OpenAI开发者大会：AI进入“执行时代”，中国AI如何应对？

10月6日，OpenAI首席执行官山姆·奥特曼在全球开发者大会上展示了一系列令人瞩目的技术，标志着生成式AI从简单的问答式AI向能够理解复杂指令、执行具体任务，甚至控制现实世界设备的“行动系统”转变。这意味着AI已正式迈入“执行时代”。

## OpenAI的战略转变：从模型提供商到生态掌控者

### OpenAI的量变与质变：数据与战略

问题：OpenAI开发者大会展示了哪些令人震撼的数据？

回答：

• ChatGPT周活跃用户突破8亿。
• 开发者数量翻倍至400万。
• API每分钟处理近60亿个词元（token）。

  这些数据表明，OpenAI正在从一个顶尖的模型提供商向掌控生态的“平台公司”进行战略转变。

  OpenAI的“王炸”组合：生态锁城

  问题：OpenAI如何构建“生态锁城”？

  回答：OpenAI通过以下方式构建了一个完整的“生态锁城”：

1. ChatGPT内置应用（Apps in ChatGPT）：作为流量入口，类似于微信小程序，将8亿用户流量转化为全新的、基于对话的操作系统生态。
2. AgentKit：构建开发护城河，让构建AI智能体（Agent）变得像搭乐高一样简单。
3. 多模态API全家桶：通过GPT-5 Pro API提供高性能模型，同时通过GPT-Realtime-Mini和GPT-Image-1-Mini降低成本，形成“价格屠夫”与“性能怪兽”的双重夹击。

4. Codex正式版：不再仅仅是一个编程助手，而是成为OpenAI内部的“默认工程师”，通过语音指令控制设备和生成代码，重塑编程方式。

   OpenAI四大发布的详细解读

   ChatGPT内置应用：AI时代的“微信小程序”

   问题：ChatGPT内置应用如何重塑用户体验？

   回答：通过Apps SDK，开发者可以在ChatGPT内构建真正的交互式应用，用户无需下载多个App，只需通过对话即可完成各种任务，如规划旅行、生成海报、查询房源等。

   案例：

• Canva：在ChatGPT内生成商业海报。
• Zillow：在ChatGPT内查询匹兹堡的房源并交互式查看地图。

• 视频应用：在观看课程时，用户可以随时提问，ChatGPT能根据视频的当前内容进行解释。

  AgentKit：让造AI像搭乐高一样简单

  问题：AgentKit如何简化AI智能体的构建过程？

  回答：通过AgentKit可视化构建器，开发者可以通过拖拽操作直观地设计复杂的工作流，快速构建和部署AI智能体。

  案例：工程师Christina在8分钟内通过AgentKit构建并部署了一个名为“Ask Froggie”的开发者大会信息咨询智能体。

  潜在问题：AgentKit定位模糊，缺乏清晰的用户画像和强大的IM（即时通讯）生态支持，可能难以在企业环境中推广。

  多模态API全家桶：价格屠夫与性能怪兽

  问题：OpenAI如何通过多模态API实现“价格屠夫”与“性能怪兽”的双重角色？

  回答：

• GPT-5 Pro API：针对金融、法律、医疗等专业场景进行了优化，提供高准确性和深度推理能力。

• Sora 2 API：不仅生成视频，还能同步生成丰富的环境音效，并提供更高的可控性。
• GPT-Realtime-Mini：将语音API成本降低了70%。

• GPT-Image-1-Mini：将图像生成成本直降80%。

  这种“高性能+低成本”的组合拳对依赖API创业的公司构成了直接威胁。

  Codex正式版：编程助手背后的“生态野心”

  问题：Codex如何改变软件开发模式？

  回答：Codex不再仅仅是一个编程助手，而是通过语音指令控制设备、连接硬件和生成代码，将软件开发从“编写代码”转变为“表达意图”。

  案例：工程师通过语音指令让Codex控制摄像机、连接Xbox手柄、调节舞台灯光，甚至实时生成片尾字幕。

  OpenAI的生态战略：从“模型垄断”到“标准垄断”

  问题：OpenAI的终极目标是什么？

  回答：OpenAI的终极目标是从技术层面的“模型垄断”升级为生态层面的“标准垄断”。通过Apps SDK控制流量分发，通过AgentKit定义开发标准，通过Codex重塑编程方式，通过多模态API设置价格壁垒，使开发者习惯这套体系，从而提高迁移成本。

