主要观点总结
文章主要围绕OpenAI的商业化之路展开讨论，涉及OpenAI的12天直播活动、新模型o3的表现、商业化和市场竞争等问题。
关键观点总结
关键观点1: OpenAI的直播活动及内容
详细介绍了OpenAI的直播活动，包括o1模型惊艳全场、Sora正式版亮相、功能升级等。
关键观点2: OpenAI商业化的挑战与问题
指出OpenAI商业化过程中存在的问题和挑战，如市场定位不明确、缺乏核心竞争力等。
关键观点3: 技术领先的优势与挑战
强调OpenAI在技术上的领先地位及其面临的挑战，如竞争对手的快速跟进和技术普及的困难。
关键观点4: 市场与技术的平衡
讨论了OpenAI在市场和技术之间的平衡问题，包括市场导向与技术导向的差异以及构建AI生态系统的潜力。
关键观点5: 其他AI应用和发展趋势的讨论
介绍了其他AI应用的合作与竞争情况，以及对未来发展的预测和讨论。
正文
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本期要点：OpenAI商业化之路还很曲折？
你好，我是王煜全，这里是王煜全要闻评论。
上周五晚，OpenAI的“12天12场直播”活动落下了帷幕。第一天，完整版的o1模型惊艳了全场，能直接解决奥赛级别的难题，并引发了有关教育的讨论。
第三天，Sora正式版亮相，所有的ChatGPT Plus用户每个月都有约50次的体验机会。但如果想要更多次地使用o1模型和Sora，或者享用更高级的功能，还要购买200美元/月的Pro会员。
但是，随后的直播内容却显得平淡无奇，包括了工作助手Canvas、o1-mini的强化微调、高级视频语音模式、与苹果的合作、“Projects”项目功能、搜索功能升级等等。
这些功能虽然也具有一定的价值，但整体给人一种“调起得太高、后面唱不上去了”的感觉。
好在，最后一天o3模型登场，再次点燃了大家的热情。
o3模型在编程和数学等方面都远超前一代的o1模型。
包括在ARC-AGI基准测试（一种用于评估AI大模型抽象推理能力的测试）中，o3的表现也令人瞩目。
过去各个大模型在这个测试上的评分几乎为零，o1也仅为25%左右，人类的分数约是85%，而o3的分数却达到87.5%，已经超越了人类。
虽然o3模型目前的高成本让其难以用于实际场景，但也让大家看到了OpenAI开发出更强大模型的希望，不少人甚至惊呼，OpenAI已经在通往AGI（通用人工智能）的路上了。
不过，俗话说，外行看热闹，内行看门道，我认为OpenAI的表现只能算是差强人意，甚至暴露出了自己在经营上的弱点。
首先，不可否认，o1和o3模型有很大进步，我们在实际使用中也发现，o1在回答问题的质量上也有显著提升，但客观来说这些进步仍然是在Scaling Law范围内实现的。
即使在OpenAI自己的体系之中，o1和o3也最多只能算是达到了第二层推理者（reasoner）的水平，距离AGI还有好几道槛要过。
而且，正如我们在9月份o1模型刚推出时所预测的，o1模型的推理能力，其他公司也有可能在短期内掌握。就在o1模型正式推出不久，Deepmind的Gemini也推出了类似的推理功能。
也就是说，这12天的直播充分展示了OpenAI的技术实力，o1和o3模型都很强，但它们并不会给OpenAI带来决定性的胜利。
反而，通过这12天的直播，我们可以发现OpenAI在经营上有很大的问题：
第一，讲的东西太多太杂，不清楚要对外传递什么信号，这是市场问题；
第二，在业务层面目标不清、四面出击，没有明确的商业化方向，这是战略问题；
第三，更严重的是，一味强调技术优势，但却并非不可超越，也没有在平台化和开放合作的基础上构建长期业务壁垒，这可是核心竞争力问题。
从业务的角度，在这12天里既有与苹果的商业合作成果，也有o1和o3这样的基础性研究成果，还有Sora和Canvas这样的模型应用能力展示，但OpenAI却把这一堆成果全都混在了一起。
从这种混乱的表现看来，OpenAI可能还没有想清楚自己未来究竟要朝哪个方向努力，而是在用12次炫技来展示自己的新功能，而且这些新功能都远没有达到一骑绝尘的水平，以至于公众对于OpenAI大部分的直播内容都比较无感。
当技术并未与对手拉开显著差距，或无法广泛普及时，
就将其过早公开展示，可能会为对手指明方向
，甚至会给竞争对手留下可乘之机，因为当对手们迅速推出同类产品后，你的领先性会迅速减弱。
正如在年初令全球惊叹的Sora，直到最近才向公众开放，然而OpenAI所期待的热烈反响并未出现，大部分人只是简单体验一下，没有感受到其特别之处，也就没有掀起什么波澜。
原因也很简单，在这长达10个月的等待时间里，国内外已有多种视频生成模型抢在Sora之前对公众开放了，只有专业视频制作者能感受到Sora的差异。所以可以说，Sora反而让对手的视频应用得以迅猛发展。
未来，等到o3模型也向公众推出时，很可能面临同样的尴尬境况。公众仍然感受不到其厉害之处，也搞不清自己要用它来干什么，加上届时o3模型价格可能也会非常昂贵，就又会像Sora一样默默无闻。
当然，o3模型或许就是个ToB的产品，比如可以给大公司用于编程、科研、投资分析等工作，并不是给普通消费者用的。但OpenAI并未明确这一点，显得思路不清。
因为我们看到，除了苹果以外，OpenAI并没强调和有广泛用户基础的应用有什么具体合作，我们还失望的注意到，他们这次的演示也没有强调GPT Store。似乎OpenAI忽视了自己最核心的竞争力之一——构建AI生态系统的潜力。
这是个典型的技术导向、而不是市场导向的公司的做法：他们并不准备将GPT Store打造成一个开放的平台，吸引全球的开发者和企业加入。要知道，技术优势无法永恒，产业生态才是王道。
通过各类开放应用让OpenAI的技术在各个领域发挥更大的作用，才应该是OpenAI这类平台公司的发展重点！
道格拉斯·恩格尔巴特（Douglas Engelbart）的“Mother of All Demos”（所有演示之母）
1968年，斯坦福研究院的道格拉斯·恩格尔巴特（Douglas Engelbart）在
“Mother of All Demos”（所有演示之母）
中，向人们展示了被称为“XY位置指示器”的鼠标、图形界面、超文本、实时协作和视频会议等一系列革命性的技术。颇像今天OpenAI的炫技。
但这些演示并未直接带来商业利益，反而是苹果公司等更加市场化的初创企业汲取了这些成果，转化为个人电脑，取得了巨大成功。
OpenAI对自身核心竞争力的缺乏理解、战略上的分散以及没有明确的商业化路径，都表明他们仍然把自己当成了一个像斯坦福研究院那样的研究机构，而不是他们希望成为的商业实体。
这12天的直播没有像恩格尔巴特的演示那么具有革命性，却像恩格尔巴特一样缺乏商业化思考
，他们将注定很难利用自己在AI技术领域的领先地位获取到足够多的商业利益。也许多年后大家回忆起这次直播，也会像回忆当年的“Mother of All Demos”那样，认为他们自己的商业化虽然不成功，却启发了很多创业者吧。
当然，对于大部分人而言，这种启发是有价值的，看到更多的可能性，才能真正拥抱未来。
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