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　　Graham曾说：“有人建议我在这个榜单里不要提及YC资助的创业者。但这样的规矩对Sam Altman可不适用。只要他想上榜，他就一定会上榜坦白说，Sam和Steve Jobs一样，都是我在指导初创公司时提及最多的创业者。在设计相关的问题上，我会问‘Steve会怎么做？’，但在考虑战略与雄心的问题上，我会问‘Sam会怎么做？’。与Sam见面后，我意识到“天选之人”这一观念，同样适用于创业领域，但它的适用范围远比大多数人想象的小，投资创业公司并不是赛马式地挑选赢家。但的确有极少数人，凭借坚定的意志力，终将获得他们想要的一切。——Paul Graham，《Five Founders》）

　　正是在那次晚宴上，Elon和Sam向在座的顶尖AI研究人员提出了创建OpenAI的计划。其中有一人,尤其被这个想法所吸引：Ilya Sutskever（被誉为OpenAI的“AI 天才”）。不久之后，Ilya便与Greg Brockman（被称为OpenAI的“埋头实干者”）一起成为OpenAI的两位主要领导者，并获得了Elon Musk、Peter Thiel、Reid Hoffman等人合计 10 亿美元的资金支持，Elon和Sam则共同出任董事会联席主席。当时，OpenAI的核心理念很明确：人工智能可能彻底改变世界，在这种情况下，让一家不受盈利驱动的机构来开发这项技术对人类整体最为有利。OpenAI创立初期的几年，以大量试验探索为标志，推出了一系列项目：OpenAI Gym（面向强化学习的工具包）、OpenAI Universe（构建虚拟环境中的AI）、OpenAI Five（挑战Dota 2的AI代理），以及 OpenAI Dactyl（机械手机器人）。

　　2017 年，谷歌发布了著名的论文《Attention Is All You Need》（《注意力机制就是一切》），首次提出了Transformer架构。Ilya 对这一突破的重要性，立刻就有了感知，他当时的反应非常肯定。这里先大致介绍一下原理，Transformer真正的突破，在于能够将上下文纳入模型输出的考量。它通过计算词语与其周围其他词语之间的“相关性”，以及它们在句子中的相对位置，并将这些信息与该词的表示一起存储，从而让模型更好地理解上下文含义。它的目标是将初始输入数据，转换为一系列向量，这些向量蕴含了输入数据的语义信息，然后根据这些语义向量来预测下一个词出现的概率。

　　Transformer 神经网络架构（简化示意），编码器-解码器结构，以及通过“注意力机制”融入上下文信息的工作原理。图中左侧是编码器（Encoder），接受输入序列的词向量表示（加上位置编码），并经过多层自注意力（Self-Attention）和前馈网络逐步提取特征；右侧是解码器（Decoder），利用编码器生成的表示和解码器自身先前输出，通过多头注意力机制，来预测输出序列的下一个单词。注意力（Attention）模块通过计算词与词之间的相关性权重矩阵，使模型在生成某个词时，能够参考输入序列中所有其他词的重要程度。例如，对于词 “float”，模型可以根据上下文判断它指的是“漂浮”（float on water）、“汽水冰淇淋”（root beer float）、“花车”（parade float）还是“飘飘然”（floating on cloud nine）。

　　OpenAI 非营利组织与封顶盈利公司结构示意图，这张图描述了 OpenAI 独特的双层架构：顶层是非营利性的 OpenAI Inc.（公益机构），其下设立了一个封顶利润的营利实体 OpenAI Global LLC（ OpenAI LP）。OpenAI Inc. 通过特殊的公司结构完全控制着营利实体 OpenAI LP 的决策，外部投资者（如微软等）可以向 OpenAI LP 投资，但他们的回报被限制在约定上限（例如利润的若干倍）以内，超过上限的收益归 OpenAI 非营利组织所有。

　　阶段 1：聊天机器人（Chatbots） – 能进行自然语言对话的基础 AI，例如当前的 ChatGPT。它可以理解用户的语言输入并给出合适的回复，但主要用途局限在信息查询、问答对线：推理机（Reasoners） – 具备连贯逻辑推理能力的高级 AI。此级别的模型能够在回答问题时展开链式的内部思考，列举多种可能的解答思路，评估其中哪种更优，再据此产出最终答案，使模型的解决问题能力更接近人类的缜密思维过程。

　　从目前来看，OpenAI 似乎将希望寄托于用其 AI 智能代理，来主导通用型工作流general-purpose workflows。他们曾展示过基于Deep Research的销售场景工作流自动化的演示，这暗示了 OpenAI 认为自己有潜力吞下许多通用业务流程。（关于Openai想进入电商场景，可以看看这篇：专访Sam Altman（下）：我们的保守反而让DeepSeek显得更出色，免费用户也将用上GPT-5）