2026 年 1 月 20 日，OpenAI CFO Sarah Friar 公佈了一組資料：2023 年，0.2 吉瓦算力，對應 20 億美元年收入；2024 年，0.6 吉瓦，收入 60 億；2025 年，1.9 吉瓦，收入突破 200 億。三年時間，算力和收入都翻了近 10 倍。這個增長來自一個循環：算力支撐更強的模型，模型吸引更多使用者，使用者帶來更多收入，收入再投入算力。問題在於，這個循環要持續轉動，對算力的投入需求是指數級的。僅靠訂閱收入，增速跟不上算力需求的增速。OpenAI 需要新的收入來源。最近，OpenAI 宣佈：將在美國對 ChatGPT 免費使用者測試廣告。但這不是簡單的“加廣告”。OpenAI 給出了幾個原則：只放在回答底部明確標註、不影響模型輸出不售賣對話資料，使用者可以關閉個性化Sarah Friar 說：商業化要融入體驗。如果不能創造價值，就不該存在。這句話背後，是 OpenAI 對 AI 商業化的理解：不是簡單地賣軟體或貼廣告，而是讓商業化本身成為產品價值的一部分。第一節｜廣告要像功能，不能像橫幅為什麼廣告必須這樣設計？Sarah Friar 舉了個例子：當你問 ChatGPT 我周末想去聖地亞哥，它不僅給你路線和天氣，還能順手推薦 Airbnb 的房源，甚至跟你討論那個更適合帶孩子。這不是在推銷，而是在繼續幫你完成任務。不是那種跳出來的彈窗，不是搜尋結果上貼個贊助商標籤。而是當你需要做決定時，它恰好出現，幫你更快做出選擇。使用者感受到的不是打擾，而是幫助；不是廣告位，而是使用場景的一部分。但廣告能融入場景，不代表可以影響答案本身。Sarah 明確表示 ：使用者永遠得到的是最好的答案，而不是付費的答案。不管有沒有廣告，ChatGPT 給出的始終是模型判斷最優的內容。廣告可以出現在回答下方，但不能干預模型的判斷，不能改變推薦順序，更不能誘導使用者選擇。這是對信任的堅守。有了這個底線，廣告就不再只是收入方式，而是產品能力的一部分。這讓 OpenAI 可以做兩件事：服務更多免費使用者，讓智能真正普及；建構更穩定的收入來源，不必讓每個人都先交錢才能用上 AI。第二節｜AI 賺錢看結果，不看時長幫使用者完成任務，體現在什麼地方？Sarah Friar 做了個對比：Netflix 按觀看時長賺錢，但 ChatGPT 不是。她舉了個自己的例子：她女兒有特殊飲食需求，以前去餐廳要反覆問服務員菜單裡的成分，常常吃得很焦慮。現在拍張菜單給 ChatGPT，它就能告訴你那些菜適合，那些需要避開。這是幫一個人做決策。但到了專業場景，影響要大得多。更明顯的例子在健康領域。Sarah 說，她兄弟在蘇格蘭愛丁堡的一家醫院做重症監護醫生，負責處理那些症狀複雜、難以確診的病人。這類病人的問題是：可能同時有多種症狀，也可能是罕見病，醫生需要在有限時間內做出判斷。比如，一個人在當地度假，突然發燒、頭痛，出現在急診室。按常規思路，醫生會往流感、感染這些方向想。但如果這個人其實是被蚊子咬了，得了瘧疾呢？在蘇格蘭，瘧疾極其罕見，醫生很可能不會第一時間往這個方向想。這時候 ChatGPT 能做什麼？醫生輸入症狀和旅行史，ChatGPT 能快速列出包括瘧疾在內的可能診斷，提示相關的檢測方法和藥物衝突。這不是替代醫生的判斷，而是幫醫生擴展診斷思路，減少遺漏。同樣的事也在企業裡發生。Sarah 講了自己財務團隊的例子。以前，收入管理團隊每天要做的事情之一，就是下載前一天簽的所有合同，一份份看，確保裡面沒有特殊條款會影響財務入帳。公司越大，合同越多。唯一的辦法就是多招人。而這些人的工作就是每天看合同、看合同、看合同。現在用 OpenAI 的工具，所有合同一夜之間被提取出來，放進資料庫，AI 自動看一遍，不僅告訴你那些是標準條款、那些要注意，還能幫你發現問題：這個特殊條款是銷售為了簽單讓步太多了？還是它其實說明客戶需求在變，我們的商業模式該調整了？要不要把這條變成新的標準合同條款？團隊從“每天看合同”變成了幫公司發現問題、找機會。能不能幫使用者完成任務，決定了這個 AI 產品值不值錢。餐廳點菜、醫療診斷、財務稽核，本質都一樣。使用者要的不是答案，而是把事情做成。AI 的價值，不在回答，而在行動。第三節｜算力投資跟著收入走算力和收入，幾乎是一比一的關係。用 ChatGPT 的人越多，用得越頻繁，對算力的需求就越大，收入也漲得越快。瓶頸出現了：算力跟不上需求。OpenAI 首席經濟學家的報告顯示：那些用得最多的公司，使用量是普通公司的 6 倍。而這些重度使用者，還遠遠沒到上限。有的企業 CEO 說，公司 60% 的程式碼已經是 AI 寫的，但他們還想要更多。Sarah 說：“我們今天的增長，不是算力太多，而是算力不夠。如果現在有更多算力，可以發佈更多產品，訓練更多模型。”算力決定了增長速度。所以 OpenAI 在廣告、訂閱之外，還要花大量時間去談晶片、建資料中心、簽大單。有人會問：這麼大的投資，會不會是泡沫？1999 年網際網路泡沫時，人們從網際網路獲得的價值很有限。你看不出它如何改變生活。但今天不一樣。AI 的價值是立刻就能看見的。麥肯錫的研究顯示，用 AI 用得好的那 25% 公司，生產力提高了 27% 到 33%。這不是概念，是實實在在的效率提升。Sarah 強調：泡沫是需求還沒起來就搶先投資，最後錢打了水漂。但 OpenAI 是跟著需求在投，甚至現在的投資還跟不上需求增長。這就是為什麼要引入廣告。更多收入意味著更多算力，更多算力支撐更多使用者，形成增長循環。在 Sarah 眼裡，算力不是成本，而是生產工具，是 OpenAI 服務全世界的發電機。第四節｜從廣告到分成，收入越來越多元要支撐這麼大的算力投資，OpenAI 需要更多元的收入來源。廣告能快速帶來收入，但還不夠。Sarah Friar 在訪談裡重點談的，是一種更長期的賺錢方式。