【AI大趋势】GPT-4时代的落幕

多客科技

作者：微信文章
回顾过去一年（2025年），自从DeepSeek R1在去年初以低成本推理震撼业界后，整个2025年都是“效率战争”与“推理模型（System 2）”的天下。而今天，OpenAI的一则公告似乎预示着我们即将告别“模型版本号焦虑”，进入一个新的阶段。

AI产业大趋势，搭配独家深度分析及趋势研判。

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🚀 AI产业日报：GPT-4时代的落幕与巴黎峰会的前奏

1. OpenAI 宣布大规模“断舍离”，GPT-4o 与 GPT-5 (Instant) 即将谢幕

根据 OpenAI 最新发布的开发者公告，公司将于 2026年2月13日 正式在 ChatGPT 中通过 retirement 机制下线一系列“功勋”模型，包括曾经的旗舰 GPT-4o、以及去年发布的过渡性版本 GPT-5 (Instant & Thinking) 和 o4-mini。

产品线极简化： 这一举动非常激进。通常 SaaS 公司会保留旧版本以维持稳定性，但 OpenAI 似乎在强推其“统一智能”策略（Unified Intelligence）。

动态算力的胜利： 据悉，取代它们的将不再是单一的静态模型，而是能够根据任务难度动态调用算力的自适应系统。这标志着用户手动选择“o3”或“GPT-5”的时代结束了，AI 将自动决定是否需要“慢思考”。

2. 巴黎“AI行动峰会”前夕，全球聚焦AI安全与深伪技术

备受瞩目的 AI Action Summit 即将于本周在法国巴黎爱丽舍宫开幕（2月6日-11日）。

议题转向： 与2024-2025年聚焦于“AGI 毁灭人类”的科幻式担忧不同，今年的峰会务实得多。根据最新的安全报告，Deepfakes（深度伪造） 的泛滥已成为首要议题。

环境可持续性： 鉴于2025年全球数据中心能耗的飙升，由联合国环境规划署（UNEP）推动的“AI环境可持续联盟”将在峰会上发布针对数据中心的能效新标准。

3. DeepSeek R1 发布一周年回顾：效率革命的余波

业界正在复盘 DeepSeek R1 发布一周年（2025年初发布）带来的深远影响。

没有像当时担心的那样“摧毁”美国AI产业，反而倒逼了硬件和算法的双重进化。如今，“低精度训练（FP8/FP4）” 和 “蒸馏推理” 已成为行业标配。OpenAI 和 Google 这一年的价格战，很大程度上是被 DeepSeek 拖入泥潭的。

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📉 产业趋势深度分析：从“炼大模型”到“养智能体”

三个非常明确的产业信号，值得每一位从业者和投资者警醒。

1. “模型选择器”的消亡与算力的隐形化

OpenAI 今天宣布退休 GPT-4o 和 GPT-5 的特定版本，表面看是产品迭代，实则是商业模式的代际切换。

过去（2023-2025）： 用户像点菜一样选择模型。“我要用 o1 写代码，用 GPT-4o 写文案。” 这意味着用户在承担“路由”的认知成本。

现在（2026）： 模型即基座（Infrastructure）。用户只负责提问，系统后台自动判断：这个问题是需要调动 10% 的算力（Instant模式）还是 100% 的算力（Thinking模式）。

影响： 对于下游应用开发者来说，这意味着 API 的计费模式将更加复杂，但用户体验将大幅统一。

AI 正在变成像“电”一样的标准化资源，不关心电是从火电厂还是水电站来的，只关心电压稳不稳。

2. 推理成本的“摩尔定律”与应用层的爆发

回顾过去一年，硬件厂商（如 Nvidia）和模型厂商都在疯狂优化Inference（推理）成本。

2025年，我们见证了 reasoning models（推理模型）从“贵族玩具”变成了“日用品”。

2026年，随着 o4-mini 等轻量级推理模型的普及（以及随后的整合），Agentic AI（智能体） 终于具备了经济可行性。

判断： 2026年将是 Multi-Agent System (多智能体系统) 元年。让两个 AI 辩论、协作太贵了。现在套路，成本可控，效率远超单体模型。

3. 数据主权与“主权AI”的常态化

巴黎峰会的议程显示，欧洲正在极力构建自己的 AI 护城河。

在 DeepSeek 证明了“非昂贵算力也能出奇迹”后，各国不再迷信只有硅谷巨头才能做大模型。

2026年的趋势是：每个国家/地区都在建立符合自身价值观和合规要求的“主权大模型”。全球 AI 市场正在从“赢家通吃”走向“地缘割据”。

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💡 深度思考：To B 业务的下一个“iPhone时刻”？

在2023-2024年，我们一直在寻找 AI 的 iPhone 时刻，当时大家都盯着 ChatGPT 的用户增长。但到了2026年的今天，我认为真正的变革发生在我们看不见的后端。

OpenAI 今天的“模型大清洗”动作，本质上是在告诉市场：通用大模型的参数竞赛已经边际效应递减了。

未来的护城河在哪里？

私有数据的“推理化”： 企业不再只是把文档扔进 RAG（检索增强生成），而是利用企业数据微调 Reasoning 模型，让 AI 学习企业的“思考方式”而非仅仅是“知识点”。

行动力（Action）： 在复杂系统中，不仅“输出文本”而且“执行操作”的 Agent。OpenAI 清退旧模型，给具有更强工具调用能力的新一代 Unified Model 让路。

作为从业者，不要纠结于“哪个模型评分更高”——

去构建高可用性的 Agent 工作流吧。