據 1M AI News 監測，OpenAI 聯合創始人 Greg Brockman 在採訪中回顧了 2025 年 12 月 AI 編程能力的躍進式提升。他用自己保留多年的一個測試提示來衡量進步：讓 AI 建構一個他當年學程式時花了幾個月才完成的網站。2025 年全年，這項任務需要多輪提示，並約花四個小時才能做好；到了 12 月，一次提示就完成了，而且品質很好。他稱新模型讓 AI 從「能完成約 20% 的任務」跳到了「約 80%」，這個跨越迫使所有人「必須圍繞 AI 重新組織工作流程」。
至於 1100 億美元的融資去向，Brockman 將算力類比為「招募業務人員」：只要產品有可規模化的銷售管道，招越多的業務人員就能帶來越多收入。算力不是成本中心，而是收入中心。他回憶 ChatGPT 發布前夕與團隊的對話：「他們問『我們該買多少算力？』我說『全部。』他們說『不不不，認真的，到底該買多少？』我說『不管我們怎麼建，都跟不上需求。』」這個判斷至今仍成立，而算力採購需要提前 18 到 24 個月鎖定。
在如何使用這些算力上，Brockman 透露 OpenAI 已不再一味追求最大規模的預訓練，而是把預訓練能力和推理成本作為聯合最佳化目標：「你不一定要做到盡可能大，因為你還要考慮下游的大量推理使用情境，你真正想要的是智慧乘以成本的最優解。」但他明確反對「預訓練不再重要」的說法，認為基礎模型越聰明，後續的強化學習和推理階段效率越高，仍然「絕對需要」英偉達 GPU 來支撐大規模集中訓練。
