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OpenAI宣布GPT-6提速50%

发布时间：2026-10-09 05:32:07 最近访问：2026-10-09 05:32:07

OpenAI宣布GPT-6提速50%

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很少有 AI 厂商笃信发布的产品能够以数量换质量，OpenAI 偏偏是其中之一。

一如之前连开 12 天发布会的豪举，10月5日，OpenAI Codex 负责人 Thibault Sottiaux（也就是大家熟悉的 Tibo）宣布了一项持续 28 天的承诺：

接下来的每一天，团队要么发布一项对大多数 Codex 或 ChatGPT Work 用户有明显价值的更新，要么执行一次完整额度重置。

小编|童童

隶属|我爱学习俱乐部编辑部

活动来到 Day 1，OpenAI 交出的答卷是提速。通过订阅使用 GPT-6 Astra 和 GPT-6.1 Sol，默认速度将提高约 50%，用户无需调整设置。

同一天，OpenAI 还公布了两项方向完全不同的变化。ChatGPT 和 Codex 的部分文字输出将开始加入不可见水印，ChatGPT 的广告业务则准备引入更直观的图片展示形式。

放在一起看，几项更新很能说明 OpenAI 目前的处境。它需要让付费用户觉得订阅更值，也需要向监管解释 AI 内容从哪里来，同时还得让越来越大的用户规模，成为广告主愿意买单的生意。

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不同世界的精英齐聚

OpenAI 的故事通常从 2015 年夏天的一顿晚餐讲起。

Rosewood Hotel 坐落在门洛帕克的沙丘路旁。那条路聚集了硅谷最有权势的风险投资机构，决定过许多创业公司的生死。

一个晚上，Elon Musk、Sam Altman、Ilya Sutskever、Greg Brockman 和几位研究者走进酒店的私人包间，讨论一件比创办普通公司更重要的事：能否建立一家不受 Google，也不受任何单一机构控制的 AI 实验室。

坐在桌边的人来自不同世界。

Elon Musk 四十四岁，已经把三种不同的工业雄心揽在自己身上。他从 Zip2 和 PayPal 时代的互联网创业者，变成了 SpaceX 的火箭制造者与 Tesla 的掌舵人。对他而言，人工智能从来不只是哲学话题。

Tesla 的自动驾驶必须靠视觉和学习系统判断道路；一家公司若真要把人送往火星，也迟早要把更多决策交给机器。可他又是当时硅谷最响亮的 AI 风险警告者之一。

Musk 曾投资 DeepMind，不是因为他准备亲自经营那家公司，而是想靠近这个正在加速的领域。Google 在 2014 年收购 DeepMind 后，他看到的是一个危险组合：最强的研究团队、最多的数据、最大的计算平台，全都进入同一家公司。

Sam Altman 那年三十岁。十九岁时，他从斯坦福大学退学，创办位置社交应用 Loopt，进入 Y Combinator 最早的一批项目。

Loopt 没有成为一代平台，2012 年卖给 Green Dot；Altman 却在那段经历里学会了融资、董事会、产品转向和一家创业公司如何在资源耗尽前寻找出路。2014 年，Paul Graham 把 Y Combinator 总裁的位置交给他。

此后的 Altman 每半年看着数百位创始人把模糊野心压缩成一家公司。他不是神经网络研究员，他的专长是识别人、制造共识、募集一笔足以把技术判断变成组织现实的资本。

Ilya Sutskever 三十岁，来自 Google Brain。少年时随家人从以色列移居加拿大后，他进入多伦多大学学数学；2003 年，本科二年级的他敲开 Geoffrey Hinton 的门，拿回几篇论文，很快便加入了那个当时仍显边缘的神经网络学派。

2012 年，Sutskever 与 Alex Krizhevsky、Geoffrey Hinton 训练出 AlexNet，让大规模卷积网络在 ImageNet 上突然甩开传统视觉方法。

