ChatGPT發布三年以來，世界被改變了什么？

三年前的這一天，Sam Altman 在推特上發了一條相當低調的帖子，宣布了這款聊天機器人的上線。他當時寫道：“語言界面將會很重要……這是一個早期的演示，還有很多局限性——這非常像是一個研究預覽版。”

（來源：X）

那時我們還不知道，這個對話框將成為隨后三年里，人類社會最大的變量。

今天是 2025 年 12 月 1 日。距離那個日子，整整過去了三年。

這三年里，我們經歷過“AI 將毀滅人類”的恐慌，也經歷過“所有行業都將被重塑”的狂熱。站在這個時間節點回頭看，世界并沒有像科幻電影那樣被天網統治，但也沒有像樂觀主義者預言的那樣瞬間進入烏托邦。

世界變了。變得更微妙，更高效，但也更令人困惑。

一個意外的開始

回頭來看，ChatGPT 的誕生本身就充滿了偶然性。

在 2023 年 3 月的采訪中，OpenAI 的團隊向《麻省理工科技評論》表示，在發布 ChatGPT 之前，內部對這款產品最初并沒有太大信心。Greg Brockman 當時坦言，公司內部沒人覺得它“真的有用”。

團隊原本計劃專注于更垂直的領域應用，但在那些嘗試未能成功后，才決定把這個基于 GPT-3.5 微調的聊天機器人作為“研究預覽版”推向公眾，部分原因是為了收集人類反饋數據。

圖丨早期的 ChatGPT 界面（來源：OpenAI）

Jan Leike 后來回憶說，產品的病毒式傳播讓團隊“不知所措”。John Schulman 則表示，他在發布后的幾天里不停刷推特，看著 ChatGPT 的截圖鋪天蓋地涌現，卻不太理解為什么一個“還有很多缺陷”的模型會引發如此大的關注。

一個并非為了改變世界而發布的產品，最終卻改變了世界。

擴展定律的現實檢驗

ChatGPT 發布之初，圍繞它的討論充斥著各種宏大的預言。有人擔憂白領工作將被全面取代，也有人認為 2025 年就是通用人工智能（AGI）到來的元年。Elon Musk 曾預測，到 2025 年底“我們將擁有比任何單個人類都聰明的 AI”。

現在是 2025 年末。AGI 并沒有到來。

那個被許多人奉為圭臬的“擴展定律”（Scaling Law）——認為只要堆砌更多算力和數據，智能就會持續涌現——在如今遭遇了明顯的現實阻力。Gary Marcus 在他的三周年反思文章中指出，那些關于“生產力提升 10 倍”的承諾大多落空了。

一些研究確實顯示了約 30% 的效率提升，但遠沒有出現質的飛躍。《經濟學人》的一篇報道更是直言，企業對生成式 AI 的采用看起來“出人意料地疲軟”。

更重要的是，這三年里，科技界撞上了一堵物理世界的墻。

在 ChatGPT 剛發布時，我們以為限制 AI 發展的是算法；后來，我們以為是高質量數據的枯竭；到了 2025 年，全世界終于不得不承認，阻擋在 AGI 面前的最終 BOSS 其實是電。

過去三年，全球數據中心對電力的消耗急劇攀升。隨著模型參數規模不斷擴大，能源問題從技術成本演變成了一個根本性的約束條件。于是我們注意到，如今硅谷巨頭們最熱衷的投資標的，不再只是芯片公司，還包括核電站和聚變能源初創企業。

這種物理層面的約束也在一定程度上重塑了行業的技術路線。2025 年，“端側模型”（On-device AI）受到越來越多的重視。不是所有問題都需要云端的大模型來回答，這個樸素的道理正在被重新認真對待。

手機廠商和芯片廠商正在努力讓設備本身變得更聰明，以便在本地處理更多任務，而不必每次都消耗昂貴的云端算力。

商業層面的現實也變得沒那么狂熱。

還記得 2023 年、2024 年那種近乎瘋狂的“掘金熱”嗎？每家公司都要在財報里提幾句 AI，每個 CEO 都在談論“AI 優先”戰略。到了 2025 年底，這股熱潮正在退去。

盡管 ChatGPT 擁有 8 億月活，但企業端的真實采用率講述了一個不同的故事。根據美聯儲和普查局的數據，真正在工作中每天使用生成式 AI 的人，比例停留在 12% 左右，一年來幾乎沒有增長。麥肯錫的最新研究顯示，三分之二的企業仍處于“試點”階段，真正能從 AI 中獲得超過 5% 收益的公司屈指可數。

（來源：McKinsey）

于是在最近這段時間里，關于“AI 泡沫”的爭論不絕于耳。

資本市場是最敏感的晴雨表。就在上個月，一路高歌猛進的英偉達股價下跌了 16%，Oracle 也重挫約 26%。市場開始意識到，那種“指數級增長”的敘事可能存在問題。算力的投入確實是指數級的，但收益正在面臨邊際遞減。

