OpenAI 的十字路口：平台大夢是重蹈覆轍，還是 AI 夥伴的新契機？

在最近一期Sharp Tech podcast中 Ben Thompson 深入剖析了 OpenAI 目前的策略困境與潛在突破點。話題圍繞著 OpenAI 日益明顯的平台野心、ChatGPT 備受矚目的「記憶」功能，以及這些舉措如何與科技史上 Facebook 和 Google 的平台嘗試產生了既視感。這場討論不僅僅是技術分析，更像是一場關於科技巨頭策略演進與歷史教訓的精彩思辨。

平台野心：OpenAI 會步上 Facebook 後塵嗎？

討論的起點，來自一位名叫 Matthew 的聽眾來信。他敏銳地觀察到，OpenAI 近期（尤其在 CEO Sam Altman 的訪談中）所流露出的平台論述，像極了 2010-2012 年間的 Facebook。那時的 Facebook 野心勃勃，試圖打造一個作業系統級別的平台層，提供 SDK，廣邀開發者在其基礎上建構應用，目標是成為互聯網的基礎設施。Matthew 指出，OpenAI 現在公開談論平台、Altman 的話語框架，與當年 Facebook 的劇本「驚人地相似」，並拋出了關鍵問題：這會不會又是一次註定失敗的嘗試？

Ben Thompson 對此深表贊同，並進一步闡述了他對 OpenAI 同時發展頂級消費者產品（如 ChatGPT）和基礎 API 平台這一雙軌策略的長期疑慮：

  1. 策略分心 (Distraction)：Thompson 認為，想同時做好面向消費者的爆款產品和面向企業的穩定 API，幾乎是「魚與熊掌不可兼得」。這兩種業務需要的團隊文化、開發節奏、維護模式截然不同，會嚴重分散 OpenAI 有限的資源和注意力。
  2. 能力衝突 (Conflicting Capabilities)：企業級 API 要求極高的穩定性、向後兼容性、對舊標準的維護，這與追求快速迭代、突破性創新的消費者產品開發邏輯背道而馳。Thompson 引用了他過去的經典論斷：「行動時代的『恥辱』(shame) 在於，你需要一個偉大的產品才能成為平台，但打造偉大產品所需的技能往往讓你成為一個糟糕的平台供應商。」他以產品導向、平台相對封閉的 Apple 和平台/企業服務導向的 Microsoft 作為典型對照。
  3. 資源消耗 (Resource Drain)：在 OpenAI 屢次提及算力（Compute）是發展瓶頸的背景下，將寶貴的運算能力和頂尖工程人才投入到 API 業務，服務第三方開發者，是否是以犧牲核心產品 ChatGPT 的發展潛力為代價？Thompson 對此表示懷疑。
  4. 理想分工 (Ideal Scenario)：Thompson 設想的理想模式是：OpenAI 專注於打造最前沿、最酷的 AI 消費者體驗，將相對「枯燥」但至關重要的 API/平台基礎設施建設和維護工作，交給更擅長此道的合作夥伴，例如 Microsoft Azure。

超越 API：「記憶」功能能否開啟平台新想像？

儘管對 OpenAI 的通用 API 策略持批判態度，但在與 Sam Altman 訪談後，Thompson 似乎對一種不同類型的平台可能性燃起了興趣。這個新願景，與 ChatGPT 最近測試的「記憶」功能緊密相連：

  1. 可攜式 AI 夥伴 (Portable AI Companion)：核心概念不再是提供底層 API 讓開發者自由調用，而是讓使用者個人化的 AI——包含其記憶、偏好、上下文、甚至可以稱為其數位「人格」（Persona）或 Thompson 所說的「圈子」（Circle）——能夠被使用者「攜帶」並「注入」到第三方應用程式中。
  2. 「用 ChatGPT 登入」的深層意義：這不再是簡單的身份驗證。想像一下，你用 ChatGPT 帳號登入一個食譜 App，這個 App 不僅知道你是誰，更能立刻調用你的 AI 夥伴所「記憶」的飲食偏好、過敏史、冰箱裡常有的食材等個人化信息，從而提供真正量身定制的推薦和服務。這是一種上下文和智能的流動。
  3. 彌補 OpenAI 的產品短板：OpenAI 不可能獨立開發出滿足所有垂直領域需求的完美應用（例如終極食譜 App、完美旅行規劃工具等）。但透過讓使用者帶著他們的 AI 夥伴進入這些專業應用，OpenAI 可以間接滿足這些細分需求，同時確保跨應用的體驗連貫性和深度個人化。
  4. 更具說服力的平台故事：Thompson 認為，這種「可攜式 AI 夥伴」的平台模式，比起單純提供基礎模型 API，顯然更有吸引力，也更能發揮 OpenAI 在消費者端積累的龐大用戶基礎和品牌優勢。不過，他也提醒，這並未完全解決通用 API 業務可能帶來的「分心」問題。

歷史的迴響：Google Circles 的失敗給了什麼教訓？

另一位聽眾 John 的來信，則巧妙地將 ChatGPT 的記憶/圈子概念與 Google+ 曾經的核心功能——Google Circles 聯繫起來。Google Circles 允許使用者將聯繫人分組（家人、同事、好友等），以便針對不同群體分享不同內容或呈現不同面向。這在概念上，確實與 AI 需要理解不同上下文、扮演不同角色（對老闆的語氣 vs. 對朋友的語氣）有異曲同工之妙。

