OpenAI的Logan Kilpatrick：DevDay没杀死初创公司，可能造出了几千家新的

2023年11月6日，OpenAI首届开发者大会（DevDay）开完，第二天，播客Cognitive Revolution的开场问题相当扎人。主持人Nathan Labenz问嘉宾：「你们昨天杀了几家初创公司？」

回答的人叫Logan Kilpatrick，OpenAI开发者关系负责人。他先承认在推特上刷到这类段子时反应强烈，然后给出两层回应：如果你的产品只是给API套一层极薄的壳，那本来就算不上一家初创公司，只是个依托API的项目；而这场发布会把造产品的门槛降到了历史最低点。

「我的结论是，我们可能创造了几千几千家新初创公司，还让今天在平台上开发的这批人拿到了更低的价格和一堆新功能。」

Logan去年加入OpenAI，入职时全公司大约300人，如今远超这个数。作为这次一堆发布对外答疑的第一责任人，他在节目里几乎有问必答，从模型定价、agent为什么踩刹车，到200万美元的定制模型卖给谁。下面按主题拆。

套壳之辩与苹果式节奏

Logan对「杀死初创公司」这个说法的逻辑很直接：真正的初创公司从第一天就该琢磨怎么建一个有防御性的生意，靠薄壳活着的东西，平台一变就没了。被颠覆是正常的，问题出在你没有产品，只有一层包装。

Nathan接着抛出另一个观察。不到一年前，ChatGPT上线的内部动机是模型已经够好，但没人天天用，得有个产品把需求带起来。一年后，社区把RAG、agent框架这些概念全趟了一遍，OpenAI再进场，直接端出公认最好的版本。这很像苹果的打法，未必第一个做，但要做就做到最好。

Logan的解释很坦白。OpenAI也想抢首发，但任何功能都得能扛住ChatGPT数亿周活用户的规模，还得塞进核心产品策略。能做的事有一百万件，在这个规模下快速发布本身就是极难的技术问题。

「至少从我的内部视角看，我们永远处于全速冲刺状态，流水线里的东西一就绪就会发出去。」

他否认了「憋大招」的猜测：过去九到十二个月一直在持续发东西，3.5微调就是DevDay前几周刚上的，只是人手永远不够。他顺带纠正了一个外部数据：LinkedIn上对OpenAI人数的估算，比实际情况还要偏高。

AGI叙事下的发布逻辑

Nathan提到OpenAI刚更新的核心价值观，明确写着「致力于构建安全、有益的AGI，凡与此无关的都在范围之外」。他直接问：GPT商店这种东西，真的在通往AGI的关键路径上吗？

Logan的回答毫不含糊。OpenAI存在的目的，既非做最好的聊天平台，也非做最好的API，这些只是让AGI造福人类的机制。ChatGPT和API承载的是另一层哲学：把技术迭代着交给公众，给社会时间适应。

他引用Sam Altman在keynote里的原话：Assistants和GPTs是朝agent方向迈出的第一步，OpenAI刻意没一步到位做全自主agent，就是要给社会和普通人适应变化的时间。keynote里有两句话被Nathan单独记了下来：「让人们有机会体验并适应这项技术」和「让更多人参与塑造AI的行为」。

Logan还补了一个思想实验：OpenAI完全可以关起门做研究，五年后直接端出一个能用的AGI。这在技术上说得通，但对人类是最糟的剧本，一个从未见过的超级能力突然降临，只会带来巨大动荡。Nathan说自己原本对AI安全很担心，但被这个「能力悬置」（capability overhang）论证说服了不少：技术早发布，好过攒出一个巨大的落差，让公众提前看到方向、参与塑造，比突然砸向世界强。

Agent踩了刹车：三个缺口

这是全期干货最密的段落之一。Logan把现状说得很清楚：GPTs和Assistants目前没有自我规划能力，工作模式仍然是发一条消息、回一条消息。AutoGPT那类产品「先列计划、逐项执行、最后汇报」的流程，GPTs没有。

缺的东西，他列了三块：

• 长程任务排队：把一连串动作排好队依次执行；
• 后台自主行动：不需要指令，自己定期去查邮件有没有新动态；
• 可靠性：至今没有agent产品真正打出全垒打。

Logan说自己试过一堆agent产品，感受是「用它的功夫够我自己做完了」，等于没省事，还要把账号凭证交给一个看不见每步操作的系统，反而背上更多风险。他还给了一个宏观判断：互联网和社会还没准备好迎接一亿甚至十亿个agent。ChatGPT有一亿周活用户，如果每个人都配上能替人办事的agent，现有网站和服务根本扛不住。GPTs就是给公司一个缓冲带，先学着思考这件事。