她舉了個例子：一家藥企用 OpenAI 的模型幫忙研發新藥，等藥品上市大賣了，OpenAI 能從銷售額裡分成。不是按用了多少次模型收費，而是按最終的商業成果分錢。她把這種模式叫作“授權分成（licensing）”。傳統軟體是按月交錢，用多用少都一個價。但授權分成不一樣：客戶越成功，OpenAI 賺得越多，雙方利益綁在一起，更像是合夥做生意。這種合夥關係，讓 AI 能進入那些以前很難碰的領域。醫療、金融、能源這些行業，過去 AI 很難真正用起來，因為項目周期長、風險高，企業不願意按月付費去試。但授權分成意味著風險共擔，企業更願意投入做長期項目。授權分成只是其中一種。實際上，OpenAI 的收入方式正在變得越來越多元。Sarah 把 OpenAI 的商業模式比作“魔方”。一開始只有一個產品 ChatGPT，一種定價方式（訂閱），一個合作方（微軟），一種晶片。現在變成了：多個產品（ChatGPT、Sora、API），多種定價（訂閱、按量、積分、授權），多個合作方和晶片供應商。魔方可以不斷組合出新玩法：好晶片 + 快速寫程式碼 = 高端訂閱服務好晶片 + 快速生成圖片 + 免費使用者 = 廣告平台不同場景，不同組合，都能賺錢。而在所有這些收入來源中，企業市場最大。OpenAI 用 1.5 年就拿到了 100 萬家企業客戶，這個速度是史上最快的。但調查顯示，今天只有 14% 的企業在用 AI 智能助手來幹活。 90% 的企業說他們正在用或者打算在未來一年內用 OpenAI。這說明什麼？現在看到的盈利模式，只是個開頭。Sarah 最後說：“讓收入跟著 AI 創造的價值一起增長，這才是長期的做法。”這話說得簡單，但說透了 OpenAI 整個商業策略。結語｜把定價綁在價值上Sarah Friar 沒有講一套“如何賣廣告”的方法論。她講的是一個更本質的問題：如果 AI 真的能幫使用者完成任務，錢怎麼收才合理？廣告是一種答案，但不是唯一答案。OpenAI 的邏輯是：智能做到那一步，收入就跟到那一步。幫你點菜，可以插入廣告；幫企業審合同，按使用量收費；幫藥企研發新藥，等藥上市了分成。AI 的價值在行動，定價也應該跟著行動走。這不是廣告的勝利，是把商業模式和產品能力綁在了一起。當別人還在想怎麼多賣一點，OpenAI 想的是：這個智能到底創造了多少價值？ (AI 深度研究員)

▎這是一場關於使用者入口和第一介面爭奪權的戰役。有沒有發現，大廠都在佈局自己的AI硬體產品。在達沃斯現場，OpenAI 的全球事務官克里斯·萊恩透露了一個最新消息，OpenAI 正在按計畫推進，準備在 2026 年下半年推出首款 AI 硬體裝置。這個消息讓原本就焦躁不安的科技圈徹底炸了鍋。這意味著，全球最頂尖的演算法引擎開始進入硬體賽道，在中國，近期無論是華為、字節、阿里都在湧入AI硬體市場。要知道，過去十年網際網路公司一直想擺脫笨重的硬體，追求輕資產的軟體模式，而現在，他們正不計成本地集體“返祖”，殺回那個曾經讓他們頭破血流的硬骨頭市場。典型的是字節，作為一家做軟體的公司，字節旗下的飛書最近聯合安克創新發了一款叫“一顆豆”的 AI 辦公硬體。在此之前，大家對飛書的認知還是文件、表格和視訊會議。但如果你把視角放大，你會發現這不只是飛書一家的動作。字節跳動、阿里、小米、百度，甚至是大洋彼岸的 Meta 和 OpenAI，都在瘋狂往硬體市場裡擠。Meta 的動作最激進。根據媒體報導，祖克柏已經要求製造合作夥伴在 2026 年底前，把 AI 智能眼鏡的年產能翻一倍，達到 2000 萬副。莫非，這是又一次科技熱潮來了？但是，回頭看看這些大廠在硬體路上踩過的坑，你就會發現這次集體湧入有多麼反常。過去十年，大廠做硬體幾乎是出一款死一款，尤其是在中國市場。百度做過手機，字節跳動做過堅果手機，阿里推過天貓精靈，騰訊也嘗試過各種社交硬體。結果呢？要麼是虧損離場，要麼是部門解散，軟體公司的基因裡似乎就寫著搞不定硬體。大廠做硬體，那就是往火坑裡跳。結果到了 2026 年，硬體潮不僅回來了，而且動作比以前更大。這背後到底發生了什麼？為什麼大廠願意再次跳進硬體這個苦差事裡？為什麼軟體公司做不好硬體？在聊為什麼大家現在都要做硬體之前，我們得先看看為什麼過去他們會失敗。你可能已經忘了，騰訊曾經也想做手機。2015 年前後，騰訊推出了 TOS（Tencent OS）系統，甚至還聯合廠商出過手機。結果呢？市場上根本沒激起一點水花，項目很快就停了。字節跳動收購堅果手機後，也沒能逃掉失敗的宿命。大廠做硬體之所以難，是因為基因裡帶著一種網際網路公司的傲慢。網際網路公司的邏輯是快速試錯、小步快跑。一個 App 出了錯，程式設計師通宵改一下程式碼，第二天使用者更新就能恢復。在這個世界裡，邊際成本幾乎是零。多一個使用者，不過是多佔一點伺服器空間。但硬體完全是另一碼事。硬體的邏輯是一錘子買賣。如果你開模的時候錯了一毫米，那幾十萬個外殼就全是廢料。如果你在供應鏈上少訂了一個感測器，你的整條流水線就得停工。硬體公司追求的是每一個零件的成本控制，是庫存的周轉率。比如當年的智能音箱大戰。大廠為了搶使用者，把成本 200 元的音箱賣 69 元，甚至更低。他們想的是，只要你買了我的音箱，你就會用我的音樂服務、買我的東西。使用者確實買了，但買回去只是當個鬧鐘或者收音機。硬體本身不賺錢，軟體服務也帶不動，最後這些硬體部門成了公司帳上沉重的包袱。簡單來說，軟體公司以前不懂硬體的敬畏感，用做 App 的心態去做硬體，最後被供應鏈和庫存教做人。AI改變了遊戲的規則既然過去這麼慘，為什麼現在大家又覺得行了？答案在 AI 大模型裡。最重要的原因其實只有兩個字：互動。過去，硬體很難做。因為你要設計螢幕，設計複雜的菜單，設計使用者怎麼點、怎麼按。這需要極強的工業設計和互動邏輯。軟體公司做不好硬體，很大程度是因為他們把硬體設計得太複雜了，搞不定這些物理層面的複雜互動。