山自

AGI不是一个特别有用的词。

8月11日清晨，OpenAI CEO Sam Altman在CNBC《Squawk Box》上轻描淡写的一句话，直接把自家官网挂了6年的使命宣言确保通用人工智能（AGI）惠及全人类推进了语义回收站。

三天前，GPT-5刚刚上线；同一天，媒体爆料OpenAI正与Thrive Capital洽谈以约5000亿美元估值完成新一轮老股转让。一边是史上最贵的AI公司，一边却是CEO带头拆台行业图腾。这一幕怎么看都像是科幻片里的反转桥段。

Altman的改口并非即兴发挥，而是OpenAI在技术、商业、监管三条战线上同步换挡的外显：

技术换挡：从全能神回到多面手，用分级能力框架替代AGI or not的二元叙事；

商业换挡：收入狂奔到年经常性收入（ARR）200亿美元，却仍坚持长期亏损，用资本杠杆对冲盈利压力；

监管换挡：主动稀释AGI概念，降低国会山对一家私营公司即将造出神的敏感阈值。

下文将用三条主线拆解这场祛魅运动背后的算盘与代价。

GPT-5没有奇点，只有刻度，一场渐进式发布会

8月8日，GPT-5向所有ChatGPT用户推送。OpenAI官方话术是：更聪明、更快、更有用，尤其写作、编程、医疗问答三大场景。然而社交媒体上的高频词却是就这？

南安普敦大学Wendy Hall教授直言：从各方面看，这是一次渐进升级，而非革命。

如果我们把历次GPT模型按参数量×训练效率×推理速度做一个简化版的能力刻度尺，会发现：

GPT-3 → GPT-3.5：刻度+1，解锁Few-Shot提示；

GPT-3.5 → GPT-4：刻度+2，多模态、逻辑链显著增强；

GPT-4 → GPT-5：刻度+1.5，代码一次性通过率从67%提到81%，医疗

执照考试从80%升到87%。

每一次都更好，却没有任何一次出现垂直陡增。Altman在内部全员会上承认，按照他个人定义（能够持续自主学习并自我改进的系统），GPT-5离AGI仍有距离。

能力分级：OpenAI的新标尺

既然AGI已被宣布失效，OpenAI拿什么向客户和投资人讲故事？答案是能力分级。

去年11月FinRegLab AI研讨会上，Altman首次提出用L1-L5框架取代AGI叙事：

L1 聊天机器人（Chatbot）

L2 推理者（Reasoner，人类水平的问题解决）

L3 代理（Agent，可执行多步任务）

L4 创新者（Innovator，可辅助科学发现）

L5 组织者（Organization，可完成整个组织的工作）

GPT-5被内部评估为L2+，即在某些子领域摸到L3门槛，但依旧缺乏长期记忆、自主规划与环境交互的闭环。这套说辞的好处显而易见：

对于客户：采购决策不再押注全能神，而是可落地的能力模块；

对于监管：把一步登天拆成五级台阶，减缓奇点恐慌；

对于投资人：把终局估值拆成里程碑估值，每一级都能再融资。

越赚钱，越亏钱，狂奔的ARR与烧钱的GPU

根据CNBC拿到的数据，OpenAI 2024年预计亏损50亿美元，对应收入37亿美元；而2025年ARR即将突破200亿美元，亏损却同步放大。Altman在镜头前直言：只要模型能力曲线继续陡峭，理性选择就是持续亏损。

把这句话翻译成财务模型：

收入侧：ChatGPT订阅（20美元/月）、API调用（每1k token 0.06美元）、企业定制（年费百万级）三线井喷；

成本侧：训练GPT-5一次性烧掉约6.3亿美元，推理成本随着用户量指数级增加；

资本侧：5000亿美元估值=未来现金流折现+奇点期权，后者需要持续讲故事。

换言之，OpenAI正在用亏损购买更大亏损的权利，只要故事不被证伪，资本就会继续加注。

从非营利到半营利再到影子IPO

2015年，OpenAI是非营利；2019年，转为封顶盈利；2025年，它正进行一次影子IPO不上市，却让老股东和新基金以5000亿美元估值交易存量股。

这么做的好处：

1、避开SEC繁琐披露，继续把训练数据、算法细节、安全风险留在黑箱；

2、避免公开市场季度财报对长期亏损的拷问；

3、用稀缺老股制造饥饿营销，把估值锚定在最高一级。

Altman在采访中笑称：不上市真好。翻译过来就是：只要还能用私募市场的无限子弹，就不会把自己放到聚光灯下。

把造神改写成造工具华盛顿的AGI过敏症

2024年夏天，美国参议院举行了三次AI闭门简报会，主题从AI安全升级为AGI治理。议员们最担心的问题：如果OpenAI宣布实现AGI，是否意味着一家私营公司拥有了准国家级别的权力？

Altman在国会作证时，曾用AGI就像电网来打比方，试图说明OpenAI会成为基础设施而非权力本身。但显然，这套说辞未能打消疑虑。于是，2025年我们看到OpenAI主动降格：

不再提AGI时间表；

用能力分级取代通用；

强调工具属性，淡化主体意识。

欧盟AI Act的镜像

欧盟AI Act把AI系统按风险分为最小、有限、高、不可接受四级。OpenAI的L1-L5与欧盟四级有微妙的映射关系：

L1-L2对应最小风险，只需自我声明；

L3开始涉及高风险，需要第三方审计；

L5则触碰系统性风险，面临最严苛义务。

通过提前自我分级，OpenAI把监管博弈前置到标准制定阶段，而不是等到产品上线后被追罚。

谁受益，谁受伤？

受益者

OpenAI自身：概念降级换来监管红利、资本红利、客户红利三杀；

微软：Azure绑定OpenAI，5000亿美元估值越稳，云收入越稳；

应用层开发者：不用再猜奇点哪天来，直接调用API做垂直场景。

受伤者

竞品：Anthropic、Google DeepMind仍高举AGI大旗，显得不合时宜；

学术圈：AGI曾是AI伦理、AI安全领域最大的科研经费磁石，概念被稀释后，部分项目面临重新立项；

公众：在狼来了叙事反复拉扯后，对AI的敬畏感下降，可能带来新一轮AI疲劳。

当造神结束，造利开始

八年前，OpenAI用一篇《用强化学习打Dota2》的博客点燃了大众对AGI的想象；八年后，Sam Altman亲手把这段叙事收进博物馆。

AGI的大旗被折叠收好，但AI的镰刀和锤子仍在日夜轰鸣。历史从来不是线性上升，而是在造神祛魅再造神的螺旋里曲折前行。下一次，当某家公司宣布已实现L4创新者时，但愿我们仍能记起2025年8月，Sam Altman在CNBC镜头前那句轻描淡写的提醒：重要的不是名词，而是刻度。