Sam Altman 认为 AI 创业机会众多。首先，在医疗领域，AI 可辅助疾病诊断、药物研发等，提升医疗效率与质量，这是巨大的市场。其次，教育方面，个性化学习平台借助 AI 能根据学生特点提供定制化教学，潜力巨大。再者，交通领域，AI 可优化交通流量、提升驾驶安全，如自动驾驶技术的发展，将创造新的商业价值。此外，客服领域利用 AI 实现自动化响应，能降低成本并提高服务效率。总之，各个行业都能通过 AI 创新找到新的创业契机，推动产业升级和发展。

创业者怎么更有可能成功？

Sam Altman和YC创始人的那场对话里，给了一些关键信息，他说：剧烈变化，总是给新公司带来最多机会。

这句话听起来简单，背后藏着一个很深刻的逻辑：

当整个行业、整个社会都处在剧变期时，原来的规则会被打破，大玩家可能变得迟钝；反应不过来，小团队、新创公司，更有机会快速切入，做出别人没做过的事。

一

变化体现在哪儿呢？首先，AI技术正在发生质的飞跃。

过去几年，AI发展不是线性的进步，而是指数级的突破。像AGI（通用人工智能）和HI（高智能水平的AI）这些概念，十年前听起来是科幻小说里的东西，但现在，它们正一步步走向现实。

OpenAI是典型的例子。

2015年它刚成立时，很多人觉得这个目标太疯狂了，谁会相信一台机器能像人一样思考和创造？可到了今天，GPT系列模型已经成了全球第五大网站，每天服务上亿用户。

这说明什么？

技术拐点已经到来。就像互联网刚出现的时候，谁能想到后来会诞生亚马逊、谷歌、Facebook这些巨头？现在的AI，就是当年的互联网。

Sam说，在稳定时期，市场格局是固定的。大公司有资源、有渠道、有品牌，新创公司很难突围。但在技术剧变期就不一样了。

举个例子：

以前做语音识别、图像识别、自然语言处理，都是大厂垄断的领域。但现在呢？有了开源模型、有了云算力、有了强大的工具链，一个小团队只需要几个人、几周时间，就能做出过去需要几百人干几年的事。

而且，越是颠覆性的技术，越容易让传统玩家“失焦”，他们要么被既有业务束缚，不敢全力投入；要么反应慢半拍，错过了窗口期。

这时候，新公司反而更容易找到突破口，你可以专注于一个细分领域，用最前沿的技术做最有想象力的产品。

还有一个经常被忽略的趋势是：创业本身这件事，变得比以前更容易了。

像GitHub Copilot、Midjourney、Notion这些工具，让一个人可以完成过去需要一个团队的工作；你不需要把团队集中在一个城市，甚至一个国家，全球人才都可以为你所用。

融资门槛也降低了。越来越多的天使投资人、加速器、风投基金愿意支持早期项目，尤其是AI方向。

所以Sam认为，不只是技术本身在变，整个创业生态都在变得更友好。

二

我一直在想，一个创业团队，在开始时会面对什么？

资源、产品、融资吗？不对。是一堆不确定性；没人知道这件事能不能成，没人相信你能做成，甚至连自己都常常怀疑：这条路，是不是走错了？

但恰恰是不确定性和质疑，决定一个公司能不能走得远。

Sam Altman说：

稳定时期，市场格局固定，大公司有资源、有渠道、有品牌，新创公司很难突围；可一旦技术发生剧变，原来的规则就被打破了。这时候，谁能在混乱中找到方向，谁就可能脱颖而出。

问题是怎么找方向？怎么判断一件事值不值得坚持？

Sam谈了OpenAI初期的例子。

2015年它刚成立时，很多人觉得目标太疯狂了，谁会相信一台机器能像人一样思考和创造？

那时DeepMind已经领先了不少，AGI听起来更像科幻小说里的概念。Sam说，自己也有别的工作，他们当时其实有很多更稳妥的方向可以选。

但他们最后还是决定一头扎进去，花一整年时间反复讨论要不要启动这个项目，过程就像抛硬币一样难以决策。

你猜怎么着？反对的声音太多了。成千上万条理由告诉你：别做了，这事不可能成功。比如：后来他们提出的一个关键理论叫“扩展法则”（Scaling Law）。

什么是“扩展法则”？

人们普遍认为，模型越大反而越难控制，成本也太高，根本不划算。但Sam说，自己和团队没有被声音吓倒，他们选择了坚持，在质疑中，真正去寻找机会。

有个很有趣的说法，我印象很深。他说：如果你做的事情，有一半的人觉得对，那你很可能只是在跟风。

真正有价值的项目，往往只有极少数人认同。他称之为“百分之一法则”：只要有一小部分聪明人相信你做的事有意义，你就已经赢了一半。

Sam说，这让我想到Elon Musk当年对GPT-1的评价。他看完第一代模型后，直接发邮件：“这玩意儿太垃圾了，根本没什么意义。”

