Stratechery 首创东说念主 Ben Thompson 同期采访了 OpenAI CEO Sam Altman 和 AWS CEO Matt Garman。其时外界还不知说念，只是三天后，微软和 OpenAI 就会晓示修改长达数年的独家公约，Azure 不再是 OpenAI 模子的唯一云处事商。但这场所作的逻辑矛盾依然摆在了台面上——两家公司的掌舵东说念主为什么会坐到沿途？
背后的逻辑并不复杂。当初微软用" Azure 独占 OpenAI 模子"锁定了巨大的竞争上风，但也绑住了 OpenAI 的作为——广泛企业数据依然躺在 AWS 上，客户不念念为换模子而搬家。而 Anthropic 本年增长迅猛，恰是吃到了"客户在哪云就念念要哪的模子"的红利。对微软来说，不绝卡独家权反而在挫伤我方对 OpenAI 这笔最进攻的投资。松捆是倒霉的—— Azure 失去了一个中枢互异化兵器——但不松捆更亏：要是 OpenAI 的增长被独家公约截至，微软作为大激动的赔本雄伟于 Azure 的得利。
于是有了此次蚁合发布：Bedrock Managed Agents，由 OpenAI 驱动。可以把它相识为" AWS 版的 Codex "——一个开动在云霄、带有竣工身份、权限、日记、处治和部署智商的智能体开动环境。客户数据留在 AWS 里面，OpenAI 不斗争原始数据。指标是让那些数据依然在 AWS 上的企业，不必挪动就能径直用上最前沿的 AI 智商。
下文本次采访对话的中枢内容索求，原文诱惑：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"：让智能体从能跑造成能用
Sam Altman： 每次我看到用户用咱们的模子，我既欢悦他们合计这是魔法，又崩溃于他们资历了些许不必要的折磨。用户需要把东西从一个所在复制粘贴到另一个所在，搞一串复杂教唆词，反复试错——这些倒霉我看在眼里。
Matt Garman： 在这套蚁合家具出来之前，客户念念用 AI 智能体，得我方拼集悉数门径——模子调用、身份照顾、数据库认证、与里面系统的集成、对我方数据的相识。每一个客户王人从头干一遍。悉数这些集成职责完全留给了客户我方处理。
Matt Garman： AWS 夙昔 20 年为全球银行、医疗机构、政府机构开发的安全框架—— VPC（臆造特有云）、变装权限、网关——恰好可以帮上忙。客户最操心的等于"我爱重这项技巧，但如何确保我不会一失实就搞出一个让公司完蛋的事件"。这些问题王人是可解的，要道在于给客户一个可控的沙盒环境。
Sam Altman： 模子和编排层（harness）正在变得越来越弗成分。以前许多需要在系统教唆词层面费神调教的事，模子变奢睿之后我方就会处理了。比如用具调用——领先咱们合计用具调用不需要融入磨真金不怕火历程，自后发现和会得越深越好用。编排层和模子的界限会捏续隐约，致使预磨真金不怕火和后磨真金不怕火最终也会更密致地走到沿途。但悉数这个词行业还处在"家酿估量机俱乐部"的年代——也等于个东说念主估量机刚刚萌芽、没东说念主知说念最终格式会是什么的阶段。
2. 腹地开动 vs 云霄开动：两条路最终要汇合
Sam Altman： Codex 从云霄转向腹地，是因为腹地环境更浅易——你的文献、成就王人在那，不需要念念数据在哪。但这不是绝顶。最终的格式是云霄智能体——你合上电脑时它在云霄不绝职责，你有高强度任务时它能在云霄并行处理，你可以蔓延到一个单台条记本根柢作念不到的界限。
Matt Garman： 莫得任何估量环境也曾果真消散客户端。iPhone App 也有腹地组件，腹地开动等于有低延长、浅易易用的自然上风。但一朝参加企业场景——两个东说念主间分享、权限界限、安全界限——腹地就百孔千疮了。最终一定是腹地和云霄两条路结合在沿途。
Sam Altman： 当智能体以"臆造共事"的身份参加职责戎行后，咱们对于软件和权限的悉数心智模子王人要被重写。你作为职工应该有一个账户，然后让你的智能体也用这个账户？如故应该给智能体单唯一个账户，让处事器能分了了谁在操作？要是一个东说念主有十个智能体呢？我设念念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 本东说念主。咱们还没搞了了这些，但智能体加入职责戎行并变得越来越自主，这些问题很快就会被推到台面上。
