•
OpenAI DevDay：語言取代作業系統，Altman 建構 AI 時代的生態壟斷
2025 年 10 月 6 日，舊金山，OpenAI 舉辦了迄今為止最具轉折意義的一場開發者大會——DevDay，堪稱 OpenAI 的 “iPhone 時刻”。
OpenAI 把傳統“作業系統—App—使用者”的觸控邏輯，取代為“語言—Agent—使用者”的語義邏輯。
通過 Apps SDK 與 Agentic Commerce Protocol，ChatGPT 從聊天介面進化為能直接呼叫外部服務、完成交易的分發平台。這意味著分發權回到了入口層——在語義網際網路中，模型控制分發，語言成了新的 API，ChatGPT 成了新的桌面。
從技術角度看，這是一場產品矩陣的合奏；從商業視角看，它標誌著 OpenAI 正式完成從“模型公司”到“平台公司”的範式轉變。底層的 GPU 與資本結構構成新的生產資料，中層的 AgentKit 與 Codex 定義產業語言，上層的 Apps SDK 打造流量與交易閉環。
當所有語言都流經 ChatGPT，OpenAI 實際上已經掌握了未來軟體世界的入口權、算力權與定義權——生態壟斷的格局開始成形。
▍ChatGPT 成為軟體入口
2023 年，OpenAI 還只是一個擁有 200 萬開發者、1 億周活躍使用者的模型公司。兩年後，Sam Altman 在舊金山 DevDay 舞台上公佈的資料讓整個行業重新評估這家公司的位置——400 萬開發者、8 億周活躍使用者、每分鐘 60 億 tokens 呼叫。AI 不再是人們“玩”的工具，而成為日常生產的基礎設施。
這場發佈會的意義，早已超出“產品更新”。它是 OpenAI 完成商業模型轉向、確立生態壟斷邏輯、並與資本及算力供應體系深度繫結的節點事件。整個 DevDay 的結構，像一張自下而上的生態金字塔：底層是算力控制與模型 API 中樞，中層是 AgentKit 與 Codex 形成的生產力引擎，上層是 Apps SDK 打造的流量入口與商業閉環。
發佈會最醒目的亮點，是 ChatGPT 從此成為超級 App。
使用者只需一句話，Spotify、Canva、Zillow、Expedia、Figma、Coursera 等第三方應用便能在對話中自動喚起，還能直接在介面中操作。若使用者已有帳戶，ChatGPT 會自動完成登錄，無縫銜接。Altman 說：“這是對話式網際網路的開始。”
支撐這一切的，是全新的 Apps SDK。它基於開放標準 MCP（Model Context Protocol）建構，允許開發者直接在 ChatGPT 內打造“原生 App”。這些 App 能讀取上下文、訪問資料、渲染互動介面。過去的 ChatGPT 只是文字問答，現在它成了一個可以承載服務的作業系統。從“模型呼叫”到“服務分發”，OpenAI 正在重塑軟體形態。
現場演示中，產品經理在 ChatGPT 內呼出 Canva，為一家遛狗公司生成宣傳海報，再讓它自動延展成完整的 Pitch Deck。隨後，她又通過 ChatGPT 呼叫 Zillow，展示匹茲堡的房源列表，並能繼續追問房屋周邊環境、距離狗公園多遠。整個互動過程不再跳轉、無縫銜接。更重要的是，ChatGPT 還能主動推薦合適的 App，這一機制構成了語義驅動的“應用推薦鏈”。
從投資視角看，這意味著 OpenAI 正在完成 從“模型公司”到“平台公司”的範式切換。
兩年的指數級增長，不再來自模型性能提升，而是平台化擴張。ChatGPT 成為“超級 App”的節點，標誌著它在使用者側建立了統一入口，而通過 Apps SDK，它不只是聚合流量，而是掌握了“呼叫關係”的分發權。
當所有軟體都可能以 ChatGPT 為入口時，OpenAI 就具備了類似 iOS 的平台地位——但分發媒介從觸控變成語言，商業邏輯從榜單競價變成語義調度。