  国内AI公司面临的挑战与机遇

  哪些AI公司会更难？

  问题：OpenAI的生态战略对哪些AI公司构成威胁？

  回答：

• 中间层的工具型公司：尤其是AI写作工具，面临生死存亡的抉择。

• 垂直领域的AI初创公司：当OpenAI提供更具竞争力的价格和多模态服务时，技术壁垒正在瓦解。

  国内AI公司的应对策略

  问题：国内AI公司如何应对OpenAI的挑战？

  回答：

• 坚守与反击：

  • 利用中文理解的“语义鸿沟”构建护城河。
  • 在金融、政务、医疗等垂直行业构建“深水区壁垒”。
  • 通过开源生态实现“农村包围城市”。
• 产品差异化生存：
  • 通过极致性价比的“Mini反击”赢得市场。
  • 坚持“需求驱动”的务实哲学，关注企业实际需求，如表格应用。
  • 提供私有化部署的“安全牌”，满足对数据安全敏感领域的需求。
• 生态层面的合纵连横：
  • 通过字节Coze流量+场景的终极试验，复制微信小程序的成功路径。
  • 通过阿里通义深入产业带，提升产业运营效率。
  • 通过华为昇腾构建算力自主的底层突围。

  国产AI的三种活法

  “抱大腿”策略：融入生态，做深度定制

  策略：既然无法战胜OpenAI，就成为其生态中最有价值的部分，专注于中文复杂场景和中国用户习惯的理解。

  案例：开发专注于中文新媒体文案生成的ChatGPT应用，利用GPT-5在理解中文网络热梗上的差距。

  “钻地道”策略：垂直领域，做透做深

  策略：选择OpenAI看不上、啃不动的硬骨头领域，如金融、医疗、政务等，构建行业Know-How的数据化能力。

  案例：在国内某三甲医院试点基于国产大模型的诊疗辅助系统，深度灌输脱敏的电子病历、医学教材和临床指南。

  “换赛道”策略：边缘创新，弯道超车

  策略：在具身智能、AI生物融合、脑机接口等前沿领域寻找突破，利用开源力量，从制造业、供应链和产业互联网等“边缘”产业需求出发，反向定义AI的架构和能力。

  案例：基于开源的DeepSeek模型，用独特的生物数据进行微调，做出在特定蛋白结构预测上超越通用模型的专家AI。

  未来趋势与建议

  关键判断

1. 国内将出现首批“AI应用工厂”。
2. 人才战争进入白热化。
3. 并购潮来临，大厂开始“收编”幸存者。
   

   实用建议

• 开发者：学习Agent开发，掌握AI工作流设计的核心方法论。
• 创业者：专注于细分市场，避开OpenAI重点投入的通用应用领域。
• 投资者：考察生态位选择的智慧和数据壁垒的厚度。
  

  总结

  OpenAI的战略转变标志着AI进入“执行时代”，国内AI公司面临着前所未有的挑战，但也蕴藏着巨大的机遇。通过坚守技术防线、产品差异化生存和生态层面的合纵连横，国产AI有望在垂直领域找到自己的活法，并在边缘创新中实现弯道超车。

我认为：

OpenAI的战略转型无疑给国内AI产业带来了巨大的冲击，但同时也激发了我们更深层次的思考。面对技术巨头的生态垄断，我们不能仅仅停留在追赶的层面，更要立足于本土优势，发掘独特的应用场景，构建差异化的竞争壁垒。正如鲁迅先生所说：“我们自古以来，就有埋头苦干的人，有拼命硬干的人，有为民请命的人，有舍身求法的人……他们是中国的脊梁。” 在这场AI的生态位争夺战中，我们需要更多埋头苦干、拼命硬干的中国AI人，用实践和创新，走出一条具有中国特色的AI发展道路。

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感悟：

OpenAI的这次开发者大会，让我深刻感受到AI技术发展的迅猛和生态竞争的激烈。国内AI企业不能仅仅满足于追赶技术，更要深入了解本土市场需求，发挥自身优势，在细分领域找到突破口。同时，要注重人才培养和生态建设，形成良性循环，才能在未来的竞争中立于不败之地。