社区所有版块导航
Python
python开源   Django   Python   DjangoApp   pycharm  
DATA
docker   Elasticsearch  
aigc
aigc   chatgpt  
WEB开发
linux   MongoDB   Redis   DATABASE   NGINX   其他Web框架   web工具   zookeeper   tornado   NoSql   Bootstrap   js   peewee   Git   bottle   IE   MQ   Jquery  
机器学习
机器学习算法  
Python88.com
反馈   公告   社区推广  
产品
短视频  
印度
印度  
Py学习  »  chatgpt

7 亿用户白嫖 ChatGPT,OpenAI 怎么从他们身上赚到钱?

Founder Park • 1 月前 • 480 次点击  

花了钱的用户对 GPT-5 好像都挺失望的,似乎没有特别大的提升。

但是对于没用过 o3 这种顶级推理模型的免费用户来说,体验可能完全不同。

ChatGPT 有 7 亿多免费用户,它是全球网站流量排名的第 5 名,超过马斯克的 X,Reddit 社区和 Whatsapp 这样的 IM 工具,仅次于 Instagram、Facebook、YouTube 和 Google。

SemiAnalysis 的研究认为,GPT-5 的路由(Router)机制,能够让 OpenAI 从大量的免费用户身上攫取商业价值。

文章编译自 SemiAnalysis 的文章。


超 12000 人的「AI 产品市集」社群!不错过每一款有价值的 AI 应用。

邀请从业者、开发人员和创业者,飞书扫码加群: 
图片
进群后,你有机会得到:
  • 最新、最值得关注的 AI 新品资讯; 

  • 不定期赠送热门新品的邀请码、会员码;

  • 最精准的AI产品曝光渠道



01 

「Router」才是 OpenAI 发布的核心

在 OpenAI 的官方内容中,第二段内容是关于「一个统一的系统(One United System)」,特别强调了「Router」:

GPT-5 是一个统一的系统,它包含一个能解答多数问题的智能高效模型、一个用于处理更复杂难题的深度推理模型 (GPT-5 thinking),以及一个实时 Router。

这个 Router 能根据对话类型、复杂程度、所需工具以及用户的明确意图(例如,在提示中输入「认真思考这个问题」)来迅速判断应该调用哪个模型。Router 会利用真实的用户信号,例如用户切换模型的时机、对回答的偏好率以及测量的正确性,来进行持续训练,并随时间不断改进。一旦达到使用限制,一个迷你版的模型会处理剩余的查询。我们计划在不久的将来,将所有这些功能整合到一个单一模型中。

这个「Router」在成本和性能两方面都起到了关键作用。从成本角度看,将用户的请求导向每个模型的 mini 版本,可以降低 OpenAI 的服务成本。从性能角度看,它将使许多用户首次体验到「thinking」功能,即 CoT (Chain of Thought) 推理。此前,超过 99%的免费用户从来没有接触过像 o3 这样具备深度思考能力的模型。对普通用户而言,ChatGPT 迎来了一次巨大的升级。数据显示,新功能上线首日,接触到「思考」模型的免费用户数增长了 7 倍,付费用户数也增长了近 3.5 倍。

来源:OpenAI,SemiAnalysis

不过,「Router」显然只是新服务中的一项功能,未来很可能会不断改进和变化。OpenAI 表示,它会通过学习用户的偏好数据来持续进步。要开始走向「变现」,它只需再增加一个额外的判断维度:用户查询的商业价值。

我们认为,「Router」是 ChatGPT 开启下一阶段的基础,而下一个阶段的目标,就是针对免费用户的商业化。


02 

变现这事,

Altman 开始认真考虑了

将免费用户的体验控制权集中化,为未来开辟了更多的变现路径。而这条变现路径的线索,其实可能早早就已经埋下了。今年 5 月,OpenAI 聘请了 Fidji Simo 担任应用业务的 CEO。Fidji 的履历背景很能说明问题。

从 2007 年开始到 2011 年,Fidji 一直在 Ebay 任职,但她的职业生涯的决定性时期主要是在 Facebook。作为 Facebook 的副总裁及业务负责人,她的商业化能力非常强,在推出视频自动播放、优化信息流、推动移动端和游戏业务变现等方面都发挥了关键作用。在将高意图的互联网流量转化为广告产品方面,她或许是全球最有经验的专家之一。而现在,她正服务于过去十年中增长最快但尚未变现的互联网资产,其背后的意图显而易见。

