夜雨聆风AI往事：一个关于AI的系列
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分叉路口
AI往事·第三篇
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一、一份承诺
故事从一封邮件开始。
2015年5月25日晚上9点10分，Altman给马斯克发了一封邮件，主题只有一个词：“问题”。他写道：“我一直在思考，是否有可能阻止人类开发AI。我认为几乎不可能。既然它迟早会发生，最好是让Google之外的其他人先做这件事。你觉得YC启动一个类似曼哈顿计划的AI项目怎么样？”
马斯克当晚11点09分回复：“这可能值得进一步讨论。”
一个月后，Altman发来了详细计划：使命是创造第一个通用人工智能，技术由基金会拥有，“用于全人类的福祉”。治理委员会由五人组成——马斯克、比尔·盖茨、eBay创始人奥米迪亚、Facebook联合创始人莫斯科维茨，以及Altman自己。马斯克回复：“我同意所有的提议。”
10亿美元承诺是怎么来的？不是Altman提出的，是马斯克自己。2015年11月22日，Brockman向马斯克发送成立公告的草稿，马斯克回复：“我们需要提出一个远大于1亿美元的数字，否则在Google或Facebook的支出面前，我们会显得毫无竞争力。我建议宣布一个10亿美元的资金承诺。这是切实可行的，我会承担其他人未能提供的部分。”
2015年12月11日，OpenAI正式成立。公告上写着：马斯克、Altman、Peter Thiel、Reid Hoffman、Jessica Livingston、Amazon Web Services、Infosys、YC Research共同承诺出资10亿美元。
但10亿美元是承诺，不是到账。后来的税务文件显示，OpenAI非营利阶段实际收到的捐赠总额约为1.332亿美元——不到承诺的14%。
（图1：2015年12月OpenAI成立）
马斯克是最大的出资人。他后来公开声称捐赠了约1亿美元，但在2026年的庭审中，其当庭确认：现金捐赠累计约3800万美元，加上特斯拉车辆和办公租金等实物，总计约4400万美元。
Peter Thiel在税务记录中没有任何资金到账。YC Research一分钱也没给。Reid Hoffman直接捐赠了约600万美元，后来又向营利实体投资了5000万。撑起非营利阶段的另外一笔大额捐赠来自Open Philanthropy（Dustin Moskovitz的基金会）——3000万美元，分三年到账。
一个承诺10亿美元的组织，实际靠几千万运转。但这不是最要紧的。最要紧的是：谁说了算？
马斯克从第一天起就认为应该由他说了算。
2016年7月，马斯克发现有一笔季度捐款还没汇出，给家族办公室主管Birchall发了一条消息：“所以我还没向OpenAI汇款？这是件大事。我的信誉受到了威胁。”
他对微软的态度也能说明问题。2016年9月，微软提出以1000万美元购买价值6000万美元的Azure计算资源，条件是OpenAI要推广微软的工具。马斯克看到条款后回复：“这真让我感到恶心。”他要求：不要任何承诺，也不签合同。最终微软同意提供5000万美元的资源，没有任何附加条件——但马斯克仍然坚持“不要在宣传中主动提到这件事”。他不愿意OpenAI看起来像微软的营销工具。
开源的态度也早已松动。2016年1月，有人转发给马斯克一篇批评AI开源的博客，Ilya回复说：“随着我们离开发AI越来越近，减少开放会变得更加合理。”马斯克只回了两个字：“没错。”开源的承诺，在成立不到一个月后就开始有了裂缝。
Altman的看法不同。他后来在给马斯克的邮件中写道：“我做这个不是为了钱。我喜欢完全不受利益冲突影响、只专注于对世界最好的结果这个想法。”他说自己不拿任何股权。
一个要影响力，一个要独立。裂痕或许从一开始就在。
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二、开源的日子
OpenAI早期的日子，像极了AI往事 · 第一篇：冬天里的人里那些冬天中人的学术实验室——只不过不缺钱。
