硅谷商戰(zhàn)變廚藝大賽？小扎親手煮湯挖人，OpenAI 說(shuō)不慌都是演的

鷸蚌相爭(zhēng)，漁翁得利。有時(shí)候還挺希望我們用戶就是那個(gè)漁翁，模型廠商打得越厲害，我們就有機(jī)會(huì)越快用到更好的模型。

2022 年 12 月 22 號(hào)，在 ChatGPT 發(fā)布三周后，為了應(yīng)對(duì) OpenAI 的威脅，Google 成了第一個(gè)發(fā)布「紅色警報(bào)」的科技巨頭。

昨天，在 Gemini 3 發(fā)布兩周后，因?yàn)?Gemini 3 模型出現(xiàn)了大幅增長(zhǎng)，。

看到消息的時(shí)候，我就覺(jué)得 OpenAI 是不是有點(diǎn)過(guò)度反應(yīng)了，很快就看到了一些評(píng)論說(shuō)「驕兵必?cái)　?、還有「勝敗乃兵家常事」。

但轉(zhuǎn)念一想，所謂的「紅色警報(bào)」也許就是給投資人看的，畢竟 OpenAI 如果真的做不到第一，那個(gè) 2030 才能盈利的時(shí)間，只會(huì)拉得更長(zhǎng)。

Gemini 的 App 下載量快要追上 ChatGPT

根據(jù)最新透露的消息，OpenAI 在下周即將推出一款新的推理模型，內(nèi)部評(píng)估表現(xiàn)要比 Gemini 3 更好。此外，他們還計(jì)劃通過(guò)一個(gè)代號(hào)為「Garlic」的模型，來(lái)進(jìn)行反擊。

但更現(xiàn)實(shí)的情況，是 OpenAI 必然會(huì)發(fā)布比 Gemini 3 更好的模型，而 Google 也還有 Gemini 4、Gemini 5。

其實(shí)，回看過(guò)去這一年來(lái)硅谷的新聞，完全算得上是一出跌宕起伏的抓馬大戲。年初被 DeepSeek R1 的橫空出世而感到壓力；年中則是小扎開(kāi)啟的瘋狂「搶人模式」，天價(jià)薪酬刷新著所有人對(duì) AI 人才的認(rèn)知；到了年尾，又再次卷回到了樸素的模型比拼賽場(chǎng)。

在 OpenAI 研究主管 Mark Chen 的最新播客采訪中，硅谷的戰(zhàn)爭(zhēng)更是進(jìn)化到了魔幻的程度，他說(shuō)小扎為了挖走 OpenAI 的核心大腦，甚至開(kāi)始做湯，真的能喝的湯，然后親自把湯送到研究員的家門口。

除了這些八卦，他也談到了 OpenAI 對(duì)于 Gemini 3 的看法、Scaling 是否已經(jīng)過(guò)時(shí)、還有 DeepSeek R1 對(duì)他們的影響、以及公司內(nèi)部的算力分配、實(shí)現(xiàn) AGI 的時(shí)間表等。

Mark Chen 的背景非常有意思，數(shù)學(xué)競(jìng)賽出身，MIT 畢業(yè)，去華爾街做過(guò)高頻交易（HFT），2018 年加入 OpenAI，跟著 Ilya 一起做研究。和奧特曼更偏向于商人屬性的特點(diǎn)不同，這些經(jīng)歷，讓他身上也有一股非常明顯的特質(zhì)，極度厭惡失敗，且極度信奉數(shù)學(xué)。

他坦言自己現(xiàn)在，完全沒(méi)有社交生活，過(guò)去兩周每天都工作到凌晨 1-2 點(diǎn)。

我們整理了這場(chǎng)長(zhǎng)達(dá)一個(gè)半小時(shí)的采訪，總結(jié)了下面這些亮點(diǎn)，或許能更好的看清硅谷這一年來(lái)的各種「戰(zhàn)爭(zhēng)」、以及 OpenAI 會(huì)做些什么努力，來(lái)繼續(xù)保持自己在 AI 時(shí)代的第一。

