十二天直播結束，GPT-5果然還是沒有來……

當地時間12月4日，OpenAI首席執行官山姆·奧特曼在社交媒體透露，接下來的12個工作日中，每天都將進行一場直播。在總共12場直播中，公司將展示一些新產品或者樣品。

時間一晃而逝，我們來匯總一下，OpenAI這12天里，都發布了哪些東西：

DAY1：增強推理模型o1正式版，以及每月200美元的ChatGPT Pro訂閱服務；

DAY2：強化微調（Reinforcement Fine-Tuning），實現定制化推理模型；

DAY3：文生視頻模型Sora 正式版；

DAY4：編輯協作工具ChatGPT Canvas，深度融合寫作與編程場景；

DAY5：ChatGPT集成Apple Intelligence，集成 Siri、寫作工具升級、視覺智能能力；

DAY6：視頻輸入和實時屏幕共享功能，高級語音模式支持音頻輸入輸出；

DAY7：Projects in ChatGPT，用于項目管理與寫作、文件與數據管理、個性化定制等場景；

DAY8：ChatGPT搜索全量上線，支持語音功能；

DAY9：發布o1模型API并升級實時API?；

DAY10：推出可電話直呼的ChatGPT功能；

DAY11：ChatGPT桌面程序推出“應用協作”功能；

DAY12：新一代推理模型o3及精簡版o3-mini壓軸發布，更加專注于高性能推理任務，OpenAI表示o3可以接近實現AGI。

回顧12天的直播內容，雖然在中場迎來了視頻生成大模型Sora和新一代推理模型o3系列的“炸場”，但差強人意的表現并沒能值回他它跳票10個月的期待，反而是備受期待的GPT-5并沒能在本次連續的直播中亮相，這也讓行業對于OpenAI乃至基礎大模型的發展產生了一絲擔憂。

01

Scaling Law失效，GPT-5難“力大磚飛”

關于GPT-5的“跳票”，其實從種種跡象中都可以發現，自2023年3月14日GPT-4發布以來，不少業內人士都期待OpenAI能在次年推出它的迭代版本GPT-5。然而21個月的時間，雖然GPT-4更新了多個衍生版本，但作為大迭代的GPT-5卻遲遲沒有露面。

在剛剛落幕的Meet 2025智能未來大會上，零一智能創始人李開復透露了OpenAI的一些發展近況，并強調“他們（OpenAI）的GPT5訓練不是很順利”，主要原因在于GPT-5訓練的過程中，碰到了一些10萬張卡帶來的不穩定的問題，常常會出現不得不回到上一個check point的情況。

曾被大模型行業奉為圭臬的“Scaling Law”，似乎正在走向他的終局。

日前， OpenAI 前首席科學家 Ilya Sutskever 在NeurIPS上發表公開演講時指出，當前 AI 模型預訓練方式將不可避免地走向終結。他還將 AI 訓練數據比作“化石燃料”，認為互聯網上的人類生成內容是有限的，業界已經達到了數據峰值，下一代 AI 系統將突破當前局限，具備真正的主動性和類人推理能力。

此言一出，迅速引起了業內的恐慌，首當其沖的便是對于堆算力、對規模的硬件與云服務企業，如果Scaling Law當真失效，意味著行業對于算力需求的增長將陷入停滯。

面對質疑，OpenAI也不得已緊急“滅火”，OpenAI大神，o1核心成員Noam Brown表示，o1代表的是一種全新的，以推理計算為代表的Scaling。換言之，Scaling Law并沒有失效，只是換了一種形式的“Scaling”。

