万字拆解OpenAI，从 0 到 3000亿美金的营销密码

这周OpenAI真的是连续开大，先是发布了新的文生图模型，对GPT-4o和Sora进行了更新，然后又报出来马上要接受软银牵头的400亿美元的融资，公司估值要达到3000亿美元。如说人工智能是21世界的淘金，那OpenAI就是那个最早发现金矿的领袖，一起聊聊他们怎么从0到10亿用户的旅程。

一、四个想抵抗“灭霸”的人，造出了“奥创”

01AI“复仇者联盟”成立✦

OpenAI诞生的故事和电影里“奥创”的故事几乎是一比一还原，一群为了怕人工智能毁灭世界，率先出招创造了AI领域中的“复仇者联盟”。

如果是我和张三李四一起说，大家只会认为我们仨牛马当的压力有点儿大。

但是如果这四位大佬聚在一起，只会觉得：

他们要儿真的！？

也许现在觉得OpenAI是这些创始人最有名的“简历项目”，但就算在十几年前，他们早就已经是行业的大佬级别：

- 萨姆·奥尔特曼（Sam Altman）——「尼克·弗瑞」复仇者联盟的“幕后大佬”

- 尼克·弗瑞是神盾局局长，整天张罗着超级英雄们搞大事情，而奥尔特曼的角色也很相似：他不是最硬核的技术专家，但他是整个 OpenAI 计划的组织者、策划者和推动者。他有资源、有战略眼光，能把最强的 AI 科学家和工程师拉到一起，打造 AI 版的复仇者联盟。

（奥尔特曼和M..f..er那啥侠）

- 埃隆·马斯克（Elon Musk）——「钢铁侠」亿万富翁+天才工程师+科技狂人

- 这个真的不用解释了吧？马斯克本来就被称为“现实版钢铁侠”，跟托尼·斯塔克一样，不仅是个疯狂的企业家，还喜欢自己亲手造东西。他既是 OpenAI 的创始人之一，也是早期最大金主，甚至一度想要直接控制 OpenAI 的发展方向（就像钢铁侠总是想按自己的方式拯救世界）。不过，和电影里的剧情类似，马斯克最终与团队决裂，愤而退出 OpenAI，感觉就像《复联 2》里奥创计划的翻版。

（花花公子对硅基生物的执念）

- 格雷戈·布罗克曼（Greg Brockman）——「战争机器」左膀右臂，战斗力爆表的技术执行者

- 布罗克曼是 Stripe 的前 CTO，是 OpenAI 的工程大佬，相当于技术执行的中坚力量。他不像马斯克那样张扬，但他才是实际操刀把 OpenAI 计划变成现实的关键人物。如果把马斯克比作钢铁侠，那布罗克曼就像战争机器——一个更稳、更可靠的工程指挥官。

- 伊利亚·苏茨克维（Ilya Sutskever）——「奇异博士」知识渊博、掌握神秘力量的“魔法师”

- 苏茨克维是 AI 领域的顶级科学家，深度学习的先驱之一，他的研究成果推动了 OpenAI 的核心技术突破。在 AI 领域，他就是那个能打开多元宇宙的“魔法师”，和奇异博士一样，是整个团队里真正理解人工智能未来发展方向的人。后来，他在 OpenAI 内部的重要性越来越高，甚至在 2023 年掀起了奥尔特曼的“罢免风波”——就像奇异博士有时候也会和复联其他成员产生理念分歧。

（AI魔法师）

OpenAI 是一个非营利组织，口号也很理想主义：“AI 不能被少数巨头控制，必须开源，必须造福全人类。” 他们的初衷是希望用开源的方式，让所有人都能受益于 AI，而不是让某几个科技巨头垄断这项技术。

02像打开水龙头一样的“烧钱”✦

从成立以来，OpenAI 早期的主要目标是研究“通用人工智能”（AGI），也就是能像人类一样学习和思考的 AI。 他们投入了大量资源，开发了各种 AI 技术，包括强化学习、自然语言处理和机器人研究。

