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炸了！OpenAI砍Sora，新模型几周登场

谁能想到，去年爆火全网、被吹成“视频生成天花板”的Sora，说砍就被OpenAI亲手砍掉了？

就在硅谷还在吵视频生成的技术路线，等着看OpenAI靠Sora再炸场的时候，人家悄咪咪调转船头，把核心资源全抽走，all in了一场关于“AI终极入口”的豪赌。

没错，就是那个能懂你、代表你、替你操作电脑、接管你整个数字生活的Super App，还有承载这套能力、几周内就要登场的新模型Spud！

讲真的，这波操作直接把整个AI圈都看傻了。毕竟在所有人眼里，视频生成还是最吸睛、最容易破圈的明星赛道，怎么说放就放了？

我们扒了OpenAI联合创始人Greg Brockman最新的播客内容，才把这盘大棋扒得明明白白。说白了，这根本不是业务收缩，而是OpenAI在算力这个终极稀缺资源面前，做了最残酷的取舍——砍掉分叉的科技树，把所有筹码，全押在离AGI（也就是圈里人天天喊的通用人工智能）最近的主干道上。

划重点！ Sora和GPT推理模型，根本就是两条完全不搭边的技术路线。在算力紧缺到抠搜用的当下，根本不可能两条线都做到极致。这不是放弃，是玩命聚焦。Greg自己都坦承：“我们已经非常确定这项技术是可行的，现在必须走进真实世界，靠知识工作里的实际使用拿反馈。”

而排在OpenAI优先级最前列的，就是两件事：给普通人用的消费级个人助理，还有给企业解决复杂任务的AI工具。

很多人肯定要问，这个吹上天的Super App，到底是个啥？

简单说，它就是把写代码、浏览器能力和ChatGPT彻底揉在了一起。但Greg说的一句话，才戳中了最本质的变革：“这不是关于软件本身，而是使用计算机本身。”

举个栗子，你再也不用死记电脑热角怎么设置，不用在五六个软件之间来回切，不用被复杂的界面逻辑搞到头大。你只要张嘴说出需求，AI就能自己操作浏览器、调用工具、跨应用跑完一整个工作流。

我的天！终于不是人去适应机器了，是计算机反过来适应人啊！

这种变化最核心的，就是“记忆”和“上下文”的彻底突破。以前的ChatGPT是“金鱼脑子”，每次对话都像跟陌生人聊天，上一秒说的事下一秒就忘。但这个Super App，会给你搭一个全程懂你、跟你目标对齐的数字分身——它记得你的所有偏好，能接你的邮箱和日历，甚至每天主动给你推符合你口味的内容。

你有没有过跟AI说话，它死活理解不到位，你得反复补解释的无力感？评论区聊聊你踩过的坑！

其实这个Super App的雏形，早就藏在Codex的蜕变里了。

最开始，Codex就是给程序员做的写代码工具。但OpenAI内部早就出现了特别有意思的事：完全没技术背景的员工，都开始抢着用它了——把Slack和邮箱连起来，批量处理用户反馈还能自动做总结；给Adobe Premiere写自动化插件，一键给视频分章节剪辑；甚至零代码搭出一整套内部工具。

我有个做新媒体的朋友，之前用它搭了个自动同步视频数据、按封面效果排名的工具，以前要花大半天的活，现在10分钟就搞定了。

说白了，这些人愿意跨过设置的门槛，就是因为回报实在太香了。而OpenAI接下来要做的，就是把已经搞定的“最难的部分”——造出一个真聪明、能干活的AI，变成“最简单的部分”：人人都能上手的界面和体验。

划重点！ 写代码只是个幌子，真正的变化是，AI开始替你操作文档、表格、搞定所有重复的工作流了！

而这场变革里最炸的，就是几周内就要登场的新模型Spud。

据内部消息，Spud的预训练已经全部完成，马上就要发布。但Greg更愿意把它当成“持续加速的AI进化引擎”里的一步——它不是终点，而是下一个更强版本的早期形态。

真正的升级，全在两个维度：一是“天花板”直接拉高，模型能解决更开放、周期更长的难题；二是“地板”也抬高了，不管你用它干啥，都比以前更有用、更值得信任。

圈里有个说法叫“big model smell”，说白了就是，模型真的变聪明了，你是能感觉到的。它会顺着你的意图来，不用你反复补细节，那种“你怎么就不懂啊”的失望感，会直接少一大半。

你最想让AI替你干哪件麻烦事？打在评论区，看看有没有人和你想的一样！

当然，这么大的野心，背后全靠真金白银堆出来的算力撑着。

今年OpenAI融了1100亿美元，几乎全砸进了数据中心。但Greg根本不把这当成成本，他直接放话：“算力是收入中心，就像销售，只要你能卖出产品，越多算力就意味着越多收入。”

讲真的，1100亿美元是什么概念？换算成人民币快8000亿，比国内绝大多数上市公司的总市值都高，全砸在了算力上。

但现实特别残酷：现在全世界根本没有足够的算力，让每个人都拥有一个随时在线的AI打工人，也不够让所有人都用上Codex级别的系统。今年一整年，整个AI行业都会实打实感受到算力紧缺的痛。

也正是因为这样，OpenAI提前18-24个月就开始抢算力、铺布局。从ChatGPT发布到现在，历史已经无数次证明：不管他们搭多少算力，永远都跟不上市场的需求。Greg说：“我们是最早意识到这个趋势，提前布局的一方。”

很多人看到这肯定慌了：AI都能自己干活了，那我干啥？

Greg给的答案，直接颠覆了所有人的认知：“你会越来越像个管理者——定目标、分任务、盯结果。但最终的责任，必须落在你身上，你不能把判断和问责，全外包给AI。”

说白了，这是“有掌控的放手”，你得先懂AI的能力边界和风险，才能决定哪些事能交出去。就像一个CEO，离一线业务太远，迟早要出问题；用AI的人，也得对关键事有把控，不能盲目甩锅说“AI干的”。

不是“AI会搞定一切”，而是“我在信任的前提下，有选择地放开底层的杂活”。

那玩命冲了这么久，到底离AGI还有多远？

Greg直接给了个量化的数字：70%到80%。未来几年里，几乎所有靠电脑完成的脑力活，AI都能胜任。

但这种“起飞”，不是靠单点技术突破，而是技术、生态、社会基础设施一起共振的结果。OpenAI更倾向于走“韧性”路线：开放的系统，让更多人一起参与推进，同时像电力行业那样，建立起一套完整的标准、监管和工程规范。

“如果这项技术真的会影响每一个人，那每个人都应该参与讨论，而不是让一个封闭的中心化组织，决定一切。”

往大了说，AI正在变成经济增长的核心引擎。软件工程只是第一个被颠覆的行业，接下来，知识工作、创意表达、科学发现，甚至连创业这件事本身，都会被彻底重构。

“我们真正在造的，是一个持续加速的AI进化引擎。”

看到这，肯定还有很多人心里打鼓：AI发展这么快，我的工作会不会被取代？我该怎么办？

其实答案特别简单：去用，去试，去建立对AI的掌控感。

那些真正从AI里拿到红利的人，从来不是站在旁边观望的人，而是带着好奇心去用，把它融进自己工作流里的人。你不用会写代码，不用懂技术原理，你只要知道，你想让它帮你干什么，然后试着让它去做。

AI从来不是来抢你工作的，它是来给你当帮手，把你从重复的杂活里解放出来，让你有时间去做更有价值的事。

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