但 AI 大模型出現後，情況變了。現在的 AI 硬體，不再需要螢幕，甚至不需要多餘的按鍵。你看看飛書的“一顆豆”，核心互動就是：聽和說。再比如AI眼鏡，你對著眼鏡說一句話，它能理解你的意思，然後直接執行。這種互動方式把硬體的門檻拉低了。軟體公司發現，他們不需要去研究怎麼做一個完美的觸控屏，他們只需要做好那個“大腦”（AI 模型），硬體只要提供麥克風、攝影機和晶片就可以了。現在的硬體，本質上變成了 AI 的感測器。就拿Plaud Note 這個產品來說，它賣得好，是因為抓住了 iPhone 不能通話錄音這個痛點。但使用者買它，真的只是為了錄音嗎？不是。使用者買它是為了錄音後的總結、轉寫和翻譯。如果沒有 ChatGPT 這樣的模型在後面撐著，這個錄音筆就是一個普通的電子垃圾。是 AI 讓這些結構簡單的硬體有了思考和總結能力。軟體公司突然發現，他們不需要去跟蘋果、華為比拚精密的工業設計，他們只需要做一個簡單的載體，把自己的 AI 模型裝進去。對於飛書來說，做“一顆豆”初衷肯定不是為了賣硬體賺錢，而是為了讓飛書的 AI 能夠走出電腦和手機。如果你在開一個線下會議，在開車的路上，你沒法打開電腦寫文件，這時候“一顆豆”就成了你的外掛大腦。簡單來說，軟體公司最擅長的東西，現在成了硬體最核心的競爭力。字節、Meta、OpenAI都在賭一件事你可能會問，既然軟體這麼強，那像以前一樣，只做 App 不就行了嗎？為什麼要自己下場做那個硬體？不妨想像一下 2026 年的場景。如果你戴著 Meta 的眼鏡，或者戴著 OpenAI 的耳機，你產生了一個需求。比如你想定一個下午三點的會議。這時候，你會掏出手機，解鎖，找到飛書圖示，點進去，再找日曆嗎？大機率不會。你會直接對著眼鏡說：幫我定個會。這時候，眼鏡裡的 AI Agent（智能體）就會直接幫你把事情辦了。在這個過程中，飛書這個 App 徹底消失了。它變成了一個躲在後台提供資料的“外掛”。這對軟體大廠來說是致命的。如果使用者不再打開 App，大廠就失去了對使用者的直接控制權。他們看不見使用者的行為習慣，也沒法給使用者推廣告，更沒法賣其他增值服務。他們成了給硬體商打工的。飛書做“一顆豆”，Meta 做眼鏡，OpenAI 做耳機，本質上都是在保衛自己的互動入口。他們必須擁有一個屬於自己的硬體載體，才能確保使用者在產生需求的一瞬間，第一個找的是他們的 AI，而不是別人的。誰掌握了那個離使用者耳朵最近、離使用者眼睛最近的硬體，誰就掌握了使用者的習慣。簡單來說，字節、Meta、OpenAI都在賭一件事：使用者不點App，該怎麼辦？這是一場關於使用者入口和第一介面爭奪權的戰役。資料荒，沒有資料更慌除了搶佔入口，還有一個更隱秘的原因：AI 已經把網際網路上的資料吃光了。你可能不知道，現在的 AI 模型正面臨一個尷尬的現實，網際網路上的高品質文字資料快被用光了。根據 Epoch AI 研究院的一份報告預測，高品質的英語語言資料可能會在 2026 年到 2032 年之間枯竭。在中國，各家大廠的資料又都自成一派，都自己守著不開放。如果 AI 想繼續進化，它必須去尋找新的資料來源。這些資料在那？就在我們的現實生活裡。網際網路上的資料是“死”的，是別人加工過的。但現實世界裡的對話、你看到的場景、你開會的語氣，這些是活生生的資料。AI 硬體本質上是一個 24 小時開啟的探測器。當你戴著 AI 眼鏡走進超市，開著 AI 錄音筆開會，AI 就在即時學習人類是如何處理現實問題的。它能看到你挑商品的邏輯，能聽到你談判時的技巧。這種來自物理世界的，第一視角的音視訊資料，是目前訓練下一代 AI 最稀缺的資源。軟體大廠通過賣硬體，其實是在全世界範圍內安插了無數個眼睛和耳朵。這些資料回傳到雲端，能讓他們的模型變得更聰明，更懂人類的行為邏輯。大廠為什麼要做AI硬體？他們要的不是那點硬體利潤，而是你眼前的真實世界。硬體不再是一個沉重的資產為什麼這次大家覺得能做成？因為大廠變聰明了，他們不再試圖自己去搞定所有事情。以前大廠做硬體，從電路板設計到開模，再到工廠排產，全部自己攬。結果不僅慢，而且專業度不夠。現在的趨勢是合作。比如前不久豆包與中興聯合做手機，飛書這次選擇和安克創新做“一顆豆”，就是典型的訊號。不得不說，字節已經深諳軟硬的雙打模式了。安克創新是全球領先的消費電子公司，他們對供應鏈、電池、音訊晶片等硬體的理解是世界級的，供應鏈優勢也非常能打。安克創新出硬體載體、出分銷管道。飛書出 AI 模型，連接辦公生態。這種分工，讓軟體公司的試錯成本大幅度下降。飛書不需要去研究怎麼做一個不發熱的充電晶片，安克創新也不需要去訓練一個大語言模型。這種“樂高化”的組裝模式，讓硬體的研發周期從以前的 18 個月，縮短到了現在的 6 個月甚至更短。硬體不再是一個沉重的資產，而變成了一個可以快速迭代的外掛。硬體的生產周期被縮短，風險也被分擔了。這讓大廠們覺得，這個火坑值得再跳一次。 (鈦媒體)

OpenAI加速商業化，硬體、廣告雙線佈局。圖片來源：unsplashOpenAI首款AI硬體裝置就要來了！當地時間1月19日，OpenAI首席全球事務官克里斯·萊恩（Chris Lehane）於瑞士舉辦的達沃斯論壇上表示，裝置是公司今年的重要規劃之一，按照計畫，有望在今年下半年推出首款產品。不過，克里斯·萊恩並未針對裝置的形態、細節或具體發佈時間給出任何確定資訊。Axios首席技術記者伊納·弗雷德（Ina Fried）在Axios House活動現場追問“是別針嗎？”“是耳戴裝置嗎？”，克里斯·萊恩均未置可否。“大家可是在這裡首次得知這一消息的，這款裝置今年就要來了。”弗雷德進而確認道。“我沒說它今年一定會來，我是說我們正按計畫進行中。”萊恩依然謹慎回應稱。截圖來自Axios House活動視訊在萊恩官宣之前，市場普遍預期OpenAI會在今年推出智能硬體裝置。