這一變化的商業意義，在於收入結構的重構。
Apps SDK 結合即將上線的 Agentic Commerce Protocol，讓 ChatGPT 內實現支付與交易閉環。使用者可以在對話裡直接訂酒店、購買會員或生成付費素材。
這標誌著 OpenAI 從“提供模型服務”轉向“經營生態交易”，利潤率從雲端運算的中低水平躍升至接近 Apple 的 App Store 模式。
它不再是 SaaS 公司，而是控制未來軟體分發的流量基礎設施。
對投資者而言，這種生態化轉型帶來三重槓桿效應：
第一，模型使用頻率帶來穩定現金流；
第二，應用分發與交易抽成形成高毛利增量；
第三，生態鎖定效應延長使用者與開發者生命周期。
當語義分發取代傳統下載，當 ChatGPT 變成“新桌面”，OpenAI 也將獲得長期的估值溢價。
發佈會還宣佈，未來將開放應用提交流程、上線專屬目錄與開發者變現機制。除了歐盟地區，所有 ChatGPT 使用者——無論免費、Go、Plus 還是 Pro——都能直接體驗 Apps SDK 的新功能。
這讓 ChatGPT 的增長曲線不再依賴行銷，而由生態自發驅動。平台的網路效應開始接管模型的技術紅利。
Altman 的一句話概括了這一階段的轉折：“我們希望讓每個人都能用語言來使用軟體。”
他沒有談模型性能，而是在談生態。
從今天起，ChatGPT 不只是生成文字的 AI，而是人類與軟體互動的總入口。
對市場而言，這意味著 OpenAI 的故事，已經從“更聰明的模型”，變成“更封閉的系統”。
▍AgentKit：讓 Agent 成為軟體的底層語言
如果說 Apps SDK 是 ChatGPT 平台化的“前台”，那麼 AgentKit 則是整個生態的“後台語言”。
它代表著 OpenAI 從“工具集合”到“工作流平台”的躍遷，試圖將 AI 推理、資料呼叫、權限管理、互動設計統一到同一語義框架中。這是 OpenAI 在工程層的真正佈局——讓每個開發者都能用拖曳、邏輯節點和自然語言去造出自己的智能體。
在發佈會上，OpenAI 正式推出了 AgentKit，包含三大元件：
Agent Builder、Connector Registry 和 ChatKit。
其中 Agent Builder 是核心，一個可視化畫布，允許開發者通過拖曳和連接節點建構多 Agent 協作邏輯。每個 Agent 都能被定義任務、呼叫資料來源、執行安全規則，支援版本控制與預覽運行。過去需要幾周開發的流程，現在幾分鐘就能上線。
現場演示中，產品經理僅用 7 分鐘 11 秒，就為 DevDay 官網搭建了一個智能問答 Agent。
邏輯流程包括分類、檢索、權限防護與多 Agent 分工。她將不同任務交由獨立 Agent 處理——一個負責會議日程，一個回答通用問題，再由 ChatKit 嵌入網頁頂部形成統一介面。
當使用者在頁面提出“我該參加那些會議來瞭解 Agent 建構？”的問題時，系統自動完成 Guardrail 檢查、語義分類、資訊提取與推薦展示。整個過程流暢得像在用 Canva 畫圖，卻完成了企業級智能體的全鏈條上線。
AgentKit 的推出，讓建構 Agent 不再是工程師的專屬工作，而成為一種“視覺化程式設計”形式。
OpenAI 把它稱作“Agent 的 Canva”，讓每個開發者都能通過拼裝邏輯來創造新的工作流。
而 Connector Registry 則是後台的中樞，管理員可以集中管理企業內部工具、API 介面與權限訪問；ChatKit 則讓企業能將 Agent 以品牌化對話介面的形式嵌入自家網站或應用中。
這三者結合後，企業從“部署一個模型”，變成“定義一套自動化生態”。