2016 年 6 月，他们发布了一批研究成果，包括一个能够玩 Dota 2 的 AI，还开始研究能够进行自然语言交流的聊天机器人。

但问题来了——AI 研究太烧钱了！

做个程序，找几个天才程序员就写呗，除了饭费还有啥那么耗钱？

改编不是乱编，戏说不是胡说，人工智能也要符合现实情况，需要和真实世界深度的交互，真正烧钱的地方主要有三个：算力、数据、人才。

算力

你让 AI 学习怎么写文章，或者打 Dota，它需要不断试错，调整自己，直到变强。但 AI 不是人，它没有“悟性”，只能靠海量的数据+超级计算机来硬练。这个训练过程消耗的是 GPU（显卡）和 TPUs（专门的 AI 计算芯片），它们疯狂运转，消耗大量电力，相当于一个小型数据中心在不间断地跑。这一套方式在未来也直接把英伟达推向了王座，未来讲英伟达的时候再细说。

数据

AI 学习需要的“教材”，是整个世界。AI 要变聪明，得看很多东西，但它不会自己去找书，必须有团队帮它整理、清洗数据。

比如 GPT 这种语言模型，需要学习互联网上几乎所有的文本信息，包括新闻、小说、论文、社交媒体上的对话等。但光是“搬运”数据不够，还得把无用的、重复的、甚至错误的信息剔除，这个过程，也是无比的昂贵。

人才

想做 AI 研究，普通程序员是不够的，必须是世界级的 AI 研究员，而这些人非常稀缺。谈钱伤感情，谈感情伤钱，虽然是非营利组织，但是里面的人还是得盈利养家。在早期伊利亚·苏茨克维（Ilya Sutskever），他的年薪被曝高达 190 万美元（约 1400 万人民币）。换句话说，OpenAI 不仅要花钱买超级计算机，还要用高薪抢世界上最聪明的人，这两样加起来，就是一台顶级烧钱机器。

烧钱换来了应有的回报，2018 年，OpenAI 发表了一系列技术突破，特别是在深度学习和自然语言处理方面的进展，逐渐奠定了未来 GPT 模型的基础。

但问题是，AI 研究需要极大的计算资源，非营利模式已经无法支撑。团队意识到，要继续推动 AI 发展，就必须改变商业模式。

因为和马斯克的分道扬镳（后面详细说），导致OpenAI 资金出现了严重的问题，团队意识到，要继续推动 AI 发展，就必须改变商业模式。

03屠龙少年，终将，找了份工作！？✦

2019 年，OpenAI 做出了一个重要决定：成立 OpenAI LP（有限合伙公司），允许吸引外部投资。

这个决定标志着 OpenAI 从一个理想主义的 AI 研究机构，逐渐向现实世界靠拢。为了维持研究，他们需要钱，而钱只能从投资人和商业化产品中来。也是在 2019 年，微软宣布向 OpenAI 投资 10 亿美元，并提供 Azure 云计算资源，大大加速了 OpenAI 的技术研发进程。

这一年，GPT-2 横空出世，相比前代，GPT-2 生成的文本更加连贯、自然，并且能够进行更复杂的语言理解任务。

然而，OpenAI 当时决定不完全开源 GPT-2，原因是它的能力太强，可能被滥用于生成虚假信息和恶意内容。这也是 OpenAI 第一次在“开放性”与“安全性”之间做出权衡。

2022 年 11 月 30 日发布的 ChatGPT，让 OpenAI 真正出圈，几乎是瞬间，让全人类和整个行业改变了对人工智能的看法。从发布的第一天起，ChatGPT 就吸引了全球大量用户的关注，5 天内用户突破 100 万，2 个月内突破 1 亿，成为史上增长最快的应用。（这个纪录被DeepSeek打破）

