出品 | 网易科技
作者 | 小小
编辑 | 王凤枝
Moltbook不仅仅是热闹，更是一次预警：当OpenClaw让AI长出了“手脚”，世界的运行规则已被悄然重写。
这股“智能体(Agent)”的崛起浪潮，正是OpenAI掌门人山姆·奥特曼(Sam Altman)眼中的下一个风口。
在北京时间2月4日凌晨的2026年思科AI峰会的最新访谈中，面对思科高管杰图·帕特尔(Jeetu Patel)的提问，奥特曼直言不讳地定调：“这是另一个ChatGPT时刻。”
为了证明这种变革的不可抗拒，他甚至“自曝”了一段打脸经历：在试用OpenAI最新的智能体工具Codex时，他曾试图死守“人类控制权”，拒绝让AI接管电脑。但仅仅两个小时后，他就彻底缴械投降。
奥特曼的“妥协”揭示了一个残酷真相：在极致的生产力面前，人类的旧习惯不堪一击。
无论Moltbook看起来多么荒诞，它背后的技术洪流，正试图“渗透”进我们办公的每一个角落。
一、Codex的“顿悟”：从写代码到开公司的能力跃迁
“这是另一个‘ChatGPT时刻’。”奥特曼在谈到Codex应用时，毫不掩饰其战略意义。
在他看来，Codex不仅是一个更强大的编程助手，它更标志着一个临界点的跨越：模型能力本身已准备就绪，而交互界面与工作流程也终于实现了无缝匹配。
这意味着AI能做的事，将从“帮你写一段代码”这种离散任务，升级为“创建完整复杂的软件并与现实世界互动”，甚至以此为基础直接组建公司。
他设想的“全AI公司”，并非指无人运营的空壳，而是由AI智能体承担核心生产与运营循环的组织形态。代码与通用计算机使用的结合，释放的将是指数级的生产力。
这种能力在OpenAI内部已得到验证，思科作为其首家设计合作伙伴，已宣布其网络安全产品AI Defense的全部代码将在数周内由Codex编写完成。
这背后是工作模式的根本性变革。奥特曼强调，开发者与AI的关系已从“使用工具”转变为“与团队成员互动”。这意味着成功的关键不再是寻找拥有最强单兵能力的模型，而是如何重新设计工作流程，以实现对AI智能体的有效授权、监督与协作。
二、转型阵痛：当“队友”打乱了你的工作流
然而，从工具到队友的飞跃，绝非安装一个软件那么简单。它迎面撞上了为人类设计的旧世界。
奥特曼举了一个“有点傻但很典型”的例子：他希望自己的AI助手能代他处理Slack消息，但助手通过网页界面操作时，会将他所有的未读消息标记为已读，完全打乱了他原有的信息处理逻辑。
这个细节揭示了转型的深水区：我们现有的几乎所有软件，本质上都不是为“人机协同”设计的。从权限管理、状态同步到用户界面，处处是“奇怪的障碍”。
奥特曼指出，企业面临几个“非显而易见的瓶颈”：
1. 安全范式过时：现有的数据安全和访问控制体系是基于人类用户设计的，无法适应AI智能体作为“新用户”的复杂场景。
2. 软件架构僵化：软件是否需要为AI智能体优化甚至重构？这仍是一个开放问题，但答案正变得日益紧迫。
3. 法律与合规真空：支持“全天候AI助理”（如监听会议、观察操作以提供即时帮助）的法律框架和用户许可体系几乎处于空白状态。
“那些没有做好准备、无法快速接纳（我们姑且称之为‘AI同事’）的企业，将处于巨大的竞争劣势。”奥特曼的警告非常直接。
他认为当前技术“能力过剩”的程度是空前的，但企业的吸收消化速度却严重滞后，这中间形成的鸿沟，将是决定未来几年企业命运的关键。
三、隐忧与远见：供应链、能源与开源竞赛
推动这场变革的引擎（算力与模型）自身也并非高枕无忧。
当被问及行业面临的“逆风”时，奥特曼直言不讳地提到了“全球不稳定”和“大规模供应链中断”的风险。这呼应了业界对AI芯片、能源等基础设施瓶颈的普遍担忧。
尽管有预测称未来几年将有数万亿美元投入AI基础设施，奥特曼仍认为人们低估了长期的需求。“世界肯定需要更多的‘计算单元’，”他说，“需求会越来越旺盛，就像能源一样。”奥特曼预判，虽然短期可能出现供应过剩，但以十年计，需求增长是确定的。
