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∞ OpenAI谈三年商业演进与算力驱动增长路径 构建“与智能价值同涨落”模式

OpenAI首席财务官Sarah Friar近日发表长文,系统梳理了ChatGPT自“研究预览”上线三年来,从一款激发好奇心的工具,演变为全球数亿人日常工作与生活基础设施的过程,并首次较为完整地披露了OpenAI以算力为核心约束、以“智能价值”为定价锚点的商业逻辑和增长数据。

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文章指出,ChatGPT最初推出时,只是希望观察“前沿智能”直接交到普通人手中会发生什么,但随后的大规模采用与深度使用超出所有人预期。学生用它攻克深夜作业难题,父母用它规划旅行和家庭预算,写作者用它突破写作瓶颈,越来越多的人用它梳理健康症状、准备看诊、权衡复杂选择,在疲惫、焦虑或不确定时,依靠它帮助自己“想得更清楚”。

这种个人层面的“加成”,很快被带入职场场景:从会前润色一份文稿、多核对一次表格,到重写一封客户邮件以拿捏语气,再到工程师加速推理代码、市场团队打磨营销方案、财务团队更清晰地建模情景、管理者为艰难沟通做更充分准备,ChatGPT迅速嵌入日常工作流程,成为帮助用户“创造更多、决策更快、运作在更高水平”的基础设施。

Sarah Friar强调,这一转变正是OpenAI自我定位的核心:一家“研究与部署并重”的公司,其使命是在“智能前沿的进步”与“个人、企业乃至国家实际采用与使用”之间不断缩短距离。随着ChatGPT成为人们“真正完成工作的依赖工具”,OpenAI遵循了一个被称为“简单且持久”的原则:商业模式必须与智能所创造的价值同步扩张。

围绕这一原则,OpenAI有步骤地推进了商业化路径。当用户对能力和可靠性的需求增强时,公司推出了面向消费者的订阅服务;当人工智能进一步深入团队与工作流时,又开发了面向职场的订阅产品,并引入按使用量计费,让成本与“真实完成的工作量”挂钩。在此基础上,OpenAI搭建平台型业务,通过API让开发者和企业将智能嵌入自身产品与系统,使支出与实际产出呈直接正比。

近期,同样的逻辑被延展到商业与广告领域:人们来到ChatGPT,不仅是为了提问,更是为了决定下一步“做什么”——买什么、去哪儿、选哪种方案。在用户从“探索”走向“行动”的关键节点,平台一方面为用户和合作伙伴创造价值,另一方面也为广告提供了空间——在用户接近决策时,前提是“清晰标注且真正有用”的相关选项,才具有真实价值。在所有路径上,OpenAI坚持统一标准:变现方式必须“原生嵌入体验”,凡是不增加价值的商业化,都“不该存在”。

在使用数据方面,OpenAI披露,ChatGPT的周活跃用户(WAU)和日活跃用户(DAU)均持续刷新历史新高。这种增长来自一个贯穿“算力、前沿研究、产品与商业化”的飞轮:算力投资推动前沿研究和模型能力的跨越式提升,更强的模型带来更好的产品体验与更广泛的平台采用,采用带来收入,收入反哺下一轮算力和创新投入,形成不断复利的循环。

回顾过去三年,OpenAI用收入这一指标来衡量“服务客户的能力”,并指出这一指标几乎与可用算力同步变化。算力在2023年至2025年间年均增幅约3倍,总体增长约9.5倍:从2023年的0.2吉瓦,提升到2024年的0.6吉瓦,再到2025年的约1.9吉瓦。收入曲线几乎完全贴合这一轨迹,同期年均增幅也约为3倍,从2023年的20亿美元年度经常性收入,增长到2024年的60亿美元,再到2025年超过200亿美元,实现约10倍扩张,Sarah Friar称其为“在如此规模下前所未有的增长”,并认为如果当时拥有更多算力,客户采用和商业变现的速度还会更快。

