如果把时间拨回到三年前，我们可能还在讨论AI能不能写诗，会不会画画。但到了今天，站在2026年的开端。风向，彻底变了。
1月27日，OpenAI的CEO山姆·奥特曼开了一场研讨会。没有在宽敞气派的大会场，而是在咖啡馆一样的地方。四周散坐着的，是很多年轻的创业者、AI应用开发者、科学家。
听完这一小时，我有个强烈的感觉：
就算OpenAI现在是AI时代的领先者，奥特曼也充满焦虑。
这背后，是AI已经从“新奇的玩具”，变得无处不在。它进入手机、电视、空调，渗入商业的毛细血管，重构每个行业的成本结构。所以，这场对话的焦点，落得更为长远，更加实际。奥特曼，把他对AI未来、创业机会、教育变革、个人技能的思考，都极其坦诚地分享出来。
那么，这场对话里，具体说了什么？对我们，又有什么关键信息？
我试着梳理了一下，提炼出6个关键点。
希望，对你有所启发。
01
“地球上最后的稀缺品，将是人类的注意力”
你有没有一种感觉。
有了AI后，画图、做视频、写文章……都越来越快，质量越来越高。哪怕就我一个人，也能在家手搓一个全新的APP。但同时，一种隐隐的焦虑和不安，也渐渐出现。
AI确实让我效率提升很多，但是，我该怎么找到我的用户呢？
访谈一开始，有位开发者就把这股普遍的疑虑，抛给了奥特曼。奥特曼给出的答案，耐人寻味。
过去，很多创业者总觉得“最难的是做产品”，只要做出来了，用户自动就来了。但是，时代变了。
AI的出现，让“做产品”这件事变得空前的容易。
这意味着，未来，我们会迎来一个“极度丰饶”的世界。各种软件、内容、服务，都会像地下的泉水一样，源源不断地涌现出来。到那时，供给几乎无限增长。
但，只有一样东西永远不会增长：
人类的注意力。
每个人，每一天，永远只有24小时。除去吃喝拉撒睡，你真正能拿出来消费一个产品、体验一个服务的“注意力”，可能只有2到3小时。
这是一个刚性约束，即使是AI，也无法改变“注意力有限”这个物理事实。
这就意味着，未来的局面将迎来剧变：
一边，是指数级增长的商品供给。另一边，是绝对锁死的人类注意力。
这听上去很残酷，但确实是未来商业世界的真实面貌。
奥特曼说：“即使在一个极度丰饶的世界里，人类的注意力仍然是非常有限的东西。”
所以，未来的商业竞争，将从“生产产品”，转向“抢夺注意力”。
当一切都变得过剩，唯一的稀缺，就是那个坐在屏幕前，每天只有24小时的“你”。
你的注意力，将是这个地球上最后的稀缺品。
02
AI的长处是发散，人的长处是聚焦
既然注意力这么稀缺，那么，我们更应该把它用在刀刃上。
现场有一位科学家，问了奥特曼一个问题：
AI的快速发展，对科学研究的帮助巨大，但我们总是想要更多。那什么时候，AI能接管整个研究事业呢？
奥特曼说：这条路，还非常远。
曾有几位数学家告诉奥特曼，他们现在经常一整天都在和AI聊天，研究进展速度飞快。AI负责“跑腿”，把所有可能的研究方向都试一遍。而数学家们，会从中间选出具体的方向重点研究。
这是因为，AI擅长发散思维，而人类擅长聚焦方向。
什么意思？
比如，方向判断。做了100次实验，只有1次，培养皿竟然发霉了。如果是AI，它很可能会判断“实验失败”，直接删除。但科学家会思考，“为什么就它发霉呢？”。这可能就是新的研发方向。没错，青霉素就是这样发现的。
比如，直觉判断。在一次雷达磁控管测试中，工程师发现口袋里的巧克力化了。如果是AI，它很可能会判断为温度太高。但直觉告诉这位工程师，这绝对不简单。于是，他找来玉米粒，发现会变爆米花。放入鸡蛋，发现会炸开。没错，这就是微波加热，继而有了微波炉。
你看，那种说不清道不明的直觉，那种对异常现象的好奇心。这些都是现在的AI，完全做不了的。
所以，在研究里最关键的地方，还必须靠人类独有的“方向判断和直觉判断”。
那么，未来的工作流也会发生变化。奥特曼提到了一个词：广度优先搜索。
意思是，你可以先让AI做“广度搜素”，把20个或者200个可能性都先穷举出来。接着，你用你宝贵的注意力，利用你的直觉和判断，从一堆可能性中，找出最值得深入研究的那一个。