更重要的是,Sam Altman 本人在过去一年中,对此事的态度也发生了非常直接的转变。

2024 年 10 月,Altman 在哈佛大学的炉边谈话:

「我承认我个人很讨厌广告。我认为广告对早期互联网的商业模式很重要。我并不是完全排斥它,但‘广告+AI’的组合让我感到尤其不安。我倾向于将广告视为商业模式的最后选项。」

但在近期的采访中,他的口风已经变了。显然,关于如何最好地将免费用户商业化,他进行了深入思考,这很可能与 Simo 的加入有关。

2025 年 7 月,Altman 在 OpenAI 播客节目《AGI, GPT-5, and what’s next》中的发言:

「我并不是完全反对……如果你将我们与社交媒体或网络搜索比较,在那些平台上你能明确感到自己正在被‘商业化’……我们绝不希望在 LLM 生成的内容流中做任何修改……但或许可以这样:如果你点击了我们无论如何都会展示的内容,我们从中获得一小部分交易收入,并且对所有商品都采用统一费率,这也许行得通。成为一家优秀的广告驱动型公司是完全可能的,但也必然会面临一些问题。」

与之前不屑一顾的态度相比,Sam Altman 最新的想法清晰地表明了,他正在认真考虑免费用户的变现问题。他提到了「抽成率」和潜在的「联盟分销模式」。作为回应,采访者(OpenAI 的 Andrew Mayne)在对话中直接说:「我很乐意通过 ChatGPT 来完成所有购物,因为我常常觉得自己没有做出最明智的决定。」

这很可能就是 OpenAI 未来的发展方向。

「Router」的发布,使得系统能够理解用户查询的意图,更重要的是,能够决定如何响应。在此基础上,只需要再增加一个步骤,就可以判断查询是否具备商业变现的潜力。接下来,我们将论证 ChatGPT 的免费服务最终将演变为一个面向消费者的 Agentic super-app,而这一切只有通过「Router」才可能实现。

Agentic Assistant 既能实现 Sam Altman 的「AI 赋能于人」的愿景,又能通过交易抽成来实现商业化,这似乎是一条两全其美的道路。


03 

ChatGPT打算怎么挣钱——抽成

要理解 Agentic purchasing,可以先将它与传统的搜索查询进行比较。大语言模型具备一个搜索没有的核心优势:可变的边际成本。这和搜索技术成长的世界完全不同。回顾 Ben Thompson 的「聚合理论」(Aggregation Theory),其核心特征在于大多数互联网公司的用户边际成本趋近于零。运营一个庞大的搜索引擎需要固定开销,但每增加一次查询的成本几乎可以忽略不计。

Agents 和 LLMs 的出现,终结了这个概念。

来源:Arc-AGI

这是有史以来第一次,因为 CoT 推理 tokens 的存在,在软件世界里,投入的成本与产出的质量开始直接挂钩。在 AI 领域这一点最为明显,你可以通过投入可变的成本,来获得质量可变的更好答案或结果。

现在,我们将边际成本的概念应用到一种全新的购物体验中。来比较两种查询:

1.一个简单的信息查询:「天空为什么是蓝色的?」

2.一个商业价值极高的查询:「帮我找附近最好的 DUI (酒驾) 律师。」

在「Router」出现之前,系统无法区分这两种查询。而现在,第一个低价值查询可以被导向一个 GPT-5 mini 版本,这个模型可以在不调用任何工具或进行深度推理的情况下回答。服务这类用户的成本,已接近于一次传统的搜索查询。

另一方面,搜索查询的成本是固定的。它会显示一个网页的排序列表,顶部或许会附上一段 AI 生成的摘要。无论问题多么复杂,它的「供给」是固定的。但现在,免费版的 ChatGPT (得益于 Router)能够动态地调动资源,为更复杂的问题提供更优质的答案。这与现在搜索引擎的设计理念完全不同。下图展示了在面对难题时,动态供给的价值远超搜索的固定供给。

来源:SemiAnalysis

回到刚刚提到的那个高价值查询,这类查询的商业价值极高。在今天的搜索引擎中,这是「单次点击成本」最高的关键词之一,搜索结果充斥着广告。在一个动态供给的世界里,ChatGPT 不仅能回答这个问题,更能识别出这是一个非常有价值的查询,并以人类专家的水平来处理它。如果系统判断转化率很高,它甚至可以为此投入 50 美元的算力,因为这笔交易的潜在价值高达数千美元。

