這周OpenAI真的是連續開大，先是發布了新的文生圖模型，對GPT-4o和Sora進行了更新，然后又報出來馬上要接受軟銀牽頭的400億美元的融資，公司估值要達到3000億美元。如說人工智能是21世界的淘金，那OpenAI就是那個最早發現金礦的領袖，一起聊聊他們怎么從0到10億用戶的旅程。

一、四個想抵抗“滅霸”的人，造出了“奧創”

01AI“復仇者聯盟”成立?

OpenAI誕生的故事和電影里“奧創”的故事幾乎是一比一還原，一群為了怕人工智能毀滅世界，率先出招創造了AI領域中的“復仇者聯盟”。

如果是我和張三李四一起說，大家只會認為我們仨牛馬當的壓力有點兒大。

但是如果這四位大佬聚在一起，只會覺得：

他們要兒真的！？

也許現在覺得OpenAI是這些創始人最有名的“簡歷項目”，但就算在十幾年前，他們早就已經是行業的大佬級別：

- 薩姆·奧爾特曼（Sam Altman）——「尼克·弗瑞」復仇者聯盟的“幕后大佬”

- 尼克·弗瑞是神盾局局長，整天張羅著超級英雄們搞大事情，而奧爾特曼的角色也很相似：他不是最硬核的技術專家，但他是整個 OpenAI 計劃的組織者、策劃者和推動者。他有資源、有戰略眼光，能把最強的 AI 科學家和工程師拉到一起，打造 AI 版的復仇者聯盟。

（奧爾特曼和M..f..er那啥俠）

- 埃隆·馬斯克（Elon Musk）——「鋼鐵俠」億萬富翁+天才工程師+科技狂人

- 這個真的不用解釋了吧？馬斯克本來就被稱為“現實版鋼鐵俠”，跟托尼·斯塔克一樣，不僅是個瘋狂的企業家，還喜歡自己親手造東西。他既是 OpenAI 的創始人之一，也是早期最大金主，甚至一度想要直接控制 OpenAI 的發展方向（就像鋼鐵俠總是想按自己的方式拯救世界）。不過，和電影里的劇情類似，馬斯克最終與團隊決裂，憤而退出 OpenAI，感覺就像《復聯 2》里奧創計劃的翻版。

（花花公子對硅基生物的執念）

- 格雷戈·布羅克曼（Greg Brockman）——「戰爭機器」左膀右臂，戰斗力爆表的技術執行者

- 布羅克曼是 Stripe 的前 CTO，是 OpenAI 的工程大佬，相當于技術執行的中堅力量。他不像馬斯克那樣張揚，但他才是實際操刀把 OpenAI 計劃變成現實的關鍵人物。如果把馬斯克比作鋼鐵俠，那布羅克曼就像戰爭機器——一個更穩、更可靠的工程指揮官。

- 伊利亞·蘇茨克維（Ilya Sutskever）——「奇異博士」知識淵博、掌握神秘力量的“魔法師”

- 蘇茨克維是 AI 領域的頂級科學家，深度學習的先驅之一，他的研究成果推動了 OpenAI 的核心技術突破。在 AI 領域，他就是那個能打開多元宇宙的“魔法師”，和奇異博士一樣，是整個團隊里真正理解人工智能未來發展方向的人。后來，他在 OpenAI 內部的重要性越來越高，甚至在 2023 年掀起了奧爾特曼的“罷免風波”——就像奇異博士有時候也會和復聯其他成員產生理念分歧。

（AI魔法師）

OpenAI 是一個非營利組織，口號也很理想主義：“AI 不能被少數巨頭控制，必須開源，必須造福全人類。” 他們的初衷是希望用開源的方式，讓所有人都能受益于 AI，而不是讓某幾個科技巨頭壟斷這項技術。

02像打開水龍頭一樣的“燒錢”?