04OpenAI划了什么时代？✦

ChatGPT最NB的一点是：改变人类与技术互动的方式。

在 ChatGPT 发布之前，AI 的应用大多集中在特定领域，如搜索引擎、推荐系统、语音助手等。而普通人基本上都认为人工智能是一个非常尖端的东西，离我的生活举例非常遥远。而 ChatGPT 的出现，则彻底改变了这一点。它不仅能回答常见问题，还能够进行多轮对话，理解上下文，甚至具备一定的推理能力。用户不再需要具备特定技能，也不必依赖复杂的操作界面，只需要通过自然语言就能与人工智能进行高效的互动。这种便捷、直观的交流方式让 AI 成为普通人日常生活的一部分。

在行业中，几乎所有人工智能企业都开始向 ChatGPT 的方向发展，比如某个在2017年就已经喊出All in AI的什么度，在ChatGPT发布的3个月以后，东拼西凑出来了什么一言。

哦，对了，DeepSeek火了以后，某度火速接入，然后口口声声的开源没前途的某一言也火速开源，人工智能领域的笑话。

二、人工智能怎么“动脑子”的？

在接触ChatGPT之前，我对人工智能的认知还停留在"人工智障"阶段。那些年银行、运营商为了缩减成本推出的智能客服，简直像是专为提升用户血压设计的——要么循环播放"请按0返回上级菜单"，要么像复读机般重复预设话术。

现在我还清晰地记得第一次用 ChatGPT 时的震惊，脑子里就一个想法，“这玩意怎么出来的！？”好像第一期去现代世界的原始人，“始惊、次醉、终狂”。我们尝试用自己的话，简单介绍人工智能的技术。

01人工智能（Artificial Intelligence, AI）到底是啥？✦

毕竟我们都需要把AI融合到自己的业务中，否则不远的某一天，我们只会被替代。（图文）

AI 这个词很大，但简单来说，就是让机器模仿人类的思维、学习和决策能力。就像你在教小朋友认字、算术，AI 也是靠“学习”来变聪明的。

那 AI 是怎么学的？这里就要提到几个重要概念：

- 机器学习（Machine Learning, ML）：AI 通过海量的数据学习规律，就像我们做题总结公式一样。

- 深度学习（Deep Learning, DL）：这是更高级的学习方式，AI 就像用大脑神经元模拟人脑，去理解更复杂的内容。比如，你跟 AI 聊天时，AI 就在用深度学习理解你的问题，ChatGPT 就是靠这个训练出来的。

02OpenAI 的 AI 核心：大模型（Large Language Model, LLM）✦

OpenAI 最厉害的地方，就是它做出了超大规模的语言模型（LLM），这些大模型能理解人类语言，并生成相应的回答。那它到底是怎么做到的呢？举个栗子

深度学习（DL）就像搭积木的“基本功”，用这一套方法论，理论上可以学会拿积木拼方框、拼房子。而大语言模型（LLM）是搭积木的“高级作品”，LLM是深度学习的一个具体应用，就像用搭积木的技能搭出一座城堡。

而在这个LLM搭建的城堡里，藏着全人类所有的书籍，来自各个国家、各种语言，ChatGPT是这个图书馆的管理员，他比历任管理员厉害的地方在于，他不仅记住了所有的书，还能融会贯通的关联起来。

（《海贼王》角色贝加庞克，几乎拥有所有的知识）

03大模型的三个“技能键”✦

超大数据训练（Training on Massive Data）。LLM（大型语言模型）就像一位学富五车的图书管理员，它读过无数的文章、书籍、网页，从海量数据中学习人类语言的表达方式。然而，它并不知道什么是真正的“事实”，它的核心机制其实是预测“下一个最可能的词”，而不是基于理解或逻辑推理得出结论。

自回归（Autoregressive）生成。LLM 采用自回归方式生成文本，意味着它是一个字一个字往下猜，并不会一次性生成完整的答案，而是根据已有的上下文逐步推测最合适的下一个词。比如，你输入“今天天气很好，我们去——”，AI 可能会接“公园”，也可能是“海边”，它会根据概率选择最符合语境的词汇。