然而，Google Circles 最終以失敗告終。Thompson 分析了其失敗的原因，並認為這對 OpenAI 具有重要的警示意義：

  1. 想法雖好，時機與執行欠佳：區分社交面向（Social Context Switching）本身是個好主意，但在當時的市場環境和 Google+ 的執行下並未成功。
  2. 缺乏現有網絡基礎：Google+ 作為一個挑戰者，從未建立起足夠龐大和活躍的用戶關係網絡。Circles 功能需要用戶先存在於平台上，並且有明確的分組管理需求，但 Google+ 本身就缺乏這個根基。
  3. 時代背景的差異：2011 年左右，大眾對於在不同數位場景管理多重身份/面向的需求和習慣，遠不如今日強烈。如今，人們在 Facebook、Instagram、LinkedIn、私人聊天群組中自然地展現不同面向，已是常態。
  4. 頂層設計 vs. 有機湧現：Thompson 傾向於認為，成功的複雜系統（如社交網絡）往往是自下而上、有機「湧現」（Emerge）的結果，而非完美「設計」（Design）出來的。Google Circles 試圖強加一種結構化的社交分類，但現實中，用戶透過使用不同的 App 或群組，自然而然地解決了這個問題。
  5. 路徑依賴 (Path Dependency)：Google Circles 的失敗，很大程度上是因為它所依附的 Google+ 未能成為主流社交平台。這突顯了科技發展中「路徑依賴」的強大力量——過去的成功、失敗和市場格局，會深刻影響未來的可能性。

OpenAI 的獨特機遇：能否打破「路徑依賴」的魔咒？

結合上述分析，Thompson 認為，儘管有歷史的警示，OpenAI 當前所處的位置卻異常獨特，使其有可能成功實現「可攜式 AI 夥伴」這一 Google Circles 等前輩未能實現的願景：

  1. 無與倫比的規模與時機 (Scale and Timing)：OpenAI 據稱已擁有數億級別的用戶基礎，這是 Google+ 在其巔峰時期也望塵莫及的。同時，生成式 AI 技術正處於爆發的臨界點，市場對「個人化 AI 助理/夥伴」的需求日益清晰。OpenAI 似乎恰好站在了「對的時間、對的地點」。
  2. 獨特的競爭態勢：
    1. 相較於其他 AI 新創公司（如 Anthropic）OpenAI 的巨大用戶規模是其推動「用 ChatGPT 登入/攜帶」這類跨應用標準的關鍵籌碼。
    2. 相較於平台巨頭（Apple、Google）：雖然 Apple 和 Google 擁有作業系統層面的深度整合優勢（例如理論上可以直接讀取螢幕內容、訪問應用數據），能夠打造更無縫的設備內 AI 體驗，但它們各自的生態系統相對獨立（iOS vs. Android），實現真正的跨平台 AI 夥伴可能更困難。反觀 OpenAI，作為一個相對中立的服務，反而有潛力成為跨越不同設備和平台的「瑞士」。
  3. 路徑依賴的雙面刃：正如路徑依賴可以解釋 Google Circles 和 Facebook Phone 的失敗，以及中美超級 App 發展路徑的差異（美國 PC 時代起步導致應用分散，中國移動互聯網優先催生了微信這樣的超級 App），它也可能成為 OpenAI 的優勢。因為 OpenAI 抓住了生成式 AI 的爆發時機並迅速獲得了大規模用戶，它事實上已經開創了一條新的技術和用戶習慣路徑，有機會定義下一代的人機互動範式。
  4. 再次呼籲策略聚焦：基於以上分析，Thompson 強烈建議 OpenAI 應該將戰略重心放在打造極致的、具備記憶和可攜性的消費者 AI 體驗上。他認為，這才是 OpenAI 最大的潛力所在，也是其可能成為「自 Facebook 以來最重要的公司」的關鍵。為了實現這一宏偉目標，OpenAI 需要全力以赴，避免被通用 API 業務的複雜性所拖累。

這次討論清晰地揭示了 OpenAI 面臨的關鍵抉擇：

  • 追求頂級消費者產品與提供穩定企業級 API 這兩種模式之間存在的內在矛盾，能否調和？
  • ChatGPT 的「記憶」功能所開啟的「可攜式 AI 夥伴」平台願景，是否比傳統 API 更有前景，也更符合 OpenAI 的核心優勢？
  • Facebook 平台和 Google Circles 的失敗案例，提供了哪些寶貴教訓？OpenAI 如何才能避免重蹈覆轍？
  • 巨大的用戶規模和恰當的時機，是否足以讓 OpenAI 克服來自作業系統巨頭（Apple/Google）的潛在競爭壓力，並成功建立新的平台生態？
  • OpenAI 是否應該更明確地將戰略重心從通用 API 轉向「AI 夥伴」？這又將如何影響其與最大投資者和合作夥伴 Microsoft 的關係？

這些問題的答案，無疑將在未來幾年深刻影響 AI 產業的格局。

原始連結：https://sharptech.fm/member/episode/preview-what-memory-can-do-for-chat-gpt-open-a-is-future-and-googles-circles-past-what-college-football-can-teach-us-about-tech