完整播客采訪視頻鏈接：

https://youtu.be/ZeyHBM2Y5_4

關(guān)于 Gemini 3，我們真的「不慌」

OpenAI 真的怕 Google 嗎？Mark 的評(píng)價(jià)很客觀但也很犀利。他肯定了 Gemini 3 是個(gè)好模型，Google 終于找對(duì)路子了。

但是他說(shuō)看細(xì)節(jié)，比如 SWE-bench（這也是 Gemini 3 刷榜那張圖片里，唯一一個(gè)沒(méi)有拿到第一的基準(zhǔn)測(cè)試）數(shù)據(jù)，Google 在數(shù)據(jù)效率上依然沒(méi)有解決根本問(wèn)題。

Gemini 3.0 Pro 在 SWE-Bench 上的表現(xiàn)，比 GPT-5.1 還差了 0.1%

而他自己則是非常自信的表示，OpenAI 內(nèi)部已經(jīng)有了針對(duì)性的應(yīng)對(duì)模型，而且他們有信心在數(shù)據(jù)效率上做得更好。

Mark 甚至說(shuō)，奧特曼前幾天發(fā)那個(gè)說(shuō)大家都要感到壓力的備忘錄，去嚇唬大家，其實(shí)更多的是為了注入緊迫感，他說(shuō)這是管理層的慣用手段，備忘錄的目的在于管理層激勵(lì)團(tuán)隊(duì)，而不是真的感到慌了。

我覺(jué)得Sam的工作之一就是要注入緊迫感和速度感。這是他的責(zé)任，也是我的責(zé)任。 作為管理者，我們的部分工作就是不斷給組織注入緊迫性。

此前 The Information 報(bào)道，奧特曼在 Gemini 3 推出時(shí)，在公司內(nèi)部發(fā)備忘錄，提到會(huì)給 OpenAI 帶來(lái)困難

他們目前最大的問(wèn)題，還是算力分配。作為 OpenAI 的研究主管，他的一項(xiàng)工作就是決定如何將算力分配到公司內(nèi)部不同的項(xiàng)目。

他和 Jakub Pachocki（OpenAI 首席科學(xué)家）一起，負(fù)責(zé)制定 OpenAI 的研究方向，同時(shí)決定每個(gè)項(xiàng)目能拿到多少算力。為了這件事，他們每隔 1–2 個(gè)月，都會(huì)做一次盤點(diǎn)。

他們把 OpenAI 所有在做的項(xiàng)目，放進(jìn)一張巨大的表格里，大概有 300 個(gè)；然后努力把每一個(gè)項(xiàng)目都看懂，給它們排優(yōu)先級(jí)；再根據(jù)這個(gè)優(yōu)先級(jí)表去分配 GPU。

英偉達(dá)和 OpenAI 的百萬(wàn) GPU 合作

他也提到，真正要用掉大部分的 GPU 的，甚至并不是訓(xùn)練那個(gè)最重要發(fā)布的模型，而是他們內(nèi)部在探索下一代 AI 范式的各種實(shí)驗(yàn)。

所以，在他的眼里，Gemini 3 發(fā)布了、某家開(kāi)源模型刷榜了、某個(gè)思考模型又拿了新高分了；這些你追我趕的 benchmark 賽車一點(diǎn)都不重要。反而，最應(yīng)該避免的，恰恰是被這場(chǎng)競(jìng)賽牽著走。

他說(shuō)，現(xiàn)在的模型發(fā)展，我們隨時(shí)可以靠一點(diǎn)「小更新」，就在榜單上領(lǐng)先幾周或幾個(gè)月。但如果把資源都砸在這些短線迭代上，就沒(méi)有人去尋找下一代范式。

而一旦有人真的找到了，整個(gè)領(lǐng)域后面十年的路線，都要沿著那條新路走。

小聲嗶嗶幾句，預(yù)言 OpenAI 下周要發(fā)布的模型，我想就是在計(jì)劃之外，做了點(diǎn)小更新，然后刷新了幾個(gè)榜單而已吧，就這還沒(méi)慌嗎。

提到榜單的時(shí)候，他說(shuō)他有自己的一套私房題，用來(lái)測(cè)試模型是不是真的具備了頂級(jí)數(shù)學(xué)直覺(jué)。他舉了一個(gè) 42 的數(shù)學(xué)難題，說(shuō)目前的語(yǔ)言模型，包括 o1 這種思考模型能接近最優(yōu)解，但從來(lái)沒(méi)有完全破解它。

