来源：极客公园
作者：黎诗韵

历史上第一次有公司会连续开 12 天的产品发布会——当 OpenAI 宣布这个决定之后，全球科技圈的期待值被拉满了。但直到发布会接近尾声，「就这？就这？」一位 AI 从业者如此表达他的观感。

这似乎代表了某种主流看法：此次 OpenAI 发布会，亮点不大、低于预期。

前十一天，OpenAI 的发布会涉及技术、产品形态、商业模式和产业生态等多个重要更新，包括完整的推理模型 o1、强化微调、文生视频 Sora、更强的写作和编程工具 Canvas、与 Apple 生态系统的深度整合、语音和视觉功能、Projects 功能、ChatGPT 搜索、给 ChatGPT 打电话和 WhatsApp 聊天等等。

但正如上述 AI 从业者感到失望的原因，「还以为会发 GPT-5。」在发布会结束第二天，据外媒报道，OpenAI 的 GPT-5 研发受阻。

不过，最后一天发布的 o3 是个例外。它是 o1 的下一代推理模型，在数学、代码、物理等多项测试中表现惊人——一位国内大模型公司的技术人士谈及 o3 给他带来的震撼，「AGI 已来。」他说。技术人士对 o3 评价都颇高。

回顾这 12 天的发布会，OpenAI 一边秀出了技术「肌肉」，另一边不断优化产品形态、扩大落地应用的空间。有人打趣道，就像一场「直播带货」，OpenAI 希望吸引更多用户、开发者使用 ChatGPT。在新的一年，OpenAI 在日活、营收等数据上或许会迎来飞跃。

但这个过程不一定会顺利。尽管模型能力变强，但由于数据掣肘、封装能力、模型成本过高等原因，强大模型和应用落地之间仍有较大距离。

OpenAI 此次发布会似乎透露出这样一种趋势：目前大模型行业的竞争焦点不仅在于模型参数和技术上限，也在于用户体验和市场规模。需要两者齐头并进，才能保持领先。

在梳理了 OpenAI 这 12 场发布会的主要信息、以及与国内大模型行业人士交流后，极客公园总结了以下几个关键看点。

o3 的智能深度已经够了，但能否称之为 AGI 要看智能广度

「疯狂，太疯狂了。」这是国内某模型负责人看到 o3 之后的第一反应。

在数学、编码、博士级科学问答等复杂问题上，o3 表现出了超越部分人类专家的水平。比如，在涉及生物学、物理学和化学的博士级科学考试 GPQA Diamond 中，o3 的准确率达到 87.7%，而这些领域的博士专家只能达到 70%；在美国 AIME 数学竞赛中，o3 取得 96.7 分、只错了一道题，相当于顶级数学家的水平。

被广为讨论的是其代码能力。在目前全世界最大的算法练习和竞赛平台 Codeforces 上，o3 得分为 2727 分、相较 o1 提升了 800 多分，相当于位列 175 名的人类选手。甚至，它超过了 OpenAI 的研究高级副总裁 Mark Chen（得分 2500 分）。

自 9 月推出 o1-preview 版本以来，短短三个月时间内，o1 系列模型在推理能力上完成了超强进化。在发布会第一天推出的 o1 完整版，其思考速度较 o1-preview 提高了约 50%、针对困难现实问题的重大错误减少了 34%、同时还支持多模态输入（可识别图像）。而今天的 o3 在复杂问题上则已超越部分人类专家水平。

「从 o1 到 o3 是通过增加推理计算量实现对模型能力的提升，随着国内外 Deepseek-R1、Gemini 2.0 Flash Thinking 等发布，表明大模型开始从预训练 Scaling Law 转向推理的 Scaling Law。」清华大学长聘副教授、面壁智能发起人刘知远对极客公园表示。

自 OpenAI 发布 o1-preview，大模型浪潮的技术范式从最初的预训练 Scaling Law（缩放定律），即不断扩大模型训练参数、提升其智能上限，切换到了新一轮的、升级的技术范式，即在推理阶段注入强化学习、提高复杂推理能力。

