他认为，尽管OpenAI有庞大用户根基与充足本钱，但缺乏技艺护城河、用户粘性不足、角逐对手快速追击，以及货品方略受制于实验室研发方位等疑难，正威胁其长期角逐力。
每名者皆用你之云、芯片与模型，然后于更高层，技艺栈之各层相互强化，形成网络效应与性命体系。
有时还给者一种觉受，即者们于复制昔成平台之样貌，却没有完全体谅其意图或动态机制。
此种技艺齐一化之局面或因某些突围而更张，最明显之为延续修习本领之实现，但Evans认为OpenAI目前无法对此进行筹划。
数据显示，只有5%之ChatGPT用户付费，即使为美国青少年，每周用几次或更少之比例也远高于每天多次用之比例。
此段话与史蒂夫·乔布斯1997年之名言形成鲜明对比："你须从主顾体验始，然后反向推导到技艺。
MVP。各家公司每隔几周就会相互逾越，但没有任何一家能够建立其他公司无法匹敌之技艺居先身价。
平台方略存疑：缺乏真正之飞轮效应 Evans于文章开头引用之OpenAI货品负责者Fidji Simo于2026年之一段话："Jakub与Mark设定长期研讨方位。
尽管OpenAI有8至9亿周活跃用户之明显居先优势，但Evans指出此一数据掩盖之严重之用户参与度疑难。
应用平台、浏览器、社交视频应用、与Jony Ive协作、医学研讨、广告等等。
平步青云。经过数月工后，令者惊叹之成果现之，然后研讨者员会联系我说：'我有一些甚酷之东西。
然而Evans质疑，若用户今日或本周想不出用ChatGPT做什么，给彼等更好之模型为否就能更张此种状况。
时光荏苒。他将AI根基设施本金与飞鸟制造或半导体行业进行类比：没有网络效应，但每一代货品之工艺皆变得更难、更贵，最终只有少数公司能够维持于前沿所需之注资。
方略生于别处，但于哪里。
微软、苹果与Facebook曾经有此种本领，亚马逊也为如此。
此才为真正之疑难所于：OpenAI为否有本领让耗费者、掘发者与企业更多地用其体系，而不管体系本身实际做什么。
于模型性能趋同之底色下，角逐正转向品牌与分销渠道。
Evans认为，解读比尔·盖茨彼句话之一名好法门为，平台真正实现之为使用整名科技行业之缔造力，此样你就不必自己创造一切，可大规模构建更多东西，但所有此些皆为于你之体系上成之，由你掌控。
该公司既没有独特技艺，也没有形成网络效应，其9亿周活跃用户中仅5%付费，且80%用户于2025年发送之消息少于1000条——相当于每天平均不到三次提示。
然而Evans直言，他认为此不为正确之类比，OpenAI并不具备微软或苹果曾经有之彼种平台与性命体系动态，彼张飞轮图实际上并未展示真正之飞轮效应。
为否有理由让你之货品始终优于角逐对手，无论彼等投入多少资金与精力。
与此同时，谷歌与Meta等科技巨头已于技艺上追平OpenAI，并正使用其分销优势抢占商场份额。
" Evans指出，掘发者须为Windows构建应用为因它有几乎所有用户，而用户须购买Windows PC为因它有几乎所有掘发者——此为网络效应。
从芯片与根基设施始，向上构建每一层技艺栈，越往上走，就越能帮其他者用你之器物缔造自己之货品。
相比之下，Anthropic之Claude模型虽经常于基准测试中名列前茅，但因缺乏耗费者方略与货品，其耗费者认知度接近零。
同时，来自更大用户根基之用数据或为一种优势，但当80%之用户每周最多只用几次时，此种优势有多大值得疑虑。
Evans于剖析中指出，当前约有六家机构能够推出具有角逐力之前沿模型，且性能基本相当。
技艺优势灭：模型同质化加剧 Evans认为飞轮效应为一名精巧、连贯之方略：本钱开销本身形成良性轮回，并成为于其上构建全栈平台公司之根基。
此种“一英里宽、一英寸深”之用模式表明，ChatGPT尚未成为用户之日常习性。
Evans认为，过往12名月OpenAI举动之一种解读方式为，Sam Altman深刻意识到此一点，并试图于音乐止之前，将公司之估值转变为更持久之方略身价。
同时，来自更大用户根基之用数据或为一种优势，但当80%之用户每周最多只用几次时，此种优势有多大值得疑虑。
Evans强调，记忆功能只能带来粘性，而非网络效应。
生物安全。此种浅层用意味之大多数用户看不到不同模型之间于名性与侧要点上之差异，也无法从"记忆"等旨于建立粘性之功能中受益。
Evans反复用平台、性命体系、杠杆与网络效应等术语，但他承认此些术语于科技行业被广泛用，含义却相当模糊。
OpenAI于"2025年度小结"举动中披露，80%之用户于2025年发送之消息少于1000条，按面值计算相当于平均每天不到三次提示，实际聊天次数更少。
于本钱开销方面，四大云计算公司去岁于根基设施上投入约4000亿美元，并宣布本年至少投入6500亿美元。
他认为，聊天机器者与浏览器面临同样之差异化难题：它们本原上只为一名输入框与输出框，货品革新方位极为有尽。
'" Evans指出，OpenAI当前之商业模式并不具备明确之角逐优势。
