在經歷了無數次“跳票 ”后，市場翹首以盼的GPT-5終于登場 ，但迎接它的并非預想中的熱烈掌聲。

　　《每日經濟新聞》記者（以下簡稱“每經記者
”）第一時間進行實測后發現
，被寄予厚望的GPT-5，其輸出的文章“AI味”似乎比以往更重了 。與此同時 ，全球用戶與行業專家的反饋也頗為尖銳：GPT-5的寫作能力被指出現“倒退 ”
，編寫的代碼被諷刺為“美而無用
”，甚至在被譽為通用人工智能（AGI）終極測試的Arc Prize中 ，慘遭競爭對手馬斯克旗下Grok 4的“碾壓”
。

　　然而
，在這場略顯平淡甚至令人失望的技術發布背后，一個更清晰的戰略轉向正在浮現：OpenAI似乎不再癡迷于單純的技術迭代本身 ，而是將目光更多地投向了公司的生存與商業擴張。

　　在技術邊際收益銳減 、運營成本高企
、核心人才流失等多重隱憂的夾縫之中，OpenAI為GPT-5制定了向普通用戶免費開放和遠低于競爭對手的API定價策略 。這表明
，GPT-5的角色，已不再是那個驚艷世人的“技術奇跡 ” ，而是OpenAI沖擊5000億美元估值、全力爭奪B端（企業）與G端（政府）市場的關鍵商業籌碼
。

　　“博士級專家
”的尷尬——“AI味”的文章與“美而無用 ”的代碼

　　在8月7日的發布會上
，OpenAI的CEO山姆·阿爾特曼曾用三個生動的身份，類比了公司三代旗艦模型的演進：GPT-3像是偶有靈光閃現但常伴挫敗感的高中生；GPT-4則如同具備了真實智慧與實用價值的大學生；而最新的GPT-5 ，則被譽為可以按需召喚的“博士級專家”
，能夠隨時助力用戶達成各種復雜目標。

　　OpenAI聲稱，GPT-5在超高難度的科學問題上刷新了世界紀錄 ，并在與人類專家的對比測試中
，有近70%的場景表現更優 。此外，GPT-5還與現有的o系列模型進行了無縫整合 ，能夠根據任務的復雜性
，自動選擇最佳的推理路徑
。官方數據顯示，GPT-5在代碼生成和寫作領域的準確率均高于GPT-4系列 ，部分內部測試中的錯誤率甚至下降了約80%。

　　為了減少備受詬病的“幻覺
”問題，GPT-5還引入了更嚴格的事實核查與內容過濾機制 。具體來看
，在聯網搜索時，GPT-5的事實錯誤概率比GPT-4o低約45%；獨立思考時 ，出錯概率比o3模型低約80%；在開放式事實性基準測試中
，產生“幻覺”的數量更是比o3模型少了約六分之五。

　　OpenAI在發布會上特別強調了GPT-5在代碼生成和寫作方面的能力
。然而，用戶的實際使用體驗 ，似乎并未完全印證官方的說法。

　　首先
，在寫作能力上，盡管OpenAI聲稱GPT-5的文筆更具“人味兒 ” ，但有用戶在體驗后直言
，其寫作能力甚至“退化到和GPT-3.5差不多
” 。每經記者也要求GPT-5就本場發布會撰寫一篇新聞報道，最直觀的感受是：其輸出的文章邏輯清晰 ，但遣詞造句的模式化痕跡明顯
，“AI味”比以前更重了
。

　　其次，在編程方面 ，GPT-5的優勢也并不突出。在改進版的編程能力評估基準SWE-bench Verified測試中，GPT-5并未與競爭對手Anthropic公司的Claude 4.1 Opus拉開顯著差距 。盡管OpenAI在發布會上展示了令人驚艷的編程演示
，但在實際應用中的效果卻備受質疑
。

　　Meta公司的一位工程師體驗GPT-5后在社交媒體上感嘆道：“GPT-5僅用一次調用就重構了我的整個代碼庫：25個工具調用，3000多行新代碼 ，12個全新的文件。 ”但他隨即話鋒一轉：“然而
，這些代碼都無效（無法正常工作），雖然確實寫得很漂亮 。
”

