AI泡沫还是新叙事?OpenAI押注购物代理+广告,正面对决谷歌

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作者：微信文章


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最近，由OpenAI引发的AI Bublle讨论在市场上的热度不断发酵。大家主要聚焦于OpenAI巨额亏损（本季度超115亿美元）和依赖循环融资的模式：OpenAI从Nvidia、Microsoft等巨头筹资数百亿美元用于芯片与数据中心，却仅预计2025年收入130亿美元，这种“资金轮转”被视为dot-com式投机风险，可能导致系统性崩溃，引发华尔街和硅谷从乐观转向担忧，甚至Sam Altman本人承认投资者“过度兴奋”。相比之下，Google虽同样巨资投入AI（如每六个月翻倍计算能力），却未遭激烈质疑，因为其作为成熟上市公司拥有多元化收入（搜索广告主导）和自有TPU芯片，投资更可持续，而非OpenAI式的“烧钱赌AGI”叙事。

OpenAI在2025年的全年营收预计超130亿美元，,并将在未来三年内经历爆发式增长, 预计到2028年营收将超过700亿美元。这一增长轨迹将由多元化的变现渠道驱动,包括广告业务、电子商务代理、企业API服务等。与此同时,谷歌正在积极应对这一竞争威胁,通过知识图谱技术和差异化产品策略争夺市场份额。

以下将详细剖析OpenAI的营收结构、增长路径、关键产品策略,以及与谷歌在购物代理和AI市场的竞争格局。

OpenAI营收增长轨迹

当前营收基础与结构

OpenAI预计在2025年通过订阅服务就能产生近百亿美元的收入, 从营收构成来看,OpenAI展现出了清晰的多元化变现路径:

核心营收构成:

•广告业务: 约占总营收的66%,主要利用平台流量进行变现

•电子商务结账服务: 约占20%,采用类似信用卡的模式运营

•企业API服务: 通过为企业量身定制的大语言模型使用和面向开发者的API服务进行变现

这种结构表明OpenAI已经建立了相对成熟的B2C和B2B双轨变现体系,而不是单纯依赖订阅收入。

未来五年增长预测

OpenAI的营收增长将呈现阶梯式跃升:

2026年: 营收预计约300亿美元

•增长驱动因素:多模态服务(如视频功能)的扩展、新变现渠道的引入

•广告服务将于2025年底小规模推出,初始曝光率预计约为5-7%

•如果有效扩展,广告覆盖率可能达到约40%,与传统搜索广告持平

2027年:

•该年度营收预计将比2026年翻一番,达到600亿美元区间

2028年: 营收超900亿美元

•投资水平预计将下降,因需求增长开始稳定,运营效率提高

•投资需求的减少可能导致2028年后盈利能力显著增强

增长可行性分析

这些看似激进的增长预测并非空中楼阁,而是建立在以下市场对比基础之上:

市场参照系:

•谷歌广告业务: 仅广告业务每年就产生超过2000亿美元收入

•Apple News: 通过单一原生应用实现了数十亿美元广告营收,而其用户基数远小于ChatGPT的月活跃用户规模

考虑到ChatGPT庞大的用户基数和参与度水平,谷歌内部评估认为OpenAI不存在重大停滞风险。这一判断的核心逻辑在于:OpenAI拥有的流量和用户粘性已经达到了支撑大规模广告变现的临界点。

广告业务:OpenAI的核心增长引擎

广告系统发布时间表

OpenAI计划在2025年小规模推出广告服务,2026年将是其广告业务全面铺开的关键年份。从技术准备度来看,推出不存在重大障碍:

技术基础设施:

•OpenAI已经开发其广告相关产品超过24个月

•正在构建全面的广告生态系统,包括:

•DMP(数据管理平台): 用于客户定位的数据分析

•SSP(供应方平台): 实现有效的广告投放

•DSP(需求方平台): 广告库存获取

这些组件共同构成了广告平台的基本要素,技术架构相对成熟,不会带来重大技术障碍。

广告变现的天然优势

与购物代理技术相比,广告系统的推出面临更低的技术门槛。关键优势在于:

现有流量特征:

•ChatGPT已经在其生态系统内促进了大量交易和购物意图搜索

•这些交互本质上更容易通过广告变现

•用户在ChatGPT上的搜索行为往往带有明确的商业意图

覆盖率扩展路径:

•初始阶段:5-7%的广告曝光率(2025年)

•成熟阶段:40%的广告覆盖率,与传统搜索广告持平

•这一扩展路径相对保守,为执行留有充足空间

营销工作室:B2B广告产品

OpenAI正在准备推出为广告主设计的营销工作室,计划于2026年中期发布。这一产品将:

功能模块:

•自动化市场分析

•客户定位

•活动建议

•广告创作

本质上,这是对谷歌Performance Max平台功能的复制,旨在为中小企业提供一站式广告解决方案,降低广告投放门槛,快速扩大广告主基数。

购物代理:技术挑战与商业潜力

推出延迟的深层原因

OpenAI的购物代理功能至今未能推出,主要受到三方面因素制约:

技术限制:

•现有代理模型准确率已达到约88%

•目标是在推出前将准确率提高至少10%,达到98%以上

•这一技术门槛远高于广告系统要求

法律合规挑战:

•将支付决策委托给AI代理在主要市场引入了新的监管考虑

•正在讨论的保障措施包括:在完成交易前将购买保留24小时

•AI驱动购买的退货率比当前水平高19%,引发合规担忧

市场接受度:

•10月20日左右推出的购物功能采用率仍然缓慢

•正在观察期,等待更广泛部署前的市场反馈

OpenAI已经集成了"购买按钮"和"点击购买"功能,转化率很高(目前在美国试点),但向完全代理化的购物流程过渡仍需时日。

当前购物流程与未来愿景

当前阶段:半自动化购物

•聊天机器人推荐产品并提供链接

•用户手动点击进入外部网站

•用户自己输入详细信息完成购买

•这个手动过程被用作训练AI代理的基础步骤

未来愿景:全自动代理购物

代理正在学习通过以下方式复制人类行为:

•导航商家网站

•自主点击链接

•完成结账流程

•分析页面浏览以更好理解用户交互

高级功能设计:

用户将能够为购买设置特定条件:

•价格监控: 要求代理监控机票价格,价格降至100美元以下时自动购买

•产品追踪: 追踪具有特定功能的新品发布(如具有三个所需属性的马拉松鞋),

上市时自动购买

•消耗品预测: 预测消耗品的消费模式,根据预期需求主动下达补充订单

•授权控制: 用户可选择允许系统自动完成购买,或要求明确批准

最终目标是让代理在聊天界面内以编程方式处理整个购物过程,这种方法通过结合针对个人偏好的编程决策,超越了简单的手动任务自动化。

发布时间表

OpenAI的计划:

•错过了2025年黑色星期五时间表

•打算在2026年圣诞节前启动更大规模封闭测试

•测试范围:美国约80万名参与者

•全面推出:2026年3月,与消费者硬件购买高峰期保持一致

这一时间表相对保守,反映了OpenAI对产品质量和合规性的重视。

谷歌的反击:差异化竞争策略

Gemini购物代理的独特优势

谷歌并非简单复制OpenAI的产品,而是通过多个差异化特性建立竞争壁垒:

核心差异化功能:

1.虚拟试穿功能

•使用个人照片进行服装或鞋类购买的虚拟试穿

•提供3D可视化,根据上传照片展示用户穿着产品效果

2.广告支持折扣模式

•购买前观看广告可获得折扣

•创新的变现模式,同时为用户提供价值

3.基于订阅的重复购买

•协商忠诚度积分累积

•通过忠诚度计划或折扣应用协商更好价格

4.购买后监控

•识别购买后两周内的全店折扣

•为客户追溯性获得退款

•提高用户成本效率和信任度

5.社交媒体整合

•集成YouTube评论和社交媒体反馈作为产品推荐输入

•将YouTube评论浓缩为15秒片段快速了解

•汇总各电商平台产品评论到优缺点对比图表

独家数据优势

谷歌拥有OpenAI无法获取的关键数据资源:

独家内容访问权:

•YouTube产品评论: 为寻求可靠产品见解的用户提供优质信息来源

•Reddit评论: 独家权利访问Reddit的用户讨论内容

这些独家数据源为谷歌建立了难以逾越的护城河,OpenAI短期内无法复制。

支付与财务管理整合

Google Pay集成优势:

•与Google Pay深度集成

•"账簿"功能: 分析用户收入和支出模式,对支出进行分类,识别超支或不足支出领域

•结账时显示特定类别总支出相对于收入的比例

•提供对用户财务行为的详细见解

相比之下,OpenAI依赖PayPal集成,缺乏这种深度财务洞察能力。

商家网络规模

网络效应优势:

•谷歌当前支持250万独立商家

•到2025年底预计增长到300万商家

•OpenAI的商家基数相对较小

更广泛的商家网络为消费者提供了更大的价格变化和选择空间,这是显著的竞争优势。

战略性发布时间

谷歌采取了"后发制人"的策略:

Gemini购物代理时间表:

•2026年黑色星期五:有限封闭测试,美国约20万参与者,仅接受邀请

•2026年3月:全面推出,目标教育日时期,预计2026年初

战略考量:

•谷歌打算在OpenAI发布后推出其购物代理

•根据OpenAI实验的市场反馈完善产品

•确保谷歌产品在推出时被认为质量更高、更加完善

•强调避免像Gemini早期那样的过早推出,后者因质量问题导致长期声誉挑战

这种策略让谷歌能够从OpenAI的试错中学习,同时利用自身的技术和数据优势推出更完善的产品。

AI市场竞争格局与份额演变

当前市场主导地位

AI市场在消费者/C端目前呈现双寡头垄断格局:

消费者/C端市场份额分布(当前):

•OpenAI: 约80%市场份额

•谷歌: 超10%市场份额

•其他竞争对手: Anthropic(Claude)等可能在垂直市场取得成功,但不太可能在更广泛范围内挑战OpenAI或谷歌的主导地位

•亚马逊和微软: 预计不会成为这个领域的主导力量

份额演变预测

谷歌对消费者/C端市场格局的演变持乐观态度:

2026年预测:

•OpenAI: 65%市场份额

•谷歌: 近30%市场份额

驱动因素:

1.技术进步: Nano Banana Veo3技术等创新

2.知识图谱方法: Gemini 3中引入的基于知识图谱的方法

3.用户偏好变化: 广泛的客户研究显示用户对结构化知识库支持的代理感兴趣

研究方法:谷歌使用交互式调查进行了广泛客户研究,匿名评估用户对知识图谱集成支持的代理与传统LLM之间的偏好。研究结果表明:

•用户对将决策完全委托给AI代理持谨慎态度

•但对基于结构化知识库的增强搜索功能表现出兴趣

技术路线对比:幻觉率与知识图谱

幻觉率现状与挑战

部署代理模型面临重大挑战,主要源于用户信任问题:

用户抵制因素:

•用户对将决策委托给GPT-5这样的"黑盒"系统感到不适

•缺乏对驱动系统的内部流程的理解

•采用代理模型存在陡峭的学习曲线

当前性能对比:

•OpenAI: 幻觉率为1.5%-2%

•谷歌Gemini 2.5: 幻觉率约为OpenAI的三倍(4.5%-6%)

•谷歌现有知识图谱: 幻觉率在6%-7%范围

高幻觉率与代理功能结合可能放大错误,导致糟糕的决策结果。因此,谷歌选择推迟进入代理领域,优先解决幻觉问题。

谷歌的知识图谱策略

当前策略:

•优先考虑解决幻觉问题,而非急于推出代理功能

•专注于改善知识图谱开发和数据基础技术

•提高准确性和可靠性

Gemini 3.0 Pro目标:

•将幻觉率从当前6%-7%范围显著降低到0.5%-0.7%

•一旦实施,将使谷歌系统比OpenAI当前性能精确2-3倍

•通过增强的数据基础流程和高级知识图谱集成实现

发布策略:

