重點一：OpenAI 執行長奧特曼在史丹佛 CS153 課堂表示，自己「已不太算是短期就業末日論者」，認為 AI 對一般就業的短期衝擊沒原本想的劇烈；但 OpenAI 對 AI 承擔高階研發任務的時間表仍相當激進。
重點二：他改口時提到，AI 仍卡在需要長期規劃與高度判斷的任務；同時他把另一個分配難題轉向「算力短缺」，認為若算力價格失衡，如何公平分配算力會成為重要議題。
重點三：奧特曼把 AI 定位為像電力一樣的新「公用事業」，主張真正該賣的是「智慧」本身，與輝達執行長黃仁勳「算力才是公用事業」的看法分歧。
OpenAI 執行長山姆·奧特曼（Sam Altman）日前在史丹佛大學 CS153 課程的一場爐邊對談中表示，自己「已不太算是短期就業末日論者」。
被問到未來十年的走向時，他說：「我一直樂觀地相信我們會找到新的事情做，但短期內可能不像我原本想的那麼具破壞性。」過去兩年，OpenAI 一度是把 AI 與大規模失業綁在一起的聲音之一，如今由創辦人親口收斂這個判斷，格外受關注。
奧特曼給的理由是，AI 雖在部分領域已超越人類，但在「長時程、需要高度判斷力」的任務上仍有明顯差距。他舉例，OpenAI 的推理模型在對談前一天，針對一道長期有人研究的數學猜想找出新結果，卻仍卡在需要長期規劃的真實工作；這個落差，是他收斂短期衝擊判斷的原因之一。
但這不代表奧特曼對 AI 能力進展變保守。談到研發管線，他說 OpenAI 的目標是到 2026 年 9 月，投入 50 萬張 A100 等效 GPU，把 AI 當成研究實習生；到 2028 年 3 月，則希望做出能端到端探索新架構的「很有才華的研究員」。
也就是說，他下修的是一般就業市場短期被快速改寫的速度，對 AI 進入高階研發流程的時間表仍相當激進。
不過，他隨即把另一個分配難題指向「算力短缺」。主持人引用資料指出，H100 與 Blackwell 的長期預訂價和現貨價價差一度約五倍，並追問 H100 是否幾乎已被今年需求搶光；奧特曼回應，價差可能已有改善，但他不反對「存在巨大算力短缺」這個判斷。
他認為，一方面硬體供給正大量湧入，另一方面需求成長可能更快，因此人們「某種程度上該緊張」。
對談中，奧特曼進一步把 AI 定位成一種新的「公用事業」，並以電力史作對照：早年電力公司不直接賣「電」，而是賣「夜晚的光」。他坦言還沒想出 AI 該對應什麼隱喻，「我們在賣智慧」這種說法一般人無法共鳴。
在這一點上，他與輝達（NVIDIA）執行長黃仁勳出現分歧：黃仁勳把算力（晶片）視為公用事業，奧特曼則認為真正的公用事業是「智慧」本身，也就是模型輸出的 token（運算與計費的最小單位）。他的理由是，企業與消費者最終不會在意背後用什麼晶片，只在意「用得多嗎、便宜嗎、做得好嗎」。
他也提到分配問題，認為未來「如何公平分配算力」可能比失業更棘手。在財富重分配上，他表示自己偏好讓人人持有資本一小片的「公民財富基金」，勝過固定發放現金的無條件基本收入（UBI）。
奧特曼還罕見地坦承自己看錯了一件事。ChatGPT 剛推出時，他以為頂多一年、學生作弊一波後，教育系統就會自我重設、教得更好；但三年半過去，他「指不出任何顯著的系統性改變」，並警告若繼續用 AI 出現之前的方式教學與評量，可能導致「思考能力的萎縮」。
他並估計，AI 未來約有八成機率走向「廣泛民主化」、而非集中在少數公司手中，但強調這需要「全世界的意志」才能達成，因為權力集中才是預設狀態。
資料來源：Stanford Online, "Stanford CS153｜Scale, AGI, and the Future of Everything"
本文初稿為 AI 編撰，整理．編輯／李先泰
