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（2025年7月1日，OpenAI播客重磅對話精選片段）

2022 年 11 月 30 日凌晨，ChatGPT 悄悄上線。

第 1 天，后臺數據暴漲到工程師懷疑儀表盤壞了；

第 4 天，OpenAI 負責人驚呼：它真的要改變世界。

極端的用戶增長讓ChatGPT在 72 小時內迅速“登頂”——雖然服務器頻繁宕機、GPU資源告急，但也無意中構建了三道后來成為 OpenAI 護城河的核心基礎：

• 用戶洪峰： 2025 年 2 月周活躍用戶突破4億；4 月 Sam Altman 透露已接近8 億，OpenAI正沖刺年內 10 億用戶目標。

• 多模態破圈：ImageGen 上線首周，吸引了印度 5% 網民嘗試，成為繼DALL·E之后又一個“跨圈爆點”模態。

• 黑客文化：從周末黑客馬拉松起步，到今天連續迭代，OpenAI 內部形成了任何人都能推動產品創新的工作機制。

正是這三道護城河，讓 OpenAI 兩位核心負責人——ChatGPT 產品負責人 Nick Turley 與首席研究官 Mark Chen——在最新 Podcast 深度對話中透露：下一站，是讓 ChatGPT 成為“10 億用戶的口袋超級助手”。

第一節｜護城河一：用戶把它教會的產品

ChatGPT 并不是一上線就完全成熟的產品。

事實上，就連 OpenAI 自己，發布前一天都還在猶豫。

首席研究官 Mark Chen 回憶：Ilya 那天拿 10 個問題測它，僅有5道的答案達到預期。我們真的討論過，要不要發布。 但他們最終選擇了上線，不是因為它完美，而是因為有一個更重要的理念：先讓用戶用起來，在使用中不斷完善。

ChatGPT 上線時，連基本功能都不齊全： Nick Turley 提到，“我們甚至沒加歷史記錄按鈕，UI 是極簡版本。上線后，第一個反饋就是‘你們怎么沒保存對話？’”

更極端的是，系統上線后頻繁崩潰，GPU 被用光、數據庫連接爆滿。為此他們緊急做了一個“宕機頁面”——但不是傳統的系統提示，而是一個由 GPT-3 自動生成的小詩，寫給用戶，解釋“我們掛了”。

為什么這么做？因為這款產品不是靠開發完善的，而是靠使用完善的。

Mark 解釋：“ChatGPT 爆發說明了一個東西：用戶的反饋，本身就能驅動模型成長。我們需要的是現實的接觸。”

OpenAI 使用 RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback，人類反饋強化學習）技術，通過收集用戶的點贊、點踩等反饋信號來訓練模型。但 Mark 指出，這種方法如果平衡不當，可能導致模型過于逢迎用戶，而 ChatGPT 的實用性特點幫助它避免了單純討好用戶的陷阱。

這種方式，比你想象得還要簡單—— 用戶不需要懂技術，只要像正常對話一樣提問、改寫、質疑，模型就能看懂背后的偏好。

Mark 舉了個簡單例子：很多用戶以為模型‘拍馬屁’，說你IQ 190、你最帥。但其實那是模型在試圖最大化正反饋，說明它在過度優化點贊信號。

但OpenAI很快做出調整。他說：這個問題是少數資深用戶先反饋的，我們很早就感知到，并及時調回了訓練機制。

換句話說，ChatGPT的進化路徑，從一開始就不是封閉訓練室里出來的成果，而是用戶——每一位“用它完成任務”的普通人——共同參與訓練的結果。

Nick 總結是：我們沒有把時間花在讓用戶增加使用頻次上，而是希望他用一次，就覺得有用。

這一點，決定了ChatGPT與過往很多AI產品的根本不同：

• 它不是靠炫技贏得點贊，而是靠真實完成任務贏得信任；

• 它的產品迭代節奏，不靠版本更新，而靠用戶行為反饋驅動；

• 它的模型行為，不靠規則限制，而靠點贊/點踩信號實時微調。

這就是 ChatGPT 的第一道護城河：它不是開發完成的產品，而是在用戶使用中不斷成長的。

而這種“用戶反哺模型”的能力，才是其他后來者最難復制的部分。

第二節｜護城河二：從圖像到語音，爆點模態輪番登場

OpenAI 的第二道護城河，不是做了多少功能，而是抓住了模態轉換帶來的爆點窗口。

最先引爆這條護城河的，是 2023 年上線的 ImageGen 模塊。

Nick Turley 回憶：ImageGen 上線首周，我們幾乎沒有任何外部推廣，結果印度有 5% 的網民都在試圖用它生成圖像。

這個看似偶然的爆發，其實揭示了 OpenAI 模態策略的第一個關鍵轉折點：

ChatGPT 不再只是對話工具，而是模態入口。

ImageGen 不提供“下拉菜單”“風格選項”，用戶只需要像說話一樣輸入一句話，比如“黃昏下的科幻火車站”或“寶萊塢風格的婚禮現場”，就能得到一張精準貼合的圖像。