你想創(chuàng)建一個(gè)模 42 的隨機(jī)數(shù)生成器。你手頭有一些質(zhì)數(shù)，是模數(shù)小于 42 的質(zhì)數(shù)的隨機(jī)數(shù)生成器。目標(biāo)是，以最少的調(diào)用次數(shù)，組合出這個(gè)模 42 的生成器。

除了談到 Gemini 3，主持人也問(wèn)了他對(duì)于 DeepSeek 的看法。

和 Gemini 3 一樣，Mark 承認(rèn) DeepSeek 的開(kāi)源模型曾讓他們感到壓力，甚至懷疑自己是不是走錯(cuò)了路。

但結(jié)論是堅(jiān)持自己路線，不要被對(duì)手的動(dòng)作打亂節(jié)奏，專注自己的路線圖。OpenAI 不會(huì)變成一個(gè)跟風(fēng)的公司，他們要做的，就是定義下一個(gè)范式。

Ilya 的 Scaling 里面還有很多潛力，OpenAI 需要大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練

近期關(guān)于 Scaling 失效的討論紛紛揚(yáng)揚(yáng)，Ilya 先是在播客采訪里面說(shuō)，Scaling 的時(shí)代已經(jīng)結(jié)束了，后面又在社交媒體上澄清，Scaling 會(huì)持續(xù)帶來(lái)一些改進(jìn)，并不是停滯不前。

所謂的 Scaling Law，就是按經(jīng)典老故事走向，這幾年建了巨大的算力基建，模型每 10 倍算力，本該有一波明顯躍遷。

但從 GPT-4 到 GPT-5，外界并沒(méi)有看到預(yù)期中那種「質(zhì)變式」的提升，所以才會(huì)有「Scaling Law 失效了」的討論；

Mark Chen 對(duì)這個(gè)觀點(diǎn)，給出了堅(jiān)決的反駁，「我們完全不同意」。他透露，過(guò)去兩年 OpenAI 在推理上投入了巨量資源，導(dǎo)致預(yù)訓(xùn)練這部分稍顯退化。之前關(guān)于 GPT-5 遇到了預(yù)訓(xùn)練的問(wèn)題，其實(shí)也是因?yàn)樗麄儼阎匦姆旁诹送评砩?/strong>，而不是 Scaling Law 已死。

工作就是分配算力資源的他，再次重申算力永遠(yuǎn)不會(huì)過(guò)剩，如果今天多 3 倍算力，他可以立刻用完；如果今天多 10 倍算力，幾周內(nèi)也能全部吃滿。對(duì)他來(lái)說(shuō)，算力需求是真實(shí)存在的，看不到任何放緩跡象。

OpenAI 的計(jì)算成本，計(jì)劃到 2030 年花費(fèi)約 4500 億美元租用服務(wù)器，紅色為推理計(jì)算成本、藍(lán)色為研發(fā)（不包含現(xiàn)金業(yè)務(wù)）、黃色為可盈利的計(jì)算

他也提到，過(guò)去半年，他和OpenAI 首席科學(xué)家 Jakub Pachocki 已經(jīng)將重心重新拉回，要開(kāi)始重塑預(yù)訓(xùn)練的統(tǒng)治力。

他明確說(shuō)他們會(huì)繼續(xù)做規(guī)模化模型，而且已經(jīng)有一批算法突破，專門就是為了讓 Scaling 更劃算，在相同算力下挖出更多性能，在更高算力下保持?jǐn)?shù)據(jù)效率。

小扎的送來(lái)的真湯，抵不過(guò) OpenAI 的雞湯

最后就是訪談里提到的八卦了，Meta 今年沒(méi)有別的新聞，媒體渲染了一整個(gè)季度的「OpenAI 人才/Apple 人才/Google 人才大量流失到 Meta」，Mark Chen 在播客里正面回應(yīng)了這個(gè)話題，細(xì)節(jié)簡(jiǎn)直有點(diǎn)「顛」。