從成立以來，OpenAI 早期的主要目標是研究“通用人工智能”（AGI），也就是能像人類一樣學習和思考的 AI。 他們投入了大量資源，開發了各種 AI 技術，包括強化學習、自然語言處理和機器人研究。

2016 年 6 月，他們發布了一批研究成果，包括一個能夠玩 Dota 2 的 AI，還開始研究能夠進行自然語言交流的聊天機器人。

但問題來了——AI 研究太燒錢了！

做個程序，找幾個天才程序員就寫唄，除了飯費還有啥那么耗錢？

改編不是亂編，戲說不是胡說，人工智能也要符合現實情況，需要和真實世界深度的交互，真正燒錢的地方主要有三個：算力、數據、人才。

算力

你讓 AI 學習怎么寫文章，或者打 Dota，它需要不斷試錯，調整自己，直到變強。但 AI 不是人，它沒有“悟性”，只能靠海量的數據+超級計算機來硬練。這個訓練過程消耗的是 GPU（顯卡）和 TPUs（專門的 AI 計算芯片），它們瘋狂運轉，消耗大量電力，相當于一個小型數據中心在不間斷地跑。這一套方式在未來也直接把英偉達推向了王座，未來講英偉達的時候再細說。

數據

AI 學習需要的“教材”，是整個世界。AI 要變聰明，得看很多東西，但它不會自己去找書，必須有團隊幫它整理、清洗數據。

比如 GPT 這種語言模型，需要學習互聯網上幾乎所有的文本信息，包括新聞、小說、論文、社交媒體上的對話等。但光是“搬運”數據不夠，還得把無用的、重復的、甚至錯誤的信息剔除，這個過程，也是無比的昂貴。

人才

想做 AI 研究，普通程序員是不夠的，必須是世界級的 AI 研究員，而這些人非常稀缺。談錢傷感情，談感情傷錢，雖然是非營利組織，但是里面的人還是得盈利養家。在早期伊利亞·蘇茨克維（Ilya Sutskever），他的年薪被曝高達 190 萬美元（約 1400 萬人民幣）。換句話說，OpenAI 不僅要花錢買超級計算機，還要用高薪搶世界上最聰明的人，這兩樣加起來，就是一臺頂級燒錢機器。

燒錢換來了應有的回報，2018 年，OpenAI 發表了一系列技術突破，特別是在深度學習和自然語言處理方面的進展，逐漸奠定了未來 GPT 模型的基礎。

但問題是，AI 研究需要極大的計算資源，非營利模式已經無法支撐。團隊意識到，要繼續推動 AI 發展，就必須改變商業模式。

因為和馬斯克的分道揚鑣（后面詳細說），導致OpenAI 資金出現了嚴重的問題，團隊意識到，要繼續推動 AI 發展，就必須改變商業模式。

03屠龍少年，終將，找了份工作！？?

2019 年，OpenAI 做出了一個重要決定：成立 OpenAI LP（有限合伙公司），允許吸引外部投資。

這個決定標志著 OpenAI 從一個理想主義的 AI 研究機構，逐漸向現實世界靠攏。為了維持研究，他們需要錢，而錢只能從投資人和商業化產品中來。也是在 2019 年，微軟宣布向 OpenAI 投資 10 億美元，并提供 Azure 云計算資源，大大加速了 OpenAI 的技術研發進程。

這一年，GPT-2 橫空出世，相比前代，GPT-2 生成的文本更加連貫、自然，并且能夠進行更復雜的語言理解任務。

然而，OpenAI 當時決定不完全開源 GPT-2，原因是它的能力太強，可能被濫用于生成虛假信息和惡意內容。這也是 OpenAI 第一次在“開放性”與“安全性”之間做出權衡。

2022 年 11 月 30 日發布的 ChatGPT，讓 OpenAI 真正出圈，幾乎是瞬間，讓全人類和整個行業改變了對人工智能的看法。從發布的第一天起，ChatGPT 就吸引了全球大量用戶的關注，5 天內用戶突破 100 萬，2 個月內突破 1 億，成為史上增長最快的應用。（這個紀錄被DeepSeek打破）

04OpenAI劃了什么時代？?

