本期要点：战略上的反面教材

你好，我是王煜全，这里是王煜全要闻评论。

8月8日凌晨，OpenAI终于发布了万众期待的GPT-5。

山姆奥特曼与OpenAI团队指出，GPT-5是当前最出色的通用型人工智能系统，其性能表现最为突出。

GPT-5在逻辑推理、编程、医学、法律等多项测试中成绩优异，尤其是代码生成能力比前代产品进步显著。此外，GPT-5变得更加坦诚，不再像以往那样明明胡说却装作正经。

GPT-5能够自动在不同的子模型之间转换，不需要使用者进行手动操作。然而，这个功能也是引起使用者最多批评的调整。

GPT-5在token消耗上更为节省，能够显著缩短回应时长，并减少使用费用，不仅如此，它在处理多种类型输入与输出方面的性能也得到了增强。

关于发布会的具体事项，确实有不少细节，不过今天我就不充当信息的传递者，一条条地列出来了。

从我的角度出发，比起具体的数据表现，我们如何看待GPT-5，才算是真正把握了人工智能行业的发展方向。显而易见，它并非像GPT3.5那样实现了根本性的突破，而仅仅是一次逐步的优化过程。

当技术发展放缓，接下来的AI角逐重点不再是模型的通用性，而是特定领域的深度开发和相关应用环境。在这方面，OpenAI却处于劣势。这反映了OpenAI面临的战略难题，也能作为分析科技企业如何建立竞争壁垒的案例。

两条路，怎么选？

GPT-5的成果，再次凸显了AI大模型行业竞争激烈的态势，众多机构争相发展。

虽然奥特曼在发布前下了不少功夫进行准备，导致很多人都在推测GPT-5是否就是AGI（通用人工智能），不过实际上，GPT-5或许会让多数人感觉变化不大。

我们同样迅速地评估了GPT-5，其回应变得更为顺畅，虚假情况也变得较少。

GPT-5在处理多种类型信息时，能够自主找出重要画面片段，并且分析这些片段中的物体和所处环境，已经拥有了一定的图像解析本领。当输入声音文件后，它居然还能根据音调高低判断出说话者的性别。

要是盼望它能像GPT 3.5那样造成巨大冲击，你极有可能感到失望。举例来说，依据同事Tina的评估，GPT-5在编程领域的表现，依然逊于Anthropic的Claude和谷歌的Gemini。

所以，我要强调的是，倘若OpenAI的技术与别的企业没有显著差别，那么决定胜负的要素就是人工智能大型模型所依托的应用场景和经营策略，而这一方面却是OpenAI的短板。

自从GPT开始流行，OpenAI虽然凭借领先地位，并且拥有数量最多的活跃用户，但它的收益主要还是依靠普通用户的订阅收入。

Anthropic作为OpenAI的主要竞争者，情况截然不同，其订阅服务产生的收益只占总收入五分之一，而高达将近四分之三的收益，则来源于对API的调用。

OpenAI虽然技术实力突出，但并不注重开放合作，反而热衷于亲自开发应用产品。他们不仅推出了GPT Agent，意图与Manus展开竞争，而且此前还推出了编程助手Codex、搜索工具SearchGPT等多项产品，期望通过这些功能强大的工具吸引用户进行订阅。

Anthropic好比一个发电站，借助谷歌云、AWS等云服务提供商的协作，将Claude模型的性能，经由合作平台的“网络系统”，提供给成千上万的企业用户以及编程人员。目前，众多知名的编程辅助工具（例如GitHub Copilot、Cursor这类人工智能编程系统）和不少人工智能软件（比如之前广受欢迎的Manus），均使用Claude模型。