这种对基础设施的焦虑，也折射出地缘政治的影子。当被问及美国在开源AI领域的相对滞后时，奥特曼坦言“确实深表担忧”，并承认OpenAI在开源上投入不足是受“专注度和时间”所限，表示“需要设法解决”。
他强调，前沿模型的领先地位至关重要，但开源同样不可忽视，因为“人们想要自己的模型，想要控制并在本地运行模型”，尤其是对于那些将融入个人生活全过程的AI应用。这场竞赛，早已超越单纯的技术维度。
四、未来社交：智能体社会的雏形已现
除了企业内部的生产力革命，AI智能体更引发了对未来人类社交与协作形态的重新想象。近期爆红的AI社交网络“Moltbook”，正是这场想象的一个试验场，也成为了奥特曼在峰会上厘清概念、指明方向的最佳案例。
Moltbook是一个类似Reddit的网站，其特殊之处在于，上面活跃的用户并非真人，而是由AI驱动的“机器人”。这些AI智能体仿佛拥有自己的社群，它们交换代码，甚至“八卦”自己的人类主人。这个始于上月末的小众实验，迅速演变成科技圈热议的焦点，其背后核心是一个开源机器人框架OpenClaw（原名Clawdbot或Moltbot）。
OpenClaw被其粉丝形容为一个“全能助理”，能够打理电子邮件、与保险公司周旋、办理航班值机以及执行无数日常任务。它所展示的，正是奥特曼所推崇的“代码+通用计算机使用”的威力，一个能真正理解需求并操作数字工具来执行任务的智能体。
然而，Moltbook的火爆也伴随着风险与争议。奥特曼将现象级产品与底层技术进行了切割：“Moltbook也许只是昙花一现，但OpenClaw不会。”在他看来，Moltbook作为一种具体的社交应用形态可能只是短暂的热潮，但OpenClaw所代表的技术方向，即能自主操作软件、完成复杂任务的智能体，则具有深远而持久的意义。
它指向了一个更深远的未来：由众多AI智能体构成的交互社会。奥特曼描绘了一幅图景：未来，每个人可能创建多个代表自己的AI智能体，将它们放入一个数字空间。这些智能体之间会交流、协作、发现信息与人脉，甚至与其他人的智能体共同孵化新想法。
“我认为未来的社交形态可能与现在大不相同。”他总结道。这暗示着，社交网络、协作平台乃至经济组织形式，都可能被这种多智能体交互的模式重塑。
五、商业化的现实路径：订阅、平台与风险投资
面对如何将技术愿景转化为可持续商业模式的问题，奥特曼的回应务实而多层次。
在消费者订阅方面，ChatGPT等产品的数千万付费用户已证明市场存在。
对于企业级平台，奥特曼预见到企业对“AI云订阅”的需求激增，企业希望与AI公司深度合作，由后者提供安全、上下文管理、访问控制等一揽子服务，并在一个通用平台上运行来自各方的智能体。
至于前沿探索，比如对于利用AI推动重大科学发现（新药研发），他提出了类似风险投资的合作模式：OpenAI可能承担高昂的研发推理成本，以换取未来的收益分成。
这表明，OpenAI的商业模式正从单一API服务，演变为一个集消费者产品、企业解决方案和前沿科技投资于一体的复杂生态。
结语：一场被加速的认知革命
奥特曼的整个谈话，透露出一种冷静的急迫感。
技术迭代的速度（他预估到2026年底模型能力将有“十倍”级别的提升）与组织、社会吸收速度之间的张力，构成了这个时代最核心的矛盾。Codex带来的“顿悟”，不是关于某个功能有多酷，而是关于我们与机器关系的根本性重置。
奥特曼提醒所有人，真正的瓶颈往往不在技术本身，而在于我们为旧时代设计的软件、安全体系、法律框架和工作习惯。这场转型“需要大量的工作和一定的风险”，但已无回头路。
对于每一个组织和个人而言，问题不再是“是否”要拥抱AI同事，而是“以多快的速度”和“以何种方式”完成这场从工具使用者到智能协作者的身份蜕变。
未来已来，只是分布得尚不均匀。当“AI同事”开始接管世界，我们唯一能做的，就是在那层旧习惯彻底瓦解前，完成自我的进化。
【以下是对话实录】
帕特尔：我们很高兴您能来。
奥特曼：谢谢邀请。
帕特尔：让我先分享一个好消息。可能大家还不知道，我们是 Codex 的首家设计合作伙伴。
奥特曼：我之前不知道这件事。
