被低估的GPT-5！OpenAI給7億人解鎖最強AI，大眾智能一夜撕裂舊秩序
直到現在，GPT-5的升級，仍然被很多人低估了！
一方面是，很多人沒有看透OpenAI發布GPT-5背后的真正原因。
GPT-5的「突破」不在性能，而是模型「自帶路由」和思考配額分發下的「單位token經濟學」。
未來不是「誰最聰明」的模型競賽，而是如何能把高價值意圖精準接到可抽傭閉環的一方，如何能夠讓每一個token的生成都伴隨巨大的經濟價值。
另一方面是，參考對比的模型和之前不同了。
俗話說得好，「沒有對比，就沒有傷害」。
雖然GPT-5在關鍵能力上的提升，與當年GPT-4超越GPT-3時的情景如出一轍。
但問題是，這兩代模型的發布節奏完全不同。
在GPT-3到GPT-4之間，OpenAI自己的重磅更新只有GPT-3.5。
然而到了GPT-5這里，光OpenAI自己就發了好幾款SOTA模型。
再加上其他前沿AI實驗室的成果，那種一次性巨大飛躍所帶來的震撼，早已不復存在。
OpenAI打算用GPT-5驗證商業模式
OpenAI一開始就沒有打算用GPT-5來繼續拉高全球科技狂熱者和無數用戶對于AGI的追求預期。
GPT-5的關鍵不是AGI、性能、參數等等「硬核指標」，而在于GPT自帶的「自動路由」與「思考時長管理」。
「自動路由」讓OpenAI來決定用戶的問題到底被發送到哪個模型，比如「為什么天空是藍色」就無需調用Pro模型。
而「思考時長管理」讓所有用戶不能再額外占用模型的算力，GPT-5發布前，很多專業用戶都長期使用o3或者o3-pro。
在最新一期的a16z的訪談節目中，請來了SemiAnalysis創始人Dylan Patel。
圖片
Dylan Patel，和他創辦的SemiAnalysis是有關人工智能和半導體領域最權威的機構。
圖片
Dylan Patel認為GPT-5的關鍵并非參數增大，而是自動路由與「思考時長配額」管理。
高價值請求走昂貴鏈路，低價值請求交給輕模型，在不犧牲體驗的前提下OpenAI能夠實現降本增效。
對于免費用戶，變現路徑是通過把「高價值意圖」（購物、法律、出行等）直連交易與抽傭閉環。
這讓ChatGPT上的免費流量首次具備現金流。
免費用戶的低價值查詢則通過路由機制，彈性降級來控制成本。
現在很多AI產品的重度開發者把訂閱「薅到負毛利」，比如Claude Count排行榜中，有人把每個月200美元的訂閱玩出了2萬、5萬美元的效果。
圖片
逼得廠商從「無限/包月」轉向速率與按量結合。
企業更偏好「可預測賬單」的固定費率，消費者側則難以回避用量差異。
所以OpenAI在發布GPT-5后，淡化了模型的概念，淡化了思考和非思考的概念，而是變為自動、極速、短思考、認真思考和專業模式。
圖片
這種轉變的背后，藏著OpenAI的野心，他們希望能夠主動給你分配算力和配額，而不是讓用戶肆意的浪費和占用。
另一方面，由于GPT-5策略的轉變，現在免費用戶是最大受益者。
GPT-5發布前，免費用戶很難接觸使用思考和專業模型，但是現在，歡迎來到「大眾智能」時代。
大眾智能時代從GPT-5到納米香蕉，強AI人人可得
如今，全球有至少十幾億人，都在定期使用AI。
ChatGPT每周活躍用戶超7億，再加上Gemini及其他頂尖AI，用戶總數又增加了數億。
通常，我們關注的都是AI技術領域的重大突破，但這其實掩蓋了一場更宏大、醞釀已久的變革：
我們正在進入一個「大眾智能」（MassIntelligence）時代。
在這個時代，強大的AI正變得像谷歌搜索一樣觸手可及。
圖片
強大的AI正變得唾手可得
過去，對大多數用戶而言，接觸強大的AI有兩大障礙。
其一是「選擇困境」。
很少有人知道該如何挑選AI模型，更少有人知道，在ChatGPT的菜單里選擇o3模型能讓他們用上頂級的推理AI，而選擇看起來數字更大的4o，得到的能力卻要遜色得多。
據OpenAI透露，即便是付費用戶中，也只有不到7%的人會定期選擇o3模型，這意味著大量高級用戶也錯過了推理模型的強大功能。