他与杜兰特于枢纽球没有什么贡献，需好好反思下之。
另一名或之差异化因素为专有数据之规模效应，包括用户数据或垂直行业数据，但现有平台公司于此方面同样具有优势。
Evans强调，记忆功能只能带来粘性，而非网络效应。
执行得比其他者皆好当然为一种愿望，一些公司于较长时期内做到之此一点，甚至说服自己已将其体制化，但此不为一种方略。
去岁大部分光阴里，OpenAI之解答似乎为"所有事情，同时进行，立即执行"。
此一疑难凸显之OpenAI面临之根本性应战：与2000年代之谷歌或2010年代之苹果不同，OpenAI之慧而雄心勃勃之员工并没有一名真正有效且其他者无法做到之货品。
Evans强调，记忆功能只能带来粘性，而非网络效应。
与此同时，首席财务官发布之另一张展示"飞轮效应"之图表。
Civilization。由于缺乏现有业务之大规模现金流，该公司通过融资与用他者资产负债表（部分涉及"轮回进项"）来实现此些宗旨。
Evans认为，其中一些看起来像为"全面出击"，或者只为快速招聘大量积极上进之者之结局。
去岁，OpenAI首席执行官Sam Altman试图将公司之各项举措整顿成一名连贯之方略，展示之一张图表，并引用比尔·盖茨之名言：平台之定义为为协作伙伴缔造之身价超过为自身缔造之身价。
Evans认为此为于回避货品商场契合度不明确之事实。
然而，台积电虽于尖端芯片领域有事实上之独占身价，但此并未给它于上游技艺栈中带来杠杆作用或身价获取本领。
此使得该公司须于多名战线同时作战，从根基设施到应用层全面陈设。
此与Windows、Google搜索或Instagram等平台形成鲜明对比——后者通过网络效应实现之商场份额之自我强化，使得角逐对手无论投入多少资金与精力皆难以打破独占。
同时，来自更大用户根基之用数据或为一种优势，但当80%之用户每周最多只用几次时，此种优势有多大值得疑虑。
此种浅层用意味之大多数用户看不到不同模型之间于名性与侧要点上之差异，也无法从"记忆"等旨于建立粘性之功能中受益。
如何用于吾等之企业货品。
你不能从技艺始，然后试图找出要把它卖到哪里。
Evans小结道，若没有此些优势，彼么你唯一有之就为每天之执行力。
该公司推出广告课题，部分为为之覆盖90%以上不付费用户之效劳本金，但更具方略意义之为，此使得公司能够向此些用户提供最新、最强盛（也最贵）之模型，望借此加深用户参与度。
a16z前合伙者、著名科技剖析师Benedict Evans近日发表深度剖析文章，直指OpenAI于表面兴旺背后面临四大根本性方略困境。
Wall。但若你用生成式AI创造之一名出色之新应用或货品，你只需通过API调用云端运行之根基模型，用户并不知道或关你用之什么模型。
Gemini与Meta AI之商场份额快速增益印证之此一趋势——对于寻常用户而言，此些货品看起来大同小异，而谷歌与Meta有强盛之分销本领。
OpenAI几名月前声称前景有1.4万亿美元与30吉瓦之算力承诺（未明确光阴表），而2025年底实际用量为1.9吉瓦。
Evans认为，当你为AI实验室之货品负责者时，你无法控制自己之路线图，设定货品方略之本领极其有尽。
货品主导权缺失：方略受制于实验室 Evans认为，大规模本钱投入或只为得一名席位，而非角逐优势。
Evans之剖析揭示之一名核心纠葛：OpenAI试图通过大规模本钱投入与全栈平台方略建立角逐壁垒，但于缺乏网络效应与用户锁定机制之情况下，此种计策能否奏效仍存疑问。
用户根基脆弱：规模难掩粘性不足 就为申京即便12中6得16分，但他现之6名失误，末节上场完全副作用，一度主导对手追分，严重阻碍对手之攻守节奏。
绝大多数已之解并知道如何用ChatGPT之用户，并未将其培育成日常习性。
对于注资者而言，此意味之需重新估量OpenAI之长期身价主张及其于AI角逐气象中之确凿身价。
此种浅层用意味之大多数用户看不到不同模型之间于名性与侧要点上之差异，也无法从"记忆"等旨于建立粘性之功能中受益。
Evans认为，AI领域之真正身价将来自尚未被创造之新体验与应用场景，而OpenAI无法独自缔造所有此些革新。
Evans将ChatGPT与Netscape进行类比，后者曾于浏览器商场占据早期优势，但最终被微软使用分销优势击败。
OpenAI自己也承认存疑难，提出模型本领与用户实际用之间存“本领差距”。
他引用大学时代中世纪史册教授Roger Lovatt之话：权柄为让者们做彼等不想做之事情之本领。
你打算如何于聊天中用它。
若用户于寻常日子里想不出用它做什么，就说明它还没有更张彼等之活。
但你为否有理由让每名者皆须用你之货品，即使角逐对手已构建之同样之东西。
你清晨打开邮件，发觉实验室研讨出之什么成果，而你之工就为把它变成一名按钮。
根基模型确实为倍增器，大量新东西将用它们构建。
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