Nick 說：我們根本沒為這些場景專門訓練數據，但用戶會自己教會模型他們想要什么。

也就是說—— 模態的爆點不在技術，而在“讓人自然表達”的那一刻打開認知邊界。

Mark Chen 總結：你不用變成設計師，也能直接‘描述場景’生成畫面。這種語義生成能力，就是新一代交互范式的開端。

而在 ImageGen 引爆之后，這種“語言即入口”的爆點能力迅速擴展到更多模態：

• 圖像生成 → 音頻對話：用戶可以直接說出“幫我寫封郵件”，ChatGPT 就會邊聽邊寫，寫完還可以讀出來，甚至幫你修改語氣。

• 文字輸入 → 視頻腳本 → 自動成片：在 Whisper、Sora 等底層模型支持下，多模態開始連接完整創作鏈條。

• 個人對話 → 學術研究：OpenAI 最新發布的“GPT for Research”功能，支持自然語言提出復雜研究問題，并生成搜索、引用、總結、論文結構。

這些模態背后的共同點是：每一種輸入方式，都會吸引一批習慣這種交互方式的用戶。

有人更擅長說話，有人習慣畫圖，有人依賴搜索——ChatGPT 正在通過模態爆點，一步步滿足這些不同用戶的表達需求。

他們不是把產品塞進每個模態，而是讓用戶在每個模態里找到‘我能做的事’。

第三節｜護城河三：結構化任務正在被 ChatGPT 接管

相比多模態的感官沖擊，ChatGPT 真正改變工作的，是它開始理解任務結構。

在訪談中，OpenAI 首席研究官?Mark Chen 用一句話點明了核心轉變：

我們正在從一次性交互，轉向長期協作。

這并不是一次功能更新，而是一種范式轉向——AI 不再只是“回答問題”，而是開始分解任務、追蹤狀態、協同完成復雜流程。

從代碼開始，催生結構型智能

Nick Turley 回顧了 Codex 項目的起點時說：當我們最初讓模型寫代碼時，它表現得還像個記憶力很好的助手。但后來我們意識到，代碼本身其實是結構化思維的載體。

這種載體屬性，讓 AI 有了練習“分步執行”和“因果記憶”的天然舞臺。也正因為此，ChatGPT 的結構智能，最早就在代碼生成中嶄露頭角。

Mark 進一步補充說：我們現在訓練它不是只生成一個函數，而是逐步完成一個任務鏈——可能橫跨多個文件、多輪修改、甚至需要等待外部輸入再繼續執行。

這意味著：ChatGPT 開始能夠處理長時間任務了，能在工作過程中暫停，然后記住上下文繼續完成。

IDE 聯動，讓 ChatGPT 成為“第二工程師”

Nick 透露，OpenAI 內部很多工程師，已經在用 ChatGPT 和代碼編輯器協同工作：

“我們看到了真正的合作雛形——人類寫一部分，模型接著寫，然后人類再調整，再讓它測試。”

這種互動模式，正在逐步形成一個全新的角色：“第二工程師”——不是替代人，而是與人搭檔、并行推進任務的智能伙伴。

而為了讓這種協作更順暢，OpenAI 正在嘗試“異步執行”能力（asynchronous agents），即讓 ChatGPT 接收多個階段性任務、追蹤它們的完成進度，并在合適的時間點返回輸出。

Mark 解釋說：

“我們正在讓模型從你問我答，過渡到我理解你的目標，分階段幫你完成。”

所以，AI 不再只是對話工具，而開始具備類似“項目助理”的能力。

第三道護城河：結構化任務能力 × 智能代理式分工 × 代碼原生優勢 結構型智能，不是一項具體功能，而是一種能力聚合：

• ? 代碼生成給了它“多步邏輯表達”的訓練場；

• ? 任務跟蹤讓它擁有“長時間協作”的可能；

• ? 代理式分工讓它具備協助復雜目標的潛力。

這些，正在合力打造 ChatGPT 的第三道護城河：它不僅能回答問題，更能執行任務——不僅能解決細節，更能完成目標。

而這，正是從聊天框邁向超級助手的起點。

第四節｜產品不是設計出來的，而是做事文化逼出來的

ChatGPT 的出現，并不是一場縝密的產品設計，而是工程師們在編程中一步步實現的。

Nick Turley 在訪談中表示：

“ChatGPT 是被我們內部的使用習慣‘逼’出來的。”