在她看来,“算力是当下人工智能领域最稀缺的资源”。三年前,OpenAI几乎完全依赖单一算力提供商;而如今,公司已经与一个“多元化生态体系中的多家供应商”合作。这种转变带来了韧性,更重要的是带来了“算力确定性”:在一个“算力获取能力直接决定谁能扩张规模”的市场环境中,OpenAI可以更有把握地规划、融资和部署产能。

在这种策略下,算力从“固定约束”转变为可“主动管理的组合”。OpenAI在训练前沿模型时,会在能力最关键的阶段使用顶级硬件;在服务大规模推理工作负载时,则更强调性价比,使用较低成本的基础设施,以效率优先于极致规模。这带来的结果是延迟下降、吞吐提升,并且有能力以“每百万token计价仅需几美分”的水平交付“足够有用的智能”,使人工智能适用于日常工作流,而不是局限于少数“精英”场景。

在算力之上,OpenAI搭建了覆盖文本、图像、语音、代码以及API的一体化产品平台,供个人和组织用来更高效地思考、创造和运营。下一阶段的重点则是“智能代理与工作流自动化”:这些系统将持续运行、在时间尺度上保留上下文,并能跨工具采取行动——对个人而言,这意味着由AI来管理项目、协调计划、执行任务;对组织而言,它将演化为“知识工作的运营层”。随着这些系统从“新奇”变成“习惯”,使用会变得更深、更持久,这种可预测性将强化平台经济性,支撑长期投资。

在商业模式方面,OpenAI最初从订阅制起步,如今已运营一个多层级体系:一端是面向消费者和团队的付费订阅,另一端是通过广告和商业合作支撑的免费层,以推动大规模普及,中间则是与生产环境紧密绑定的、按使用量计价的API服务。未来,随着智能渗透至科学研究、药物发现、能源系统和金融建模等领域,新的经济模式将不断涌现:包括许可合作、基于知识产权的协议以及按成果计费的模式,以分享所创造的价值。Sarah Friar指出,这与互联网产业的演进路径高度相似,而“智能也将沿着相同轨迹前行”。

这套体系对“纪律性”提出了更高要求。在她的表述中,要确保世界级算力,往往需要提前多年做出承诺,而业务增长并非一条“完全平滑”的直线:有时产能领先需求,有时需求跑在产能前面。OpenAI通过维持“轻资产”的资产负债表、以合作伙伴关系替代自有全栈,以及在不同供应商和硬件类型间保持合同灵活性,来平衡这一矛盾。资本会按“真实需求信号”分批投入,这种安排允许公司在增长到来时积极“前倾”,同时避免为尚未被市场验证的远期锁定过多资源。

基于此种“纪律”,OpenAI将2026年的核心聚焦确定为“务实采用”。优先任务,是缩小“人工智能如今已经可以做到的事情”与“个人、企业和国家在日常中实际使用”的差距。她强调,这一机会“巨大且迫切”,尤其是在医疗、科学和企业级场景中,更好的智能几乎可以直接转化为更好的结果。

在文章结尾,Sarah Friar用一组概念勾勒了OpenAI对“智能规模化”的理解:基础设施决定“我们能交付什么”,创新决定“智能能做什么”,采用决定“谁能使用它”,而收入则为“下一次跃迁”提供资金。在她看来,这正是智能不断扩展,并最终成为“全球经济基础”的路径所在。

∞ 通用原子MQ-9B“海上守护者”无人机投放声呐浮标参与反潜巡逻测试

美国通用原子航空系统公司近日宣布,其MQ-9B“海上守护者”(SeaGuardian)海上巡逻型无人机完成了最新一轮反潜作战能力飞行测试,重点验证新型“扩展声呐浮标投放系统”(ESDS),显示水下潜艇如今也难以躲避来自空中的无人化侦搜力量。