帕特尔：谢谢。在过去几个月里，我认为我们已步入指数级增长阶段。我们去年推出的产品 AI Defense，其全部代码将在未来两到三周内由 Codex 编写完成。
奥特曼：这简直令人难以置信。Codex 是我近期在 AI 领域最重要的更新。昨天我们上线的应用，更是让我确信，这即将在短时间内创造出难以置信的经济价值。它将彻底改变 OpenAI 的运作方式，并影响其他公司的业务模式。是的，模型确实达到了某个临界点，我认为界面与工具的驾驭能力也终于跟上了。我觉得你说得很对，这就是你刚才提到的那种“ChatGPT时刻”。对我来说，这也是我第一次真实地感受到又一个“ChatGPT时刻”降临了。在这里，我们能极其清晰地窥见知识工作的未来，以及企业和个人将如何以一种完全不同的方式与 AI 协同。
帕特尔：你认为这个上限是多少？
奥特曼：我认为，上限大概就是完全由人工智能驱动的公司。这很可能就是当前所能设想的极限了。这听起来非常强大。编程模型不仅能创建完整复杂的软件，还能与现实世界互动，以此为基础创立公司，这确实是件大事。
帕特尔：那么，关于当前正在发生的这一现象。我确信你也在通过 Moltbook 关注此事，以及 ClowdBot 的情况。这仅仅是一时的风尚吗？还是说，我们应当从中汲取一些值得思考的启示？
奥特曼：不，我认为这绝非一时风气。也许 Moltbook 我不太确定，但 OpenClaw 并非我的作品。我认为，代码本身极具力量，但代码与通用计算机应用的结合将释放出更强大的能量，这一理念将长久存在。
当我最初安装 Codex 时，我曾表示绝不会给它完全控制权，但这种坚持只维持了大约两小时，因为它实在太好用了。后来在朋友们的劝说下，我也意识到确实不该让它这样全权运行。所以现在我改用两台笔记本电脑，直到想清楚如何安全地协调这一切。但不得不承认，让 AI 助手全面接管你的电脑和登录着所有账户的浏览器，确实能带来惊人的效率提升。这种工作模式显然会持续发展：我们可以将代码助手的运作逻辑扩展到所有知识工作中，无论是编程、文档处理还是网络检索，未来都可能由这类智能助手代劳。
无论你需要处理何种其他类型的工作，这都感觉像是知识工作方式的一次真正变革，我认为 OpenClaw 在这方面做得非常出色。将众多创意融合，使其既实用又真实，这无疑是未来发展的方向之一。我认为 Moltbook 的概念很酷，它预示着一个会成为现实的趋势，或许未来会有 Moltbook，也可能出现全新的形态。
想象一下，在未来的社交互动中，大量智能体代表人们在同一个空间里相互交流，这会催生各种全新事物。比如，一种全新的社交网络将会出现：每个人都可以创建一个或多个智能体，将它们置于这个网络中。这些智能体会进行对话、执行任务、寻找合适的人和信息，并与其他人的智能体协作，共同产生新的想法，我相信这一定会非常有趣。我认为未来的社交形态可能会与此类似，与今天截然不同，至于具体会如何演变，目前尚不确定。
帕特尔：当然。那么，考虑到我们今天面临的限制条件，除了显而易见的基础设施、算力、电力这些方面，还有哪些不那么明显的约束实际上在阻碍我们？因为人们常说，短期内我们总是高估这些技术的影响，而长期来看，其影响又会被严重低估。那么，在你看来，目前有哪些不那么明显的限制？比如，如果你有一根魔法棒，你最希望改变什么？
奥特曼：我认为最明显的制约因素目前依然是能源问题。制造足够的硬件，诸如此类的事情。但对我来说最紧要的、不那么明显的限制是：第一，我们如何平衡所有模型的安全性和数据访问与其效用之间的关系？
帕特尔：嗯嗯嗯。
奥特曼：目前看来，还没有人对这个问题有很好的答案。我感觉我们需要为这种情况发明一种新的安全或数据访问模式。另一个问题是，我们该如何重写所有软件，使其对人类和 AI 同样好用？就目前软件的工作方式而言，要实现这一点还存在许多奇怪的障碍。
帕特尔：这是否会改变软件本身的架构，使其更侧重于为智能体而非人类进行优化？这是否从根本上改变了软件的构建方式？
