SamAltman和AWSCEO罕见同框：聊《了智》能体、harness、和云【的下】一仗,日本少妇在线播放视频R

Stratechery 创始人 Ben Thompson 同时采访了 OpenAI CEO Sam Altman 和 AWS CEO Matt Garman。当时外界还不知道，仅仅三天后，微软和 OpenAI 就会宣布修改长达数年的独家协议，Azure 不再是 OpenAI 模型的唯一云服务商。但这场合作的逻辑矛盾已经摆在了台面上——两家公司的掌舵人为什么会坐到一起？

背后的逻辑并不复杂。当初微软用 "Azure 独占 OpenAI 模型 " 锁定了巨大的竞争优势，但也绑住了 OpenAI 的手脚——大量企业数据已经躺在 AWS 上，客户不想为换模型而搬家。而 Anthropic 今年增长迅猛，正是吃到了 " 客户在哪云就想要哪的模型 " 的红利。对微软来说，继续卡独家权反而在损害自己对 OpenAI 这笔最重要的投资。松绑是痛苦的—— Azure 失去了一个核心差异化武器——但不松绑更亏：如果 OpenAI 的增长被独家协议限制，微软作为大股东的损失远大于 Azure 的得利。

于是有了这次联合发布：Bedrock Managed Agents，由 OpenAI 驱动。可以把它理解为 "AWS 版的 Codex" ——一个运行在云端、带有完整身份、权限、日志、治理和部署能力的智能体运行环境。客户数据留在 AWS 内部，OpenAI 不接触原始数据。目标是让那些数据已经在 AWS 上的企业，不用迁移就能直接用上最前沿的 AI 能力。

下文本次采访对话的核心内容提炼，原文链接：https://stratechery.com/2026/an-interview-with-openai-ceo-sam-altman-and-aws-ceo-matt-garman-about-bedrock-managed-agents/

1.AI 的 "AWS 时刻 "：让智能体从能跑变成能用

Sam Altman： 每次我看到用户用我们的模型，我既高兴他们觉得这是魔法，又崩溃于他们经历了多少不必要的折磨。用户需要把东西从一个地方复制粘贴到另一个地方，搞一串复杂提示词，反复试错——这些痛苦我看在眼里。

Matt Garman： 在这套联合产品出来之前，客户想用 AI 智能体，得自己拼凑所有环节——模型调用、身份管理、数据库认证、与内部系统的集成、对自己数据的理解。每一个客户都重新干一遍。所有这些集成工作全都留给了客户自己处理。

Matt Garman： AWS 过去 20 年为全球银行、医疗机构、政府机构建立的安全框架—— VPC（虚拟私有云）、角色权限、网关——恰好可以帮上忙。客户最担心的就是 " 我热爱这项技术，但怎么确保我不会一失误就搞出一个让公司完蛋的事件 "。这些问题都是可解的，关键在于给客户一个可控的沙盒环境。

Sam Altman： 模型和编排层（harness）正在变得越来越不可分。以前很多需要在系统提示词层面费心调教的事，模型变聪明之后自己就会处理了。比如工具调用——最初我们觉得工具调用不需要融入训练流程，后来发现融合得越深越好用。编排层和模型的边界会持续模糊，甚至预训练和后训练最终也会更紧密地走到一起。但整个行业还处在 " 家酿计算机俱乐部 " 的年代——也就是个人计算机刚刚萌芽、没人知道最终形态会是什么的阶段。

2. 本地运行 vs 云端运行：两条路最终要汇合

Sam Altman： Codex 从云端转向本地，是因为本地环境更简单——你的文件、配置都在那，不需要想数据在哪。但这不是终点。最终的形态是云端智能体——你合上电脑时它在云端继续工作，你有高强度任务时它能在云端并行处理，你可以扩展到一个单台笔记本根本做不到的规模。

Matt Garman： 没有任何计算环境曾经真正消灭客户端。iPhone App 也有本地组件，本地运行就是有低延迟、简单易用的天然优势。但一旦进入企业场景——两个人间共享、权限边界、安全边界——本地就捉襟见肘了。最终一定是本地和云端两条路结合在一起。

Sam Altman： 当智能体以 " 虚拟同事 " 的身份进入工作队伍后，我们关于软件和权限的所有心智模型都要被重写。你作为员工应该有一个账户，然后让你的智能体也用这个账户？还是应该给智能体单独一个账户，让服务器能分清楚谁在操作？如果一个人有十个智能体呢？我设想了一种还没被发明出来的 " 原语 "：当 Ben 的智能体登录时，它用的是 Ben 的账户，但系统能标注这是智能体而非 Ben 本人。我们还没搞清楚这些，但智能体加入工作队伍并变得越来越自主，这些问题很快就会被推到台面上。

