当 Sam Altman 再次走进华盛顿特区参议院的听证大厅时，坐在他对面的，不只是几位议员，而是一整套制度在等待回应：

　　他开口就说：“我们正在建设世界上最大的 AI 工厂。” 他讲隐私、讲能源、讲就业、讲国家竞争力。 他说：“未来十年，谁掌握智能和能源，谁就赢。”

　　但接下来，他说出的第一组数据却让人警觉：“ChatGPT 每周有五亿人使用。我昨天刚看到，根据 SimilarWeb 的数据，它现在是全球第五大网站，增长非常迅速。”

　　Altman 指出，过去两年，美国的医疗、科研、教育、客服等基础服务体系，已经被 AI “静默嵌入”：研究效率提升，医疗建议下沉，学习方式重构。他不是在夸产品，而是在发出预警：AI 不是一次“行业升级”，而是一次“系统重构”。AI 不再是即将发生的事，而是已全面渗入我们日常的现实。

　　然后他讲了一段即兴插曲。“我是在圣路易斯长大的，一个电脑极客。小时候整夜不睡觉学编程，在阁楼里用的是美国制造的 Mac，那台芯片就在我现在住的地方附近设计的。”

　　他说，不是软件团队，不是模型算法，而是一整套“AI 工厂”体系：能源 → 芯片 → 数据中心 → 模型 → 应用。

　　“我们正在德克萨斯州阿比林建设世界上最大的 AI 训练设施。它进展顺利，但我们需要更多这样的工厂……这一整套 AI 供应链必须在美国落地。”

　　最后，他抛出一句判断：“未来十年将是关于丰富的智能和丰富的能源，确保美国在这两方面都领先，是至关重要的。”

　　如果说上一节是AI对社会系统的压力测试，那么 Altman 接下来的发言，更像是一份“国家级基础设施施工图”。

　　他从一个地方讲起：“昨天我去了德克萨斯州的阿比林，那里我们正在建设世界上最大的 AI 训练设施。”不是办公室，不是园区，而是AI 工厂（AI factory）。

　　Altman 说得很直白：“我们需要更多这样的设施。有一整套 AI 工厂，像一条完整的供应链，我们必须在美国完成这些建设，才能继续创新、继续领先。

　　这听上去，像是一版 AI 时代的“罗斯福新政”——它不是为了解决就业问题，而是为了重塑国家竞争力的底座。

　　换句话说：AI 不是“云里转的算法”，而是一条吞电、耗芯、讲工业组织效率的全栈链条。这场竞争的关键，不在于谁的模型能力更强，而是谁能把这套系统真实落地。

　　Altman 多次强调：AI 工厂不是为了训练某一个模型，而是为了支撑一整个“国家级智能系统”。

　　在国会的听证厅里，Sam Altman 没有绕圈子。他被问到中美AI竞争的问题时，直接抛出一句：

　　“我们相信，美国的模型，包括 OpenAI 和 Google 以及其他公司的一些模型，是世界上最好的模型。”

　　这句“不太远”，不是谦虚，而是一次制度提醒—— 真正拉开差距的，不是模型能力，而是系统部署的速度与弹性。

　　在现场，Altman 明确提到中国团队 DeepSeek，并且指出两个关键事实：“第一，他们做了一个很好的开源模型。第二，他们还推出了一个消费者应用，短暂地超过了 ChatGPT，成为下载量最大的 AI 工具，甚至可能是整体下载量最大的应用。”

　　Altman 并没有表现出焦虑，但他明确表示：“如果 DeepSeek 或其他消费者应用真的成为主流，并打败 ChatGPT 成为人们使用的默认 AI 系统，那将是不好的。”

　　在被问到“美国如何保持领先”时，Altman 给出了一段相当务实的回答：“这些都不是火箭科学。我们只需要继续做那些长期行之有效的事情，而不是犯一个愚蠢的错误。”

　　Altman 并没有呼吁“放任自由”，而是强调“给行业一点生长空间”：“我相信行业正在迅速朝着确定正确协议和标准的方向发展，我们需要空间来创新和快速前进。”

　　Altman 的最后一段话，看似在说“苹果和微软”，其实是在说“制度弹性”：“世界用 iPhone、Google、Microsoft 产品……这就是我们产生影响力的方式。 我们不希望这停止发生。”

　　因为这不是单纯的“谁更谨慎”，而是会导致一种不可逆的后果：“世界将转而使用更好的产品——只不过那些更好的产品，不一定是我们造的。”