他說(shuō)小扎真的很拼，為了挖人，小扎不僅手寫郵件，還親自去送雞湯。人才戰(zhàn)打到最后，居然演變成「誰(shuí)煮的湯更好喝」的 Meta 游戲。

Meta 花大價(jià)錢挖人組建的超級(jí)智能實(shí)驗(yàn)室名單

不過(guò)，在他的直接下屬中，Meta 曾試圖挖角一半的人，結(jié)果全部選擇繼續(xù)留下來(lái)。為什么不走？不是因?yàn)殄X，因?yàn)镸eta 給的錢顯然更多，而是因?yàn)樾叛?/strong>。

Mark 說(shuō)，即使是那些跳槽去 Meta 的人，也沒(méi)有一個(gè)人敢說(shuō)「Meta 會(huì)比 OpenAI 先做出 AGI」。留在 OpenAI 的人，是因?yàn)樗麄冋娴南嘈胚@里才是 AGI 的誕生地。

他也提到自己從華爾街和玩撲克的經(jīng)歷里面學(xué)到，真正要守住的是核心人才，而不是每一個(gè)人。在搞清楚，必須留下的是哪類人后，再把資源和關(guān)注度，全部壓在這部分人身上。

他說(shuō)他最強(qiáng)烈的情緒，其實(shí)就是想「保護(hù)研究的本能」。在 Barrett（OpenAI 研究副總裁）離職那陣子，他甚至直接睡在辦公室睡了一個(gè)月，只為把研究團(tuán)隊(duì)穩(wěn)住。

Barret 目前和 Mira（OpenAI 前 CTO） 都在 Thinking Machines

那么 OpenAI 所信奉的 AGI 又是什么，主持人問(wèn)他，Andrej Karpathy 在最近的一個(gè)播客里面說(shuō)，AGI 大概還要 10 年，你是怎么想的。

Mark 先是調(diào)侃了一番 X 現(xiàn)在「驚」的各種文案，一下子是「AI 完了」、一下子又是「AI 又可以了」。他覺(jué)得，每個(gè)人對(duì)于 AGI 的理解都不同，即便在 OpenAI 內(nèi)部，也很難有一個(gè)一致的定義。但他相信的是，OpenAI 在 AGI 道路上設(shè)置的目標(biāo)。

一年內(nèi)： 改變研究的性質(zhì)。現(xiàn)在的研究員是自己在寫代碼、跑實(shí)驗(yàn)。 一年后，研究員的主要工作是管理 AI 實(shí)習(xí)生。AI 應(yīng)該能作為高效的助手，承擔(dān)大部分具體工作。

2.5 年內(nèi)： 實(shí)現(xiàn)端到端的研究自動(dòng)化。這意味著：人類只負(fù)責(zé)提出 Idea（頂層設(shè)計(jì)），AI 負(fù)責(zé)實(shí)現(xiàn)代碼、Debug、跑數(shù)據(jù)、分析結(jié)果，形成閉環(huán)。

從 Copilot 到 Scientist，Mark 強(qiáng)調(diào)，OpenAI for Science 的目標(biāo)不是自己拿諾貝爾獎(jiǎng)，而是建立一套工具，讓現(xiàn)在的科學(xué)家能一鍵加速，哪怕這需要重構(gòu)整個(gè)科學(xué)評(píng)價(jià)體系，因?yàn)槲磥?lái)可能很難分清是人還是 AI 做的發(fā)現(xiàn)。

2 年半的時(shí)間很快，但這對(duì)于現(xiàn)在看來(lái)，是以周為單位迭代的 AI 行業(yè)來(lái)說(shuō)，又是一場(chǎng)漫長(zhǎng)的馬拉松。

預(yù)測(cè)市場(chǎng)給出的，到 2025 年底前最好的 AI 模型會(huì)來(lái)自哪個(gè)公司，Google 排在第一名

無(wú)論是扎克伯格那鍋真金白銀的雞湯，還是 OpenAI 想要定義未來(lái)的理想主義雞湯，這場(chǎng)硅谷的「煮湯大戲」還遠(yuǎn)未結(jié)束。Mark Chen 播客里表現(xiàn)出來(lái)的從容，或許能消除一部分外界的焦慮，但用戶還是會(huì)用腳投票，好的模型自己會(huì)說(shuō)話。

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