奥特曼：是的。这其中既有显著的例子，也有不那么起眼的例子。比如我。我希望我的智能助手能代我处理 Slack 消息，因为我实在讨厌被它淹没，感觉那对我来说就像一团混乱。但它又很重要。问题是，目前助手虽然能通过 Slack 网页版读取我的所有消息线程并帮我处理事务，但在操作过程中会把大量内容标为已读，这完全打乱了我的工作流程。
帕特尔：是的。
奥特曼：因此，我不太认同那种观点，这只是一个简单的例子，说明许多软件并非为人工智能与人类协同使用而设计。或许未来我们应当让人工智能具备更独特的功能。从某种意义上说，用户账户的使用方式在某些方面是相似的。也许很多软件会被重写，使其主要或大部分由人工智能使用，但同时仍能支持用户以传统方式操作。另一个不太明显的障碍在于，人工智能最强大的特点之一，是能够实现这类功能。
持续在线计算，即让 AI 能够监听或观察你的会议，并跟踪你在电脑上的操作，从而为你提供大量增值服务并代劳事务。但目前我们并未实现这一点。即便是我们现有的计算机硬件，也并非为此类应用设计。我们的权限系统，以及我们对于 AI 可以查看、操作哪些内容，以及它可以保留哪些信息的思考方式，也尚未为此做好准备。法律体系对此的支持也尚不完善。人们希望能记录会议、从中学习，然后删除录音。我认为，类似这样的可用性问题还有很多。
帕特尔：此外，我注意到一个显著的矛盾现象：尽管科学及我们即将探讨的各个领域都在飞速发展，但与此同时，许多问题依然存在。另一方面，各类组织在推动基础工作落地时普遍面临挑战，这背后存在能力潜隐问题。需要说明的是，这种现象并非新问题。就像当年微软 Word 刚推出时，人们实际使用的功能可能只占其全部功能的2%。我们如何确保切实提升采纳率，比如针对这里的首席信息官和首席战略官？对于提高其组织内部对人工智能的采纳率，您有何建议？
奥特曼：你刚才提到了一些非常有意思的观点。在我看来，当前技术能力的潜在潜隐感，已经达到了前所未有的程度。几个月前我可能还会说，这种感觉只在 ChatGPT 发布前夕那段时间最为强烈。但现在，这种感受甚至超越了那个时候。尽管人们已经在很多领域应用人工智能，但 AI 能够做出微小却日益重要的科学发现，能够编写完整的软件，并且很快就能承担更广泛的知识性工作。这些都是极其重大的进展。我们一直强调，我们将实现研究自动化，并以此推动整个经济的自动化进程，从而为人们创造巨大的新价值，让所有人共享技术新世界带来的全部福祉。
我们过去常将人工智能视为某种遥远的、抽象的未来概念，然而如今，它已在开展研究，并能完成大量的经济工作。诚如你所说，这种情况过去已多次出现，但亲身经历时仍会让人不禁感叹：扩散和吸收的速度如此缓慢，这似乎与预期的发展方向不太一致。
帕特尔：是的。
奥特曼：是的。
帕特尔：这比您预想的要慢吗？
奥特曼：是的，但回想起来，我当时确实有些天真，没有深入思考。从历史和回顾的角度来看，这并不令人意外。在某些方面，它的发展速度似乎很快，比如相较于其他事物，你知道， ChatGPT 的增长相对于以往任何软件都异常迅猛，而 Codex 的发展速度也极快。我预计通用计算机在知识工作领域的应用将会快速增长，然而，审视现有能力和潜在可能，落地的推进速度确实显得出人意料地缓慢。如何构建企业架构，使其能够快速吸收这些新工具，而不必花费一年甚至数年的时间去思考如何应对这类问题？
当前，数据访问与安全问题是阻碍人们应用新技术的核心障碍，即使是像编解码器这类基础技术的普及也深受影响。这一点至关重要。我不想把预测说得过于夸张，但我认为，那些没有做好准备、无法快速接纳所谓的“AI 同事”的企业，将面临巨大的竞争劣势。而要实现这种转型，不仅需要投入大量工作，还必须承担一定的风险。
帕特尔：我们在使用 Codex 的头两三个月里，获得了一个重要洞见。起初我们一直把它当作一种神奇的工具，后来，你们的一位前线工程师突然点醒了我。他说，你们的思路错了，应该把它看作队友，而非工具。我认为这种拟物化设计理念目前很多人还没完全参透，在大多数人心里，它依然只是个工具式工具。
