OpenAI 十二天直播没等来GPT-5，却被零一万物的李开复揭了老底_风闻

十二天直播结束，GPT-5果然还是没有来……

当地时间12月4日，OpenAI首席执行官山姆·奥特曼在社交媒体透露，接下来的12个工作日中，每天都将进行一场直播。在总共12场直播中，公司将展示一些新产品或者样品。时间一晃而逝，我们来汇总一下，OpenAI这12天里，都发布了哪些东西：

DAY1：增强推理模型o1正式版，以及每月200美元的ChatGPT Pro订阅服务；DAY2：强化微调（Reinforcement Fine-Tuning），实现定制化推理模型；DAY3：文生视频模型Sora 正式版；DAY4：编辑协作工具ChatGPT Canvas，深度融合写作与编程场景；DAY5：ChatGPT集成Apple Intelligence，集成 Siri、写作工具升级、视觉智能能力；DAY6：视频输入和实时屏幕共享功能，高级语音模式支持音频输入输出；DAY7：Projects in ChatGPT，用于项目管理与写作、文件与数据管理、个性化定制等场景；DAY8：ChatGPT搜索全量上线，支持语音功能；DAY9：发布o1模型API并升级实时API‌；DAY10：推出可电话直呼的ChatGPT功能；DAY11：ChatGPT桌面程序推出“应用协作”功能；DAY12：新一代推理模型o3及精简版o3-mini压轴发布，更加专注于高性能推理任务，OpenAI表示o3可以接近实现AGI。

回顾12天的直播内容，虽然在中场迎来了视频生成大模型Sora和新一代推理模型o3系列的“炸场”，但差强人意的表现并没能值回他它跳票10个月的期待，反而是备受期待的GPT-5并没能在本次连续的直播中亮相，这也让行业对于OpenAI乃至基础大模型的发展产生了一丝担忧。

Scaling Law失效，GPT-5难“力大砖飞”

关于GPT-5的“跳票”，其实从种种迹象中都可以发现，自2023年3月14日GPT-4发布以来，不少业内人士都期待OpenAI能在次年推出它的迭代版本GPT-5。然而21个月的时间，虽然GPT-4更新了多个衍生版本，但作为大迭代的GPT-5却迟迟没有露面。

在刚刚落幕的Meet 2025智能未来大会上，零一智能创始人李开复透露了OpenAI的一些发展近况，并强调“他们（OpenAI）的GPT5训练不是很顺利”，主要原因在于GPT-5训练的过程中，碰到了一些10万张卡带来的不稳定的问题，常常会出现不得不回到上一个check point的情况。

曾被大模型行业奉为圭臬的“Scaling Law”，似乎正在走向他的终局。

日前， OpenAI 前首席科学家 Ilya Sutskever 在NeurIPS上发表公开演讲时指出，当前 AI 模型预训练方式将不可避免地走向终结。他还将 AI 训练数据比作“化石燃料”，认为互联网上的人类生成内容是有限的，业界已经达到了数据峰值，下一代 AI 系统将突破当前局限，具备真正的主动性和类人推理能力。

此言一出，迅速引起了业内的恐慌，首当其冲的便是对于堆算力、对规模的硬件与云服务企业，如果Scaling Law当真失效，意味着行业对于算力需求的增长将陷入停滞。

面对质疑，OpenAI也不得已紧急“灭火”，OpenAI大神，o1核心成员Noam Brown表示，o1代表的是一种全新的，以推理计算为代表的Scaling。换言之，Scaling Law并没有失效，只是换了一种形式的“Scaling”。但无论如何，由于当前Scaling Law的方法受到限制，OpenAI不得不通过寻求其他方式来训练GPT-5。

正所谓，成也Scaling Law，败也Scaling Law。

转向营利，OpenAI没得选

而OpenAI对于Scaling Law的“孤注一掷”，也让它在营收方面承载了巨大的压力。

李开复透露：在Scaling Law逐渐失势的前提之下，OpenAI的商业模式依然是通过大量的去融资，然后买大量的算力，然后靠算力来继续“大力出奇迹”。

然而，OpenAI遇到的瓶颈，不仅仅是GPT-5的训练，在融资方面，OpenAI碰到了一些瓶颈。OpenAI在2024年完成了多轮融资，其中包括一轮66亿美元的融资，使得公司整体估值达到了1570亿美元。这一估值使OpenAI成为全球第三大独角兽公司，仅次于字节跳动和SpaceX。

但即使如此，李开复透露：对于OpenAI而言，上一次的融资60多亿是“不到预期”的，所以现在又不得不紧锣密鼓开启新一轮的融资。

数据显示，OpenAI预计2024年的营收将达到37亿美元。然而，有专业机构预测OpenAI的全年总收入将超过50亿美元，比2023年的16亿美元大幅增长约225%。收入主要来自ChatGPT的订阅服务和API业务。其中，ChatGPT的订阅收入预计为27亿美元，占比超过70%；API收入预计为10亿美元，约占27%。

尽管营收大幅增长，但OpenAI仍未摆脱亏损泥淖，预计在2024年将亏损50亿美元。这一亏损主要与运营服务的成本、员工工资、办公室租金以及高昂的研发成本有关。

2019年，OpenAI宣布转型为“有限盈利”组织，并计划进一步转型为完全营利性公司。这也导致OpenAI早期投资人埃隆·马斯克离开OpenAI，并另立山头成立了x.AI，后续马斯克又对于OpenAI提出了指控，强调这一转变违背了OpenAI最初的非营利公益使命，可能对行业竞争产生不公平影响。

然而，对于山姆·奥特曼这样的创始团队也好，对于OpenAI的投资人也罢，都深刻地明白，资本的“输血”只是暂时的。如果坚持“非营利”道路，等到“弹尽粮绝”之时，等待OpenAI的，只会是被巨头吞并的结局。