OpenAI 自身也面臨著壓力。曾經的先行者正在失去它的護城河。Google 的 Gemini 3 在多項基準測試中已經反超 GPT-5，開源模型 DeepSeek 和 Qwen 系列讓“構建自己的大模型”變得越來越便宜。Sam Altman 曾暗示的“贏家通吃”局面并沒有出現，相反，大語言模型正在迅速商品化。

這意味著什么？對于普通用戶來說，AI 工具變得更加便宜和易得；但對于試圖靠賣模型盈利的公司來說，未來可能是一場更艱難的戰斗。

真正改變的是什么

如果說能源的限制在后臺，那么前臺最顯性的改變，發生在我們每個人的指尖。

回想一下，你上一次面對一個完全空白的 Word 文檔或代碼編輯器，痛苦地從第一個字開始構思，是什么時候的事了？

在 2025 年的今天，“從零開始”已經成為了一種奢侈，甚至在某些高壓行業被視為低效。無論是撰寫公文、編寫代碼模塊，還是設計一張海報，AI 已經接管了“從 0 到 60 分”的過程。

幾乎所有主流創作軟件都內置了某種形式的 AI 輔助功能。我們實際上已經從內容的創作者，集體轉型為了編輯者、審核員以及架構師。

這確實帶來了效率的提升。但隨之而來的一個副作用是：平庸內容的急劇膨脹，或者說是“AI 廢料（AI Slop）”的泛濫。

現在的互聯網，信息的密度極高，但營養密度卻在降低。打開社交媒體或搜索引擎，我們被大量語法完美、結構工整但內容空洞的合成文本包圍。這些內容沒有邏輯硬傷，但也毫無靈魂。

我們被迫練就一種新的閱讀能力，需要去在海量的車轱轆話中，通過感知那種微妙的“體溫”和瑕疵，來辨別哪些是人類真實的思考。

內容生成領域的變化，也在職場上引發了一些微妙的問題。

在 2023 年，人們擔心的是 AI 會直接搶走工作；到了 2025 年，更值得關注的可能是另一個問題：AI 正在改變職業成長的路徑。

過去，初級程序員通過寫簡單的模塊積累經驗，初級文案通過大量練習磨練語感。這些工作現在很大程度上可以由 AI 完成。從企業效率的角度看，這是好事；但從人才培養的角度看，問題變得復雜了：當入門級工作被 AI 承包，下一代的資深人才該如何成長？如果不經歷那些基礎的訓練，專業直覺和經驗從何而來？

與此同時，就業市場出現了一個看似矛盾的趨勢：通用技能的價值在下降，而獨特的“人味”卻變得更加稀缺。

AI 拉低了很多技術門檻，但同時也提高了品味和判斷力的相對價值。那些擁有獨特審美、強共情能力，或在某個細分領域有深入見解的人，反而在這個環境中找到了新的競爭優勢。因為 AI 可以生成大量標準化的內容，但在創造真正打動人的東西方面仍然有明顯局限。

三年后的位置

ChatGPT 三歲了。它沒有成為神，它只是成了互聯網的水電煤。它昂貴、甚至偶爾斷電，但我們確實已經離不開它了。這或許不是我們夢想的未來，但這確實是我們擁有的現在。

如果用人類的年齡來類比，三歲的孩子剛開始有了自我意識，開始跌跌撞撞地探索世界，但也充滿了不可控的情緒和混亂。

ChatGPT 及其背后的生成式 AI 產業，正處于這樣一個尷尬而關鍵的“成長期”。

它不再是那個初出茅廬、僅憑幾句俏皮話就能贏得滿堂彩的神童了。它現在背負著數千億美元的期望，面臨著甚至比它更聰明的競爭對手（如 Gemini 3），還要應對日益嚴苛的版權、隱私和倫理審查。

世界被改變了嗎？是的。

只是不是以科幻電影中那種戲劇性的方式，而是以一種更漸進、更日常的方式。我們學會了在工作中借助 AI 提高效率，也學會了在它不可靠時保持警惕。我們不再期待 AI 會像預言中那樣突然取代一切，也不再那么擔心它會瞬間顛覆社會。它現在更像是工具箱里的一件工具，和 Photoshop、Excel 放在一起。

這或許不是 Sam Altman 最初夢想的 AGI 烏托邦，也不是 Gary Marcus 警告的末日崩盤。但這可能恰恰是技術成熟的標志，當奇跡變成日常，當狂熱變成習慣，真正的改變，才剛剛開始。

三歲快樂，ChatGPT。歡迎來到充滿挑戰的真實世界。

參考資料：

1.https://www.technologyreview.com/2023/03/03/1069311/inside-story-oral-history-how-chatgpt-built-openai/

2.https://garymarcus.substack.com/p/three-years-on-chatgpt-still-isnt

3.https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai#/