3. "智能工场"与订价创新
Sam Altman： 咱们实质上是一家" token 工场"——不合，应该说是"智能工场"。客户不样貌你用的是什么芯片、模子跑了些许 token，开云官方体育app下载只样貌一件事：以最廉价钱取得最佳的智能单位，要些许有些许。刚发布的 5.5 模子，单 token 价钱比前代高许多，但完成相同任务需要的 token 数目大幅减少，全体算下来更低廉。你不该样貌用了些许 token，你只该样貌花了些许钱、活儿干没干完。按 token 订价弥远来看会过时，最终会演造成按"完成一件职责"来收费。
Sam Altman： 水电煤有弹性界限——水低廉了你也不会一天洗两次澡。但智能可能不一样。我莫得见过任何其他效率，让我只念念说"只须价钱敷裕低，我就无截至地不绝用"。刻下更多客户是在求我"无论多贵多给我算力"，而不是在砍价。但我有信心捏续大幅压低智能的老本。
Matt Garman： 这和估量智商的历史轨迹完全一致。今天一个估量周期的老本比 30 年前低廉了不知些许数目级，但今天卖出的估量量比任何时间王人多。AI 当今还处于极早期——大家抢前沿模子是因为唯有它能完成果真有效的职责。将来一定会有模子结构的羼杂：小而快的作念专项任务，前沿巨型模子去攻克癌症。
4. 智能体的结尾是什么？
Ben Thompson： 企业里面可能需要两层智能体。底层智能体的职责是不断钻入多样数据库、SaaS 哄骗、文献系统去检索、整理和联系信息——这是一层"数据整合智能体"。表层智能体领悟与东说念主类交互、呈现效率、实施有盘算——这是"用户界面智能体"。
Sam Altman： 最近跟大企业客户换取时，他们的需求越来越一致：念念要一个智能体开动时环境、一个能诱惑数据并限制 token 豪侈的照顾层、以及一个给职工用的职责空间。这套东西大家形貌得越来越相似，但家具还没完全作念出来。但可能在某个时刻你会发现，这套多层级架构只是咱们抱着旧宇宙不放，模子敷裕强之后悉数这个词东西应该推倒重来。
Matt Garman： 咱们当今还不完全知说念最终格式是什么，这亦然作念这件事的乐趣——让客户用起来，从他们的履行中学习，再反过来让家具变得更快更好。
Ben Thompson： Google 在 Next 大会上刚讲完从芯片（TPU）到模子（Gemini）到哄骗的全栈垂直整合，而你和 Sam ——一个莫得前沿模子，一个不是云厂商——却坐在沿途晓示配合。AWS 到底是因为莫得自研前沿模子而过时了，如故专诚选拔了这条通达道路？
Matt Garman： 从 AWS 第一天起，拥抱配结伴伴等于咱们最中枢的战略之一。咱们估量得手的尺度不是"我是否领有一切"，而是"配结伴伴是否得手——他们得手了，咱们就得手了"。这跟"我必须领有全栈"的形而上学不同，但两种道路各有东说念主信。咱们服气客户应该有权选最佳的东西。要是最佳的东西是咱们我方作念的，很好。要是最佳的东西是配结伴伴的但跑在咱们的基础设施上，对咱们相同是凯旋。莫得任何一家公司能领有悉数最佳的哄骗。
Sam Altman： 我诚心认为开发者当今能构建一类全新的家具。模子智商将来一年会以异常陡峻的弧线跨越，咱们选在这个时辰共同打造平台，时机恰巧。我但愿一年后东说念主们回头看，计划的重心不是"终于能在 AWS 上用 OpenAI 了"，而是"咱们其时完全低估了这个新家具的进攻性"。
Ben Thompson： 前次咱们作念家具采访是跟微软 Kevin Scott 聊 New Bing，你其时对挑战 Google 异常自信。当今回头看呢？
Sam Altman： ChatGPT 的表现杰出了其时的预期——它可能是自 Facebook 以来第一个真方正界限的新消费家具。API 和 Codex 也作念得可以。但 Google 在许多方面仍然是一家被低估的公司——他们的广度和深度令东说念主敬畏。此次跟 AWS 的配合开云，不仅是买卖层面的双赢，更是技巧层面的一个新源泉。当模子智商和编排用具终于走到一个交织点上，开发者能作念的事会完全不同。
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