在前一种范式下，模型主要是通过 next token prediction（下一个词预测）给出答案，更偏向「快思考」。就像「读了万卷书」，但「学而不思则罔」，没法完成数学、编程等更复杂的推理任务。

而在后一种范式下，模型不会马上给出答案，而是会「慢思考」，先引入 CoT（思维链），把复杂的问题规划、分解为更简单的步骤，最后得到结果。而当方法不起作用时、它会尝试另一种方法，在强化学习中提升复杂推理能力——随着模型不断进行「慢思考」和强化学习，其推理能力会指数级上升，这就是推理的 Scaling Law。

对于 o3 超出人类专家的超强研究推理能力——在刘知远看来，这表明 o3 正在朝「超高智能的超级计算机」方向前进。

不少行业人士认为，这会对前沿科学领域影响深远。从积极的角度来看，o3 极强的研究推理能力，能够帮助推动人类在数学、物理学、生物学、化学等学科的基础科学研究。不过，也有人担心它会冲击科研人员的工作。

此次 o3 带来的惊人的智能深度，似乎让人看到了 AGI 的曙光。但在刘知远看来，正如信息革命的标志并非大型计算机、而是个人计算机（PC）的普及，只有实现 AGI 的大众化、普惠化，即让每个人拥有自己的大模型、解决好自己日常的问题，才意味着真正的智能革命。

「毕竟我们并不需要让陶哲轩、Hinton（均为顶尖科学家）来为我们解决日常问题。」他说。

这背后涉及的关键问题是，o3 模型的智能深度能否泛化到其他各种领域、具有足够的智能广度——在上述某国内大模型公司的技术人士看来，只有同时突破智能的深度、广度，才能称之为 AGI。他对此感到乐观，「就像你们班来了一个转校生，你没跟他接触过，但他考试数学和编程都考了全班第一。你觉得他语文和英语会很差吗？」

对于国内的大模型公司来说，核心的问题还是如何追赶 o3。从训练架构、数据、训练方法和评价数据集等关键要素来看，这似乎是工程化能解决的问题。

「你认为距离我们拥有一个 o3 水平的开源模型还有多远？」

「一年之后。」上述模型负责人回答。

模型只是发动机，关键是帮助开发者用起来

尽管 o3 的模型能力很强，但在一些应用层人士看来，模型和落地应用之间还有很大距离。「今天 OpenAI 训练了爱因斯坦，但如果想变成上市公司的首席科学家，依然是有距离的。」澜码科技创始人兼 CEO 周健对极客公园表示。

作为大模型中间层，澜码科技是国内较早探索将大模型应用落地、打造 AI Agent 的公司。在周健看来，大模型只是一个基础设施，需要结合场景去做很多工作才能用起来，而目前主要的掣肘是数据。

在很多场景里，拿到完整数据是很难的，有很多数据甚至是没有数字化的。比如猎头可能需要简历数据，但很多简历数据并没有被数字化。

而成本是影响 o 系列模型落地的最关键因素。根据 ARC-AGI 测试标准，o3-low（低计算量模式）每个任务耗费 20 美金，o3-high（高计算量模式）每个任务耗费数千美金——哪怕问一个最简单的问题，也要花费近两万元。收益和成本根本不能打平，o3 的落地可能还需要漫长一段时间。

在帮助模型应用落地的问题上，OpenAI 在发布会上也发布了相应的功能方案。比如第二天，OpenAI 专为开发者发布了 AI 强化微调（AI Reinforcement Fine-Tuning）功能，这是周健最关心的功能。它指的是，模型能通过少量数据，优化推理能力、提升性能。

