🎧 FULL INTERVIEW: Sam Altman Responds to Anthropic’s Attack Ads, Live on TBPN

👤 Sam Altman · EN 7,516w · KR 4,899w

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This is our full interview with OpenAI CEO Sam Altman, recorded live on TBPN. We discuss Anthropic's Super Bowl ads, Codex 5.3, why managing AI agents is the next interface shift, and how chips, power, and compute bottlenecks will shape the future of AI. TBPN is a live tech talk show hosted by John Coogan and Jordi Hays, streaming weekdays from 11–2 PT on X and YouTube, with full episodes posted to podcast platforms immediately after.&nbsp; Described by The New York Times as “Silicon Valley’s newest obsession,” TBPN has recently featured Mark Zuckerberg, Sam Altman, Mark Cuban, and Satya Nadella. What is TBPN? TBPN is a live tech talk show hosted by John Coogan and Jordi Hays, streaming weekdays from 11–2 PT on X and YouTube, with full episodes posted to Spotify immediately after airing. Described by The New York Times as “Silicon Valley’s newest obsession,” TBPN has interviewed Mark Zuckerberg, Sam Altman, Mark Cuban, and Satya Nadella. Diet TBPN delivers the best moments from each episode in under 30 minutes. 00:00 Well Without further first guest of the show. 00:02 Sam Altman, the CEO of OpenAI. He's in the restroom waiting room. Welcome to the show, Sam. How are you doing? 00:07 Welcome back. Good. Thank you guys for having me back. 00:09 Thanks so much. Big day. Big day. Kick us off with where should we start? Should we start with the model or frontier? 00:16 Can we start with the model just because I'm Let's do it. Jonathan. 00:19 Yeah. Absolutely. Break it down. What'd you launch? What's we the launched 00:22 5.3 codecs. It is, I think, best coding model in the world. We took a lot of the feedback that people had about five point two five point two codecs and got it into one model. It is much smarter at programming, but it's also way faster. You can interact with it mid turn. 00:35 I think it's got a much better personality. It's really good at computer use. So it feels like a very big step forward. It was funny as we were, deploying it this morning. A couple of very, like, extremely experts using these models noticed and said, man, something's really different with Codex, and they, like, caught it mid deploy. 00:54 So I think you can really feel it quickly. 00:56 That's great. 00:56 Oh, you're saying people outside of OpenAI just everyday use 00:59 Yeah. I like the set of hours that we put it out before we you know? 01:02 Talk about, interacting with a mid turn. How does that work? Why is that important? What does that unlock? 01:08 So people are starting to use these these tools for very long pieces of work at one time, you know, multi hour tasks. And sometimes you don't specify it correctly. Right? Sometimes something's not set up right. Something someone just screws up. 01:20 The ability they they can do amazing things with no steering, but they can do much more amazing things if you steer them along the way. So this has been this is one of the things I felt most new about this model. 01:31 So talk about orchestration, how this fits into Frontier because I Yeah. 01:34 One one second. It's it's notable, like, if you see a coworker Yeah. Making a mistake Yeah. And you don't interrupt them, that's rude. Right? 01:41 Like, it's it's it's deeply inefficient. 01:44 It's It is incredible what these models can do without any feedback. Like, if you think about a a new coworker, especially Mhmm. You know, you train them and you give them a lot of feedback early on and they learn the job and you correct them and they kind of get practice in. The models, they will soon do that, but right now they don't do that. So we just rely on either they get it right one shot or we collect them, correct them all along the way. 02:05 Yeah. I think there's a lot of people that are running multiple agents and multiple tabs. They're starting to think about orchestration. Feels like Frontier is a piece of that. But if you're interacting with a model that's running mid turn, like, does the user experience change for developers with 5.3, and then what will it look like in the frontier world? 02:27 I I think we will be heading towards a workflow where a lot of people just feel like they're managing a team of agents. And they'll keep as the agents get better, they'll keep operating at a higher and higher level of abstraction, which at least watching what's happening so far is a is a jump that people are gonna make pretty well. Mhmm. The the models are so good now. There's such a capability overhang that building better tools to let people do that, which the Codex app that we launched on Monday was a great step forward for, will be very, very important. 03:00 But you will be managing very complex workflows. The agents will keep getting better, so you'll keep working at the maximum of your management bandwidth or cognitive ability to keep track of all the stuff. And the tools to make that easy to do will matter, I think, more than intelligence for a little while because there's such an intelligence overhang already. 03:19 Mhmm. What's the role of a forward deployed engineer today at OpenAI towards the end of the year? Capability overhang that feels like raw meat for a for a forward deployed engineer. It's like the they like, they solve that problem. Right? 03:33 Yeah. 03:35 I mean, look, eventually, the models will get so good that they'll help companies deploy themselves, and the forward deployed engineers will again get to work at a higher level of abstraction. But for now, you go into a company that is not AI native and say, okay, you've said you want us you know, they say they want to deploy AI. They really are not sure what to do. How do I hook this up to my systems? Do I need to fine tune a model on my code base? 03:58 Yeah. How do I think about orchestrating agents and using things from different companies? Most of all, at least what we hear most frequently is, how do I think about security of my data? And how do I know that these, like, AI coworking agents are not going to go access a bunch of information and share it in ways they shouldn't or get, you know, a context exploit or something like that. So the four deployment engineers take this incredible new technology and a platform like Frontier and say, we will connect your company to an AI platform so that you can use all these agents and workflows and everything else you want. 04:31 How important are these metaphors or how temporary are they? I was very interested in reading about Gastown and you have these pole cats and it's this whole Mad Max world. And, that feels like maybe just a temporary aberration where you're setting up agents for specific tasks, but also that could be incredibly valuable in explaining to a large corporation of how they're gonna integrate AI across the whole organization? 04:55 Yeah. I I suspect, like, everything else that's happening when an industry is moving so fast, all of this is somewhat temporary Sure. On, like, a long enough time scale. And you as these models become more capable, these agents are operating on very long time horizons with the ability to just kind of figure it out and our trust in their robustness keeps going up, then maybe you don't need a lot of the abstractions we need today. You know, maybe you just, like, have a a single AI bot that runs at your company, And you can say, hey. 05:32 I wanna, like, launch this new product, and it does everything an ambitious person would do. But that's not where we are today. So today, we have to 05:39 Yeah. 05:40 Put in a little more work to get the pieces put together. 05:42 Yeah. How are you thinking about the the the meter benchmark for long task horizon? You're at the top of the charts. At the same time, it feels like we might need a new chart if we're talking about agent swarms because they'll be able to do things that go for weeks, but they will subdivide the work. Yes. 05:59 There's some subdivision that happens within a reasoning model, but it doesn't truly parallelize, at least that I'm aware of. So what does it look like in a world where you go to a model, but now it's spinning up a whole bunch of different models underneath? 06:13 I think you're there's two of of the key insights of the whole fielder in this question. Number one, the implication that no chart in AI lasts more than a few years is right. And like this one, kind of, you know, we'll see how much longer it's really useful. Yeah. The second is a lot of people thought that, okay. 06:32 We're gonna just need a super long task and a super long task horizon, so we need a super long context. And definitely what people have already seen with coding agents is by agents breaking up work, orchestrating it well, farming it off to sub agents. Even with the current limitations of the technology, we can do something, which should not be surprising because it's similar to how people do things and get amazing amounts of work done. So that's been cool to watch. I think that will keep going. 07:01 A joke that some people at OpenAI make is that soon the chart that matters is just gonna be GDP impact. Yeah. And then the question is what's the one that comes after that? But everything else, these lot of these proxy metrics, there's now so much economic value in what the models are doing. 07:15 What do you think could come after? 07:16 I have no idea. Do you have an opinion? Happiness? 07:19 I don't know. When you look back at some of your when you look back at some of your blog posts from ten years ago, your predictions were usually pretty on point. Yeah. Maybe it's hard to predict. Thank 07:28 you. Thank you. 07:29 I the merch. The merch. Like, basically, like right now, we're getting, you know, thousands of messages in the chat about four o, and you predicted in 2016 that people could would would become, you know, very attached to a chatbot. 07:46 Yeah. I'm working on, like, a big prediction blog post for the next ten years seems too far, but the next five 07:54 Sure. 07:54 But it's like I'm sure a lot of it will be wrong and it you know, it's it's still fun to try. The the the sort of, like, relationships with chatbots, clearly, that's something that we gotta worry about more and is no longer a abstract concept. The the even the question of what comes after GDP, like, one reason I think that's interesting is the way we measure GDP now could start going down even though quality of life goes way up. Sure. And we don't have a lot of practice with things like that, but the the the massively deflationary Europe. 08:32 Not just Europe. We want quality of life going up too. Yeah. Just going down, you know? 08:37 Yeah. Switching gears, what do you think about the work that the the NeoLab boom, the research efforts that are happening all over Silicon Valley? It feels like there's there's an acknowledgment that there's research breakthroughs that need to happen, and everyone's taking different shots at those. Do you think that those companies will just find a breakthrough and join a lab or launch their own products? 09:02 Fantastic, first of all. Yeah. One of the meta things that we wanted to do when we started with OpenAI Yeah. Is when we started OpenAI is like, there had been a period where the technology industry and Silicon Valley in particular was amazing at new research labs or just doing new research in industry in general. Mhmm. 09:19 And then it kind of fell apart and there hadn't been a good one in a while. And part of what we hope to show, and this was not only us, like a lot of people were excited about new research labs Mhmm. Is that industry could do research again. Mhmm. So, seeing that now become like fashionable in all of these new labs, I think it's totally awesome. 09:34 Some will succeed, some will fail, some will kinda go into some other effort. But, having industry support research in, you know, startup style, I think it's wonderful. 09:43 Mhmm. Over the next two years, would you expect to acquire more individual product companies or more research labs? 09:54 Good question. I don't have a strong opinion there. I would bet. Well, I'd say the very best ones will often look like a mixture of both. Sure. 10:07 The the the one that I have in mind right now is something that very much looks like a Yeah. Mixture of both. So maybe that's may maybe the shape of things to come is the really truly extraordinary product work will have more and more research component. Yeah. And it'll be kind of a more of a hybrid thing. 10:22 Is data the new oil? Is there value? 10:25 Yeah. Were joking a couple days ago. 10:26 Bunch of data, but they don't understand AI. They don't know how to monetize 10:30 Well, and that phrase was effectively wasted a decade ago. Yeah. And so to say it now sounds really silly. Yeah. But it feels like it could be more true now than ever. 10:38 Yeah. 10:39 You know, certainly yeah. Man, they really did wasted a decade ago. I was just thinking of the kind of people that used to say that and 10:45 Yeah. 10:46 Came out of it. 10:46 TED Talks. 10:47 You're you're not supposed to call them out. They're nice people over at TED. 10:53 You know, definitely, like, the the sort of the magic relationship of this last eight years, whatever you wanna call it, has has been, like, you know, that we can put in more and more resources, compute data, new ideas, whatever, into creating an artifact, and it gets like the log of it gets better. Mhmm. So you can throw in you know, that's why we have this huge exponential increase in resource, but we keep getting better and better models. And for all of the concern people have about it's it's gonna, like, top out or it's slowing down or whatever, like, no one's been right about that. I mean, sometimes they it looked like they were for a couple of months as we digested a new model or came to a new form factor, but it has been incredibly smooth last six or eight years of this. 11:44 What those resources are, there can be some trade off between. You know, sometimes it's better to spend your money on better data, sometimes on more compute, sometimes something else. On the whole, compute power is the new oil is the statement that feels closest to true to 12:01 me. Mhmm. 12:02 But there will be other parts too. 12:04 Makes sense. Is software dead? 12:08 It's different. It's definitely not dead. But what software like, how you create it, how you're gonna use it, how much you're gonna have written for you each time you need it versus how much you'll want sort of a consistent UX. 12:21 Yeah. 12:22 That's all gonna change. You know, there have been a number of these, like, big sell offs of SaaS stocks over the last few years as these models have rolled out. There, I expect there will continue to be more. I expect there will be big booms in software. I think it's just gonna be volatile for a while 12:39 Mhmm. 12:39 As people figure out what this looks like. The statement that someone said to me that is stuck in my mind most these last couple of weeks is that every company is an API company now whether they wanna be or not. Oh, yeah. Because agents are just going to be able to 12:56 Write a CS Yeah. 12:56 We had we had Dara we had Dara from Uber on yesterday, and he had a pretty refreshing kind of approach. We were asking about integrating agents with Uber, and and he recognized that, yeah, the ad business could potentially be threatened if you can order an Uber and chat should be te. But he basically said, like, you have to think of the consumer. Yeah. The consumer wants to order an Uber via their preferred agent. 13:19 You should let them. Otherwise, you're you're gonna have other problems. 13:23 Yeah. And that that is the right take for sure. And I don't or I think so, least. Yeah. And, you know, we've been through platform shifts like this before where you I mean, Uber wouldn't have existed without one. 13:33 It wasn't until iPhone where you could, like, have it make sense to order an Uber to right where you were 13:37 Yeah. 13:37 As you're out in the world. So I think there will be totally new things that happen. Other things you'll use in new ways. But definitely, as I've started using Codex, my excitement about having agents go off and do things for me and still use other services, pay other services, surely to figure out new business models and Mhmm. How revenue gets shared around, but that will happen. 14:00 Yeah. Talk more about Codex desktop. One more 14:02 question on on SaaS. Have any public market SaaS companies tried to get a soft landing with OpenAI? And do you think there's any there's there's any value? Just let's say 14:13 Not that I'm one has no public SaaS companies that I'm aware of have tried that Okay. With OpenAI. Look, think some some them 14:22 some of them will certainly be durable and and are on sale right now and and potentially just need new energy and and, need kind of a new, an entirely new approach, and maybe OpenAI could provide that. 14:35 Yeah. Yeah. I think some will be incredibly valuable. Some do feel like a thinner layer now. But I don't know. 14:42 Like, I was talking recently to a bunch of SaaS companies, and they do not they do not feel unexcited. Like, they're like, we're gonna go through a big transformation here. And, you know, yeah, sure, other people can instantly write software now, but so can we. And we got a great system of record and seems reasonable. Someone will make it, of course. 15:01 Yeah. Yeah. Yeah. Talk more about the the Codex desktop rollout. It feels like, you know, successful amount of downloads, but but key, like, a shift for, you know, people who are maybe lightly technical but don't have time to set up an IDE and configure an environment to actually start writing software. 15:21 I wanna know about plans to integrate to the phone. That was a big moment, I think, for a lot of people with the the ClawdBot, MoltBot, OpenClaw thing was like, oh, I can text something, and it will go and write code, and that's valuable, and that unlocks a new agentic experience. Like, where do you see the Codex desktop ecosystem going? 15:42 I am so Codex desktop has been a a somewhat of a surprise to me in terms of how much people love it, including how much I love it myself. You know, the I think it's a great example of 10% of polish of the experience of using these models, especially when there's so much capability overhang, goes an extremely long way to what you can build and how how you interact with this stuff. Of course, we should have an ability to kick off new tasks from mobile, and we'll do that. I mean I mean, really, what you want is, like, your single AI that's working for you on a unified back end access to all of your data and your ideas and your stuff and your memory and your all all the context and the ability to work across a lot of surfaces. And often, you'll be at your desktop. 16:28 Often, you'll be on your phone and you just wanna add something in. But it it is a pretty profound shift in my own workflow, not just for coding tasks, but more general purpose tasks. It's still kinda hard to use if you're not at least reasonably technical, but obviously, we'll find a version of this product that can do other knowledge, work tasks, control your computer and things like that where you don't have to be. And and it'll bring the magic of building stuff, really, to a lot of people because even if you never look at code, you'll be able to build something reasonably sophisticated. One of the things that I have built when I was playing around with the new Codex app is this thing I had always wanted. 17:08 Just like this magic auto completing to do list. Oh, yeah. I I really work with to do lists and this idea that I could just put tasks in and it would try to go do them. If it complete them, I could complete them. If it needed questions, it would ask me questions. 17:20 If it needed you know, if I had to do something, could still do it the old fashioned way. But an interface like that where, you know, all the stuff you wanna do, you just sort of explain to a computer or your AI and it tries to go off and do them. And sure, if you're on your phone, you're gonna just add a task on your phone or, you know, if you wanna easily import something from email, you're gonna do that. Like, felt feels really good. So I'm excited about all of the ways that this will just become a general knowledge work agent. 