不到1个月,豪掷100亿美元!OpenAI掀起了一场新的AI范式迁移

多客科技

作者：微信文章
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突然之间，OpenAI就开始了“买买买”模式。

5月6日，据彭博社等多家外媒报道，OpenAI已同意斥资约30亿美元收购Windsurf，成为公司成立以来最大规模的收购。

不到一个月，这个记录再次被刷新。美国当地时间5月21日，OpenAI又在官网宣布，将以65亿美元收购前苹果首席设计师乔纳森·艾维（Jony Ive）创办的AI硬件初创公司io。

也就是说，在短短1个月的时间里，OpenAI就花了接近100亿美元。

又是收购AI编程公司，又是收购AI硬件公司，OpenAI正在急切扩张自身的业务版图。这背后隐藏着AI行业的一个重大变化：

在模型迭代放缓的当下，大模型的竞争正在从单点模型能力，走向“全栈式服务体系”。

01

“最强模型”不再是唯一终点

当模型能力逐渐逼近一个“体验上限”，用户和企业的需求正在开始发生变化：

光有一个聪明的大脑不够，AI需要被塞进真正“能做事的身体”和“能理解人类的接口”。

这也解释了OpenAI最近的两笔收购：

Windsurf，这家最初名为 Codeium。最初是一家ToB的GPU虚拟化平台，后来转型AI编程赛道，并很快在AI 辅助编程领域崭露头角。

简单来说，Windsurf（原Codeium）是一个AI编程平台，提供了Supercomplete（AI代码自动补全）和Cascade（工作流自动化）等产品。

据报道，Windsurf 已吸引了超过80万开发者用户，并拥有约1000家企业客户。今年4月，公司ARR收入约为1亿美元，相比一月份的4000万，收入翻倍。而在本轮筹集超过2.43亿美元的资金后，Windsurf的估值达到了28.5亿美元。

OpenAI之所以收购Windsurf，主要看重两个方面：

一是AI编程已经成为AI应用最重要的场景之一。相较于GitHub Copilot 和 Claude，OpenAI在这个场景缺乏足够的控制力。核心场景的缺位，是OpenAI不能接受的。

二是Windsurf 不仅拥有产品，还有数据（数百万开发者使用的数据习惯、反馈、代码流），这对训练更优秀的编程模型极为关键。

OpenAI收购Windsurf的本质，是在买“AI写代码的使用路径”和“用户行为数据”。

比起Windsurf，OpenAI收购io目的就好理解得多——不是买硬件，是要接管“人机交互入口”。

io由苹果前首席设计官Jony Ive创办，还未发布任何产品，但其目标是打造一种“屏幕之后的AI设备形态”。据说，io的第一款产品将在2026年发布。

虽然现在ChatGPT很成功，但仍然有一个问题始终没有得到解决：AI产品缺乏“自然入口”。

正如The Browser Company 的创始人 Josh Miller 在其 AI 浏览器产品 Dia 的开发历程时写道：

Chat 实际上是一个绝佳的界面，并非权宜之计。

具体来说，大部分AI产品，不是自然场景下的刚需，用户必须主动思考“我要用AI”，打开一个独立页面或工具（比如ChatGPT、Claude、Notion AI），这本身就是一种强行为切换成本。

这意味着，未来AI需要从“目标触发”转向“场景嵌入”。

而硬件之所以能成为天然的入口，因为它控制了人类行为的起点，天然承载“零思考”的触发方式，具备最低交互成本和最高响应能力。比如，你说一句话，AI耳机或智能穿戴设备可以立即响应，不用打开App或输入Prompt。

在AI时代，谁拥有最自然的使用路径，谁就能成为下一代平台。所以，从OpenAI到苹果、Meta、谷歌，都不约而同地瞄准AI硬件，自然不是为了卖设备本身，而是：

“谁掌握入口，谁就掌握平台级控制权”。

除了自身业务的考虑，无论是补编程场景，还是提前卡位AI硬件，OpenAI还有着更深层次的产业逻辑考虑。

02

大模型走向“全栈战争”

其实，加速扩张的不止OpenAI，还有谷歌。

在正在进行的I/O大会上，谷歌一次性发布了十余款新产品，几乎就是把能更新的全做了一遍，甚至还全面上线AI搜索引擎。

在不少人看来，这场发布会后，谷歌正在重新拿回AI竞争中的领先。

原因在于，谷歌拥有在AI领域独一无二的布局——领先的模型+最大的流量矩阵。对比之下，有流量的苹果模型不断延期，有模型的OpenAI也只跑出了ChatGPT一个入口。

借用阑夕总结的一句话：全栈式的服务体系，可能才是AI当下的最优解。

这背后的逻辑不难理解。一方面，在模型升级的边际收益递减，AI全面走向应用的过程中，大家发现，过去锚定月活流量的玩法玩不转了。从豆包到年后的DeepSeek再到元宝，用户迁移一个比一个快。

另一方面，单点场景的“含金量”也在下降。过去，AI产品可以凭借某个爆款功能切入市场。但如今，客户对AI的期望正在发生本质性转变：他们不再满足于“一个功能软件”，而是希望AI能够全面融入现有系统，自动完成更完整的任务闭环。

用红杉资本的话说，下一阶段的竞争，将从“功能比拼”进入“结果交付”阶段。AI应用将从“功能导向”走向“任务导向”和“流程整合”。

这也就意味着，通用型AI助手的战略价值正在上升。相较于专注单一功能的工具类产品，通用助手具备天然的横向拓展能力——它足够了解的偏好、习惯、工作语境，同时还不受场景限制，可以跨品类整合多种子能力，从而去完成更多更复杂的工作。

当AI从“工具”变成“助手”，交付的是结果，争夺的是关系。

正因此，Sam Altman才会不断强调ChatGPT的“长期记忆能力”——因为记忆构成了AI与用户之间最核心的关系链。一旦这种关系形成，就意味着用户的任务流、行为路径和工作语境都绑定在AI之中。

某种程度上说，上下文就是AI时代的人机关系链。AI对用户的熟悉程度，就是AI时代的网络效应：越用越懂你，越懂你越离不开。

这也是为什么Sam Altman会认为，10亿用户比SOTA模型更有吸引力。

03

总结

不到30天，花了接近100亿美元，OpenAI不是简单的业务扩张，而是一次对AI产业“重心”的重新定义：

从单一追逐模型极限，转向构建可持续交付能力、用户关系和平台控制权。

在这条全栈化的战线上，模型只是入场券，真正决定胜负的，是“谁能掌握用户的起点，贯穿用户的全程”。

未来的AI竞争，不只是“谁更强”，而是“谁更近”、“谁更懂你”、“谁更离不开”。OpenAI已经率先出手，下注路径、入口和闭环。而它的对手们，很快就会意识到：

只有从“做AI产品”进化到“成为AI操作系统”，才有资格定义下一代科技范式。

文/林白


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