这尤其适用于精细化领域的应用。OpenAI 技术人士称，它能帮助任何需要在 AI 模型方面拥有深厚专业知识的领域，比如法律、金融、工程、保险。一个例子是，最近汤森路透使用强化微调来微调 o1-mini，得到了好用的 AI 法律助理，帮助他们的法律专业人员完成了一些「最具分析性的工作流程」。

比如第九天，o1 模型终于向开发者开放使用。它支持函数调用和视觉能力；引入了 WebRTC，实现实时语音应用开发；推出了偏好微调功能，帮助开发者定制模型；发布了 Go 和 JAVA SDK，让开发者可快速上手集成。

同时，它带来了更低成本、更高质量的 4o 语音模型。其中，4o 音频价格下调 60%，降至输入 $40/百万 tokens、输出 $80/百万 tokens，缓存音频价格降低 87.5%、至 $2.50/百万 tokens；对于预算有限的开发者，OpenAI 推出 GPT-4o mini，音频费用仅为 4o 的四分之一。

这个新功能也是周健关注的。他认为，更新的实时语音、视觉识别等功能，将能更好地在营销、电话客服和销售外呼等场景应用。按他的经验，当 OpenAI 推出某些领先技术，一般国内 6-12 个月就可以追上。这让他对新一年的应用业务充满信心。

Sora 的视频生成低于预期，但产品开放会提升其物理模拟能力

年初 OpenAI 发布 Sora 的 demo 时，引发了全球科技圈的震撼。但这一整年，国内各大模型公司纷纷竞逐文生视频赛道——等到 OpenAI 在发布会第三天正式放出 Sora 时，国内的文生视频公司松了一口气。

「基本没有什么超出预期的内容，真实感、物理特性等方面相比于 2 月份的发布并没有显著变化，从基础模型能力的层面来说算是低于预期的。」生数科技联合创始人兼 CEO 唐家渝对极客公园表示。

目前，字节、快手、MiniMax、智谱、生数、爱诗等公司均推出了自己的文生视频产品。「Sora 的效果和实力综合来看并无明显领先优势，我们看到自己与OpenAI确实还是齐头并进的。」唐家渝表示。

在他看来，Sora 稍微有亮点的部分是在基础的文生视频、图生视频以外，提供了一些提升视频创作体验的编辑功能，说明 OpenAI 确实更关注产品体验了。

比如故事板功能，它相当于按时间轴的方式，把一段故事（视频）切成了多个不同的故事卡（视频帧)。用户只需要设计和调整每张故事卡（视频帧)，Sora 会自动把它们补成一段流畅的故事（视频）——这很像电影里的分镜、动画的手稿，当导演画好分镜、漫画师写好手稿、一个动画、片子就做好了。它能让创作者更好地表达自己。

此外，它还推出了文字直接修改视频、无缝融合两段不同的视频、给视频改变画风等功能，它们相当于是直接给视频加「特效」了。而一般的文生视频产品，无法直接修改原视频，只能不断调整 prompt（提示词）、生成新视频。

在唐家渝看来，这些功能设计确实都是为了给创作者更大的创作自由度，类似的功能已经在 Vidu（生数科技的文生视频产品）迭代的计划中。「Sora 这些功能的实现对于我们来说并没有难度，实现路径也已经非常明确了。」他说。

在发布会上，Sam Altman 阐释了做 Sora 的原因：一是工具性价值，为创意人员提供创作工具；二是交互价值，大模型不应只通过文本交互，也应扩展多模态；三是最重要的——它和 AGI 技术愿景是一致的，Sora 在学习更多关于世界的规律，最终有可能建立理解物理规律的「世界模型」。

在唐家渝看来，目前 Sora 生成的视频中，依然有不少明显违背物理定律的地方，跟 2 月的 demo 相比进步不大。在他看来，Sora 发布后、会有更多人来尝试和探索它的物理模拟能力，这些测试样本或许对提升它的物理模拟起到一定的指导作用。