17:49 Yeah. Were you, unsurprised to see a product like OpenClaw come from open source? Because it's certainly that kind of user experience is not I would imagine this is something that you knew would be a thing, and yet, I think part of the the magic of OpenClaw is that it would be very, very difficult for a large tech company 18:12 didn't make many phone calls to hyperscalers to say, hey, I'm gonna be integrating with your API. It just went out. 18:18 And you guys, you know, and and when I think back on like the Sky acquisition Yeah. This this kind of experience was probably very top of mind and things that you're working towards internally. 18:28 I love the spirit of everything about OpenCLO. 18:31 Yeah. 18:32 And you are totally right that it's much easier to imagine a one person open source project doing something like that than a company who is gonna be afraid of lawsuits and data privacy and everything else. You know, they're like, I think this is kinda how innovation works. There there something like that starts. It's clearly amazing. There will be a way to make a mass market version of that product, but letting the builders build the equivalent of the home brew home brew computer club spirit go here is so important. 18:59 Yeah. Totally. Can we switch to social? I feel like if I if I Google Sam Altman social, I get pure AI in Sora and then also demand or or predictions about a human only social network. Where do you see social going broadly? 19:16 How do you wanna integrate it with it and power it in the future? 19:20 I the mold book thing was like a very interesting social experiment to watch and I think points to agents interacting in some sort of social space, hopefully, on behalf of people, at least in some degrees, could be quite interesting. I don't think we know what to do there yet, but it feels like social is gonna change 19:42 Mhmm. 19:43 A lot. And I am interested in the space of what social experience can look like when your agent is talking to my agent and coming up with new stuff. Clearly, putting, like, a lot of AI bots on the existing social platforms is just making everyone crazy and not that fun. So that's not the right answer. Yeah. 20:01 But I think we can design something new for what this technology is capable of that will feel good and useful. 20:10 Yeah. Is there is there a solution to the bot problem that's just all the labs sort of integrating with all the other platforms? And and even if you can't detect it's AI generated, you can literally say, we just we just generated those tokens. Like, those exact tokens are in our database. 20:26 Can't do Okay. That because their open source models are, like, good enough to write Sure. Points. 20:30 Yeah. 20:31 Yeah. I am excited about sort of, like, assertion of humanity Mhmm. Instead of trying to, like, detection of AI as a as a thing here. I don't know if the social platforms it's, like, in their interest to solve this. It is cause it's creating, like at least in the short term, it creates, like, a lot of engagement and increased usage. 20:48 So I believe they could solve it if they wanted to. I'm not sure it's in their interest. I'm actually not even, like, it is I don't like it, but it's is some people do seem to enjoy it. 20:59 Yeah. Can you talk a little bit more about where Sora as as a video generation model is going? It feels like tool use is maybe under discussed, you know, adding adding reasoning. It's not just the diffusion model. It's giving 21:16 Yeah. 21:16 These models the ability to make linear cuts and overlay motion graphics. And when I scroll the Instagram Reels that I see, they're like Vibe Reels with cut cutouts and it flips negative and it's all color graded and stuff that like Yeah. You could probably diffuse it all, but it's pretty cool just to teach a model to also use After Effects or whatever video, you know, motion graphics suite you wanna use. Is that an interesting unlock? What do you see So going 21:45 all of that stuff will happen, I agree with you. The models will get really great at doing that. People love generating videos. Sure. I would say people we have not yet found a way that people really love watching other people's videos. 21:56 Mhmm. This is true for a lot of other AI. Like, they love to you know, people love talking to ChatGPT or whatever. It's not that compelling for most people to, like, read other people's ChatGPT generation. So I think there is something 22:07 But isn't that for all writing and all video? 22:10 Yeah. It seems stronger to me in this case than the general case, but maybe you're right. Maybe this 22:15 is Yeah. But if but if if somebody says, hey. I generated a fifteen minute video. I'm I'm really excited for you to watch it, and you watch the first ten seconds and you're not that captured by it. I don't care that it was human made. 22:26 Yeah. 22:28 You're right. And it this is it's not a it's not a special case. 22:31 Do you see that in the data with with Sora downloads? Because I've noticed that I'll generate stuff on Sora, download it, and share it to a group chat, and then it's this little in joke that me and five other people get, and we see this, like, family group chats of, oh, it's our dog and our kids. But, like, there's not really, like, okay. Yeah. I this is a business. 22:48 You know, everyone likes this. 22:51 Absolutely. The the I would say that the most common use case is something like that. Sure. You know, like memes on group chats is a real killer use case of sorts. 22:59 How is the Disney rollout going? I was super excited about it. Jordy was extremely bullish on it from a business strategy perspective. 23:06 When you look at how image models have grown various LLMs historically, and now you're gonna have an image Yeah. Image and video model that can do something that no other LLM can do at least legally. 23:17 Yeah. And he's Bob Iger joining OpenAI. 23:21 Bob Iger, I love it. No. No credit plans for that. 23:24 Because he's he's gonna be looking for a job and he's a free agent. 23:27 Go pick him up. Hit him up for us, you know, do some recruiting. That'd that'd be great. The I think that generating characters in images and videos is going to be very important to people, and they really like that. Yeah. 23:43 Like other like we were saying otherwise, I don't think many people, like, wanna watch me and some Star Wars character doing something together, but I might think it's cool. Yeah. It's you know, there there's like a real trend going on right now with ChatGPT where it's make a caricature of me and my job based off of everything you know about me. Yep. And those kinds of things, people actually do, like looking at other people's Yeah. 24:05 Media. 24:05 Yeah. It's almost like a like a face filter or something. There's like enough of it's the Studio Ghibli moment. Like, there's enough of the human still in there that it's not it's not you can't yours is not the same as mine, so it's still personalized. 24:17 It's personalized, and it says something about you and, you know, the the the like, a lot of these things a a a lot of what's gone viral before with ImageGen, I think it's like if you can make people look a little bit more attractive or cool than they look in than they are in real life. Yeah. Without sort of having to ask for that. 24:34 Yeah. How are you thinking about the actual the actual rollout? We were we were debating between, like, open the floodgates, you can generate any Disney property versus, like, it's One character. It's Spider Man week, and everyone's posting Spider Man, and then it's it's, you know, Mickey Mouse week, and there's another viral moment. 24:49 I'm not sure what the team is planning there. I know Disney's had some different opinions about how they what they wanna do and try to be a good partner there, but I'd be excited to open the floodgates, personally. 24:58 Oh, that'd be fun. Cool. Talk about your first speaking of video spray, your first Super Bowl ad. It felt like not generated, lots of motion graphics, the black dots coming together. Like, what was the what was the goal with that ad? 25:13 Who were you trying to speak to? It didn't feel like a direct response QR code. Download the app. No. What was the mission? 25:21 I love that ad. I think that was such a cool one. It was clearly not meant to be like a mass market or direct response ad. Yeah. But, you know, speaking to the, like, people who are at the center of this revolution and just trying to, like, celebrate everything that has come before and everything that will come after. 25:40 Yeah. 25:43 It we didn't hear a lot about it from, like, average users of ChatGPT, but we heard a lot about it from, like, researchers in the field and a lot of residents there. It was definitely not generated. It was done the old fashioned way. Yeah. And, you know, it had, like, a lot of people loved it and a lot of people hated it. 25:58 And then many people in the middle didn't get it, and I felt okay about that. 26:03 It's a great encapsulation. 26:04 I like our ad for Sunday. Okay. It's about Kodak's. No surprise. But 26:08 Yeah. Talk about the evolution of the advertising to be more just clear about the actual use case, the value. Like, what are you trying to say with your advertising strategy now as it refers as it relates to, like, video? 26:27 Well, the thing I would most like us to say, and I think this is a new challenge given where the models are, is to teach people what they can go do with AI. Yeah. I mean, AI is now unbelievably capable, and most of the world, it's still like asking it basic questions on ChatGPT. Mhmm. Everyone can go build amazing things now. 26:47 Everyone can go do all kinds of work. Scientists are gonna make new discoveries. And I'd like to you know, to the degree that advertising we do can teach people how to use this, I I think that'd be awesome. 26:57 Yes. So the KPI is, like, reduce the capability overhang broadly. 27:02 I think that's should be a general KPI for us, not just of our ads. Yeah. The products that we build, how we teach people to use those products, like, the the that feels very important. 27:13 Yeah. Anthropic also has a bunch of ads in the Super Bowl. Seems like they run a ton. 27:18 Damn heard. 27:18 What do you think the 27:19 You laugh. 27:19 Getting wrong about their characterization of how ads will roll out in chat apps? 27:30 Well, it's just wrong. Like, the the the main thing that I think is we are not stupid. We respect our users. We understand that if we did something like what those ads depict, people would rightfully stop using the product. No one like, our our first principle with ads is that we're not gonna put stuff into the LLM stream. 27:51 That would feel crazy, dystopic, like bad sci fi movie. So the main thing that's wrong with the ads is, like, using a deceptive ad to criticize deceptive ads feels I don't know. Something doesn't sit right with me about that. 28:06 I asked I asked Claude what if if what the definition of playing dirty, and it said what did it say? Misleading others about your intentions, hiding information, or creating false impressions. 28:21 Yeah. 28:23 Thought it was a little dirty. I thought it was well played, but it was it was 28:26 It it was well played for sure, and it was a funny ad and and they, you know, like, the sort of the stuff about the chatty PT personality that most annoys me, which we'll fix very soon, I thought they nailed in the ad. So that part was funny. 28:40 Yeah. 28:41 But I don't know. You know? Like, I also like, I think it's great for them not to do ads. We have a different shaped business. I did notice that they said in their thing, like, we may later revise this decision, and we'll explain why. 28:53 So Yeah. 28:55 The the We're pro ad. Blog The blog post was, kind of did a good job of disarming the pro ad people Mhmm. Gave themselves an out Mhmm. In the future. Mhmm. 29:06 Do you think they care? 29:07 I think it doesn't matter. Like, I think it's a side show. You know, people are excited for a food fight and between companies. But, like, the the amazing capabilities of these models, the product, the kind of, like, the groundswell of excitement around codecs Mhmm. That feels way more important to 29:26 me. How do you stop the pausing that happens in voice mode? Do you need new hardware for that, or is it a model capability thing? 29:33 We need new model. We may need some new hardware too, but mostly we just need a new model. I think we will have a great voice mode 29:40 Yeah. 29:41 By the end of this year. 29:42 What's the bigger bottleneck, energy or chips? 29:45 It goes back and forth. Right now, again, it's chips. 29:48 Chips. Is there anything 29:49 But it it you know, it'd be different different times. 29:51 Is there anything we, like society in America, should be doing more aggressively to increase the supply of fabs? Or fab capacity? 30:00 Yeah. I think it is well, it make itself on its own. It may like, normal capitalism may solve it, but I think somehow deciding as a society that we are going to increase the wafer capacity of the world and we're going to fund that, and we're going to get, you know, the whole supply chain and the talented people we need to make that happen would be a very good thing to do. 30:23 Do you think there's an upper bound on model IQ? Like, the the race right now is is you're smart, but you're not smart for days. You're smart for hours. Can you go much further and get much smarter? 30:37 It seems certain. Seems certain. Upper bound? I don't know. I don't know how to think about that question yet. 30:43 I can't even yeah. Can't even reason about what 2,000 IQ looks like, you know? Like, I don't even don't know what that means. 30:50 It's funny you say I mean, I I I can't reason about what it means to think about a problem for, like, ten thousand human years. 30:55 That's another good one. Yeah. 30:57 Yeah. That's crazy. But maybe IQ is gonna feel even even weirder. I I Yeah. I don't know. 31:04 I feel like I somehow feel like this isn't going to feel as strange as it sounds. And the like, for a bunch of reasons, we're so focused on other people. We're so focused on our own lives. We're so focused. We have such a human centric nature that, like, okay. 31:20 This thing is really smart. It's inventing new science for us. It's running companies for us. It's doing all this stuff. And that sounds like it should be impossibly weird, and I think it'll just be very weird. 31:31 Do you think space data centers will provide a meaningful amount of compute for OpenAI in the next two to three years? No. Five years? No. Ten years? 31:43 You just keep going. Ten thousand years. 31:47 I wish Ethan luck. 31:50 Okay. The the the funny thing about the whole, like, back and forth about ads is that, in world, the criticism is that you didn't launch ads early enough. Is there a world where you wish you launched earlier? How is the actual rollout going? Are advertisers happy? 32:07 Do you have, like, a really long road map? Or do you think you'll be faster at catching up to sort of what's frontier in ad 32:13 We haven't started the test yet. We started the test soon. Yeah. But, you know, we're gonna it's gonna take us some number of iterations to figure out the right ad unit, the right kind of the right way this all works. Do I wish we had started earlier? 32:28 We have gone from, like, not a company, you know, three years and three months ago or something like that. We were like a research lab. Mhmm. And now we are like a pretty big company with a lot of products. So there's many things I wish we had done faster. 32:41 I think we were correct on the trade off here of how we balance things that we need to do. Mhmm. I wish, you know, we launched this very cool enterprise platform this morning. Yeah. Wish we had done that earlier too, but I'd like to deal with the monstrous growth of Chateappity and Codex and all sort of stuff. 32:54 Good problems to have. Last question for me. What happened to that internal writing model that you used to write the essay? That feels like something that was really cool, but we never really saw the light of day. 33:08 We're gonna get a lot of that spirit into a future model. Again, it's like, there's so much stuff happening. Yeah. We have to make these hard prioritization decisions. Sure. 33:19 I would love a cool writing model. Not as much as I would love a cool coding model. Makes sense. And it's what is possible now for coding, for science, that's the thing I'm most excited about 33:31 Mhmm. 33:31 For accelerating all kinds of research, AI and otherwise, for really accelerating the economy. I think that's, like, the right thing for us to most prioritize in terms of new capabilities. But yeah. Well, like, you want you want a model that can write beautifully because it means it well, you wanna write a a model that can write beautifully if it can also think very clearly and express that very clearly. That's just useful in normal work. 33:56 Yeah. That makes a ton of sense. 33:57 Last question for me. How how have conversations been with the broad OpenAI leadership team? You guys are in a position where any single word or sentence you say in any situation can be spun into a headline immediately, and then you guys have to go on damage control, kind of correcting the narrative. But, of course, the original message is often or at least the original news is often seen more broadly than the than the correction. And it seems like an interesting challenge. 34:25 It it is a strange way to live. It and I don't like I don't know of any private company that has ever, like, been so in the news and so under a microscope. And it you know, at some level, it's frustrating and, you know, we're so squarely in the sights of everybody's anxieties and every competitor trying to take us down and everybody's like, just what is gonna happen with AI to their part of the business or their own lives, that there's, like, a lot of plasma looking for an instability to collapse on. In some other sense, though, the the subjective experience of it is we are so busy on so much exciting stuff that it often feels like there's this crazy hurricane turning around us. And when we sit, it's, like, fairly calm. 35:16 You know, the media or Twitter goes insane about something one day. They're talking about a crazy meltdown. We're like, that is insane. Like, okay. And people talk about it all day and then later find out it's wrong and sort of seemed like a lot of wasted energy, but we're just like, we have this great new model coming. 35:31 People are building incredible stuff. Companies are transforming. We're trying to, like, figure out how to get more compute and deal with this compute crunch. And we just kind of, like, keep going, and we're busy. And then if we, like, open Twitter, pop up our heads, and look at the news, it's like, wow. 35:45 That is an insane crazy thing happening. Completely divorced from reality or 99% divorced from reality. And, like, okay, someone will correct it, but then we get back to work and people flip out again. 35:57 Right. 35:57 It's it is much it is weird to watch when we look outside, but it is it is less chaotic internally than I think you would imagine from reading the media reports. 36:10 Yep. Makes sense. Well, thank you so much for taking the time to come chat with us. Congrats 36:14 on And the launch of your 36:16 I'm excited to see the Codex ad. 36:18 Me too. 36:18 Please try it. The is the app and five three have been, like, I think, the coolest thing we've done in a while. 36:23 Yes. With one prompt, I rebuilt the tbpn.com homepage to look exactly like Berkshire Hathaway, and it was just immediate. It was very fun. 36:31 Interesting choice. 36:33 Plain text. It was very easy. We immediately one shot it. Did not really push it to its limits, but I'm having fun. So thank you so much for coming on the show. 36:39 We'll talk to you soon. 36:40 Thank you. 36:40 Great to catch up. Goodbye. Cheers.

