OpenAI Greg Brockman：为什么人类注意力会成为新的瓶颈 (opens in new tab)

📌 One-Sentence Summary Greg Brockman 讨论了 OpenAI 的算力经济、scaling laws、AGI 进展、agentic coding、具备上下文的电脑使用、内部 AI 采用、安全计划，以及为什么执行自动化后人类注意力会成为限制资源。 📝 Summary 这场 Sequoia 访谈是 Greg Brockman 对下一阶段 AI 的一次高信号战略讨论。内容从算力经济和 scaling laws，延伸到 AGI 定义、agentic coding、上下文、组织变化、安全和科学发现。最重要的主线是 AI 从辅助工具转向主要执行层：Brockman 描述 coding agent 正从写一部分代码，转变为工作的核心方式，并认为新的瓶颈不再是做事，而是判断应该做什么。对创始人来说，这场访谈也有参考价值，因为它明确了 OpenAI 的建议：积极使用当前工具，为模型提供足够上下文，并围绕更低原型成本和更高判断需求重新设计组织。像「距离 AGI 已经 80%」这样的说法，应该被视为 OpenAI 领导层视角，而不是已定论事实。即便如此，访谈仍然有很强价...