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本文来自微信公众号：划要点KeyPoints开云kaiyun体育，编译：林易，原文标题：《硅谷风投教父谈AI行业近况：智能需求无尽开云kaiyun体育，基建和应用爆发才刚刚运转》，头图来自：视觉中国

近日，OpenAI官网放出了其首席财务官Sarah Friar与听说投资东说念主、Khosla Ventures首创东说念主Vinod Khosla的深度对话。

针对AI泡沫担忧，Vinod明确表示，用股价波动来臆想泡沫是虚假的，实在的臆想顺序应当是底层的本色使用量：在互联网时间是流量，在AI时间则是API调用量。咫尺的API调用量完全看不到任何泡沫的迹象，近况并非需求不及，而是供给受限。

Sarah Friar佐证了这一不雅点，她初度详实线路了OpenAI夙昔三年的增长数据：

2023年：算力范围约200兆瓦，ARR约20亿好意思元。

2024年：算力范围增长至600兆瓦，ARR增长至60亿好意思元。

2025年：算力范围闭塞2吉瓦（即2000兆瓦），ARR卓越200亿好意思元。

数据败露，OpenAI的算力参加与买卖请问之间呈现出近乎好意思满线性的相干，这种高度耦合的增长弧线标明，AI产业仍处于典型的供给侧拘谨阶段。咫尺需求上限仅受制于算力的可用性。若是今天有更多的算力，OpenAI就能推出更多的产物，磨真金不怕火更多的模子。

天然算力参加与请问在弧线上是对应的，但时分上存在错配。Sarah坦言，为了确保2028年至2030年的算力供应，OpenAI必须在当下就作念出大都的基建决策。

对于2026年的AI发展趋势，Vinod预判：Agent将成为完全的中枢主题，多智能体系统（Multi-agent systems）有望展现出实在可见的产业影响力。

在企业端，Agent将运转深入复杂的业务流，具备零丁运行ERP等中枢系统的材干，已毕对账、应计用度核算及契约追踪等长链条任务的自动化闭环。

在糜费端，Agent也将从单一的聊天机器东说念主进化为具备跨应用扩充材干的超等助手。以旅步履例，智能体不仅能提供提议，更能概括考量饮食偏好、及时航班时刻和个东说念主日程等多重变量，平直为用户磋商并落实一次完整的行程。

这种深度浸透在医疗领域已成践诺。每周有2.3亿东说念主向ChatGPT参谋健康问题，高达66%的好意思国医师表示在日常办事中使用ChatGPT。这标记着AI正加快从一种新奇的时间尝鲜，窜改为专科领域的必需分娩力。

站在更永恒的时分维度，Vinod对翌日15年的科技趋势作念出了两项斗胆预测：

第一，机器东说念主在15年内的产业范围将卓越汽车工业。咫尺汽车行业主要关注如何将机器东说念主用于分娩线，但翌日的通用东说念主形机器东说念主商场将是一个远超汽车的纷乱经济体。

第二，咱们将面对相等通缩的经济环境。跟着劳动成本和专科常识成本趋近于零，翌日十年末期可能会出现大范围的通缩经济。这将激发社会对“东说念主类该作念什么”的深刻反念念，同期也可能带来更高顺序的社会基础保险。

本次对谈传递出至极明确的信号：在硅谷的中枢圈层看来，AI海浪才刚刚运转。对于企业和开发者而言，关注点不应是本钱商场的杂音，而是如何哄骗行将到来的Agent时间，去重构那些尚未被智能化触及的复杂业务经由。

以下是Sarah Friar与Vinod Khosla对话实录：

一、2026年的AI趋势是什么？

Andrew Mayne：大家好，我是Andrew Mayne，这里是OpenAI播客。今天咱们的嘉宾是OpenAI首席财务官Sarah Friar，以及Khosla Ventures的听说投资东说念主Vinod Khosla。在本次议论中，咱们将探讨AI生态系统的近况、咱们是否处于泡沫之中，以及跟着AI的发展，初创公司和投资者如何取成功利。

Andrew Mayne：2025年关注的是Agent和vibe coding。咫尺还是是2026年了，本年的主题是什么？

Vinod Khosla：我认为2025年咱们在vibe coding方面还是熟识，但在Agent方面尚未完全熟识。因此，2026年将是Agent，格外是多Agent系统（Multi-agent systems）熟识并产生实在可见影响的一年。