Nathan追问：规划能力是有意砍掉的，还是技术没搞定？Logan说两者都有，核心技术肯定还有要解决的，但更难的其实是让全世界的人接受并适应这件事。发布节奏的约束，比模型能力的约束更大。

微调与定制模型：从16K到200万美元

先说GPT-4 Turbo。带「preview」标签的版本是早期候选版，后训练还没做完，所以限了每天100次请求，转正时间「以周计，希望少于月」。Nathan顺口开了个玩笑：按这个限额，跑完整个MMLU评测得花几天，Dan Hendrycks团队估计已经在攒请求了。

基准数据方面，Logan承认上一次API模型发布没把性能差异讲清楚，这次打算多放。他给了一个参考：3.5 Turbo新版本内部评测显示，JSON、XML、YAML这类格式遵循任务提升了38%。他也欢迎社区自己跑评测，「盯着我们」。

3.5微调这次支持16K上下文加函数调用，Logan说16K是用户第一诉求。Nathan的公司Waymark用3.5微调写视频脚本，之前经常要截断输入，16K直接打开了空间。Logan透露已有客户用3.5微调跑出接近GPT-4的表现，上下文翻倍后差距还会继续缩小。

Nathan分享了自己的微调心得：在训练数据里加上推理过程，解释「为什么这么写」，性能提升巨大，光给正确示范远远不够。OpenAI微调团队的John和Colin在DevDay有个专场，录像几天内放出。

GPT-4微调即将开启实验计划，门槛设计很有意思：必须先用过3.5微调，才有资格申请。Logan解释，过去的通用候补名单是灾难，一百万人举手说感兴趣，根本没法筛。GPT-4微调更贵也更强，随便让人开任务，容易烧了钱还训不好。按使用记录筛人，信噪比高得多。

然后是全场价格天花板：定制模型，起步价约200到300万美元。Nathan说自己本来猜1000万起步，听到这个数觉得便宜。Logan的账是这么算的：模型用数十亿token训练，这是别人拿不到的东西；一家真正的技术公司自己招人买卡做训练，资本支出起码几百万美元，做出来的东西大概率还不如OpenAI给的。融资到位的AI原生公司，可以把这当成构建防御性生意的少数路径之一，OpenAI的研究员会端到端帮你把模型做好。他同时承诺，等学到足够多，会把成本降下来，让更多公司用得起。

Nathan补了一句很直接的话：账上趴着一亿美元以上的企业，想不出比这更值得花的钱，上市公司CTO都该去排队。

版权盾（copyright shield）也是当天的大新闻：客户如果因生成内容被起诉版权侵权，OpenAI承担相关费用。Logan不肯透露细则，只说详细条款稍后放出，动机很清楚：很多想用技术的人，卡在法务部门的担忧上。没人想打官司，但这是对客户必要的服务。他顺带重申了一个从3月起就生效的政策：API发送的数据、Assistants上传的文件，都不用于训练，想帮模型改进可以主动选择加入。

价格战：视觉、语音和反着来的DALL·E 3

DevDay的另一半主题是降价。几个关键数字：

视觉理解，低分辨率模式把图片压到512x512处理，最贵约1美分一张，最低能到12张1美分。Logan给的判断标准很实用：人类看512x512缩略图能回答的问题，就用低分辨率；需要看局部细节，再用高分辨率的分块放大，后者按patch逐块处理，所以更贵。对比托管的开源方案，比如Replicate上的LLaVA 13B约3张1美分，OpenAI这个价还更低。Nathan还发现视觉在API里以两个独立模型出现，Logan解释这背后是两套技术栈，发布前来不及统一，底层其实是同一个模型，后续会合并。

DALL·E 3反着来，4美分一张，明显贵于开源选项。Logan没给具体原因，只说定价是在算力约束下尽量激进，另外DALL·E 3背后有大量安全系统的开销，可能是成本因素之一。

语音转文字，Whisper large v3开源发布，暂未进API。有个反直觉的数据点：英语的词错率在两个基准上排到第七，另一个基准上排第三或第四，非英语语言才是这版的重点。Logan说互联网和语言模型对英语的关注一直过量，让模型在全世界语言上都做到世界级是必须补的课，把这类模型开源也是有意为之。

