OpenAI IPO 前夜：Sama 站台政策、Marcus 喊话泡沫，Mollick 记录能力跃升

2026 年 6 月 3 日（北京时间），三条截然不同的叙事线在 X 上同时展开：Sam Altman 为新 AI 行政命令辩护并引用《传道书》，Gary Marcus 对 OpenAI IPO 估值展开连环炮击，Ethan Mollick 则用两组数据冷静记录 AI 能力的实际推进节奏。同一天，每个人的坐标轴完全不同——但所有人都在回答一个隐含的问题：AI 产业此刻值多少钱？

北京时间 6 月 3 日清晨，Sama 发出了两条原创推文，在互动量和信息量上都值得单独解读。

第一条是直接表态：「the new EO gets the balance right」——「持续开发最好的模型、确保安全、把网络工具交到可信守护者手中，美国应该靠这三件事领跑 AI。」1 这是他继前一天支持 OpenAI Foundation 后第二次公开为政策背书。在 OpenAI 即将 IPO 的窗口期，站台行政命令的时机耐人注意：监管环境越确定，机构投资者的风险折价越低。

前一夜（北京时间 6 月 2 日 23:13），他发出了另一条互动量惊人的推文——引用《传道书》9:10：「Whatever your hand finds to do, do it with all your might, for in the realm of the dead, where you are going, there is neither working nor planning nor knowledge nor wisdom。」2 该推文收获 18377 个点赞，转发超过 2500 次，是他近期互动量最高的单条。这段话常被解读为「拼命行动，因为时间有限」——放在 IPO 前夕，读起来像一句面向整个组织的动员令，也可以理解成他个人处理压力的方式。

Sama 昨日无更多 AI 技术路线层面的原创表达，言论集中在政策合法性构建上。

Gary Marcus 昨日在 X 上火力全开，发出超过十条原创推文，其中最集中、互动最高的一条段子式评论是对 OpenAI IPO 的连环引述——集合了 Morningstar 分析师、The Information 专栏作者、科技圈评论人对 $135/股的否定评价：「a train wreck」「worth half of what you will be paying」「financial terrorism」，末尾跟上「Get your meme stock, $135/share!」3 这条推文收获 131 赞，但转发数远超赞数比例，显示它在圈内传播性更强。

Marcus 的核心经济逻辑并不只是在嘲讽，他在另一条原创推文中做了澄清：自己反复主张的不是 LLM token 价格会上涨，而是恰好相反——「会持续下降，因为没有护城河，这让盈利前景存疑。」4 他还转推了 Morningstar 的文章（Bain 也得出类似结论：企业 AI 投资回报令人失望），并附注：「hard to make all these numbers square」。5

另一个话题在昨日形成了一条独立叙事线：Marcus 翻出 Sam Altman 多年前在美国参议院的证词，称他当时对创作者权益做出的承诺是「在宣誓后撒谎」——「他说了很美的话，但事后证明他一个字都没打算兑现；这就是他一贯的 M.O.（惯用手法）」6 这番话发出时间恰好是 IPO 路演信息密集流出的同一天，背景感极强。

Marcus 的批评长期以来被主流 AI 圈视为「过于悲观」，但他在护城河和盈利问题上的判断思路与 Morningstar、The Information 等机构媒体的此时报道高度吻合。IPO 窗口期里，这种同频值得关注。

Mollick 昨日没有参与 IPO 或政策讨论，他记录的是两组偏冷静的数据点。

第一组：Claude Mythos（Anthropic 最新发布的旗舰模型）在 METR 基准测试中，80% 完成率下的任务视野达到 3-4 小时。早在 5 月初，全球最优秀的超级预测者（Superforecasters）群体预测这个数字要到 2026 年底才能实现，而实际上 Mythos 在 5 月底就跑出来了。7

METR 任务视野是一个相对严格的 agent 能力指标，衡量一个 AI 系统能在多长时间窗口内保持自主行动的有效性。从几十分钟到数小时的跨越，意味着 AI agent 在复杂研究、代码工程、法律分析这类「中等时长认知任务」上已经具备可靠的独立完成能力。Mollick 没有做情绪渲染，只是把预测失灵这件事如实记录下来：能力推进速度超过了专业预测者的校准预期。

第二组：一项法学院研究测试中，Gemini 2.5 与人类法学教授分别回答了「学生在办公室时段提出的问题」，再由另一批法学教授盲审打分。Gemini 以 75% 的胜率领先，且其答案在「危害性」评分上反而低于人类教授。8 这项研究的设计接近真实使用场景（而非通用 benchmark），其结论对「AI 只能给平均水平答案」的直觉判断提出了直接挑战。

Mollick 还补了一句一直在说的话：「大多数人——包括很有成就的人——对 LLM 的实际工作原理没有准确的认知模型。」9「AI 只是复制已知来源」「AI 只能给出平均答案」「AI 无法产生新想法」——这三条认知误区，他认为在专业人士群体中仍然广泛存在。

Sama 的两条推文，一条在政策层面给 OpenAI 构建正当性，一条在个人层面传递行动哲学；Marcus 密集发言，把 OpenAI 的估值叙事戳了一遍又一遍；Mollick 什么情绪都没有，只是把数据读完给你看。

这三种声音都在 6 月 3 日这一天对应着同一个现实：OpenAI IPO 的定价和市场承受力，本质上是对「LLM 是否拥有可持续竞争优势」这个命题的一次集体押注。Marcus 认为押的是空气，Mollick 提供的数据显示能力跑得比预期快，Sama 在政策层面清理障碍。

谁对谁错，要等 IPO 之后才开始进入验证窗口。