在企业端，咱们期许领有一个扩充完整任务的多Agent系统，举例为你运行ERP系统，每天自动进行对账、计提和契约追踪；在糜费者端，天然今天磋商旅行仍然很阻遏，但这将变成一个多Agent团结的任务，它会概括商量你的饮食偏好、餐厅预订、航班时分表以及个东说念主日程等多种身分。我认为这些从一年前运转发展的时间将在本年熟识。

此外，我对机器东说念主学和践诺寰球模子（World Models）至极喜跃。这不单是局限于机器东说念主学，还包括通用直观（General Intuition）。像诳言语模子中的挂念功能、持续学习材干以及减少“幻觉”影响，这些都是咫尺AI作念得还不够好但很快会被处分的领域，值得要点关注。

Sarah Friar：我认为Vinod想抒发的压根不雅点是，2026年是弥合“材干差距”的运转。咱们把巨大的智能交到了东说念主们手中，就像把法拉利的钥匙交给了他们，但他们才刚刚学会怎样把车开启程。

咱们需要为糜费者提供更多粗浅的形势，让他们从单纯把ChatGPT动作问答聊天机器东说念主这种使用形式中更悛改来。今天大多数东说念主只是用它发问，但咱们如何将其鼓动为实在的任务扩充者？比如为用户预订行程，或者针对医师刚给出的提议提供第二意见，亦或是匡助患有糖尿病的孩子制定菜单？中枢在于匡助用户爽直单的发问转向获取能改善生计的本色驱散。

在企业端亦然不异的逻辑。凭证咱们的首席经济学家旧年底发布的《企业AI近况》讲述，前沿企业与中位数企业之间存在巨大差距。前沿企业的AI使用量是其他公司的6倍，况兼即就是这些前沿企业，其材干也尚未被充分挖掘。

因此，咱们的要点是：对于糜费者，如何匡助他们沿着这条材干连气儿体前进，已毕实在的代理任务扩充？对于企业，如何打造更复杂、更垂直专科化的处分决策，使他们能爽直单的ChatGPT应用一起升级，直到改变业务中最中枢的部分？举例对于医疗服务提供者，可能是药物发现经由；对于病院，可能是镌汰患者从住院到重返社区的时分；对于大型零卖商，则是擢升购物篮范围、调动率和顾主恬逸度。

Vinod Khosla：我想补充一个视角。咱们不时看到东说念主们把采取弧线（Adoption Curve）和材干弧线（Capability Curve）欺侮了。我敢打赌，今天岂论是个东说念主如故企业，实在使用了AI 30%以上材干的东说念主唯独个位数比例。要让东说念主们学会哄骗AI 30%、50%以致80%的材干，这是一个长达十年的过程。

Sarah Friar：这就是我想强调的：AI是一个力量倍增器。天然今天ChatGPT每周有8亿糜费者在使用，这个数字本应达到数十亿，但关键是他们哄骗这一器具完成了些许比例的办事？这就像咱们刚把家里的电接通，东说念主们学会了开灯，却压根不知说念电力还能用来供暖、作念饭或鬈发。咫尺的可能性太多了。

Andrew Mayne：我常用的一个比方是：1990年到2000年间，电子邮件自身并莫得变得更好，移动开采领先也莫得质的飞跃，但使用量却大幅上升。问题不在于咱们需要更好的电子邮件，而在于东说念主们需要学习通盘不错用它作念的事情。

Sarah Friar：是的，移动端一直是我以为很风趣风趣的领域。当移动海浪兴起时，东说念主们领先只是把桌面网站平直搬顺利机上，体验很差，唯一的优点是能装在口袋里。但其后你富厚到有了GPS，于是不错叫Uber；有了录像头，不仅不错给一又友拍照，还不错拍张支票平直存入银行账户。

这一切功能在手机出现的那一刻其实就还是具备了，只待东说念主类的创造力去挖掘。是以你说得对，简略咱们以致不需要比今天更多的智能，就能大幅擢升驱散。天然，模子自身也会变得越来越智能。

