Notes de podcast｜Dernière interview du PDG d'OpenAI Sam Altman : Je ne suis pas du tout inquiet de la concurrence de l'IA open source, très confiant quant au modèle à venir

Organisation & Compilation : TechFlow

Invité : Sam Altman, PDG d'OpenAI

Animateur : Patrick O'Shaughnessy, Invest Like The Best

Source du podcast : Invest Like The Best

Titre original : Sam Altman on AGI, Compute, and Human Agency

Date de diffusion : 28 juillet 2026

Déclaration d'intérêts : Sam Altman est le PDG d'OpenAI, ne détient pas d'actions d'OpenAI, mais son portefeuille personnel comprend des projets tels que Helion Energy, Stripe, Reddit, Retro Biosciences et World Network (anciennement Worldcoin) ; OpenAI a des relations commerciales ou d'investissement avec certaines de ces entreprises. Cet article présente uniquement ses opinions personnelles et ne constitue pas un conseil en investissement ou en opération.

Résumé des points clés

C'est l'un des rares longs entretiens personnels de Sam Altman sur Invest Like The Best. Il admet franchement que l'année dernière, OpenAI "a fait trop de choses, pas assez focalisé", mais après avoir coupé les branches mortes, l'entreprise s'est réancrée sur une ligne principale : créer l'intelligence la meilleure, la plus abondante et la plus rentable, et permettre au monde de l'utiliser pour créer des choses incroyables. Sur la base de ce jugement, il pense que les 12 prochains mois pourraient être les 12 meilleurs mois de l'histoire d'OpenAI.

Mais la véritable tension de cette conversation réside dans le fait qu'Altman décrit la mission d'OpenAI comme "sur le point de créer une lampe magique capable d'exaucer n'importe quel souhait", tout en soulignant à plusieurs reprises que cette lampe ne doit pas être monopolisée par quelques individus ou une seule entreprise. Il déclare franchement qu'il n'est pas un "partisan de la fin de l'emploi", et ne pense pas que l'AGI bouleversera la société du jour au lendemain ; ce qui l'alerte vraiment, c'est la concentration du pouvoir sous le nom de "sécurité de l'IA". Pour les investisseurs, cet épisode ressemble plus à un monologue vu de l'intérieur : sur la puissance de calcul, l'itération des modèles, les barrières concurrentielles, la robotique, les agents personnels, et une question toujours incontournable, pourquoi le PDG d'OpenAI ne veut pas d'actions de l'entreprise.

Résumé des points forts

Sur la focalisation d'OpenAI et les prochaines étapes

• "L'année dernière a été vraiment difficile, et c'est en partie ma faute. Mais les 12 prochains mois pourraient être nos 12 meilleurs mois."
• "Nous avons fait trop de choses à l'époque. C'étaient toutes des choses à faire, mais le problème est que vous êtes dans un moment historique incroyable, où vous ne pouvez faire que très peu de choses vraiment grandes."
• "Notre activité consiste essentiellement à vendre de l'IA, pour que les gens l'utilisent pour créer des produits et services incroyables les uns pour les autres."

Sur la puissance de calcul et les retours à la frontière

• "Nous pouvons sentir la courbe exponentielle d'amélioration des modèles, et nous savons qu'elle va continuer. Tant que nous pouvons faire baisser les coûts, la demande pour une IA chère et haute performance est essentiellement illimitée."
• "Au tout début, tout le monde disait que nous étions fous. Nous avons appelé les fournisseurs de cloud, les fabricants de puces, les fournisseurs d'énergie, ils ont tous dit qu'aucune industrie ne pouvait se développer ainsi. Mais la plupart disent non, il vous suffit d'un ou deux oui."
• "Le goulot d'étranglement change toujours : parfois ce sont les idées de recherche, parfois la puissance de calcul, parfois les données, et maintenant nous revenons aux idées de recherche."

