自ChatGPT发布以来，AI领域的技术、产品和创业生态几乎在以周为单位迭代。2023年3月更是经历了疯狂2周，昨日充满希望的技术或产品逻辑似乎第二天就可能被颠覆，行业生态格局在迅速演变，很多创业者和投资人都陷入了学习焦虑和迷惘状态。OpenAI作为这次AI热潮的导火索和行业事实的领先者(且可能长期保持)，对行业生态有广泛和深远的影响。我们认为，深入理解OpenAI的愿景和技术选择本质，有助于对其历史行为产生更深刻的认知，以及对其未来的动作进行某种程度的预测，进而辅助我们进行生态的推演。
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自OpenAI成立开始，就一直坚持以追求普惠的AGI为目标。2015年12月11日发布的《 Introducing OpenAI》中写道：“Our goal is to advance digital intelligence in the way that is most likely to benefit humanity as a whole, unconstrained by a need to generate financial return.”
同时我们注意到在在2023年2月14日发布的《Planning for AGI and beyond》中，OpenAI的措辞发生了细微变化：“Our mission is to ensure that artificial general intelligence—AI systems that are generally smarter than humans—benefits all of humanity.”
第一个变化是增加了对AGI的描述，指明了AGI的智慧程度会高于人类智能。
第二个变化是由不以财务回报为目的改为了普惠人类。
AGI本是一个充满了歧义的模糊术语，并没有精准定义。前者变化是OpenAI基于过去几年的探索给出的判断，其追求AGI的本质没有改变。后者则是OpenAI在更深入的技术探索后，进行了股权结构和商业化策略的调整，背后逻辑后续会详细展开。
总体而言，鉴于OpenAI的历史言论和行动保持高度一致性，我们有理由相信：OpenAI一直并将继续以追求普惠的AGI为第一目标——这个假设是本文后续进行生态推演的基本前提。
在AGI愿景下，我们看到OpenAI在过去5年坚定的选择了**用GPT（Generative Pre-trainning Transformer）架构持续加注LLM（Large Language Model）**的技术路径。这个期间OpenAI孤独且惊人的巨大投入，让外部觉得这是信仰的程度。但如果理解了OpenAI的技术选择本质回头看，我们会发现这其实是OpenAI在对技术的深刻洞见下的理性判断。
OpenAI的在发展上可大致分为三个阶段：
这个时期的OpenAI走向AGI的技术路径并没有收敛，开展了包括OpenAI Gym（RL），OpenAI Five（Dota2）和一系列Generative Model（生成式模型）的项目探索。值得注意的是，这些项目使用的是Unsupervised Learning（无监督学习）或RL（Reinforcement Learning， 强化学习），都不需要标注数据，有较好的可拓展性。Unsupervised Learning和RL在OpenAI成立之初是一个难以实践更难以Scale（规模化）的算法路径，OpenAI却似乎只关注这个工业上不成熟的技术路径并尝试Scale。
研究这期间OpenAI的文章和Ilya Sutskever（OpenAI 首席科学家）的演讲，可以窥见OpenAI当时两个重要的技术判断：