麥肯錫們的噩夢來了！OpenAI 「深度研究」讓甲方爸爸10分鐘自己搞定百萬方案

受到DeepSeek R1 的刺激，OpenAI 昨天緊急推出Deep Research，不得不說這是聯網推理的新高度，看起來是一個ChatGPT的小更新，但Deep Research恐怖的研究能力已經震撼了所有人，這也讓我第一次感受到我們正在無限接近AGI

我想從以下幾個方面分享一下我對Deep Research的一點小感受，大家輕噴哈

一、效率革命：從“數日工時”到“幾十分鐘”的降維打擊

傳統諮詢公司的核心競爭力之一，是依靠分析師團隊耗時數日甚至數周完成行業調研、資料整合與策略報告。而OpenAI的Deep Research直接將這一流程壓縮至“幾十分鐘”，且輸出質量接近專業分析師水準。例如：

製藥行業：分析某藥物的相互作用與療效資料，傳統方法需人工檢索多個資料庫並交叉驗證，而Deep Research可自動化完成資料收集、關聯分析與報告生成。

市場行銷：競爭對手的客戶情緒分析與市場趨勢研判，過去依賴人工爬取網站、社交媒體和評論資料，如今AI可一站式輸出帶引用來源的深度報告

OpenAI CEO Sam Altman直言，Deep Research的效能如同“按需呼叫專家團隊”，成本僅為人類服務的零頭。對於按小時計費的諮詢公司而言，這種效率落差將直接衝擊其商業模式

二、專業領域的深度滲透：從醫療決策到金融建模

Deep Research的威脅不僅限於效率，更在於其跨領域專業能力的泛化。根據測試案例，它已展現出以下顛覆性應用：

醫療決策支援：一位OpenAI高管的妻子因乳腺癌面臨放療選擇困境，Deep Research通過分析病理報告與最新醫學文獻，提供了連專科醫生未提及的研究依據，幫助家庭做出更自信的決策

金融風險評估：該工具可即時抓取市場資料、企業財報與政策檔案，生成帶預測模型的投資建議，甚至識別未披露的財務違規線索

技術趨勢研判：在AI、清潔能源等前沿領域，它能綜合學術論文、專利資料與產業動態，提出原創性假設，加速創新周期

這種能力使得諮詢公司引以為傲的“行業專精”壁壘被逐步瓦解——AI不僅能處理結構化資料，還能理解複雜語境並生成邏輯鏈完整的分析

三、諮詢公司的“阿喀琉斯之踵”：成本、速度與知識保鮮

諮詢行業的傳統痛點正被Deep Research精準狙擊：

人力成本高昂：麥肯錫等頂級諮詢公司的新人時薪可達數百美元，而Deep Research的Pro版訂閱費僅200美元/月（含100次查詢）

知識更新滯後：人類分析師難以即時追蹤全球所有細分領域的動態，而AI可瞬間覆蓋數百萬網頁，整合最新資料

長尾需求覆蓋不足：中小型企業往往無力承擔高端諮詢服務，而AI的低成本特性使其能滲透更廣泛市場

據第三方測試，Deep Research生成的一份萬字行業分析報告，質量已“超過某些學術論文初稿”。若客戶開始接受“AI+人工覆核”的混合模式，諮詢公司的中間價值將被大幅壓縮

網上現在已經大量的例子，大家可以自己去搜搜看，Deep Research輸出的各領域研究報告已經可以取代初級和中級的分析師（純粹個人主觀判斷，如果有不同意見，你是對的）

寫在最後：

OpenAI的Deep Research不僅是工具革新，更預示著一個新範式——知識工作的民主化。如一位沃頓教授所言：“最危險的競爭對手不是AI，而是那些比你更善用AI的人類。”

這才是僅僅是個開始，接下里Deep Research在 ChatGPT 中結合代理體驗，進行非同步、真實世界的研究和執行。深度研究（可執行非同步線上調查）與Operator（可在現實世界中採取行動）的結合將使 ChatGPT 能夠執行越來越複雜的任務 (AI寒武紀)