2016年4月，OpenAI发布Gym——一个开源的强化学习工具包，让任何研究者都能在标准化的环境中测试算法。这是OpenAI的第一份公开成果，也是“开源”承诺的第一个兑现。
2017年8月，OpenAI的1v1机器人在Dota 2国际邀请赛上击败了乌克兰职业选手Dendi。全场欢呼。这跟DeepMind的AlphaGo异曲同工——用游戏证明AI的能力。但Dota 2比围棋更复杂：不完全信息、团队协作、实时决策，更接近真实世界的混乱。
2019年4月，OpenAI Five——5v5版本的Dota 2 AI——在旧金山击败了TI8世界冠军OG。三局两胜，AI全胜。
（图2：2019年4月，OpenAI Dota 2 AI 击败世界冠军OG）
这些成果很漂亮，但也很昂贵。Dota 2项目用了256块P100 GPU和12.8万个CPU核心，训练了数月，累计4万多年游戏经验。2017年OpenAI的算力支出约3000万美元，2018年翻倍不止。一个非营利组织，没有产品，没有收入，只有使命声明和越来越大的账单。
开源也在变得越来越贵。训练一次大模型要几百万美元，训练完了免费公开——这在2016年可行，在2018年已经很吃力。当竞争对手（特别是谷歌）拥有数十倍的计算资源时，“开源”和“竞争”开始冲突：你怎么把最先进的技术公开给所有人，同时又要跑赢世界上最富有的公司？
马斯克的判断更加直接。2018年1月，他在一封邮件中写道：“OpenAI相对于Google处于注定失败的路径上。”他的解决方案是：要么他来控制OpenAI，要么OpenAI并入特斯拉。
OpenAI早期的成果几乎全部集中在强化学习和游戏领域。这是一个聪明的选择：游戏有明确的胜负标准，能快速产出论文和演示。但它也暴露了一个问题——OpenAI还没有找到通往AGI的具体路径。下棋和打游戏证明了“机器能在封闭环境中优化目标”，但AGI需要的是在开放世界中理解和生成语言、推理和规划。这个方向，要到Transformer论文出现之后才清晰。
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三、马斯克走了
2017年9月，一场关于控制权的谈判在旧金山进行。
马斯克提出了他的条件：在拟议的营利实体中，他要求个人持股51%，在7人董事会中占4席。他还要当CEO——“这样每个人都会知道你是负责人”，尽管他也说过自己讨厌做CEO。
Ilya写了一封长信，标题是“坦诚的想法”。这封信是整个系列中最重要的文件之一。信中写道：“当前的架构为你提供了一条路径，你最终能拥有AGI的单方面绝对控制权……你说过你不想控制最终的AGI。但在这次谈判中，你向我们表明，绝对控制权对你来说极其重要。”
然后他直指核心：“你担心Demis（哈萨比斯，DeepMind创始人）可能会创造一个AGI独裁。我们也是。所以，创建一个你可能成为独裁者的架构，显然是个坏主意。”
Ilya还对Altman提出了质疑：“我们无法完全信任你的判断，因为我们不了解你的权衡逻辑。我们不明白为什么CEO的头衔对你如此重要。AGI真的是你的首要目标吗？它与你的政治野心有什么关联？”
他们的底线是：可以接受马斯克多花时间多控制，也可以接受少花时间少控制，但绝不能少花时间多控制。核心原则只有一个：“绝对不能让任何一个人绝对控制AGI。”
马斯克的回复是：“伙计们，你们逼得太紧了。我不接受这个。”
谈判破裂。2017年9月20日，马斯克发出最后通牒——原文比任何转述都更有力量：“我受够了。我已经忍无可忍了。要么你们自己去做点什么，要么继续以非营利组织的形式运营OpenAI。在你们做出明确的留下承诺之前，我不会再为OpenAI提供资金。否则我就是一个傻瓜，白白资助你们创业。讨论到此为止。”
十五分钟后，他又发了一封：“明确一点，这并不是要求你们接受之前讨论内容的最后通牒。那些内容已经不再是可选项了。”
第二天早上，Altman只回了一句：“我对非营利架构仍然充满热情！”——轻描淡写，像是在安慰一个情绪激动的同事。
他真的停了钱。2017年8月，Birchall写信称已“暂停”马斯克典型的每季度500万美元捐赠，马斯克确认同意。
