最新一集的 Sharp Tech podcast,主持人 Andrew Sharp 與 Ben Thompson 從一場輕鬆的釀酒人隊對小熊隊的棒球閒聊,無縫切換到當今科技界最核心的議題:OpenAI 的未來究竟是什麼?這不只是一場關於新創公司的討論,更是一次對科技巨頭定義、商業策略,以及在 AI 驅動的指數級時代下,傳統商業智慧是否還適用的深度思辨。
萬神殿的入場券?Sam Altman 與 AI 泡沫的雙重詰問
話題從一封聽眾來信展開。聽眾 Roshan 提出一個大膽的想法:我們是否應該將科技界的「七巨頭 (Magnificent Seven)」擴編為「八巨頭」,將 OpenAI 納入其中,並把其 CEO Sam Altman 與賈伯斯、馬斯克等傳奇人物一同放進商業領袖的「萬神殿」?
然而,Stratechery 的作者 Ben Thompson 迅速對這種過早的加冕提出了質疑。他認為,將 Altman 提早封神的行為,無異於「根據募資輪次來頌揚創辦人」,在一家公司真正兌現其承諾之前,這種讚美顯得空洞。他直言不諱地表示:
「我正想說,讓我們先等他平穩落地再說吧……」(I was gonna say, let's let him stick the landing before...)
Thompson 指出,儘管 OpenAI 正在洽談價值數兆美元的基礎設施協議,但這些協議從簽署到執行,再到產生實質回報,還有漫長的路要走。在塵埃落定之前,任何「封神」的言論都為時過早。
這段對話自然地引向了當前科技界揮之不去的「泡沫」議題。Thompson 分享了一個深刻且反直覺的觀點:一個真正的泡沫,往往是在所有人都停止稱其為泡沫,並開始相信「這次不一樣 (It's different this time)」時才正式形成。
然而,他坦承,這次的 AI 浪潮確實給人一種不同的感受。儘管他認為市場「可能存在泡沫 (probably bubbly)」,但也感受到一股不可抗拒的趨勢。身處其中的參與者,無論是投資人、開發者還是企業,似乎都「別無選擇,只能跟隨 (no choice but to go along with it)」。這種既警惕又不得不投身其中的矛盾心態,精準地捕捉了當前 AI 狂熱下的集體焦慮與興奮。
拋棄傳統商業邏輯:OpenAI 的「全都要」策略與摩爾定律的信仰
在討論中,Ben Thompson 進行了一次精彩的自我反思,承認自己先前用來分析 OpenAI 的框架可能是錯誤的。他曾批評 OpenAI 在算力嚴重受限的情況下,仍分散資源去推動 API 業務,而不是集中火力優化核心產品 ChatGPT Plus 的用戶體驗。他當時的立論基礎,是成熟企業必須做出「策略取捨 (strategic trade-offs)」的傳統商業邏輯。
現在,他意識到這個框架的局限性。他不應將 OpenAI 與成熟期的微軟相比,而應該將其與創業初期的微軟對照。早期微軟之所以能取得巨大成功,很大程度上源於對「摩爾定律」的堅定信仰——他們在開發軟體時,可以大膽地假設未來的硬體性能將會呈指數級增長,從而提前佈局。
OpenAI 的策略,正是建立在一個類似的核心假設之上:AI 算力將會呈指數級增長。
「OpenAI 的類比是,沒錯,你的產能不足,但無論你做什麼,你的產能都會不足。所以就放手去做吧,並相信產能最終會跟上。」(The analogy to OpenAI is yes, you're low on capacity, you're going to be low on capacity no matter what you do. Go for it all and trust the capacity is going to come.)
在這個全新的框架下,OpenAI 的所有看似分散的舉動都變得合乎邏輯。他們不是在進行謹慎的「取捨」,而是在發起一場「全都要 (Go for it all)」的豪賭。他們向世界推銷的不是一份亮麗的當期財報,而是一個關於未來的宏大願景。這種被放大了數千倍的「初創公司心態」,解釋了他們為何敢於同時在消費者、企業、開發者等多條戰線上同時開戰,即便當下的資源捉襟見肘。
終極願景:不只是搜尋引擎,而是八十億個「微信式」個人助理
節目進一步探討了 OpenAI 的終極目標。他們的野心,遠不止於打造一個比 Google 更好的搜尋引擎。他們真正想做的,是成為一個無所不在的 AI 代理層 (agentic AI layer),為全球每一個人提供個人化的智慧服務。
Thompson 提出,要理解 OpenAI 的願景,與其拿 Windows 作業系統做類比,不如參考中國的微信 (WeChat)。微信作為一個「超級應用 (Super App)」,將通訊、支付、服務、小程序等功能融為一體,成為了使用者數位生活的絕對中心。它的強大之處在於,它在 iOS 和 Android 之上建立了一個新的平台層,極大地削弱了底層作業系統的控制力。
OpenAI 的願景與此驚人地相似。他們希望為全球八十億人打造個人化的 AI 助理。這個助理將具備以下特點:
- 擁有上下文記憶: 它會持續學習你的習慣、偏好與歷史互動,變得越來越懂你。
- 高度個人化: 每個人的助理都是獨一無二的,這種深度客製化將創造極強的用戶鎖定效應 (lock-in)。
- 跨平台無所不在: 無論你是在手機、電腦還是未來的任何智慧設備上,這個助理都將隨時待命,提供 24/7 的服務。
這個宏偉到近乎瘋狂的願景,也正是他們與 Nvidia、AMD 等晶片巨頭簽訂天文數字基礎設施訂單的根本原因。要支撐起這個覆蓋全球的個人化 AI 網路,他們需要的算力是難以想像的。
權力遊戲:Nvidia、AMD 與「吸引力利潤守恆定律」
OpenAI 最近的兩項重大舉措——先是與 Nvidia 達成百億美元級的晶片採購協議,緊接著又宣佈與其主要對手 AMD 展開合作——完美詮釋了其「全都要」的供應鏈策略。
這背後隱藏著深刻的商業理論:「吸引力利潤守恆定律 (Conservation of Attractive Profits)」。該理論由哈佛商學院教授 Clayton Christensen 提出,其核心思想是:在一個價值鏈中,利潤最終會匯集到那些處於「瓶頸」、難以被商品化的環節。
在當前的 AI 時代,Nvidia 的 GPU 晶片正是這個價值鏈的瓶頸,這賦予了它巨大的定價權和行業影響力。OpenAI 的策略,正是一場旨在重塑價值鏈權力結構的長期博弈:
- 確保供應,分散風險：同時與 Nvidia 和 AMD 合作,避免因單一供應商的產能或技術問題而受制於人。
- 維持槓桿,創造競爭：讓兩大供應商相互競爭,從而為自己爭取更有利的價格和合作條件,避免被任何一方「卡脖子」。
成為新的瓶頸
這才是終極目標。OpenAI 希望透過打造無法替代的 AI 代理層,讓自己成為未來 AI 生態中那個新的、不可或缺的「瓶頸」。當所有應用、服務和個人助理都建立在 OpenAI 的平台上時,定義規則、攫取最大利潤的權力,將從硬體製造商轉移到他們手中。
正如 Nvidia CEO 黃仁勳 (Jensen Huang) 在 CNBC 上被問及 OpenAI 與 AMD 的合作時,那略帶嘲諷的回應所暗示的,這場圍繞算力、平台與未來控制權的權力遊戲已經全面展開。OpenAI 的每一步棋,都是在這場高風險、高回報的賭局中,為自己爭取最有利的位置。如果賭贏了,他們贏得的將是整個世界的數位未來。