ChatGPT最NB的一點是：改變人類與技術互動的方式。

在 ChatGPT 發布之前，AI 的應用大多集中在特定領域，如搜索引擎、推薦系統、語音助手等。而普通人基本上都認為人工智能是一個非常尖端的東西，離我的生活舉例非常遙遠。而 ChatGPT 的出現，則徹底改變了這一點。它不僅能回答常見問題，還能夠進行多輪對話，理解上下文，甚至具備一定的推理能力。用戶不再需要具備特定技能，也不必依賴復雜的操作界面，只需要通過自然語言就能與人工智能進行高效的互動。這種便捷、直觀的交流方式讓 AI 成為普通人日常生活的一部分。

在行業中，幾乎所有人工智能企業都開始向 ChatGPT 的方向發展，比如某個在2017年就已經喊出All in AI的什么度，在ChatGPT發布的3個月以后，東拼西湊出來了什么一言。

哦，對了，DeepSeek火了以后，某度火速接入，然后口口聲聲的開源沒前途的某一言也火速開源，人工智能領域的笑話。

二、人工智能怎么“動腦子”的？

在接觸ChatGPT之前，我對人工智能的認知還停留在"人工智障"階段。那些年銀行、運營商為了縮減成本推出的智能客服，簡直像是專為提升用戶血壓設計的——要么循環播放"請按0返回上級菜單"，要么像復讀機般重復預設話術。

現在我還清晰地記得第一次用 ChatGPT 時的震驚，腦子里就一個想法，“這玩意怎么出來的！？”好像第一期去現代世界的原始人，“始驚、次醉、終狂”。我們嘗試用自己的話，簡單介紹人工智能的技術。

01人工智能（Artificial Intelligence, AI）到底是啥？?

畢竟我們都需要把AI融合到自己的業務中，否則不遠的某一天，我們只會被替代。（圖文）

AI 這個詞很大，但簡單來說，就是讓機器模仿人類的思維、學習和決策能力。就像你在教小朋友認字、算術，AI 也是靠“學習”來變聰明的。

那 AI 是怎么學的？這里就要提到幾個重要概念：

- 機器學習（Machine Learning, ML）：AI 通過海量的數據學習規律，就像我們做題總結公式一樣。

- 深度學習（Deep Learning, DL）：這是更高級的學習方式，AI 就像用大腦神經元模擬人腦，去理解更復雜的內容。比如，你跟 AI 聊天時，AI 就在用深度學習理解你的問題，ChatGPT 就是靠這個訓練出來的。

02OpenAI 的 AI 核心：大模型（Large Language Model, LLM）?

OpenAI 最厲害的地方，就是它做出了超大規模的語言模型（LLM），這些大模型能理解人類語言，并生成相應的回答。那它到底是怎么做到的呢？舉個栗子

深度學習（DL）就像搭積木的“基本功”，用這一套方法論，理論上可以學會拿積木拼方框、拼房子。而大語言模型（LLM）是搭積木的“高級作品”，LLM是深度學習的一個具體應用，就像用搭積木的技能搭出一座城堡。

而在這個LLM搭建的城堡里，藏著全人類所有的書籍，來自各個國家、各種語言，ChatGPT是這個圖書館的管理員，他比歷任管理員厲害的地方在于，他不僅記住了所有的書，還能融會貫通的關聯起來。

（《海賊王》角色貝加龐克，幾乎擁有所有的知識）

03大模型的三個“技能鍵”?

超大數據訓練（Training on Massive Data）。LLM（大型語言模型）就像一位學富五車的圖書管理員，它讀過無數的文章、書籍、網頁，從海量數據中學習人類語言的表達方式。然而，它并不知道什么是真正的“事實”，它的核心機制其實是預測“下一個最可能的詞”，而不是基于理解或邏輯推理得出結論。

自回歸（Autoregressive）生成。LLM 采用自回歸方式生成文本，意味著它是一個字一個字往下猜，并不會一次性生成完整的答案，而是根據已有的上下文逐步推測最合適的下一個詞。比如，你輸入“今天天氣很好，我們去——”，AI 可能會接“公園”，也可能是“海邊”，它會根據概率選擇最符合語境的詞匯。