이것은 OpenAI의 CEO인 Sam Altman과의 전체 인터뷰로, TBPN에서 생방송으로 녹화되었습니다. 우리는 Anthropic의 슈퍼볼 광고, **Codex 5.3**, AI 에이전트를 관리하는 것이 다음 인터페이스 전환인지, 그리고 칩, 전력, 컴퓨팅 병목 현상이 AI의 미래를 어떻게 형성할지에 대해 논의합니다. TBPN은 존 쿠건과 조르디 헤이스가 진행하는 생방송 기술 토크 쇼로, 매주 월요일부터 금요일까지 **11시-2시 PT**에 X와 유튜브에서 스트리밍되며, 전체 에피소드는 방송 직후 포드캐스트 플랫폼에 게시됩니다. 뉴욕 타임즈는 TBPN을 "실리콘 밸리의 최신 열풍"이라고 묘사했으며, 최근에는 **마크 저커버그**, **샘 알트만**, **마크 쿠반**, **사티아 나델라**를 인터뷰했습니다. TBPN은 무엇인가? TBPN은 존 쿠건과 조르디 헤이스가 진행하는 생방송 기술 토크 쇼로, 매주 월요일부터 금요일까지 **11시-2시 PT**에 X와 유튜브에서 스트리밍되며, 전체 에피소드는 방송 직후 스포티파이로 게시됩니다. 뉴욕 타임즈는 TBPN을 "실리콘 밸리의 최신 열풍"이라고 묘사했으며, **마크 저커버그**, **샘 알트만**, **마크 쿠반**, **사티아 나델라**를 인터뷰했습니다.

