在过去的一个月，OpenAI连续推出12场重磅发布会：
Day 1：满血o1上线，ChatGPT Pro会员上线，o1 pro推出，AI有了类人“思考”能力。Day 2：基于o1的强化微调，人人都能训练专家模型，专业门槛直线下降。Day 3：Sora正式发布，AI开始“看懂”现实世界。Day 4：ChatGPT Canvas全员开放以及小功能更新，写文章、写代码一气呵成。Day 5：全面接入苹果生态，打造更自然的多设备跨平台操作体验。Day 6：4o的实时视频理解上线，多模态让AI看懂视频内容。Day 7：ChatGPT上线 “Projects项目”功能。Day 8：ChatGPT Search全量开放，升级AI搜索功能，挑战传统网络搜索。Day 9：满血o1 API正式开放，大幅降低API调用价格。Day 10：从最新款的iPhone到老式的翻盖机，能直接和ChatGPT打电话聊天了。Day 11：应用升级，桌面版GPT可以跨应用互联，告别繁琐的复制粘贴对话。Day 12：OpenAI o3正式发布，超级智能模型震撼登场，向AGI又迈进了一大步。每一天的发布会都是振聋发聩的技术突破与产品创新，这些前所未有的技术加速度正在深刻改变全球的商业格局、产业生态以及个体的能力边界。12月28日，混沌邀请到了硅谷知名华人AI科学家田渊栋博士，脉脉创始人兼CEO林凡，云迹科技创始人、混沌学园校友支涛，云九资本合伙人、混沌创新领教任鑫，混沌合伙人、混沌创新领教张雷等AI行业从业者、专家们一起解读了OpenAI的这12场发布会。这不仅是一场关于AI技术趋势的分享，更是一场关于个人未来发展的思考。AI带来的不仅是工具的进化，更是思维的迭代与格局的重塑。在2025即将到来之际，让我们站在技术与人性的交汇点，重新审视未来的可能性。
田渊栋博士：OpenAI o3的表现依然惊艳
前段时间，OpenAI连续开 12 天的产品发布会，内容大致包括增强的ChatGPT o1模型、Sora视频生成模型和o3模型。另外，还有一些技术上的突破，包括推理模型o1、强化微调技术、文生视频Sora、写作和编程工具Canvas、与Apple生态系统的深度整合、语音和视觉功能、ChatGPT搜索、打电话和WhatsApp聊天等功能。总体来说，前11天没有什么太多的惊喜，第12天出现的o3相对具有一定的创新能力。它的能力主要表现为解决了之前的一些技术难题，我认为有三个值得一提的亮点：1. 在ARC-AGI测试中o3的成绩远超其他模型。ARC-AGI测试就像是为人工智能准备的一个特殊"考试"。它不是考AI背诵了多少知识，而是测试AI是否真的具备"理解力"和"思考力"。对目前的AI技术而言，一般的大模型在ARC-AGI测试中的成绩大约都在25%-50%之间，而o3的最低成绩为75.7%，最高成绩为87.5%，有着巨大差距。2. o3 在全球著名的编码竞赛平台codeforces 中刷出 2727 分，达到此分数的程序员不到200人，之前2073分已相当于终极者，而o1是1891分。这意味着在竞争性代码方面，o3已经达到了世界顶尖程序员水平。3. 今年11月o3在陶哲轩等60余位全球数学家共同推出的号称业界最强数学基准的EpochAI Frontier Math中创下新纪录，准确率达到25.2%。而今天所有其他模型的准确率都低于2%。联手60多位数学家出题的陶哲轩，曾认为这项测试能够难住AI好多年。如今，这一说法被OpenAI o3推翻了。可以看到，o3在各方面的表现都让人惊艳，因此很多人判断它会影响未来世界的样态。
田渊栋博士：AI正在掀起一阵洪流
计算机普及以后，它的普遍性就像水一样。反观大模型，随着它的不断发展，也会出现同样的情况。AI出现之前，创业的模式是找很多人组建一个团队，团队里的每个人需要不断地试炼和培训才能成为一名有用之才，这一过程大约需要20年的时间。但如果AI变得非常便宜，创业者就可以以极低的成本获得稳定性和乐此不疲的劳动力。到那个时候，市场会是什么样子难以想象，但对于创业者来说，成本和风险会降低很多。AI的分析能力非常强大，因为它有一个巨大的资料库。我用过一些AI工具，我感觉它们很像小镇做题家，通过大量的训练不断地提升自身的能力，最终寻找到解题的方式。因此它的出现未必对所有人来说都是好事情，例如那些习惯用做题思维解决问题的人。因为AI的水平很大程度上可以取代一些重复性的劳动，做题思维可替代性很高。这告诉我们：不要以一种高考做题家的状态去工作和生活，要保持思维的活力和创造力。这样我们才可以尽量避免被AI淘汰。AI到来之前，我们的世界布满了山峰，每个山峰上都站着行业里最优秀的人。AI到来之后，它掀起了一阵洪流，让一些山峰上的人被冲刷，以至掉落。留下来的人，只会是最具创造性、不可替代性的人，同时也是领域里的专家。这大概会在十年内发生。