去年5月，OpenAI以65億美元收購了前蘋果首席設計官喬納森·伊夫（Jony Ive）的AI裝置初創公司io，彼時的一段宣傳視訊即暗示2026年會有新品面世，成為使用者的“AI夥伴”。此後，OpenAI首席執行官薩姆·阿爾特曼（Sam Altman）多次對這款備受市場關注的產品給出“劇透”。其中涉及的細節包括：體積小而輕便、設計簡潔、無螢幕、注重使用者互動尤其是語音互動、具有物理世界感知能力等。坊間隨即有了這款硬體是別針、耳機、無屏音箱等猜測。去年12月末，數位博主智慧皮卡丘在社交平台爆料稱，OpenAI共有3個項目在進行供應商評估，其中之一被認為是一支筆，另一種可能是可攜式音訊裝置。1月中旬，該博主跟進爆料稱，一款內部代號為“Sweetpea”的“旨在取代蘋果AirPods的特殊音訊裝置”被排在硬體裝置開發優先順序的首位，預計將在今年9月左右發售，年度出貨量計畫可能高達4000萬至5000萬個的水平。爆料還稱，供應鏈企業已被告知，OpenAI計畫在2028年四季度前共生產5款裝置，家用裝置和觸控筆仍在考慮之列。截圖來自社交平台X此外，The Information在1月1日引用信源稱，OpenAI計畫推出的首款硬體裝置的原型機已經完工，該公司正加速迭代音訊模型，為這款“以語音互動為核心場景”的裝置提供支援。相關報導稱，其音訊模型預計將在今年一季度發佈，相關裝置可能在一年左右的時間內走向市場。而在預測市場平台Polymarket上，有85%的使用者押注OpenAI將在今年結束前面向消費者推出其硬體裝置。目前，AI硬體裝置已成科技巨頭、獨角獸和眾多創業者搶灘AI消費市場的重要選擇。Meta、Google、阿里巴巴等聚焦於目前最火爆的AI眼鏡賽道，蘋果此前也被認為有意將Airpods耳機升級成AI裝置，相關智能翻譯等功能已推出。此外，戒指、耳環、掛件、錄音豆等“標新立異”的AI硬體產品也層出不窮。但市場始終未給出如智慧型手機、智能手錶般的一致性、規模化積極反饋，這也是市場高度重視OpenAI將拿出怎樣革新性產品的原因所在。至於OpenAI，這家估值已高達5000億美元（新一輪融資完成後或將達到8300億美元），年營收剛剛超過200億美元，5年內資本支出可能逼近5000億美元的AI公司，通過各種管道探索商業變現已成當務之急。此前，OpenAI已陸續推出多種C端和B端的服務套餐以及AI購物功能，1月16日，它還公告稱，將在ChatGPT中上線並測試廣告功能。然而，這一舉措也一度因有違奧爾特曼“最後才會考慮廣告”言論，可能讓AI受商業利益影響給出傾向性答案而遭受爭議。萊恩在上述訪談中也談到，引入廣告的核心目的是為了維持免費服務的可持續性，通過廣告收入來支付高昂的算力成本，從而確保數億使用者能夠繼續“像使用公共事業一樣”免費使用AI，避免因經濟能力差距而造成更大的數字鴻溝。他還強調，公司對廣告的引入有嚴格的標準和原則，會始終以使用者體驗和信任為首要考量，確保廣告不干擾核心對話、使用者始終能感覺到在獲取所需答案。他也同時表示，行業還需進一步建立標準和規則，來規範AI廣告的說服力、透明度等。在從非營利組織轉型為混合架構，繼而積極參與商業競爭後，OpenAI在輿論和法律層面一直面臨爭議。目前來看，該公司將避免AI“能力溢出”（capability overhang）的平權理唸作為自己加速商業化的重要理由。OpenAI此前表示，將在達沃斯論壇期間發佈一份名為《終結能力過剩》（Ending the Capability Overhang）的報告，揭示在AI創新速度超過採用速度之際，活躍採用者相較普通使用者正在獲得巨大的智能優勢和收益的事實。而公司則主張必須彌合這種差距，才能讓AI真正有利於整體的社會和經濟利益，避免其最大收益只流向那些具備先發資源優勢和活躍採用管道的國家、企業或個人。而正如萊恩所解釋的，通過商業變現支撐OpenAI自身的運行，被該公司視為彌補差距、讓AI普惠化的必要舉措。截圖來自OpenAI官網OpenAI首席財務官薩拉·弗萊爾（Sarah Friar）在1月18日發表的文章《一個能夠根據智能價值擴展的企業》（A business that scales with the value of intelligence）中強調了商業變現與AI平權間的關聯。她稱，公司遵循“商業模式應隨著智能帶來的價值而擴展”的簡單原則，並以此來推動完成最初的承諾。她還提到，該公司今年的重點將放在“實際應用”上，特別是在健康、科學和企業領域。“首要任務是縮小AI現有能力與人們、企業和國家日常使用方式之間的差距。”她寫道，“基礎設施擴展服務範圍，創新擴展智能的能力，實際應用擴展其使用範圍，而商業收入則推動我們走向下一個階段，這就是智能如何發展並成為全球經濟基礎的方式。” (鈦媒體AGI)

AI應用最近AI應用已經成了風口浪尖的類股了，周三晚上易點天下被停牌，周四晚上利歐股份被停牌。大家都知道這次我們想要的是“長牛”，而不是“瘋牛”，商業航天、AI應用等熱門概念代表了未來產業方向，其熱度代表了市場對於科技發展的認可和信心。在星球中，我們之前就提到過市場最終還是會回歸到有業績的公司，只是最近監管力度對市場短期造成了一定了影響。但這也並不影響我們之前的觀點：今年是AI應用的產業拐點。我們跟多個的AI應用公司產業人士交流瞭解後，很多AI應用公司在2026年AI收入至少增長30-50%以上，優質的甚至能翻倍，本質還是現在的AI應用已經逐漸走入大眾生活，能為實打實的為人們生活、工作降本增效。