基于 Transformer 架構（Transformer Architecture）。Transformer 是當前 AI 處理語言的核心技術，其中的關鍵能力是注意力機制（Attention Mechanism）。這一機制讓 AI 能夠同時關注句子中的多個詞，理解整體語境，而不是像過去的 AI 那樣只能記住短期信息，容易“斷片”。你可以把 Transformer 想象成一個超強的翻書高手，能同時翻閱多本書，并迅速找到其中的關鍵內容，讓 AI 在理解和生成文本時更加連貫和精準。

04我們怎么和機器聊起來的？?

預訓練（Pre-training）。首先，AI 會閱讀海量文本，比如小說、新聞、維基百科等，學習語言的基本模式。這個階段讓 AI 掌握如何組合詞句，但它只是“會說話”，并不一定“說得好”或“回答準確”。

微調（Fine-tuning）。在預訓練的基礎上，AI 需要進一步學習“如何與人類對話”。研究人員會使用人類標注的數據（Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF）來調整 AI 的回答風格和邏輯，讓它更加自然、貼近人類的思維方式。你可以把這個階段看成 AI 進入了“學霸進修班”，專門學習如何“說人話”。

對齊（Alignment）。為了讓 ChatGPT 更加安全、可靠，還需要進行對齊（Alignment），包括安全性過濾、道德倫理調整等。這就像家長給孩子立規矩，比如不能亂說臟話、不能胡編亂造（盡管 AI 仍然會偶爾產生“幻覺（Hallucination）”——即錯誤或編造的信息）。這一階段的目標是讓 AI 既能自由表達，又不會亂說不該說的話。

三、天才創始人——當代矛盾的“奧本海默”

01“普普通通”的天才起點?

2003年，18歲的薩姆·奧爾特曼還是個在斯坦福大學讀計算機科學的“普普通通”學霸，和大多數理工科高材生一樣，他的日常就是寫代碼、刷論文、和一群聰明人討論天馬行空的技術未來。

但創業者和普通人的差別，往往就藏在那些“看上去很普通的瞬間”里。

一次聚會中，奧爾特曼注意到朋友們紛紛開始使用帶有GPS功能的智能手機。這在今天聽上去再正常不過，但在2003年，這可是一項新鮮得讓人興奮的技術。他靈光一閃，想到了一個全新的社交方式——基于位置的社交網絡。他沒有多猶豫，像喬布斯、比爾·蓋茨那些前輩一樣，干了創業者都要干的第一件事——退學。

他創辦了 Loopt，一個允許用戶根據地理位置找到朋友、組織線下活動的應用。聽上去很像今天的“附近的人”功能，甚至比Facebook的部分功能還要超前。但現實是殘酷的，Loopt雖然有創意，卻始終沒能做成爆款，最終以4300萬美元的價格賣給了 Green Dot。雖然這筆錢放在硅谷算不上頂級成功，但足夠奧爾特曼拿來當“投名狀”，讓他得以加入頂級創業孵化器—— Y Combinator（YC），也就是后來陸奇離開百度后加入的那家。

事實證明，這個決定改變了他的整個人生軌跡。

02 28歲的創業教父?

在創業圈，28歲大多數創業者第一家公司還沒折騰明白的時候，奧爾特曼已經成為了整個創業生態圈的“掌門人”。2014年2月，Y Combinator 的聯合創始人 保羅·格雷厄姆（Paul Graham） 親手將這家全球最知名的創業孵化器交到了奧爾特曼手上。要知道，YC可不是一般的投資機構，它在硅谷的地位，相當于“創業界的黃埔軍校”，扶持過無數科技巨頭。

奧爾特曼接手后，不是簡簡單單地維持現狀，而是直接將 YC 進行了“大擴張”。2014—2019年，在他的主導下，YC 的投資范圍擴大了 10倍，不僅繼續扶持軟件創業公司，還重點向 硬科技 方向發力，比如人工智能、機器人、清潔能源等領域。這些公司里，誕生了許多我們今天耳熟能詳的明星項目，比如：

- Airbnb —— 從沙發客變成全球民宿巨頭

- Reddit —— 全球最火的社交新聞論壇

- Stripe —— 互聯網支付領域的超級獨角獸

- Pinterest —— 從“圖片收藏夾”到社交電商巨頭

在奧爾特曼的操盤下，YC 成為了 全球最大的創業孵化器之一，直接塑造了硅谷的創業生態。

01“AI滅霸”的誕生?

