文｜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。"