但無論如何，由于由于當前Scaling Law的方法受到限制，OpenAI不得不通過尋求其他方式來訓練GPT-5。

正所謂，成也Scaling Law，敗也Scaling Law。

02

轉向營利，OpenAI沒得選

而OpenAI對于Scaling Law的“孤注一擲”，也讓它在營收方面承載了巨大的壓力。

李開復透露：在Scaling Law逐漸失勢的前提之下，OpenAI的商業模式依然是通過大量的去融資，然后買大量的算力，然后靠算力來繼續“大力出奇跡”。

然而，OpenAI遇到的瓶頸，不僅僅是GPT-5的訓練，在融資方面，OpenAI碰到了一些瓶頸。OpenAI在2024年完成了多輪融資，其中包括一輪66億美元的融資，使得公司整體估值達到了1570億美元。這一估值使OpenAI成為全球第三大獨角獸公司，僅次于字節跳動和SpaceX。

但即使如此，李開復透露：對于OpenAI而言，上一次的融資60多億是“不到預期”的，所以現在又不得不緊鑼密鼓開啟新一輪的融資。

數據顯示，OpenAI預計2024年的營收將達到37億美元。然而，有專業機構預測OpenAI的全年總收入將超過50億美元，比2023年的16億美元大幅增長約225%。收入主要來自ChatGPT的訂閱服務和API業務。其中，ChatGPT的訂閱收入預計為27億美元，占比超過70%；API收入預計為10億美元，約占27%。

盡管營收大幅增長，但OpenAI仍未擺脫虧損泥淖，預計在2024年將虧損50億美元。這一虧損主要與運營服務的成本、員工工資、辦公室租金以及高昂的研發成本有關。

2019年，OpenAI宣布轉型為“有限盈利”組織，并計劃進一步轉型為完全營利性公司。這也導致OpenAI早期投資人埃隆·馬斯克離開OpenAI，并另立山頭成立了x.AI，后續馬斯克又對于OpenAI提出了指控，強調這一轉變違背了OpenAI最初的非營利公益使命，可能對行業競爭產生不公平影響。

然而，對于山姆·奧特曼這樣的創始團隊也好，對于OpenAI的投資人也罷，都深刻地明白，資本的“輸血”只是暫時的。如果堅持“非營利”道路，等到“彈盡糧絕”之時，等待OpenAI的，只會是被巨頭吞并的結局。

這也是奧特曼無視馬斯克出走，也要將OpenAI轉型為營利公司的原因之一。

03

聚焦應用層，最后的自救

回顧OpenAI的直播，可以發現，OpenAI推出的產品，一部分集中在推理能力的提升與成本的下降，而另一部分則集中在應用層面，通過自身的產品實例，吸引更多的個人與企業付費用戶。

去年年底，奧特曼宣布GPT Store時，OpenAI發力AI應用的計劃便已初見端倪。彼時OpenAI希望通過商店的方式，為開發者提供一個上架基于OpenAI相關技術搭建產品的平臺，并讓用戶更容易地獲取這些AI應用。

GPT Store于2024年1月11日正式上線，很快OpenA便聲稱用戶已創建超300萬個定制ChatGPT。然而，這一計劃從推出到現在，并不順利。

首先，GPT Store并沒有足夠吸引力讓開發者入駐，不少開發者抱怨流量有限、體驗不佳，且支持不足，有人質疑OpenAI已放棄GPT Store。

其次，平臺垃圾內容泛濫，盡管有雙重審核，仍存違規GPT，如模仿迪士尼、漫威風格，甚至助長學術造假，引發版權爭議。

再者，GPT Store推廣難，因設20美元付費墻限制用戶訪問，影響用戶增長及開發者吸引力。此外，OpenAI分心于多項目，如搜索引擎、AI agents等，導致難以專注GPT Store運作。

這一系列“災難”運營之下，再疊加彼時大模型技術能力，不足以滿足開發AI應用的需求，導致GPT Store并沒能掀起大的波瀾。

但AI應用的道路，在產業繼續新的引擎來驅動價值增長的背景之下，依然成為了行業共識。

在AI應用方面，除了海外除了OpenAI，還包括谷歌、Meta，國內諸如阿里巴巴、百度、360、智譜等走在前沿的企業，也紛紛開始重視智能體技術的應用，并將其落地到實際場景中產生價值。

