Sora背后的核心贡献者之一，这位00后的天才辍学生Will Depue，准备再次搞个大事情。
刚刚，他宣布下一个目标是，超级人工智能ASI！
在结束一段长期休息后，Will Depue宣布他再次回到OpenAI。
并且这次拉上了另外两位年轻的工程师Troy Luhman和Eric Luhman，这个三人小组，就像OpenAI内部的特种兵团一样。
这次他们要专注于一个极高风险的赌注（新工作方向），Will Depue承认这个赌注虽然概率很小。
但如果成功，将很可能实现超级人工智能，ASI（或者通用人工智能，AGI）！
这三个人都是当年横空出世震惊世界Sora的核心贡献者。
不知道他们这次重新组队将会给世界带来什么全新的技术。
Will Depue，这位出生于2003年的小哥，他的工作履历，堪称传奇。
在密歇根大学只上了一年学，就退学创业去了。
领英上的资料显示，2023年，也就是他20岁时，就加入了OpenAI。
在OpenAI，Will Depue参与都是最核心的项目：o3/4o的后训练，sora 1 & 2的研发以及应用研究。
在他的个人主页上，Will DePue说他想给这个世界「产生净正面影响」。
其他两位成员则过于低调，Will Depue在X上有5.2万关注者，Troy Luhman和Eric Luhman则几乎没有任何发言。
最让人好奇的就是，这个三人小组，究竟在「搞什么大事情」？
OpenAI对此事并没有公布更详细的内容。
在评论区中，也未能发现有效的蛛丝马迹，都是大家都调侃和猜测。
可能是比Sora影响力更大的项目
新项目是什么方向，解决什么问题？
会比Sora更难吗，还是影响力比Sora更大？
什么项目一旦成功，就可以实现超级人工智能？
虽然目前没有更多的信息，但是从Will DePue过去的项目中或许可以窥见一些端倪。
DePue在他的网站上发布了若干个人项目，可以看出都是个人向的天才项目。
其中两个项目能够看出Will DuPue的个人风格，非常极客。
一个基于浏览器的GPT实现，WebGPT，Github上有3700个Stars。这个项目的初衷是，WebGPU即将在大多数主流浏览器上推出。
这意味着网页应用现在可以近乎原生地访问GPU，并拥有计算着色器的附加能力。
Will DePue说WebGPT是一个使用纯JS和HTML实现的Transformer模型示例，既作为概念验证，也作为教育资源。
很天才，纯前端实现Transformer！
另一个项目是在Figma中构建的图灵完备计算机，只用Figma手搓一台计算机。
首台完全在Figma中构建的图灵完备机，8位架构，512位RAM，16字节程序内存，包含16条操作码的MISC指令集，10赫兹的时钟速度，4个快速访问寄存器，二叉树结构的RAM/ROM存储。
他甚至给出了系统架构设计图。
在一个用来设计UI的软件上，「手搓」一台电脑，不得不说，这是天才能干出来的事情。
兴趣广泛的极客
Will DePue不仅热爱在软件层面整活，对于机器人的兴趣也非常浓厚。
在因为Sora爆火而成为明星工程师后，Will DePue还曾被爆出想要加入1X机器人公司。
1X机器人公司就是昨天非常火的住家机器人Neo的开发商。
1X的投资人可以看到有OpenAI和英伟达，硅谷这个圈子基本上都是互相认识的。
Will DePue也转发Neo的帖子，并声称已经订购。
对于Sora 2的发布，Will DePue给予了很高的评价。
他认为Sora 1做的太好，把标准定的非常高——几乎是视频能力有史以来最大的飞跃。
他认为像Sora 2这样的在线视频模型，无论作为模拟器还是策略，都有可能带来革命性变化。
当然，他也表达了视频模型会如何影响世界的信息生态、政治与政权，或人们的心理健康的担忧。
Will DePue认为视频模型显然具有双重用途：
视频模型显然是一种双刃剑，一方面，它在具身智能和现实世界中的巨大潜力充满乐观；另一方面，相信社会和技术平台也会逐渐调整，以应对合成媒体带来的挑战。
无论如何，都期待看到人们用这项技术创造出令人惊叹的作品。
经常共同发论文的科研搭子
关于Troy Luhman和Eric Luhman的公开信息不多，但这对兄弟在机器学习领域发表过研究论文。
比如用于手写字体生成的扩散模型，能够直接从图像数据中融合书写者的风格特征。
并且两人经常共同署名同一篇文章，且只有他两，看来应该科研上的好搭子。