二、医疗领域的AI

Andrew Mayne：你们提到了健康领域，这是一个高风险且至关伏击的方面。几年前咱们将ChatGPT用于粗浅应用，咫尺运转信任它处理恰当HIPAA顺序的数据。你们会把这看作是发展加快的标记吗？或者还有其他访佛的标记吗？

Vinod Khosla：健康较着是我历久认为会被透顶变革的领域之一，它将把专科常识变成一种商品化的东西。但健康领域的问题在于监管。最先，AI能作念的事情受到诸多为止。举例，即便AI在开处方方面比东说念主类更优秀，它在法律上也不成开处方。

这不单是是FDA（好意思国食物药品监督照看局）的问题，还波及到好意思国医学会（AMA）等机构在体制上对该功能的律例。因此在许多领域会遭遇既有的阻力。会诊仍然是一个受限项，因为这由FDA律例，咫尺还莫得任何AI被批准作为医疗器械。不外值得红运的是，咫尺的政府团队在飞速行为并承担适应风险方面作念得至极好，我对那里的施展感到相等恬逸。

Sarah Friar：在健康领域，咱们的数据败露每周有2.3亿东说念主向ChatGPT参谋健康有关问题。66%的好意思国医师表示他们在日常办事中使用ChatGPT。

我不错从个东说念主角度举个例子，我弟弟是英国的别称重症监护医师。他在苏格兰的阿伯丁办事，若是你因患疟疾去找他，他是很难猜想的，因为那不在他的形式识别范围内。但若是你去某地度假被蚊子咬了，回到阿伯丁发病，ChatGPT或模子能作念到的就是对他进行很好的增强。这解释了为什么有66%的医师在使用它，况兼这个数字还在增长。

这不仅让医师能掌合手最新陆续驱散、了解药物互相作用，也在某种进程上把自主权还给了糜费者。我咫尺不错提前陆续症状，与医师进行更有学识的对话，或者寻求第二意见。

举个生计中的例子，比如“我每天唯独20分钟熟识时分，我有1型糖尿病，我能作念什么？”或者当咱们带患有糖尿病的男儿出门就餐时，以前需要束缚盘考服务员，至极令东说念主憎恨。咫尺咱们不错拍摄菜单，让AI提议哪些菜最恰当她。这改变了咱们对吃饭这件事的看法，让咱们能将要点从单纯的食物调动到家庭聚餐的陪伴上。

三、按收入扩展规画资源

Andrew Mayne：答复Vinod的不雅点，我认为监管环境必须赶上来。岂论在哪种体制下，医疗用度的增长速率都卓越了每个国度的GDP增速。咱们需要AI，况兼咫尺就需要。正如你指出的，这是历史上医疗智能成本初度同比下跌。但这同期也带来了对算力的巨大需求。既然谈到算力，OpenAI在算力上的投资范围令东说念主难以遐想。OpenAI是如何笃定这种需求的？你们敬重哪些磋商来决定参加巨资？

Sarah Friar：最先，咱们致力确保算力投资与收入增长速率保持一致。咱们发现期内规画参加与期内收入之间存在极强的有关性。

举个例子：2023年咱们的算力约为200兆瓦，对应的年度不时性收入（ARR）为20亿好意思元；2024年算力达到600兆瓦，咱们以60亿好意思元的收入收尾该年；而到旧年2025年收尾时，咱们的算力达到2吉瓦，收入则卓越200亿好意思元。这败清晰增长一直在加快。

天然算力参加和收入在弧线上是对应的，但时分上存在错配。我必须在今天作念出决策，以下订单并发出建树数据中心的信号，以确保咱们在2028、2029和2030年有富有的规画资源。若是今天不行为，翌日就不会有。

咫尺，咱们感到在规画资源上完全受限。若是有更多算力，咱们不错推出更多产物、磨真金不怕火更多模子、探索更多多模态内容。这种趋势不仅限于OpenAI，旧年全球举座硬件投资增加了约2200亿好意思元，芯片预测也飞腾了约3340亿好意思元。通盘环境都在传递一个信号：AI是实在存在的。

咱们正处于范式窜改之中。咱们需要投资，赋予东说念主们完成刚才议论的通盘事项所需的智能。在OpenAI里面，咱们参加了多量时分深入陆续糜费者、企业和开发者的需求信号。