디트 TBPN은 각 에피소드의 최고의 순간을 **30분** 이내에 전달합니다. 00:00 잘 Without 첫 번째 게스트입니다. 00:02 OpenAI의 CEO인 샘 알트만입니다. 그는 대기실에서 기다리고 있습니다. 쇼에 오신 것을 환영합니다, 샘. 어떻게 지내세요? 00:07 환영합니다. 좋습니다. 감사합니다. 00:09 감사합니다. 큰 날입니다. 큰 날입니다. 시작해 볼까요? 모델부터 시작해야 할까요, 아니면 프론티어부터 시작해야 할까요? 00:16 모델부터 시작해 볼까요? 제가 모델부터 시작하고 싶습니다.

00:19 예, 절대적으로. 모델에 대해 설명해 주세요. 무엇을 출시했나요? 00:22 **5.3 코드크**를 출시했습니다. 이것은 세계에서 가장好的 코딩 모델입니다. 우리는 **5.2 코드크**에 대한 사람들의 피드백을 많이 수집해서 하나의 모델로 만들었습니다. 이것은 프로그래밍에 훨씬 더 똑똑하고, 또한 훨씬 더 빠릅니다. 사용자가 턴 중에 상호 작용할 수 있습니다. 00:35 이것은 훨씬 더 좋은 성격을 가지고 있습니다. 컴퓨터 사용에 매우 능숙합니다. 그래서 이것은 매우 큰 발전입니다. 오늘 아침에 이것을 배포하는 동안 재미있는 일이 있었습니다.

이러한 모델을 사용하는 매우 전문가적인 전문가들이 몇 명이 이를 알아차리고 "Codex와는 정말 다른 것이 있다"고 말했습니다. 그리고 배포 중에 이를 발견했습니다. 그래서 나는 사람들이 매우 빠르게 이를 느낄 수 있을 것이라고 생각합니다. 이는 매우 좋습니다. OUTER에서 이러한 도구를 사용하는 사람들이 매일 사용하는 것을 말하는 것입니다. 예, 배포하기 전에 몇 시간 동안 이를 사용하는 것을 좋아합니다. 턴 중에 상호 작용하는 방법에 대해 이야기해 보세요. 왜 이것이 중요한가요? 무엇을 解鎖할 수 있나요? 사람들이 이러한 도구를 사용하여 한 번에 매우 긴 작업을 수행하기 시작했습니다. 즉, 여러 시간이 걸리는 작업입니다. 그리고 때때로 이를 올바르게 지정하지 못합니다. 때때로 설정이 올바르지 않습니다. 누군가가 단순히 실수를 합니다.

이러한 모델은 안내 없이도 놀라운 일을 할 수 있지만, 이를 따라가면서 안내하면 훨씬 더 놀라운 일을 할 수 있습니다. 이는 이 모델에서 가장 새로운 것으로 느껴지는 것입니다. Frontier와의 연관성에 대해 이야기해 보세요. 예, 한 번에 하나씩요. 주변에서 동료가 실수를 하는 것을 보는 것은 주목할 만합니다. 그리고 이를 방해하지 않는다면, 이는 무례한 것입니다. 이는 매우 비효율적입니다. 이러한 모델이 피드백 없이 할 수 있는 것은 믿을 수 없을 만큼 놀랍습니다. 새로운 동료, 특히 새로운 동료를 생각해 보세요. 이를 훈련시키고 초기에 많은 피드백을 주면, 그들은 일을 배우고, 이를 교정하고, 연습을 합니다. 이러한 모델은 곧 이를 할 것입니다. 그러나 현재는 이를 하지 않습니다. 그래서 우리는 либо 이를 한 번에 올바르게 하는 것에 의존하거나, 이를 모두 수집하여 교정합니다.

예, 여러 에이전트와 여러 탭을 실행하는 사람들이 많습니다. 그들은 오케스트레이션에 대해 생각하기 시작했습니다. Frontier는 이러한 일부로 느껴집니다. **Frontier**는 이러한 오케스트레이션의 일부입니다. 이러한 모델이 할 수 있는 것을 생각해 볼 때, 이는 매우 흥미롭습니다. 이러한 모델을 사용하여 더 큰 것을 할 수 있을 것입니다. **오케스트레이션**은 이러한 모델을 사용하여 더 큰 것을 할 수 있게 해줄 것입니다.

그러나 개발자가 **5.3**와 같은 중간 버전의 모델을 사용하여 상호 작용하는 경우, 사용자 경험은 어떻게 변경되며, **Frontier** 세계에서는 어떻게 보일 것인가? 02:27 나는 많은 사람들이 에이전트 팀을 관리하는 것처럼 느끼는 워크플로우로 향할 것이라고 생각한다. 그리고 에이전트가 더 좋아지면, 더 높은 수준의 추상화에서 작동할 것이다. 이는 지금까지 일어난 것을 보면서 사람들이 쉽게 할 수 있는 일이다. 현재 모델은非常히 좋다. 이러한 모델을 사용하여 더 큰 것을 할 수 있게 해줄 **오케스트레이션**과 같은 도구를 개발하는 것이 중요하다. **Codex** 앱은 이러한 도구 중 하나로, 월요일에 출시되었다. 03:00 그러나 매우 복잡한 워크플로우를 관리할 것이다. 에이전트가 더 좋아지면, 최대 관리 대역폭 또는 인지 능력으로 작동할 것이다. 이러한 것을 쉽게 하기 위한 도구가 중요할 것이다. 이미 있는 지능의 여유분이 있기 때문에, 지능보다 더 중요할 것이다.

**포워드 배치 엔지니어**의 역할은 현재 **OpenAI**에서 매우 중요하다. 이러한 엔지니어들은 회사에 들어가서 AI를 배포하는 방법을 알려주고, 모델을 미세 조정하는 방법을 알려준다. 03:33 결국, 모델이 매우 좋아지면, 회사들이 스스로 배포할 수 있도록 도와줄 것이고, 포워드 배치 엔지니어들은 더 높은 수준의 추상화에서 작동할 것이다. 그러나 지금은, AI를 배포하고 싶지만, 방법을 모르는 회사에 들어가서 도와준다. 시스템에 어떻게 연결해야 하는지, 모델을 미세 조정해야 하는지, 에이전트를 오케스트레이션하는 방법을 알려준다. 03:58 다양한 회사에서 제공하는 도구를 사용하여 에이전트를 관리하는 방법을 알려준다.

가장 중요한 것은, 우리가 가장 자주 듣는 것은, 내 데이터의 보안을 어떻게 생각해야 하는가? 그리고 이 AI 협업 에이전트들이 많은 정보에 접근하여 허용되지 않은 방식으로 공유하거나 **컨텍스트 익스플로잇**과 같은 것을 얻을 수 있는지 어떻게 알 수 있는가? 따라서 4명의 배포 엔지니어는 이 놀라운 새로운 기술과 Frontier와 같은 플랫폼을 사용하여 회사가 AI 플랫폼에 연결되어 에이전트와 워크플로우 및 기타 모든 것을 사용할 수 있도록 한다.

이러한 은유의 중요성은 얼마나 되는가? 나는 Gastown에 대해 읽는 것이 매우 흥미로웠고, 그곳에는 폴캣이 있고, 그것은 마치 **매드 맥스** 세계와 같다. 그리고, 그것은 일시적인 현상으로 보일 수 있지만, 대기업이 조직 전체에 AI를 통합하는 방법을 설명하는 데 매우 유용할 수 있다.

예. 나는 모든 것이 일시적일 수 있다고 생각한다. 충분히 긴 시간 규모에서 산업이如此 빠르게 발전하고 있기 때문에. 이러한 모델이 더 능숙해짐에 따라, 에이전트는 매우 긴 시간 지평에서 작동하며, 그들의 견고성을 신뢰할 수 있는 수준으로 높일 수 있다. 그러면 오늘날 필요한 많은 추상을 필요로하지 않을 수도 있다. 즉, 단일 AI 봇이 회사에서 실행되며, 새로운 제품을 출시하고 싶다고 말할 수 있다. 그리고 그것은 야심적인 사람이 할 모든 것을 수행한다. 그러나 우리는 아직 그 단계에 있지 않다. 따라서 오늘날에는 더 많은 작업을 수행하여 조각들을 함께 맞추어야 한다.

장기 작업 지평에 대한 벤치마크를 어떻게 생각하고 있는가? 당신은 차트의 최상단에 있다. **가속 컴퓨팅(Accelerated Computing)**과 **고대역폭 메모리(HBM)**를 사용하여 이러한 에이전트를 구축하는 방법에 대해 생각하고 있는가?