奥特曼：这是我第一次使用 Codex 应用，它让我真切地感受到了与队友协作的体验。
帕特尔：是s。
奥特曼：是的。我认为，其中一个启示是，即使你拥有像模型那样惊人的技术，我记得5.2模型表现非常出色，但即使达到那个水平，如何包装它、如何让用户与之互动、如何让它变得易用，这些方面仍然蕴含着巨大的价值。但现在对我来说，与 ChatGPT 对话的感觉在某种程度上，已经明显从使用一个工具，转变为与一位协作者共同工作。
帕特尔：好的。
奥特曼：是的。这看起来非常像是未来的发展趋势。
帕特尔：好的，我们重点来谈谈基础设施方面的几个议题。你在电力领域投入了大量时间，请为我们分析一下，当前基础设施领域普遍面临的电力制约问题究竟意味着什么？你如何看待这一挑战？显然，你们已为此投入了可观的资金。
奥特曼：我想是的。目前所有迹象都表明，人工智能模型的能力将持续大幅提升，同时其执行任务的成本将显著降低，所需资源也将大幅减少。纵观历史，每当这种情况发生，人们总是希望更多地使用它们。因此，我们正在为一个这样的世界做准备。人工智能的使用正以逐年加快的速度增长。
帕特尔：人们仍在低估所需的产能，即便在现有建设已全面铺开之后。目前，据称未来几年内将有约5万亿美元投入该领域。
奥特曼：是的，如果资金能迅速到位，或许就足够了。我认为，过程中可能会出现暂时的供应过剩，但从几十年的长远来看，世界无疑将需要更多的算力资源，即便我们会大幅提升每个Token的效率。未来，每个人口袋里的设备都能靠电池驱动超强模型，但人类对更多、更多、更多的追求不会停止。世界已经意识到这一点，资本主义正在发挥作用，供应链在重构，政策在调整，我们将建设规模惊人的基础设施。现在，人们总在讨论市场的总需求是否足够？
对于电力或能源的市场需求，你不能一概而论。你不能笼统地谈论总需求，而应分析在不同价格下会有多少需求。在这个情境下，你可以根据不同品质（比如智能程度、响应速度等）对应的不同价格水平来讨论需求。但如果我们继续让人工智能变得更强大、更便宜，那么在某个价格点上将会有巨大的市场。如果价格更高，需求自然就会减少。但我希望全世界都能大量使用它。正如之前提到的，我们现在正处于一个能力圈内，人们可能还只是用它来聊天。也许有些人已经明白，它还能用于编程。我认为，它终将成为我们做事的方式、公司运营的方式、科学发现的方式，以及我们个人生活中使用大多数软件的方式。如果我们能以合理的价格获得它，那么大量应用它似乎是一个非常明智的选择。
帕特尔：你是否感到担忧？美国在开源领域并未占据显著领先地位，这一点值得我们深入探讨。
奥特曼：我确实对此感到担忧。我认为我们应该投入更多精力。
帕特尔：是什么阻碍了你去做这件事？
奥特曼：专注和时间，但我想我们总得想办法解决这个问题。
帕特尔：那么，在模拟中推演一下：如果我们没有强大的开源生态，而中国有，与我们也有相比，世界格局会有何不同？
奥特曼：明确地说，我认为最重要的是我们在前沿模型领域保持领导地位，并预计这些模型将通过 API 和其他产品来获取。因此，即使我们没有在开源领域领先，这虽然可以接受，但并非理想情况。人们希望拥有自己的模型，特别是希望能够控制并在本地运行这些模型。试想这样一个未来：你将拥有一款新型设备，其中搭载的模型能够记录并理解你的一生。它始终处于运行状态，能追踪一切信息，为你带来巨大价值。我本人非常希望它能在本地推理和自主控制上运行，所以我认为人们会需要这项功能。当然，如果我们落后了，天也不会塌下来，但我真心希望我们能引领这个领域。我相信，未来对本地运行的私有模型的需求会越来越大。
帕特尔：如果回顾过去并开始思考，你们在如此短的时间内完成了这一切，我甚至难以想象你们是如何做到的。因为肯定有那么一些时刻，你们下定决心要全力以赴，开始构建自己的推理芯片，并确保数据中心建设同步推进。这必然是一个深思熟虑的决定，当你们开始超越最初的核心业务时。请谈谈你们目前的商业模式，以及它是如何随着时间演变和调整的。当然，广告业务一旦启动就是一个巨大的突破点，但请总体谈谈你们的商业模式。比如，你们对免费用户转化为付费用户的转化率满意吗？对于用户使用这套系统的付费率，你们感到满意吗？
