Brett Adcock@adcock_brettAI 评分2222

Brett Adcock 提出人形机器人成熟需经历四个阶段：先造出优秀的人形硬件，再让硬件运行全身 AI-first 架构，这两章无法靠资本堆砌，需要硬件、控制、AI 与系统集成的深度工程。第三章是智能规模化，瓶颈在数据与算力，他认为人形机器人最终所需的数据和算力将远超 LLM。最后一章是制造规模化与经济整合，这两章可被资本加速，需要数百亿乃至上千亿美元投入。

Sam Altman 回应住宅遭燃烧瓶袭击：谈 OpenAI 的信念、错误与 AGI

Sam Altman 公开家人照片，回应其住宅昨夜 3:45 遭燃烧瓶袭击一事，称燃烧瓶弹开、无人受伤。他表示此前一篇煽动性文章让他低估了文字与叙事的威力，并借此重申对 OpenAI 的信念：AI 需求几乎无上限、必须民主化、权力不能过度集中。他还回顾在 OpenAI 第一个十年的成绩与错误，称与 Elon 的诉讼临近，并坦言自己并非骄傲于回避冲突。

Sam Altman：OpenAI 要建每周产出一吉瓦算力的 AI 基础设施工厂

Sam Altman 提出 OpenAI 的愿景：打造一座每周能产出 1 吉瓦新增 AI 基础设施的工厂，以支撑模型推理与训练算力需求。他称这一目标需数年才能实现，并要在芯片、电力、建筑到机器人等各层创新，还计划未来几个月公布合作方、今年晚些时候公布融资方式。

Sam Altman 撰文致敬 OpenAI 首席科学家 Jakub Pachocki 与 Szymon Sidor

Sam Altman 发文致敬 OpenAI 首席科学家 Jakub Pachocki 与 Szymon Sidor，称没有他们就没有今天的 OpenAI。两人曾顶着"RL 无法扩展"的普遍看法把 RL 扩展为基线并促成 Dota 成果，搭建了支撑多项科学发现的基础设施，主导 GPT-4 预训练，并与 Ilya、Lukasz 共同推动推理突破的早期构想。

Sam Altman：温和的奇点

Sam Altman 在博文中称人类已越过事件视界，接近造出数字超级智能，GPT-4 和 o3 背后的科学洞见是最难的部分且已过去。他预测 2025 年出现能完成真实认知工作的智能体，2026 年出现能产生新洞见的系统，2027 年可能出现能在现实世界执行任务的机器人。他还提到一次 ChatGPT 查询平均耗电约 0.34 瓦时、耗水约 0.000085 加仑。

Sam Altman 提出关于 AI 经济学的三点观察

OpenAI CEO Sam Altman 撰文提出关于 AI 经济学的三点观察：模型智能大致等于训练与运行资源投入的对数，使用某一智能水平的成本约每 12 个月下降 10 倍，线性提升的智能带来的社会经济价值呈超指数增长。

Sam Altman 回顾 OpenAI 九年：从 ChatGPT 到复杂推理模型

Sam Altman 发文回顾 OpenAI 近九年历程，称 ChatGPT 于 2022 年 11 月 30 日发布后开启前所未有的增长曲线，周活跃用户从约 1 亿增至超 3 亿。他表示公司已进入可做复杂推理的新模型范式，并反思一年前自己被突然解雇一事是治理上的重大失败。

Sam Altman 谈如何生成创业想法

Sam Altman 在博文中指出，好创始人往往点子极多，YC 曾实验资助"没有想法"的优秀创始人，结果该批次公司全部失败。他建议置身于对未来有感觉、乐观且点子密度高的人群中，远离贬低你野心的人，并关注当下正在发生的重大结构性变化。他还提出用"如果成功会不会很大"以及"能否说清为何多数人认为是坏点子"来检验想法。

Sam Altman：为什么“难创业”反而更容易成功

Sam Altman 在博文中提出，做“难创业”往往比“容易创业”更容易成功：难创业需要更多资金、时间、协调或技术开发，但一旦做成价值巨大。他以当年超 1000 家照片分享创业公司获融资、而核聚变创业公司不足十家为例，指出容易的创业好起步却难成功。难创业能形成吸引人才的顺风，因为优秀人才更愿投身有意义的事业。