港盛国际疯狂出货3000万! 大模型巨头为何跨界造手机? 背后的真相惊人

今年夏天，马斯克准备尝试一项前所未有的商业操作。将一家专注于大语言模型的企业，装进一家制造火箭的航天公司内部，共同打包推动上市。

与之形成鲜明对比的是，开放人工智能公司现在的核心任务似乎不应当是涉足手机制造。然而，萨姆·奥尔特曼的考量显然有些与众不同。

在今年第一季度，开放人工智能公司的营业收入与用户增长速度均未能达到此前设定的预期目标。其竞争对手人型生物公司凭借克劳德代码这一利器，成功吸引了市场上最具付费意愿的核心用户群体。按照常规的商业逻辑，开放人工智能公司此时应当采取收缩战线、聚焦主业的策略，优先证明自身的盈利能力，为今年年底或明年年初的首次公开募股奠定扎实的基础。

有知情人士透露，开放人工智能公司正在加快研发首款人工智能代理手机。这款设备预计最快将在二零二七年上半年实现量产，并且在未来两年内设定了三千万台的出货目标。

其实这并非盲目之举。开放人工智能公司或许已经清醒地意识到了一个深层隐患。聊天生成预训练转换模型虽然具备极高的智慧，但它缺乏一个可以直接对现实世界施加影响的执行载体。

它能够流畅地回答各种提问，却很难真正代替人类去闭环完成某项复杂的具体任务。它目前只能寄生在其他科技巨头的生态系统内部，无论是苹果的硬件设备、微软的办公软件，还是各种传统的操作系统与浏览器，这导致它始终无法获取核心的底层权限。

接下来需要探讨的核心议题，并非这家公司研发手机的工艺细节，而是其如何一步步发觉，如果没有属于自己的硬件终端，智能助手就永远无法迎来根本性的质变。

在二零二六年四月，太空探索技术公司获得了一项极为重要的选择权。其可以在今年晚些时候，以最高六百亿美元的价格将代码编辑器公司收归麾下。

回顾过去，开放人工智能公司最初寄予厚望的并不是手机，也不是浏览器或特定的应用软件。这家公司始终坚信的是模型本身，准确地说，是对通用智能的信仰。

在其构建的商业世界观里，只要底层的模型能力足够强大，应用入口、产品形态以及商业变现模式都会被滚滚向前的智能浪潮自然而然地推向高潮。

这种理念曾拥有坚实的数据支撑。在二零二零年，开放人工智能公司发布了关于缩放定律的学术成果，确立了一个相对确定的行业规律。当模型参数、训练数据以及计算能力同步成倍放大时，智能水平就会呈现出可预测的线性提升。

这意味着，当时最紧迫的战略不是去争夺用户入口，而是全力以赴提升模型的上限。只要智能水平达到一定高度，现有的商业格局自然会为其重新洗牌。

在那一天，聊天生成预训练转换模型正式向公众开放。它没有华丽的外观设计，没有依托任何硬件载体，更没有在任何主流平台上进行预装，仅仅是一个精简网页中央的文本输入框。但它却带给普通大众一种颠覆性的交互体验，只要输入一段文字，它就能像人类智囊一样给出逻辑清晰的答复。

短短两个月的时间，其月活跃用户数便突破了一亿大关，成为人类科技史上用户增长速度最快的消费级软件应用。

开放人工智能公司的战略在当时看来无疑是正确的。微软公司随即加大了投资力度，将这种强大的智能技术深度嵌入到旗下的副驾驶系统、办公套件以及搜索工具中。苹果公司同样在二零二四年开发者大会上，宣布将该模型接入其自身的智能生态。

在那个阶段，开放人工智能公司毫无疑问地站在了人工智能浪潮的暴风眼中心。它拥有行业顶尖的模型、规模庞大的用户群体以及极为深厚的巨头合作关系。

在二零二五年五月，这家竞争对手推出了克劳德代码。这款产品没有举行盛大的新品发布会，也没有铺天盖地的营销宣传。它只是静默地融入到软件开发者的终端窗口、代码仓库以及版本控制工作流当中，踏踏实实地帮助工程师解决实际的编码工作。

