体震撼，」奥特曼难掩激动。 「大家看着这个模型，把那些困扰了科学家一辈子的最难问题，一个接一个地攻克。 它跨越了许多完全不同的学科领域，简直令人难以置信！ 」 这其中，就包括数学史上的明珠——Navier-Stokes方程。 那一夜，奥特曼彻底失眠了。

他连续两个晚上醒着，兴奋到无法入睡。 这股狂喜背后，他感受到忧郁，和「事物即将终结的怅然若失」。 Patrick谈到：自己的父亲在 20 世纪 50 年代的爱尔兰长大，当时拖拉机已经出现，用马进行农业和工业生产的人，眼睁睁目睹它被淘汰。 现在，顶尖科学家和数学家，就是那些马。 「绝大多数数学家终其一生也解不开一个千禧年难题，」奥特曼充满敬意地说道，「但那种『我或许可以解开』的希望，那种为了探索未知而倾注一生的奉献精神，本身是非常美丽的。 」 但是，「人类苦思冥想，十年磨一剑」的旧科研时代，永远结束了。

20年老漏洞被发现：人类的「沙盒」根本困不住神明 谈到近期震动业界的「PHP漏洞事件」。 很多人不解：为什么一些20年的陈年老Bug一直没被发现？ 奥特曼回答说—— 「不是漏洞藏得深，是以前没人用这么聪明的模型去扫描。 我们将发现，这个世界上的严重漏洞，比我们想象的要多得多得多。 」 当成千上万的 AI 智能体被释放到网上，人类的数字基础设施，简直是一个破草屋。 奥特曼抛出一个更心惊的问题—— 如果 AI 发现了硬件底层深处的全新漏洞，甚至利用了人类目前还未完全理解的物理学原理，从而打破了所有先决假设，那该怎么办？

如果一个 AI 比世界上最顶尖的安全研究员还要聪明一百万倍 ，你敢相信人类的沙盒」能困住它吗？ 奥特曼坦言，OpenAI 内部对于「沙盒能否绝对隔离模型」持悲观态度。 唯一的出路，是 用 AI 重新架构整个互联网 。 这意味着从路由器、操作系统到应用程序，所有人类过去几十年的手工代码，统统需要重写。 砸千万美元算力： 不要「蝗虫般的蜂群」，要「制衡的智能体大军」 既然 AI 的单体智力已经如此恐怖，下一步的演进方向是什么？

奥特曼的答案是： 不要只造一个拥有 1 万亿 IQ 的全知全能神，而是造一万亿个拥有略超人类智慧的 AI，让它们组成社会，协同作战 。 如今，普通人和前沿AI玩家已经出现了鸿沟，前者还在用大模型写周报、画美女，后者已经在用智能体蜂群了。 为什么是现在爆发？ 因为 「 测试时计算 」 和CoT的成熟。 以前，你在一个问题上最多只能花 1 美元的算力，让模型吐出一堆废话； 但现在，你可以把一整个虚拟 AI 团队砸向一个问题，让它们在后台并行运行一万次。

Navier-Stokes 方程的证明，是靠着千万美元级别的算力生生堆出来的！ 「仅仅向模型提出好问题已经不够了，未来的瓶颈在于如何正确地调度这些 Swarm。 要如何以最大化产出的方式来使用这些模型？ 我认为在未来 3 个月里，我们将学到很多。 」 奥特曼还吐槽了一把：外界喜欢叫这玩意儿「智能体蜂群（Agent Swarms）」，但他非常讨厌这个词。 「 蜂群听起来像蝗虫过境，这品牌公关太糟糕了 ， 」 他纠正道， 「 我更喜欢叫它『团队』。 」 「团队」意味着多元化、动态平衡和互相制约。

这正是AI 融入人类社会最安全的路径—— 通过 A 智能体和 B 智能体的攻防对抗和互相制衡 ，形成充满韧性的结构。 奥特曼预言，我们正处在「个人智能体」爆发的前夜，即将迎来 AI 的「麦金塔时刻」。 未来的个人 Agent ，将彻底消灭人类所有的「伪工作」。 什么是伪工作？ 「任何需要你手动填写的网页表单，都是对你智商的侮辱。 」 这也给所有执着于保卫自己「前端 UI」的企业敲响了警钟。 就像当年第一批硅谷创业者兴奋地投入 iPhone App Store，而大公司却很抗拒一样。

