前两天，Sam Altman与OpenAI COO Brad 共同接受20VC的访谈，20VC是一家风投公司，总部在伦敦，由20VC播客系列的主持Harry Stebbings创立。
本次访谈干货比较多，Sam和Brad回答了涉及公司如何决策、哪些是OpenAI最高优关注的事情、关于营收与成本平衡的问题、哪些企业受到GPT的迭代影响最大、初创公司发展AI的战略、OpenAI如何招聘人才等等话题。
下面详细展开和解读，建议大家去youtube看下原视频，链接在最下方。
一、暖场话题：Brad和Sam分别说对方没有被公众所谈及到的优势
前提补充：Brad是OpenAI的现任COO（此前网上流传的OpenAI华人产品VP Peter Deng就是在Brad的团队 ），他是一名90后，有较为资深的投资、财务背景，曾经在JPMorgan，YC 任职过，也就是在YC 他和Sam开始保持紧密的合作，在OpenAI早期，Brad帮助Sam面试了25个CFO候选人, 但是没有人愿意加入，后来Brad只能自己亲自上，也逐步全职投入到OpenAI的管理当中来。
Sam to Brad：
1、适应性非常强，在公司发展的各个阶段，非常愿意接受新挑战，想办法去解决问题，且执行迭代循环非常快
2、优秀的财务背景，能看好公司的全局，从产品到商业模式到客户服务，这对于扩大公司规模非常有帮助
Brad to sam
1、极其专注和聚焦在公司最重要的1-3件事情，让整个公司能高效、快速的行动
2、对AI未来有非常清晰和坚定的战略的判断，且未来要实现的目标有着明确的认知，这样我只需要带领团队去执行，去落地实现的路径就好
小结：从这里的回答结合访谈的内容，我们能看出Sam的工作风格是典型的投资人，就像他回答主持人说的，他一看就不是典型的Operator（运营），他更喜欢做长期的判断，从YC开始做投资开始，就非常享受这种工作带来的快乐和价值。远见或前瞻是一种天赋，但是需要组织的强大执行能力，我想Brad的特质就很好的补位了。
二、目前OpenAI最重要的事情是什么以及哪些因素可能会让实现有挑战
Sam的回答：最重要的两件事是
1、保持持续创新的动力，确保模型能持续迭代改善，从GPT5到GPT6,或者7、8等，且对公司和产品的方向和价值有清晰的判断
2、确保我们有足够的供应链和充足的算力来满足大模型的迭代优化，能让更多人接触和使用我们的产品
Sam的回答：面临的挑战
OpenAI有最好的研究人员和研究文化/氛围，丢掉其中之一会带来非常不好的结果
算力资源，目前整个行业都缺少足够的算力，即使你有最好的技术和产品，也不能让更多的用户去触达和使用，这样不会让你的模型和产品变得更好（即没有数据飞轮）
小结：从这里我们可以总结，对Sam而言，最重要的就是组织/人、资源，关于算力资源，Sam觉得这是一个系统性的问题，主持人追问怎么解决算力问题，Sam很耿直的说他不会在摄像头前回答这类问题，但是他保持乐观，这里我们也可以联想到前两个月爆出的Sam筹集万亿资金建设自己芯片工厂和供应链的新闻。
算力目前确实是瓶颈，背靠微软能获得更多GPU，也是OpenAI的一大优势，如何保持和扩大这个优势，争取更多时间，我也相信这是所有AI公司的燃眉之急，尤其对于国内AI大厂，高性能芯片的禁售就阻断了我们很多的发展空间和时间。
三、怎么做决策
Brad认为关键是聚焦最重要的几件事情，董事会聚焦这1-2件事情全员来讨论和决策，日常工作中，自己每天做10个决策，推动日常的进展。
Sam认为一个CEO每天都会碰到问题，都需要去决策，正在战略性或者影响长期发展的可能是一些特别大的决策，如做CHATGPT还是不做GPT，这一类决策可能一年只需要做1-2个，甚至10年也只需要做1-2个决策
小结：在沟通中，Sam，尤其Brad提供了很多做决策的一些细节和考虑，大家感兴趣的可以再看看视频
四、怎么看margin revenue（边际收入） 超过 margin cost （边际成本）
前提补充：这个问题有点老生常谈，所以主持人在问的时候也说了，其实不太想问，但是还是想听下Sam的看法，Sam也直接回答，他认为这个问题是最无聊的问题，然后补充了他的观点如下
Sam的回答：
1、只要算力成本继续下降，AI的价值随着模型的改进而增加，这个方程就会很容易解决，重点应该是不断改进模型，使它们更易于访问，而不仅仅是边际收入和成本的具体动态。
2、未来竞争差异不在于基础模型本身，而在于模型对个人用户的个性化满足和信息整合程度（the differentiation will not be in the base model itself, but rather in how personalized and integrated the model is to individual users）。