咱们最先从基础层念念考举座布局。在基础法子层，咱们念念考如何创造最大的可选性，因此咱们但愿已毕多云、多芯片架构，这为基础法子层增添了一个风趣风趣的维度。

往上是产物层，咱们也致力于使其愈增加维。夙昔咱们唯独ChatGPT，而今天，面向糜费者的ChatGPT内置了包括医疗在内的通盘模块；咱们还有面向办事的ChatGPT，以及作为新平台的Sora和一些变革性的陆续名堂。

再进一步，咱们的买卖形式生态系统也正变得日益多元化。着手为了支付ChatGPT的规画成本，咱们唯唯独种订阅形式。咫尺咱们不仅有多个价钱点的订阅服务，还面向企业推出了SaaS订价，并针对高价值场景采取了基于积分的订价形式，因为用户自得为更高价值的服务支付更多。

咱们也在考量买卖化和告白等主见。从永恒来看，我倾向于能已毕实在利益对皆的形式，比如许可形式。假定在药物发现领域，若是咱们授权时间匡助客户取得了闭塞，一朝药物畅销，咱们就能赢得相应的分红，这与客户的主见高度一致。

若是把这三层联接起来，我把它遐想成一个魔方。咱们从单一模块、单一云服务商（微软）、单一芯片、单一产物和单一买卖形式，发展到了如今这个完整的三维立方体。魔方约莫有4300亿亿种不同的情状，这让我陶醉。遐想一下动弹这个魔方：咱们不错采选一款低延伸芯片，配合编码等东说念主们期许提速5倍的应用，并为此收取高端订阅费。这就好比魔方的一面拼出了三种表情。咱们也不错再次动弹魔方，哄骗低延伸芯片和更快的图像生成时间招引更多免用度户，从而为潜在的告白平台创造更多库存。

夙昔12个月，咱们的主见就是创造越来越多的策略选项，确保持续有材干支付已毕办事，即造福东说念主类的通用东说念主工智能（AGI）所需的规画成本。

Vinod Khosla：简而言之，咫尺需求的唯一为止就是规画资源的可用性，岂论是Sora如故更平日的应用都是如斯。商量到价钱弹性，对规画资源的需务本色上是无尽的。咱们以致还没运转哄骗价钱弹性这个杠杆，只是是因为受限于规画材干而无法恬逸现存需求。因此，那些挑剔“泡沫”的东说念主完全搞错了主见。他们莫得富厚到这场变革的范围，以及API调用需求的弹性增漫空间有多大。

四、AI时间与互联网泡沫时期的区别

Andrew Mayne：作为OpenAI最早的投资者之一，你很早就押注了咱们。你曾亲历过互联网泡沫，也见证过移动创新等其他变革。我想问，你对AI的刚烈信念是否源于它触及了如斯平日的领域？

Vinod Khosla：当初投资时，咱们的臆想顺序至极粗浅：莫得任何可供参考的预测、产物蓄意或ChatGPT。唯唯独个中枢情念：若是开发出的时蜿蜒近以致超越东说念主类智能，其影响将是巨大的。这是一个基于宏不雅后果的判断，既然成功的收益如斯真切，为什么不去尝试呢？

对于泡沫这个见解很风趣风趣。东说念主们俗例把泡沫等同于股价，但这除了反应投资者之间的怯生生和贪心外，说明不了任何问题。我认为泡沫应该用API调用的次数来臆想。回来所谓的互联网泡沫，若是咱们看那时的互联网流量，即便股价剧烈波动，流量自身并莫得出现泡沫。不异，我不错保证，若是以API调用数目作为臆想AI实在用途、实用性和需求的基本磋商，你压根看不到泡沫。

我并不慈祥华尔街如何解读，这大多不足轻重，只是给媒体提供了填充版面的素材。股价或特有公司估值并不是践诺，践诺是对AI的本色需求，也就是API调用的数目。

Sarah Friar：照实如斯。回看1999年，那时东说念主们从互联网赢得的价值还至极低级，很出丑出它如何改变生计。但我认为AI带来的变化发生得至极快，况兼至极实在。

