OpenAI 正面临一个深刻的战略困惑：尽管公司在推动人工智能模型向更深层次的科学和数学能力迈进，但这些尖端进展似乎并未有效转化为其核心产品 ChatGPT 的大众吸引力，造成了研发与市场需求的脱节。

据 The Information 报道，这一困境已引发公司高层警觉。CEO Sam Altman 本月早些时候向内部发布 " 红色警报 "（code red），要求重新集中资源，以提升 ChatGPT 对更广泛用户的吸引力。此举的背景是，公司内部员工注意到，尽管 ChatGPT 的用户基数在增长，但大多数用户并未利用其在复杂推理方面取得的突破。

这一战略调整凸显了 OpenAI 面临的双重压力。一方面，其用户增长正面临挑战，可能难以实现年初设定的 10 亿周活跃用户（WAU）目标。据报道，截至本月早些时候，其 WAU 不足 9 亿。另一方面，来自谷歌等巨头的竞争压力与日俱增，谷歌不仅在 AI 模型能力上迎头赶上，还拥有更强大的分发渠道和成本优势。

然而，从财务角度看，OpenAI 依然表现强劲。其年化收入已从今年 1 月的 60 亿美元飙升至超过 190 亿美元，主要得益于个人和企业用户的付费订阅。公司正朝着年底达到 200 亿美元年化收入的目标迈进，并计划以高达 7500 亿美元的估值进行新一轮融资，这比两个月前的估值高出 50%。对市场而言，这揭示了一个核心问题：强大的技术实力与高昂的估值，能否在用户增长放缓的背景下持续？

研究与产品的 " 鸿沟 "

OpenAI 的研发重心与主流用户需求之间出现了一条明显的 " 鸿沟 "。据报道引述数名员工的说法，公司的研究团队今年将主要精力放在开发 " 推理模型 " 上，这些模型擅长处理复杂的数学、科学和编程竞赛级问题，甚至在国际数学奥林匹克竞赛中取得金牌水平。

然而，这些强大的能力对于绝大多数 ChatGPT 用户来说显得 " 过于高深 "。LMArena 的 AI 能力负责人 Peter Gostev 指出，普通用户更可能询问电影评级之类的简单问题，而不需要一个 " 思考半小时 " 的模型。推理模型通常需要数秒甚至数分钟才能生成答案，这对于习惯了谷歌秒级搜索结果的用户来说，体验并不友好。

更重要的是，ChatGPT 当前以文本为中心的设计，被其产品负责人 Nick Turley 比作上世纪 80 年代的 MS-DOS 操作系统，限制了用户发现其分析图像等其他功能的能力。OpenAI 应用主管 Fidji Simo 也承认，ChatGPT 需要从一个以文本和对话为主的界面，转向一个更具生成性和直观性的用户界面，才能获得大众市场的青睐。

增长的烦恼与财务的 " 强心针 "

在用户增长方面，OpenAI 正经历烦恼。公司年初拥有 3.5 亿周活跃用户时，曾立下年内达到 10 亿的目标。然而，截至本月早些时候，这一数字尚不足 9 亿，目标达成面临挑战。要实现公司预测的 2030 年 2000 亿美元营收目标，说服海量周活跃用户转变为日活跃用户，将是其未来商业化的关键。

尽管如此，OpenAI 的财务数据却是一剂 " 强心针 "。公司通过向个人和企业用户销售高级订阅服务，实现了收入的爆炸式增长。其年化收入在不到一年的时间里从 60 亿美元增至超过 190 亿美元，有望实现年底达到 200 亿美元的目标。同时，公司正寻求以 7500 亿美元的惊人估值进行融资，显示出资本市场对其长期潜力的高度认可。

这种用户增长放缓与财务数据高歌猛进的分化，构成了投资者评估 OpenAI 时面临的核心矛盾。短期内，付费转化率的提升足以支撑其财务表现，但长期来看，用户基础的增长停滞将是其商业模式和高估值的最大风险。

谷歌的追击与内部的 " 警报 "

来自谷歌的竞争压力，是促使 Altman 发布 " 红色警报 " 的直接原因。据报道，谷歌的 AI 模型在图像生成、代码处理等方面的能力已与 ChatGPT 不相上下。更重要的是，谷歌拥有搜索、Chrome 浏览器和 Gmail 等无可比拟的分发渠道，以及自研 AI 芯片带来的成本效率优势。

一个典型的例子发生在图像生成领域。据两名员工透露，OpenAI 今年早些时候曾降低了其图像生成模型的开发优先级。然而，在谷歌于 8 月发布其备受消费者好评的图像生成 AI"Nano Banana" 后，OpenAI 的领导层才匆忙决定追赶。这一事件甚至引发了 CEO Altman 与研究主管 Mark Chen 之间的分歧。

公司内部领导层越来越担心，普通用户将很难区分 ChatGPT 和谷歌的 Gemini。与具有强大网络效应的社交应用不同，聊天机器人的用户粘性相对较弱，这使得 OpenAI 的市场地位更加脆弱。Altman 的 " 红色警报 " 正是在这种背景下发出，旨在将部分员工调回 ChatGPT 项目，以应对迫在眉睫的竞争威胁。

组织架构的挑战

深层次的组织架构问题，被认为是导致当前困境的根源。据报道，OpenAI 拥有超过 1000 人的研究部门，在很大程度上与公司其他部门 " 隔绝 "。新加入的应用主管 Fidji Simo 甚至在博客中写道，OpenAI 本质上仍是一家以研究为中心的公司，" 产品本身不是目标 "。

与此同时，CEO Sam Altman 在今年大部分时间里将精力分散在 Sora 视频应用、音乐生成 AI、网页浏览器、消费硬件和机器人等多个前沿项目上。数名研究人员表示，这些项目占用了本可用于提升 ChatGPT 大众吸引力的宝贵资源。

这种组织上的分歧也带来了技术上的挑战。例如，在集成新的 GPT-5 模型时，研究人员发现模型的性能会因为与 ChatGPT 的个性化功能（如根据用户信息调整回答）相互干扰而下降。这些问题虽然最终得到修复，但反映出在新技术落地为成熟产品时，OpenAI 内部的协调仍面临障碍。