2018年1月，马斯克从OpenAI挖走了Andrej Karpathy——OpenAI的创始研究员之一——去特斯拉担任AI总监。Karpathy在2018年1月31日写了一封详细的分析邮件，结论是“最有前景的选择是让OpenAI依附于特斯拉作为其现金牛”。马斯克转发给Sutskever和Brockman时说：“特斯拉是唯一一条可能勉强与Google相抗衡的道路。即便如此，成为Google的对手的可能性也很小。只是不为零。”
同一天，马斯克还写下了他的判断：“与Google相比，OpenAI显然走在了一条必败的道路上。”年底他又重申：“我估计OpenAI与DeepMind/Google的竞争中跟上节奏的概率是0%，不是1%。”
2018年2月21日，OpenAI发布简短声明：马斯克离开董事会。官方理由是“与特斯拉AI业务存在利益冲突”。
马斯克走后，给Zilis发了一条短信：“我们要主动从OpenAI挖走三到四个人去特斯拉。”
2019年3月，OpenAI宣布成立营利实体OpenAI LP。彭博社报道时称马斯克为“共同创立者”，马斯克立刻给Altman发邮件：“请明确说明，我与OpenAI的营利部门没有任何财务上的关系。”
2026年庭审中，OpenAI律师的叙事很直接：马斯克在权力斗争失败后离开，离开时预言“他们肯定会失败”，ChatGPT发布后他创办了xAI，然后起诉OpenAI——这是一场商业竞争的报复，而非原则之争。马斯克方则坚持：他创建的是一个非营利组织，而Altman偷走了它。
但75封邮件揭示的真相更复杂。马斯克确实关心AI安全——他担心DeepMind“一心统治世界”的价值观，这正是他创立OpenAI的理由。但他也确实要求绝对控制权——51%的股权、4/7的董事会席位、CEO头衔，这些都是他提出的。而当他得不到控制权时，他选择了离开、停钱、挖人。Brockman的私人日记里写着：“这是我们摆脱埃隆的唯一机会。”
马斯克走了。OpenAI失去了最大的出资人，也失去了一个有远见但难以共事的联合创始人。接下来摆在Altman面前的问题很现实：钱从哪来？
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四、中国企业这时在做什么
分叉不只是硅谷的故事。同一时期，中国也在搭建自己的AI版图，但走了一条不同的路。
上一篇文章讲过AI往事 · 第二篇：点火者，2014年百度挖来吴恩达担任首席科学家，5年投入3亿美元建设硅谷AI实验室。百度SVAIL聚集了一批后来深刻影响AI格局的人。其中有一个叫Dario Amodei的研究员——在上一篇也有提到，后来创办Anthropic。他斯坦福出身，没有计算机学位，却写出了让同事惊叹的代码。他在百度期间参与了Deep Speech 2项目——一个端到端的深度学习语音识别系统，短语错误率降至3.7%，比谷歌、苹果、微软高出10个百分点以上，被《MIT技术评论》评为2016年十大突破技术。
Dario在百度还有一个非正式的发现：数据和算力越多、训练越充分，模型表现就越好。这就是后来被称为Scaling Law的规律。但当时没人重视这个观察——直到2020年OpenAI发表正式论文，Scaling Law才引起行业关注，晚了3年。
（图3：百度硅谷实验室，中间为吴恩达）
但百度似乎对于技术总有前瞻性，但又无法最大分享前沿技术的红利。2015年5月，余凯离开百度IDL创办地平线（Horizon Robotics），做自动驾驶芯片。2015年10月，Dario离开百度，先去了Google Brain，2016年加入OpenAI。百度AI实验室的黄金时代，不到三年就结束了。
中国其他巨头也在布局。2014年7月，阿里在硅谷成立iDST（数据科学与技术研究院）。2016年4月，腾讯AI Lab正式成立。2017年7月，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，提出到2030年使中国AI理论技术与应用总体达世界领先水平。2017年10月，阿里宣布成立达摩院，投资1000亿人民币。