田渊栋博士：2025的活法，是让AI来加速自己
我认为在2025年，AI会更快速地发展。加速到一定程度之后，每个人都会开始使用AI，以防止自己的效率远低于其他人。如果这一猜想变成现实，人的价值感会受到影响。我的价值是什么？人类独一无二的价值是什么？这是每个人都要面对的问题。这个问题很难回答，但我们可以在行动中不断地接近问题的答案，比如我愿意通过写小说找到一些存在的价值，这是我自我定位的一个锚点。AI的出现在提醒我们，人最终要找到自己的独一无二之处，立足世界的生态位。在寻找的过程中，我们可以利用AI加速自己的发展，把AI集合起来，让它们成为自己的将领，协助你做成想做的事。
脉脉林凡：OpenAI的发展遇到了瓶颈
从这次12天发布会来看，OpenAI的发展受阻了。整个模型的核心能力没有如预期一样实现Scaling law增长，这其中的主要问题不是算力，而是数据。总体来看，现在所有的模型训练基本上耗尽了高质量的数据，哪怕通过合成数据或其他方式来逼近都无法产生足够的效应。这是为什么？首先，AI的听觉能力目前无法增强；其次，视觉数据方面有太多的噪音（比如YouTube上的视频），海量信息的杂糅，让AI去理解世界、生成内容存在比较大的限制。因此我们可以判断，OpenAI遇到了瓶颈期。有一个很简单的道理——如果核心能力足够强，其实不用讲太多的内容。正如此前的ChatGTP-4，只需要一场发布会就足以震惊世界。而这次为期12天的发布会却没有掀起之前那么大的火花。对我们创业者来说，可以根据这次OpenAI的情况来计划未来一两年的创业路径。一定要记住一件事：对于核心基座的能力，它的突破速度没有那么快。
脉脉林凡：o3大大提高了AI应用爆发的可能性
打一个比方，如果用高铁来去形容AI的能力进展的话，GPT3.5相当于每小时120公里的火车速度一下提到了每小时200公里，速度翻了将近一倍，对于很多人来讲，已经是一个很大的进步了。GPT4出来的时候，相当于每小时200公里提高到每小时350公里。那么o3呢？相当于提升到了每小时450公里。对于做研究的同学来讲，已经是很大的提升了。但是，作为一个普通消费者，一列350公里时速的高铁和一列450公里时速的高铁，对生活的影响就比较小了。为什么？从3小时的旅程变成了2小时20分钟的旅程，时长变化的体感并不强烈。在技术上，不管是九月份发布的o1，还是12月份发布的o3，其实都是在Post-Train（后训练）环节做出了比较大的突破，比如思维链的训练、强化学习方面做了很多处理。很多跟我们一样做过AI应用，尤其是To B的 AI应用的人会有一种体感，我们去做agent，去做工作流，其实是在OpenAI上面去打了一堆的业务补丁，业务的状态机控制在顶层，然后通过顶层的状态机去让AI做1、2、3、4、5、6的事情。当然，这个过程很痛苦，因为有的时候它真的很不听话，你要它这么干，它却干出了另外一件事情出来。所以，现在OpenAI做的Post-Train这件事情，相当于把你上层的逻辑内化到了模型内部，做了内置，这样就会降低后链路开发的难度和复杂度。在新的一年里，AI应用开发的难度会降低，效率和大爆发的可能性会极大提高。这件事情我觉得是需要关注和重视的。
脉脉林凡：AI的创业机会不在To B，在To C
对于中国创业者而言，To B行业的 Agent开发或 workflow的优化都不是我们的机会。美国的To B生态非常发达，很多创业者做完workflow的优化后马上就能赚到钱，但中国只适合大厂去做这件事，并且他们自己就能做，不需要找创业者。在这种情况下，To C是创业者们唯一的机会。Realtime API是一种实时语音交互API，支持文本和音频作为输入和输出，比我们原先用的TTS、ASR的效果好很多。在这个方面，Realtime API的出现会让To C行业的交互产生巨变。例如，面向儿童群体的实时语音交互应用肯定会很受欢迎。但当前还缺乏一种类似于Agent这样的框架与之协同，因为仅依靠大模型的话准确度不高，需要一个可以控制的介质。一旦控制能力与实时语音交互能力结合在一起，会为整个To c行业的创业者带来一次巨大的突破机会。
云迹科技创始人支涛：AI已超越了工具，其能力好比拥有了大理段氏的“六脉神剑”