•Gemini 3.0 Pro的推出与OpenAI基于GPT-5技术的代理模型发布时间战略性关联

•目标:在OpenAI推出日期前两周或之后立即发布

这种策略体现了谷歌"技术优先、体验完善"的产品哲学,与OpenAI"快速迭代、市场验证"的风格形成鲜明对比。

下一代模型:GPT-6与AGI之路

OpenAI的GPT-6愿景

GPT-6代表了OpenAI向AGI迈进的雄心勃勃尝试:

架构创新:

•将思维链推理模型与非思维链框架整合

•统一到一个大规模参数化系统

•旨在支持多个领域的咨询专家级任务

•从模块化专业知识向"体内"整体AGI模型转变

面临挑战:

•架构复杂性在训练和部署阶段引入重大挑战

•与效率优化相关的问题尚待解决

•这种单体架构需要巨大的计算资源

谷歌的分布式AGI策略

谷歌选择了与OpenAI截然不同的技术路线:

核心理念:

•不是创建一个整合所有功能的单一大型模型

•而是多个较小的AGI模型协作实现结果

•分布式协作模型设计更加节能

用户需求分析:

•OpenAI的单体模型可能提供卓越思维能力

•但这种先进功能只对约5%-7%的前沿用户必要

•大多数用户(93%-95%)会发现分布式协作代理模型已经足够

专门团队:谷歌正在通过专门团队积极追求AGI的开发,这反映了其对长期技术领先的承诺。

多媒体token消耗趋势与计算资源需求

token消耗增长预测

长期趋势:

•预计至少到2028年,token消耗将继续呈指数增长

•受计算资源需求增加推动

•不存在计算资源过剩风险,反而可能出现供应不足

2028年及以后:

•代理模型成为日常生活组成部分(2027年底或2028年初)

•显著增加token使用量

•对计算能力需求持续增长

从文本到多媒体的转变

主要驱动趋势:

1.文本到图像/视频生成

•办公室工作人员依赖AI创建幻灯片、图表、摘要等视觉内容

•社交媒体创作者(年收入超10万美元的YouTube内容创作者约4500万人)大规模利用AI进行多媒体创作

•网络漫画和好莱坞行业整合LLM到工作流程增强特效

2.图像/视频到文本摘要

•配备摄像头的设备推动需求

•家庭安全系统发送简洁文本摘要(如"您的UPS快递员刚刚到访")而非完整视频

•AR眼镜利用云连接AI系统实时解释视觉输入

应用场景扩展:

•游戏、培训计划、教育平台

•AI驱动可视化解决方案解释复杂场景

•以用户友好格式呈现信息

新产品推动消耗增长

2026年产品矩阵:

•Nano Banana Veo3等平台上多媒体内容创作激增

•六款新相关产品推出

•这些产品将成为token消耗增长的重要催化剂

用户体验创新:代理界面设计

当前界面形态

主流模式:

•集成到Google Chrome浏览器或OpenAI Atlas界面的侧边面板

•没有专用硬件组件,如手机

•相对传统的交互方式

未来创新方向

基于角色的界面:

重大进展正在进行,旨在增强互动性:

1.可定制角色

•悬浮在屏幕上,不局限在静态侧边面板内

•类似微软Clippy的进化版本,但功能更强大

•能够根据用户查询突出显示网页特定区域

•直接在上下文中提供可视化响应

2.定制选项

•从人类形象到动物或用户自定义的创意形式

•默认角色设计可灵活调整

3.跨设备连续性

•在Chrome浏览器上启动的对话可无缝在Android智能手机或Android TVOS平台上继续

•通过同步的角色交互实现一致体验

Step Runner模式:

•矩形侧边面板界面

•跟随用户跨应用程序

•通过打字界面实现持续交互

市场测试:两种模式目前正在进行市场测试,以确定最终用户的最佳可用性偏好。

设计理念平衡

核心原则:

•创建对人类友好且平易近人的AI助手

•更多作为伴侣而非感觉侵入性或过于机械的实体

情感依恋预防:

•有意识避免培养用户与AI之间的情感依恋

•源于观察到的依恋相关风险,可能导致用户行为或依赖的意外后果

•在开发中平衡用户友好性与这一限制带来重大挑战

OpenAI Atlas与Gemini用户体验对比

Atlas的市场表现

采用率数据:

•第一周:0.6%的日活跃用户(DAU)采用率

•三周后:约3.7%

•表现稳定进展,但不被认为非凡

功能特点:

•以文本驱动为主

•严重依赖外部链接进行信息传递

•整合PayPal进行支付

•极简主义设计理念

目标用户:吸引喜欢简单功能、没有额外交互或可视化层的用户,非常适合寻求效率和简单性的用户群体。

Gemini的沉浸式体验

视觉化和互动性:

•强调在平台内提供视觉化和互动体验

•根据上传照片进行用户穿着产品的3D可视化

•YouTube评论浓缩为15秒片段快速了解

•汇总电商平台产品评论到优缺点对比图表

•整合多媒体摘要增强搜索结果

结账流程差异:

•利用Google Pay集成

•显示特定类别总支出相对于收入的功能

•提供详细财务见解

目标用户:迎合重视沉浸式体验的客户,这些客户在最终购买前通常在多个在线平台上进行复杂决策过程。

设计理念差异的战略意义

OpenAI的极简主义:

•专注于简化模式

•适合追求效率的用户

•快速迭代,接受初期不完美

谷歌的全方位体验:

•整体方法反映用户多方面购物流程

•更适合满足从事更复杂购买行为的消费者需求

•完善后发布,追求一次性建立品质认知

这两种设计理念反映了两家公司不同的产品哲学和市场策略,没有绝对优劣,而是针对不同用户群体的差异化定位。

硬件战略:OpenAI的长期布局

硬件项目调整

战略转移:

•在AI pin计划失败等挫折后,OpenAI已将重点从某些硬件项目转移

•采取更谨慎的硬件战略

正在研究的硬件概念

四种硬件类型:

1.小型日常物品设备

•例如石头大小的小工具

•便携性强,日常使用场景

2.基本智能手机

•带显示屏和摄像头

•提供基础AI交互功能

3.平板iOS优先智能手机

•更大屏幕,适合内容消费

•与iOS生态系统深度整合

4.AR智能眼镜

•单色显示屏

•提供增强现实体验

发布时间表

短期(2025-2026):

•预计OpenAI在2025年或2026年都不会推出硬件产品

•继续专注于软件和服务

中期(2027):

•Google Home风格的智能家居设备可能推出

•进入智能家居市场

长期(2028):

•基于AR的智能眼镜预计发布

•代表OpenAI在硬件领域的重大突破

特殊产品:会议适配器

•配备ChatGPT功能

•支持视频会议、语音转录为摘要

•手势转换为可视化(如通过手部动作进行白板演示)

•预计两年内推出

营收重点分布

2025年底至2027年初/底:

在重大硬件推出之前,OpenAI的营收流将主要集中在:

1.广告解决方案

•通过营销自动化工具变现

2.电子商务/购物相关计划

•如购物代理服务

3.面向企业的产品

•针对工程团队的软件开发自动化工具

•项目管理软件,集成编码支持功能

•管理项目工作流程和代码开发过程

这一战略意味着OpenAI将在软件和服务领域深耕,而非急于进入竞争激烈的硬件市场。

对创业公司的启示

避免正面竞争:

•不要试图在通用LLM或购物代理领域与OpenAI、谷歌正面竞争

•消费者/C端双寡头格局已经形成,资源和数据优势难以逾越

垂直场景机会:

•专注于特定行业或场景的AI应用

•医疗、法律、金融等专业领域仍有大量机会

•B2B企业服务市场相对分散,有生存空间

生态位策略:

•为OpenAI或谷歌提供complementary产品和服务

•API集成、数据服务、垂直解决方案

•在巨头生态系统中找到自己的位置

技术差异化:

•知识图谱、多模态处理、垂直模型训练

•在特定维度建立技术优势

•避免在通用能力上竞争

2025-2028年将是AI从技术突破走向商业兑现的关键时期。OpenAI已经证明了AI的变现能力及其增长路径，谷歌的强势反击则表明,AI市场的竞争才刚刚开始,最终格局远未尘埃落定。市场可能低估了OpenAI的执行力和谷歌的反击能力。这不是一场零和游戏,而是产业巨头共同做大市场的过程。真正的赢家将是那些能够在技术创新和用户体验之间找到平衡的公司。

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