基于 Transformer 架构（Transformer Architecture）。Transformer 是当前 AI 处理语言的核心技术，其中的关键能力是注意力机制（Attention Mechanism）。这一机制让 AI 能够同时关注句子中的多个词，理解整体语境，而不是像过去的 AI 那样只能记住短期信息，容易“断片”。你可以把 Transformer 想象成一个超强的翻书高手，能同时翻阅多本书，并迅速找到其中的关键内容，让 AI 在理解和生成文本时更加连贯和精准。

04我们怎么和机器聊起来的？✦

预训练（Pre-training）。首先，AI 会阅读海量文本，比如小说、新闻、维基百科等，学习语言的基本模式。这个阶段让 AI 掌握如何组合词句，但它只是“会说话”，并不一定“说得好”或“回答准确”。

微调（Fine-tuning）。在预训练的基础上，AI 需要进一步学习“如何与人类对话”。研究人员会使用人类标注的数据（Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF）来调整 AI 的回答风格和逻辑，让它更加自然、贴近人类的思维方式。你可以把这个阶段看成 AI 进入了“学霸进修班”，专门学习如何“说人话”。

对齐（Alignment）。为了让 ChatGPT 更加安全、可靠，还需要进行对齐（Alignment），包括安全性过滤、道德伦理调整等。这就像家长给孩子立规矩，比如不能乱说脏话、不能胡编乱造（尽管 AI 仍然会偶尔产生“幻觉（Hallucination）”——即错误或编造的信息）。这一阶段的目标是让 AI 既能自由表达，又不会乱说不该说的话。

三、天才创始人——当代矛盾的“奥本海默”

01“普普通通”的天才起点✦

2003年，18岁的萨姆·奥尔特曼还是个在斯坦福大学读计算机科学的“普普通通”学霸，和大多数理工科高材生一样，他的日常就是写代码、刷论文、和一群聪明人讨论天马行空的技术未来。

但创业者和普通人的差别，往往就藏在那些“看上去很普通的瞬间”里。

一次聚会中，奥尔特曼注意到朋友们纷纷开始使用带有GPS功能的智能手机。这在今天听上去再正常不过，但在2003年，这可是一项新鲜得让人兴奋的技术。他灵光一闪，想到了一个全新的社交方式——基于位置的社交网络。他没有多犹豫，像乔布斯、比尔·盖茨那些前辈一样，干了创业者都要干的第一件事——退学。

他创办了 Loopt，一个允许用户根据地理位置找到朋友、组织线下活动的应用。听上去很像今天的“附近的人”功能，甚至比Facebook的部分功能还要超前。但现实是残酷的，Loopt虽然有创意，却始终没能做成爆款，最终以4300万美元的价格卖给了 Green Dot。虽然这笔钱放在硅谷算不上顶级成功，但足够奥尔特曼拿来当“投名状”，让他得以加入顶级创业孵化器—— Y Combinator（YC），也就是后来陆奇离开百度后加入的那家。

事实证明，这个决定改变了他的整个人生轨迹。

02 28岁的创业教父✦

在创业圈，28岁大多数创业者第一家公司还没折腾明白的时候，奥尔特曼已经成为了整个创业生态圈的“掌门人”。2014年2月，Y Combinator 的联合创始人 保罗·格雷厄姆（Paul Graham） 亲手将这家全球最知名的创业孵化器交到了奥尔特曼手上。要知道，YC可不是一般的投资机构，它在硅谷的地位，相当于“创业界的黄埔军校”，扶持过无数科技巨头。

奥尔特曼接手后，不是简简单单地维持现状，而是直接将 YC 进行了“大扩张”。2014—2019年，在他的主导下，YC 的投资范围扩大了 10倍，不仅继续扶持软件创业公司，还重点向 硬科技 方向发力，比如人工智能、机器人、清洁能源等领域。这些公司里，诞生了许多我们今天耳熟能详的明星项目，比如：