人类为了延伸体力和脑力制造了很多工具，比如火车、电脑、电动工具。这次OpenAI的发布会也发布了一系列我们梦寐以求的工具。在我看来，这些工具超越了“工具”的定义，变成了六脉神剑。它有自主力，学习力、交互力、适应力、情感力和社会力。按照目前的发展来看，AI已经是生产关系和生产力的重要组成部分。看完发布会以后，有没有觉得AI像是一个正在现实世界不断学习的学生呢。在回答我们问题的时候，是语文；在帮我们进行推理的时候，是数学和经济学；在辅助我们工作的时候，是工程技术、生命科学和管理学。一旦它们试图创新，则会逐个攻读哲学、心理学，甚至是组织行为学。AI这种硅基生物通过不断地迭代，从开始的辅助工具，逐渐演变为人类身边的助理，如果有一天，它们变成了智能体，就会成为我们的伙伴。一旦它们开始洞察世界，找到人类还没有发现的问题时，它们则化身为一个创新者的面貌出现在我们面前。我们人类如何实现成长？对今天的我们来说，要先学习使用它们的方式，在它们的发展过程中掌握自身的领导力，最后创建一个“超级智慧的超个体意识”，与AI做到你中有我，我中有你。这其中要让他们跟我们一样，使命、愿景、价值观对齐；在社会里高度统一的法律、法规、道德形成一致。
云迹科技创始人支涛：AI在To B的应用场景需要进一步打开
重塑与AI的对话能力十分重要，因为这样才能让AI更好地为我们服务。中国企业在To C场景的推进较好，在To B的应用场景需要进一步打开。To B里，需要更多的人转换思维模式，理解并用好AI来做职业增强，解决实际问题，创造价值。这也提醒了我们企业，不仅要给To C场景提供生产力，还要在ToB场景里提供生产关系。未来，希望中国企业能够快速发展，加大To B对AI的使用率。
云九资本合伙人任鑫：OpenAI发布会与你无关
由于大家都是从业者，因此对AI格外关注，还会守着这次OpenAI发布会的直播。在这里我想给大家提供另一个视角，仅代表我个人的观点，只是给一些业外的朋友们一点建议：建议大家不要关心这件事，它不重要。首先，如果你不是专业人士，不要花太多精力预测AI的未来。我常常会跟一些CEO或者研究员聊到这个话题，最后的结论是，很多业内专业人士的观点并不一致。这告诉我们要充分相信一件事——没有人知道未来会怎样。既然没有人知道未来会怎样，我们只要明确一件事：你现在的状态如何以及你想不想蹭到AI的红利。如果你的状态足够好，你可以有选择。但如果你现在的状态欠佳，心里又跃跃欲试，这个时候其实更不需要预测，因为你没有选择，必须参与。如果想要跟上时代趋势，你只能投身其中。其次，要具体地思考问题，不要抽象地评判。OpenAI会不会被Google 打败？Deepseek与GPT-4o哪一个更好？如果你是应用方，最好不要这样去思考问题。你的思考落点一定要非常具体，把具体的事物放置在你的场景里，判断它会产生什么样具体的结果，这才是业务导向的思维方式。
云九资本合伙人任鑫：不要想太多，先要多用起来
大家有可能听过一种说法，说AI应用不够广泛。但是实际我们调研下来发现，现在AI的应用已经极其广泛，只是大家没有大声吆喝。比如前几天的OpenAI掉线了一会儿，然后推特上铺天盖地都是学生在哭喊：我的论文怎么办？我要交作业！小朋友们用它来写作业这件事情已经非常普遍。然后国内大模型的应用场景当中，一个非常巨大的板块叫做写公文，写报告，也是铺天盖地地在用。还有当你在网上招聘，你给他电话面试、视频面试的时候，很多小朋友已经在他的电脑上开了一个copilot，你问任何问题，copilot都会结合他的简历和回答来帮他实时作弊。所以，我建议大家不要低估世界的发展，年轻人已经都用起来了，如果我们没有用起来，只是我们老了而已。我们是一家孵化器，我们会支持一些创业者帮他们把他们的产品实现。在大半年前，我们就已经做到了后端的代码没有一行是人类写的，全部都是AI写的。现在我知道已经有无数的公司做到了。再举一个例子，前几天有一个同事让我看一个美国项目的招聘计划。但是实际上我是外行，我招他是因为他比我内行，如果按照以前的做法，我会跟他说，这个点你再想一想，我觉得可以怎么样，要不要再修改一下，外行指导内行。但是，前几天我给他的反馈已经变成了：“这件事情你分三个维度，去跟o1聊半个小时，看看它能不能给你更好的建议。如果有的话，你回来告诉我这件事情还有可能往哪些方向优化。”我也没有AI懂，你不如直接去问AI。所以，大家会发现在工作当中，我们相当于引入了一个更好的第三方。最后，在决策上也是这样，我们现在已经不是拍脑袋想了，而是每一次都跟AI聊聊。我的很多想法都是跟AI聊出来的。所以，我强烈建议大家在关注新闻的同时，自己更多地用起来。所有事情都是可以用上AI的，就看你想不想得到。真正稀缺的不是知识，而是实践的机会。大家一定不要挖空心思去搞懂OpenAI在干嘛，业外人也搞不懂，赶紧把这些东西全部用一遍，然后在生活当中创造100个实践的机会。这些机会会逼着你去更好地学习，然后这些更好的学习可以帮助我们创造更多的可能性。
