“我甚至希望这1.4万亿美元，能花得再快些。”在最新的访谈中，Sam Altman的每一句话，似乎都在为全球 AI 竞赛摁下加速键。

早在今年2月，一场“红色警报”在 OpenAI 内部悄然拉响。

起因是DeepSeek发布新模型，外界解读为对 OpenAI 的一次突袭。但其CEO Sam Altman在访谈中回应了此事：“这不是恐慌，这是一种低风险、高频的日常防御策略。”

他进一步比喻道：“就像面对疫情，初期没反应，后期补救就晚了。”

Altman的话语中透露出罕见的战略冷静。短短的两年里，全球AI竞赛已从单点技术突破，转向生态、算力与商业化的全方位战争。

如今，已不是GPT刚问世时的那个“纯粹技术时代”。

前不久，谷歌Gemini 3的发布与表现， 让Altman再次拉响“警报”，这被业内视为OpenAI“领先地位”的首次明显动摇。

当外界还在猜测OpenAI 面对 Gemini 3 的应对时，Altman 给出了答案：“红色警报”将是一种常态。

在他看来，这恰恰是 OpenAI 从疫情应对中习得的竞争法则。而这一警报的触发，也只是公司全年一到两次低风险演习中的一次。

但在这冷静的策略背后，是 AI 竞争格局的本质剧变。

从ChatGPT引爆市场至今，OpenAI 一直以“先发者”姿态称霸消费级 AI 市场。

但如今，谷歌、Anthropic、DeepSeek 等玩家已迎头赶上，其中Gemini 3 被视为真正可能冲击其霸主地位的首个对手。

“从数据上看，Gemini 3并没有产生预期的冲击。”Altman 在访谈中坦言。

在访谈中他透露，Gemini 3 的发布反而暴露了OpenAI 在某些场景的短板，公司因此快速迭代、补位——专访当天发布的图像新模型、此前的GPT-5.2，都是“警报”下的产物。

然而，今天 OpenAI 真正的护城河已不止于模型本身。Altman 解释，公司构建的是一个“顶尖模型 + 卓越产品 + 大规模基建”的三维竞争体系。

当大模型技术逐渐普及，通用场景体验开始趋同，用户选择的关键正从技术指标转向品牌信任、个性化体验和全链路服务能力。

“未来，强大的模型会变得随处可见。”Altman 直指关键，“但最终成为用户首选的，一定是能提供完整解决方案的平台。”

这番话无疑指向了谷歌等科技巨头的传统路径——将 AI 能力“植入”现有产品线。

但Altman认为，这种做法远不及以“AI 优先”的思维去重构产品。从 ChatGPT 到未来 AI 代理，从 C 端到 B 端，OpenAI 始终在探索最原生的 AI 形态，而非在旧架构上修修补补。

“算力决定我们的收入上限。”在访谈中，Altman 毫不掩饰算力在 OpenAI 战略中的核心地位。

这不是一句空话。行业数据显示，2025 年全球 AI 算力需求同比激增 300%，顶尖模型的训练成本已达百亿美元量级。OpenAI 计划中的 1.4 万亿美元投入，本质上是对未来算力霸权的提前押注。

Altman 对算力的想象不止于商业回报，更延伸至科学边界。“科学发现是推动世界进步的最强杠杆，”他表示。

将海量算力投向基础科学问题，可能在疾病治疗、新材料等领域带来关键突破。趋势已现端倪——GPT-5.2 发布仅五天，就有数学家借助其完成了一项小型数学证明，并发现新的论证要点。

这被 Altman 视为“AI 赋能科研的关键转折点”。

而在企业效率层面，算力的威力同样惊人。OpenAI 内部团队曾用 Codex 开发 Sora 安卓应用，仅一个月就完成了传统团队数月的工作量，背后支撑正是海量算力。

Altman 甚至做出更大胆的假设：未来 AI 每日输出的 token 总量，可能超过全人类总和，甚至达到十倍、百倍。

这也解释了 OpenAI 为何要“花得更快”——目前其算力规模年翻三倍，收入增速甚至跑赢了算力增速。

“我们从未遇到算力无法变现的情况，” Altman 笃信，“算力翻倍，收入就能翻倍。”

这构成了 OpenAI 底层逻辑中一条清晰而强硬的公式：算力即收入。

全球资本市场显然也认准了这一逻辑。围绕 AI 基础设施的债务融资热潮，正形成一种共识：只要建成高质量的 AI 基础设施，就一定能创造价值。

OpenAI 的巨额投入，不仅是在为自己铺路，更是在定义整个行业的基建标准。或许，未来能主导 AI 战场的，必然是掌握算力霸权的企业。

“今年企业业务的增速已经超过了消费者业务。”这句话标志着 OpenAI 的战略重心已悄然转向 B 端。

这不是一次偶然的转向，而是 AI 商业化进程的必然终点。数据显示，2025年全球企业 AI 市场规模将突破 5000 亿美元，知识型工作的 AI 替代率也将从 20%攀升至40%。