作为别称CFO，我在组织里面看到的实在情况是：咱们不错把以前那些需要不竭增加东说念主手去作念的、相等败兴的办事，实在交给系统去完成。以收入照看（Revenue Management）为例，团队以前每天都要下载前一天签署的通盘契约，阅读并查验是否存在可能导致收入阐明变更的非顺序条目。

这对财务团队至关伏击，亦然审计的要点。跟着咱们业务成倍增长，在莫得AI的寰球里，我唯一的采选就是雇佣更多东说念主去物换星移地阅读契约。这种办事既通俗又乏味，并不是东说念主们学习司帐或金融的初志，但这曾是咱们提供的初学级办事。

如今在OpenAI，咱们哄骗我方的器具，系统会在夜间提真金不怕火通盘契约并存入Databricks数据库。Agent会遍历这些数据，准确指出哪些条目不轨范及其原因，并提议如何进行收入阐明。更伏击的是，它能提供知悉，比如某个条目是否属于销售东说念主员的违法操作，这就需要我去进行带领；或者这是否表示我的业务形式正在发生窜改，某些非顺序条目其实应该顺序化。这可能是一件功德，促使我找到新形势既恬逸客户和销售的需求，又保持买卖形式的健康。而那些低级职工则不错从败兴的办事中自如出来，转向更有价值、他们更喜欢的办事领域。

对我来说，这就证明了这不是泡沫，因为价值是实在可触及的。这意味着我不错领有一个范围更小但绩效更高、士气更高、留存率更好的团队。我不错用数据证明业务变得更健康了。媒体用“泡沫”来调换公论的问题在于，他们忽略了咱们是在追随需求进行投资，咫尺以致是需求跑在前边。所谓的“泡沫”通常是指投资超前于需求并变成了缺口。

Vinod Khosla：望望分娩力数据就知说念了。那些正在采取AI的公司，格外是新一批时间导向型公司，分娩力都在权贵上升，数字令东说念主惊奇。我最喜欢的例子是一家叫Slash的小公司，年不时性收入（ARR）约1.5亿好意思元，但司帐部门唯唯独名总账主宰，因为他们采取了以AI为导向的ERP系统取代了NetSuite。他们CEO以致向我说念歉，说可能得雇第二个东说念主了。还有一个新闻是，有东说念主用一个AI销售开发代表（SDR）替代了10个传统SDR的办事，剩下的别称职工只需负责监督。

Andrew Mayne：我听到两种说法：一种是不再招聘东说念主手作念某些不成带来增长的办事；另一种是咫尺不错把招聘限额用在能为公司创造更多增长的东说念主才上。这就是许多科技公司发展如斯飞速的原因。

Vinod Khosla：正所谓“翌日已来，只是散播不均”。我看到单点上巨大的分娩力、遵守和敏捷性擢升，但全球唯独极小比例的东说念主采取了这些时间。跟着时分推移，这些案例会传播开来，时间采取率将呈指数级增长。是以，需求完全不是问题。

Sarah Friar：Vinod说得完全正确。麦肯锡的陆续败露，处于前四分位的公司分娩力擢升了约27%到33%，这曲直常特地念念的增长。这不单是意味着减少职工，而是必须把东说念主员调动到更侧重增长的岗亭上。

我最近遭遇一位大型参谋公司的负责东说念主，她把咫尺的组织形式称为“东说念主加Agents（people plus agents）”，采取一比五的比例，即别称职工对应五个Agents。但在前端，他们本色上又运转重新招聘膨胀，因为客户咫尺需要更多匡助来部署AI。是以办事并莫得隐没，而是回到了东说念主们实在想作念的创造性办事，而不是单纯融会海量信息。咫尺，咱们终于不错让机器和Agents来处理信息融会了。

五、ChatGPT中的告白

Andrew Mayne：回到糜费者端，你提到了告白。咱们的不雅点是，通过告白不错增加收益，从而提供更多服务和AI材干，匡助支付规画成本，让用户从免费层级中赢得更多价值。但这引出了信任问题。用户挂念ChatGPT如何处理信息，一朝引入告白，东说念主们就会挂念这会如何影响产物和组织。