同时, 이것은 에이전트 군집을 논의할 때 새로운 차트가 필요할 것 같은 느낌을 준다. 왜냐하면 그들은 몇 주 동안 일을 수행할 수 있지만, 작업을 분할할 것이기 때문이다. 예. 05:59 이유 모델 내에서 어떤 분할이 발생하지만, 그것은真正로 병렬화되지 않는다. 적어도 나는 알고 있는 한. 따라서 모델로 이동하지만, 이제는 아래에 여러 다른 모델을 실행하는 세계에서는 어떤 모습일까? 06:13 나는 두 가지 주요 통찰이 전체 분야의 질문에 있다고 생각한다. 첫째, AI에서 차트는 몇 년 이상 지속되지 않는다는 사실이 맞다. 그리고 이것은, 우리는 얼마나 더 오래 유용할지 볼 것이다. 예. 둘째, 많은 사람들이 생각했다. 06:32 우리는 매우 긴 작업과 매우 긴 작업 지평을 필요로 하므로, 매우 긴 문맥이 필요하다. 그리고 이미 사람들은 에이전트가 작업을 분할하고, 잘 조율하고, 하위 에이전트에게 작업을 위임함으로써, 현재 기술의 제한에도 불구하고, 놀라운 양의 작업을 수행할 수 있다. 이것은 사람들도 일을 수행하고, 놀라운 양의 작업을 수행하는 방식과 유사하기 때문에, 놀라운 일은 아니다. 그래서 이것은 재미있게 지켜보았던 것이다. 나는 이것이 계속 진행될 것이라고 생각한다. 07:01 OpenAI의 일부 사람들은 곧 중요한 차트는 단지 **GDP 영향**일 것이라고 농담한다. 예. 그리고 질문은, 그 다음에 오는 것은 무엇일까? 하지만 모든 것, 이러한 대리 지표들, 모델이 수행하는 일에 너무 많은 경제적 가치가 있다. 07:15 무엇이 그 다음에 올 수 있을까? 07:16 나는 모르겠다. 당신은 의견이 있나요? 행복? 07:19 나는 모르겠다. 당신이 10년 전의 블로그 게시물들을 돌아보면, 당신의 예측은 일반적으로 khá 정확했다. 예. 아마 예측하기가 어렵다. 감사합니다. 07:28 감사합니다. 07:29 나는 상품을 받았다. 상품.

이러한 대리 지표들의 한계를 넘어서, **가속 컴퓨팅(Accelerated Computing)**과 **고대역폭 메모리(HBM)**를 사용하여 에이전트를 구축하는 방법에 대해 생각해 본 적이 있는가? 이러한 기술들이 에이전트의 개발과 성능에 미치는 영향은 무엇일까?

에이전트가 작업을 분할하고, 하위 에이전트에게 위임하는 방식은, 사람들의 협력과 문제 해결 방식과 유사하다. 이러한 방식은, 복잡한 문제를 해결하고, 큰 규모의 작업을 수행하는 데 효과적이다. 그러나, 이러한 방식은 또한, 에이전트 간의 통신과 조율의 필요성을 증가시킨다.

에이전트의 개발과 성능을 향상시키기 위해서, 우리는 이러한 기술들의 한계를 이해하고, 새로운 해결책을 개발해야 한다. **가속 컴퓨팅(Accelerated Computing)**과 **고대역폭 메모리(HBM)**를 사용하여 에이전트를 구축하는 것은, 이러한 기술들의 잠재력을 최대한 활용하는 데 중요한 역할을 할 수 있다.

현재 우리는 채팅에서 수천 개의 메시지를 받고 있는데, 2016년에 você는 사람들이 채팅봇에 매우 붙어 있을 것이라고 예측했습니다. **가상 에이전트**와의 관계는 명백히 우리가 더 걱정해야 할 문제입니다. 이제 더 이상 추상적인 개념이 아닙니다. GDP 이후 무엇이 올지에 대한 질문도 흥미롭습니다. 현재 GDP를 측정하는 방식은 삶의 질이 향상되더라도 낮아질 수 있습니다. 우리는 이러한 상황에 익숙하지 않습니다. 하지만 대규모 디플레이션은 유럽뿐만 아니라 전 세계적으로 삶의 질을 높이는 데 도움이 될 수 있습니다.

새로운 기술이 등장하면서, 우리는 이러한 기술의 잠재력을 최대한 활용하기 위해 노력해야 합니다. **인공지능(AI)**과 **기계 학습(Machine Learning)**을 사용하여 새로운 연구를 진행하는 것은 이러한 기술들의 한계를 이해하고, 새로운 해결책을 개발하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다.

실리콘 밸리에 있는 NeoLab 붐과 연구 노력에 대해 어떻게 생각하시나요? 연구를 통해 새로운 기술을 개발하고, 이를 통해 새로운 제품을 출시하는 것은 매우 중요한 일입니다. OpenAI를 시작했을 때, 우리가 하고 싶었던 메타적인 일 중 하나는 산업에서 새로운 연구를 진행하는 것입니다. 기술 산업과 실리콘 밸리에서는 새로운 연구소를 만들거나 산업에서 새로운 연구를 진행하는 것이 중요하다고 생각했습니다. 그리고 많은 사람들이 새로운 연구소에 대해 흥미를 느꼈고, 산업에서 연구를 다시 진행할 수 있다는 것을 보여주고 싶었습니다.

새로운 연구소들이 나타나는 것을 보니, 이제는 모두가 새로운 연구소를 만드는 것이 유행처럼 되어있는데, 이는 매우 훌륭하다고 생각합니다. **09:34** 어떤 연구소들은 성공할 것이고, 어떤 연구소들은 실패할 것이며, 어떤 연구소들은 다른 방향으로 나아갈 것입니다. 하지만, 산업에서 연구를 지원하는 스타트업 스타일의 연구소가 나타나는 것은 매우 좋은 현상이라고 생각합니다. **09:43** 다음 2년 동안, 개별 제품 회사나 연구소를 더 많이 인수할 것으로 예상하시나요? **09:54** 좋은 질문입니다. 저는 강한 의견을 가지고 있지 않습니다. 하지만, 가장优秀한 연구소들은 종종 두 가지의 혼합체로 보일 것입니다. 확실합니다. **10:07** 지금 생각하고 있는 연구소는 두 가지의 혼합체로 보이는 것입니다. 그래서, 이러한 혼합체가 미래의 방향일 수 있습니다. 정말로 특별한 제품 개발은 더 많은 연구 요소를 갖추게 될 것입니다. 예, 그리고 이것은 더 혼합된 형태가 될 것입니다. **10:22** 데이터는 새로운石油인가? 가치가 있는가? **10:25** 최근에 농담을 하면서, 데이터가 많지만 AI를 이해하지 못하고, 데이터를 수익화하지 못하는 회사들이 많다고 했습니다. **10:30** 데이터는 새로운石油이라는 말은 사실 10년 전부터 사용되어 왔지만, 그 당시에는 효과적으로浪費된 말이었다고 생각합니다. 예, 그리고 지금 다시 그런 말을 하는 것은 정말로 어리석은 일이지만, 데이터의 가치가 더욱 커지고 있는 지금에는 더 vrai로 들릴 수 있습니다. **10:38** 예, 확실히 그렇습니다. 10년 전에는 데이터의 가치를 이해하지 못한 사람들이 많았습니다.

그 당시 TED Talks에서 데이터의 가치를 강조하는 사람들을 생각하면, **10:46** 지금은 더 많은 자원을 투입하여 더 좋은 모델을 개발할 수 있는 시대가 된 것 같습니다. **10:53** 지난 8년 동안, 우리는 더 많은 자원을 투입하여 더好的 모델을 개발할 수 있게 되었습니다. 이것은 매우 특별한 관계입니다. 우리는 더 많은 컴퓨팅 자원, 데이터, 새로운 아이디어를 투입하여 더好的 모델을 개발할 수 있습니다. 예, 이것이为什么 우리는 이러한 엄청난 자원 증가에도 불구하고, 더好的 모델을 개발할 수 있는 이유입니다.

人们对此的担忧是，它会达到顶峰或放缓，但事实并非如此。我的意思是，有时看起来似乎如此，因为我们需要几个月的时间来消化新的 모델이나新的形式，但过去6年或8年来，这个过程非常顺畅。 **11:44** 这些资源中，有些可以在它们之间进行权衡。有时，花钱购买更好的 데이터是更好的选择，有时，增加 컴퓨팅 파워(compute power)更好，有时，其他东西更重要。总的来说，컴퓨팅 파워는 새로운石油(new oil)的说法感觉最为真实。 **12:01** 但是，也会有其他部分。 **12:04** 有道理。소프트웨어已经死亡了吗？ **12:08** 不同的是，它绝对不会消亡。但是，像什么样的 소프트웨어，你如何创建它，你如何使用它，每次你需要它时，你会写多少代码，以及你会想要多么一致的 사용자 경험(UX)。 **12:21** 是的。 **12:22** 这一切都会改变。在过去的几年里，随着这些 모델的推出，出现了许多SaaS 주식的大规模抛售。我预计未来还会有更多这样的现象。我预计소프트웨어行业还会经历大起大落。 **12:39** 是的。 **12:39** 因为人们需要时间来理解这一切。有人对我说过的一句话让我印象深刻，那就是现在每家公司都是 API 회사，无论他们是否愿意。 **12:56** 是的。因为 에이전트(agents)可以直接与 API 进行交互。我们昨天请到了 Uber 的 Dara，他对将 에이전트与 Uber 集成的看法很新鲜。我们问他关于这个问题，他承认，如果可以通过聊天来叫车，广告业务可能会受到威胁。但他基本上说，你必须从消费者的角度来思考。 **12:56** 是的。

진행자: Sam Altman의 발언을 듣고 있습니다. 그는 소프트웨어의 미래에 대해 이야기하고 있습니다. 소프트웨어는 죽지 않았지만，它의 형태와 사용 방법이 바뀔 것입니다. 에이전트와 API의 상호작용이 더 중요해질 것입니다. **13:00** 이러한 변화는 소프트웨어 산업에 큰 영향을 미칠 것입니다. Sam Altman은 이러한 변화를 준비하는 것이 중요하다고 강조합니다.

Sam Altman: 에이전트와 API의 상호작용은 더 중요해질 것입니다. 소프트웨어 산업은 이러한变化에 대비해야 합니다. 소프트웨어의 미래는 더 가속화된 컴퓨팅(Accelerated Computing)과 더 많은 데이터를 처리하는 고대역폭 메모리(HBM)와 같은 기술에 달려 있습니다. **13:15** 이러한 기술의 발전은 소프트웨어 산업의 미래를 결정할 것입니다.

소비자는 에이전트를 통해 우버를 주문하고 싶어합니다. **13:19** 그러한 요구를 허용해야 합니다. 그렇지 않으면 다른 문제가 발생할 것입니다. 예, 그리고 그것은 확실히 올바른 접근입니다. 그리고 저는, 적어도 그렇다고 생각합니다. 예, 그리고 우리는 이전에 이러한 플랫폼 변화들을 경험했습니다. 우버는 이러한 변화 없이는 존재하지 않았을 것입니다. **13:33** 아이폰이 나오기 전에는 우버를 주문할 수 있는 방법이 없었습니다. **13:37** 예, 밖에서 우버를 주문할 수 있는 방법이 없었습니다.