未来最高效的工作流，很可能就是这样。让AI告诉你“有哪些做法”，你来决定“到底怎么做”。
03
未来AI创作的溢价，属于“人味儿”
如果科学领域，人的价值是“判断方向”。那么，在这个AI生成的视频已经越来越逼真，画的画越来越好看，文笔也越来越出色的时代。看起来，人类在艺术领域已经没什么价值了。
但奥特曼说，这个判断，不够准确。未来AI在艺术领域上的进步，跟人的联系会越来越紧密。
为什么？
首先，人类对AI有一种心理防御机制，甚至会产生天然抵触。
奥特曼分享了OpenAI在图像生成领域的消费者报告，有个现象非常有趣。如果同时给受试者给10张照片排序，一半是人做的，一半是AI生成。在不知道来源的情况下，几乎所有人，都会把AI图片排在前面。可一旦告诉他们，哪些是AI做的。受试者的态度会立马180度大转弯，“其实我不喜欢它”。
其次，欣赏艺术的根本目的是“寻找连接”，是和人产生共鸣。
每当读完一本好书，我想做的第一件事，就是了解作者的生平、经历、情感，寻找到底是什么原因促使他们写出这本书。
对待读书，奥特曼也是相似的态度。如果他在看完书后，发现竟然是AI写的，会感到非常失落。这就像“真心错付”，硬生生掐断了他“与作者产生连接”的念头，这本书也将变得毫无价值。
所以，奥特曼得出来一个结论：
人类不会想要完全由AI生成的艺术作品。
这不是说AI在艺术创作领域的研究就没了意义，相反，这指出了一个新的方向。
未来的创作逻辑，不是AI取代人类，而是让AI有更多“人味儿”。
如果一位AI数字艺术家，告诉大家，自己用了Photoshop专门修图。那么在大众眼里，那张画，还是艺术。因为，里面有人类的痕迹、思考，甚至“笨拙”。
所以，对所有的艺术创作者来说，未来要跟AI比的，会是你的经历、你的故事、你的思考。这些，全是AI模拟不了的。
这些只属于你自己的东西，才是你的最大溢价。
04
两年内，AI将百倍降本，利好中小创业者
如果说，“人味儿”决定了上限，那么“成本”就决定了下限。
在访谈中，奥特曼给出了一个有些激进的预测：
到2027年底，GPT5.2级别的智能，成本至少降低100倍。
这就意味着，那些只能按次付费、按tokens付费的昂贵大模型。在明年年底，会变成水电煤那样的基础资源。到那时，商业的格局也将发生变化。
受利最大的，很可能是那些利用AI大模型创业的中小型团队。
过去，大公司靠钱堆算力，自研模型。只要钱够烧，就能一直干。对小公司来说，连入场券都买不起。
但未来，如果AI成本真的实现百倍降本，在“AI应用层”上，很可能会出现大量机会。
比如，AI客服系统。以往可能需要几十人的运营团队，未来可能只要2个人。加上一套精心调教的AIAgent，就能服务上千家商户，24小时无休。
比如，AI法律助手。大公司可能看不上那些过于垂直的法律咨询需求，那么，你可以专门针对细分领域开发AI，租房纠纷、劳动纠纷、名誉纠纷等等。在一个细分领域做到极致，就是你的机会。
当成本不再是阻碍，你就能用极低的价格，去拼手速、拼创意，拼对痛点的极致理解。这或许将是未来中小企业的突围之路。
有意思的是，奥特曼说到最后，还反复强调了一遍：
假设我们去推动成本降低，并假设这就是你们和市场想要的，我们就会往那个方向走得更远。
换句话说，他不想画饼，而是真正想为无数中小公司创造机会。
05
学习不只是“获取知识”，关键是锻炼“思考能力”
既然，AI这么强了，那我们还要去学习吗？
这也是现场一位年轻创业者的困惑：
如果我们能在指尖获得答案，那我为什么还要去学校学习历史？为什么还要背任何东西？
奥特曼说，当谷歌出来的时候，他还在上初中。奥特曼的老师却让孩子们保证，一定不去用谷歌。在当时，看到敲敲键盘就能知道一切的谷歌，奥特曼有一种强烈的感觉，谷歌能让他变得更聪明，学到更多，做更多事。
直到自己长大，直到自己做出OpenAI，他对“技术发展与学习的关系”，有了新的看法。
去学校学习，本质上不只是“获取信息”，关键是锻炼大脑的思考能力。