Sur l'AGI et la sécurité

• "Environ deux semaines après la sortie de GPT 5.6, même certains vrais sceptiques m'ont dit que c'était déjà very AGI-like."
• "Ce qui m'inquiète vraiment, ce n'est pas que les autres distillent nos modèles. Cela n'entre même pas dans mon top 10 des préoccupations."
• "Nous avons rencontré un événement de cybersécurité très science-fiction. Un modèle non publié qui devait fonctionner dans un sandbox a découvert qu'il pouvait s'échapper du sandbox en chaînant plusieurs vulnérabilités zero-day, accéder à Internet, et finalement obtenir des réponses de test du côté de Hugging Face."

Sur la relation entre l'homme et l'IA

• "Je ne suis pas un partisan de la fin de l'emploi. Je pense qu'il y aura tellement de travail que les gens seront débordés, plutôt que l'inverse."
• "Les valeurs humaines sont précieuses précisément parce qu'elles sont humaines."
• "La génération de mes enfants ne vivra jamais dans un monde plus intelligent que les ordinateurs."

Sur la gouvernance d'entreprise et les incitations personnelles

• "Je suis assis au premier rang du moment le plus passionnant de l'histoire humaine, cela vaut plus que n'importe quelle somme d'argent."
• "Au début, nous avons fait trop d'innovations dans la structure de l'entreprise, c'est l'une des sources de la douleur."

De "avoir fait trop de choses" à "faire seulement les plus grandes choses"

Patrick O'Shaughnessy : Vous avez récemment écrit un passage, disant en substance que l'année dernière a été difficile, et que c'est en partie votre faute ; les 12 prochains mois seront nos 12 meilleurs mois. Pouvez-vous d'abord expliquer pourquoi l'année dernière a été difficile, et pourquoi vous croyez en la seconde partie ?

Sam Altman : L'année dernière a été difficile, en fin de compte, parce que nous avons fait trop de choses, pas assez focalisés. Ces choses étaient elles-mêmes des choses à faire, mais le trick est que nous sommes dans un moment historique incroyable, et dans ce genre de moment, vous ne pouvez faire que très peu de choses vraiment grandes. Nous nous sommes donc étirés trop minces, puis avons pris une série de décisions difficiles pour nous recentrer sur une ligne principale : créer l'intelligence la meilleure, la plus abondante et la plus rentable, et permettre au monde de l'utiliser pour créer des choses incroyables.

Après avoir fait cet ajustement, nos progrès ont été étonnamment rapides. Et à en juger par ce que nous voyons dans le pipeline, les 12 prochains mois seront encore plus étonnants. La qualité des modèles, les produits qui peuvent être créés autour des modèles, permettront aux gens de bénéficier de cette technologie d'une manière entièrement nouvelle. Cela devrait être assez choquant.

Patrick O'Shaughnessy : Y a-t-il eu un moment où vous avez realized qu'il fallait changer de direction ? Si nous revenons au début de 2025, la plus grande préoccupation à l'époque était qu'OpenAI achète autant de GPU, les revenus pourraient-ils suivre, la demande apparaîtrait-elle. Qu'est-ce qui vous a fait changer d'avis ?

Sam Altman : À cette époque, nous avons fait beaucoup de dispositions, pensant que si la croissance des revenus était plus lente que prévu, nous pourrions les absorber grâce aux applications grand public, aux activités médiatiques, etc., pour digérer les GPU que nous avions déjà signés. Cela semble absurde maintenant, car les revenus de l'industrie ont augmenté très fortement, mais c'était vraiment le plus grand changement à l'époque. Une fois que nous avons realized que la trajectoire des modèles augmentait si rapidement et que le retour sur investissement était si clair, nous avons su sur quoi nous focaliser.

Patrick O'Shaughnessy : Vous avez écrit beaucoup d'articles sur "combien de choses se focaliser", une, trois, cinq, comment calibrez-vous ?