3." 智能工厂 " 与定价革命

Sam Altman： 我们本质上是一家 "token 工厂 " ——不对，应该说是 " 智能工厂 "。客户不关心你用的是什么芯片、模型跑了多少 token，只关心一件事：以最低价格获得最好的智能单元，要多少有多少。刚发布的 5.5 模型，单 token 价格比前代高很多，但完成同样任务需要的 token 数量大幅减少，整体算下来更便宜。你不该关心用了多少 token，你只该关心花了多少钱、活儿干没干完。按 token 定价长期来看会过时，最终会演变成按 " 完成一件工作 " 来收费。

Sam Altman： 水电煤有弹性边界——水便宜了你也不会一天洗两次澡。但智能可能不一样。我没有见过任何其他效用，让我只想说 " 只要价格足够低，我就无限制地继续用 "。目前更多客户是在求我 " 不管多贵多给我算力 "，而不是在砍价。但我有信心持续大幅压低智能的成本。

Matt Garman： 这和计算能力的历史轨迹完全一致。今天一个计算周期的成本比 30 年前便宜了不知多少数量级，但今天卖出的计算量比任何时代都多。AI 现在还处于极早期——大家抢前沿模型是因为只有它能完成真正有用的工作。未来一定会有模型结构的混合：小而快的做专项任务，前沿巨型模型去攻克癌症。

4. 智能体的终局是什么？

Ben Thompson： 企业内部可能需要两层智能体。底层智能体的工作是不断钻入各种数据库、SaaS 应用、文件系统去检索、整理和关联信息——这是一层 " 数据整合智能体 "。上层智能体负责与人类交互、呈现结果、执行决策——这是 " 用户界面智能体 "。

Sam Altman： 最近跟大企业客户交流时，他们的需求越来越一致：想要一个智能体运行时环境、一个能连接数据并控制 token 消耗的管理层、以及一个给员工用的工作空间。这套东西大家描述得越来越相似，但产品还没完全做出来。但可能在某个时刻你会发现，这套多层级架构只是我们抱着旧世界不放，模型足够强之后整个东西应该推倒重来。

Matt Garman： 我们现在还不完全知道最终形态是什么，这也是做这件事的乐趣——让客户用起来，从他们的实践中学习，再反过来让产品变得更快更好。

Ben Thompson： Google 在 Next 大会上刚讲完从芯片（TPU）到模型（Gemini）到应用的全栈垂直整合，而你和 Sam ——一个没有前沿模型，一个不是云厂商——却坐在一起宣布合作。AWS 到底是因为没有自研前沿模型而落后了，还是有意选择了这条开放路线？

Matt Garman： 从 AWS 第一天起，拥抱合作伙伴就是我们最核心的策略之一。我们衡量成功的标准不是 " 我是否拥有一切 "，而是 " 合作伙伴是否成功——他们成功了，我们就成功了 "。这跟 " 我必须拥有全栈 " 的哲学不同，但两种路线各有人信。我们相信客户应该有权选最好的东西。如果最好的东西是我们自己做的，很好。如果最好的东西是合作伙伴的但跑在我们的基础设施上，对我们同样是胜利。没有任何一家公司能拥有所有最好的应用。

Sam Altman： 我真心认为开发者现在能构建一类全新的产品。模型能力未来一年会以非常陡峭的曲线进步，我们选在这个时候共同打造平台，时机正好。我希望一年后人们回头看，讨论的重点不是 " 终于能在 AWS 上用 OpenAI 了 "，而是 " 我们当时完全低估了这个新产品的重要性 "。

Ben Thompson： 上次我们做产品采访是跟微软 Kevin Scott 聊 New Bing，你当时对挑战 Google 非常自信。现在回头看呢？

Sam Altman： ChatGPT 的表现超过了当时的预期——它可能是自 Facebook 以来第一个真正大规模的新消费产品。API 和 Codex 也做得不错。但 Google 在很多方面仍然是一家被低估的公司——他们的广度和深度令人敬畏。这次跟 AWS 的合作，不仅是商业层面的双赢，更是技术层面的一个新起点。当模型能力和编排工具终于走到一个交汇点上，开发者能做的事会完全不同。

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③使用下载资源

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更新内容

一、新增背景音乐播放支持

二、修复章节成就显示不一致

三、支持文件导出至Google Drive

四、优化背景动画连贯性

五、增强断线重连能力

六、增强“线索互斥”逻辑错误提示