三人随后成立 DNNresearch，被 Google 收购。到了 Google Brain，Sutskever 又与 Oriol Vinyals、Quoc V. Le 提出 sequence-to-sequence 学习，用两个多层 LSTM 把一种序列映射成另一种序列。

图像与机器翻译给了他同一个结论：足够大的网络、足够多的数据和足够强的计算，能够吃掉过去依赖领域专家设计的系统。

这使 Sutskever 对新实验室有双重意义。他将担任研究主管，决定什么问题值得下注；他的加入同时也是一张信用凭证，告诉其他年轻研究者，这不是几位亿万富翁的业余项目。

离开 Google 对他并不轻松。他后来回忆，Google Brain 当时前景极好，留下几乎没有风险；他还是选择了这家没有办公桌、没有集群、甚至没有明确研究计划的新机构。

Greg Brockman 二十八岁，刚离开 Stripe。高中毕业后的间隔年里，他读了 Alan Turing 的论文，试着写聊天程序，最后只造出一个很会谈论天气的机器人。

读大学时，他先去哈佛大学，后转到麻省理工学院，迷上编程语言和静态分析，又在项目做完前退学，成为 Stripe 第四名员工。

他设计过支付后端、信用卡保险库，也管招聘、文化手册和工程组织；Stripe 从四个人长到二百五十人，他的工作也从写代码变成去做任何当时没人负责、公司却必须完成的事。

他们真正一致的，也许只有两点共识：通用人工智能值得被严肃对待；如果这件事只发生在 Google 或其他巨头内部，人类的未来便会被少数公司定义。

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危机四伏

冲突的起因很简单，人工智能技术，是一件耗钱耗资源耗算力耗时间的事情。最开始，这些最顶尖的研究员和硅谷最有影响力的资本家们还可以为爱发电，但真正开始做的时候，发现烧钱是个无底洞。而再看OpenAI的对手们，哪个不是手握千亿美元资金的科技巨头。

硅谷101采访到了一位曾经在OpenAI早期实习生，对方回忆说，“当时办公室座位，前后左右都是业界最牛的大佬，每个人想法都不一样，大家擅长的方向和领域也可能不一样，还没找到一个着力点，如何让这批世界上最牛的AI科学家们拧成一股绳一起发力是最难的，谁也不服谁。”

确实在早期，OpenAI被谷歌的DeepMind各种吊打。从税表上也可以看到，最开始给硅谷大佬们承诺的10亿美元也不是一下就全部到位的，而是分成好多笔一点点到账。

可以看出，OpenAI每年的预算都有限，也不敢乱花。比如在OpenAI报税表上，2017年，OpenAI的职能支出在2866万美元，其中云计算上就花了790万美元，训练模型的CPU和GPU甚至都要从谷歌那里去租。

而我们对比一下背靠谷歌这颗大树的DeepMind，2017年的总支出是4.42亿美元，想要云计算、CPU/GPU等方面的支持，也可以申请内部的支持。相对来说，OpenAI和谷歌不论在资源和资金上的差距都很大。

并且在早前，OpenAI发布的研究结果并没有掀起什么水花，反而谷歌那边各种风光一时无两。

比如2016年，OpenAI发布了OpenAI Gym和Universe，开始在圈内积攒一点点名气的时期，而谷歌DeepMind的AlphaGo已经击败了围棋顶级选手李世石，引发全球对AI的关注。

2017年，好不容易OpenAI在Dota2游戏上战胜了人类顶级选手，可以说是短期火了一把，但随后谷歌便发布了Transformer模型，这个模型是奠定所有大语言模型的基础架构，震惊了整个业界。

然后在2018年，OpenAI基于Transformer发布了GPT第一代，结果谷歌随后重磅发布了跨时代意义的Bert，比GPT参数大四倍。

可以说，2018年底之前，谷歌都全面碾压OpenAI。这个时候，业界对OpenAI各种不看好，之前好不容易请来的很多技术大佬，不少又回谷歌脸书这些大厂了，公司面临着严重的人才流失、军心不稳。