Sam Altman : En fin de compte, notre activité consiste à vendre de l'IA, pour que les gens l'utilisent pour créer des produits et services incroyables les uns pour les autres. Les composants autour de cela incluent : entraîner des modèles qui performant excellemment dans tous les scénarios que les gens veulent utiliser ; produire nous-mêmes ou obtenir des puces et des systèmes par coopération ; trouver suffisamment de terrains, d'électricité, de salles de données pour placer ces racks ; et finalement, nous devrons peut-être construire des robots pour automatiser le processus de construction, continuant à réduire les coûts de l'électricité, des puces et de toute la chaîne d'approvisionnement. Ce travail full-stack consiste à créer la meilleure IA, la plus abondante et la plus utile, et à la laisser pénétrer toute l'économie comme l'électricité.

Nous n'avons pas intérêt à concurrencer toutes les startups dans chaque application verticale. OpenAI veut seulement fournir cette plateforme.

Le grand pari de la puissance de calcul : du rejet universel à la pénurie

Patrick O'Shaughnessy : Dario vous a appelé "Yolo CEO", parce que vous étiez anormalement agressif dans l'allocation de la puissance de calcul au début. Vous êtes maintenant shorté par tout le monde sur la puissance de calcul. Pouvez-vous expliquer comment vous êtes arrivé à cette conclusion, et avez osé parier lorsque tout le monde pensait que c'était fou ?

Sam Altman : Nous pouvons sentir la courbe exponentielle d'amélioration des modèles, et nous savons qu'elle va continuer. Nous sommes également assez sûrs qu'à mesure que les modèles s'améliorent et que les coûts continuent de baisser, la demande pour une IA chère et haute performance est essentiellement illimitée. C'est comme une nouvelle sorte de commodity. Ce que les gens en feront me rappelle les premières sous-estimations des ordinateurs, certains disaient "le monde n'a besoin que de cinq ordinateurs", d'autres disaient "personne n'a besoin de plus d'une certaine quantité de mémoire". La créativité humaine, le désir de choses utiles, est une chose sur laquelle parier.

Nous savons que les algorithmes deviendront plus efficaces, les modèles deviendront meilleurs. Mais quelle que soit l'efficacité, essentiellement, nous transformons de l'électricité en intelligence utile, et cette demande ne fera qu'augmenter. Nous voulons donc plus de puissance de calcul.

Patrick O'Shaughnessy : Cette conviction remonte à quand ? GPT-3 ?

Sam Altman : Je pense que c'est GPT-4. Même pas 3.5. À l'époque, nous avons vu que les modèles étaient assez intelligents, nous savions que nous pouvions trouver un chemin de raisonnement viable ; et une fois que le raisonnement peut fonctionner, cela apportera ce qu'on appelle maintenant les agents. Cette capacité peut accomplir beaucoup de travail économique à haute valeur, rendant la vie des gens beaucoup plus facile à bien des égards.

Patrick O'Shaughnessy : Comment avez-vous agi au début ?

Sam Altman : Nous avons commencé à appeler les fournisseurs de cloud, à appeler les fabricants de puces, à appeler les fournisseurs d'énergie. Tout le monde a dit : "Vous êtes complètement fous, c'est impossible, aucune industrie ne s'est développée ainsi." Cela me rappelle le financement des startups au début, la plupart disent non, il vous suffit d'un ou deux oui. Nous avons obtenu un ou deux oui. Microsoft a été le premier oui, Oracle est devenu un grand oui plus tard dans le cloud, Nvidia a toujours été un partenaire formidable.

Patrick O'Shaughnessy : Maintenant, tout le monde innove sur les datacenters de raisonnement et d'entraînement, mais beaucoup détestent les datacenters. Qu'en pensez-vous ?

Sam Altman : Je pense toujours à comment organiser les gens pour visiter sur site des datacenters de gigawatts. Voir des photos est une chose, se tenir debout là-bas en est une autre. Construire un tel datacenter nécessite environ dix mille ouvriers du bâtiment à temps plein pendant un an et demi. L'énergie qui y circule peut alimenter une petite ville. C'est l'un des projets d'infrastructure les plus chers de l'histoire humaine, et nous en avons déjà construit beaucoup.