可你看今天呢？

我们每天都在用ChatGPT、GPT-4，甚至已经开始讨论GPT-5了。当初的嘲笑，变成了现实。

所以Sam后来感慨地说了一句特别重要的话：“当很多人都告诉你你错了的时候，要坚持自己的信念非常困难；这种坚持，会随着时间变得更容易一些，但最初真的需要极大的勇气和信念。”

还有一点，方向比速度更重要。

很多人创业初期都想快速跑起来，做出产品、拉来用户、拿到融资。但我发现，那些真正活得久、做得大的公司，往往在早期都愿意慢下来，去想清楚一个问题：我们到底要做一件什么样的事？

Sam说，如果你们做的事和别人一样，是很难集中顶尖人才的。也很难让人们真正相信一个使命。

而如果你做一件独一无二的事，哪怕一开始没人看好，也能吸引到那些真正认同你理念的人。

OpenAI2015年时，也不确定AGI能不能做成，但正因为这件事足够独特、足够有潜力，才能聚集一批愿意长期坚持、一起闯关的人。

最后，创业从来都不是一条直线，它是一次又一次的尝试、修正、再出发。

很多人在创业失败一次之后就放弃了，事实上，不是每个创业项目都会成功；学会在这种情况下继续坚持下去、继续努力，是非常重要的。

所以，面对这么多不确定性和挑战，初创企业到底该怎么确定自己的方向？有四点：

• 要敢于做别人不敢做的事；

• 在质疑声中找到真正的机会；

• 坚持长期主义，而不是短期热度；

• 找到真正认同你的人，一起走下去。

这才是创业者最该具备的能力。

三

道理谁都会讲，落到AI上，到底怎么重塑未来的工作方式？他又会经历什么样的产品形态的演变？Sam认为有四点：

第一点，AI正在从“工具”变成“代理”。

以前我们用电脑、手机，都是“命令式”，你要先打开一个App，输入指令，然后才能完成任务。比如：你想订机票，你得去飞常准或者携程，一步步操作。

但AI代理不一样。它是主动型的智能体，你可以只说一句话：“帮我安排下周去上海的行程”，它就能自动查航班、对比价格、订酒店、同步提醒日程，甚至帮你写一封出差邮件。

这已经在发生了。

OpenAI早期就在尝试做这种“有记忆、会连接、能执行”的AI系统。比如GPT-4之后的产品，已经开始引入“记忆”功能，让你的AI知道你是谁、你在做什么、下一步该怎么做。这是人机协作方式的一次根本性转变。

