格兰：GPT5面世！有什么机会？

lameihua

　　先来看个新闻。

　　时隔两年半，科技界终于等来了Open AI的最新大模型，GPT-5。

　　过去几个月，GPT-5被反复预告和剧透，搞得大家一直在怀疑，Open AI到底能不能在大模型上复制GPT-4的惊喜，实现跨越式突破。

　　如今，OpenAI终于亮出了答案，把GPT-5制作成一个统一模型系统，包含一个用于处理多数问题的智能快速模型gpt-5-main，以及另一个为高难度问题设计的深度推理模型gpt-5-thinking。

　　也就是说，用户在使用的时候，不需要在不同模式之间进行切换，GPT-5会自己决定什么时候进行深度思考。

　　在6月份的科技专场课上，我把GPT-4的几个模式比喻成了几个小朋友。各有特长，有的善于思考，有的精于写作。

　　直到今天，这些各有特长的小朋友融合成了一个人，就是现在的GPT-5。彻底消除了用户在使用时，反复在不同模型间切换的麻烦。

　　从性能上看，GPT-5最大的进步就是极大程度上减少了事实性幻觉。

　　简单来说，一本正经胡说八道的内容少了，AI更可信了。

　　在测试中，gpt-5-main生成的回答中，含有至少一个重大事实错误的情况比gpt-4o少了44%。深度思考表现更好，gpt-5-thinking则比OpenAI o3少了78%。

　　在更专业的LongFact和 FactScore测试中，无论有没有接入网络，gpt-5系列的幻觉率明显低于gpt-4。尤其是gpt-5-thinking，在两个设置下产生的事实性错误，比gpt-4思考能力最强的o3少了五倍以上。

　　从投资角度来看，市场对于GPT-5的评价很简单，符合预期，但不是跨越式发展。

　　几乎所有人都知道Open AI要做什么事情，这已经不是什么秘密了。就连Open AI自己，都在半年前就把技术路线图完完整整地展现给大家。

　　可以说GPT-5只是沿着既定路线稳步前进而已。

　　在当前AI领域发展中，理解并处理图像、视频的多模态能力是大家最看重的方向。从这次的技术报告看，GPT-5在多模态理解测试MMU中的得分，只比GPT-4 o3高了1、2分，提升微乎其微。

　　这意味着，GPT-5还是只能停留在基础识别的程度，依然不具备真正的图片理解能力。就好比看一张X光片，只能识别出图像的基础元素，却判断不出到底哪有问题。

　　GPT-5这次倒是变便宜了。

　　标准版每百万输入Token 1.25 美元，每百万输出Token 10美元，mini版和Nano版还更便宜。

　　高性价比将在极大程度上降低企业和个人使用AI的门槛，对AI应用的推广是件好事。

　　目前我们的AI应用商业化，到了哪一步呢？

　　我们可以发现，真正在使用AI的，并不是C端用户，C端用户只是承担了市场买单的作用，真正在用AI制作视频的，其实是P端创作者。

　　从一些上市公司的AI应用订阅结构来看，有7成以上的收入都来自于专业消费者，这些人利用AI进行创作，再用创作出的作品变现，整个过程形成了完整的变现链条。

　　我们可以把今年看作是AI应用元年。

　　付费用户不管是需求还是付费意愿都是比较高的，并且AI应用存在一定的使用门槛，普通人很难轻松完成高质量的AI作品，内容创作者有足够强的动力创造作品，来推动模型迭代。

　　放眼全球，AI应用的投资逻辑，已经从讲故事转向了看数据，纯靠概念的时代已经过去了，进入谁能解决问题，谁能赚到钱的新阶段。

　　按照这个思路分析，AI应用后面该如何分析呢？

　　最稳妥的方向还是智能助手。不管是B端用来做客服或者工具，还是C端用来做高级知识助手，都能很好地帮助用户完成替代重复劳动的工作，解放出时间和精力。

　　然后是多模态工具。这里要把它分成两类，一种是工具类的多模态，类似于修修图啊，扩写下文章啊。另一种是赋能类的多模态，比如前面提到的制作视频，就属于这类。

　　最后就是娱乐为主了，像是社交、陪伴、广告、游戏等，都可以通过AI部分实现。

　　今天明明有GPT-5这么大的事件催化，为什么AI应用表现不好呢？

　　其实也没有什么深奥的道理，GPT-5确实直观地降低了AI应用成本，有利于推广和应用，但蹲在里面的资金实在是太多了。

　　量化砸一砸洗一洗不代表会怎么样，晶圆厂也好，ai应用也好，都是长期趋势。

　　最后说两句市场。

　　指数缩量微跌4个点，涨跌个股2429：2802也基本持平。为什么体感这么不好呢？还是老问题，轮动太快了。

　　最近两天，指数逼近3650，连续小幅震荡两天，空头又有些坐不住了，又喊起了看空、清仓。

　　不要恐慌，周线主涨段还没有结束，如果真的结束了，我会告诉大家的。