- Airbnb —— 从沙发客变成全球民宿巨头

- Reddit —— 全球最火的社交新闻论坛

- Stripe —— 互联网支付领域的超级独角兽

- Pinterest —— 从“图片收藏夹”到社交电商巨头

在奥尔特曼的操盘下，YC 成为了 全球最大的创业孵化器之一，直接塑造了硅谷的创业生态。

01“AI灭霸”的诞生✦

是不是还有人能记得ChatGPT之前的人工智能长什么样？大概就是某度抄了三年作业以后得人工智障样子。

都已经2024年了，就是简单的语言对话还能已读乱回，给大家省钱了，尴尬的脚趾抠地板，都抠出来一辆车了，（不怕尴尬的点开视频看看）

当时，OpenAI的架构有点“乌托邦”味道，没有CEO，奥尔特曼和马斯克担任联席董事长，实际管理工作由6位联合创始人中的布罗克曼和苏茨克维负责。2016年，OpenAI对外宣布了自己的野心：要造通用机器人，还要搞个能用自然语言聊天的AI。到了2018年，他们正式立下规矩，确立了一套“为了人类利益构建AGI（通用人工智能）”的价值观，但内部也开始有分歧——如何在“AI安全”与“速度竞争”之间找到平衡？奥尔特曼对OpenAI要“超越所有竞争对手”这件事存疑，但他仍然坚持，自己比其他人更关心AGI能带来的好结果。

就在这一年，剧情迎来高潮。马斯克突然提出，自己要亲自接管OpenAI的运营与研发，但遭到了奥尔特曼和其他创始人的集体否决。马斯克一气之下退出公司，并取消了原计划捐赠的10亿美元（只给了1亿就不管了）。这一出大戏直接导致OpenAI的资金链绷得紧紧的，毕竟训练AI烧钱如流水，非营利模式已经扛不住了，必须考虑改制、赚钱的问题了。

面对巨大的资金压力，奥尔特曼逐渐把重心从Y Combinator转移到OpenAI撑起公司财务。2018年，他从联席董事长变成了总裁；2019年，他正式辞去Y Combinator的工作，全身心投入OpenAI，成为了CEO。从“硅谷创业教父”到“AI掌门人”，奥尔特曼的OpenAI之路，才刚刚开始……

最后补充一个花边新闻：山姆·奥尔特曼16岁早早就出柜了，不仅前两年已经和结婚，最近几天连孩子都有了，对这个孩子有两个爸爸，都是亲的。

四、知道怎么烧钱的，OpenAI怎么赚钱的？

OpenAI是ToC的企业还是ToB的企业？

下面我们仔细聊聊。

OpenAI主要的盈利模式来自四个方向，用户订阅、API收费、微软合作、AI解决方案，其中除了用户订阅直接ToC，其他都是ToB的商业模式，而且从Anthropic和DeepSeek出现后，ToB更加成为商业的重心。

01订阅收费：ChatGPT Plus 只是“零售店”✦

最直观的 OpenAI 赚钱方式，就是 ChatGPT 的订阅模式。目前，个人用户可以选择 ChatGPT Plus（每月 20 美元），获得更快的响应速度和更强的 GPT-4 访问权限。这部分业务就像是一家 AI 便利店，用户花钱就能享受更好的 AI 体验，但整体收入规模有限。

原因很简单：不是所有人都愿意为 AI 聊天助手买单。虽然 ChatGPT 的免费版已经很好用，但愿意升级到付费版的人并不多。而且，订阅模式的收入增长有天花板，毕竟全球愿意花钱的人是有限的。因此，虽然 ChatGPT 订阅能提供一部分现金流，但它更像是 OpenAI 的一个“流量入口”，真正的商业价值藏在企业市场里。