反潜作战是现代海军的核心任务之一,尤其是在面对携带弹道导弹的战略核潜艇这一被视为“史上最具毁灭性武器系统”时,各国都力图在其出航与部署阶段实现持续跟踪与威慑;历史上,二战时期潜艇对商船的袭击一度几乎切断英国海上生命线,而冷战期间,英国皇家海军更长期承担起北约“反潜主力舰队”的角色,依靠对苏联潜艇的持续追踪和封锁,在很大程度上影响了战略格局的走向。

在当今安全环境下,主要军事强国依旧不断投入资源强化反潜战,重点在于拓展对敌方潜艇的探测覆盖范围、提高跟踪精度并提升远海长期巡逻能力,其中利用固定翼飞机和直升机投放声呐浮标进行大范围海域搜索,是水面与空中反潜体系的重要组成部分。

声呐浮标是一种一次性使用的投放式水声探测器材,外形类似细长金属筒,从飞机或直升机上投下后会在入水前展开结构、释放减速装置并将传感器布放到预定水深,在完成任务后最终沉入海中。

不同类型声呐浮标可执行多种功能,包括测量海水温度剖面、被动监听潜艇噪声、主动发射声纳脉冲进行回波探测,或充当收发中继节点,临时构建覆盖广阔海域的水声网络,以便持续监控目标活动。

然而,反潜行动的瓶颈之一在于空中平台数量与续航时间有限:直升机滞空时间较短,而像P-8A“海神”这样的载人远程反潜机虽然航程可观,但在任务空域的有效巡逻时间一般只有约四小时,即便依靠空中加油,受机组人员疲劳等因素制约,也难以长时间维持高强度值班。

正是在这一背景下,通用原子与美国海军合作,推动发展可执行反潜巡逻任务的重型无人机平台,自2017年起陆续开展相关演示飞行,最新于去年12月进行的试验则展示出系统日益成熟和复杂化的能力。

此次测试中,MQ-9B“海上守护者”加装了新型ESDS吊舱,使其首次具备投放“多基地相干主动”(MAC)声呐浮标的能力,同时显著提高了机载浮标载量,几乎相当于将无人机的有效载荷能力翻倍。

在载弹量和任务系统能力增强后,“海上守护者”可执行更远距离的远洋反潜巡逻,承担起原本需要P-8A等大型载人机组反复出动的一部分任务,从而让载人平台得以集中投入更高优先级或更复杂的行动。

通用原子航空系统公司总裁戴维·R·亚历山大表示,为“海上守护者”扩展声呐浮标携行能力,并引入MAC技术,是公司先进反潜战整体战略中的关键一环,旨在扩大和强化海上搜索范围;他强调,MQ-9B在反潜任务中带来的更广泛海域覆盖能力,对用户具有极高价值。

∞ 乌克兰军队首度在实战中部署氢动力混合无人机

乌克兰武装部队近日首次在前线战区投入一型以氢燃料为动力的混合动力无人机作战,标志着全球首例氢动力无人机进入实战应用。据该机制造商、乌克兰企业 Skyeton 介绍,这一型号以其现役 Raybird 无人机为基础改型,已在战区执行完整作战任务。

报道指出,氢动力无人机本身并非全新概念,相关技术验证平台和试验机型已出现近二十年,多数定位为高空、长航时飞行器。以色列—美国联合开发的 Heven AeroTech Z1 也被设计用于前线任务,但迄今尚未真正部署到战场环境中。

Skyeton 表示,此次用于作战的 Raybird 氢动力变型,对机体内部进行了重新布局,以容纳体积大于传统碳氢燃料油箱的氢燃料储罐,并在结构和重心上进行调整,从而满足航电设备和任务载荷的布置需求。

这款 Raybird 采用氢燃料与电动推进相结合的混合动力方案,氢燃料电池负责发电,电动机提供推力。整机最大起飞重量约 23 千克,翼展约 4.7 米,最大任务载荷可达 10 千克,巡航速度约为 110 公里/小时,续航时间可达 12 小时。

与传统四冲程内燃机动力系统相比,混合动力 Raybird 在噪声控制和红外特征上更具优势,发动机工作时更安静,热信号特征微弱,有利于在前线环境中降低被发现概率。但在飞行包线方面,该型号最大飞行高度约限制在 5,500 米左右。