在2018年，马斯克坐不住了。对马斯克熟悉的网友们都知道，马斯克是非常有占有欲和掌控欲的。

根据科技媒体Semafor的信源爆料，马斯克就直接向OpenAI的董事会提议，他要全面接管OpenAI，来当CEO。

但在那个时期，马斯克本人已经被特斯拉搞得焦头烂额了，当时Model3又遭遇了生产地狱、被市场疯狂做空、被质疑很快就要破产了，马斯克每天就睡特斯拉工厂里。在这样的背景下，马斯克想再接管OpenAI的提议被OpenAI的董事会拒绝。

根据Semafor和Wired杂志等媒体报道，当时马斯克非常不爽，甩手就走人了。

关于这件事还有一些其他的八卦说法：包括马斯克先挖走了OpenAI的核心研究员Andrej Karpathy去特斯拉做自动驾驶的主管，这件事让OpenAI的员工们非常不爽，在这样的情况下利益冲突和矛盾愈发明显。

不过此处值得一提的是，最近这位研究员Andrej Karpathy又跳槽回到OpenAI了，可见这波AI浪潮变革带来的吸引力十足。

在2018年马斯克宣布退出董事会后，马斯克曾表示在离开董事会之后将继续捐赠和支持OpenAI。但事实上，马斯克在离开之后就立即停止了捐赠。

根据Wired杂志以及网站Semafor的报道：此前，马斯克承诺在几年内将向OpenAI捐赠10亿美元，而马斯克和OpenAI分手之际，他兑现的捐赠仅在1亿美元。

马斯克的离开和他尚未兑现的捐赠，将OpenAI一下推到了一个非常不利的境地：训练AI模型比之前想象得要更烧钱，如果公司无法找到技术突破点、一直被谷歌等大公司碾压，那么很快只能关门大吉。

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ChatGPT每周触达12亿人

比起水印，视觉广告更容易让普通用户感受到产品的变化。

OpenAI 在同日公告中称，ChatGPT 每周触达 12 亿人。对于这样规模的平台，订阅之外的商业收入，已经成为产品发展的一部分。

此次公布的新广告形式，将通过图片展示产品灵感、使用方式或相关体验。首批测试计划在本月晚些时候于美国启动，与一组初始广告主合作，展示场景选在 ChatGPT 生成图片的过程中。

按照 OpenAI 的说明，广告会被明确标注，并与正在生成的图片保持分离，广告也不会影响 ChatGPT 提供的回答。

选择图片生成作为测试场景，有它的商业逻辑。

用户在构思房间布置、活动方案或生活方式时，图片能让商品的使用场景变得更直观，也更容易让品牌进入用户的考虑范围。当然，是否能带来足够好的体验，还要等测试给出答案。

OpenAI 同时扩充了广告效果衡量工具，与 Hightouch、Tealium、LiveRamp 等平台合作，方便广告主将已有系统中的转化数据传回 ChatGPT Ads，并引入更多归因和效果评估伙伴。

对广告主而言，真正需要回答的问题是，用户看过广告之后，是否产生了购买，以及这些购买有多少原本就会发生。

OpenAI 公布了几组合作伙伴提供的早期结果。

DV Rockerbox 称，WeightWatchers 在 ChatGPT Ads 上的归因获客成本，比其综合付费搜索基准低 15.3%；WorkMagic 称，健康品牌 Dose 的增量购买中，67% 来自全新客户；Triple Whale 则称，Portland Leather 从 ChatGPT Ads 获得的访问者中，93% 是新访客。

此外，广告展示的位置，也需要新的规则。

OpenAI 表示，会评估对话是否适合展示广告，避免在情绪脆弱、敏感或其他不适宜的语境中投放，并与 DoubleVerify、Integral Ad Science 探索品牌适配评估。