智譜CEO張鵬曾表示：在大模型技術之前，沒有任何一種方法能夠智能化的代替人，跟機器進行交互。時至今日，這些Chatbot正逐步進化為具備“手、腦、眼”全面能力的自主Agent，為人類帶來前所未有的智能體驗。

如今，OpenAI在產品中更加強化工具屬性，也讓其對于B端打造AI應用方面有了更多的可塑性，乃至C端市場有了前所未有的掌控力。

尤其在C端市場，OpenAI擁有所有友商望塵莫及的優秀市場。OpenAI首席財務官Sarah Friar最新對媒體透露，公司約75%的收入來自消費者訂閱。OpenAI成功將5%至6%的免費用戶轉化為了付費會員。目前，ChatGPT每周活躍用戶數量已達2.5億。據此估算，OpenAI付費訂閱用戶數量應該在1000萬左右。此前還有消息稱，OpenAI商用訂閱用戶數，已突破100萬。

與其他AI大模型廠商主要依賴搭售配套服務（如云服務）來實現盈利的模式不同，OpenAI選擇了一條更為直接且富有潛力的道路——通過用戶訂閱的方式獲取大量收入。這種盈利模式不僅穩固了其與用戶的直接聯系，還確保了收入的持續性和穩定性。

以谷歌和微軟為例，這兩大巨頭在國內外的AI市場中占據重要地位，它們通過提供與AI緊密結合的云服務，為用戶帶來更加全面和高效的能力，從而推動了業績的顯著增長。而在國內，百度、阿里巴巴和字節跳動等科技巨頭也所見略同，利用各自在AI和云服務領域的優勢，為用戶提供一站式的解決方案，進而實現商業價值的最大化。

此外，還有例如英偉達這樣的企業，通過推動大模型訓練與推理方面的升級，創造出全行業對于整個算力的巨大需求，同時背靠CUDA成熟的開發生態，無疑使其成為大模型時代最大的得益者之一。財報顯示，英偉達營收、利潤增長。

而反觀國內，華為、壁仞科技和摩爾線程等企業正在以不同的方式填補這一空白。其中華為昇騰系列，技術能力較為全面與供應鏈能力最為領先，生態建設也正在初步成型。壁仞科技依靠強算力定位AI，靈活但通用性存疑；摩爾線程則剛剛開始從游戲到AI的跨越嘗試。除此之外，當前國內還有很多家寒武紀，燧原、沐曦、景嘉微等企業，但在體量、技術、產業鏈成熟度上還與前者有差距。

大模型之家曾指出考慮到to B產業方面，只有華為具備穩定供貨能力和強大的綜合實力，未來在中國市場可能成為最大受益者。但在大模型發展的道路上，我們也要正視差距，才可能實現追趕與超越。

此外，OpenAI近期推出的o1 Pro及其迭代版本o3，在推理能力上實現了質的飛躍，尤其強調了“慢推理”策略的核心價值。相較于以往單純追求知識廣度的擴展，OpenAI此番更加注重通過構建精細且連貫的思維鏈來確保答案的精準無誤。這一轉變，不僅彰顯了OpenAI在抑制大模型常見幻覺問題上的堅定決心，也預示著其向更加實用化方向的邁進。眾所周知，幻覺問題一直是制約大模型廣泛應用的關鍵因素，而OpenAI的這一系列升級，無疑為克服這一障礙提供了有力支持，為AI技術的產業落地鋪就了一條更為堅實的道路。

作為人工智能產業發展的風向標企業，OpenAI的發展狀況在一定程度上影響著全球AI產業發展的格局，而從其連續12天的直播中也能夠看出，隨著基礎模型能力的發展正在趨近于臨界點，隨著技術的基本成熟，AI企業開始尋求向應用側需求發展，一方面通過產業價值增強自身造血的能力，減輕對于投資的依賴；另一方面則落地于產業，以實戰代練，實現產業、技術、數據多方面齊頭發展。

AGI雖遠，行則將至。