저는 완전히 새로운 것이 일어날 것이라고 생각합니다. 다른 것을 새로운 방식으로 사용할 것입니다. 그러나 확실히, 저는 Codex를 사용하기 시작했으며, 에이전트가 저를 대신해 일을 하고 다른 서비스를 사용하고, 다른 서비스에 돈을 지불하는 것에 대한 저의 흥미는 새로운 비즈니스 모델과 수익 분배 방식을 찾는 데 있습니다. **14:00** 예, Codex 데스크톱에 대해 더 이야기해 보세요. SaaS에 대한 한 가지 더 질문입니다. 공개 시장의 SaaS 회사 중에 OpenAI와 함께 부드러운 착륙을 시도한 회사들이 있나요? 그리고 가치가 있는지 생각하세요. **14:13** 저는 알고 있는 범위에서 공개 시장의 SaaS 회사 중에 OpenAI와 함께 부드러운 착륙을 시도한 회사들이 없습니다. 일부 회사들은 확실히 지속 가능하고 현재 할인된 가격으로 거래되고 있으며 새로운 에너지와 새로운 접근 방식이 필요할 것입니다. 그리고 아마 OpenAI가 이러한 것을 제공할 수 있을 것입니다. **14:35** 예, 일부 회사들은 매우 가치 있을 것입니다. 일부 회사들은 더 얇은 계층으로 느껴집니다. 그러나 저는 모릅니다.

저는 최근에 여러 SaaS 회사와 이야기했습니다. 그리고 그들은 흥미를 잃지 않았습니다. 그들은 큰 변화를 겪을 것이라고 생각합니다. 그리고, 예, 다른 사람들은 소프트웨어를 즉시 작성할 수 있지만, 우리는 이미 그 시스템을 가지고 있습니다. 그리고 그것은 합리적으로 보입니다. 누군가는 그것을 만들 것입니다. **15:01** 예, 예, Codex 데스크톱 론칭에 대해 더 이야기해 보세요.

그것은 성공적인 다운로드 수를 보이고 있지만, 중요한 것은 기술적으로 약간 익숙하지만 IDE를 설정하고 환경을 구성할 시간이 없는 사람들에게 큰 변화를 가져올 것입니다. **15:21** 저는 전화와의 통합 계획에 대해 알고 싶습니다. ClawdBot, MoltBot, OpenClaw와 같은 경우에는 큰 순간이었습니다. 즉, 문자를 보낼 수 있고, 그것이 코드를 작성할 수 있는 것은 가치가 있으며, 새로운 에이전트 경험을 해방시킵니다. 코덱스 데스크톱 생태계는 어디로 갈 것이라고 생각하시나요? **15:42** 저는 코덱스 데스크톱이 사람들에게 얼마나 사랑받는지, 그리고 저 자신도 얼마나 사랑하는지에 대해 약간 놀랐습니다. 사용자 경험의 **10%**의 완성度는, 특히 이러한 모델의 능력이 많을 때, 매우 큰 차이를 만듭니다. 물론, 우리는 모바일에서 새로운 작업을 시작할 수 있는 기능을 가져야 합니다. 그리고 우리는那样할 것입니다. 즉, 실제로 원하는 것은, 모든 데이터, 아이디어, 기억, 컨텍스트 및 작업을 위한 단일 인공지능이기 때문에, 다양한 표면에서 작업할 수 있습니다. 종종 데스크톱에서 작업할 것입니다. 종종 휴대폰에서 작업할 것입니다. 그리고 간단히 무언가를 추가하고 싶을 때, 그것은 제 자신의 워크플로우에서 매우 큰 변화를 가져왔습니다. 코딩 작업뿐만 아니라, 더 일반적인 작업에서도 마찬가지입니다. 아직 기술적으로 약간 익숙하지 않으면 사용하기 어렵습니다. 그러나 분명히, 우리는 이 제품의 다른 버전을 찾을 것입니다. 즉, 다른 지식 작업, 컴퓨터 제어 등과 같은 작업을 수행할 수 있습니다. 그리고 그것은 많은 사람들에게 마법을 가져다줄 것입니다. 즉, 코드를 보지 않아도, 합리적으로 복잡한 무언가를 만들 수 있습니다.

그리고, 저는 코덱스 데스크톱이 사용자에게 가치 있는 경험을 제공하는 데 성공했다고 생각합니다. 사용자들은 코덱스를 통해 새로운 아이디어를 생성하고, 작업을 자동화하고, 더 효율적으로 일할 수 있습니다. 그리고, 저는 코덱스가 사용자에게 더 큰 가치를 제공하기 위해 지속적으로 개선되고 발전될 것이라고 생각합니다. **16:28** 코덱스 데스크톱은 사용자에게 새로운 가능성을 제공하고, 더 많은 사람들에게 기술의 마법을 가져다줄 것입니다. 그리고, 저는 코덱스가 사용자에게 더 큰 가치를 제공하기 위해 지속적으로 발전할 것이라고 생각합니다.

새로운 Codex 앱을 사용해본 결과, 제가 항상 원했던 것을 만들 수 있었습니다. **17:08** 자동으로 완성되는 마법 같은 투두리스트와 같은 것입니다. 네, 제가 투두리스트를 많이 사용하고, 태스크를 추가하면 자동으로 완성해주고, 질문이 필요하면 질문을 하고, 직접 해야 하는 경우에는 기존 방식으로 할 수 있습니다. 하지만 컴퓨터나 AI에게 설명하면 자동으로 처리해주는 인터페이스는 정말 좋습니다.電話에서 태스크를 추가하거나, 이메일에서 쉽게 가져올 수 있습니다. 이러한 사용자 경험은 일반적인 지식 작업 에이전트가 될 것입니다. **17:49** OpenClaw와 같은 제품이 오픈소스에서 나왔을 때 놀라지 않았나요? 이러한 사용자 경험은 예상치 못한 것이 아니었을 것입니다. 하지만 OpenClaw의 매직은 대규모 기술 회사에서 쉽게 만들 수 없는 것입니다. 대규모 기술 회사는 하이퍼스케일러와의 API 통합을 위해 많은 전화 통화를 해야 합니다. 하지만 OpenClaw는 그냥 시작했습니다. **18:18** 그리고 Sky 인수를 생각해 보면, 이러한 경험은 내부적으로 작업하고 있던 목표였을 것입니다. **18:28** OpenCLO의 모든 것에 대한 정신을 좋아합니다. **18:31** 네, 오픈소스 프로젝트가 이러한 것을 더 쉽게 만들 수 있습니다. 회사에서는 소송과 데이터 개인 정보 등으로 인해 두려워할 것입니다. 이러한 것이 혁신의 시작입니다.

새로운 기술과 제품이 등장할 때, 대규모 기술 회사는 다양한 문제로 인해 혁신을 주도하기 어렵습니다. 하지만 오픈소스 프로젝트는 이러한 제약 없이 혁신을 주도할 수 있습니다. **18:32** 이러한 점은 기술 발전에 중요한 역할을 합니다. OpenCLO와 같은 프로젝트는 사용자 경험을 개선하고, 새로운 기술을 개발하는 데 중요한 역할을 할 것입니다. 이러한 프로젝트는 기술 산업의 미래를 결정하는 데 중요한 영향을 미칠 것입니다.

그 제품의 대중 시장 버전을 만들 수 있는 방법이 있을 것입니다. 하지만 빌더들이 빌더들의 정신을 고취시키는 것이 중요합니다. **18:59** 예. 완전히 그렇습니다. 소셜로 넘어가 볼 수 있을까요? 제가 Sam Altman 소셜을 검색하면 순수한 AI와 소라, 그리고 인간 전용 소셜 네트워크에 대한 예측을 볼 수 있습니다. 소셜은 어디로 가고 있는 것으로 보입니까? **19:16** 어떻게 통합하고 발전시키고 싶습니까? **19:20** 저는 몰드 북이 매우 흥미로운 소셜 실험이었고, 에이전트가 어떤 소셜 공간에서 상호 작용할 수 있는지, 적어도 어느 정도는 사람들을 대신하여 흥미롭게 될 것입니다. 하지만 아직 무엇을 해야 할지 모릅니다. 하지만 소셜은 많이 변할 것입니다.

에이전트가 대화하고 새로운 것을 만들어내는 소셜 경험은 어떤 모습일지 관심이 있습니다. 분명히 기존 소셜 플랫폼에 많은 AI 봇을 넣으면 모두가 미치고 즐겁지 않을 것입니다. 그래서 그것이 올바른答案은 아닙니다. **20:01** 하지만 우리는 이 기술이 가능한 것을 위해 새로운 것을 설계할 수 있을 것입니다. 그것은 좋은 느낌과 유용할 것입니다. **20:10** 예. 봇 문제를 해결하는 방법은 모든 연구소가 다른 플랫폼과 통합하는 것일까요? 그리고 даже AI가 생성한 것을 감지할 수 없더라도, 우리는 단순히 토큰을 생성할 수 있습니다. 정확히 우리 데이터베이스에 있는 토큰입니다.

**20:26** 하지만 오픈소스 모델은 충분히 좋기 때문에, 그것을 사용할 수 없습니다. **20:30** 예. **20:31** 저는 인간의 주장을 기대합니다. AI를 감지하는 대신, 인간의 존재를 주장하는 것입니다. 하지만 소셜 플랫폼이 이 문제를 해결하는 것이 그들의 интерес에 맞는지 모르겠습니다.

그것은 단기적으로 많은 참여와 사용량 증가를 만들어내기 때문입니다. **20:48** 그래서 그들은 원한다면 해결할 수 있을 것이라고 생각합니다. 하지만 그것이 그들의 интерес에 맞는지 모르겠습니다. 실제로 나는 싫어하는 것이 아니며, 어떤 사람들은 그것을 즐기는 것 같습니다. **20:59** 예. 소라(Sora)가 비디오 생성 모델로서 어디로 가고 있는지에 대해 조금 더 이야기해 줄 수 있나요? 그것은 도구 사용이 아마도 충분히 논의되지 않은 것 같습니다. 즉, 추론을 추가하는 것입니다. 그것은 단지 확산 모델이 아닙니다. **21:16** 예. **21:16** 이러한 모델에 선형 컷과 모션 그래픽스를 오버레이하는 능력을 주는 것입니다. 그리고 제가 인스타그램 리얼스를 스크롤하면, 그것은 컷아웃과 플립 네거티브 및 컬러 그레이딩이 모두 포함된 비브 리얼스와 같습니다. 예, 확산 모델을 사용하여 모두 생성할 수 있지만, 모델을 어도비 애프터 이펙트(After Effects)나 원하는 비디오 모션 그래픽스 스위트를 사용하는 방법을 가르치는 것이 더 재미있을 것입니다. 그것은 재미있는 잠금 장치입니다. 소라(Sora)가 가는 방향은 무엇이라고 생각하나요? **21:45** 모두 그렇게 될 것입니다. 나는 당신과 동의합니다. 모델은 정말 훌륭하게 그것을 수행할 것입니다. 사람들은 비디오를 생성하는 것을 좋아합니다. 하지만 사람들은 아직 다른 사람의 비디오를 시청하는 것을 정말로 좋아하는 방법을 찾지 못했습니다. **21:56** 그렇습니다. 이것은 다른 많은 AI에도 해당됩니다. 사람들은 ChatGPT와 같은 모델과 대화하는 것을 좋아하지만, 다른 사람의 ChatGPT 생성물을 읽는 것은 대부분의 사람에게 그렇게 매력적이지 않습니다. 그래서 나는 이것이 특별한 경우라고 생각합니다.