内加功能、外接生态，ChatGPT 能变成 Super App 吗？

在 o 系列模型、Sora、以及开发者服务之外，OpenAI 在发布会上的主要动作，一方面还是在产品侧持续增加新功能，优化用户体验。另一方面是积极推动与苹果等企业的深度合作，探索 AI 融入终端设备和操作系统。

从前者可以看到，ChatGPT 的演进方向，似乎是要成为一个「无所不能、无所不在、人人可得」的超级 AI 助理。据极客公园了解，OpenAI 创立之初的愿景就是打造一个「无所不能」的 Agent，它能理解人类的指令、自动调用不同的工具、满足人类的需要。看起来，终点即起点。

比如第六天，ChatGPT 增加了支持屏幕共享的视频通话和圣诞老人语音模式。前者让用户能与 AI 实时视频通话，分享屏幕或展示周围环境，进行多模态互动，复现了电影《Her》的场景。

比如第八天，ChatGPT 向全体用户开放了其搜索功能。在基础搜索外，它还增加了语音搜索；同时，它集成了手机设备的地图服务，能调取苹果、谷歌地图展示搜索结果列表；它还与多家顶级新闻和数据提供商建立了合作关系，支持用户查看股票行情、体育赛事得分、天气预报等信息。

又比如第十一天，ChatGPT 宣布扩展了与桌面软件的集成。它能接入更多编码应用程序，如 BBEdit、MatLab、NOVA、Script Editor 等；它能和 Warp（文件共享应用）、XCode 编辑器等应用一起使用；它还能在语音模式下与其他应用程序协同工作，包括 NOTION、Apple Notes 等；

现场演示有这样一个例子，当用户在 Apple Notes 中设定「节日派对歌单」，并语音征询 ChatGPT 对候选歌曲的意见。ChatGPT 能指出用户的错误，如将圣诞歌曲《Frosty the Snowman》误写为《Freezy the Snowman》。

「ChatGPT 会从单纯的会话助手向更为强大的代理工具转变。」OpenAI 首席产品官凯文·韦尔（Kevin Weil）称。

而另一方面，OpenAI 也在积极扩张生态，通过融入人们最常用的终端设备、操作系统、上层软件等，触达更广泛人群。

比如第五天，ChatGPT 宣布集成苹果智能生态，融入 iOS、MacOS 和 iPadOS，支持用户跨平台、跨应用调用 AI 能力，包括 Siri 交互、写作工具（Writing Tools），以及视觉功能智能识别场景内容（Visual Intelligence）等。通过这次合作，ChatGPT 触达了全球数十亿苹果用户。它也开启了大模型与端侧、操作系统合作的先例。

比如第十天，ChatGPT 公布了自己的电话联系方式（1-800-242-8478），美国用户每月可拨打该号码享受 15 分钟的免费通话。同时上线的还有 WhatsApp 联系人（1-800-242-8478），全球任何用户均可通过 WhatsApp 向该号码发送消息，目前只限文字信息。

全球部分国家、地区的智能手机和移动互联网渗透率还远远不足，通过电话这种最基础的通讯工具，ChatGPT 触达了这些人群。同时它也通过 WhatsApp，触达了其近 30 亿用户。

无论是内加功能、还是外接生态，ChatGPT 核心是希望产品触达更广泛人群，变成真正的 Super APP。但也有人并不看好它这种不断内加功能、将业务线拉得无尽长的做法，甚至将其形容为「铺了一个大饼，但每一块饼都有点薄，深入不下去」。而很多业务都需要足够深才能发挥价值、也有对应的公司在深耕，这或许是 OpenAI 要面临的挑战。

尽管 o3 模型让外界看到了 OpenAI 惊人的技术实力，但关于推理的 Scaling Law 能达到怎样的智能上限、以及 GPT-5 的难产问题，依然让外界对这家公司的技术发展充满疑虑。这次发布会上，OpenAI 将关注点转而放在产品形态、合作生态和落地建设上，也未尝不是一种思路。这两者的结合，可能决定了行业接下来的走向。
 

编辑/rice