如果你打开AI，问它200年前世界上发生了什么，它能给你的答案一定比你从课堂上、书本上、老师那知道的远远多得多。这叫“获取信息”。
你知道了1826年，法国人尼埃普斯拍出了世界第一张永久照片《窗外景色》。你的大脑会自动联想到，要是没有那张照片，可能今天都没有手机。这叫“思考能力”。
这种联想、大脑里的判断、对历史的洞察，是AI给不了你的。
现在呢，你确实能一句话，就让ChatGPT给你写一篇还不错的文章出来。但是，要是它写错了呢？要是它胡编一段历史，乱写一通逻辑，你又会怎么办？这种时候，就是最需要你的“思考能力”的时候。
面对AI，你要保持清醒，去思考，它给你的到底是发光的金子，还是没价值的垃圾。
AI就算再厉害，你也要始终把船舵牢牢抓在自己手里。
06
“学历将变得无关紧要，重要的是抓紧时间学技能。”
顺着这个逻辑，奥特曼给了年轻人一个建议，可以说，有些“离经叛道”。
如果你是个雄心勃勃、有闯劲，想用AI做出一番事业的人，那现在待在大学，可能是在浪费你的时间。
奥特曼自己，就是在斯坦福大学两年后，选择辍学。这不是说，他在鼓励年轻人辍学创业。他的建议，更多是源自对社会环境和技术发展做出的判断。
在他看来，传统大学的“滞后教育”，已经过时了。
传统大学教育，编写教材要时间，课程设置要审批。这就意味着，你现在在学校学到的，很可能是5年前的知识，老师教的是10年前的知识，书本上的是20年前的。等你学完出来，外面的世界早就变了。AI时代，知识更迭和技术发展，甚至快到以“周”为单位。你还得重新学，不然根本跟不上。
奥特曼的建议是，如果你想抓住这个不同寻常的时期，那你不如抓紧时间，去学习那些真正有用的技能。
什么技能？奥特曼给了四个词，在他看来，这是AI时代最重要的软技能。
“高能动性、擅长产生点子、有韧性、快速适应变化的世界。”
听上去，这些不是学写代码、写文章、调颜料那些非常具体的技能。但实际上，这些非常实在。
比如，在你周围还没有人学习AI的时候，你主动去测试市面的10种不同的AI，总结经验，分享给团队，把你的感受转变为生产力。这是高能动性和适应变化的世界。
比如，当别人还只是用AI生成“一只猫”的时候，你已经想到用它写一整套批量生成“100只形态各异的猫”的脚本。或者，用它总结爆款规律，给自己提高效率。这擅长产生点子。
比如，当你用AI只得到一堆垃圾时，不是两手一摊说“AI不行”而是耐着性子，换个提示词，或者换个模型。不断调整，不断优化，直到死磕出结果。这是韧性。
这些技能，学校里教不了。非得要你亲自去试、去操作、去体验，才能练就。
你看，这些能力都不是很难，只要愿意去学，都能快速掌握。
最后的话
看到最后，我感受到了山姆·奥特曼的诚恳，从ChatGPT的技术路径，到对人性的观察判断，都悉数分享。同时，也看到了他的焦虑，焦虑OpenAI的未来，焦虑AI的未来，焦虑各类人群的前路。
焦虑之余，他并没有停下，而是选择坐下来。和开发者对话，和科学家对话，和年轻人对话。他试着用“面对面”的方式，寻找解决办法。
这或许就是这场座谈会出现的最大意义。在这个充满焦虑和不确定性的世界里，尝试找到出路。
如果你是创业者，或许可以抓住那“百倍降本”，做大公司看不上的小生意。可以是二手琴行、民宿手艺，甚至家门口的兰州拉面，用上AIAgent，给他们做一个全天无休的“数字老板”。
如果你是艺术家，或许可以在作品里放大“人味儿”。可以是视频的制作流程，可以是文章的逻辑大纲，甚至是调教AI时的冲突或争吵。
如果你是年轻人，或许可以调整你的“学习方式”。在学校里，别死磕课本，而去锻炼提问的能力，和整合资源的能力。
焦虑，或许是我们这一代人共有的底色。
但别忘了，在那个巧克力融化的故事里，AI只能发现温度升高，只有人类能嗅到微波炉的商机
只要动起来，你宝贵的注意力，就能带你在这个丰饶的世界里，走向属于你的终点。
参考资料：
OpenAITownHallwithSamAltman
观点/刘润主笔/海盐编辑/歌平版面/黄静
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