OpenAI DevDay 可见，一边登月一边修船的OpenAI，其渴望不止星辰大海。
尽管简约紧凑的Keynote所展示出来的潜力和冲击令人为之一振，但发布内容并未出其预料，甚难满足大众对“更高更强更低价”的热望。它看似标志着一场整体大模型应用生态巨变的开始，OpenAI 通过这次发布提供了这场巨变的舞台，克服了此前提供的插件 plugins 平台的种种不足，曾如火如荼的 plugins 也只是此次 GPT Store 的热身和预演。而OpenAI最新发布的性能更强的大模型 GPT-4 Turbo 、快速创建定制版本ChatGPT的GPTs，以及应用生态平台 Assistants API 和 GPT Store ，有根本改变和加速大模型落地应用生态的潜力，GPT Store 似乎有望成为大模型时代的 App Store。基于此，“GPT 开发者”将成为码农一个新兴的职业方向，类似于“iOS 开发者”或“Java 开发者”。怪不得有人直呼，OpenAI 有潜力成为下一个苹果公司。01.
GPT-4 Turbo 赋能 ChatGPT 以及 Assistant API。
GPT-4 Turbo的特点包括：更长的上下文（128k tokens），更新的训练数据（截至2023年4月），更自然的TTS配音（6种选择，与真人无异），更低价的API调用（便宜2-3倍左右），以及更快的速度。尽管基础大模型 GPT Turbo 的发布并没未超出想象，但从各种指标看，皆有全面的性能以及性价比的提升，为生态平台工具 GPT Builder 的发布打下了坚实基础。02.
为此发布的GPT Store，其实是以前的 plugins store 的延伸，不仅便于GPT的定制化使用，还让开发者通过GPT创造收益。具体而言，可以通过自然语言的指令、用户提供的背景知识以及相关的 actions 来制造各类场景的 copilots 供自己使用，或发布到社区使用。上次发布的插件商店由于种种原因和短板没能真正火起来，这次的 GPT Store 是真要像手机平台的 App Store 一样，可能加速应用生态的建设和巨变吗？如果作为入口没有流量，store的价值真的存在吗？首先，如果 App Store 提供的是更底层的infra（流量、支付等），分发的应用形态可以很丰富，再加上流量的入口以及封闭的分发体系，使得应用开发者都将跟随其中。那么 ChatGPT提供的仅是语言的基础设施，语言在过去最主要用于搜索和聊天，其应用量未必那么多。当然ChatGPT接下来可以提供语言之外的多模态基础设施，但是能在多模态上一统江湖成为流量入口吗？或许 OpenAI 很难在语言之外的其他模态上重现 ChatGPT 发布时一骑绝尘的辉煌了，因为竞争对手都看到了，也都算努力。总之，如果ChatGPT自己的日活和流量不再快速增长的话，他的应用生态（plugins、GPTs等）也只是空中楼阁。如同开设一个商场，如果这个商场自身疲于客流增长，那么即使再装修得富丽堂皇也形同虚设。其次，基于语言类的应用能做的设计其实非常有限，语言是必须的，但它还不是最底层的东西——相比生态应用，App Store是更底层的东西。所以GPT Store有望成为大模型时代的App Store吗？如果OpenAI将API视为“手机”，而非ChatGPT是他的手机，那么先证明“手机”的必要性，才有在此基础上做所谓“生态”的价值。就像今天的 ChatGPT 还不能颠覆滴滴、美团、抖音快手和微信，但它有潜力颠覆搜索引擎。既然 OpenAI 的使命是AGI，ChatGPT 更应该专心加注GPT-5——模型及ToC的应用本身，其产品形态可望取代搜索引擎，同时也满足搜索之外新增的信息和知识需求，先把用户时长和频率做起来，之后才有可能做所谓开发者生态，而 API 和所谓生态可能都是一种“身外之物”的干扰。03.
GPT Builder和 Assistants API 作为隆重推出的生态平台利器，让机器人（ GPTs，即场景优化的 custom bots，或称 assistants）的制造门槛大幅度降低。Assistants API的具体定制能力包括角色定制和行为定制，可以利用定制的自然语言指令，也可以提供样本和精调，还可以对接平台提供的通用工具（Json 输出，新闻检索，代码分析和生成，以及数据分析等），也可以对接用户自己的函数调用或数据库。这些能力也不新鲜，早已在各开发团队中开始尝试、探索和应用，但 Open AI 这次是把这些能力整合了，并提供平行调用多种工具的能力，工具调用的可靠性据称极大加强了。利用 GPT Builder 制造各种 GPTs 意味着每个人都可以配置不同的角色。开发者利用 Assistants API 更易于开发自己的场景 bots，以前需要几周才能开发的智能助手，现在是 days or even hours，这就为万众创业创造了条件。开发门槛的进一步降低，大量的各种细分场景，无论巨细，都会涌现各种 GPTs （或 bots/copilots/assitants）。
这意味着，很多以前专事开发不同场景 Copilot 的团队，面临既喜又忧的处境。可谓喜，工作效率会大幅提高，曾为 Copilot 努力所做的很多探索和努力，现在可以直接从平台方得到更加简单易行的解决赋能。可谓忧，其门槛降低了，意味着技术护城河逐渐消失，会有更多人来竞争。这样来看，这股平台潮流（GPT Builder / Assistants API / GPT Store) 具有改变生态的可能性。应用开发者真正的护城河不再是模型及其定制的能力，而是其独有的数据和场景，以及自己可以触达的目标用户盘。04.
这次发布几乎没有任何超出预料和想象的黑科技，所有的能力都有它清晰的来路。新的生态平台究竟能不能成功，还有待时间的判定。新平台的发布再次证实了一个道理：那些专做LLM下游应用开发者的技术护城河进一步消退，但同时他们的工作效率也大幅度提升。可以说是喜忧参半。最终胜出的应用团队，应该是那些懂得市场需求，具有独特数据、场景和目标客户的数字人开发者，而不是数字人制作的技术本身。OpenAI 解决的是各种数字人制造的平台工具的建设问题，它并不能解决大模型落地应用的商业模式问题。民间有高手，数字人应用能不能爆发靠的是越来越多涌入的开发者，而不是赋能的OpenAI。数字人渗透各行各业的趋势只会加速，在这个过程中能不能建立起广阔而有效的商业模式，还有待观察。这是因为数字人的有用性以及数字人制造成本的降低，都不能保证有足够的市场买单的意愿。另一个 OpenAI 还解决不好的问题，是垂直纵深的领域壁垒问题，这里所牵涉到的数据安全、用户隐私以及种种业务逻辑的复杂性，都是目前的平台难以覆盖的区域。尽管 Assistants API 这类 Agent 方向的工具，可以帮助应对浅度领域的应用场景，领域壁垒仍然是大山 。一方面可以看到 App Store 改变生态的潜力，但商业模式完全靠 GPT Store 的分成，难以造就有规模的 killer App， 毕竟 Store 只是入口。星辰大海让人渴望，也可能让人沦陷。就像你在凝神深渊，深渊也在凝视着你。