Altman 内部信示警：Google 强势反扑，OpenAI 将面临艰难氛围

一直以来，Sam Altman 在公众面前展现的都是 OpenAI 势不可挡的统治力。但最近流出的一份内部备忘录，却罕见地暴露出这家领头羊的焦虑。

据 The Information 报道，Altman 上个月给内部员工发了一封备忘录，警告大家接下来可能会经历一段「糟糕的氛围」（rough vibes），甚至会面对来自对手的「暂时性经济逆风」。

让 Altman 坐立难安的不是别人，正是全面反击的 Google。

谷歌的预训练突破，戳中了痛处

过去一段时间，Google 密集发布了 Gemini 3 和 Nano Banana Pro 等模型。这一轮动作显然打乱了 OpenAI 的节奏。

备忘录透露，最让 OpenAI 警惕的是 Google 在模型预训练上的突破。此前 OpenAI 在推进下一代旗舰模型 GPT-5 的扩展时，就曾遇到类似的预训练瓶颈。

Altman 在信中坦言，Google 的快速进展可能给 OpenAI 带来暂时的经济压力，外界对 OpenAI 的情绪预期也会随之转冷。在过去几年里，这种「追赶者」的姿态对 OpenAI 来说相当陌生。

面对这种压力，Altman 明确要求团队把重心放在更长远的「超高野心赌注」上。他特别提到了两个方向：自动化 AI 研究和合成数据。即便这意味着 OpenAI 短期内在某些指标上落后，也要把赌注押在这些底层核心上。

不过，OpenAI 显然没打算彻底认输。Altman 在备忘录里还透露，内部正在研发代号为「Shallotpeat」的新大语言模型，用来帮助 OpenAI 追平并反超 Google 的领先优势。

为什么重要

我们认为，这份备忘录最耐人寻味的地方，是打破了 OpenAI 不可战胜的神话。长久以来，整个 AI 圈的节奏都在被 OpenAI 牵着走，而这是 OpenAI 第一次公开在内部承认自己需要追赶。

对开发者和企业用户来说，这种竞争态势是绝对的好事。当一家独大的优势被打破，无论是 API 定价、模型迭代速度，还是新功能的上线周期，都会进入更激烈的内卷。你不需要现在就急着迁移技术栈，但至少可以开始认真评估 Google 最新的模型选项，多给自己留一条后路。

对行业而言，Google 预训练能力的突破打破了所谓的「缩放定律失效」悲观论调。看起来 Google 凭借在计算集群、TPU 架构以及海量高质量数据上的积累，找到了跨过预训练瓶颈的方法。

Altman 的应对策略也挺聪明。他没有逼团队做短视的修修补补，而是押注自动化研究和合成数据，试图用技术自我迭代来解题。不过隐患同样明显：模型代号再诱人，如果 Shallotpeat 迟迟不能落地，这波「糟糕氛围」对团队士气和商业客户信心的冲击，可能会比 Altman 预想的更久。