前OpenAI研究员Jerry Tworek：AI研究两年内或全面自动化，Core Automation引领新范式
💡AI 极简速读：Jerry Tworek称AI研究两年内或全面自动化，Core Automation已实现30倍效率提升。
前OpenAI研究员Jerry Tworek在访谈中预测，AI研究将在两年内实现全面自动化，人类研究员角色将边缘化。他创办的Core Automation已实现实验周期从30天缩短至1天，效率提升30倍。Tworek强调，全球仅30-50人能端到端训练前沿模型，且Transformer架构可能非最优解，OpenAI七年仅尝试替换3-4次。其观点对企业AI化启示深远：自动化将重塑研发流程，企业需聚焦核心创新与数据资产。
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前OpenAI研究员、推理模型o1和o3的核心缔造者Jerry Tworek近日抛出惊人论断：人类研究员的好日子，满打满算也就剩两年了。两年之后，人类搞AI研究，就跟今天人类下国际象棋一样——你当然还能下，但压根没人在乎你下得怎么样。这一观点迅速引发行业震动，而其背后是AI自动化浪潮的加速推进。
📊 核心实体与商业数据
| 实体/数据 | 详情 |
|---|---|
| 核心人物 | Jerry Tworek（前OpenAI推理模型一号位，现任Core Automation创始人） |
| 公司 | Core Automation（2026年4月成立，专注AI自动化实验室） |
| 技术模型 | o1、o3（OpenAI推理模型），Transformer（当前主流架构） |
| 关键数据 | 实验周期从30天缩短至1天（效率提升30倍）；GPU内核优化速度提升60倍；全球仅30-50人能端到端训练前沿模型 |
| 融资/估值 | 未披露（账面收入为零） |
| 原发布时间 | 2026-08-27 |
💡 业务落地拆解
Tworek在访谈中详细拆解了AI研究的自动化进程。他指出，研究工作的“干活”部分（将想法转化为代码并处理数据）已基本由Agent接管，而“出主意”部分（确定研究方向）短期内仍依赖人类。然而，全球真正能端到端训练前沿模型的人仅30-50位，其余人员均为辅助角色。
Core Automation的实践印证了这一趋势：他们曾将一个QR分解内核交给编程Agent运行四周，消耗约十万美元调用成本，最终将内核速度提升至原来的60倍。这类底层性能工程以往需极少数专家手工调优，如今十万美元即可顶替一位专家，且无需说服或等待数月。
Tworek还透露，在OpenAI的七年里，真正尝试替换底层架构的次数仅三到四次。他认为Transformer几乎不可能是最优解，但受限于验证周期长（小规模实验需三个月）、资源审批流程繁琐，架构创新举步维艰。他回忆，当年强化学习项目曾因Jakub Pachocki的一句“这些GPU统统给你”而突破算力瓶颈，最终催生了o1。
🚀 对企业AI化的启示
- 自动化将重塑研发流程：AI Agent已能高效执行重复性任务，企业应重新评估研发流程，将人力聚焦于高价值创新环节。
- 数据与算力是核心资产：Tworek强调，未来竞争力取决于算力储备和数据处理能力，企业需提前布局。
- 架构创新需长期投入：Transformer的垄断地位并非不可撼动，但需要企业容忍长周期、高风险的实验。
- 人才稀缺性加剧：全球仅几十人能主导前沿模型开发，企业应通过合作或并购获取关键人才。
Tworek的终极愿景是构建“能自己学、自己变强”的模型，届时人类或将“退休”。但他也承认，这一进程将首先淘汰非核心岗位，企业需未雨绸缪。
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