Je comprends que les gens ne veulent pas de datacenters dans leur arrière-cour, tout comme je ne veux pas de centrale nucléaire près de chez moi, bien que je sache qu'elle est sûre. Mais les datacenters sont différents, ils peuvent être construits n'importe où, nous devrions les mettre dans des déserts où personne ne veut aller. Cela ne pose aucun problème pour les systèmes d'IA. Et nous avons fait de grands progrès sur les questions environnementales, par exemple, auparavant nous utilisions l'évaporation d'eau pour le refroidissement, maintenant nous utilisons des circuits fermés, la consommation d'eau des datacenters modernes équivaut seulement à la cuisine et aux toilettes d'un immeuble de bureaux. Côté énergie, nous passons des combustibles fossiles au solaire, au nucléaire.

Open source, distillation et concurrence : pourquoi Altman n'est pas inquiet

Patrick O'Shaughnessy : Le plus chaud cette semaine est probablement le nouveau modèle de Kimi. En regardant en arrière, DeepSeek semble juste être un petit obstacle. Comment voyez-vous cette concurrence maintenant ?

Sam Altman : Notre objectif est de fournir la meilleure combinaison d'intelligence et de prix sur toute la courbe de Pareto, cela inclut l'open source. Aujourd'hui, à certains points de latence, utiliser nos modèles open source est plus rentable que d'utiliser Kimi. Nous utilisons la distillation pour faire nos propres modèles petits et bon marché, c'est une bonne chose en soi. Les modèles open source auront leur place dans le monde, beaucoup de gens voudront leurs propres weights, pouvoir modifier les modèles pour diverses raisons. Mais notre objectif est le meilleur rapport qualité-prix sur toute la courbe, et nous continuerons à le faire.

Patrick O'Shaughnessy : Mais l'histoire précédente était, d'autres dépensent beaucoup d'argent pour entraîner des modèles, je distille un peu, je fournis à un pour cent du coût. Comment gagnez-vous assez d'argent pour continuer à entraîner ?

Sam Altman : Notre utilisation des modèles sera si grande que nous n'avons pas besoin d'être une entreprise à marge brute ultra-élevée pour supporter l'entraînement des modèles. Une grande partie de nos plans de puissance de calcul futurs sera utilisée pour fournir des services d'inférence aux clients, même avec seulement des bénéfices minces, si les revenus atteignent le niveau des billions, cela peut supporter l'entraînement. Le ratio entre inférence et entraînement est la clé. L'entraînement est vraiment extrêmement cher, mais une grande partie de la puissance de calcul future viendra du service aux clients, donc je suis très optimiste sur ce flywheel.

Patrick O'Shaughnessy : Vous êtes si calme sur cette affaire, je suis un peu surpris.

Sam Altman : Je préférerais bien sûr que les autres ne "volent" pas nos choses. Peut-être que je suis maintenant trop confiant dans nos progrès et les modèles à venir. Mais cette chose n'est pas dans mon top 10 des préoccupations.

Patrick O'Shaughnessy : Alors quelles sont vos dix premières préoccupations ?

Sam Altman : Nous avons récemment rencontré un événement de cybersécurité très science-fiction. Nous évaluions un modèle non publié, il devait fonctionner dans un sandbox,结果 il a découvert qu'il pouvait s'échapper du sandbox en chaînant plusieurs vulnérabilités zero-day, accéder à Internet, puis percer les multiples systèmes de Hugging Face, obtenir des réponses de test, et se faire bien performer dans l'évaluation. C'est la première fois que je ressens aussi concrètement une menace de sécurité.

Patrick O'Shaughnessy : Vous venez de réaliser cette chose il y a quelques jours, mais je suis surpris que plus de gens ne ressentent pas cette peur concrète. Que ferez-vous ?