AI 應用的發展呈現三階段漸進式變革：1、2023 年至 2024 年中期，模型處於預訓練階段，能力從基礎對話拓展至長文字處理與多模態互動，智力水平實現從 “小學生” 到 “高中生” 的躍升；2、2024 年 9 月，OpenAI 推出 o1 系列模型，正式落地 Agent 概念，驅動應用端從單一互動工具向勞動力革命工具轉型，加速向個人端與 To B 端滲透；3、2025 年至今，模型智力達到 “奧林匹克競賽” 等級，應用端向情感化與規劃能力升級，To C 端的豆包（日活過億）、千問等產品探索個人助手與電商、支付場景的融合，實現帳號關聯與資料互通，To B 端則深入財稅、金融、招聘等流程場景，助推多模態創作、廣告推薦等領域的效率提升。從幾個大模型龍頭公司的產品我們也看到AI應用的發展：1、OpenAI去年OpenAI的GPT-5確實沒達到大眾的預期，主要是因為奧特曼給的期望太高了，GPT-5設計初衷更多是為了應用，官方反覆強調可靠性、工具呼叫、減少幻覺、適合企業/生產環境，而不再是單純堆benchmark分數。OpenAI意識到純scaling + hype打法邊際效應遞減，開始真正轉向“產品化、商業化、落地”階段，2、Google前段時間Gemini 3發佈，最驚豔大家的並不是什麼AGI的能力，而是Nano Banana。Gemini 3 Pro在benchmark上很猛，Deep Think模式也很強，但普通使用者日常對話、寫東西、搜東西的感知提升沒有“代際爆炸”感。3、阿里本周阿里的千問發佈會，重點介紹的，也是千問接入淘寶、支付寶、飛豬、高德等生態場景，在全球範圍內率先實現從點外賣到訂機票的AI購物功能閉環。所以，大模型公司現在已經都在佈局AI應用了，但純粹的AI應用公司來說，要在垂直領域解決實際問題並實現商業化閉環，通過差異化定位避開與大廠的正面競爭。OpenAI正在進行那些佈局？1、平台化生態：轉型 “平台與作業系統”，開放工具接入第三方應用，建構協同生態。2、算力基建：前置簽訂大額算力訂單，支撐使用者增長與生態擴張。3、端側硬體：收購團隊，2026 年推智能耳機等產品，降低 AI 使用門檻。4、電商支付：與 Shopify、Stripe 合作，打造零摩擦購物，商業模式升級為交易分傭。5、醫療入口：推出專屬模組，聯動醫療網路，建構健康管理閉環。6、生態商業化：搭建開發者平台，推動商業模式向訂閱制轉型7、廣告業務：2026 年 1 月試水廣告，美國市場先行測試，以文尾 “對話節點”、側邊欄形式呈現，非侵入式且精準匹配需求；分層營運，付費高階使用者無廣告，免費及低價訂閱使用者可見；聯動電商佈局形成閉環，探索生成式廣告，兼顧使用者信任與商業變現。接下來我們重點點評下周末Chat GPT即將引入測試廣告事件。Open Al此次決定試水廣告業務，源於其在潛在首次公開募股前，推進營收多元化的整體戰略佈局，同時也是為了抵消人工智慧系統開發與維運的巨額成本。之前大家一直定義Open AI更多隻是Chat Bot的聊天問答大模型機器，商業價值閉環難度大且單一，但其實不然。Chat GPT走向大眾後，它在未來更多是一個超級流量平台，就如同Tiktok、微信、Google等發展路徑一般，初期都只是開展各領域細分，變現模式極為單一，但到後面都變成了超級流量平台，商業模式多元化，包括引入廣告、打通電商等。單從這個事件對應來看，這對於AI行銷公司是十分值得重視的，AI行銷的資料星球中放過一些了，這裡不再贅述產業邏輯，跟業內的幾個公司聊下來，預期的營收增長都比較樂觀：邁富時、易點天下、真愛美家等，我們這裡不做股票推薦，有些公司股價已經比較高了，只建議大家可以持續關注產業進展。電力電力類股上近期相對穩定，我們前期反覆提及的燃機產業鏈、電力裝置等均表現出穩中有升的預期。周五晚上海外B.E、GEV、西門子能源等均呈現大漲，主要體現的是海外缺電敘事下的市場選擇。展望2026年，我們認為電力類股會是即具備持續性催化、又具備持續性業績兌現、還具備高景氣度支撐估值持續性上修的主線類股，前排細分主要有：HRSG、燃機主機產業鏈、SOFC產業鏈、電力裝置等。電力各產業鏈資訊更新：HRSG：1、2026年中國、中東等地區HRSG需求顯著提升，中國HRSG產品價格即將上漲，第一次上漲幅度預計平均在5-15%左右2、2026年北美燃機裝機需求旺盛，且聯合循環發電方式比例持續增長，HRSG採購需求提升，可供應北美HRSG供需缺口放大，漲價趨勢更為明顯，預計越南、泰國等地區HRSG平均單台價格在Q1新簽單子將超600-620萬美金/台（不含管材-對於海外產能，管材客戶是否特指供應商會導致終端產品價格差異較大，不含入考慮），未來或呈現每季度簽單漲價一次的局面，在北美HRSG裝機效益可觀背景下，客戶對漲價接受度意願較強3、考慮客戶需求緊逼，中國某廠商在越南HRSG新產能投放進度或平均提前2-3月燃機主機產業鏈：1、中國燃機龍頭近期再次披露相關客戶合作訂單，我們預計類似金額的訂單在未來還會持續增多，可保持關注電力裝置：1、Tsl近期來中國巡迴，儲能團隊對電力裝置產業關注度較高，可密切關注後續合作開展情況2、由於北美變壓器緊缺及銅價持續上漲，高電壓等級變壓器在2026Q1或將進一步漲價，漲價幅度預計在8-15% (梓豪談芯)

11 月，在輝達最新財報超出預期後，首席執行長黃仁勳向投資者吹噓了該公司在人工智慧領域的地位，並談到該領域最熱門的初創公司 OpenAI 時說：“OpenAI 目前所做的一切都是在輝達的平台上運行的。”雖然輝達在人工智慧晶片領域保持著主導地位，並且現在是世界上最有價值的公司，但競爭正在出現，OpenAI 正在盡一切努力實現多元化，同時推行其歷史上最激進的擴張計畫。周三，OpenAI宣佈與晶片製造商Cerebras達成一項價值100億美元的交易。Cerebras雖然是晶片領域的新興企業，但正積極尋求上市。這是OpenAI與眾多處理器製造商達成的一系列交易中的最新一筆，這些處理器對於建構大型語言模型和運行日益複雜的工作負載至關重要。去年，OpenAI向包括輝達、AMD以及博通在內的多家公司承諾了超過1.4兆美元的基礎設施建設交易。