摩根士丹利2026年十大预测：AI能力分化加剧，科技巨头加速整合能源设施

奥特曼访谈精华要点 奥特曼承认OpenAI在GPT-5开发中因过度追求编程与推理而"偏科"，未来将回归通用模型路线。他预言软件开发范式将 彻底转型：敲代码不再重要，"让系统达成目标"才是核心，工程师需求不降反升。 硬·AI 作者 | 硬 AI 编辑 | 硬 AI 软件开发范式转型： 奥特曼认为未来工程师的需求不会减少反而会大幅增加，但工作重心将从底层的"敲 代码与调试"转向更高层级的"让系统达成目标"，写代码这一具体行为的重要性将显著下降。 个性化软件时代的到来： 随着 AI 能力的提升，未来几年将出现大量专为个人或极小群体量身定制的软 件，每个人都能以极低成本为自己不断定制专属的工具。 模型进化速度将超越人类： 奥特曼预测未来模型学习新技能的速度会比人类更快，并实现"只听一次解 释"甚至"无师自通"地掌握陌生环境与复杂工具的里程碑。 OpenAI 路线的自我修正： 奥特曼承认在 ChatGPT-5 系列开发中因过度追求推理和编程能力而导致写作 等通用能力"偏科"，未来将重新校准，致力于打造全方位均衡的"通用型"模型。 AI 安全重心转向"韧性"： 面对日益严峻的生物安全等风险，奥特曼主张安全策略应从单纯的" ...