去年五月，Sam Altman 在紅杉資本的 AI 峰會上，丟出一份三年倒數時間表：2025 是助理元年，2026 進入科研，2027 踏入實體世界。

當時聽起來像是募資簡報的修辭。但九個月過去，我發現自己每天用 Claude 和 ChatGPT 處理工作的方式，已經跟去年完全不一樣了。不是「更好用」這麼簡單——是整個工作流程被重組。

這讓我重新回頭看那份時間表。不是為了驗證 Altman 是不是先知，而是想搞清楚：我們到底走到哪了？

五級模型：從理論框架變成活的座標

OpenAI 當初提出的五級 AI 進化模型，其實就是一張能力光譜：L1 聊天、L2 推理、L3 代理、L4 創新、L5 組織。去年大家爭論的是「我們在 L2 還是 L3」，現在答案漸漸清楚了。

ChatGPT 的 Agent Mode 已經上線——你可以讓它翻幾百封 email、幫你做研究、自動整理資料。GPT-5 系列從發布到現在，已經迭代出 5.1、5.2，甚至 5.2-Codex 專門跑程式碼任務。OpenAI 在 2026 年 2 月一口氣退役了六款模型，包括 GPT-4o 和 o4-mini，這等於宣告：我們不回頭了。

但這是不是就代表「L3 已到」？我的觀察是：能力到了，可靠性還沒到。你讓 AI 代理幫你做一件事，它八成能完成，但那剩下的兩成正好是你最不能出錯的地方。這不是小問題——這是 L3 和 L4 之間真正的峽谷。

時間表修正：從「三年到 AGI」變成「漸進式覺醒」

最值得關注的，不是 OpenAI 有沒有按表操課，而是他們悄悄修改了敘事方式。

Altman 的最新說法是：「AGI 不是某個神奇的瞬間，更像一個過程，而你已經在路上了。」OpenAI 的首席科學家 Jakub Pachocki 給了更具體的里程碑——2026 年 9 月前做出「研究實習生」等級的 AI，2028 年前做出能獨立完成科研計畫的 AI 研究員。

注意這個轉變：從「三年內到達 AGI」變成「兩年內做出 AI 實習生」。目標降了一級，但時間表反而更可信了。這不是示弱，是工程師式的務實——先證明 AI 能當實習生，再談它能不能當教授。

基礎建設的軍備競賽

原文當時提到 Altman 在參議院聽證會的五項建議，九個月後看，每一項都變成了真金白銀的行動：

「星際之門」計畫已經從簡報變成合約，OpenAI 承諾的基礎建設投資超過 30 吉瓦的運算能力，與 AMD、Broadcom、Google、Microsoft、Nvidia、Oracle 的跨產業供應鏈合約價值數千億美元。Altman 說要把每吉瓦運算成本壓到 200 億美元以下，聽起來像能源政策而不是科技計畫——這正是重點。

當運算力變成像電力一樣的基礎設施，AI 就不再是矽谷的玩具，而是全球的公共財。問題是：誰掌控這個「AI 電網」？

中東棋局：資源換技術的地緣新秩序

原文提到的中東行程——Altman 跟著川普訪問沙烏地、卡達、阿聯——當時看起來像外交秀，現在回頭看是戰略佈局的起手式。沙國承諾 6000 億美元投資、卡達簽下 2435 億美元訂單，這些數字已經超越「科技合作」的範疇。

本質上，這是一筆交易：美國出技術和晶片，中東出錢和能源。AI 訓練吃電吃得兇，而中東有全世界最便宜的能源。這個組合如果成立，它改變的不只是 AI 產業的供應鏈，而是全球權力的重心。

台灣在這個棋盤上的位置呢？我們握著先進製程的命脈，但在 AI 應用端和能源端都不是主角。我在〈台灣半導體的十倍躍遷〉裡談過，製程優勢是護城河也是天花板——如果我們只守著代工，當 AI 價值鏈往應用端和能源端傾斜時，護城河會變成孤島。這個落差，才是真正該焦慮的。

倒數第二年的清醒觀察

回到那份三年時間表。如果 2025 是「助理元年」，這個預測基本兌現——AI 確實從「問答工具」升級成「任務執行者」。但 2026 的「科研元年」呢？

目前來看，AI 做得到的是加速研究流程、整理文獻、跑數據分析。做不到的是提出原創假說、設計實驗、在失敗中修正方向。換句話說，AI 正在變成很好的研究助理，但距離「研究者」還有本質差距。

我個人的判斷：2027 年的「實體世界」目標大概率要延後。不是技術不夠，而是信任不夠。當 AI 開始操作物理世界——工廠、醫療、交通——容錯空間接近零，而目前的可靠性還撐不起這個標準。

三年倒數走到第二年，清醒比樂觀重要。技術在加速，但信任的建立沒有捷徑。