02API 收费：企业级 AI 才是“现金牛”✦

相比个人用户，企业才是 OpenAI 赚钱的核心。通过 OpenAI API，公司可以把 GPT-4、DALL·E 等 AI 技术整合到自己的产品和服务里。比如用 GPT-4 做智能写作助手，帮用户自动生成笔记内容；在金融、法律、医疗：用 GPT-4 处理合同、分析数据、提供客户支持。

API 采用 按使用量计费 的模式，企业调用的 tokens（计算单位）越多，OpenAI 收入越高。对于大型企业，API 费用可能每月高达数百万美元，远远超过普通用户的 20 美元订阅费。因此，API 业务就像是 OpenAI 开了一家面向大公司的“批发店”，相比 C 端零售，To B 业务才是真正的收入支柱。

03微软深度合作：背后的“金主爸爸”✦

OpenAI 之所以能迅速发展，微软的支持至关重要。微软不仅向 OpenAI 投资超 100 亿美元，还通过 Azure OpenAI 服务 帮它打开企业市场。企业客户可以直接在 Azure 云平台 上使用 GPT-4、DALL·E，无需自己部署 AI 服务器，大大降低了使用门槛。

此外，微软还把 OpenAI 技术深度整合到自家产品中，比如Office 365 Copilot：Word、Excel 里的 AI 助手，每月 几十美元订阅费，企业客户成千上万人一起订，OpenAI 直接分成；Windows AI 助手：未来 Windows 可能内置 GPT-4，让 AI 融入办公和日常工作。

更重要的是，微软为 OpenAI 提供了大量计算资源，比如英伟达GPU训练 AI ，帮它降低成本、提升模型训练速度。可以说，微软不仅是 OpenAI 的投资人，还是它的渠道商、云计算供应商和商业化助推器。

04定制化 AI 解决方案✦

除了 API 这种标准化服务，OpenAI 还提供 定制化 AI 解决方案，专门针对企业需求打造更精准的 AI。比如银行和金融公司：用 GPT-4 分析市场数据、生成投资建议；医疗机构：用 AI 生成病例摘要、辅助医生诊断，提高医疗服务质量。

这些高端定制 AI 业务通常采用 按项目收费 的模式，一个合同可能就是数百万美元起步。未来，OpenAI 还可能进入政府 AI、国防 AI、智慧城市等高利润市场，进一步扩展商业版图。

五、可以和马斯克匹敌的营销高手

01 1.“概念营销”的坚定拥护者：让 AI = OpenAI？✦

有趣的是，在 ChatGPT 爆火之前，AI 其实是个非常宽泛的概念——语音识别、计算机视觉、自动驾驶、机器学习……都是 AI 领域的一部分。但 OpenAI 非常聪明地把“对话 AI”打造成 AI 的代表，让“AI = ChatGPT”这个概念深深植入用户心智。

命名策略

用“OpenAI”占领 AI 话语权。“OpenAI” 这个名字本身，就已经为它的概念营销铺好了路。想象一下，如果你是个普通人，对 AI 了解不多，当你听到“OpenAI”这个名字时，你会觉得这家公司怎么样？

- 听起来就像 AI 领域的权威

- 让人以为它掌握 AI 的核心技术

- 甚至误以为它是 AI 的唯一代表

这就像是一个品牌，如果名字里自带“行业属性”，那它的传播就会轻松许多。比如：

- Intel 让人第一时间想到计算机芯片

- Salesforce 让人觉得它是销售软件的王者

- OpenAI 让人觉得它就是 AI 本身

相比之下，DeepMind、Anthropic 这些公司，光是名字就没法第一时间让人联想到 AI，因此在品牌认知上就输了一步。

通过名字，OpenAI 直接抢占了 AI 赛道的“第一印象”，这就是它营销成功的第一步。

让 ChatGPT 变成一个行业标准，形成技术锁定

在科技界，谁能制定行业标准，谁就能掌控市场。这也是为什么：

Windows 成为了 PC 操作系统的霸主

Adobe PDF 变成了通用的电子文档格式

苹果 AirPods 让“无线耳机”几乎等于“苹果耳机”

