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。

但，真的如此吗？‍‍‍‍

一、GPT Turbo 代替 GPT4vision‍：坚实生态工具基础

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。

图片来自：OpenAI发布会截图

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。

二、GPTs 赋能 CustomModels‍：加速应用生态巨变？还是想多了？

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，它的应用生态（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，语言是必需的，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。

三、开发门槛降低‍，独有的数据场景成为真正护城河

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。

四、领域壁垒仍然是大山

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。

本文来自微信公众号：飞哥说AI（ID：FeigeandAI），作者：李维、高佳