從投資視角看，AgentKit 的發佈是 OpenAI 生態戰略的第二根支柱。
它標誌著 AI 工程語言的標準化——過去開發者通過 API 呼叫模型，現在則在 OpenAI 框架內直接搭建工作流。
這意味著 OpenAI 不再是賣 API，而是在賣“開發標準”。
一旦開發者習慣了這種語義邏輯和框架依賴，遷移成本將急劇上升，生態鎖定效應將遠超 SaaS。
這也是為何 Altman 明確表示：“平台必須先穩，才談開放。” 封閉生態在早期等於護城河。
對於市場而言，這種結構性轉變極具估值含義。
首先，AgentKit 把模型能力“標準件化”。Agent Builder 是前端互動標準，Connector Registry 是資料訪問標準，ChatKit 是前端嵌入標準。
當標準形成，OpenAI 就拿到了行業語法的主導權。
其次，企業生命周期價值將大幅拉長。一旦核心業務邏輯在 OpenAI 環境中被定義，遷移出去的成本不只是技術切換，還有認知與工作流重構。
這兩點疊加，構成了資本定價裡最重要的兩個關鍵詞——標準紅利與生態鎖定。
而在技術路徑上，AgentKit 還搭載了去年推出的 Evals 框架的進化版。
新版 Evals 支援 資料集建構、自動提示最佳化、行為追蹤與第三方模型評估。
開發者能在畫布中端到端測試和最佳化 Agent 性能，實現閉環訓練。
同時上線的 RFT（強化微調） 功能，讓開發者能直接對 OpenAI 模型進行行為定製。
RFT 已在 o4 mini 模型上全面開放，並在 GPT-5 上內測。這意味著企業可用自有資料訓練 Agent 的決策邏輯，讓模型學會在何時呼叫何種工具。
這一步，將 OpenAI 的生態從“Prompt 工程”推進到“推理工程”。
開發者不再只是喂輸入、等輸出，而能定義決策過程。
對於投資者而言，這是 AI 產業走向成熟的標誌——從能力爆發期進入體系化階段。
OpenAI 通過 AgentKit 把模型推理變成企業生產力語言，從而將“智能體”變成一種基礎設施。
業內分析普遍認為，AgentKit 的推出不只是技術創新，更是戰略壟斷。
它把 OpenAI 的角色從“模型供應商”升級為“生態治理者”。
當 Apps SDK 把流量和分發鎖進 ChatGPT 時，AgentKit 則把開發與執行鎖進平台底層。這是一種從上到下的閉環統治：使用者被入口繫結，開發者被語言繫結，企業被工作流繫結。
當然，封閉性也帶來潛在風險。
開源社區（如 Hugging Face、Anthropic、Mistral）正嘗試建構替代標準，一旦它們聯合形成開放式 Agent 協議，OpenAI 的語法壟斷可能被削弱。
但在短期內，這種威脅有限。市場往往會優先獎勵“能穩定增長的壟斷”，而非“理想化的開放”。
AgentKit 的邏輯恰好對應這一點——在生態確立之前，壟斷即安全。
總的來看，AgentKit 的意義不止在於讓開發更輕鬆，而在於確立一套新語言：
軟體的邏輯單位不再是函數，而是 Agent；
企業的自動化不再靠指令碼，而靠推理；
生產力的衡量，不再看程式碼量，而看語義協作的廣度。
當 OpenAI 把“Agent”變成新的程式設計語法，它就把整個軟體世界的語言權重新握在自己手中。
▍Codex：讓程式設計回到自然語言
在 Apps SDK 打開“軟體入口”、AgentKit 定義“工作流邏輯”之後，OpenAI 用 Codex 完成了生態的第三層拼圖——讓開發過程徹底語言化。
如果說前兩部分是在重構“軟體的運行方式”，那麼 Codex 的更新，正是重構“軟體的創造方式”。它讓開發者不再寫程式碼，而是與模型共同思考。
發佈會上，Altman 宣佈 Codex 從研究預覽版正式轉為 GA，成為企業可直接呼叫的生產環境。