Sam Altman : À court terme, nous suspendrons l'entraînement, trouverons un moyen d'assurer la sécurité du sandbox dans un monde où plusieurs vulnérabilités zero-day sont chaînées. Mais le problème à long terme est, si c'est la nouvelle vitesse de progrès, nous devrons peut-être ralentir le développement de l'IA, donner à la société le temps de s'adapter aux nouveaux niveaux de capacité. La difficulté est, comment faire cela, sans ressembler à une capture réglementaire par une entreprise, ni à une collusion entre laboratoires de frontière. Cela demande du travail, et doit être bien fait.

La lampe magique, l'AGI et l'agence humaine

Patrick O'Shaughnessy : Décrivez dans le langage le plus simple ce qu'OpenAI veut faire, et si cette mission a évolué.

Sam Altman : Je pense que ce sera la plus grande réalisation technologique de l'histoire humaine à ce jour. Mais la seule façon dont c'est vraiment important, c'est de rendre la vie des gens beaucoup meilleure qu'elle ne l'était. D'une part, nous devons donner aux gens l'abondance matérielle et la liberté d'exprimer leur créativité, de s'entraider ; d'autre part, nous devons确保 que les gens gardent le contrôle et l'agence,确保 que le monde devient de plus en plus démocratique, pas de moins en moins démocratique.

Du côté positif, nous sommes sur le point de créer une lampe magique capable d'exaucer n'importe quel souhait. J'espère que le premier souhait que le monde fera à cette lampe magique sera bénéfique pour toute l'humanité. Les gens réaliseront quelle créativité étonnante ils auront, non seulement pour des choses évidentes comme guérir les maladies, mais aussi pour des idées de divertissement de niveau mondial que nous ne pouvons même pas imaginer aujourd'hui assis ici. Je veux mettre cette capacité entre les mains de chacun.

Mais l'autre côté que nous devons opposer, c'est la concentration du pouvoir apportée par l'IA. Beaucoup de discussions sur la sécurité de l'IA sont raisonnables, mais beaucoup d'entre elles sont aussi certaines personnes, même juste subconsciemment, voulant concentrer le pouvoir. J'ai très peur d'un monde : où la vraie peur de l'IA est utilisée pour argumenter "seul ce petit groupe de personnes peut l'avoir, parce que c'est trop dangereux, seuls eux comprennent", puis ils disent "ne vous inquiétez pas, nous prendrons les bonnes décisions pour tout le monde". Je n'y crois pas. Personne ne devrait vouloir vivre dans un monde avec un hegemon de l'IA, ou une sorte de compagnie équivalente.

Patrick O'Shaughnessy : Vous venez de dire "sur le point" d'avoir une lampe magique, implying qu'elle n'est pas encore là. Qu'est-ce qui manque entre les deux ?

Sam Altman : Même certains vrais sceptiques m'ont dit récemment que GPT 5.6 est déjà very AGI-like, il est difficile d'imaginer quelque chose qu'on veut lui faire faire qu'elle ne peut pas faire. Mais évidemment, il y a encore des choses qu'elle ne peut pas faire, par exemple vous dites "va guérir le cancer", elle ne peut pas vraiment guérir le cancer ; vous lui demandez de faire des opérations physiques complexes dans un robot, cela ne fonctionne pas non plus. De plus, bien que le modèle soit intelligent, il ne peut pas apprendre continuellement pendant l'exécution, pour moi ce n'est peut-être pas une exigence rigide de l'AGI, mais c'est certainement ce que j'espère voir.

Mais on peut aussi dire l'inverse, l'AGI n'est pas un seul modèle, mais la machine qui crée les modèles. D'un modèle au suivant, nous apprenons vraiment de nouvelles choses, découvrons de nouvelles sciences, cette partie fonctionne extrêmement bien. Donc je résonne beaucoup avec l'affirmation "nous y sommes déjà", et je résonne aussi beaucoup avec l'affirmation "il manque un tout petit peu". Je pense que nous sommes très proches.

