工作现已触手可及

# 近在咫尺的工作 来源：https://openai.com/index/the-work-now-within-reach/ 人工智能正在拓展人类与企业的成就边界。那些曾受限于时间、成本或专业资源的创意，如今正成为切实可行的追求。这为人类突破、新兴企业、新市场以及无限可能开启了大门。OpenAI 的创立正是为了助力实现这些愿景。 GPT‐6 Astra（https://openai.com/index/gpt-6-astra/）标志着人工智能能力的重大飞跃。它是当今最智能、最协调一致的模型，在计算机操作、浏览器交互、软件工程、网络安全、科学研究及专业工作等领域均达到顶尖水平。 OpenAI 致力于将研究进展转化为全球个人与组织的广泛福祉。我们在消费级与企业级市场的广泛覆盖，使新能力能通过用户现有产品直达客户。而我们的全栈计算战略，让我们对交付智能所需算力容量、性能及成本拥有更强掌控力。 这些优势将形成叠加效应。更优秀的模型开辟新工作领域。更高效的计算使这些工作能在更大规模上变得经济可行。用户增长带来的收入反哺进一步的研究与基础设施建设，强化了我们追求下一次突破并将成果普及全球的能力。 ## 消费端与企业端相互赋能 我们的产品已覆盖超十亿周活跃用户（https://openai.com/index/dali-rajic-chief-re-officer/）及250万家企业。每一项研究进展都会提升 ChatGPT、ChatGPT Work、Codex 以及基于我们API构建的应用程序。一次模型研究投入能支撑多款产品及其多元收入渠道。 用户将家中使用 ChatGPT 的熟悉感带入工作场景；企业部署为其提供适配复杂工作与组织需求的工具。而工作体验又会改变他们对个人生活中AI的期待。开发者则通过构建我们未曾设想的应用程序，进一步延伸我们的触达范围。随着时间的推移，随着智能体产品在工作与生活中更深入地了解用户，我们预期这些传统界限分明的领域将持续交融。 个人使用与企业部署均随时间持续扩张。在我们对个人ChatGPT订阅用户的研究（https://openai.com/index/how-chatgpt-adoption-has-expanded/）中，注册六个月后的每日信息量较首月增长约50%，用户尝试过的不同任务数量也增加了近两倍。 我们的商业模式使我们能在使用量增长中获取收入。由广告支持的免费访问，帮助人们发掘AI的实用场景；订阅制和按量计费则让客户在发现更多价值时能够投入更多。 ## 更多工作值得投入 模型能力的提升扩展了客户可承担的工作范畴。企业可以修复曾耗费过多专家时间的流程，或进入原先无法盈利服务的市场。 我们在自身团队的工作中看到了这一点。研究团队最近的进展更新（https://openai.com/index/research-acceleration-view-inside-openai/）显示，研究人员正更快速地贡献代码、运行更多实验，同时将日益复杂的任务委托给智能体。团队利用智能体解决曾需专家支持的基础设施问题。目前，研究部门每投入一个人类工作日，就会配套使用3.1个智能体工作日。 人类仍负责设定研究优先级与评估结果，但智能体为他们提供了更多能力去探索有前景的构想。对OpenAI而言，这些工作有助于改进模型与基础设施，而这正是客户所依赖的基石。 随着AI扩展人类能力，它也开拓了远超当前工作的市场。更多人得以追求宏大抱负、做出新发现、构建造福后代的事物。 ## 创造更优价值的算力 满足持续增长的需求既需要容量也需要更优的经济效益。我们的计算战略（https://openai.com/index/the-full-stack-behind-abundant-intelligence/）涵盖数据中心、芯片、软件、模型与产品。我们统筹管理这些选择，持续为每项工作负载寻求性能、速度、可靠性、效率与成本的最佳组合。 训练前沿模型与运行快速交互式智能体对基础设施的需求截然不同。我们在能通过协同设计组件提升性能或降低成本之处自建设施，在其他合作伙伴提供更强方案时选择合作。这赋予我们为每个任务选择最佳系统的灵活性。 GPT‐5.6 Sol 帮助改进了我们的生产级服务软件，将端到端服务成本降低20%（https://openai.com/index/gpt-5-6-frontier-intelligence-efficiency/）。进一步的改进将Token生成效率提升超过15%，使系统能从相同算力中产出更多结果。 Jalapeño作为我们首款定制推理芯片，将这一探索延伸至硬件领域。在三项公共模型的InferenceX测试（https://openai.com/index/jalapeno-first-results/）中，其峰值Token吞吐量功耗比达到受测商业系统的1.5至1.9倍（以芯片标称功率标准化比较）。端到端延迟降低至商业系统的1/3.6至1/1.7。我们计划在年底前开始部署（https://openai.com/index/jalapeno-first-results/），与NVIDIA、AMD及其他合作伙伴的加速器协同工作。 对客户而言，重要的是完成任务。更优的模型能以更少尝试达成目标。更优的软硬件能让每次尝试更快更经济。两者的共同提升，将使我们能更有效地利用自建与采购的算力容量服务更多工作。 ## 优势叠加的根源 我们在研究、产品与计算领域多年的投入正汇聚成势。消费端与企业端的广泛覆盖，让每次模型进步都能直达客户。全栈计算战略助力我们以更优性能和经济效益交付智能。 这一组合将随着客户应用AI而不断增强。他们的需求指引研究方向与算力规划。更优秀的模型与更低的成本使更多工作变得可行，而使用量增长带来的收入则为下一代研究与基础设施提供资金。 资本纪律是我们维持增长的方式。我们根据每项投资可服务的需求、投入产出的效率以及回报是否值得资本承诺来做出判断。 这正是我们坚信OpenAI有能力在AI代际演进中保持领先的原因。我们能助力人们在每一次进步中成就更多——并构建一个与人类抱负共同成长的企业。 ## Sarah Friar 近期博客文章：