换句话说，Anthropic并没有亲自开发具体的应用程序，而是转变角色，为整个应用生态系统提供核心的支撑与驱动力。

OpenAI和Anthropic，前者着力将产品推向大众市场，后者则专注于向企业客户批量输出技术，二者分别象征着人工智能发展进程中的两种商业模式。

Anthropic的CEO，Dario Amodei

然而，我必须指出，随着人工智能产品化趋势日益明确，OpenAI的发展策略必定存在缺陷。

GPT目前已有七亿到八亿的活跃用户，不过从长远角度考虑，其用户规模和订阅收入都将面临显著的限制。

Anthropic直接向企业收取API调用的费用，以此作为收入来源。只要Anthropic所服务的企业规模持续扩大，他们的收入便会随之增长。

听说，Anthropic年收入在一年之内，从低于一亿元跃升至四亿美元，或许到2025年底会达到一百亿美元上下。

聚焦！

因此，我主张，要防止出现“过早出发却未能及时抵达”的窘境，OpenAI显然必须在构建应用环境方面加大努力了。

近些时候，无论是撰写学术论文、编写程序代码，还是进行绘画创作、制作影像资料，OpenAI都展现出惊人的能力。

这种做法同时担当裁判和选手的角色十分危险，不仅耗费了精力，导致他们在许多方面表现平平，还使得本该成为关键生态屏障的GPT Store被忽视，也让潜在的生态合作者不敢靠近。

而且，OpenAI不可能全才，他们在制造AI大模型方面确是高手，但优质的应用需要用户的实际参与和精心的完善，这些通常是创业者更擅长的领域。

所以，我之前多次强调过，OpenAI需要借助其庞大的用户群，构建一个类似苹果App Store的开放应用平台，并且借助API授权，帮助成千上万的垂直应用在这个平台上发展壮大。

一旦有几个热门应用成功，OpenAI主导的生态便会吸引众多开发者和用户，形成加速循环，同时API使用带来的收益也将急剧提升。

但是，这就需要OpenAI必须完成两项任务：首先，要集中精力，也就是识别出1到2个能够通过技术改进来支持的高价值AI原生应用领域；其次，要为开发者提供其他竞争者难以企及的AI功能。

一个特别突出的高价值范畴，即人工智能编程，已被Anthropic所占据，目前美国人工智能编程工具的使用率已经超过90%，OpenAI想要扭转局面的可能性或许非常有限。

不过具备重要意义的领域依然相当丰富，OpenAI也完全有实力进行引领。我认为其中一个值得重视的领域，就是多种形式实时互动，尤其是适用于AI手机和AI眼镜等便携设备的、以影像为基础的即时互动。

明白，这个情境蕴含着广阔的商业前景，由于掌上终端的渗透程度和运用频次远超个人计算机，并且处理图形或动态影像所需的计算资源，比分析文字信息要多出好几个数量级。

现阶段制约AI眼镜使用感受的显著因素，在于视频数据传送与云端处理产生的滞后现象。

若跨模态系统可在便携装置上执行视频的初步加工，诸如要素的获取与紧缩，则有望显著降低响应时间，使用者与系统的交流将从单纯的影像采集转变为实时对话。当感受获得根本性改善，智能眼镜等装备也必将实现广泛部署。

当前该行业尚未产生独占鳌头的参与者，并且对技能、资料、计算能力等方面的标准都十分严苛，门槛很高。倘若OpenAI能集中力量在混合型模型的研制和改进上，让自身转变为移动设备人工智能软件不可或缺的组件和核心支撑，那么它的前景将极为广阔，盈利能力也肯定会远超当前状况。

最终归纳起来，我认为，人工智能行业正经历转变，从以技术领先为核心的第一阶段，逐步过渡到以实际用途和公司整体环境为焦点的第二阶段。

GPT-5的发展趋势显而易见，不过它恐怕难以成为OpenAI增强领先地位的核心要素。OpenAI想要维持领先，需要在战略层面进行转变，将关注点从单纯的技术和产品创新，转移到基础建设和应用生态的完善上，同时也要在战术上调整，从分散资源、全面竞争，改为集中力量、重点突破。

唯有依托自身的智能技术建立起富有生机的软件环境，OpenAI方能持续稳固核心位置，并形成真正稳固的市场壁垒。

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王煜全要闻评论，我们明天见。

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