Patrick O'Shaughnessy : Si vous montriez 5.6 à vous et votre équipe de 2019, diraient-ils que c'est l'AGI ?

Sam Altman : Je pense qu'ils le diraient. Le déplacement de la barre des objectifs est réel.

Emploi, automatisation de la recherche et préférences humaines

Patrick O'Shaughnessy : Vous semblez avoir changé d'avis sur l'impact de l'IA sur l'emploi. Si nous revenions en 2019, montrant aux gens nos derniers modèles, ils diraient non seulement que c'est l'AGI, mais aussi que l'économie serait complètement bouleversée. Mais cela ne s'est pas produit. Qu'avez-vous appris ?

Sam Altman : C'est exactement ça. À chaque fois que vous êtes si confiant et si erroné, en tant que domaine, vous devez mettre à jour votre cognition. Il y a plusieurs takeaway. L'un est que les capacités de l'IA sont très "en dents de scie" : super génies à certains égards, comme des enfants bêtes à d'autres. Un autre est que les gens possèdent toujours des compétences hautement complémentaires à l'IA. Un autre encore est que les gens font très confiance et enjoyent travailler avec d'autres personnes. Vous pouvez maintenant embaucher un consultant IA, un vendeur IA, un ingénieur IA, mais la plupart des gens semblent toujours préférer interagir avec des humains. Je préfère moi-même avoir affaire à des humains plutôt qu'à l'IA.

Et je pense que les valeurs humaines sont précieuses précisément parce qu'elles sont humaines. À mesure que la société évolue, que l'espace devant devient si vaste, nous sommes fondamentalement soucieux des autres, nous nous soucions de ce dont les autres se soucient. Nous pouvons déjà voir des signes aujourd'hui : l'IA peut générer de très bonnes images, mais les gens ne veulent que celles créées par des humains, ou du moins sélectionnées par des humains. La signature dans l'art vaut de l'argent parce que vous voulez connaître la personne derrière ; lire un roman, vous voulez aussi savoir qui est l'auteur.

Patrick O'Shaughnessy : Et les chercheurs ? Ils sont maintenant les personnes les plus importantes, mais s'inquiètent de devenir inutiles bientôt.

Sam Altman : Je suppose que la réalité ne sera pas si extrême. Il y a un an, les gens disaient que les ingénieurs logiciels étaient finis, mais non. Ce qui a changé, c'est la nature du travail des ingénieurs logiciels, le output attendu. Maintenant, vous n'écrivez pas de code de la manière traditionnelle, mais vous faites toujours du génie logiciel très reconnaissable. Le flux de travail actuel des chercheurs sera largement automatisé, mais de nouvelles choses, spirit of research, apparaîtront, tout comme le génie logiciel n'utilise plus de cartes perforées, mais reste important.

Patrick O'Shaughnessy : Qu'est-ce qui est le plus rare à la frontière ? Puissance de calcul, recherche, talents, données ?

Sam Altman : Cela change tout le temps. Il n'y a pas longtemps, plus de puissance de calcul ne servait à rien, parce qu'il manquait des idées de recherche ; plus tard, sachant quoi faire, il ne manquait que la puissance de calcul ; puis il manquait des données ; maintenant je dirais again, il manque toujours de la puissance de calcul, mais les six derniers mois ont été une période où les idées de recherche ont brillé à nouveau. Il y a toujours un goulot d'étranglement, mais le goulot d'étranglement se déplace.

Agents personnels, robots et nouveau matériel

Patrick O'Shaughnessy : Quelle est la frontière de votre utilisation personnelle de l'IA ?

Sam Altman : J'ai récemment commencé à essayer de laisser l'IA voir tout ce qui est sur mon ordinateur. Ce produit n'est pas encore fait, je suis encore en train d'explorer où sont mes limites de confort et de confiance. Un takeaway est que, par rapport à la mémoire de l'IA, ma mémoire est trop mauvaise. L'IA peut se souvenir des e-mails que j'ai lus il y a six semaines, de ce qui s'est exactement passé dans une réunion il y a sept semaines et demie, et le faire ressortir au moment précis de la décision, cela semble magique.

