前 OpenAI 研究员 Gabriel Petersson 推出 Energy，用于 AI 驱动的计算工作

Why it matters

Energy is a bet that the next large AI company can be built around user workflow and distribution, while model providers supply the underlying intelligence.

Gabriel Petersson (@gabriel1)，是 Sora 2 的署名研究员之一的前 OpenAI 研究员，于 8 月 6 日在 X 的一条线程中发布了 Energy。Petersson 将 Energy 宣传为一款 AI 桌面应用，能够将数天的电脑工作压缩为数小时，并使 agent 驱动的工作流在软件开发之外也变得可用。Energy 的网站将该产品描述为一种“以思维速度工作”的方式。 (getenergy.com)

https://x.com/gabriel1/status/2085418582192841147

Petersson 拥有构建前沿生成系统的一手经验。OpenAI 的 Sora 2 发布 将他列为该模型的研究贡献者之一，他的公开简介显示其早期曾在 Midjourney 工作。他进入 AI 的路径是通过产品工程和初创公司，而不是通过大学项目。在一段 2025 年的采访 中，Petersson 讲到自己青少年时期就离开高中，通过从真实问题入手学习技术科目，然后根据工作需要补足知识。 (openai.com)

Energy 将这种方法扩展为产品论点：给用户一个期望结果，让 AI 执行更多中间的电脑工作，减少操作软件所需的专业知识量。Petersson 将使用 Energy 比作编程中已经发生的变革，他写道，没有它的工作就像是在没有 AI 的情况下编写代码。他还声称早期用户能“将几天的工作在数小时内完成”。这两项关于生产力的说法均来自 Petersson，本次发布材料中未附带独立测量结果。 (x.com)

从 OpenAI 到通用代理的快速转变

Petersson 在发布视频中表示他三个月前离开了 OpenAI。他公开的辞职帖日期为 6 月 7 日，大约在 Energy 发布前两个月。在那篇帖子中，他表示自己在 2026 年早些时候离开了 Sora 团队，转而在 OpenAI 内组建另一个团队，随后辞职，原因是他想在通用人工智能出现之前再构建一个最终产品。 (digg.com)

压缩的时间线表明 Energy 的开发可能早于 Petersson 公开宣布离职，或源自他在 OpenAI 最后几个月开始的工作。Petersson 已将创办公司的想法表述为一种最终的必然。在周四的发布线程中，他写道自己一直在等待一个足够大的机会，值得他投入这一承诺。

在 Petersson 的定义中，这个机会是人们通过其电脑引导 AI 的界面。在辞职后发布的招聘帖子中，他认为编码已从手动编写每一行代码，转向向 agent 描述期望结果。他预测其他知识型工作也将跟随这一趋势，并表示他的团队打算为“所有电脑工作”构建界面。 (digg.com)

这使得 Energy 与那些训练基础模型的研究机构处于 AI 市场的不同层次。Energy 押注的是模型能力的发展已经超过了普通用户部署它们的能力。Petersson 在七月明确表达了这一观点，他写道 AI 的经济影响越来越受限于人们理解并推动可用系统的程度。Energy 将这一诊断转化为分发策略：将 agent 行为封装在桌面产品中，并教会用户将仍由他们手动处理的工作委派给 AI。 (digg.com)

Petersson 正在进行高强度招聘

Petersson 表示 Energy 已经招聘了创始人所认识的最强的人才，尽管发布线程中只点名了他自己。该线程同时也作为招聘号召。他要求那些曾构建“令人印象深刻的东西”并对 AI agent 大力推动的人，发送简洁的三项最佳项目描述。

这些招聘用语与 Petersson 在 Energy 尚未命名时宣传的文化相吻合。他寻求那些将工作“置于首要位置”、喜欢直接参与产品讨论并希望亲自进行构建和销售的人。早期帖子称，该团队计划在解决签证问题后在 San Francisco 运营，并暂时将候选人飞往 Sweden 面试。 (nitter.app)

Energy 的核心挑战是产品设计，而不是接入另一个聊天机器人。编码 agent 之所以获得吸引力，是因为代码仓库、终端、测试和版本控制为模型提供了一个结构化的环境和可观察的结果。通用的电脑工作涵盖文档、电子表格、浏览器、通信工具以及公司特定的流程。Energy 必须在这些工作流之间创建足够的通用结构，使 agent 能够可靠地行动，同时保持用户对过程的控制。

Petersson 下注认为通过一个新的界面可以缩小采用差距。Energy 将以其能否将激进 AI 用户使用的技术，转化为不整天测试模型的人的可复制工作流而被评判。这就是从一位曾参与 Sora 研究者的个人工作流，走向他所说一直等待构建的广泛电脑工作平台的路径。