摩根斯坦利TMT大会-萨姆·奥尔特曼交流反馈
我们在AI的什么位置：时代刚刚开始，预计每年都会取得重大进展；Sora很棒，但模型仍然无法很好地推理，而世界上很多经济价值都需要推理。当这些模型能够帮助真正的科学发现时，我们才会非常兴奋，这将改变世界的增长速度和繁荣程度。世界将需要更多能源来运行AI，所有消费者体验都将从此发生重大改变，比如META社交体验和搜索等等
GPT商店：AI目前还难以使用、难以连接，最终将能无缝地为人们做很多事情，与Agent交流，让它代表你去无缝连接服务。
Sora：还有很长的路要走。OpenAI没有教授Sora象征性的物理（让机器自己去理解，人类理解的物理就是对的吗？）
大模型的记忆：个性化很重要，记忆是其中的一部分。可以想象一下将你所有个人数据/上下文（阅读/撰写的每份文档/对话）同时加载到AI中，这种个性化程度会有多高。想象它能完成5小时，而不是现在5秒钟的人类工作。人类的效率可以提高100倍
计算：AI成本应与能源成本趋同。让AI变得足够便宜，让AI无处不在。如果我们让世界充满计算机，成本降低100万倍，那么每个人都会想要使用它。未来AI可能是高阶比特，核聚变作为能源来源。
芯片：内存带宽是特别值得关注的领域，HBM和堆叠GPU等问题，内存带宽的新架构，可以显著改变性能。
企业的成功：90%的财富500强企业正在使用OpenAI。内部生产力工具很惊艳，估计在未来，那些建立了更好的内部AI工具的公司，其业绩将大大超过对手，而人们却不明白为什么。
监管：我们应该为最强大的智能系统制定规则AGI：不会突然出现，比如人们意识到智能手机的到来，但随后是一个逐渐发展的时期，iPhone之后的2007年到2017年，我们的生活方式发生了翻天覆地的变化。我认为AGI也会这样。
计算/推理增长：10倍的复合增长率不会持续太久。但也与我们以前看到的半导体市场不同，人们像看待智能手机一样看待芯片，但AI将是一条不同的曲线（指数？）一切取决于价格，只能在不同价格水平上谈论需求（我理解是单位价格下降速度，决定了模型和需求的进化速度）我们将看到最好的模型以指数级的速度脱颖而出。下一个主要模型将是信任方面的重大提升（即更少的幻觉）。随着模型变得更大更好，模型确实有所改善。
GPT-5：将向前迈出一大步，GPT-4到GPT-5将是巨大的进步，就像从3到4一样