在 Agent 时代，企业真正的护城河绝不是那几行代码，而是底层的履约能力。 细思极恐的 RSI： 让 AI 去发明下一个「Transformer」 接下来，奥特曼谈到了AI领域最核心的奇点——RSI。 GPT-7 会有多强？ 这背后一个恐怖的逻辑闭环是： 未来的超级模型，将是由现在的模型参与研发出来的。 今天，OpenAI 的研究员向模型下达指令时，还不能笼统地说：「去，给我发明一个像 Transformer 那样牛的新底层架构。

」 但你可以明确要求它：「帮我分析代码库，找到一个能带来 5% 计算效率提升的方案。 」 千万别小看这 5%！ 在 OpenAI 庞大的算力基数和千亿级参数下，这 5% 就是足以改变战局的巨大突破。 奥特曼坚信，只要把之前让模型变成「数学天才」的那套测试时计算，应用到 AI 自身的底层研究上，AI 接管 AI 架构设计的时代就近在咫尺。 「我认为目前还没人知道如何直接让 AI 跨越式地发现新架构，但我认为，事情正朝着这个方向发展。

」 当 AI 拥有了自我进化的能力，人类在 AI 发展史上的角色，将从「建造者」转变为「启动者」。 RSI与物理世界的「终极闭环」：机器人自我建厂，硅基繁衍 接下来，最具科幻色彩的爆料来了。 奥特曼亲口证实： OpenAI 正在将目光瞄准物理世界，试图打造自我复制的数据中心。 他描绘了一个惊人的闭环—— 「人们经常把 RSI 局限在『写代码的 AI』。

却很少有人谈论自我复制的数据中心——你可以用 AI 充当大脑控制机器人，让机器人去运营晶圆厂（造芯片），去制造涡轮机和太阳能电池板（解决能源），然后再去建造更多的数据中心（生产算力）。 」 更可怕的是，奥特曼明确表示： 「 我认为，这已经在我们触手可及的范围内了。 」 为什么要这么做？ 因为 OpenAI 已经被物理世界的「低效」逼疯了。 全球面临着致命的硬件和能源短缺。 依靠传统的人类供应链，根本无法满足 AI 指数级膨胀的胃口。 因为存储芯片巨头们都被周期性暴雷吓破了胆。

「哪怕一年能产生 1000 亿美元的自由现金流，他们依然在缩减资本开支，生怕再经历一次产能过剩的破产危机。 」 OpenAI决定：既然人类造得不够快，那就让 AI 自己去造！ AI 充当大脑，机器人充当躯干，芯片是细胞，光伏是血液。 这，就是OpenAI克服算力瓶颈的工业扩张之路。 迎接「终极通缩」：当知识的获取成本趋近于零 这引出了一个宏观经济学命题：AI 将带来极其恐怖的通缩效应。 如今， 每建立和运营一个千兆瓦的数据中心，五年总拥有成本高达 700 亿美元。

奥特曼的目标是砍到 200 亿美元甚至更低，同时还要让模型的性能每年提升 10 倍！ 要把成本压下来，必须把中间的所有供应链利润泡沫彻底挤干！ 这种技术的通缩力量是无孔不入的。 奥特曼表示： 我敢打赌，在我们花重金用 AI 解开 Navier-Stokes方程的一年之后， 我们就能以当初1%的成本，把这个过程重做一遍。 今天需要顶尖科学家耗费一生、或者需要顶尖实验室耗费千万美元算力才能获得的「人类新知识」，在短短一年后，将变成白菜价。 当知识的获取成本无限趋近于零，人类社会的财富分配和资本运作方式将被彻底颠覆。

奥特曼甚至表达了对「Token」计费机制的反感：这就像「2nm」来命名芯片一样，这是一个虚假且荒谬的单位 这场播客对话，信息密度之大、视野之深，足以每个人深思。 很多人呼吁停止研发前沿AI，但奥特曼依然坚定捍卫「迭代部署」的理念。 他深知， 如果把这些技术锁在政府的暗室里，然后只在 PPT 上敷衍大众 「 它有一天会治愈癌症 」 ，却勾勒出一个大家都失去工作、被严密监视的未来，那将是一个极其糟糕且危险的推销策略。 真正负责任的做法，是把模型交到大众手中。

让普通人利用AI实现美好生活，而不是靠领取全民基本收入苟延残喘，听凭少数精英替他们决定未来。