Skyeton 强调,实战部署的 Raybird 目前并未配备武器系统,主要任务定位为中远程侦察。无人机搭载雷达及其他多种传感器,用于执行远距离目标探测和深度侦察任务,同时机体设计也便于进行大规模量产,以满足持续作战需求。

在后勤与补给方面,该系统所需氢燃料可通过可更换式氢燃料筒或现场制氢设备获得,提高前线部队的部署灵活性和持续作战能力。公司称,此类模块化设计有助于在战区快速补充燃料和维护机队。

Skyeton 首席执行官 Roman Knyazhenko 表示,公司将两年的实验室测试经验转化为全新的无人机概念,在保持原有级别和重量级别不变的前提下,围绕电动推进对整机进行了彻底重构。他强调,氢燃料方案综合了电动机在可靠性、功率输出以及维护便利性方面的优势,并叠加长航时连续飞行能力,这对执行平均持续时间超过 10 小时的深度侦察任务至关重要。

∞ 部分区域的苹果MacBook Pro交货期已延长至两个月 预计新款即将发布

据苹果美国官网显示,目前部分 MacBook Pro 机型的供应正在收紧,部分配置的预计送达时间已被推迟至长达两个月。目前仍有少数搭载 M4 Pro 芯片的 14 英寸和 16 英寸 MacBook Pro 机型可以正常下单且无需等待,但大量搭载 M4 Max 芯片的配置已经出现明显延迟,预计送达时间多被推迟至 2 月 6 日至 2 月 24 日,甚至更晚。

 在极端情况下,所有配备 16 核 M4 Max 芯片与 128GB 内存的 14 英寸 MacBook Pro 定制机型,官网预计送达日期最晚已排到 3 月 17 日。

入门级 14 英寸 MacBook Pro 已在去年 10 月完成换代,升级至 M5 芯片,但搭载 M5 Pro 和 M5 Max 芯片的高端 MacBook Pro 机型仍未发布,用户仍在等待更新。 近期已有多项迹象被视作新款即将发布的信号,而当前不断拉长的交货时间,也被解读为新品临近的进一步暗示。 不过,业内也指出,持续存在的内存供应紧张问题同样可能是导致本次发货延迟的重要原因之一。

苹果曾在 2023 年 1 月发布搭载 M2 Pro 和 M2 Max 芯片的 MacBook Pro,因此在 1 月进行 MacBook Pro 产品线更新并非首次,市场对“1 月更新节奏”已有一定预期。 此外,苹果全新的 Creator Studio 创作软件套装将于 1 月 28 日(周三)正式上线,公司下一季度财报电话会则定于 1 月 29 日(周四)举行,外界普遍关注苹果是否会选择在上述时间节点前后公布新款高端 MacBook Pro。

∞ 西班牙两列高铁突发出轨 已致21死超百人受伤

当地时间本月18日19:45左右,西班牙南部科尔多瓦省阿达穆斯镇附近发生严重高铁脱轨事故。一列由意大利运营的私营铁路公司Iryo运营的6189次马拉加至马德里高速列车在进入阿达穆斯站道岔时脱轨,并侵入相邻轨道,与一列由西班牙国家铁路公司Renfe运营的马德里至韦尔瓦高速列车相撞,导致两列车均脱轨。

据新华社报道,西班牙电视台援引警方消息报道称,目前该事故已经造成21人死亡、超百人受伤,其中25人伤势严重

据悉,两列车共载有约300名乘客,事故发生后,部分乘客被困,有乘客通过打破车窗逃生。

西班牙紧急服务机构立即出动消防、医疗和国民警卫队前往现场救援,伤者已被送往附近医院救治,相关高速铁路线路运行中断。

这是西班牙近年来发生的较严重铁路事故,初步信息显示,第一列车在道岔区域脱轨是事故起点,具体原因有待官方调查结果