這個回答背后，是 OpenAI 一種極其少見的文化機制：不是靠流程推動產品，而是靠有主動性的人把想法變成現實。

一切源自內部動手實驗

Mark Chen 講到一個關鍵細節：我們在內部一直有個 Slack 頻道，所有人都在上面分享他們用模型做的事。

這不是作秀，而是實打實在用。OpenAI 的員工是 ChatGPT 最早、最重度的真實用戶。

他們每天用它寫郵件、查代碼、規劃項目、生成數據結構……很多功能并不是計劃中的 roadmap，而是從日常使用需求中演化出來的。

Nick 說：

“幾乎所有人都在用。我們看到的不是一個發布計劃，而是員工自己發現好用后自然傳播開來的。”

這種內部先上手再對外發布的路徑，讓產品演化變得非常自然，也極具真實感。

黑客馬拉松，而非流程圖

當主持人問：“你們是怎么規劃出 ChatGPT 這些功能的？”Nick 回答得非常干脆：我們幾乎沒有什么規劃，更多是在一場場 hackathon（黑客馬拉松）摸索出來的。

Mark 補充說：

有個想法，就試。試了有效，就上線。

沒有多輪審批、沒有冗長討論，OpenAI 的產品節奏，靠的是一群自帶問題意識、愿意“先動手試”的人組成的小團隊。

而這種小團隊文化，有三大特征：

• 好奇心驅動：不是等需求文檔，而是因為好奇就做了一個實驗；

• 主動性文化：每個人都把模型當成“自己的工具”，不是“等產品團隊”；

• 極小單位運行：往往是兩三人就能完成一個完整功能。

這三點結合，構成了 ChatGPT 的“組織護城河”。而這種文化氛圍恰恰是最難被外界模仿的。

組織機制就是核心競爭力

所以，ChatGPT 的成功不是運氣好、技術強，而是 OpenAI 這個組織本身具備高效的執行能力。

不是“誰拍板決定做”，而是“誰先試出來誰推動上線”。

不是“立項”，而是“用起來”。

這也解釋了為什么 ChatGPT 能以驚人速度持續進化：它的版本節奏，不是規劃表驅動，而是由一線開發者自主決定的。

第五節｜工具不再是工具，用戶正在與“人格”互動

ChatGPT 不只是得到廣泛應用，更關鍵的是：它催生出了新的用戶關系模式。

Nick Turley 在訪談中透露，現在越來越多用戶的使用方式，不再是向它發指令，而是“和它說話”。

他說：

“尤其是語音功能上線之后，我們看到用戶的使用方式在變化——他們不是發一條信息、等待回應，而是進入一個持續的交談狀態。”

這不是一個小趨勢，而是一種底層的認知模式變化：

從把 AI 當工具 → 到把 AI 當人看。

“我和 ChatGPT 吵了一架”：使用關系在升級

Mark Chen 提到一個典型案例：我們看到很多用戶在社區里說，‘我和 ChatGPT 吵架了’，或者‘它今天不理解我’。

你可能會覺得這只是調侃，但在 OpenAI 看來，這代表了一個重大轉折：用戶不是在輸入內容，而是在建立一種長期關系。

尤其是語音模式上線之后，ChatGPT 成為了許多用戶的“對話對象”，甚至是“傾訴對象”。

這不是營銷包裝的情感陪伴噱頭，而是基于用戶行為數據的真實反饋。

Nick 認為：

“語音讓人進入狀態更快，你更自然地說出想法，它也能更連貫地回應。”

也就是說，模型開始像“人”一樣在被對待。

人格感 + 記憶感：AI 正變成“關系資產”

當用戶開始習慣與模型對話，他們就會產生“我更喜歡哪個人格”的偏好。

Mark Chen 在訪談中坦言：

“我們開始發現，用戶其實是對模型表現出‘信任感’的。不是基于回答是否準確，而是基于互動是否自然、理解是否到位。”