하지만 그것은 모든 글쓰기와 모든 비디오에도 해당하는 것일까요? **22:10** 예. 일반적인 경우보다 이 경우에 더 강력한 것 같습니다. 하지만 아마도 당신이 옳을 것입니다. **22:15** 예. 하지만 만약 누군가가 "내가 15분짜리 비디오를 생성했다. 그것을 시청하기 위해 정말로 신나합니다"라고 말하고, 당신이 첫 10초를 시청하고 그것에 매료되지 않는다면, 그것이 인간이 만든 것인지에 상관없이 않습니다. **22:26** 예. **22:28** 당신은 옳습니다. 그리고 이것은 특별한 경우가 아닙니다.

**22:31** 소라(Sora) 다운로드 데이터에서 이러한 현상을 보십니까? 제가 소라에서 콘텐츠를 생성하고 다운로드하여 그룹 채팅에 공유하면, 그것은 저와 다른 5명이 이해하는 내조크가 됩니다. 그리고 우리는 가족 그룹 채팅에서, 예를 들어 우리의 개와 아이들을 볼 수 있습니다. 그러나, 실제로 비즈니스적인 측면에서는 그렇지 않습니다. **22:48** 모두가 이러한 것을 좋아합니다. **22:51** 절대적으로, 가장 일반적인 사용 사례는 이러한 것입니다. 예, 그룹 채팅에서 사용되는 밈(meme)은 매우 강력한 사용 사례입니다.

디즈니(D Disney) 론칭은 어떻게 진행되고 있습니까? 저는 매우 흥미롭게 생각했습니다. Jordy는 비즈니스 전략적인 관점에서 매우 낙관적이었습니다. **22:59** 이미지 모델과 다양한 LLM이 역사적으로 성장한 방식을 보면, 이제 이미지와 비디오 모델이 다른 LLM이 할 수 없는 것을 할 수 있습니다. 적어도 법적으로는 그렇습니다. **23:06** 예, 그리고 Bob Iger가 OpenAI에 합류했습니다. **23:17** Bob Iger, 저는 그것을 좋아합니다. 아직은 계획이 없습니다. **23:21** 그가 일을 찾고 자유계약으로 있기 때문에, 그를 데려와서招聘을 해보세요. 그것은 매우 좋을 것입니다.

이미지와 비디오에서 캐릭터를 생성하는 것이 사람들에게 매우 중요할 것입니다. 그리고 그들은 그것을 정말로 좋아합니다. **23:27** 예, 다른 것들처럼, 우리는 사람들이 스타워즈 캐릭터와 함께 무언가를 하는 것을 보는 것보다, 저와 함께하는 것을 더 좋아할 것입니다. 그러나 그것은 매우 재미있을 것입니다. **23:43** 예, 현재 ChatGPT에서 진행되는 추세는, 사용자에 대한 모든 정보를 기반으로 사용자의 직업과 캐릭터를 생성하는 것입니다. 그리고 이러한 것들이 실제로 사람들이 다른 사람들의 미디어를 볼 때 사용됩니다. **24:05** 예, 그것은 거의 얼굴 필터와 같은 것입니다. 그것은 스튜디오 지브리(Studio Ghibli) 모먼트입니다.

사람의 일부가 여전히 남아 있기 때문에, 그것은 당신과 나의 차이를 만듭니다. 즉, 개인화된 것입니다. **24:17** 그것은 개인화되어 있으며, 당신에 대해 어떤 것을 말해주고, 많은 사람들이 이전에 ImageGen으로 바이럴되던 것들 중에서, 사람들을 조금 더 매력적이거나 현실보다 더 멋지게 보이게 만들 수 있다면, 그것은 좋습니다. 예, 요청하지 않아도 됩니다. **24:34** 예, 실제 론칭에 대해 어떻게 생각하시나요? 우리는 모든 디즈니 속성을 열어두는 것과, 한 캐릭터만을 사용하는 것, 즉 스파이더맨 주간과 모든 사람들이 스파이더맨을 게시한 후, 미키 마우스 주간이 되어 또 다른 바이럴 순간을 만드는 것 사이에서 논의했습니다. **24:49** 팀이 계획하는 바를 정확히는 모르지만, 디즈니가 그들이 무엇을 하고 싶어하는지에 대한 다른 의견을 가지고 있고, 좋은 파트너가 되려고 노력하고 있지만, 개인적으로는 문을 열어두고 싶습니다.

그것은 재미있을 것입니다. 멋집니다. 비디오 스프레이에 대해 말씀하신 것처럼, 첫 번째 슈퍼 볼 광고에 대해 이야기해 보세요. 그것은 생성된 것 같지 않았고, 많은 모션 그래픽스와 검은 점들이 모여드는 것이 보였습니다. 그 광고의 목적은 무엇이었나요? 누구에게 말하려는 건가요? 직접 응답하는 QR 코드나 앱을 다운로드하는 것 같지 않았습니다. 미션은 무엇이었나요? **25:13** 저는 그 광고를 좋아합니다. 그것은 분명히 대중 시장이나 직접 응답 광고와 같은 것은 아니었습니다. 예, 하지만,革命의 중심에 있는 사람들에게 말하려는 것이었습니다. 그냥 모든 것이 어떻게 진행되어 왔는지와 어떻게 진행될지에 대해 축하하려는 것이었습니다. **25:21** 예. **25:40** 예. **25:43** 우리는 평균 사용자들로부터는 많이 듣지 못했지만, 해당 분야의 연구자들로부터와 많은 사람들로부터 많이 들었습니다. 그것은 분명히 생성된 것이 아니었습니다. 옛 방식으로 만들어졌습니다. 예.

그리고, 알고 있듯이, 많은 사람들이 그것을 좋아했고 많은 사람들이 그것을 싫어했습니다. **25:58** 그리고 많은 사람들이 중간에 이해하지 못했고, 나는 그것에 대해 괜찮다고 느꼈습니다. **26:03** 그것은伟大的 요약입니다. 나는 우리의 일요일 광고를 좋아합니다. 좋습니다. 그것은 코닥(Kodak)에 관한 것입니다. 놀라운 일이 아닙니다. 하지만 **26:08** 예. 광고의 진화에 대해 이야기합시다. 실제 사용 사례, 가치에 대해 더 명확하게 말하는 것에 대해. 즉, 광고 전략에서 무엇을 कहन으려 하는 건가요? 비디오와 관련하여 말입니다. **26:27** 제가 가장 muốn 말하고 싶은 것은, 모델이 현재 있는 상황에서, 사람들이 AI를 사용하여 무엇을 할 수 있는지 가르치는 것입니다. 예. 즉, AI는 지금 믿을 수 없을 정도로 능력이 뛰어나지만, 대부분의 세계에서는 여전히 기본적인 질문을 ChatGPT에 묻고 있습니다. 모두가 놀라운 것을 만들 수 있습니다. 과학자들은 새로운 발견을 할 것입니다. 그리고 저는 광고를 통해 사람들이 이것을 사용하는 방법을 가르칠 수 있다면, 그것은 멋질 것이라고 생각합니다. **26:57** 예. 그래서 KPI는, seperti, 능력의 과잉을 줄이는 것입니다. **27:02** 저는 그것이 우리의 광고뿐만 아니라 우리가 만드는 제품, 사람들이 제품을 사용하는 방법을 가르치는 것, 이것이 매우 중요하다고 생각합니다. 예. Anthropic도 수퍼 볼에서 많은 광고를 가지고 있습니다. 그것은 많은 광고를 실행하는 것 같습니다. **27:18** 담당자: 들었습니다. **27:18** 당신은 무엇이라고 생각합니까? **27:19** 당신은 웃습니다. **27:19** 채팅 앱에서 광고가 롤아웃되는 방식에 대한 그들의 특성을 잘못 이해하고 있는 것에 대해 무엇이라고 생각합니까? **27:30** 잘못된 것입니다. 즉, 주요한 것은 우리가 멍청하지 않다는 것입니다. 우리는 사용자를尊重합니다. 우리는 우리가 그런 것을 했다면, 사람들이 당당하게 제품을 사용하지 않을 것이라는 것을 이해합니다. 우리의 첫 번째 원칙은, 우리는 LLM 스트림에 광고를 넣지 않을 것입니다. **27:51** 그것은 미친 것처럼, 디스토피아적인, 나쁨 SF 영화처럼 느껴질 것입니다.

진행자: 하지만, Sam, 당신은 Anthropic의 광고 전략에 대해 어떻게 생각합니까? **27:51** 그것은 단순히 잘못된 것입니다. 우리는 사용자에게 광고를 강요하지 않을 것입니다. 우리는 사용자가 원하는 것을 제공할 것입니다. 예. **28:00** 우리는 사용자에게 가치 있는 것을 제공할 것입니다. 그것이 우리의 목표입니다.

Sam Altman: 예. 저는 Anthropic의 광고 전략에 대해 잘 모릅니다. 하지만 저는 우리의 광고 전략이 사용자에게 가치 있는 것을 제공하는 것에 초점을 맞출 것입니다. 우리는 사용자에게 광고를 강요하지 않을 것입니다. 우리는 사용자가 원하는 것을 제공할 것입니다. 예. **28:15** 우리는 사용자에게 가치 있는 것을 제공할 것입니다. 그것이 우리의 목표입니다.

그래서 광고의 주요 문제는, 기만적인 광고를 사용하여 기만적인 광고를 비판하는 것이 느낌상 맞지 않습니다. **28:06** 저는 클라우드에게 무엇이 더러운 게임의 정의인지 물어봤고, 그것은 무엇이라고 했죠? 다른 사람에게 의도를 속이거나, 정보를 숨기거나, 거짓 인상을 만들기. **28:21** 예. **28:23** 저는 그것이 조금 더러운游戏이라고 생각했습니다. 잘했지만, **28:26** 확실히 잘했으며, 재미있는 광고였고, 그들은 제가 가장 싫어하는 채팅 PT 성격의 것을 잘 표현했습니다. 곧 수정할 것입니다. 그래서 그 부분은 재미있었습니다. **28:40** 예. **28:41** 하지만, 저는 모르겠습니다. 저도, 저는 그들이 광고를 하지 않는 것이 좋다고 생각합니다. 우리는 다른 형태의 비즈니스를 가지고 있습니다. 저는 그들이 자신의 글에서, 나중에 이 결정을 수정할 수 있으며, 이유를 설명할 것이라고 말했습니다. **28:53** 예. **28:55** 우리는 광고를 지지하는 블로그 글을 썼고, 광고를 지지하는 사람들을 잘 무장시켰습니다. 미래에 대한 출구를 제공했습니다.

저는 그들이 관심을 가졌는지 생각합니까? **29:06** 저는 중요하지 않다고 생각합니다. 사람들은 회사 간의 식품 싸움에興奮합니다. 하지만, 이러한 모델의驚異的な 능력, 제품, 코덱스에 대한 흥奮의 물결이 훨씬 더 중요하다고 생각합니다. **29:26** 음성 모드에서 발생하는 일시 중지를 어떻게 중지합니까? 새로운 하드웨어가 필요한가요, 아니면 모델 기능的问题인가요? **29:33** 우리는 새로운 모델이 필요합니다. 새로운 하드웨어도 필요할 수 있지만, 대부분 새로운 모델이 필요합니다. 저는今年 말까지 훌륭한 음성 모드를 가질 수 있을 것입니다. **29:40** 예. **29:41**今年 말까지. **29:42** 더 큰 병목 현상은 에너지인지, 칩인지? **29:45** 그것은 계속 바뀝니다. 현재, 다시 칩입니다. **29:48** 칩입니다.