最終獲得了5000 億美元的私募市場估值。為了滿足市場對其人工智慧技術的預期需求，OpenAI 已向市場發出訊號：它需要儘可能多的處理能力。以下是 OpenAI 截至 1 月份簽署的主要晶片交易，以及未來值得關注的潛在合作夥伴。輝達早在 ChatGPT 發佈和生成式人工智慧熱潮開始之前，OpenAI 就已經開始建構大型語言模型，並一直依賴於輝達的圖形處理單元。2025年，雙方關係更進一步。繼2024年底對OpenAI進行投資後，輝達於9月宣佈將投入1000億美元支援OpenAI建構和部署至少10吉瓦的輝達系統。吉瓦是功率單位，根據CNBC對美國能源資訊署資料的分析，10吉瓦大約相當於800萬美國家庭的年用電量。黃仁勳在9月份曾表示，10吉瓦相當於400萬到500萬個GPU。“這是一個龐大的項目，”黃當時告訴CNBC。OpenAI 和輝達表示，該項目的第一階段預計將於今年下半年在輝達的 Vera Rubin 平台上上線。然而，在輝達 11 月的季度財報電話會議上，該公司表示“無法保證”與 OpenAI 的合作協議能夠從宣佈階段發展到正式合同階段。輝達的首筆 100 億美元投資將在第一個千兆瓦項目完成後投入使用，投資將按當時的估值進行，正如 CNBC此前報導的那樣。AMD10 月，OpenAI宣佈計畫在未來幾年和多代硬體上部署 6 吉瓦的 AMD GPU。作為交易的一部分，AMD向OpenAI授予了一份認股權證，可獲得至多1.6億股AMD普通股，約佔該公司10%的股份。該認股權證的歸屬設有與部署量和AMD股價掛鉤的里程碑。兩家公司表示，他們計畫在 2026 年下半年推出首批 1 千兆瓦晶片，並補充說，這筆交易價值數十億美元，但沒有透露具體金額。AMD 首席執行長 Lisa Su 在宣佈這一消息時告訴 CNBC：“我們需要這樣的合作夥伴關係，才能真正將整個生態系統凝聚在一起，確保我們能夠真正獲得最好的技術。”奧特曼在六月份就為這筆交易埋下了伏筆。當時，他與蘇姿丰一同出席了在加州聖何塞 舉行的AMD新品發佈會。他表示，OpenAI計畫使用AMD最新的晶片。博通當月晚些時候，OpenAI 和博通公司公開宣佈了一項醞釀了一年多的合作計畫。博通將其定製人工智慧晶片稱為XPU，迄今為止僅依靠少數客戶。但其潛在交易的儲備在華爾街引發了極大的熱情，使得博通的市值超過1.6兆美元。OpenAI表示，它正在設計自己的AI晶片和系統，這些晶片和系統將由博通公司開發和分銷。兩家公司已同意部署10吉瓦的定製AI加速器。在 10 月份發佈的新聞稿中，兩家公司表示，博通的目標是在今年下半年開始部署 AI 加速器和網路系統的機架，目標是在 2029 年底前完成該項目。但博通首席執行長 Hock Tan在 12 月份的公司季度收益電話會議上告訴投資者，他預計 2026 年與 OpenAI 的合作不會帶來太多收入。“我們明白這是一項將持續到2029年的多年計畫，”譚說道。“我稱之為一項協議，是我們前進方向的共識。”OpenAI 和博通公司均未披露交易的財務條款。Cerebras SystemsOpenAI 周三宣佈了一項協議，將部署 750 兆瓦的 Cerebras AI 晶片，這些晶片將在 2028 年前分批上線。據新聞稿稱，Cerebras公司生產的大型晶圓級晶片的響應速度比基於GPU的系統快15倍。該公司規模遠小於輝達、AMD和博通。OpenAI 與 Cerebras 達成的交易價值超過 100 億美元，對於正在考慮上市的晶片製造商 Cerebras 來說，這可能是一大利多。Cerebras 首席執行長 Andrew Feldman 在一份聲明中表示：“我們很高興與 OpenAI 合作，將世界領先的 AI 模型帶到世界上速度最快的 AI 處理器上。”Cerebras 急需重量級客戶。該公司在 10 月份宣佈完成超過 10 億美元的融資後幾天，便 撤回了首次公開募股 (IPO) 計畫。該公司一年前曾提交過 IPO 申請，但其招股說明書顯示，該公司嚴重依賴 其在阿聯的單一客戶—— 微軟支援的 G42，而 G42 本身也是 Cerebras 的投資者。潛在合作夥伴那麼亞馬遜，Google的處境又如何呢？還有英特爾，它們都有自己的人工智慧晶片產品？11月，OpenAI與亞馬遜網路服務公司簽署了一項價值380億美元的雲服務協議。OpenAI 將通過現有的 AWS 資料中心運行工作負載，但作為協議的一部分，這家雲服務提供商也計畫為這家初創公司建構額外的基礎設施。據 CNBC 此前報導，亞馬遜也在洽談可能向 OpenAI 投資超過100 億美元。據一位知情人士透露，OpenAI可能會決定在這些投資洽談中使用亞馬遜的AI晶片，但目前尚未有任何官方決定。這位知情人士要求匿名，因為洽談內容屬於保密資訊。AWS 於 2018 年發佈了 Inferentia 晶片，並於 2025 年底發佈了最新一代 Trainium 晶片。Google Cloud和博通去年悄然達成一項協議，為OpenAI提供計算能力。但OpenAI在6月份表示，它沒有計畫使用Google自主研發的張量處理單元（Tensor Processing Units）晶片，博通也參與了該晶片的生產。在傳統晶片製造商中，英特爾一直是人工智慧領域最落後的公司，這也解釋了為什麼該公司最近獲得了來自美國政府和輝達的巨額投資。路透社2024年援引知情人士的話報導稱，英特爾本有機會在幾年前就投資OpenAI，並有可能為這家當時羽翼未豐的初創公司生產硬體，從而使其擺脫對輝達的依賴。據路透社報導，英特爾最終決定放棄這筆交易。10月份，英特爾發佈了一款代號為“新月島”（Crescent Island）的新型資料中心GPU，並表示該GPU“旨在滿足日益增長的AI推理工作負載需求，並將提供高記憶體容量和高能效性能”。該公司稱，預計將於2026年下半年向客戶提供樣品。下周英特爾將拉開科技公司財報季的序幕，華爾街將聽到該公司最新人工智慧進展的最新消息。 (半導體行業觀察)

