OpenAI首席執行官山姆·奧特曼近日提出，人工智能技術或將以公共服務的形態融入日常生活，用戶未來可能像購買水電一樣按實際用量支付費用。這一觀點在貝萊德美國基礎設施峰會上引發關注，他指出隨著技術成熟，智能服務將突破專業領域限制，成為社會運行的基礎支撐。
在峰會演講中，奧特曼將當前AI應用模式與早期電力供應類比。他解釋道，二十世紀初家庭用電按表計費的模式，既避免了用戶承擔建設發電廠的巨額成本，又保障了資源合理分配。這種經濟模型若應用于AI領域，將使中小企業和個人用戶無需支付高額訂閱費，即可根據需求調用強大算力。
云計算行業已為這種轉型提供現實參照。全球科技企業普遍采用彈性計費模式，根據服務器使用時長、數據存儲量等指標收費。奧特曼認為，隨著AI在科研分析、商業決策、內容生成等場景的滲透率持續提升，按需付費機制將成為主流選擇。他特別提到，某些AI系統已能自動完成原本需要工程師數小時編寫的代碼，這種效率提升正在重塑軟件開發行業的工作范式。
技術演進方向同樣支持這種預測。當前主流AI模型可處理持續數小時的復雜任務，而新一代系統正在向跨周期項目突破。奧特曼透露，OpenAI正訓練能夠持續運行數周的模型，這類系統將具備承擔完整研究項目或產品開發流程的能力。例如在醫藥研發領域，AI可同時進行分子模擬、臨床試驗數據分析和專利文檔撰寫等工作。
支撐這種變革的基礎設施建設已提上日程。奧特曼坦言，單個大型AI模型的訓練需要數萬塊GPU協同工作，其電力消耗相當于中型城鎮的用電規模。為應對算力需求指數級增長，OpenAI正與英偉達、亞馬遜、軟銀等企業共建超大規模數據中心。這些設施不僅配備最新芯片組，還采用液冷技術等創新方案解決散熱難題。
技術普惠化帶來的社會影響值得關注。奧特曼設想，當AI成為觸手可及的工具，公眾關注點將從技術原理轉向實際應用價值。學生可借助AI完成跨學科課題研究，創業者能快速驗證商業模型，科研人員則獲得更強大的數據分析助手。這種轉變或將重新定義知識工作者的核心競爭力，推動社會生產力進入新階段。