是不是還有人能記得ChatGPT之前的人工智能長什么樣？大概就是某度抄了三年作業以后得人工智障樣子。

都已經2024年了，就是簡單的語言對話還能已讀亂回，給大家省錢了，尷尬的腳趾摳地板，都摳出來一輛車了，（不怕尷尬的點開視頻看看）

當時，OpenAI的架構有點“烏托邦”味道，沒有CEO，奧爾特曼和馬斯克擔任聯席董事長，實際管理工作由6位聯合創始人中的布羅克曼和蘇茨克維負責。2016年，OpenAI對外宣布了自己的野心：要造通用機器人，還要搞個能用自然語言聊天的AI。到了2018年，他們正式立下規矩，確立了一套“為了人類利益構建AGI（通用人工智能）”的價值觀，但內部也開始有分歧——如何在“AI安全”與“速度競爭”之間找到平衡？奧爾特曼對OpenAI要“超越所有競爭對手”這件事存疑，但他仍然堅持，自己比其他人更關心AGI能帶來的好結果。

就在這一年，劇情迎來高潮。馬斯克突然提出，自己要親自接管OpenAI的運營與研發，但遭到了奧爾特曼和其他創始人的集體否決。馬斯克一氣之下退出公司，并取消了原計劃捐贈的10億美元（只給了1億就不管了）。這一出大戲直接導致OpenAI的資金鏈繃得緊緊的，畢竟訓練AI燒錢如流水，非營利模式已經扛不住了，必須考慮改制、賺錢的問題了。

面對巨大的資金壓力，奧爾特曼逐漸把重心從Y Combinator轉移到OpenAI撐起公司財務。2018年，他從聯席董事長變成了總裁；2019年，他正式辭去Y Combinator的工作，全身心投入OpenAI，成為了CEO。從“硅谷創業教父”到“AI掌門人”，奧爾特曼的OpenAI之路，才剛剛開始……

最后補充一個花邊新聞：山姆·奧爾特曼16歲早早就出柜了，不僅前兩年已經和結婚，最近幾天連孩子都有了，對這個孩子有兩個爸爸，都是親的。

四、知道怎么燒錢的，OpenAI怎么賺錢的？

OpenAI是ToC的企業還是ToB的企業？

下面我們仔細聊聊。

OpenAI主要的盈利模式來自四個方向，用戶訂閱、API收費、微軟合作、AI解決方案，其中除了用戶訂閱直接ToC，其他都是ToB的商業模式，而且從Anthropic和DeepSeek出現后，ToB更加成為商業的重心。

01訂閱收費：ChatGPT Plus 只是“零售店”?

最直觀的 OpenAI 賺錢方式，就是 ChatGPT 的訂閱模式。目前，個人用戶可以選擇 ChatGPT Plus（每月 20 美元），獲得更快的響應速度和更強的 GPT-4 訪問權限。這部分業務就像是一家 AI 便利店，用戶花錢就能享受更好的 AI 體驗，但整體收入規模有限。

原因很簡單：不是所有人都愿意為 AI 聊天助手買單。雖然 ChatGPT 的免費版已經很好用，但愿意升級到付費版的人并不多。而且，訂閱模式的收入增長有天花板，畢竟全球愿意花錢的人是有限的。因此，雖然 ChatGPT 訂閱能提供一部分現金流，但它更像是 OpenAI 的一個“流量入口”，真正的商業價值藏在企業市場里。

02API 收費：企業級 AI 才是“現金牛”?

