OpenAI 联合创始人声称 $110 亿仍无法满足需求，预训练转向成本联合优化

据1M AI News的监测报道，OpenAI联合创始人格雷格·布罗克曼（Greg Brockman）在一次采访中回顾了他预计到2025年12月时，AI编程能力将迎来的一大跃升。他使用了自己多年之前就保存下来的一个测试提示，用来衡量进展：让AI构建一个网站——在他学习编程时，这个任务花了他数月才能完成。整个2025年，这项任务需要多次提示，并耗时约四小时；到12月时，它就可以通过一次提示完成，且质量很高。他表示，新模型使AI能够从“完成大约20%任务”的水平，跃升到“约80%”的水平，这种变化迫使所有人“围绕AI重新组织工作流程”。至于这1100亿美元资金的分配，布罗克曼将算力比作“招聘销售人员”：只要产品拥有可扩展的销售渠道，招聘更多销售人员就能带来更多收入。算力不是成本中心，而是收入中心。他回忆了ChatGPT发布前夕与团队的一次对话：“他们问：‘我们应该买多少算力？’我说：‘买全部。’他们说：‘不不不，认真点，我们该买多少？’我说：‘无论我们怎么做，都无法跟上需求。’这一判断至今仍然成立，而算力采购需要提前18到24个月锁定。关于如何利用这些算力，布罗克曼透露，OpenAI不再只是单独追求最大的预训练规模，而是协同优化预训练能力与推理成本：“你不一定非要把它做得越大越好，因为你还需要考虑大量下游推理的使用场景；你真正想要的是‘智能乘以成本’的最优解。”不过，他坚决反对“预训练不再重要”的观点；他认为，基础模型越聪明，后续强化学习和推理阶段的效率就越高，而且仍然存在对Nvidia GPUs的“绝对需求”，以支撑在2025年12月推出的Nvidia GPUs的规模化集中训练。