政策有了，钱有了，人也有了。但中国的AI发展走了另一条分叉：应用优先。百度的自动驾驶、阿里的城市大脑、商汤和旷视的计算机视觉——都在做离钱最近的事。基础研究呢？Transformer论文2017年出自谷歌，GPT系列出自OpenAI，中国公司在基础架构层面几乎没有原创贡献（站在当下看，这个观点就过于武断了，因为中国有Deepseek）。在一个要求短期回报的市场里，做基础研究的机会成本太高。
余凯的离开是这条分叉的缩影：他不是放弃了AI，而是选择了一条更“务实”的路——做芯片，做产品，做能卖出去的东西。Dario的离开则是另一种分叉：他从百度到Google Brain再到OpenAI，一路追着“更大的模型”跑，最终走到了Anthropic——追着“更安全的模型”跑。同一个人群，不同的激励，走向了不同的终点。
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五、GPT-2：第一次犹豫
2019年2月，OpenAI发布了GPT-2——一个15亿参数的语言模型。
然后它做了一个前所未有的决定：不发布完整模型。
OpenAI在官方博客中解释：GPT-2能够生成连贯的文本，可能被用于制造虚假信息、垃圾邮件和欺骗性内容。出于安全考虑，他们决定采用“分阶段发布”策略——先发布小参数版本（124M、355M、774M），观察滥用情况，再决定是否发布完整版。
（图4：OpenAI GPT-2论文首页截图）
这是OpenAI第一次违背自己的开源承诺。从2015年成立到2018年，OpenAI的所有研究都公开发布——模型、代码、数据、论文，一视同仁。GPT-2打破了这个惯例。
学术界的反应迅速而尖锐。有人说这是“噱头”——用一个未经证实的风险来制造话题，同时给竞争对手制造信息不对称。有人说这是“安全洗白”——用安全叙事来包装商业考量。也有人说这是合理的谨慎——在模型能力越来越强的时代，完全无限制地公开确实有风险。
不管动机如何，效果是清楚的：GPT-2的“延迟发布”让全世界都在谈论这个模型。有人说这是史上最成功的产品预热——虽然OpenAI声称这恰恰是他们不想要的。
2019年11月5日，OpenAI发布了1.5B参数的完整版本，同时公开了代码和模型权重，并提供了检测工具。从2月到11月，9个月的“犹豫”结束了。
但门一旦打开就关不上了。如果GPT-2“过于危险”，那么比GPT-2强100倍的GPT-3呢？强10000倍的GPT-4呢？OpenAI在2019年2月提出的问题，到今天也没有答案。
GPT-2事件是OpenAI文化的一个转折点。在此之前，“开放”是信仰——名字就叫Open AI。在此之后，“安全”开始与“开放”竞争。而这个竞争的结果，取决于谁掌舵。马斯克在的时候，他要求“安全”意味着他来控制。马斯克走了之后，“安全”的含义变成了“我们替你决定你能看到什么”。从“为全人类开放”到“为了你的安全不给你看”，这条路的终点在哪里，当时没有人知道。
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六、改了规则
2019年3月11日，OpenAI宣布成立OpenAI LP——一家“利润上限”（capped-profit）公司。
架构设计是这样的：OpenAI LP是营利实体，投资者可以获得回报，但有上限——首轮投资者的回报上限为100倍。投1000万，最多拿回10亿。超出部分归OpenAI非营利实体。非营利董事会控制LP，所有投资者和员工须签署使命优先协议。有利益冲突时，只有无财务股权的董事可投票。
（图5：OpenAI LP 架构图）
100倍回报上限看起来很高——同类“上限利润”公司通常设10到20倍。批评者说，100倍等于没有上限。支持者说，这个结构的核心不是上限的数字，而是控制权的设计——非营利董事会仍然握有最终决策权，投资者不能强迫公司追逐利润。
2019年7月22日，微软宣布投资10亿美元。这笔钱大约一半是Azure云服务额度——这意味着OpenAI的训练必须在微软的云上进行，微软获得了独家计算合作伙伴的地位。