OpenAI 也正在探索改進模型的人格、語氣、互動方式——ChatGPT 的記憶功能就是在這個背景下推出的。

因為，你會希望 ChatGPT 記住你的喜好、你怎么提問、你常用的工具……這其實就是一種‘關系資產’。

而且，這種關系是用得越久越值錢的。

產品藍圖的核心：關系 × 信任 × 習慣

語音交互、人格記憶、長期陪伴……這一切背后的邏輯，Nick的理解是：

我們不是在構建一個模型，而是在構建一個使用習慣。

當 ChatGPT 成為人們生活中“習慣性的第二大腦”，而不只是搜索、問答、翻譯，那它的入口地位就會徹底穩固。

這，就是 OpenAI 構想的“10 億用戶藍圖”的起點。

不是因為它做得多強，而是因為你已經離不開它。

第六節｜10 億用戶不是夢，而是路徑依賴的結果

ChatGPT 迅速登頂 App Store，不是偶然。

Mark Chen 在訪談里用一個細節：

其實我們根本沒做什么推廣，只是開了語音入口，用戶就自動來了。

這句話背后，藏著一個巨大拐點：ChatGPT 正從需要學習使用方法，變成任何人都能輕松上手。

從關注誰會用，到關注誰還沒用

很多人誤以為 ChatGPT 是靠升級模型拉來用戶。但 Nick Turley 指出，真正的轉折點，不在技術，而在行為習慣的切換：

用戶開始把 ChatGPT，當作一種‘日常動作’。

不是驚艷，而是習慣；

不是渠道拉新，而是人機關系重建。

這是一種結構性的產品變化：從“技能型工具”，變成“依賴型伴侶”。

OpenAI 并沒有大規模做用戶運營，但卻走出了一條 AI 產品從未走過的路徑——關系沉淀、習慣遷移、主動依賴。

Nick 回憶說，他們內部曾做過一次用戶調研，發現一個規律：為什么有些人一開始會用一下就停了，而另一些人越用越離不開？

他的結論很清晰：

• 這不是功能問題，而是情感模型問題。

• 你要讓人覺得，少了你，這事就辦不成。

AI 將成為不可或缺的數字伙伴

最后，他們給出了一個大膽設想：

未來，AI 將成為每個人不可或缺的數字伙伴。

這些變化正在實實在在地發生：

• 人們習慣通過語音打開應用；

• 人們開始用 ChatGPT 管理郵箱、安排任務、總結報告；

• 人們甚至在工作、寫代碼、做簡報時，先問 ChatGPT，而不是先打開文檔或軟件。

這不是“誰會用 AI”，而是“誰還沒接入 AI”。

10億用戶，不是夢想，而是底層平臺變遷的信號——就像微信2015年接管熟人社交那一刻，你不會再回頭用短信。

當 AI 從功能跳入關系、從工具變成路徑依賴，平臺就已經搭好了。

下一步，就是——全場景覆蓋，全終端接入，全人群轉化。

結語｜ChatGPT 正在改寫軟件范式，10 億用戶不是終點，是起點

回看整個對話，Mark Chen 與 Nick Turley 并沒有說什么“戰略遠景”，他們談的都是一線經驗——用戶怎么用、哪一功能變成習慣、什么設計觸發增長。

但你會發現，它背后其實是一場軟件范式的系統躍遷：

• 第一道護城河，是助手轉代理：不是回答問題，而是替你執行任務；

• 第二道護城河，是模態躍遷：不是功能升級，而是語音、圖像、視頻輪番占據認知；

• 第三道護城河，是結構智能：不是模型變強，而是任務變得可以拆解、持續、合作；

• 而它之上，是 ChatGPT 團隊用“能動文化”跑出來的節奏、組織與節拍；

• 最終落點，是用戶不再“試用”，而是日常依賴、長期記憶、人格信任。

這些要素并非孤立存在，它們正在組合成一個通向 10 億用戶的平臺躍遷—— 不是因為模型厲害，而是因為它變成了人們習慣依賴的一部分。

AI 不再是工具，而正在成為每個人的超級助手。

你不會再“打開它”，你會直接“從它開始”。

這，才是 ChatGPT 真正搭建的平臺。

本文由AI深度研究院出品，內容翻譯整理自OpenAI播客訪談：ChatGPT負責人Nick Turley和首席研究官Mark Chen深度對話。未經授權，不得轉載

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參考資料：

https://www.youtube.com/watch?v=atXyXP3yYZ4&ab_channel=OpenAI

https://www.forbes.com/sites/martineparis/2025/04/12/chatgpt-hits-1-billion-users-openai-ceo-says-doubled-in-weeks

https://www.businessinsider.com/openai-users-billion-data-centers-chatgpt-2024-12

https://economictimes.indiatimes.com/magazines/panache/has-chatgpt-evolved-beyond-being-a-google-replacement-openai-ceo-sam-altman-says-it-is-already-doing-much-more/articleshow/122144904.cms

https://www.theverge.com/2024/12/4/24313097/chatgpt-300-million-weekly-users

https://www.forbes.com/sites/martineparis/2025/04/12/chatgpt-hits-1-billion-users-openai-ceo-says-doubled-in-weeks/

https://www.demandsage.com/chatgpt-statistics/

https://www.reuters.com/technology/artificial-intelligence/openais-weekly-active-users-surpass-400-million-2025-02-20/

來源：官方媒體/網絡新聞

排版：Atlas

編輯：深思

主編: 圖靈