TL;DR：
OpenAI首席研究官马克·陈的深度专访揭示了公司在AGI愿景、人才策略、算力分配及AI硬件创新上的深层思考，强调以预训练为核心的科研定力，并雄心勃勃地提出AI在两年半内实现自主科学研究的路线图，预示着AI从工具向具身智能和科学伙伴的范式转变，其核心在于持续的技术突破与战略资源配置。
OpenAI首席研究官马克·陈近日接受资深科技记者Ashlee Vance专访，其信息密度之大，为我们勾勒出这家全球领先AI实验室在当前AI竞争白热化、技术迭代加速背景下的最新战略图景与深层哲学。此次对话不仅回应了外界对OpenAI技术方向和人才流失的担忧，更明确了其追求AGI的独特路径、短期路线图，以及对未来人机交互和科学发现范式的革命性思考。
突破性愿景：AGI路径的坚定与重塑
马克·陈对AGI的定义和实现路径展现出一种务实而深刻的洞察。他摒弃了僵硬的“十年预言”式时间表，将AGI视为一个连续的“生产过程”，而非一个单一的、可明确界定的终点。他以工业革命为例，指出不同人对革命“完成”的定义截然不同，这反映了技术变革的本质是渐进且多维的。对他而言，衡量AGI进展的核心标准是：我们是否在产出新的科学知识，是否在推进科学前沿？1
这种以“科学发现”为核心的AGI路径，并非抽象的理论构想，而是有明确的里程碑：
- 一年内，AI将成为“研究实习生”：能够实质性参与科研流程，辅助人类提升效率，处理数据、生成假设、执行模拟等。
- 两年半内，实现AI“端到端”自主研究：从提出想法、设计实验，到实现、调试、测试，全流程由AI自主完成。这意味着AI将从被动的工具跃升为主动的知识创造者。
“当前流程仍由人类主导，但一年内我们很有信心转变为‘人类把控方向，AI执行实现与调试’的模式，这将完全不同。”1
这一目标展现了OpenAI极强的前瞻性与执行力，预示着AI在生命科学、材料科学、基础物理等领域的应用将迎来爆炸式增长，从根本上改变科研的组织方式和效率，加速人类知识边界的拓展。这不仅仅是技术上的突破，更是对“智力”和“创造力”定义的一次深刻重构。
算力、人才与预训练：核心资源的战略博弈
在通往AGI的道路上，核心资源的争夺与配置显得尤为关键。马克·陈详细阐述了OpenAI在这方面的独特战略。
1. 人才争夺战：愿景驱动而非薪资主导 面对Meta等竞争对手“激进”的挖角策略——甚至扎克伯格亲自“送汤”以招揽人才21——OpenAI并未选择单纯的薪酬竞争。马克·陈坦言，公司提供的薪酬通常低于市场顶尖水平，但却成功留住了绝大多数核心人才。其秘诀在于：共同愿景。
“公司留住人才的关键并不在于薪资，而在于员工对实现AGI这一共同愿景的信念。”3
这种以使命感凝聚顶尖人才的策略，体现了OpenAI对自身核心价值观的坚守，也反映出在AI前沿领域，追求技术巅峰和改变世界的宏大愿景，对科学家和工程师而言，拥有超越物质回报的吸引力。
2. 算力分配：探索“下一个范式”的优先级 OpenAI内部同时推进约300个研究项目，而GPU算力作为稀缺资源，其分配机制至关重要。马克·陈与首席科学家雅各布·帕霍基的核心职责之一，便是定期评估项目优先级，将有限算力分配给最有望推动AGI实现的项目。
“我们不做跟随性研究，不单纯追逐基准测试分数。OpenAI将大量计算资源投入探索‘下一个范式’，这部分投入甚至经常超过最终模型训练本身的消耗。”31
这种以探索性研究为导向的算力分配策略，是OpenAI持续保持技术领先的关键。它意味着公司愿意承担更高的风险，投入巨资在尚未明确回报的领域，以期实现颠覆性创新，而非追逐短期基准提升。这需要极强的战略定力与对技术趋势的深刻判断。
3. 预训练的回归：被忽视的巨大潜力 马克·陈透露，在过去两年侧重AI推理能力发展后，OpenAI最近半年已将研发重心重新聚焦于预训练（pre-training）。他强调，预训练就像基本功，仍有“巨大的提升空间”。
“很多人都说‘模型靠扩大规模没用了’，我们完全不认同。预训练还有巨大的提升空间。”3
当其他公司可能更关注强化学习或模型微调时，OpenAI对预训练的重拾，可能构成了其**“信息优势”**。这种“重练基本功”的策略，结合对算力永不满足的需求（“如果今天多给我3倍算力，我可以立刻用完；多10倍，几周内就能排满”31），表明OpenAI坚信通过持续大规模的预训练和算法优化，仍能实现模型性能的跨越式提升，从而在年底的竞争中占据主动。他以Gemini 3在SWE-bench等评估中“数据效率几乎未提升”为例，印证了OpenAI在数据效率相关算法上的强大优势。
超越屏幕：AI硬件的具身化与交互范式变革