钱有了，但问题也来了。OpenAI的算力支出从2017年的约3000万美元，到2019年已经超过1亿美元，两年后是10亿美元级别。这些钱绝大部分付给了微软——买Azure算力。也就是说，微软的投资有一半是“左手给右手”：投给OpenAI的钱，又以算力费用的形式流回了微软。
更大的问题是治理。Altman在2018年对马斯克说自己不拿任何股权。但OpenAI LP成立后，他在2023年之前不持有股权的说法，到了庭审中被反复质疑。Brockman和Sutskever曾在2017年9月直接对Altman说：“在整个过程中我们无法完全信任你的判断，因为我们不理解你的成本函数。我们不理解为什么CEO头衔对你如此重要。AGI真的是你的首要动机吗？”
这些质疑当时是私下的。几年后，它们会变成一场公开的政变。
从非营利到利润上限，OpenAI的转型可以用一句话概括：理想很贵，账单很真。一个全开源的非营利组织，训练一个大模型要花几百万美元，训练完了免费公开——这在2016年可行，在2019年已经撑不住了。谷歌有DeepMind，亚马逊有Alexa，微软需要自己的AI故事。OpenAI需要一个金主，微软需要一个AI牌面。交易达成了。但“利润上限”这个设计到底能不能保证使命优先？还是要等事实来检验。
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结语
2019年底，OpenAI有了钱，有了方向，也有了裂痕。
马斯克走了，因为要不到控制权。开源承诺松动了，因为GPT-2“过于危险”。营利架构搭好了，因为非营利撑不住账单。
三条分叉，同一个根源：当AI从学术实验变成一场需要数十亿美元投入的竞赛时，最初的那份承诺——“确保AGI造福全人类”——开始跟现实发生碰撞。控制权之争是人与人的碰撞，开源与安全之争是原则与原则的碰撞，非营利与营利之争是理想与账单的碰撞。
更深层的分叉还在后面。Dario Amodei在OpenAI待了三年，职位从研究员升到研究副总裁。他在百度时就观察到了Scaling Law，在OpenAI亲眼见证了模型越来越强。但他也越来越不安：模型越强，安全越重要；但公司越商业化，安全就越容易被推到副驾驶。
2020年12月，Dario离开了OpenAI。他的妹妹Daniela——OpenAI的安全与政策副总裁——也走了。同批离职的约11人。
2021年2月，Dario在加州注册了一家新公司：Anthropic。一家公益公司，使命是AI安全研究。
同一条路上走出来的两个人，Altman选择了速度，Dario选择了安全。下一篇，就是他们的故事。
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资料参考
1. OpenAI (2015.12.11). Introducing OpenAI. 官方博客
2. OpenAI (2019.2.14). Better Language Models and Their Implications. 官方博客
3. OpenAI (2019.3.11). OpenAI LP. 官方博客
4. Microsoft (2019.7.22). Microsoft Invests in OpenAI. 官方新闻稿
5. TechCrunch (2023.5.17). Inside the OpenAI money trail. 调查报道
6. Semafor (2023.3.24). Elon Musk’s bid to control OpenAI
7. Musk v. Altman庭审文件 (2026.4-5): Exhibit 60, 73, 80, 112, 153, 157, 158, 646, 686, 749, 828等
8. Brockman & Sutskever致马斯克信件 (2017.9): Exhibit 158
9. Amodei, D. et al. (2015). Deep Speech 2: End-to-End Speech Recognition in English and Mandarin
10. OpenAI 的 75 封内部邮件，一堂硅谷创业课.晚点LatePost