Sarah Friar：最先，咫尺的践诺是咱们95%的用户在免费使用平台。咱们的办事是造福全东说念主类的AGI，而不单是是造福付用度户，因此提供平日的获取阶梯至关伏击。对于告白，第一，咱们必须确保每个东说念主都显著，你永远会赢得模子能提供的最好谜底，而不是付费推广的谜底。其他平台在这方面还是倒退，用户分不清是支持畅达如故最好驱散，而咱们的北极星原则是模子历久给出最好谜底。

第二，告白不错带来实用价值。举例，若是我搜索周末去圣地亚哥的短途旅行，Airbnb的告白可能会至极灵验。在这种情况下，用户以致可能但愿在ChatGPT环境中与告白主进行深度对话，但前提是必须明晰这是告白场景。咱们需要创新，让告白看起来是平台固有的一部分，而不是老旧的横幅告白。

第三，必须保留一个无告白的层级，赐与用户采选和律例权。咱们至极正式数据秘密，比如在推出Health功能时，咱们明确表示数据是休止保存的，不会用于磨真金不怕火。信任对OpenAI来说就是一切，即便波及告白，咱们也会信守这些原则。

Andrew Mayne：在糜费者方面，翌日会不会变成一个用户订阅多种不同AI服务的寰球？

Vinod Khosla：我认为用户会使用各类模子，大多数东说念主会有不啻一个订阅。媒体行业就是很好的例子，大多数东说念主领有多个媒体订阅，这是糜费者步履的一个很好参照。不同的东说念主会采选不同选项，包括由告白支持的免费选项。即使是团结项服务，你也不错采选付费或免费。商场将呈现平日的各类性。

六、糜费者会不啻订阅一项AI服务吗？

Sarah Friar：那你如何看待退换平台的成本？我很喜欢ChatGPT的挂念功能，它越来越灵验，因为它能铭记几周以致几个月前咱们议论的内容。我咫尺每天醒来使用的Pulse功能（咫尺尚未平日推广）至极惊艳。当你把它引诱到日期时，它不仅会推送我感有趣有趣的AI数据中心内容，还会教导我今天要在日期上和Vinod碰面。记着这些细节至极有匡助。

但这波及到多平台使用（multi-homing）的问题。若是我在多个所在同期使用AI，我就无法享受到协调挂念的平允。这跟同期订阅《华尔街日报》、《经济学东说念主》和《纽约时报》不同，去别处阅读不会让我受损。但在AI领域，分散使用会导致挂念断层。

Vinod Khosla：是的，“挂念”照实是一个伏击问题。翌日可能是每个开采有一个模子的挂念，或者是多个模子各自领有挂念。即便在OpenAI的模子上，也会有多个服务提供者提供不同的衡量采选。这就是多平台使用的见解。较着，OpenAI不会占据100%的商场。

Sarah Friar：这是一个风趣风趣的买卖形式。东说念主们很难交融这少许，因为它不像Netflix那样受限于用户有限的时分。我把它看作是基础法子，更像电力。

若是你问我一天用些许电？我不知说念。我今天走进一个房间，电扇在吹，嗅觉很恬逸，灯也亮着，但我并莫得富厚到电的存在。就像我把手机整晚充电，第二天就能用一整天一样。

咫尺的近况是，咱们更多是在主动调用ChatGPT，去叫醒它，而不是让智能天然地内置于布景中。我认为这将是翌日几年最大的变化。回非常看，你会以为咱们咫尺作念的事情像玩物一样。翌日，智能将无处不在，环绕在咱们周围。

我不认为东说念主们的时分是有限的，是以我不会纠结于此。我生计中险些每一件事都需要智能，即使是行走，我也但愿大脑中有智能在运作。若是咱们能增强这种智能，驱散将令东说念主战抖。这就像你第一次发现手机上有手电筒和相机时的嗅觉，过后看了然于目，但那时却是创新性的。

每次使用ChatGPT，哪怕是发现一个小小的用例，我都会被动荡。比如昨天早上，我很想读《经济学东说念主》的一篇社论，但我没时分阅读，因为我要赶着上楼准备。于是我拍了相片，让ChatGPT读给我听。它作念到了，体验太棒了。咱们才刚刚起步，而多模态将是最大的变革。手机教会了咱们用拇指交流，而新寰球的新硬件将匡助咱们交融：咱们不错听、说、看、写。咱们将以一种至极接近东说念主类本能的形势完成这些事情。

