文｜山自

現(xiàn)在，OpenAI 用一次「模型回滾」告訴世界：Scaling Law 的狂飆時代結束，精耕細作時代開始。

8 月7日，GPT-5 帶著四款型號（regular / mini / nano / pro）高調上線；8 月12日，Sam Altman 在 X 上宣布：GPT-4o 重新成為所有付費用戶的默認模型。

從「下架」到「復活」，只用了 5 天。上一次 OpenAI 如此倉促地回滾，還要追溯到 2023 年 11 月 ChatGPT「宕機門」。不同的是，那一次是技術故障，這一次是產品策略的「自我修正」。

VentureBeat 拿到的后臺日志顯示，GPT-5 發(fā)布首周暴露了三大硬傷：

路由失控：autoswitcher 把 37% 的 Pro 用戶請求錯誤地分配到了 nano，導致長文本直接「失憶」。

性能漂移：在代碼補全場景，GPT-5 的通過率比 GPT-4o 低 8.7%，Stack Overflow 熱帖罵聲一片。

情感撕裂：Reddit r/ChatGPT 一天內 1.2 萬條帖子控訴「新版沒有靈魂」。

于是，OpenAI 用一次「默認模型回退」緊急止血。Altman 的承諾聽起來像安撫：「如果未來再次移除 GPT-4o，我們會提前充分通知。」

但翻譯成行業(yè)黑話就是——GPT-5 還沒準備好全盤接管生產環(huán)境。

用戶「模型依戀癥」：AI 產品的第一次「飯圈化」

你可能很難想象，大模型也能有「白月光」。

獨立開發(fā)者 Alex 在推特上貼出自己的 VSCode 插件，說 GPT-4o 的代碼風格「像一位默契的老搭檔」。

一位日本插畫師把 GPT-4o 的回復打印成冊，取名《4o 詩集》。

甚至有用戶在 Change.org 發(fā)起請愿，要求永久保留 GPT-4o 的「性格參數(shù)」。

這不是段子，而是 OpenAI 產品團隊最近才意識到的「模型人格黏性」。當 LLM 成為百萬級創(chuàng)作者的日常生產工具，它的「語氣」就是生產力本身。

Altman 在內部 Slack 里寫道：「我們低估了用戶對『人格一致性』的敏感度。」

因此，下一版 GPT-5 將上線「溫度旋鈕」：

Warm：更親切，接近 GPT-4o；

Neutral：當前默認；

Balanced：介于兩者之間，且允許用戶微調 0–100 的連續(xù)值。

這是 AI 產品第一次出現(xiàn)「皮膚系統(tǒng)」——不是換顏色，而是換靈魂。

隱藏關卡：推理模式的「電費賬單」

GPT-5「Thinking」模式有多貴？

上下文 196k token，單輪成本 ≈ GPT-4o 的 3.6 倍；

每周 3000 條限額，折算美元約 60 美元/周；

如果限額用完，自動降級到 Thinking-mini，精度再打 8 折。

這還只是 C 端。企業(yè) API 的價格表更刺激：

電費、顯卡、碳排，三座大山讓「無限上下文」成了奢侈品。據(jù) Bit.ly/4mwGngO 沙龍流出的閉門數(shù)據(jù)：

微軟 Azure 為 GPT-5 預留的 20 萬 H100 集群，峰值功耗 120 MW，相當于舊金山 8% 的居民用電。

推理延遲每降低 10ms，就要額外消耗 5% 電力。

OpenAI 基礎設施 VP 在一次非公開會議承認：「推理成本的上漲速度超過了摩爾定律的衰減速度。」

效率 vs. 擴張：Scaling Law 的「三相點」

過去五年，AI 行業(yè)信奉「參數(shù)越大，性能越強」。現(xiàn)在，我們第一次觸碰到「擴張-效率-可持續(xù)」的三相臨界點：

參數(shù)擴張：GPT-5 4T 參數(shù)，訓練一次 3.2 億美元；

推理效率：稀疏化、MoE、4-bit 量化只能抵消 60% 的成本增幅；

可持續(xù)：美國電網(wǎng)新增負荷里，AI 訓練已占 4%，環(huán)保組織開始起訴數(shù)據(jù)中心。

于是，行業(yè)出現(xiàn)了三條新路徑：

模型瘦身：Mistral-Medium-122B 在 MMLU 上逼近 GPT-4，訓練只用 1.5 億美元；

硬件定制：谷歌 TPU v6、亞馬遜 Trainium2，把「算力/瓦時」提升 2.3 倍；

能量套利：把數(shù)據(jù)中心搬到挪威水電、沙特光伏，電費降 40%。

一句話：「大」不再是唯一賣點，「省」才是下一輪融資的故事核心。

OpenAI 的「多線程」未來：一次發(fā)布會，三種商業(yè)模式

把這次 GPT-5 翻車與回滾，放在 OpenAI 的商業(yè)大圖景里看，其實是三條收入曲線的「同步測試」：

這次事件讓三條曲線的優(yōu)先級重新排序：

C 端：先保體驗，再談升級——回滾 4o 是訂閱收入的安全墊；

API 端：先保利潤，再談規(guī)模——Thinking 模式的高定價是 ROI 保險；

硬件端：先保能效，再談擴張——與英偉達、AMD 的聯(lián)合優(yōu)化項目已經(jīng)啟動。

當 AI 進入「精耕細作」時代

GPT-5 的翻車，像極了 2016 年 iPhone 7 取消耳機孔：

用戶罵聲一片，但 AirPods 打開了新的千億市場；

現(xiàn)在，OpenAI 用一次「模型回滾」告訴世界：Scaling Law 的狂飆時代結束，

精耕細作時代開始。

接下來的 12 個月，我們會看到：

更多「尺寸更小、推理更快、能耗更低」的模型；

更多「可調人格、可調成本、可調安全」的旋鈕；

更多「把電費算進產品定價」的 SaaS 新套餐。

AI 不再是「大力出奇跡」的黑箱，而是「斤斤計較」的工程生意。這一次，連 Altman 也承認：

「我們的敵人不是競爭對手，而是物理定律。」