而 OpenAI 也在做同样的事情——让“GPT” 变成 AI 语言模型的行业标准。你会发现，现在大家提到 AI，往往说的是GPT-4、GPT-3.5，甚至其他 AI 公司的产品，比如 Claude、Gemini，也不得不被拿来和 GPT 比较。这说明什么？

最近几年里，只要是一家企业推出AI产品，第一个想法就是和OpenAI“比划比划”，已经无数次的“被吊打”，“被超越”，这种碰瓷儿营销几乎贯穿着某一言的营销周期。

只能说明OpenAI占领行业的标准极其牢固，要不也不会天天被对比，就像某个缺心眼的大嘴巴天天租车碰瓷迈巴赫，咋不对比夏利呢。

02公众争议✦

在营销界有一句话：“没有争议，就没有关注。” 越是前沿的科技，越容易引发讨论，OpenAI 作为 AI 领域的领头羊，自然也站在了舆论的风口浪尖。无论是AI 伦理、工作取代、人类安全、商业竞争，还是技术透明度，围绕 OpenAI 的争议层出不穷。而这些争议，反而成为了它出圈的助推器。每一次舆论风暴，都是 OpenAI 的一次“免费全球营销”。下面，我们从营销角度来拆解，OpenAI 如何利用这些社会话题，让 AI 持续保持高热度。

AI会端掉每一个人的饭碗

自从 ChatGPT 诞生以来，关于“AI 取代人类工作”的争论就没停过。尤其是在 ChatGPT 展现出超强的写作、编程、文案生成能力后，很多人开始担忧：“我的工作会不会被 AI 取代？”

这个话题的传播力度极其惊人，原因很简单——它戳中了所有打工人的焦虑。

程序员担心 AI 会不会写代码比自己快；文案、编辑害怕 AI 能自动生成营销内容；客服、助理类工作开始被 AI 取代。

大量媒体、自媒体开始分析“哪些职业最容易被 AI 替代”，甚至引发了一波“AI 时代的生存指南”热潮。而 OpenAI 并没有出面去平息这些讨论，反而默认让它们持续发酵。

为什么？因为“AI 威胁论”虽然让人焦虑，但也让所有人开始关注 AI，并主动去尝试 ChatGPT。结果，全球几亿人开始试用 ChatGPT，看它到底有多强。

人工智能会最终成为“天网”

除了抢工作的问题，AI 是否会对人类构成威胁，也是 OpenAI 被热议的焦点。尤其是 OpenAI 自己的创始人 Sam Altman（萨姆·奥特曼） 也多次公开表示：AI 未来可能会对人类构成重大威胁，需要进行监管。这就很妙了——一家 AI 公司，自己在提醒大家 AI 可能会失控，这无疑加深了 OpenAI 作为“AI 领域领导者”的形象。

马斯克（Elon Musk）等科技大佬，公开呼吁暂停 AI 发展，认为 AI 发展过快可能带来“灭绝风险”。在同一时间，各国政府开始制定 AI 监管规则，美国、欧盟、中国纷纷讨论 AI 的治理方案，而 OpenAI 直接参与了这些对话，进一步确立了它的行业话语权。

这种恐惧情绪，虽然让一些人对 AI 感到焦虑，但也让 OpenAI 成为了AI 安全讨论的核心角色。它不仅不会被监管打压，反而在这些讨论中塑造自己是“负责任的 AI 领军企业”，让政府、企业更加信任它的技术。当然，在某些国家，天网已经形成了。

真人《甄嬛传》AI公司的宫斗

2023 年 11 月，OpenAI 发生了一场令人瞠目结舌的“内部政变”。CEO Sam Altman 突然被董事会解雇，导致 OpenAI 内部发生了一场大型“宫斗剧”：

