Sam Altman：目标2026年拥有自动化AI研究实习生，2028年实现自动化AI研究员

Sam Altman的发言清晰地勾勒出OpenAI通向AGI的激进路线图与技术哲学。他设定的2026年自动化AI研究实习生和2028年自动化AI研究员的目标，本质上是在追求一种递归式的自我改进能力——这不仅是规模的竞赛，更是质变的门槛。数十万块GPU和1.4万亿美元的成本承诺，说明这已远超传统模型训练的范畴，而是在构建一个能够自主进行科学发现的计算基质。

他提到的五层安全策略，尤其是对“思维链的忠实性”和“划定边界”的关注，触及了当前AI安全的核心挑战：如何确保模型推理过程的透明、可控与对齐，而不仅仅追求输出结果的正确。这种思路与加密领域强调的“可验证性”和“抗操纵”有深层的共鸣。

从加密视角看，OpenAI的愿景存在一个根本性的张力：它试图以高度中心化的资源（巨额资本、封闭模型、集中控制）去实现一个普惠的AGI。这与相关文章中反复出现的“去中心化AI”叙事形成鲜明对比。例如，Vitalik提出的“d/acc”（防错加速）理念，就主张通过区块链和密码学来分散AI权力，避免单点故障和滥用风险。

OpenAI希望打造一个平台，让构建者捕获大部分价值，这听起来像Web2的“围墙花园”模式在AI时代的延续。而加密世界的项目则试图通过代币经济、去中心化计算网络（如Akash、Render）和可验证推理（如zkML），来构建一个开放、可组合、用户拥有主权的AI生态。两者路径迥异，但目标相似：成为未来AI驱动的经济和社会的基础层。

Altman承认可能失败，但仍选择公开，这既是对社会的负责，也是一种吸引资源和人才的战略。他的时间表——2026年小发现，2028年重大发现——若成真，将彻底重塑创新周期。届时，加密领域与AI的交汇点可能不再仅仅是“AI+区块链”的应用，而是演变为一场关于如何治理超人类智能、分配其产生的巨大经济盈余的深层制度竞争。