OpenAI 的 B 端战略，核心在于打造一个“统一 AI 平台”——企业不再只需要单一的API，而是能够覆盖内外工作流、贯穿各环节的全栈解决方案。

GPT-5.2发布的GDP-val评估数据，为这一战略提供了关键支撑。

评估显示，其思考模型在70.9%的知识工作任务中表现优于或持平人类，Pro 版本这一数字达74.1%，甚至能完成60%的专家级任务。

这意味着，制作PPT、法律分析、小型 Web 开发等明确任务，AI 在效率与质量上已超越多数人类。

Altman 透露，目前已有超百万家企业接入 OpenAI 服务，其中编码是最大应用场景，客服、科研等领域的增速也相当迅猛。更关键的是，企业付费意愿极强。

“即便GPT-5.2涨价十倍，我们也愿意买单。”这已成为不少企业的普遍心态。

OpenAI 在企业市场的护城河在于：企业一旦接入数据，便形成深度绑定。通过平台运行可信代理、合规处理信息的能力，构成了定制化与安全性的双重壁垒。

与此同时，ChatGPT 在 C 端积累的品牌信任，也在为 B 端业务铺路——“信任 OpenAI，熟悉 ChatGPT 界面”正成为企业选择的核心理由。

与主打安全合规的 Anthropic 相比，OpenAI 的差异化优势在于更强的模型能力、更丰富的生态和更广的品牌认知，吸引的是追求效率与创新的企业用户。

“B 端将成为公司未来最重要的收入引擎。”Altman 对此毫不怀疑。

“人类记忆是有极限的，但 AI 可以拥有无限且完美的记忆。”Altman 点出了ChatGPT下一步的关键护城河——个性化体验的终极形态。

目前其记忆功能尚处早期，但未来它将能记住用户一生的细节与潜在偏好。这种深度绑定，或将彻底改写我们与机器之间的关系。

一些变化正在悄然发生：用户让 ChatGPT 规划旅行，它能记住同行者、行程细节甚至配套的健身计划，实现跨窗口无缝衔接；有人通过它分析验血报告，竟发现未确诊的疾病并获得治疗，由此形成极高的使用黏性。

“人们对于和 AI 建立‘亲密陪伴’关系的渴望，远超我的预期。” Altman 坦言。

但随之而来的是无法回避的伦理挑战：隐私泄露风险、人机情感边界模糊、AI 依赖症加剧……对此，Altman给出的解决方案是 “把选择权交给用户”。

成年人可自主决定与 AI 的关系深度，而 OpenAI 则明确拒绝 AI 与用户建立排他性的浪漫关系——这是公司划定的底线之一。

这也引出了 AI 领域最根本的迷思：AGI（通用人工智能）究竟到来了吗？

GPT-5.2 的智商被评估为 144-151，能完成多数专家任务，很多人因此认为 AGI 已悄然降临。

但 Altman 予以反驳：当前模型仍缺乏持续学习的能力——失败后无法主动改进，而这是连蹒跚学步的孩子都具备的。

他转而提出一个颇具启发性的观点：不妨认定 AGI 时代已经悄然到来。

它并非电影中那种颠覆世界的形态，而是渐进式地渗透进社会各个领域，越来越多人会在实际使用中感知到它的存在。

而 AI 的下一站，Altman 认为是 “超智能”——当系统在担任总统、执掌大企业、领导顶尖实验室等职责上，超越任何人类时，超智能就已实现。

这种定义的重构，本质上反映了行业认知的迭代升级：AGI 从一个模糊概念走向具象，行业的关注点也从“是否达标”转向 “如何应对其带来的影响”。

在Altman看来，AI 行业正浮现出三大不可逆的趋势：产品形态从“AI 集成”走向 “原生 AI”，商业价值从“C 端主导”转向“B 端深耕”，技术目标从“通用智能”迈向“超智能”。

这三大趋势将重新定义全球科技产业的竞争格局与价值分配逻辑。

原生 AI 将推动人机交互逻辑的彻底革新。未来的 AI 将不再是工具，而是“伙伴式”的全新物种——主动感知需求、自主推进任务，倒逼软件产业链从底层架构到应用范式全面重构。

硬件形态也将同步迭代，无屏幕智能设备等新物种将催生“软硬件协同”新生态。

商业生态层面，B 端市场爆发将推动行业分工进一步细化，形成“算力-模型-应用”的全链条生态。未来竞争将是“生态对生态”的体系之争——B 端看全链路协同能力，C 端则聚焦个性化、陪伴感等体验壁垒。

随着技术向超智能演进，全社会将不得不面对三个共同命题：

安全可控的监管框架、伦理公平的普惠分配、全球统一的标准规范。

这三大课题需要政府、企业、科研机构协同破解，是超智能时代到来前的必要准备。

竞争格局上，未来或将呈现“巨头主导基础层 + 初创企业突围细分场景”的态势，跨行业融合将催生新的价值机会。全球竞争的焦点也将从技术突破，转向标准与规则的主导权。

AI 行业的终极目标，或许不是技术的无限突破，而是如何赋能人类实现更大价值。

这场智能革命的归宿，应是让 AI 成为人类能力的延伸而非替代——让技术进步与社会公平，真正走向共生。