OpenAI与知名设计师乔尼·艾维（Jony Ive）合作开发下一代AI硬件设备，是其未来战略中极具想象力的一环34。这超越了现有ChatGPT“一问一答”的被动交互模式，旨在打造具备持续学习与记忆能力的“原生思考”体验。
马克·陈设想的未来设备将能“记住用户、理解意图、关联问题，并在每次互动中变得更聪明”。3 这意味着：
- 交互模式的颠覆：从瞬时会话向持续性、个性化伴侣的转变。AI将拥有情境感知能力，不再“失忆”。
- 具身智能的探索：硬件将赋予AI与物理世界更深层次的交互能力，AI不再仅仅是软件，而是能够以更自然、更沉浸的方式融入人类生活。
- 设计与技术的融合：与Jony Ive的合作，凸显了AI产品在用户体验和美学设计上的极致追求。马克·陈坦言“品味”是艾维的工作，而硬件设计与AI研究在探索、假设、试错和迭代上的深层相似性，将促进两者深度融合，推动AI从纯粹的计算工具向具备感知、记忆、情感交互能力的智能实体演进。
竞争与生态：开源浪潮下的自我坚守
面对中国DeepSeek等开源模型以及Google Gemini 3等竞争模型的发布，马克·陈展现出OpenAI强大的战略定力。他表示团队会关注竞争动态，但绝不会因此打乱自身节奏。
“当被问及对中国DeepSeek等开源模型的看法时，马克·陈表示，这让他深刻意识到‘必须死死守住自己的研究节奏’。…… 我认为我们当时的选择完全正确，我们只是更加扎实地按照自己的研究路线前进。我一点都不觉得这是错误的决定。”3
他强调，基准测试只能反映部分事实，OpenAI对内部研发进展有充分信心，并将竞争对手的发布视为行业方向一致的验证。DeepSeek在某种程度上复刻了OpenAI O系列模型的理念，但OpenAI的核心策略是持续创新，始终向前。
这反映了闭源生态在追求前沿突破上的优势，即能够更集中地投入资源、保持技术领先性，并围绕核心技术构建独特的商业壁垒。同时，OpenAI也深知开源生态的活力和影响力，但选择通过“速度压制对手”和“持续创新”来应对开源浪潮的冲击1。这种战略选择将推动AI产业形成**“前沿技术突破者”与“开源普惠赋能者”**共存且相互促进的多元生态。
未来图景：技术、社会与文明的深层交汇
马克·陈的洞察超越了纯粹的技术讨论，触及了AI对人类文明进程的深层影响。他将AGI的到来类比为工业革命，强调我们正身处一个剧烈变革的时代。这种宏大叙事提醒我们，AI的演进不仅仅是技术指标的提升，更是对社会结构、工作模式、认知边界乃至人类存在意义的重新定义。
AI成为“研究实习生”甚至“端到端”自主研究者的未来，意味着人类将从重复性劳动和复杂计算中解放，将更多精力投入到提出原创问题、进行高级别决策和哲学思考中。这既是巨大的机遇——加速科学进步，解决人类面临的重大挑战——也带来深刻的伦理和社会挑战。如何确保AI的对齐（alignment）、如何分配AI创造的财富、如何应对就业市场的结构性变化、以及如何平衡技术发展与社会稳定，将是未来十年乃至更长时间人类必须面对的根本性议题。
OpenAI的愿景，不再是将AI作为简单的工具，而是将其打造为人类智能的强大延伸和科学发现的加速引擎。通过对预训练的重新聚焦、对算力的不懈追求、对前沿AI硬件的探索，以及对AGI深层哲学意义的理解，OpenAI正在塑造一个由AI深度参与的、充满未知与机遇的未来。
引用
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OpenAI首席研究员Mark Chen长访谈：小扎亲手端汤来公司挖人 · 量子位 · 西风（2025/12/3）· 检索日期2025/12/03 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎
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扎克伯格煮汤挖人，OpenAI靠什么留住人才？ - 虎嗅网 · 虎嗅网 · （2025/12/3）· 检索日期2025/12/03 ↩︎
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聊DeepSeek、聊AI硬件、聊竞争对手，OpenAI首席研究官专访信息密度有点大 · 36氪 · （2025/12/3）· 检索日期2025/12/03 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎
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ChatGPT：关于这个由人工智能驱动的聊天机器人的所有你需要知道 ... · Longbridge 富途牛牛 · （2025/12/3）· 检索日期2025/12/03 ↩︎