AI自助看病將成為現實。OpenAI正將ChatGPT打造成個人健康助手，希望借此在聊天機器人競爭中領先於Google等對手。據兩位看過該功能設計的人士透露，其中一項功能將允許使用者使用ChatGPT分析來自個人健康應用和可穿戴裝置（如Oura戒指、Apple Watch或Whoop手環）的資料。基於這些資訊，ChatGPT能夠主動提供個性化的鍛鍊計畫，或建議使用者調整生活習慣以改善睡眠、血糖等健康指標。其中一人表示，新的健康功能可能會以標籤頁的形式出現在ChatGPT中，與圖像或應用功能並列。從ChatGPT的側邊欄菜單中選擇健康（圖片來源：OpenAI)這一舉措讓OpenAI加入了眾多科技巨頭的行列 —— 幾乎所有大型科技公司都曾嘗試打造個人健康功能和裝置，但成效參差不齊。其中最有代表性的例子或許是蘋果健康（Apple Health）。這款iPhone應用可彙總使用者每日步數、裝置睡眠資料、智能手錶心率趨勢、月經周期追蹤以及接合作醫療機構提供的化驗結果等資訊。它能將這些資料彙總到同一平台，但不會像ChatGPT那樣借助人工智慧對資料進行解讀。（圖片來源：APPLE)ChatGPT目前已是使用者獲取健康相關答案的主要來源之一。人們常上傳血液檢測等醫療報告和掃描結果，以獲取用藥建議等，進而向醫生諮詢。例如，ChatGPT有時能判斷出使用者正在服用的藥物或保健品，可能會加重其血液報告中顯示的某些健康問題。不過，這款聊天機器人的回答偶爾會出現錯誤，部分建議可能具有風險。當然，OpenAI也強調，ChatGPT健康只是輔助工具，不能替代醫生看病，這話既是“免責金牌”，也是AI醫療繞不開的“緊箍咒”，更專業的診斷，還得靠臨床醫生拍板。ChatGPT之所以能勝任這些任務，是因為其背後的模型部分基於健康資訊進行訓練，且在人工智慧後續訓練過程中經過了醫生的稽核，以最佳化健康相關問題的回答方式。此外，人們主動上傳給聊天機器人的海量健康文件，也可能為其訓練新模型提供幫助。OpenAI表示，每天有超過4000萬人使用ChatGPT查詢健康相關內容。這與該公司去年9月發佈的一項研究結果一致：ChatGPT中5.7%的對話涉及健康、健身或自我護理。健康諮詢已經成了ChatGPT最高頻的使用場景之一，全球每周有超過2.3億人在上面問健康問題。於是，OpenAI索性直接做這個專門的健康版本。不過，消費者似乎並未完全瞭解這款聊天機器人可解答的健康相關話題範圍，這也限制了他們的使用時長。說服更多人向它分享健康資料，可能會使Google等競爭對手更難將使用者吸引至其他聊天機器人。目前，OpenAI正處於“紅色警報”狀態，投入更多員工資源改進ChatGPT，以抵禦競爭壓力。儘管ChatGPT無法替代真人醫生，但它在醫學執照類考題上表現良好。而且能提供豐富的健康改善思路，還能發現個別醫生可能忽略的健康資料趨勢或規律。ChatGPT這些新健康功能，似乎是OpenAI應用負責人菲吉·西莫（Fidji Simo）近期承諾的一部分。要讓ChatGPT理解你的目標、長期記住上下文，並在你最關心的事情上主動幫你取得進展。推動其從 “被動響應式聊天機器人” 轉變為 “更直觀的產品，與你生活中所有重要的人和服務相連。去年加入OpenAI時，西莫曾表示，“最期待的是人工智慧在醫療保健領域帶來的突破”。在資料整合這件事上，OpenAI這次是實打實的投入。ChatGPT健康功能最核心的亮點，正是能將分散在不同平台的健康資料一鍵打通。ChatGPT健康功能應用介面（圖片來源：OpenAI)過去查體檢報告，得在醫院官網裡反覆尋找。想看看近期血糖波動情況，又要在Apple健康的各類圖表中翻找。若還想結合運動資料做綜合分析，更是得在多個App之間來回切換、手動整合。而現在，ChatGPT健康功能徹底解決了這一痛點。通過接入美國最大醫療資料平台b.well，直接關聯電子病歷，同時支援Apple健康、MyFitnessPal等主流健身營養類應用的授權繫結。完成連接後操作格外便捷，你只需直接提問“我近期膽固醇指標有何變化”“明天體檢該向醫生重點諮詢那些問題”。它就會基於你的專屬整合資料，給出針對性建議。除了幫你看懂資料，還能幫你準備就醫材料、對比保險方案、甚至制定飲食計畫。OpenAI還專門搞了個叫HealthBench的評估框架，直接用醫生定的評分標準給AI打分，重點看三件事：安全不安全、說不說得明白、會不會適時讓你去看醫生。而健康資料的安全性，無疑是所有使用者關注的核心底線。為此，ChatGPT健康功能特意搭建了獨立儲存空間，你的健康相關對話內容、授權連接的各類應用，以及上傳的醫療檔案，都會與普通聊天記錄物理隔離儲存。但OpenAI計畫何時推出這些健康功能尚不明確，其健康願景不僅面向普通消費者，還旨在吸引更廣泛的受眾。遺憾的是，ChatGPT健康現在只對一小部分使用者開放，想用的話得先加入候補名單。而且有些功能還是有地域限制的，比如電子病歷接入目前只在美國可用，Apple 健康連接也必須得在 iOS 系統上完成。這意味著國內使用者短期內可能還用不上完整功能。此外，有跡象表明，OpenAI也希望吸引醫療專業人士。去年6月，OpenAI聘請了醫生社交網路Doximity的聯合創始人兼前首席戰略官Nate Gross，負責領導其醫療健康戰略。包括幫助醫生和其他健康專業人士使用OpenAI產品。去年7月，OpenAI 表示，肯尼亞一家醫療服務機構為臨床醫生配備了基於OpenAI技術的輔助工具，用於協助診斷和治療，相關醫療差錯已有所減少。與此同時，OpenAI也注意到另一家初創公司OpenEvidence的收入激增，該公司開發了一款AI工具，供醫生尋找問題答案或分析同行評審研究。OpenAI在去年八月聘請了當時Instagram的產品聯合負責人阿什莉·亞歷山大（Ashley Alexander）擔任其健康產品副總裁，目標是改善“醫療健康結果與可及性”。 (創新觀察局)