小结：
Sam认为虽然让基础模型变得越来越好很重要，但长期看，他认为未来只需要少数的基础模型，比如最多12个。
换句话说，这不仅仅是拥有一个功能强大的基础模型，还包括根据每个用户的特定需求、偏好和上下文定制模型。这种个性化和集成将增强用户体验，并为个人提供更多价值。
其想法是超越一刀切的方法（go beyond a one-size-fits-all approach） ，专注于开发针对个人用户进行精细调整和优化的AI模型，使技术在他们的日常生活中更加有用和有影响力。
五、初创企业发展AI的策略是什么，哪类企业成功概率更高
前提补充：主持人同时作为一个风投，他说过去在看各种AI项目，他发现从投资视角，并没有很多值得去投资的好的AI应用项目，尤其当ChatGPT升级，能力更强的时候，很多初创企业的价值就被ChatGPT给替代了，他想问Sam的是，应该去投哪些AI的项目或者初创企业
SAM的回答：
我认为现在有两种AI发展策略模式：
第一种是：假设模型不会进步，你在这个上面做些小的改动和创新
第二种是：假设OpenAI将会沿着某种轨道持续进化，模型也会以同样的速度得到优化，然后基于此去做产品。他认为95%的人应该会相信后者。但是现实情况是，很多初创企业是按照第一种思路去开展业务的，所以当OpenAI持续做基础研究，改善模型能力和相关toolings，很多创业者就被碾压。
小结：Sam认为专注于利用OpenAI模型去做行业应用的初创企业，并且假设模型会变得更好，成功的机会更高。结合市场上现在的各类AI应用，我的解读是：
①对于那些只会套壳ChatGPT，对产品的外表做些花样修饰，然后玩营销的产品而言，这一类无疑没有创造新的价值，最多骗投资人点钱，赚点吆喝，没未来
②对于那些基于GPT模型去做应用，但是在产品思路和发展上是假设模型不会改善的产品而言，他们会面临GPT能力升级后的快速吞噬
③只有基于GPT开发且相信GPT能力会改进，并且真正从用户视角去创造价值的产品/应用成功率才更高。也就是你的产品/应用需要找到真正的用户价值点，然后借助GPT的不断迭代能力去规划实现你的产品。
当然这里不一定是要基于GPT，你也可以基于Gemini，LLamma，Mistral，问心一言都行。
六：OpenAI招聘更看中经验还是斗志
前提补充：主持人提到OpenAI的员工平均年龄可能横向和其他AI公司，或者和互联网早期的初创企业相比偏大一些，这个点其实在几个月前Sam和比尔盖兹的连线沟通中也提到过，Sam说OpenAI的员工基本都是30+，40+为主，甚至还有50+的。
所以主持人想问Sam和Brad，在招人的时候会更看中经验（年龄偏大）还是冲劲（hunger，潜台词是更年轻的）
不像在中国，招聘的年龄问题可以这么广泛的被讨论、调侃和被公司执行，在西方文化里，这个问题如果直接回答，大概率会造成所谓的招聘歧视问题。
Sam的直接就回答了，我们招聘无关乎经验和hunger，这不是我们主要招人的标准或者评估唯独，那具体OpenAI看中什么，Sam和Brad的回答如下：
Sam的回答：
与公司使命保持一致：Sam重视那些对OpenAI使命充满热情并有动力为其目标做出贡献的个人。
适应性和敏捷性：重视展现适应性和敏捷性的候选人，因为OpenAI的快节奏需要能够快速转变、学习和适应新挑战和机遇的个人
创新热情：重视那些热衷于推动AI界限和推动领域创新的个人。对AI及其潜在影响的真正热情是非常有价值的
强大的沟通能力：具有强大沟通技巧和清晰传达想法能力的候选人，因为有效的沟通对于组织内的协作和参与至关重要。
关于沟通能力这点，主持人反驳说Sam在投资的很多初创企业CEO或者看中的很多人其实都是技术背景，他认为这些人看着不像是有很好沟通技巧的人。所以Sam特别提到这里的沟通不是那种在公共场合发表演讲，或者会议室里面侃侃而谈的表面沟通，更多是通过沟通去推动事情做成的能力。
Brad的回答：
除了Sam上面提到的，Brad更实际和偏执行层面一些：
技能和专业知识：重视具备相关技能和专业知识的候选人，寻找具有强大历史成功记录，以及能够为OpenAI目标做出贡献的个人
协作心态：重视展现协作心态和在团队中有效工作能力的个人，寻找能够为积极和富有成效的团队文化做出贡献的候选人。
适应性和解决问题的技能：高度重视应对复杂挑战和寻找创新解决方案的能力
https://www.youtube.com/watch?v=G8T1O81W96Y
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