相比個人用戶，企業才是 OpenAI 賺錢的核心。通過 OpenAI API，公司可以把 GPT-4、DALL·E 等 AI 技術整合到自己的產品和服務里。比如用 GPT-4 做智能寫作助手，幫用戶自動生成筆記內容；在金融、法律、醫療：用 GPT-4 處理合同、分析數據、提供客戶支持。

API 采用 按使用量計費 的模式，企業調用的 tokens（計算單位）越多，OpenAI 收入越高。對于大型企業，API 費用可能每月高達數百萬美元，遠遠超過普通用戶的 20 美元訂閱費。因此，API 業務就像是 OpenAI 開了一家面向大公司的“批發店”，相比 C 端零售，To B 業務才是真正的收入支柱。

03微軟深度合作：背后的“金主爸爸”?

OpenAI 之所以能迅速發展，微軟的支持至關重要。微軟不僅向 OpenAI 投資超 100 億美元，還通過 Azure OpenAI 服務 幫它打開企業市場。企業客戶可以直接在 Azure 云平臺 上使用 GPT-4、DALL·E，無需自己部署 AI 服務器，大大降低了使用門檻。

此外，微軟還把 OpenAI 技術深度整合到自家產品中，比如Office 365 Copilot：Word、Excel 里的 AI 助手，每月 幾十美元訂閱費，企業客戶成千上萬人一起訂，OpenAI 直接分成；Windows AI 助手：未來 Windows 可能內置 GPT-4，讓 AI 融入辦公和日常工作。

更重要的是，微軟為 OpenAI 提供了大量計算資源，比如英偉達GPU訓練 AI ，幫它降低成本、提升模型訓練速度。可以說，微軟不僅是 OpenAI 的投資人，還是它的渠道商、云計算供應商和商業化助推器。

04定制化 AI 解決方案?

除了 API 這種標準化服務，OpenAI 還提供 定制化 AI 解決方案，專門針對企業需求打造更精準的 AI。比如銀行和金融公司：用 GPT-4 分析市場數據、生成投資建議；醫療機構：用 AI 生成病例摘要、輔助醫生診斷，提高醫療服務質量。

這些高端定制 AI 業務通常采用 按項目收費 的模式，一個合同可能就是數百萬美元起步。未來，OpenAI 還可能進入政府 AI、國防 AI、智慧城市等高利潤市場，進一步擴展商業版圖。

五、可以和馬斯克匹敵的營銷高手

01 1.“概念營銷”的堅定擁護者：讓 AI = OpenAI？?

有趣的是，在 ChatGPT 爆火之前，AI 其實是個非常寬泛的概念——語音識別、計算機視覺、自動駕駛、機器學習……都是 AI 領域的一部分。但 OpenAI 非常聰明地把“對話 AI”打造成 AI 的代表，讓“AI = ChatGPT”這個概念深深植入用戶心智。

命名策略

用“OpenAI”占領 AI 話語權。“OpenAI” 這個名字本身，就已經為它的概念營銷鋪好了路。想象一下，如果你是個普通人，對 AI 了解不多，當你聽到“OpenAI”這個名字時，你會覺得這家公司怎么樣？

- 聽起來就像 AI 領域的權威

- 讓人以為它掌握 AI 的核心技術

- 甚至誤以為它是 AI 的唯一代表

這就像是一個品牌，如果名字里自帶“行業屬性”，那它的傳播就會輕松許多。比如：

- Intel 讓人第一時間想到計算機芯片

- Salesforce 讓人覺得它是銷售軟件的王者

- OpenAI 讓人覺得它就是 AI 本身

相比之下，DeepMind、Anthropic 這些公司，光是名字就沒法第一時間讓人聯想到 AI，因此在品牌認知上就輸了一步。

通過名字，OpenAI 直接搶占了 AI 賽道的“第一印象”，這就是它營銷成功的第一步。

讓 ChatGPT 變成一個行業標準，形成技術鎖定

在科技界，誰能制定行業標準，誰就能掌控市場。這也是為什么：

Windows 成為了 PC 操作系統的霸主

Adobe PDF 變成了通用的電子文檔格式

蘋果 AirPods 讓“無線耳機”幾乎等于“蘋果耳機”