這一版本的三大更新——Slack 整合、Codex SDK、管理員工具——標誌著 Codex 從“程式碼助手”轉型為“企業協作中樞”。
通過 Slack 整合，開發團隊可在日常對話中直接呼叫 Codex 解決 Bug、生成程式碼或解釋報錯，無需離開聊天環境；
Codex SDK 允許開發者將其嵌入企業 DevOps 流程中，使 Codex 成為“企業內部的 AI 工程師”；
而新的管理後台則提供環境控制、日誌審計與安全看板，讓企業能追蹤 Codex 在團隊中的產出與影響。
現場演示中，OpenAI 工程師通過語音指令讓 Codex 搭建 Node 伺服器、編寫 UDP 邏輯，並用 Xbox 手把即時操控攝影機。
整個過程沒有輸入一行程式碼。隨後，他又讓 Codex 修改 React 前端，增加滾動字幕功能。幾秒後，螢幕上的名單緩緩流動。在那一刻，“程式設計”第一次變成一場即時對話。
對開發者而言，這種體驗意味著工作方式的徹底轉變。
從“告訴機器怎麼做”，變成“告訴模型我要什麼”。
自然語言成為新的程式設計介面，模型成為新的編譯器。
在軟體史的時間軸上，這是繼指令碼化之後的又一次語言革命。
對企業而言，Codex 的戰略意義在於：它不只是提高生產力的工具，而是讓 AI 能力嵌入到組織運作的最底層。
Slack 整合讓 Codex 成為跨部門的“語義溝通橋”，SDK 化讓它成為企業內部自動化系統的延展。
從項目規劃到程式碼生成、測試、部署，Codex 貫穿了整個工程周期。當企業的工作流都由模型調度時，AI 就不再是外部服務，而是內部基礎設施。
從投資視角看，這一層的意義更加深遠。
控制開發環境，就等於控制生態慣性。
Codex 的 SDK 化，使 OpenAI 成為開發者與算力之間的“唯一通道”，將模型能力深度嵌入生產過程。
這不僅增強了企業客戶的粘性，也讓 OpenAI 獲得了開發者生態的“結構性壟斷”。
過去，模型呼叫是“消費關係”；現在，Codex 讓模型變成“合作關係”，企業的程式碼棧和 DevOps 管道被 OpenAI 框架重塑。
投資層面，這意味著第二層收入曲線的出現。
Codex 不再只帶來 API 收費的現金流，而形成 B 端長期合同與席位收入。
企業在 OpenAI 平台上的部署規模、協作頻率與項目總量，都會轉化為年金式營收。
而當 Codex 與 AgentKit 聯動後，企業可實現從開發到上線的全鏈路自動化。
這類高復購、高依賴的結構，估值邏輯更接近 Microsoft 的 Azure 或 GitHub Copilot X，而非普通 SaaS。
更深層的影響在於人才結構的遷移。
過去的“工程師”定義建立在程式語言之上，而 Codex 的普及正在改變這一前提。
未來的開發者更像“語義架構師”或“產品導演”，負責闡述目標與約束，模型負責路徑與實現。
這不僅會提升企業的邊際產能，也會壓縮工程人力成本，顯著提升利潤率。
在宏觀維度上，這種“語言驅動生產”的模式，會讓 OpenAI 的滲透率從網際網路行業擴散到製造、金融、教育、能源等傳統行業。
媒體評論普遍認為，Codex 的 SDK 化，是 OpenAI 生態閉環中最容易被低估的部分。
表面上，它只是“寫程式碼更方便”，但實質上，它建立了一個 AI 驅動的企業開發標準。
當企業在 Codex 環境中建構系統，OpenAI 就獲得了整個產業鏈的“軟鎖定”。
這與 Apple 的 Xcode 在移動生態中的地位如出一轍——一旦標準確立，遷移成本將以指數級上升。
而在算力層面，Codex 的增長也直接推動了 GPU 使用的爆炸式上升。
據 Altman 披露，Codex 自 8 月上線以來累計處理 40 兆 tokens，成為增長最快的模型之一。
▍模型與 API：開放之下的閉環
整場 DevDay 的壓軸環節，是 OpenAI 在模型與 API 層的全面更新。