　　另一位研究人員在經過一系列項目代碼測試后 ，甚至給出了一個顛覆性的結論
，他認為目前主流大模型的代碼編寫能力排名應該是：Claude Opus 4.1 > Gemini-2.5-Pro > GPT-5-Thinking
。

　　從第三方的基準測試數據來看，GPT-5相較于競爭對手的旗艦模型 ，其領先優勢也微乎其微。根據Artificial Analysis的綜合排名
，GPT-5目前雖然位列第一，但其綜合得分僅比自家的老模型o3高出兩分 ，比Grok 4僅高出一分 。而在被譽為AGI終極測試的Arc Prize競賽中
，GPT-5更是被Grok 4大幅超越
。

　　“GPT-5不太可能‘超越一切預期’，因為大模型的邊際收益正在迅速遞減。”AI營銷與銷售專家 、太和智庫研究員唐興通在接受每經記者采訪時分析指出 ，“我們今天所看到的所謂‘進步’，更多是來自于工程層面的調優和多模態能力的融合
，而非純粹的智能層面上的突破 。 ”

　　他認為，AI的發展正面臨兩大物理限制：“我們必須清醒地認識到 ，‘數據墻’是客觀存在的
，高質量的公共訓練數據正在被快速耗盡。同時，算力成本的指數級增長 ，也讓過去那種‘大力出奇跡’的暴力美學難以為繼
。
”

　　當技術光環褪色——OpenAI被迫打響“價格戰”

　　在GPT-5的技術表現未能完全征服市場的同時
，OpenAI為其制定的商業策略，卻顯露出了前所未有的“殺氣 ”。

　　目前 ，無論是Plus
、Pro、團隊版還是免費用戶
，均已陸續接入GPT-5 。對于廣大的開發者和企業API用戶，GPT-5的定價策略極具競爭力：其標準版API的定價為每百萬token輸入1.25美元 ，輸出10美元
，這不僅低于上一代的GPT-4o，更遠低于其主要競爭對手Claude Opus 4.1和Gemini 2.5 Pro
。而其輕量級的GPT-5-mini版和GPT-5-nano版的價格則更為低廉。

　　OpenAI的這套定價策略顯然直指廣闊的B端市場：通過極具吸引力的超低API價格 ，將那些正在自研模型或使用競爭對手服務的企業客戶，直接“挖
”到自己的生態中來 。在GPT-5發布會的后半場
，OpenAI也一反常態，將重點放在了分享企業應用案例上 ，詳細展示了其模型如何幫助企業構建各種應用
，并專門推出了服務于企業的GPT-5-chat模型
。

　　“OpenAI面臨著巨大的降價壓力，主動降價是深思熟慮后的市場分層策略 ，旨在應對日益激烈的開源模型競爭。”唐興通向每經記者指出
，“在技術上越來越難以‘一步登天’的背景下，商業上的‘遍地開花’才是當務之急 。AI的下半場 ，勝利將不再屬于那個模型參數最高的玩家
，而是將屬于那個能率先為頂尖技術找到‘殺手級應用’的玩家
。 ”

　　GPT-5的目標，已不再是通過炫技來獲得市場的掌聲 ，而是要精準地瞄準企業客戶口袋里的真金白銀。GPT-5并非一個顛覆性的代際跨越模型
，而是OpenAI準備投入到殘酷商業肉搏戰中的關鍵籌碼 。

　　IT研究公司Gartner的分析師阿倫·錢德拉塞卡蘭也認為，GPT-5仍然只是一種“漸進式優化” ，而非顛覆性的 、跨越式的提升
。唐興通則表示，GPT-5的“漸進式改進
”
，短期內可能會刺破資本市場的幻想泡沫，估值會承壓 ，但對于其中長期的商業化進程
，甚至可能是件好事。“關鍵已經不在于技術本身有多么性感，而在于如何將已經足夠強大的技術 ，轉化為能夠解決現實世界問題的可靠產品 。”