部分员工公开反对董事会，甚至威胁要辞职。微软迅速介入，给 Altman 提供新职位。而48小时后，Altman 以胜利者姿态回归，董事会成员被清洗。

这场戏剧化的风波，直接让 OpenAI 成为了全球头条，甚至比 GPT-4 发布时的热度还要高。人们不再只是把 OpenAI 看作一家 AI 公司，而是把它的创始人、内部斗争、企业文化当成了连续剧来追。

最终，这场危机反而变成了一次全球级的品牌强化——OpenAI 的曝光度飙升，而 Sam Altman 的个人品牌也被塑造成了“AI 时代的乔布斯”。

戏剧化事件会让品牌成为话题中心，而公众喜欢追故事。 危机可以是坏事，但如果处理得好，也可以变成一次“品牌神话”的塑造机会。

03是免费的，但是没有代价吗？✦

我们逛商场是不是经常遇到“试吃面包，试喝奶茶”？这招在超市好用，在ToB领域同样好用，因为这是符合人类需求的经典套路。

OpenAI 在商业模式上的核心营销策略是——“让个人用户免费用，企业客户花钱用”。这背后其实是一个非常经典的 SaaS（软件即服务）增长模型：

首先，让C 端用免费版体验 AI，形成市场教育，培养用户习惯。然后，部分用户升级 Plus 订阅，增加营收，但更重要的是筛选愿意付费的高价值用户。最后，企业看到 AI 热度，开始考虑如何将 AI 融入自己的产品，最终通过 API 购买 GPT-4 计算资源。

举个例子：

在营销领域，ChatGPT 免费开放后，全球上亿用户开始用 AI 生成文章、写代码、优化营销文案，市场需求被直接放大。企业看到 AI 的商业价值，开始研究如何利用 GPT-4，比如 Notion、Snapchat 这些公司，最终成为 OpenAI 的 API 付费用户。OpenAI API 采用按使用量付费的方式，这意味着企业使用越多，OpenAI 赚得越多，而 AI 生成内容的需求只会越来越大。

营销启示： 让普通用户先免费体验，制造市场需求，再通过企业市场变现。这种模式的本质，是用 C 端流量，带动 B 端商业化，而不是直接对 C 端收费。

04话题营销 - 社交媒体裂变✦

OpenAI 其实很懂得如何利用热点话题，让 ChatGPT 持续出圈。它的几个重要产品发布，几乎都是通过社交媒体裂变：

比较有名的是两次，第一次是ChatGPT的发布产生了现象级的爆红，在 Twitter、TikTok 上，大家都在晒自己跟 AI 互动的神奇对话，甚至催生了大量“AI 写作教程”“AI 提示词优化”之类的新内容。那时候，ChatGPT好像是一个“时尚单品”，对科技和潮流最敏感的事儿，必须要有事儿没事儿“调戏”下他，以显示自己是

另一件出圈的是Sora的发布，刚过完年就发布了电影级别的文生视频Sora，吊打以往所有的视频AI，搞得科技从业者假期都过不好，就算到现在也没有完全应用，但是当年的一波流量为OpenAI赚足了关注。

回头看这些年AI的进化轨迹，就像见证人类重新发明了电——最初只能点亮几个灯泡，转眼间已能支撑起整个数字文明。当前年“人工智障”还在自己设置的菜单选项里迷路的时候，现在人工智能已经开始写诗，未来的无限可能依然值得让我们期待。

如今的AI进化正在劈出两条赛道：ToC端的聊天机器人只是水面上的冰山，真正托起整个生态的，是水下汹涌的ToB战场。当银行开始用AI审批风控、医院用AI辅助读片、工厂用大模型调度生产线，企业级市场才是检验技术成色的试金石。而营销，是唯一方法，让酒香不再躺在自家服务器里面"窖藏"，让这场生产力革命才算真正完成了从研发到产业化的"最后一公里"。

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