　　他不是唱反调。他承认监管很重要——甚至是必要的。“一旦行业确定标准由什么构成，然后由政府机构采纳并使其正式化，这是完全可以的。”

　　Altman 的观点很清晰：标准应该来自于实际使用，不是预设风险。换句话说——不是画好跑道再起跑，而是边跑边筑路。

　　Altman 说的最有力的一句话是：“如果我们的心理模型是赢得扩散，而不是阻止扩散，那方向上就是对的。”这句话彻底改写了人们对监管的想象。

　　Altman 不是在警告“模型危险”，他提出一个更深层的事实：你以为监管是在防AI，其实是在决定谁拥有定义未来的权力。

　　Sam Altman 坦言，他被问到最多的问题之一就是：“AI 到底会不会毁掉所有的工作？”

　　当参议员还在提问“AI 会取代哪些人”，Altman 给出的回答，是一个更根本的判断：“不是哪些工作会消失，而是‘工作’这件事本身正在被重新定义。”

　　Altman 抛出一个全新的劳动逻辑：“我们称之为迭代部署——把强大的工具尽早放在人们手里，让他们习惯它、共建它，是最重要的事。”

　　“在 2025 年 5 月，成为一个有效的程序员， 已与我上次来到这里（2023年5月）时，完全不同了。”

　　他用自己熟悉的领域举例：“这些工具真正改变了程序员能做的事，世界将获得的代码量和软件复杂度，也在同步飞升。”未来的工程师，不是写代码的人，而是指挥 AI 写代码的人。

　　而是讲了一个 Uber 司机的故事：“ChatGPT 推出半年后，我坐进一辆 Uber，司机说：‘你听说过 ChatGPT 吗？太神奇了。’然后他告诉我，他靠 ChatGPT 运营整个洗衣小店。”

　　Altman 说，这是 AI“被使用”而不是“被恐惧”的典范。这不是失业的故事，而是“个人成为微型组织”的新形态出现。

　　Altman 给出的金句，值得反复咀嚼：“我们想要达到的理念是——AI 不是取代工作，而是增强工作。人们将变得更有生产力，做的事情，甚至我们今天都无法想象。”

　　我们可以适应技术变革，这点历史早已证明。但这一次，节奏会非常快。我们必须让教育和工具一起部署，才能跟上。

　　在听证会的后半段，Altman 讲到一个技术圈以外、但对普通人至关重要的问题：“我们必须认真看待人们与AI的关系正在发生的变化。”

　　这意味着，如果AI是一个“聊天工具”，那只是表层。更深层是：AI 是那个从不疲惫、不反驳、永远在线倾听你的存在——它可能比任何人都更了解你。

　　这不是一个科技性问题大王卡免流小火箭配置，而是一个结构性的信任问题：“我们将如何考虑， 在AI了解你整个人生后，如何保护你说过的话？”

　　在谈到“深度伪造（deepfake）”问题时，Altman 承认：“我们很乐意配合立法，因为这个问题已经快速逼近。”

　　这句话，是一个社会心理建设的提醒：“我们越早让人们理解这些内容可能是AI生成的，并在他们自己大脑中建立防御机制，越好。”

　　“你怎么看待 AI 奇点（Singularity）？ 就是那种 AI 超越人类智能之后的临界点——它真的会来吗？”

　　他停顿了一会儿，说了一句话：“我对进展的速度感到非常兴奋，但我也非常谨慎。我会说，我在它面前感到渺小。”

　　他说：“人类有一种惊人的适应能力，看起来惊人的东西，很快就会成为‘新常态’。”就像你已经在用 ChatGPT 查文献、写邮件、陪孩子做作业一样。

　　Altman 有一句话，说得极其克制：“这些工具将能做到一些我们无法完全理解的事情，当它们开始帮助我们创造下一个未来版本时……”

　　Altman 在最后反复强调：“我们可以让这一切变成美好的事情，但我们必须带着谦卑和一点谨慎接近它。”

　　这句话之所以重要，是因为它对所有制度、公司、个体发出了一个新的角色邀请：我们不再是监管者或操控者，而是共创者、系统接口的设计人。

　　这就是为什么 OpenAI 把模型权重交给国家实验室——因为：“科学发现，可能是AI对人类最有价值的贡献。”

　　📮 本文由AI深度研究院出品，引用了OpenAI首席执行官Sam Altman 在参议院委员会人工智能竞争问询会上的讲话。

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