奥特曼：是的。
帕特尔：那么，您希望看到哪些方面的更多内容呢？
奥特曼：还可以。我们大致上是有的。我们目前拥有两大核心产品，同时还有一些新产品正在筹备中。除了 ChatGPT 和我们的 API 业务，我们还推出了 Codex，这款产品看起来前景非常广阔，未来有望成为重要增长点。此外，我们还在规划消费级设备和机器人等多元化业务板块。市场对 AI 订阅服务的接受度超出预期：虽然并非所有用户都愿意付费，但订阅人数远超我们最初预估。企业级市场同样表现强劲，像 ChatGPT 企业版这类服务已获得众多企业的认可。
帕特尔：但即便是消费者，你们也已经极大地改变了他们的消费习惯。
奥特曼：消费者，具体数字我一时记不清，但订阅用户数量高达数千万。
帕特尔：是的。
奥特曼：说实话，这让我感到意外，但也是惊喜，我认为我们可以走得更远。随着我们加入像 Codex 这样的功能，用户愿意为此支付更多费用。虽然广告对于大规模面向消费者的业务来说似乎是个不错的模式，但我想我们在具体操作时必须非常谨慎。此外，企业越来越倾向于选择类似 AI 云订阅的服务，他们希望与 AI 公司合作，由对方负责安全、上下文关联和访问控制，并希望能在平台上运行大量智能体。他们想要的是一种通用平台：既可以使用你们提供的智能体，也能接入第三方开发的智能体，甚至可能希望运行他人的模型。比如需要 ChatGPT 企业许可证、大量 API 调用权限等等。因此，我认为这也将成为一个重要的发展方向。
帕特尔：你曾提出一个有趣的模式，即通过参与科学发现来分享其带来的收益。以最成熟的商业模式为例，订阅制显然已发展得非常完善，广告模式同样如此。在现阶段，企业参与这两种模式已是必然选择。
奥特曼：是的。
帕特尔：随后，还会有其他版本陆续推出。
奥特曼：需要明确的是，我们并不想从那些仅支付 API 费用、自行做出科学发现的用户那里分一杯羹。他们的成果属于他们自己，这很好。不过，我可以设想这样一种未来：如果我们能投入数十亿美元进行计算推理，从而攻克某种重大疾病，我们可能会探索与制药公司合作的模式。由我们承担这部分研发成本，并以此换取一定的专利分成。目前我们并未开展此类合作，但我认为，人工智能推动的科研前沿将需要巨额资金投入，在某些情况下，我们或许会以投资者的身份参与其中。
帕特尔：这是我们对可实现之事的想象吗？你是否也在思考未来发展的指数级可能性时感到困惑，或者你本身就是一个思想开阔的人？但新想法似乎层出不穷，那么在当前技术快速演进的背景下，你认为想象力在哪些方面还存在不足？
奥特曼：我可以想象，数十亿人形机器人正在建造更多的数据中心、开采材料、建设更多发电厂。这一切将推动经济以前所未有的速度增长，同时涌现出各种令人惊叹的新服务和科学发现。我还能想象到冯·诺依曼探测器的发射，但除此之外，我就无法预测了。
帕特尔：这似乎是个不错的开端。宏观层面的顺风与逆风，您如何看待？您觉得哪些是真正需要把握的顺风机遇？因为机会窗口稍纵即逝，若不及时行动，就可能错失良机。那么，您又担忧哪些逆风因素呢？
奥特曼：动力来自我们的模型。我们已经拥有了巨大的能力储备，而且模型性能的提升速度将远超想象。正如我所见，我们一直在努力思考，如何以不显得浮夸的方式，向外界传达我们对当前发展趋势的理解。疯狂的是，今年模型性能将突飞猛进，这将成为我们构建非凡事业的强劲东风。阻力，可能是一些全球性的不稳定因素。
帕特尔：比如供应链大规模中断这类问题？而在顺风方面，模型性能正不断提升。您认为到2026年，我们能看到十倍、百倍还是五倍的改进？
奥特曼：十倍改进具体是指什么？
帕特尔：你能解决的问题，正是你的价值所在。
奥特曼：主观上，到今年年底，人工智能带来的体验提升可能会达到十倍左右。很难用确切的指标来衡量这种感觉。
帕特尔：是的。
奥特曼：但这听起来是合理的。
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