文字转语音，标准版每千字符1.5美分，HD版3美分。Nathan对比ElevenLabs的15到30美分，整整便宜一个数量级。但Nathan也指出，语音克隆和情感导演这两块OpenAI没做，ElevenLabs和PlayHT的日子还长。Logan补了个细节，ElevenLabs有给不会编程的人用的前端界面，那部分成本容易被低估，ChatGPT比API贵也是同样的道理。关于声音的拟人度，Nathan观察到这些声音刻意保留了一点恐怖谷，听得出是AI，但又足够悦耳。Logan说无法确认这是不是设计意图，但使用条款明确要求告知用户「这不是真人声音」，误导用户是红线。

Nathan还问了个方向性问题：语音进、语音出的统一API会不会来？Logan说大概率会。现在多API串联要付多次往返延迟的税，体验最差，语音到语音是自然路径。

另外两个开发者向的更新值得记一笔。可复现输出：指定seed参数，配合系统指纹校验，同输入同输出，单元测试终于有了抓手。输出token对数概率即将推出：Nathan说他从没料到会再看到这个功能，原以为OpenAI会担心被模仿学习而永远不开放。Logan承认确实担心知识产权泄露，但只开放输出token的对数概率，风险可控，而且开发者催了六到十二个月。Nathan当场下了个判断：各家「我们追平GPT-4了」的说法，看来都不太接近真相。Logan没接话，也没否认。

GPTs的进化与安全账本

插件到GPTs的进化逻辑，Logan讲得很清楚：插件要求开发者才能做，很多该可见的东西用户看不到，而且用插件就得放弃代码解释器等模态。GPTs把自定义指令、全部模态、检索、代码解释器、动作打包在一起，老插件可以转成action继续用。DevDay分会场还晒过检索的技术栈，文档嵌入、重排序这些招数全用上了。

动作系统有两个插件时代没有的能力：混合鉴权，部分接口要求登录，部分开放试用，用户可以先上手再授权；后果分级，被标记为「有后果」的动作会强制弹窗让用户确认，防止模型擅自替人办事。检索目前是黑盒，不能自定义分块大小和召回数量，但可以通过指令约束模型行为，比如「只基于我上传的前三份文件回答」。存储计费是每个assistant每天每GB 20美分，Logan现场也不确定不足1GB怎么算，答应测完跟进。

Nathan问了个实操问题：像Athena这种高管助理服务，一个客户建一个assistant，还是一个通用assistant加每客户一条线程？Logan的建议是先做通用版起步，把每个客户的信息写进各自的系统指令，需要更深定制再拆。

安全部分，Logan的回应是：Assistants没有引入全新能力，就是把聊天补全、数据库和已有模态串起来，每个模态都单独做过红队。可以公开查的是GPT-4V那份18页的安全卡。视觉能力今年3月由Greg Brockman在演示里亮过相，到11月才进API，中间隔的就是安全工作。GPT-4当年也是早就训完，迟迟不发。至于漏洞赏金，系统级漏洞有赏金，越狱大概率不算。Nathan当场呼吁把越狱纳入赏金范围，Logan说这个提议公道。

结尾，Nathan引用Sam在keynote收尾的话：今天这一切，跟OpenAI正在酝酿的东西比起来会显得很原始。Logan说研究路线图「更确定，也更不可预测」，研究团队大概押了十个方向，算力已经分配下去，但哪些能变成产品，现在没人知道。他还描述了每次大发布后的固定感受：「没东西可发了」，然后第二天就会发现还有一堆重要的事没做完。

明天就能用的五条

这期节目对开发者的直接指导，挑五条马上能上手的：

• 先测低分辨率视觉：512x512能答对的问题，别花高分辨率的钱；
• 微调数据里加推理过程，解释为什么，而不只是给正确示范；
• 想上GPT-4微调，先把3.5微调用明白，这是申请资格；
• agent别急着做全自动，把「发消息、回消息」的循环做扎实，等规划能力补齐再加码；
• 薄壳套壳趁早加厚：要么往微调和定制模型走，建数据壁垒，要么接受被平台更新冲掉的风险。

一年后再看，DevDay这批发布里最值钱的可能既非GPTs，也非降价，而是Logan那句轻描淡写的话：门槛从未如此之低，可建的东西从未如此之多。至于防御性，OpenAI已经把价目表写好了，200万美元起步。