其二是成本。
由于頂級模型運行成本高昂，免費用戶通常無法使用，或者只能在極為有限的情況下體驗。
谷歌率先向免費用戶開放了部分頂級模型，但OpenAI表示，在GPT-5推出前，其免費用戶幾乎無緣使用推理模型。
GPT-5的提出，正是為了解決上述兩個問題：
- 首先，它是一個模型家族的總稱，囊括了從較弱的GPT-5 nano到強大的GPT-5 Pro等截然不同的模型；
- 其次，它也是一個智能工具的名稱，這個工具負責判斷該調用哪個具體模型、分配多少算力來解決你的問題。
所以，當你向「GPT-5」提問時，你其實是在和一個「路由模型」對話，它會自動判斷你的問題該由小而快的模型處理，還是需要動用更強大的推理模型。
圖片
盡管過程曲折，但GPT-5依然取得了十分顯著的成果：
發布僅幾天，使用過推理模型的付費用戶比例從7%飆升至24%，而用上最強模型的免費用戶也從幾乎為零增長到了7%。
這種變化的背后，部分得益于更智能的模型運行效率正急劇提升。
下圖清晰地展示了這一趨勢：y軸代表AI能力，x軸則表示呈對數級下降的成本。
GPT-4問世時，處理一百萬個token的成本約為50美元；而現在，使用能力遠超初代GPT-4的GPT-5 nano，成本僅為約14美分。
圖片
強大的AI正變得簡單易用
不過，僅僅能接觸到強大的AI還不夠，人們需要真正用它來解決問題。
過去，高效使用AI是一項頗具挑戰的任務，需要掌握「思維鏈」等技巧來精心設計提示詞，并學習各種訣竅。
然而，我們最近的一系列實驗發現，這些技巧已不再那么重要。
強大的AI模型正越來越擅長理解并執行你的指令，甚至能預判你的意圖、超越你的要求。
此外，變得更便宜、更易用的不只是文本模型。
最近谷歌爆火的Gemini 2.5 Flash圖像模型——「納米香蕉」（nano banana），不僅性能卓越（尤其擅長編輯圖像），而且成本低廉到免費用戶也能使用。
更重要的是，它能極好地理解并遵循自然語言指令。
舉個例子，我們上傳一張阿波羅11號宇航員的經典照片，以及一張亮片晚禮服的圖片，然后給出了最簡單的提示：
「給左邊的尼爾·阿姆斯特朗穿上這件晚禮服。」
圖片
幾秒鐘后，就得到了下面這張圖。
盡管有一些瑕疵，但晚禮服逼真的褶皺及其與場景的融合效果依然令人驚嘆。其中，翻領上的NASA別針更是點睛之筆。
圖片
我們還能更進一步：
現在展示一張照片，尼爾·阿姆斯特朗和巴茲·奧爾德林穿著同樣的衣服，坐在現代飛機的座位上。尼爾看起來很放松，身體后仰，正在吹小號；巴茲顯得有些緊張，手里拿著一個漢堡。中間的座位上，坐著一只正在用筆記本電腦的逼真水獺。
注意看，不管是人物的表情，還是巴茲的戒指和尼爾的翻領別針，都得到了極好地體現。
雖然整個過程仍存在很大的隨機性，但對大多數人而言，這不僅是能力上的巨大飛躍，更是易用性上的巨大突破。
圖片
大眾智能時代的奇景
當強大的AI落入十億人手中，無數事情將同時發生。
事實上，無數事情已然在發生。
- 有人與AI建立起了深厚的情感聯系，擺脫了孤獨；也有人因此精神崩潰，甚至選擇自殺。
- 有人用AI在作業中作弊；也有人用它診斷疾病，或者開啟一段新的商業冒險。
當十億人都能使用先進AI，我們便進入了所謂的「大眾智能」時代。
現有的每一個機構，如學校、公司、醫院、政府，都是為一個「智能」既稀缺又昂貴的時代而構建的。
但如今的AI已足夠強大，能在大部分任務上超越人類；用法已足夠簡單，無需任何手冊；同時也已足夠便宜，甚至可以免費運行。
因此每個行業、每個機構、每個社群都必須思考，如何在這個大眾智能的時代中繁榮發展。
- 我們該如何駕馭十億人使用AI的力量，同時管控隨之而來的混亂？
- 當任何人都能憑空捏造一切時，我們又該如何重建信任？
- 我們如何在普及知識的同時，保留人類專業知識中那些寶貴的核心價值？
一場機遇與挑戰的浪潮即將在全球的教室和會議室里席卷而來。
大眾智能時代，就是將一套前所未有的工具交到幾十億人手中，看他們會創造出什么。
我們即將親眼見證這一切。
參考資料：