这也是奥特曼无视马斯克出走，也要将OpenAI转型为营利公司的原因之一。

聚焦应用层，最后的自救

回顾OpenAI的直播，可以发现，OpenAI推出的产品，一部分集中在推理能力的提升与成本的下降，而另一部分则集中在应用层面，通过自身的产品实例，吸引更多的个人与企业付费用户。

去年年底，奥特曼宣布GPT Store时，OpenAI发力AI应用的计划便已初见端倪。彼时OpenAI希望通过商店的方式，为开发者提供一个上架基于OpenAI相关技术搭建产品的平台，并让用户更容易地获取这些AI应用。

GPT Store于2024年1月11日正式上线，很快OpenA便声称用户已创建超300万个定制ChatGPT。然而，这一计划从推出到现在，并不顺利。

首先，GPT Store并没有足够吸引力让开发者入驻，不少开发者抱怨流量有限、体验不佳，且支持不足，有人质疑OpenAI已放弃GPT Store。

其次，平台垃圾内容泛滥，尽管有双重审核，仍存违规GPT，如模仿迪士尼、漫威风格，甚至助长学术造假，引发版权争议。

再者，GPT Store推广难，因设20美元付费墙限制用户访问，影响用户增长及开发者吸引力。此外，OpenAI分心于多项目，如搜索引擎、AI agents等，导致难以专注GPT Store运作。

这一系列“灾难”运营之下，再叠加彼时大模型技术能力，不足以满足开发AI应用的需求，导致GPT Store并没能掀起大的波澜。

但AI应用的道路，在产业继续新的引擎来驱动价值增长的背景之下，依然成为了行业共识。

在AI应用方面，除了海外除了OpenAI，还包括谷歌、Meta，国内诸如阿里巴巴、百度、360、智谱等走在前沿的企业，也纷纷开始重视智能体技术的应用，并将其落地到实际场景中产生价值。

智谱CEO张鹏曾表示：在大模型技术之前，没有任何一种方法能够智能化的代替人，跟机器进行交互。时至今日，这些Chatbot正逐步进化为具备“手、脑、眼”全面能力的自主Agent，为人类带来前所未有的智能体验。

如今，OpenAI在产品中更加强化工具属性，也让其对于B端打造AI应用方面有了更多的可塑性，乃至C端市场有了前所未有的掌控力。

尤其在C端市场，OpenAI拥有所有友商望尘莫及的优秀市场。OpenAI首席财务官Sarah Friar最新对媒体透露，公司约75%的收入来自消费者订阅。OpenAI成功将5%至6%的免费用户转化为了付费会员。目前，ChatGPT每周活跃用户数量已达2.5亿。据此估算，OpenAI付费订阅用户数量应该在1000万左右。此前还有消息称，OpenAI商用订阅用户数，已突破100万。

与其他AI大模型厂商主要依赖搭售配套服务（如云服务）来实现盈利的模式不同，OpenAI选择了一条更为直接且富有潜力的道路——通过用户订阅的方式获取大量收入。这种盈利模式不仅稳固了其与用户的直接联系，还确保了收入的持续性和稳定性。

以谷歌和微软为例，这两大巨头在国内外的AI市场中占据重要地位，它们通过提供与AI紧密结合的云服务，为用户带来更加全面和高效的能力，从而推动了业绩的显著增长。而在国内，百度、阿里巴巴和字节跳动等科技巨头也所见略同，利用各自在AI和云服务领域的优势，为用户提供一站式的解决方案，进而实现商业价值的最大化。

此外，还有例如英伟达这样的企业，通过推动大模型训练与推理方面的升级，创造出全行业对于整个算力的巨大需求，同时背靠CUDA成熟的开发生态，无疑使其成为大模型时代最大的得益者之一。财报显示，英伟达营收、利润增长。

而反观国内，华为、壁仞科技和摩尔线程等企业正在以不同的方式填补这一空白。其中华为昇腾系列，技术能力较为全面与供应链能力最为领先，生态建设也正在初步成型。壁仞科技依靠强算力定位AI，灵活但通用性存疑；摩尔线程则刚刚开始从游戏到AI的跨越尝试。除此之外，当前国内还有很多家寒武纪，燧原、沐曦、景嘉微等企业，但在体量、技术、产业链成熟度上还与前者有差距。

大模型之家曾指出考虑到to B产业方面，只有华为具备稳定供货能力和强大的综合实力，未来在中国市场可能成为最大受益者。但在大模型发展的道路上，我们也要正视差距，才可能实现追赶与超越。

此外，OpenAI近期推出的o1 Pro及其迭代版本o3，在推理能力上实现了质的飞跃，尤其强调了“慢推理”策略的核心价值。相较于以往单纯追求知识广度的扩展，OpenAI此番更加注重通过构建精细且连贯的思维链来确保答案的精准无误。这一转变，不仅彰显了OpenAI在抑制大模型常见幻觉问题上的坚定决心，也预示着其向更加实用化方向的迈进。众所周知，幻觉问题一直是制约大模型广泛应用的关键因素，而OpenAI的这一系列升级，无疑为克服这一障碍提供了有力支持，为AI技术的产业落地铺就了一条更为坚实的道路。

作为人工智能产业发展的风向标企业，OpenAI的发展状况在一定程度上影响着全球AI产业发展的格局，而从其连续12天的直播中也能够看出，随着基础模型能力的发展正在趋近于临界点，随着技术的基本成熟，AI企业开始寻求向应用侧需求发展，一方面通过产业价值增强自身造血的能力，减轻对于投资的依赖；另一方面则落地于产业，以实战代练，实现产业、技术、数据多方面齐头发展。

AGI虽远，行则将至。