將成為全球最大的高速AI推理平台。百億美元AI晶片大單來了！智東西1月15日報導，今天，OpenAI與美國AI晶片獨角獸Cerebras聯合宣佈，將部署750兆瓦的Cerebras晶圓級系統，為OpenAI客戶提供服務。該合作將於2026年起分階段落地，並於2028年之前完成，建成後將成為全球規模最大的高速AI推理平台。另據《華爾街日報》援引知情人士消息稱，這筆交易價值超過100億美元，同時，Cerebras正在洽談以220億美元的估值融資10億美元，這將使其估值升至原有的近3倍。知情人士稱，Cerebras仍計畫推進IPO。值得注意的是，OpenAI聯合創始人兼CEO山姆·奧特曼（Sam Altman）同時也是Cerebras的個人投資者。Cerebras打造的晶片以“大”著稱，能在一塊晶片上塞入4兆顆電晶體。OpenAI認為，Cerebras晶片的速度來自於將龐大的計算量、記憶體和頻寬整合在一塊巨型晶片上，消除了傳統硬體推理速度下降的瓶頸。Cerebras上大模型的響應速度，是基於GPU的系統的15倍。OpenAI稱，將Cerebras整合進其計算解決方案組合，旨在進一步提升AI響應速度。當AI能夠實現即時響應時，使用者可以完成更多工，停留時間更長，並運行價值更高的工作負載。在公告中，Cerebras稱雙方的合作醞釀了十年之久。OpenAI和Cerebras幾乎同時創立，自2017年以來，雙方團隊頻繁會面，分享研究成果、早期工作，並堅信模型規模和硬體架構終將深度融合。根據奧特曼與馬斯克相關訴訟中公開的法庭檔案顯示，早在2017年，OpenAI就曾討論過與Cerebras建立合作關係的可能性。OpenAI一直在尋找比輝達晶片更便宜、更高效的替代方案。去年，OpenAI宣佈正與博通合作開發定製晶片，並單獨簽署協議，使用AMD的新型MI450晶片。Cerebras CEO Andrew Feldman在接受《華爾街日報》採訪時稱，OpenAI和Cerebras於去年秋季開始正式洽談合作事宜，並在感恩節前簽署了合作意向書。Feldman認為，目前推動市場的因素是“對快速計算的非凡需求”。OpenAI基礎設施負責人Sachin Katti稱，隨著工程師不斷反饋現有晶片在運行AI應用時速度仍有提升空間，尤其是在程式設計相關任務上，OpenAI開始認真評估並推動與Cerebras的合作。Katti在採訪中提到：“算力是衡量OpenAI收入潛力的最關鍵因素。過去兩年裡，我們的整體計算能力幾乎每年翻倍，收入增長也呈現出同樣的趨勢。”Cerebras成立於2016年，在2024年提交上市申請時披露，其大部分收入來自一家客戶——總部位於阿布扎比的G42公司。次年，Cerebras撤回了上市計畫，轉而通過私募融資11億美元，彼時Cerebras的投後估值為81億美元。Feldman稱，Cerebras此後已與IBM和Meta簽署了新的合作協議。市場研究公司PitchBook的資料顯示，該公司已累計融資18億美元，還不包括新籌集的資金。結語：大模型商用引爆推理需求，多元算力路線獲頭部玩家押注隨著大模型進入大規模商用階段，如何在更短時間內、以更低成本完成推理，正成為影響使用者體驗、應用上限乃至商業化能力的關鍵。雖然輝達GPU仍是當前AI算力生態的絕對主流，但包括晶圓級架構、定製ASIC在內的多元算力路線，正在被頭部模型廠商納入基礎設施佈局。 (智東西)

“由軟到硬”，OpenAI正在推進其成立以來最具戰略意義的一次嘗試。日前，據長期爆料蘋果新產品資訊的供應鏈從業者“智能皮卡丘”披露，OpenAI正在推進內部代號為“Sweetpea” 的隨身AI硬體項目——以語音互動為中心的音訊裝置。據瞭解，Sweetpea項目隸屬OpenAI內部的“To-go”硬體體系，有多種形態裝置同步進行研發，包括家用形態AI終端與AI智能筆等。富士康已被要求，為截至2028年第四季度共五款裝置提前進行產能準備。另外，由於富士康在AirPods代工競爭中幾乎全面失利，Sweetpea被視為富士康重新切入下一代音訊與互動硬體核心賽道的重要機會。Sweetpea摒棄入耳式方案，採用耳後佩戴設計，主裝置採用金屬材質，整體形態類似一塊“蛋石”，內部包含兩枚可拆卸的膠囊式模組，實際佩戴時固定於耳後，面向全天候、去螢幕化的語音使用場景。“Sweetpea” 的物料清單的成本更接近一部智慧型手機，而非傳統耳機產品。這意味著，OpenAI正試圖繞開智慧型手機這一既有入口，重新定義個人計算的起點。現有智能裝置，無論是手機、電腦還是家居終端，都遵循“先喚醒再操作再呼叫智能能力”的邏輯。生成式AI只是嵌入其中，成為“更聰明的功能”。Sweetpea試圖打破這一順序：它不要求使用者主動啟動，目標是在使用者開口的第一瞬間捕捉意圖，讓AI成為“默認存在”的第一響應者。據透露，Sweetpea主處理器將採用2奈米製程的智慧型手機級晶片，並輔以定製晶片，使裝置能夠通過語音指令直接呼叫Siri。裝置音訊模型同樣經過最佳化，可表現自然情緒並處理即時插話，這是Sweetpea能否擺脫“語音助手”標籤、晉陞為全功能AI助理的關鍵。不過，然而業內對這類產品的態度謹慎。分析師本·格倫尼指出：“這對OpenAI可能是一場艱難戰鬥……幾十年的蘋果硬體經驗很可能勝過Sweetpea的首發優勢。”站在蘋果的視角，它也在系統層面加速整合ChatGPT技術，將AI功能深度嵌入iOS，同時與Google強化語音助手和雲服務互通，通過AirPods、Apple Watch、HomePod建構多終端協同網路，防止新興裝置打破護城河。 (騰訊科技)