表面上，它延續了每年例行的性能發佈節奏；但從投資與產業邏輯看，這一部分是整個生態金字塔的底層基石——算力控制、模型封裝與商業化路徑的統一，是 OpenAI 邁向系統性壟斷的真正核心。
發佈會上，OpenAI 正式開放 GPT-5 Pro API。
這是迄今最強的推理模型，專為金融、法律、醫療等高精度任務場景設計，能在長上下文和多步邏輯中保持一致性。Altman 在台上強調，它代表著從“理解語言”到“執行決策”的轉變。GPT-5 Pro 不只是一個模型，而是未來所有複雜工作流的底層邏輯引擎。
這意味著企業可以在此之上建構高價值應用，並將推理成本轉化為商業價值。
語音層面，OpenAI 發佈了 gpt-realtime-mini，在保留音質和情感表現力的前提下，成本降低 70%。
這不僅降低了語音互動門檻，也意味著 ChatGPT 將更快地走向“即時伴隨”場景——客服、教育、語音辦公、虛擬助理都將成為自然延展。Altman 直言：“語音將成為 AI 的主流互動方式。”
從生態角度看，這是對上層 Apps SDK 與 AgentKit 的補完；從投資角度看，這是對未來流量入口的提前佈局。當語音成為互動入口，OpenAI 就掌握了“下一代作業系統”的聲學介面。
更引人注目的是 Sora 2 API。
這款視訊生成模型實現了更高解析度、更長時長和可控鏡頭參數，能支援精細化編輯、混音和剪輯。
現場演示中，開發者只需一句提示——“雨夜的紐約街頭，計程車駛過霓虹反光的地面”——Sora 2 便在幾秒內生成完整視訊，並自動配上環境音效。
開發者還能在 API 層控制節奏、鏡頭切換與敘事順序，這意味著視訊首次被“程式設計化”，敘事被“參數化”。
從產品形態看，Sora 2 把視訊生產從創作軟體遷移到介面級呼叫；從資本視角看，這相當於在內容產業中建立了“AI 渲染層”，未來將承接大量媒體、廣告與遊戲生成需求。
所有模型更新被整合進統一的 API 控制台。
開發者可以在一個面板內呼叫 GPT-5 Pro、Sora 2、gpt-realtime-mini 與 Codex SDK，實現語音、視覺、文字的多模態協同。
後台支援成本監控、延遲追蹤、版本管理與安全審計。OpenAI 正在建構一條貫穿全部模態的“統一計算介面”，模型成為節點，介面成為系統。
這也意味著未來的應用層開發，將完全建立在 OpenAI 的算力與協議上。
而真正的戰略動作，藏在模型背後的資本佈局。就在 DevDay 前一周，OpenAI 完成 66 億美元股權交易，估值飆升至 5000 億美元，超越 SpaceX。
同時宣佈與 AMD 達成戰略合作，未來三年部署超 6 GW GPU 基礎設施，並附帶最高 10% 股權期權。這不僅是算力的擴張，更是資產結構的重構——OpenAI 正從“租用算力”轉向“自有算力”，從“模型公司”轉向“製造公司”。
在垂直整合的邏輯下，它已經橫跨硬體、模型與分發三層產業鏈，把中間利潤層完全內化。這種縱向一體化結構，使 OpenAI 成為全球首家同時控制演算法與能源密度的科技企業。
這一閉環代表三條收入曲線的疊加：
第一，模型 API 的高頻呼叫帶來持續現金流，構成“雲訂閱型”穩定基底；
第二，Apps SDK 與 AgentKit 的交易抽成提供高毛利增量，類似 App Store 的生態利潤；
第三，Codex 與企業整合形成 B 端鎖定，帶來年金式合同收入。
三者結合後，OpenAI 的財務結構呈現 SaaS + 平台 + 開發工具的混合模型，估值邏輯更接近 Apple 或 Microsoft 這樣的綜合生態企業。
一旦 ChatGPT 成為開發者與使用者之間的默認介面，OpenAI 就不再是科技公司，而是系統性基礎設施。 (有新Newin)