Vinod Khosla：让我换个角度补充少许。回看互联网泡沫时期，互联网所作念的是极地面扩展了你讲和信息的渠说念，岂论是媒体、YouTube视频如故TikTok。信息量爆炸到了东说念主类无法完全哄骗的进程。我把AI看作是在你每天有限的澄澈时分里的补充，它能筛选信息，让你哄骗它的每一小时都成为最高效的一小时。智能会将寰球缩减为对你个东说念主最有关的事物。我可能和Sarah有一套不同的优先级，智能会区分为咱们总结对各自最有关的内容。

七、AI时间企业端如何取成功利？

Andrew Mayne：咱们要谈谈企业端的问题。OpenAI在糜费者端很有上风，但在企业端，OpenAI将如何竞争并取胜？

Sarah Friar：我认为咱们还是在企业端胜出了。90%的企业要么表示正在使用OpenAI，要么蓄意在翌日12个月内使用。微软也在使用咱们的时间，这是另一个伏击身分。

本色上，糜费者业务是推动企业业务发展的巨大飞轮。正如早年东说念主们第一次把iPhone带到办事步地，尽管企业领先不屈，但最终无法抵御糜费者偏好的潮水。当我在生计中俗例了某种器具，我会期许办事中的器具至少要一样好，以致更好。这就是推动咱们企业业务增长的原因，使咱们成为最快达到100万家付费企业的平台，这一过程约莫只用了一年半。

但这只是冰山一角。下一步是深入垂直领域，用客户的话语与他们交流。企业销售的艺术在于：不是倾销产物，而是先了解问题。咱们要问CEO：董事会强制你作念什么？你的客户想要什么而你无法提供？然后咱们将智能应用到这些问题上。

咱们不错从轻度垂直化发展到深度垂直化。举例在能源公司，哄骗强化学习模子实在交融特定的油井或地震数据，以判气绝田的回收量。此外，咱们正在鼓动一些变革性的陆续名堂，本色上是摄取公司某部分的业务，匡助他们以更智谋、更快速的形势重构业务经由，从而推动关键磋商。

这是一个旅程。大多数企业从全面部署ChatGPT运转，这只是起步。许多企业还是运转哄骗AI进行编码。我和一些CEO交流时，他们会说：“我60%的分娩代码咫尺是由Agent构建的。”而在12个月前，他们以致不知说念分娩代码是什么。

在Agent方面，一切才刚刚运转。咫尺唯独约14%的好意思国企业在使用某种代理式处分决策。正如我提到的财务部门的案例，契机是巨大的。

Andrew Mayne：若是我是创业公司，看到OpenAI作念的一切，我会问：还有我的空间吗？

Vinod Khosla：模子会不竭进化，材干越来越强，但我折服在模子之上还有巨大的构建空间。莫得哪家公司能包揽一切。全球非常十亿东说念主在办事，AI能辅助他们。OpenAI不可能在每个领域都作念到专科化。

对于创业公司，严慎的作念法是明确基础模子（岂论是OpenAI如故其他家）的发展主见和材干领域，然后专注于更风趣风趣的领域，在基础模子之上增加某种专门化。单靠智能并不是处分决策的全部，处分决策周围还有许多配套要素。模子越坚强，依附于其上的契机就越多。

Sarah Friar：我不时念念考那些团聚了多量独特数据的用例。寰球上95%的信息本色上都在公司或大学的防火墙背面。那些还是建树了业务并汇总了这些数据的公司，领有独特的上风。除了数据，他们还照看着复杂的办事流。

以采购系统为例，系统自身并不复杂，但它擅长交融授权录用等逻辑。它知说念董事会批准的审批限额，知说念卓越某金额必须由我批准，低于某金额可由副总裁批准；它还能看望HR系统阐明职工职级。这种联接了合规与治理的复杂经由，能让公司运转得更快。这就是我对创业公司感有趣有趣的领域：你在那儿能获取具有复杂办事流的独特数据？这才是护城河，咱们但愿能与这类公司合作。通用模子无法独自完成通盘这些办事。