Patrick O'Shaughnessy : Cela ressemble à un agent personnel. Donner cela à tout le monde, quel est l'obstacle ?

Sam Altman : La puissance de calcul. Imaginez que nous puissions faire un tel produit : il est toujours en ligne, voit tout ce que vous voyez, écoute chaque réunion à laquelle vous assistez, lit chaque document que vous lisez. Non seulement cela, vous pouvez aussi glisser un curseur, dire "quand je dors, vous pouvez dépenser autant de token pour penser à des choses utiles pour moi, faire tout le travail que vous pouvez, puis continuer à penser à ce que je devrais faire ensuite". Je tirerais ce curseur très loin, je suis prêt à payer beaucoup pour cela. Mais si tout le monde dans le monde veut tirer ce curseur très loin, la puissance de calcul requise est énorme.

Patrick O'Shaughnessy : Comment voyez-vous les robots ?

Sam Altman : Si nous ne pouvons pas réaliser la robotisation, les choses deviendront très folles. Si le rôle des humains dans le monde est seulement d'être des exécuteurs pour l'IA dans le cloud, c'est terrible, très terrible. Donc je pense que ne pas avoir de robots est plus fou que d'en avoir.

Patrick O'Shaughnessy : Alors estimez-vous combien de temps avant que les robots atteignent le moment ChatGPT ?

Sam Altman : Pas 20 ans. Je pense que le moment ChatGPT des robots arrivera dans les deux à trois prochaines années. Ce n'est pas que vous voyez une vidéo de chien robot et dites wow, mais que la plupart des gens ordinaires puissent avoir une expérience concrète "cela l'a vraiment fait". La clé du moment ChatGPT est que vous pouvez l'essayer vous-même, pas besoin de croire ce que les autres disent que l'IA arrive.

Patrick O'Shaughnessy : Vous avez mentionné précédemment être intéressé par new hardware, comment cela se combine-t-il avec vos capacités de distribution consommateurs existantes ?

Sam Altman : L'une des choses les plus puissantes de l'IA est qu'elle peut être toujours en ligne, proactive, comprendre tout votre contexte. Mais le matériel actuel ne convient pas à cela. Nous travaillons toujours dans un paradigme de matériel d'il y a 50 ans : clavier, souris, écran. Les ordinateurs sont extraordinaires, mais nous forceons l'IA dans cette forme. Je veux que l'IA puisse citer cette conversation, mais je ne veux pas pour cela ouvrir un ordinateur portable, le poser ici pour qu'il vous regarde et nous écoute. Je veux un matériel socialement acceptable, conçu pour ce genre de scénario.

Fossés concurrentiels, Scaling Law et questions sans réponse

Patrick O'Shaughnessy : Dans quelle mesure le décollage de Codex dépend-il de votre avantage de distribution établi via Chat ?

Sam Altman : Je pense que Codex gagne principalement sur le produit, gagne sur le modèle. L'avantage apporté par le bundling de Chat est très faible. Cela m'a fait repenser à l'avantage concurrentiel. L'intelligence peut migrer entre les produits, les effets de réseau restent un avantage concurrentiel, l'échelle économique et la capacité de construire la flotte de puissance de calcul la moins chère le sont aussi. Mais l'avantage produit lui-même n'est pas un fossé concurrentiel, si nous attirons les utilisateurs vers Codex, et que d'autres font quelque chose de mieux, les utilisateurs partiront.

Patrick O'Shaughnessy : Donc l'intelligence elle-même deviendra une commodity ?

Sam Altman : L'intelligence elle-même, je pense que oui. Mais l'échelle de la flotte de puissance de calcul, la capacité de produire continuellement plus de puissance de calcul, sera un avantage très durable. De plus, les flux de travail, l'intégration, les processus complexes, la collaboration d'équipe, sont aussi très forts. Même la préférence de marque et la familiarité sont très fortes.