比如下面这篇研究如何将「多步扩散／去噪」生成模型通过知识蒸馏（knowledge distillation）转换为一步或更少步数的采样模型，从而大幅提升生成速度。
下面这篇提出将「ViT-style patching」（即将图像分块为patches）技术应用于扩散模型，以减少每个采样步骤的计算量／内存消耗。
下面这篇针对层次结构的图像变分自编码器（hierarchical VAE）在生成质量中的不足，提出一种KL重加权+Gaussian输出层的方法。
关于他们更多的信息，还有待OpenAI的公布。
除了Will DePue作为明星工程师活跃在社区里，其他两个人几乎找不到任何信息。
只有今天Troy Luhman转发了Will DePue的帖子，「未来一片光明」，看来他们对实现超级人工智能非常乐观。
2024年2月15日，Sora横空出世。
OpenAI发布的这款文生视频模型可以生成长达1分钟的超长视频，还是一镜到底那种。
在当时，也就是两年前，这个革命性的产品颠覆了人们关于AI能力的认知。
就像阿瑟克拉克所说，过于先进的技术和魔法无异。
Sora的出现，对于当时的人们来说，就像魔法一样。
当然，现在AI生成的视频已经充斥在互联网中，人们已经习以为常。
前不久Sora 2的出现再次让AI版本的TikTok玩法进入视野。
但很多人不知道的是，Sora的背后有着这样一群年轻的工程师们。
而今天，在经过一段时间的休整后，Will Depue决定拉上这两位工程师，去瞄准新方向：通用/超级人工智能。
虽然OpenAI官方还没有公布关于这个三人小组和研发方向的更多内容，但是OpenAI一直有着自己的AGI路线图。
从AGI到ASI：OpenAI的新征途
奥特曼表示，正是出于对AGI的坚定信念，他才创办了OpenAI。
虽然AGI仍是OpenAI的核心使命，但在自称「已掌握构建AGI方法」之后，OpenAI开始将目光投向更远的目标——ASI（超级人工智能）。
奥特曼在2025年1月的一篇博客中写道：
「我们现在确信已经掌握了构建传统意义上的通用人工智能（AGI）的方法……我们正开始将目标转向更远的地方，追求真正意义上的超级智能。」
这意味着OpenAI认为AGI已不再是终点，而只是通往更高智能形态的中途站。
他相信，超级智能工具将显著加速科学发现与创新，从而推动社会的整体进步与繁荣。
他还在去年9月的一篇博客中提到，「随着经过数千年的科学发现和技术进步，人类可能在数千天内实现超级智能，或许需要更长时间，但最终这一目标必定可以实现。」
那么，奥特曼所指的AGI与ASI之间的区别究竟是什么？
OpenAI在官方博客《Planning for AGI and beyond》中把AGI定义为「在总体上比人类更聪明的AI 系统」。
在另一篇介绍ASI的博客《Introducing Superalignment》，OpenAI强调ASI「比人类聪明很多」。
从AGI到ASI，是大模型能力持续进化的结果，这是一场没有退路、只能前进的竞赛。
ASI：风险极高的豪赌
不仅OpenAI在追求超级智能，Meta等科技巨头也在全力投入这场高风险的竞赛。
事实上，Meta已经在追求ASI的道路上付出了高昂的成本。
扎克伯格一直押ASI就是Meta的未来。
与白白花掉几千亿美元的风险相比，他更担心错过「超级智能」（Super intelligence）时代的到来。
「真正的风险并非来自过度激进，而是来自不够激进」。
从六月底组建Meta超级智能实验室（Meta Superintelligence Labs），到投入数亿美元的薪酬待遇招揽人才加入其从事尖端AI模型研发的「TBD 实验室」。
2025年Meta在AI方面的相关支出超过700亿美元，年底这个数字可能增加到720亿美元，2026年这一数字将超过1000亿美元。
尽管ASI前景诱人，但资本市场仍对扎克伯格这场千亿的豪赌保持谨慎。
这既反映出投资界对技术突破的期待，也暴露了商业化路径尚不明朗的现实。
周四华尔街开盘后不久，Meta股价暴跌12.6%，市值蒸发了近2400亿美元。
超级人工智能是一场数千亿美元的豪赌，需要在基建、算力、研发、人才等方面的巨额投入，而何时取得商业回报也存在极大不确定性。
据Meta透露，其AI投入在今年或2026年不太可能产生可观的收入。
相比Meta，盈利压力更大的OpenAI如何在巨额投入下找到可持续的商业模式，成为奥特曼必须面对的关键考验。