而 OpenAI 也在做同樣的事情——讓“GPT” 變成 AI 語言模型的行業標準。你會發現，現在大家提到 AI，往往說的是GPT-4、GPT-3.5，甚至其他 AI 公司的產品，比如 Claude、Gemini，也不得不被拿來和 GPT 比較。這說明什么？

最近幾年里，只要是一家企業推出AI產品，第一個想法就是和OpenAI“比劃比劃”，已經無數次的“被吊打”，“被超越”，這種碰瓷兒營銷幾乎貫穿著某一言的營銷周期。

只能說明OpenAI占領行業的標準極其牢固，要不也不會天天被對比，就像某個缺心眼的大嘴巴天天租車碰瓷邁巴赫，咋不對比夏利呢。

02公眾爭議?

在營銷界有一句話：“沒有爭議，就沒有關注。” 越是前沿的科技，越容易引發討論，OpenAI 作為 AI 領域的領頭羊，自然也站在了輿論的風口浪尖。無論是AI 倫理、工作取代、人類安全、商業競爭，還是技術透明度，圍繞 OpenAI 的爭議層出不窮。而這些爭議，反而成為了它出圈的助推器。每一次輿論風暴，都是 OpenAI 的一次“免費全球營銷”。下面，我們從營銷角度來拆解，OpenAI 如何利用這些社會話題，讓 AI 持續保持高熱度。

AI會端掉每一個人的飯碗

自從 ChatGPT 誕生以來，關于“AI 取代人類工作”的爭論就沒停過。尤其是在 ChatGPT 展現出超強的寫作、編程、文案生成能力后，很多人開始擔憂：“我的工作會不會被 AI 取代？”

這個話題的傳播力度極其驚人，原因很簡單——它戳中了所有打工人的焦慮。

程序員擔心 AI 會不會寫代碼比自己快；文案、編輯害怕 AI 能自動生成營銷內容；客服、助理類工作開始被 AI 取代。

大量媒體、自媒體開始分析“哪些職業最容易被 AI 替代”，甚至引發了一波“AI 時代的生存指南”熱潮。而 OpenAI 并沒有出面去平息這些討論，反而默認讓它們持續發酵。

為什么？因為“AI 威脅論”雖然讓人焦慮，但也讓所有人開始關注 AI，并主動去嘗試 ChatGPT。結果，全球幾億人開始試用 ChatGPT，看它到底有多強。

人工智能會最終成為“天網”

除了搶工作的問題，AI 是否會對人類構成威脅，也是 OpenAI 被熱議的焦點。尤其是 OpenAI 自己的創始人 Sam Altman（薩姆·奧特曼） 也多次公開表示：AI 未來可能會對人類構成重大威脅，需要進行監管。這就很妙了——一家 AI 公司，自己在提醒大家 AI 可能會失控，這無疑加深了 OpenAI 作為“AI 領域領導者”的形象。

馬斯克（Elon Musk）等科技大佬，公開呼吁暫停 AI 發展，認為 AI 發展過快可能帶來“滅絕風險”。在同一時間，各國政府開始制定 AI 監管規則，美國、歐盟、中國紛紛討論 AI 的治理方案，而 OpenAI 直接參與了這些對話，進一步確立了它的行業話語權。

這種恐懼情緒，雖然讓一些人對 AI 感到焦慮，但也讓 OpenAI 成為了AI 安全討論的核心角色。它不僅不會被監管打壓，反而在這些討論中塑造自己是“負責任的 AI 領軍企業”，讓政府、企業更加信任它的技術。當然，在某些國家，天網已經形成了。

真人《甄嬛傳》AI公司的宮斗

2023 年 11 月，OpenAI 發生了一場令人瞠目結舌的“內部政變”。CEO Sam Altman 突然被董事會解雇，導致 OpenAI 內部發生了一場大型“宮斗劇”：