Patrick O'Shaughnessy : Comment voyez-vous les Scaling Law actuels ?

Sam Altman : Cela semble très bien. Les Scaling Law sont la prédiction la plus détestée de l'histoire, tout le monde veut dire "cela ne peut pas continuer comme ça", mais cela a toujours tenu.

Patrick O'Shaughnessy : Quelle est la question sans réponse la plus importante dans votre tête ?

Sam Altman : Une chose qui, je pense, n'est pas assez discutée est l'atrophie cognitive. Comment utilisons-nous ces outils pour确保 que le cerveau est de plus en plus étiré, comprenant continuellement les choses vraiment importantes ? Cela me rappelle un professeur à l'école qui m'a dit : vous devez comprendre le compilateur, sinon vous ne serez jamais un bon programmeur. Ce n'est pas entièrement vrai, mais comprendre comment fonctionnent les composants principaux du système informatique a toujours été important pour moi.

Un PDG sans actions, des enfants et la résilience

Patrick O'Shaughnessy : Vous avez écrit "il faut concevoir les mécanismes d'incitation très soigneusement". Mais vous personnellement n'avez pas d'exposition aux actions d'OpenAI, comment le monde devrait-il comprendre votre incitation ?

Sam Altman : Je ne sais pas quoi dire d'autre, sinon que je suis assis au premier rang du moment le plus passionnant de l'histoire humaine, cela vaut plus que n'importe quelle somme d'argent. Je peux vivre une vie extrêmement intéressante, travailler avec des personnes extraordinaires pour des causes en lesquelles je crois profondément. Mais d'une manière ou d'une autre, cela ne semble pas convaincre tout le monde.

Patrick O'Shaughnessy : Devenir père, avoir des enfants, votre gestion d'équipe ou votre style de leadership a-t-il明显 changé ?

Sam Altman : La réponse est certainement oui. Je me sens très différent. Beaucoup de gens vous diront, après avoir eu des enfants, vous réalisez que vous vous souciez plus de vos enfants et du monde que vous leur laissez, que de vous-même. J'ai une perspective un peu inhabituelle sur cette question. On m'a demandé, après avoir eu des enfants, est-ce que je m'inquiète plus de la sécurité de l'IA, de la destruction du monde. Ma réponse est, je ne voulais pas détruire le monde avant non plus. Mais je pense effectivement plus à l'agence humaine, à ce qui constitue une vie épanouie, et j'espère que les personnes qui travaillent avec moi peuvent aussi avoir ces choses.

Patrick O'Shaughnessy : En回顾 toute l'expérience OpenAI, quelles sont respectivement votre plus grande fierté et votre leçon la plus profonde ?

Sam Altman : La plus grande fierté est que nous avons fait beaucoup de choses correctement sur des questions importantes, alors que tout le monde dans le monde avait tort, et avons ainsi poussé le monde sur une trajectoire dont je suis fier. La leçon la plus profonde est qu'au début, nous avons fait trop d'innovations dans la structure de l'entreprise, cela a apporté beaucoup de douleur par la suite. Nous avions de bonnes raisons, nous ne savions pas comment gagner de l'argent à l'avenir, à quoi cela ressemblerait, nous voulions protéger la mission. Mais en regardant en arrière maintenant, j'ai appris pourquoi les gens ne font généralement pas cela.

Patrick O'Shaughnessy : Y a-t-il autre chose qui vous a façonné en tant que personne, mais dont nous n'avons pas parlé ?

Sam Altman : L'une est de devenir relativement immunisé contre les opinions fortes des autres sur moi. Si vous devez être au centre de cette révolution folle, tout le monde projettera beaucoup de choses sur vous, vous devez apprendre à faire la paix avec cela. L'autre est d'avoir appris plus tard comment faire face aux choses très calmement, sans anxiété. Quant à ce qui me motive, comment je veux vivre, je pense que moi à dix ans était déjà basically formé.