這本書談 Sam Altman（奧特曼）擔任 OpenAI 執行長，如何開啟「生成式 AI」變革的時代；他其實相當年輕，約四十出頭。從一位年輕創業者，早期創立並出售網路公司，到在 Y Combinator（YC）擔任總裁，再到 OpenAI 擔任執行長，最後成為引領人工智慧革命的關鍵人物。所以這本書不僅記錄 Altman 的成功，也對 AI 產業變遷做了較深入的分析。作者是周恆星，由天下文化出版。全書主要談 AI、商業、監管與能源構成的權力地圖與未來藍圖。
整本書有四個視角：
第一，生成式 AI——從技術突破到商業應用，梳理 AI 革命的技術基礎與發展脈絡。
第二，商業策略——OpenAI 的組織架構轉型，從非營利到「有限營利」的模式創新。
第三，監管治理——討論 AI 安全與倫理辯論，尋找科技發展與社會責任的平衡點。
第四，能源未來——AI 與核能的結合，描繪「豐盛世界」的能源基礎設施藍圖。
這本書也帶領讀者了解 Altman 如何在技術、商業、政策、能源等多領域展現影響力，並思考這些改變對整體社會的影響。
書中亦涉及幾位核心人物與關鍵理念，重點在於 OpenAI 的變革；並回顧深度學習三要素，以及 Scale Law、Transformer 與數據飛輪等技術發展脈絡。組織結構與倫理辯論包括：OpenAI 的架構轉型、從相對開放到相對封閉的策略變化，以及 AI 安全與監理議題。世界藍圖除了 AI × 核能，還談「萬物摩爾定律」與算力、資料等資源的分配正義等未來構想。這些內容從個人領導力、技術突破，進一步連到社會制度的重新設計。
核心人物與背景方面，奧特曼被稱為「ChatGPT 之父」。他的成功祕訣不只在技術遠見，也在於對權力與影響力的深度理解。相較於單純追求財富，他更在意影響力與推動力。他的人脈策略相當典型，曾促成與微軟的合作投資，在 OpenAI 面臨資金壓力時發揮關鍵作用。延伸觀點是：要堅持、要執行、要以使命與願景為導向，某種程度帶有「宗教式領導」的意味。
AI 革命與技術基礎方面，AI 早期曾經歷寒冬。雖然五十多年前就有「AI」的概念，但因技術瓶頸與應用受限，曾一度被視為冷門。直到 2012 年 AlexNet（Hinton 團隊）以 4 顆 NVIDIA GPU 取得突破，開啟深度學習復甦；2017 年 Google 的 Transformer 架構奠定大型語言模型的基礎，能處理混亂、未標記的海量資料。
Scale Law 的精神可概括為「大力出奇蹟」：當算力與資料規模持續擴張，模型表現也隨之提升。三大技術支柱包括：演算法（如 Transformer 架構）、算力（GPU 平行運算），以及資料（海量訓練數據）。數據飛輪的做法是以「研究試驗」定位推出 ChatGPT，蒐集使用回饋以推動後續模型與產品規劃。如果成功打造通用人工智慧（AGI），將可推動全球經濟與新的科學發現，改變可能性的邊界。
組織結構與倫理辯論方面，OpenAI 採「非營利母體 + 有限營利子公司」的架構，嘗試在商業效率與使命／安全之間取得平衡。但自 GPT-3 之後逐漸不再開源，也引發對其初衷的討論。非營利母體負責維持使命與價值、確保 AI 安全發展方向；有限營利子公司則有助於吸引投資與人才，提高商業運作效率。為保護投資人與社會利益，體系設有「投資人權益的回報上限」，避免純粹以利潤最大化為唯一目標。理念上也出現分歧：有效加速主義（e/acc）主張加速技術發展、相信市場調節；有效利他主義（EA）強調 AI 安全、主張審慎發展。這反映了 AI 前進過程中的根本拉扯——是否需要為安全而放慢創新。
監管觀點方面，奧特曼主張監理應介於「美式自由」與「歐式嚴謹」之間，並認為若朝向「超級智慧」，就應像對待核燃料一樣嚴肅。Scale Law 的常數由工程與科技團隊決定，策略與資源配置將左右路線。
世界藍圖（豐盛與分配）方面，AI 與核能互為強化：AI 可降低「智力成本」，核能可大幅降低「能源成本」。書中也討論新一代核能技術與產業路徑；此外，提出全民基本收入（UBI）與「對資本課稅」的構想，嘗試在 AI 時代重新分配經濟成果。也關注當人們獲得基本收入後，會傾向創造還是消費等實驗設計與結果。
全書最後提出若干思考：當算力與能源都不再是瓶頸，AI 的稀缺性會轉移到哪裡？是創意、情感，還是人際關係的深度？此外，OpenAI 的有限營利是否可能成為其他高風險前沿科技（如基因工程、量子計算、腦機介面）的治理模板？這本書不只是技術發展紀錄，也是理解 AI 革命與人類未來可能性的框架；對關心科技與社會發展的讀者都很有啟發。