部分員工公開反對董事會，甚至威脅要辭職。微軟迅速介入，給 Altman 提供新職位。而48小時后，Altman 以勝利者姿態回歸，董事會成員被清洗。

這場戲劇化的風波，直接讓 OpenAI 成為了全球頭條，甚至比 GPT-4 發布時的熱度還要高。人們不再只是把 OpenAI 看作一家 AI 公司，而是把它的創始人、內部斗爭、企業文化當成了連續劇來追。

最終，這場危機反而變成了一次全球級的品牌強化——OpenAI 的曝光度飆升，而 Sam Altman 的個人品牌也被塑造成了“AI 時代的喬布斯”。

戲劇化事件會讓品牌成為話題中心，而公眾喜歡追故事。 危機可以是壞事，但如果處理得好，也可以變成一次“品牌神話”的塑造機會。

03是免費的，但是沒有代價嗎？?

我們逛商場是不是經常遇到“試吃面包，試喝奶茶”？這招在超市好用，在ToB領域同樣好用，因為這是符合人類需求的經典套路。

OpenAI 在商業模式上的核心營銷策略是——“讓個人用戶免費用，企業客戶花錢用”。這背后其實是一個非常經典的 SaaS（軟件即服務）增長模型：

首先，讓C 端用免費版體驗 AI，形成市場教育，培養用戶習慣。然后，部分用戶升級 Plus 訂閱，增加營收，但更重要的是篩選愿意付費的高價值用戶。最后，企業看到 AI 熱度，開始考慮如何將 AI 融入自己的產品，最終通過 API 購買 GPT-4 計算資源。

舉個例子：

在營銷領域，ChatGPT 免費開放后，全球上億用戶開始用 AI 生成文章、寫代碼、優化營銷文案，市場需求被直接放大。企業看到 AI 的商業價值，開始研究如何利用 GPT-4，比如 Notion、Snapchat 這些公司，最終成為 OpenAI 的 API 付費用戶。OpenAI API 采用按使用量付費的方式，這意味著企業使用越多，OpenAI 賺得越多，而 AI 生成內容的需求只會越來越大。

營銷啟示： 讓普通用戶先免費體驗，制造市場需求，再通過企業市場變現。這種模式的本質，是用 C 端流量，帶動 B 端商業化，而不是直接對 C 端收費。

04話題營銷 - 社交媒體裂變?

OpenAI 其實很懂得如何利用熱點話題，讓 ChatGPT 持續出圈。它的幾個重要產品發布，幾乎都是通過社交媒體裂變：

比較有名的是兩次，第一次是ChatGPT的發布產生了現象級的爆紅，在 Twitter、TikTok 上，大家都在曬自己跟 AI 互動的神奇對話，甚至催生了大量“AI 寫作教程”“AI 提示詞優化”之類的新內容。那時候，ChatGPT好像是一個“時尚單品”，對科技和潮流最敏感的事兒，必須要有事兒沒事兒“調戲”下他，以顯示自己是

另一件出圈的是Sora的發布，剛過完年就發布了電影級別的文生視頻Sora，吊打以往所有的視頻AI，搞得科技從業者假期都過不好，就算到現在也沒有完全應用，但是當年的一波流量為OpenAI賺足了關注。

回頭看這些年AI的進化軌跡，就像見證人類重新發明了電——最初只能點亮幾個燈泡，轉眼間已能支撐起整個數字文明。當前年“人工智障”還在自己設置的菜單選項里迷路的時候，現在人工智能已經開始寫詩，未來的無限可能依然值得讓我們期待。

如今的AI進化正在劈出兩條賽道：ToC端的聊天機器人只是水面上的冰山，真正托起整個生態的，是水下洶涌的ToB戰場。當銀行開始用AI審批風控、醫院用AI輔助讀片、工廠用大模型調度生產線，企業級市場才是檢驗技術成色的試金石。而營銷，是唯一方法，讓酒香不再躺在自家服務器里面"窖藏"，讓這場生產力革命才算真正完成了從研發到產業化的"最后一公里"。

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