在上线仅仅半年后，该产品的年化收入就飙升至十亿美元。不到一年的时间里，这一数字超越了二十五亿美元。到了二零二六年四月，人型生物公司的整体年化收入已经跨过了三百亿美元的门槛。

反观同一时期的开放人工智能公司，其月收入维持在二十亿美元左右，年化收入约合二百四十亿美元。

人型生物公司用远少于对手的用户基数，却撬动了更高的经济回报。这才是真正让开放人工智能公司感到警惕的地方。

背后的根本原因在于，对手精准地服务好了那批付费意愿最强的高净值用户。

这并不是因为其对人工智能代理的趋势视而不见。而是因为聊天生成预训练转换模型前期的光芒过于耀眼，使得公司在惯性的驱使下继续沿着旧有的路径狂奔，即不断追求更强的模型、更大规模的用户，以及寻找下一个大一统的超级入口。

因此在这两年里，外界能看到其做出了诸如应用商店、视频生成模型、自动化操作工具以及深度研究工具等诸多从零到一的尝试。这些尝试都源于同一种思维定势，只要模型能力足够强，全新的商业模式就会像雨后春笋般自然涌现。

可是竞争对手却推开了一扇不同的门。人型生物公司没有试图去打造一个覆盖全人类的通用入口，而是把所有的精力都倾注在将代码助手死死钉在开发者的工作流中，翻来覆去只打磨一件事情，那就是真正替用户把活干完。

这就是两者的差距所在。开放人工智能公司并非没有孵化新产品，而是在面对一个高额付费的具体应用场景时，未能第一时间集中兵力完成从一到一百的垂直深耕。

卓越的模型能力固然能够赢得市场的掌声，但长久的商业效率终究要依靠持续交付确定性的结果。

经历过这段交锋，开放人工智能公司终于清醒地认识到，人工智能代理绝不是一个可有可无的辅助功能，而是下一阶段商业化进程的核心胜负手。智能助手不能仅仅停留在证明自己博学多才的阶段，它必须能够代替人类去执行并完成任务。

然而，当它真正尝试去接管具体事务时，所遇到的阻碍并不是模型聪明程度的上限，而是系统控制权限的铜墙铁壁。

开放人工智能公司随即展开了激烈的追赶。在二零五二年五月，其推出了专门的代码模型进行正面迎击。到了二零二六年四月，该产品的周活跃用户成功做到了三百万的规模。

但在软件编码这个细分赛道上，短期内想要扭转局势并非易事。竞争对手已经牢牢占据了这一领域的用户心智，后来者不得不耗费高昂的代价去补齐短板。

这也正是为什么，开放人工智能公司开始大刀阔斧地重新分配内部资源。其将注意力从那些虽然容易引发舆论轰动、但难以形成商业闭环的项目上移开，转而重兵布局代理技术、企业级市场以及更深层的底层研究。

不过，其手中真正握着的决定性筹码，依然是那高达九亿的周活跃用户。

这些庞大的普通大众并不是专业的程序员，他们不会为了编写代码而付费。但他们每个人在日常工作与生活中，都充斥着各式各样的真实需求，比如撰写公文、策划方案、检索资料、规划出行、采购商品以及归档文件。

如果智能助手能够从一个仅仅擅长聊天交流的入口，蜕变成一个能够真正替人跑腿办事的管家，这才是其蕴含的巨大商业潜能。

可以设想这样一个日常场景，当某位用户计划出行时，只需将出发时间、差旅预算和酒店偏好告诉智能助手，它就会自动在后台检索航班、对比价格、筛选房间，最后在屏幕上呈现一个一键确认的支付按钮。

在这个闭环完成的瞬间，传统旅游在线票务平台的许多核心价值就被悄无声息地绕过去了。原本属于传统平台的比价机制、广告版位、交易佣金以及对用户决策的影响力，全部都面临着重新分配的洗牌。同理，购买商业保险、偿还信用卡账单、缴纳家庭水电费，皆遵循着完全一样的商业逻辑。只要智能助手能够代替用户处理交易，这其中的每一笔佣金、每一次信息流展示，科技公司都有机会从中分一杯羹。

这才是九亿活跃用户真正庞大的商业金矿所在。智能助手不再只是被动地提供答案，而是开始全面接管现实世界的任务流与交易入口。