「Router」使这一切成为可能。GPT-5 可以决定为这个查询分配 50 美元的预算,并制定一个计划:收集事故信息、研究本地律师、评估响应速度、考虑你的预算,然后代表你联系多位律师。它甚至可以主动代表免费用户接触律师,因为它知道这类查询的转化率更高。这样的 ChatGPT 助手不仅非常实用、精准满足用户需求,还能为商家带来极具价值的客源。这种模式在当前的用户界面下不会显得突兀,许多免费用户会立即使用这项功能。

这一模式将不仅限于服务业。那些适合通过 Agent 完成购买的商品,如日用品、电商产品、机票和酒店,商家都愿意为促成的交易支付推荐费。这可能演变成一个消费级的超级应用 (SuperApp),成为用户日常规划、购物和基础服务的 Agent。

用户无需支付订阅费,商业模式将建立在交易手续费或购买时的广告抽成上。AI Agent 在提供最佳回答的同时,能即时为商家带去极高价值的业务,而商家也愿意为此支付抽成。

此外,从 OpenAI 发布的模型更新说明中,我们已经能看到这一趋势的「苗头」。

他们重点介绍了与 Gmail 和 Google Calendar 的集成,以及展示了在电信、零售、航空等服务领域的新工具使用基准。想象一下,未来企业的获客成本将大幅降低,不再依赖昂贵的广告,而是通过一个乐于助人的 AI 助手来为你规划社区里最优惠的网络套餐。

来源:OpenAI

虽然这感觉像是猜测,但它已经在发生了。今年一月,生鲜电商 Instacart 就上线了允许 AI Agent 直接下单结算的功能。而主导这项功能的,正是当时在 Instacart 任职的 Fidji Simo。现在,她已经是 OpenAI 的产品负责人。时代的齿轮已经开始转动,这将是 ChatGPT 免费使用的开始。

诸如 Anthropic 和 OpenAI 这样的 AI 实验室,甚至不惜斥资数十万美元,资助初创公司开发 DoorDash、Amazon 等主流应用的「复制品」,专门用于训练强化学习 (RL) Agent,来完成端到端的交易流程。说明这不再是「是否会发生」的问题,而是「何时会发生」的问题。

未来是可以预见的。想象一下,你向 ChatGPT 询问本周的晚餐菜谱,它不仅能提供多种选择,还直接为你生成了购物清单并加入购物车,等待你一键支付。交易完成后,平台将收取费用,而搜索引擎则被完全排除在这个流程之外。任何可以在 AI 应用内完成研究和规划的消费行为,都有可能为那些迅速采纳合作关系的公司带来购买。

企业将迅速涌向这个正在形成的庞大消费新习惯:预订航班、购买商品、订餐等等。只要有网站和支付信息的接口,所有这些行为都可以通过「免费」应用在交易环节实现变现。

虽然我们离这个未来还很遥远,但「Router」是实现这个未来不可或缺的第一步。它将开始对用户的请求进行分类,区分高低算力需求,并最终识别出商业意图。没有一个统一的界面来动态路由用户的请求,这一切都不可能实现。

这既能实现 Sam Altman 提出的「非侵入式广告」的愿景,也能让 ChatGPT 继续作为用户可信赖的免费顾问。ChatGPT 将成为一个助手,帮助用户做出日常生活中最重要的决策之一:购物消费。目前,OpenAI 与 Shopify 已经在合作开发支付集成功能。


04 

用 AI 来决策&采购的上下游已经打通了

坦率地说,我们离那个未来还很遥远。在产品正式落地前,可能还需要几个步骤,但起点是「Router」,并且另一端则需要大量的合作伙伴作为「连接器」。或许在初期阶段,ChatGPT 会通过传统的联盟营销模式,对推荐并成功转化为购买的商品收取佣金。这种模式成功率难以精确衡量,抽成比例也较低。

随着模型变得越来越「agentic」,它需要接入各类服务商的系统,才能实现预订、购票或安排日程等功能,这可能需要深度的合作关系。

让我们看看 OpenAI 目前已经达成的合作:

  • 金融公司: Stripe,Visa,PayPal

  • 消费品公司: Mattel,Booking.com,Lowe’s

  • 企业软件: Salesforce,Intercom,Zendesk

  • 消费互联网: Snapchat,Shopify,Instacart,Mercari

任何希望降低获客成本的公司,都会很乐意尽早行动。随着 ChatGPT 将冗长的消费决策流程压缩成一个智能助手的几次对话,企业在客服、广告、营销等方面的开销将大大降低。


05 

OpenAI Router 正在冲击

谷歌以广告为核心的商业模式

凭借着庞大的用户规模,OpenAI 显然已经跨越了发展的关键门槛。历史上,每一个拥有如此庞大用户基础的互联网平台,最终都通过广告实现了「免费」服务的变现。如今,随着「Router」的使用,基于交易抽成的「Agentic purchasing」模式即将开启。

我们的目光也随之转向那些互联网巨头,他们在消费领域正面临着日益严峻的竞争,同时,一些规模较小的公司已经开始从这场「购买意向」从搜索向 AI 的过程中获益。

OpenAI 正在强势地挑战科技巨头 Google、Meta 甚至 Amazon。过去,业界对 AI 的担忧主要集中在搜索查询量上,而不是它是否会在广告技术栈中取而代之。现在,ChatGPT 可以在生态系统中与这些主导平台争夺一席之地,而进军消费领域,是迄今为止 OpenAI 对整个广告业发出的最明确的挑战信号。

如果他们能在 Meta 或 Google 之前率先推出一个激进的「Agentic checkout」解决方案,将对这两家公司构成巨大的竞争冲击。

需要提醒的是,单从用户增长来看,目前只有一家公司仍在保持可观的增长速度,那就是 OpenAI。

来源:SemiAnalysis, SimilarWeb

从某种意义上说,OpenAI 通过完全绕过传统的搜索漏斗和广告推送,为消费行为开辟了第三空间。

人们的注意力是一种有限资源。如今的社交媒体因为满足了核心的人际互动需求,占据了用户越来越多的时间,这意味着用户花在传统搜索引擎上的时间正在被挤占。这一转变直接冲击了谷歌的核心业务,尤其是在消费决策的「研究」阶段。过去,人们习惯于通过谷歌搜索来研究和比较商品,但现在,这部分行为正在向其他平台转移。有数据显示,一些规模较小的公司已经在这场注意力转移中开始获益。

Google 的投资者们一直对搜索查询量的下滑忧心忡忡,但几乎没人预料到,广告(在这种情况下是推荐)这一核心商业模式正在受到攻击。对于那些曾经被 Google 业务波及的公司,如 Booking 和 Expedia,它们非常乐于看到渠道的多元化。

事实上,AI 推荐已经为一些小公司带来了可观的流量。例如,Etsy 和 Wayfair 约有 10%的流量来自 AI 推荐,其中超过 90%源于 ChatGPT。这些非巨头公司可能会率先「倒戈」,并借此实现飞速增长。可以参考 Shopify 商家与 Amazon 平台的对比。

这里没有明说的是,那些预算中用于「实验性广告」的部分,如 Snapchat 广告、程序化广告等,很可能会被迅速抽离,转向这个潜力巨大的新获客渠道。

这也可能催生一种新的激励机制:一场影响 AI 决策的「军备竞赛」。未来,用最能说服 AI 的内容占领互联网,从而引导 AI Agent 在自家网站完成交易,或许会成为一个有趣的下游影响。

Founder Park 此前的一篇相关文章《怎么从 ChatGPT 拿流量?送上这九条实用建议》

我们相信,互联网领域的「长尾」公司将是第一批率先尝试的,而那些长期受制于大平台的企业,也更乐于尝试新的流量渠道。

但结论应该是明确的:在过去五年中,科技巨头们几乎没有遇到过真正的挑战,而 OpenAI 已是当下增长最快的网站之一。

是时候看看大象能否跳舞了,对于 Google、Meta 和 Amazon 来说,这场挑战必须直面。

图片


更多阅读

从 0 到 1 做一款 AI 产品:技术怎么搭、成本如何控制、销售策略怎么定?

Notion CEO Ivan Zhao:好的 AI 产品,做到 7.5 分就够了

跟华人创业者聊日本市场,在日本创业有哪些机会?

一个半月高强度 Claude Code :Vibe coding 是一种全新的思维模式

转载原创文章请添加微信:founderparker

Python社区是高质量的Python/Django开发社区
本文地址:http://www.python88.com/topic/185605