　　“OpenAI需要加速從一個偉大的實驗室
，進化為一個強大的商業帝國。 ”唐興通總結道
。

　　C端增長見頂？——OpenAI的5000億美元估值野望

　　GPT-5的發布，或許還與OpenAI近期的資本運作密切相關。

　　據媒體8月7日報道 ，OpenAI正在與現有投資者展開初步談判
，商討一次員工持有的股權出售事宜 。如果這筆交易能夠達成，OpenAI的估值預計將從目前的3000億美元 ，一舉躍升至5000億美元
，這將超過埃隆·馬斯克旗下SpaceX的3500億美元，使其成為全球最具價值的未上市AI公司
。

　　唐興通向每經記者指出 ，5000億美元的估值，反映的并非OpenAI當前的市場價值
，而是資本市場對其在AGI時代的一種“期權定價
”。“支撐這個估值的核心邏輯是：誰掌握了通向AGI的最短路徑，誰就擁有了重新定義整個世界的權力 。”

　　然而 ，現實的財務壓力依然嚴峻
。有媒體預計OpenAI今年的收入將達到120億美元
，但其居高不下的運營成本依舊是困擾其發展的一大難題。有分析指出，OpenAI每創造1美元的收入 ，可能將伴隨著2.25美元的成本 。據此粗略估計
，該公司今年的運營支出預計將超過280億美元，這些支出主要與其使用的微軟云計算服務
、正在建設的“星際之門 ”數據中心項目 ，以及與算力提供商CoreWeave簽訂的129億美元五年期協議有關
。除了財務壓力
，OpenAI還面臨著核心人才流失的挑戰，近期多名AI關鍵研究員的離職 ，可能在一定程度上削弱其技術領先優勢
，并增加其人力成本。

　　“在AI這條賽道上，現金流為負并不是問題 ，失去技術領先地位才是真正的災難 。
”唐興通認為，“當前的巨額投入
，都是在為未來的潛在壟斷地位買單
。”不過，他也指出 ，持續的融資可以暫時解決資金問題
，但無法從根本上解決其盈利模式的難題。

　　目前，OpenAI的收入增長主要依賴于ChatGPT的訂閱業務 ，該業務貢獻了公司總收入的約70% 。最新數據顯示
，ChatGPT每周約有7億活躍用戶。但在唐興通看來，7億用戶既是OpenAI的“榮耀勛章 ” ，在某種程度上也代表著其“增長的邊界
”
。

　　“ChatGPT的C端增長確實已接近飽和
，但OpenAI真正的野心，在于廣闊的B端（企業）和G端（政府）市場。”他分析道 。OpenAI近期時隔六年再次開源部分模型 ，正是為了吸引那些對數據主權高度敏感的政企客戶
，這標志著其戰略重心正在從“消費互聯網 ”轉向“產業互聯網
”
。

　　OpenAI的團隊深知，其以API驅動的商業模式 ，在中低端市場遲早會被更便宜、更靈活的開源模型所侵蝕。與其被動地等待被其他人顛覆，不如主動求變 。因此
，OpenAI正在從單純的“賣算力”，轉向更為復雜的“賣生態 ” ，試圖構建一個立體化的商業架構：開源模型是其吸引廣大開發者的流量入口
，高端API是其主要的利潤中心，而企業級服務則是其未來最重要的增長引擎
。

　　為了快速切入政府市場 ，OpenAI在8月6日宣布
，未來一年將以象征性的1美元價格，向美國聯邦政府機構提供其ChatGPT Enterprise產品 ，讓政府雇員可以“幾乎免費”地使用其最強大的AI服務。這種典型的“供應商鎖定（Vendor Lock-in）
”策略
，旨在以極低的成本快速滲透政府和大型機構市場，為未來的長期合作和高價值服務奠定堅實的基礎 。

　　“OpenAI正站在成為下一個微軟的十字路口 ，”唐興通總結道
，“其成敗的關鍵，在于它能否在持續的技術突破 、創新的商業模式以及嚴格的風險管控這三者之間 ，找到那個最佳的平衡點
。 ”

（文章來源：每日經濟新聞）