有了人际协作，接下来，人机交互的边界正在消失。

苹果设计理念也越来越强调“隐形化”，越好的体验，越是让人感觉不到“界面”的存在；Jony Ive 曾经说过一句话：最好的设计，是你几乎察觉不到它在工作。

AI是这样一种“隐形界面”。你不需要点击按钮、不需要看菜单，只需要说话，它就懂你想要什么。

这意味着什么呢？

传统SaaS产品模式可能正在走向终结。过去我们依赖各种专业软件来处理数据、写代码、做设计；现在，越来越多任务可以直接通过对话完成。

比如：

写代码？直接告诉AI你想要的功能，就能生成；做PPT，一句话描述主题和结构，AI立刻输出初稿；收集用户反馈？AI可以自动生成问卷、分析结果、总结报告。

这些变化是颠覆性，很快就来，就像当年智能手机取代按键机一样，新的产品形态正在快速占领市场。

Sam Altman 曾经提出一个大胆的设想：未来软件商店，可能不是一个装满App的地方，而是一个能即时生成“智能体”的平台。

什么意思？

你不再需要下载一堆独立的应用程序。当遇到一个具体问题时，AI会根据你的需求，现场生成一个专属的小助手，帮你解决完问题后自动消失。

这听起来是不是很像魔法？但正是AI发展到一定阶段后的自然结果。

想象一下，如果你要开一家公司，你需要做的不再是注册邮箱、购买办公软件、设置流程审批……而是：嘿，AI，帮我建立一家电商公司。

它会自动帮你搭建网站、设计商品页、制定营销策略、对接供应链……你甚至都不需要懂技术。

这就是第三点：智能体经济，“智能体商店”的诞生。

而第四点呢？

是机器人时代正在到来。很多人以为AI影响只停留在数字世界，但它的终极目标是：接管物理世界的任务。

比如制造业、物流、农业、建筑……这些传统上需要大量人力的行业，正在被AI+机器人重新定义。

OpenAI内部有一个项目叫“机器人实验室”，不光训练AI模型，还让AI直接控制机械臂去做一些精细操作，比如组装零件、翻转魔方、甚至做饭。

这是为了验证一个假设：

当AI足够聪明，它就能指挥机器人完成现实世界中的复杂任务。

这意味着未来的工厂里，可能不再需要那么多工人、配送中心可以全天候运转、偏远地区也能享受到高效的生产服务；所以，AI不再只是帮我们“想”，它开始帮我们“做”。

对了，这一切对我们的工作方式意味着什么？

Sam Altman说，重复性工作将被AI替代、创意型人才价值正在上升，因为真正需要人类发挥想象力、判断力和创造力。

还有远程协作成为常态、技能迭代速度加快，适应能力比知识储备更重要；小团队也能干大事，管理层级减少，组织结构越来越扁平化。

因此，那句俗话怎么说：未来最厉害的人，不是掌握最多知识的人，是最懂得如何利用AI的人。

四

既然知道了未来趋势，那么，初创AI公司如何借助趋势构建自己的护城河？

一提到“护城河”，很多人第一反应：技术领先、数据垄断、融资能力强……

但 Sam Altman 的看法不一样。他认为，护城河一开始没有，是逐步演化的结果；它来自于你对方向的坚持、对用户价值的深度挖掘，以及对别人没做过的事的持续探索。

说到这里，他说了说OpenAI当年。

第一阶段，2018年，GPT-3刚出来，很多人觉得，它是一个很酷的语言模型，但 OpenAI 把它做成 API 接口开放出去，让开发者可以直接调用。

那时，市面上还没有类似的产品，这种“先发优势”就是最初的护城河。

而 GPT-3 在当时是市场上独一无二的存在；哪怕它的技术并不是最深奥，但它率先被大规模使用，形成了用户认知和生态入口。

到第二阶段，OpenAI 护城河开始升级。这时候不只技术了，还有用户体验、品牌认知、用户习惯。

比如：“记忆”功能，让 AI 记住你是谁、你的偏好、你的工作方式；再比如“连接”功能，让它能自动帮你联网查资料、调用工具。

这是围绕用户需求做的深度产品化。这也说明了一个道理：护城河的本质不是你比别人更聪明，而是你比别人更懂用户。

第三阶段，是开源和生态共建打出来的。

很多人以为 OpenAI是一家封闭的大公司，其实在很多关键节点上都选择了开源，比如 GPT-2、Codex、DALL·E 等项目，都是公开发布。

为什么这么做？Sam说：与其自己单打独斗，不如让整个社区帮你一起进化。

通过开源，吸引大量开发者参与；通过 API 和插件系统，建立了庞大的应用生态；通过“智能体商店”设想，正在打造一个围绕 AI 的新经济体系，所以，没有垄断，只有靠共建。

还有一点：别人都在做的5个热门方向，就不要去了。

比如：

搞一个大模型训练平台、开源模型微调服务、做多模态接口封装、做垂直领域大模型、要么是AI客服机器人；这些看起来很火，但很内卷，除非你能做到极致，否则很容易沦为战场上的炮灰。

相反，你要找到别人还没看到、或者不敢碰的方向。

类似于如何让 AI 自主完成复杂任务链？如何设计一个可扩展的“代理”系统？如何让 AI 真正理解并记住用户的意图？如何把 AI 部署到物理世界中去？这些问题短期内没人关注，一旦突破，就能形成真正的壁垒。

