OpenAI 聯合創始人聲稱 $110 億仍無法滿足需求，預訓練轉向成本聯合優化

根據 1M AI News 的監測，OpenAI 共同創辦人 Greg Brockman 在一次採訪中回顧了他預期在 2025 年 12 月前，AI 程式能力將出現的躍升。他使用了自己多年來一直保留的一個測試提示來衡量進展：要求 AI 建立一個網站，而在他學習程式時，完成這個網站需要他花上數個月。整個 2025 年期間，這項任務需要多次提示以及大約四小時才能完成；到 12 月時，它就能夠透過單次提示以高品質完成。他表示，新模型讓 AI 能夠把『能完成約 20% 的任務』提升到『約 80%』，這種轉變迫使每個人都必須『圍繞 AI 重新調整工作流程』。在談到這 1,100 億美元資金的配置時，Brockman 將算力比喻為『雇用銷售人員』：只要產品擁有可擴展的銷售渠道，雇用更多銷售人員就能帶來更多營收。算力不是成本中心，而是營收中心。他回憶了在 ChatGPT 發布前夕，與團隊之間的一段對話：『他們問：『我們應該買多少算力？』我說：『全部。』他們回覆：『不，不，不，認真說，我們該買多少？』我說：『不管我們怎麼做，都無法跟上需求。』這個判斷直到今天仍然成立，而算力採購需要在提前 18 到 24 個月就鎖定好。至於如何利用這些算力，Brockman 透露 OpenAI 不再只是追求最大規模的預訓練，而是改為共同最佳化預訓練能力與推論成本：『你不一定要把它做得越大越好，因為你還需要考量大量下游的推論使用案例；你真正想要的是智慧乘以成本的最優解。』然而，他堅決反對『預訓練不再重要』這種說法，認為基礎模型越聰明，後續強化學習與推論階段的效率就越高，而且『仍然存在』對 Nvidia GPU 的『絕對需求』，以支撐大規模的集中式訓練。