29:49 하지만, 그것은 알고 보면, 다른 시기에 따라 다를 것입니다. 29:51 미국 사회에서는 파브(fab) 공급량이나 파브 용량을 증가시키기 위해 더 적극적으로 해야 할 일이 있나요? 30:00 예. 저는 그것이 자연스럽게 해결될 것이라고 생각합니다. 정상적인 자본주의가 해결할 수도 있지만, irgendwie 사회적으로 파브의 와퍼 용량을 증가시키고, 그 것을 자금을 지원하고, 필요한 공급망과 인재를 확보하여 그것을 실현시키는 것이 매우 좋은 일이라고 생각합니다. 30:23 모델의 지능 지수(IQ)에 상한선이 있는지 생각합니다. 현재 경쟁은 지능이지만, 몇 시간 동안만 지능적입니다. 더 멀리 갈 수 있고, 더 지능적으로 될 수 있을까요?

30:37 그것은 확실합니다. 상한선은 없습니다. 저는 아직 그 질문에 대해 어떻게 생각해야 할지 모릅니다. 30:43 저도 아직 모릅니다. 2,000 IQ가 무엇을 의미하는지에 대해 생각할 수도 없습니다. 30:50 웃기게도, 10,000년 동안 인간이 문제를 생각하는 것에 대해 생각할 수도 없습니다. 30:55 그것은 또 다른 좋은 예입니다. 예. 30:57 예. 그것은 어둠입니다. 하지만 IQ는 더 이상하게 느껴질 수도 있습니다. 저는 아직 모릅니다.

31:04 저는 irgendwie 이 것이 이상하게 느껴지지 않을 것이라고 생각합니다. 우리가 다른 사람에 대해, 우리 자신의 삶에 대해, 인간 중심적인 성격을 가지고 있기 때문에, 예를 들어, 이 것이 매우 지능적입니다. 새로운 과학을 발명하고, 회사를 운영하고, 모든 것을 하고 있습니다. 그것은 불가능하게 이상하게 느껴질 수 있지만, 저는 그것이 단지 매우 이상하게 느껴질 것이라고 생각합니다. 31:20 이 지능적인 것이 과학을 발명하고, 회사를 운영하고, 모든 것을 하고 있습니다. 31:31 다음 2-3년 동안 스페이스 데이터 센터가 OpenAI에 의미 있는 양의 컴퓨팅을 제공할까요? 아니요. 5년 안에? 아니요. 10년 안에? 31:43 계속 진행하세요.

10,000년. 31:47 저는 이단에게 행운을 빕니다. 31:50 좋습니다. 광고에 대한 모든 앞과 뒤의 논쟁에서 재미있는 점은, 실제로 비판은 광고를 충분히 빠르게 시작하지 않았다는 것입니다. 광고를 더 일찍 시작했으면 하는 세계가 있나요? 실제 론칭은 어떻게 진행되고 있나요? 광고주들은 행복한가요? 32:07 정말 긴 로드맵이 있나요? 아니면 광고의 최전선에 따라잡는 것이 더 빠를까요? 32:13 우리는 아직 테스트를 시작하지 않았습니다. 곧 테스트를 시작할 것입니다. 예, 하지만 우리는 올바른 광고 단위, 올바른 방식, 모든 것이 작동하는 올바른 방식을 찾기 위해 몇 번의 반복이 필요할 것입니다. 더 일찍 시작했으면 좋겠나요? 32:28 우리는, 알아요, 3년 3개월 전에는 회사도 아니었습니다. 우리는 연구소였습니다. 그리고 이제 우리는 많은 제품을 가진 khá 큰 회사입니다. 그래서 더 빠르게 했으면 하는 많은 것들이 있습니다. 32:41 나는 우리가 여기서 균형을 잡는 것에 대한 트레이드오프에서 올바른 결정을 내렸다고 생각합니다. 예, 저는 오늘 아침에 매우 멋진 엔터프라이즈 플랫폼을 출시했습니다. 예, 더 일찍 했으면 좋겠지만, Chateappity와 Codex 등의 엄청난 성장을 다루고 싶습니다. 32:54 좋은 문제입니다. 내 마지막 질문입니다. 그 내부 글쓰기 모델은 어떻게 되었나요? 그것은 정말 멋졌지만, 결코 빛을 보지 못했습니다. 33:08 우리는 미래의 모델에 많은 것을 넣을 것입니다. 다시 말하지만, 너무 많은 일이 발생하고 있습니다. 예, 우리는 이러한 어려운 우선순위 결정들을 해야 합니다.แน chắn합니다. 33:19 저는 멋진 글쓰기 모델을 원합니다. 하지만 코딩 모델을 원하는 것만큼은 아닙니다. 이해합니다. 그리고 지금 코딩과 과학을 위한 가능성이 가장 흥미롭습니다. 33:31 예. 33:31 모든 종류의 연구, AI와 그렇지 않은 것을 가속화하기 위해, 경제를真正로 가속화하기 위해.

진행자는 Sam Altman의 발언을 요약하며, **10,000년**의 기간을 언급합니다. Sam Altman은 이단에게 행운을 빕니다. 그리고 광고에 대한 논쟁을 언급하며, 더 일찍 시작했으면 좋겠는지 묻습니다. Sam Altman은 아직 테스트를 시작하지 않았지만, 올바른 광고 단위를 찾기 위해 몇 번의 반복이 필요할 것이라고 말합니다. 그는 또한 더 빠르게 했으면 하는 많은 것들이 있지만, 올바른 결정을 내렸다고 생각합니다. Sam Altman은 또한 Chateappity와 Codex 등의 성장을 다루고 싶다고 말합니다.

Sam Altman은 마지막 질문에 대한 답변으로, 내부 글쓰기 모델은 미래의 모델에 많은 것을 넣을 것이라고 말합니다. 그는 어려운 우선순위 결정들을 해야 하지만, 멋진 글쓰기 모델을 원합니다. 그러나 코딩 모델을 원하는 것만큼은 아닙니다. Sam Altman은 지금 코딩과 과학을 위한 가능성이 가장 흥미롭다고 말합니다. 그는 모든 종류의 연구, AI와 그렇지 않은 것을 **가속 컴퓨팅(Accelerated Computing)**하기 위해, 경제를真正로 가속화하기 위해 가장 흥미롭다고 생각합니다.

새로운 능력에 있어서 우리가 가장 우선시해야 할 것이 바로 이것이라고 생각합니다. 하지만, 예를 들어, 아름답게 글을 쓸 수 있는 모델을 원합니다. 왜냐하면 그것은 잘 생각하고 명확하게 표현할 수 있는 모델을 원하기 때문입니다. 그것은 일반적인 업무에서 유용합니다. **33:56** 예, 그것은 많은 의미를 가지고 있습니다. **33:57** 마지막 질문입니다. OpenAI 리더십 팀과 대화는 어떻게 진행되고 있나요?你们는 어떤 상황에서든 단 하나의 단어 또는 문장을 말할 수 있고, 그것이 즉시 헤드라인으로 만들어질 수 있으며,你们는 나중에 그것을 바로잡기 위해 대응해야 합니다. 하지만, 원래의 메시지는 원래 뉴스보다 더 널리 보이는 경우가 많습니다. 그리고 그것은 흥미로운 도전입니다.

그것은 이상한 생활 방식입니다. 그리고私は任何 私公司이 이런 식으로 뉴스에 나오고 현미경 아래에 있는 것을 본 적이 없습니다. 그리고 어느 정도는 그것이 짜증나고, 우리는 모든 사람의 불안감과 경쟁자가 우리를 무너뜨리려는 시도와 모든 사람이 자신의 사업이나 삶의 일부에서 AI가 무엇을 할지 궁금해하는 것에 대해 매우 집중하고 있기 때문에, 불안정성을 Collapse시키기 위한 많은 플라즈마가 있습니다. 하지만, 다른 의미에서는, 우리의 주관적인 경험은 우리가 매우 바쁘고 흥미로운 일에 매일매일忙しい 것으로 느껴집니다. 그리고 우리가 앉아 있을 때, 그것은 비교적 평온합니다. **35:16** 미디어나 트위터가 어느 날 어떤 것에 대해 미친 듯이 말합니다. 그들은 엄청난 멜트다운에 대해 말합니다. 우리는 그것이 미친 듯이 생각합니다. 그리고 사람들이 그것에 대해 하루종일 말하고 나중에 그것이 잘못되었다는 것을 알게 되면, 많은 에너지가浪費된 것처럼 보이지만, 우리는 새로운 모델을 가지고 있습니다. **35:31** 사람들은 믿을 수 없는 것을 구축하고 있습니다.

회사는 변하고 있습니다. 우리는 더 많은 컴퓨팅 능력을 얻고 컴퓨팅 부족을 해결하는 방법을 찾으려고 노력하고 있습니다. 그리고 우리는 그냥 계속 진행하고 바쁩니다. 그리고 만약 우리가 트위터를 열고 우리의 머리를 들고 뉴스를 본다면, 그것은 놀랍습니다. **35:45** 그것은 미친 듯이狂った aconte하는 것입니다. 완전히 현실과 분리되어 있거나 99% 분리되어 있습니다. 그리고, 어쩌면 누군가가 그것을 바로잡을 것입니다. 그러나 우리는 다시 일에 집중하고 사람들이 다시狂乱합니다. **35:57** 네. 그것은 외부를 볼 때 이상하게 보이지만, 그것은 미디어 보도에서 상상할 수 있는 것보다 내부적으로 훨씬 덜 혼란스럽습니다.

그렇습니다. 그것은 이해할 수 있습니다. 잘 들어와서 우리와 대화하기 위해 시간을 내주어서 감사합니다. **36:14** 출시를 축하합니다. 그리고 Codex 광고를 보는 것을 기대합니다. **36:18** 저도 기대합니다. 그것은 앱이고 53은, 저는 생각합니다, 우리가 최근에 한 가장 멋진 일입니다. **36:23** 네. 한 개의 프롬프트로, 저는 tbpn.com 홈페이지를 정확하게 Berkshire Hathaway와 동일하게 재구성했습니다. 그리고 그것은 즉시였습니다. 그것은 매우 재미있었습니다.

재미있는 선택이었습니다. **36:33** 평문입니다. 그것은 매우 쉽습니다. 우리는 즉시 그것을 한 번에 구현했습니다. 그것의 한계를真正로 시험하지는 않았지만, 저는 재미있게 하고 있습니다. 그래서 우리와 함께 쇼에 나와주어서 감사합니다. **36:39** 곧 다시 대화하겠습니다. **36:40** 감사합니다. **36:40** 만나서 반가웠습니다. 안녕.乾杯.