Vinod Khosla：我完全答允。契机至极多。我见过不少初创公司专注于数据权限照看，即谁不错看望哪些信息。也有许多公司专注于为企业定制模子，以顺应其历史数据和优先级。

Sarah Friar：对于Agent，尤其是代理的身份认证方面，当Agent之间运转交互时，会产生新的风险和权限设定问题，以致繁衍出“代理式买卖”（Agentic Commerce）。这种行将到来的复杂性是巨大的。是以，咫尺作念初创公司可能从未像咫尺这样风趣风趣或充满招引力。

Andrew Mayne：当你与一家公司交谈时，什么会让你感到喜跃？

Vinod Khosla：最难的老是找到优秀的东说念主才。但我认为历久空匮的是主动权（Initiative），即东说念主们让事情发生的材干。归根结底如故东说念主的问题。传统的身分，如熟悉某个领域或领有该领域的教授，咫尺已不那么伏击了，更伏击的是主动性。

八、机器东说念主与翌日愿景

Andrew Mayne：咱们还没谈到机器东说念主、践诺寰球模子这些领域。您曾谈到过2050年的愿景，咫尺模子发展这样快，您怎样看机器东说念主的发展主见？

Vinod Khosla：我在两年前的TED演讲中说过，机器东说念主行业（岂论是双足如故其他类型）在15年内的范围会比今天的汽车行业还要大。汽车行业还是是地球上最大的行业之一，而机器东说念主行业将由智能驱动，范围会更纷乱。咫尺很少有汽车公司以这种广阔的视角看待寰球，他们只想着如安在安设线上使用机器东说念主。这对初创公司来说是巨大的契机。

Sarah Friar：是的，咱们恐怕会低估这其中的后劲。以家庭机器东说念主为例，天然咫尺还莫得实在的闭塞，主要受限于复杂性问题。在AI领域待得越久，我越对东说念主类在物理寰球中移动和作念事的材干感到敬畏。

大家可能会为机器东说念主能叠一稔感到喜跃，这天然很好。但咱们容易堕入一种不雅念，以为机器东说念主必须像东说念主类一样作念通盘事。本色上，闭塞点可能在于更理性的层面，比如陪伴。跟着东说念主口老龄化，孤苦孤身一人是最大的流行病之一。对于茕居老东说念主，有东说念主能以直不雅、多情面味的形势与他交流是最肃穆的。咱们看到越来越多的东说念主使用ChatGPT进行这种对话。

翌日的闭塞可能不需要机器东说念主会作念咖啡或洗碗，而是一些更粗浅的功能，但这能带来巨大的价值。这恰是Vinod所说的“爬行、学走、奔走”的过程，其概括价值可能比汽车行业卓越好几倍。

Andrew Mayne：风趣风趣的是，咱们咫尺正处于不错用机器东说念主替代某些劳动的阶段。当你不错极低成土产货赢得劳能源和制造材干时，寰球将发生剧变。举例，当开发一流辅助生计法子的成本大幅下跌，将会带来真切影响。这实在意味着什么？

Vinod Khosla：我个东说念主的不雅点是，可能鄙人个十年末，咱们会看到一个大范围的“通缩型经济”。因为劳能源将接近免费，专科常识快要乎免费，大多数功能的成本将趋近于零。天然具体购买力与商品分娩如何互动还难以精确判断，但我瞻望通缩进程将远超东说念主们预期。

这波及到社会层面的顺应问题。东说念主们将如何营生？我不时被问到这个问题。我认为政府能够保险的最低生计顺序将会比咫尺高得多，况兼无需通过赚取收入来已毕。我无法遐想咫尺的低级医疗服务若是好上十倍，而成本只需每月一好意思元是怎样作念到的，但这将成为践诺：免费的低级医疗、免费的老师险些不需要成本。险些每个东说念主都会有AI辅导，每个孩子都有私东说念主导师，这还是在发生了。

是以，将会有一系列服务变成免费的。天然也有辣手的问题，比如住房。对于好意思国收入后50%的东说念主口来说，住房和食物占了他们收入的40%以上。但我照实认为，通过机器东说念主时间和更好的方法，这些问题最终都能得到处分。

本文来自微信公众号：划要点KeyPoints，编译：林易