Sam 还提到了一些具体的技术策略，也可以帮助初创公司建立差异化的护城河：

类似于混合模式，不是所有计算都要放在云端，未来趋势是“轻量模型+强大推理能力”的组合。

再或者，统一模型愿景；GPT-5 的目标之一，是实现多模态统一架构，不再区分文本、图像、语音等输入形式。

成本控制也是一环，谁能在推理端把成本压得更低，谁就能在长跑中胜出。当然，产品体验也是护城河，谁能做出更“聪明”、更“懂人”的产品，谁就赢了。

所以，有四点：

1. 护城河的核心不止技术本身，是对用户价值的持续挖掘；

2. 初创公司的机会在于，小而精、快而准、敢于试错、持续进化。

3. 差异化战略的关键，要避开“五个热门方向”；

4. OpenAI 经历三个阶段：市场唯一性，到品牌与功能创新，到开源生态共建。

五

既然谈到AI怎么改变创业、产品、工作方式，甚至构建护城河，那我们就不得不问一个问题：技术进步到底为了什么？

为了做出更聪明的机器人？还是让公司估值更高？都不是。真正重要的，是用技术撬动更大的可能性，带来真正的“丰裕”。

Sam Altman说：

如果想让世界变得更好，最有效的办法就是找到那个杠杆；而他相信，未来的两大技术杠杆，一个是 AI，另一个是：能源。

为什么是能源？很多人只看到AI模型越来越强大，却忽略了它背后一个非常现实的问题：

算力不是免费的，训练一个大模型要消耗多少电OpenAI 内部曾经做过估算：GPT-4 的一次完整训练，相当于几万个家庭一个月的用电量。这不是一个小数字。

所以 Sam 说：如果你真想让 AI 长期发展下去，就必须解决能源问题；换句话说，没有廉价、可持续的能源，AI就不可能无限扩张；但反过来也成立：AI也能成为推动能源技术突破的关键工具。

比如：

在核聚变研究中，AI可以帮助科学家更快地模拟反应过程；在太阳能电池板设计中，AI可以优化材料结构，提高转化效率；在电网调度中，AI可以让能源分配更智能、更高效。

这是一对共生关系：能源支撑AI，AI又反过来推动能源革新。

能源不是普通人考虑的，但AI是。很多人担心AI会让一部分人变得更富，另一部分人变得更穷，导致贫富差距扩大。

Sam 的看法不同。他认为：我们的目标不应该是重新分配蛋糕，而是把蛋糕做得更大。

什么意思？技术真正的价值不是替代谁、剥夺谁，而是创造前所未有的丰裕。

想象一下，如果我们能用AI+能源技术，做到以下几点：

让电力像空气一样随处可得；让水、食物、住房不再稀缺；让每个人都能获得基本的生活保障；让教育、医疗、交通变成公共基础设施；那很多我们今天面临的“社会矛盾”，是不是就会自动缓解？

这就是所谓的“指数级丰裕”：是通过技术杠杆，让资源变得几乎无限。

那么，当资源变得丰裕之后，会发生什么变化？Sam 提出一个很有意思的观点：未来的人类，不需要那么依赖传统意义上的工作来生存。

这意味着：

工作不再是谋生的唯一手段，创造力、兴趣、合作将成为主流，小团队就能完成过去需要大公司做的事，协作成本大幅下降，信任机制被重建，个体的能力被放大，组织形态变得更加灵活。

你可以把它理解为一种新的社会契约：技术负责提供基础保障，人类则专注于创造、探索、连接。

很多人以为技术变革只要创业者和资本推动，但 Sam 的观点很明确：政府在这件事上，扮演着不可替代的角色。

比如：制造业回归、能源基础设施建设、核聚变研究……这些都不是小公司能独立完成的事。

政府要做的是：鼓励硬科技投资，建数据中心、建清洁能源站，不能一刀切禁止，也不能放任不管，避免陷入“去增长”的悲观思维：不要一味强调限制、缩减、环保，而是要推动“绿色增长”。

所以，与其争论AI会不会毁灭人类，不如思考怎么用它去推动一场真正意义上的“丰裕革命”。

参考链接：[1].Altman， S. The Future of OpenAI， ChatGPT's Origins， and Building AI Hardware. [Video file]. Available at: https://www.youtube.com/watch?v=V979Wd1gmTU (Accessed: June 22， 2025). Source: YouTube.

本文来自微信公众号：王智远，作者：王智远