2萬美元一月!OpenAI將推出博士級AI Agent

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      今天凌晨,The information消息,據一位與 OpenAI 高管交談過的人士透露,OpenAI高管們向一些投資者表示,計劃向高收入知識工作者出售低端Agent,每月收費 2000美元;

      面向軟件開發者的中端Agent,每月收費為1萬美元;充當博士級研究助手的高端Agent,每月收費高達2萬美元。


       

      雖然博士級Agent價格看起來相當炸裂,比目前OpenAI最貴的付費產品ChatGPT Pro貴了100倍。但OpenAI相信用戶可以從這些產品中獲取更高商業價值,尤其是在金融分析、股票預測、醫學研究等高回報領域。


       

      有網友解讀道,每月花2萬美元聘請一個博士級別的研究Agent,這個價格似乎并不算高。

      在美國,一名中級水平的博士工程師的平均年薪約為14萬美元,而且這樣的人是真實存在的。所以,他們能做的事情不局限于在電腦或機器上工作。


       

      我覺得那些價格是合理的。稍微想一下就知道 —— 如果他們想要取代人類,那肯定得造成一定的影響!


       

      然后,DeepSeek又出現了,以每月僅 200 美元的價格推出博士級別的Agent,從而壓低了市場價格。


       

      但不少網友也認為該價格太高。除非他們是在定制化的一對一基礎上來打造這些Agent,否則我覺得這并不值得,因為人們很快就能基于開源的大語言模型重新開發出類似的技術。


       

      如果 OpenAI 的Agent每月定價在2000 美元到 20000 美元之間,那它們肯定能帶來巨大的商業價值。沒有哪家公司會花這么多錢,除非回報是值得的。


       

      花幾乎和聘請人類差不多的錢去購買人工智能Agent,這意義何在呢?沒錯, Sam就是想在市場把價格大幅壓低之前,先靠推出Agent大賺一筆;我想不出別的解釋了。


       

      還有人嘲諷道,我們得和這個每月收費 2 萬美元的博士級Agent交個朋友。說不定它會同意把一些任務交給我們來做,然后給我們一成報酬呢。


       

      按照那樣的定價,這個價格肯定會受到嚴格審視。要讓它對一家公司有益處,就得成為利潤中心,而不是一項開支。我不確定目前AI是否已經發展到能證明每月2萬美元的定價是合理的地步。看來我們只能拭目以待了。


       

      按照這些價格,AI肯定必須能夠取代人類員工。考慮到攤銷成本,使用AI可能是劃算的。一家私營公司的一名員工每月成本是多少?在公共行政部門呢?

      我不想用這個來解釋當前的裁員現象。與此同時,我注意到基本收入保障不再被討論了。我真心希望是我搞錯了。


       

      就那個價格而言,我們說的可是真正達到人類工程師水平的能力了。我真的很懷疑 OpenAI 是否已經具備了那樣的能力。


       

      不。泄露出來的定價并不能證明他們已經打造出了AGI,而是證明了他們精通銷售心理學。

      每月2000美元到 20000美元的定價,并非基于所提供價值來設定的,而是為了讓企業高管們覺得他們買到了某種獨一無二且具有變革性的東西。

      那些真正用自動化取代人力的公司,通常一開始會讓產品價格親民,以推動其被采用。能夠取代人力的東西并不昂貴,而是極其便宜。電子郵件淘汰了郵遞員。Excel淘汰了會計。這兩者都不需要每月花費20000 美元。

      最具深遠意義的科技革命,其標志并非高昂的定價,而是普及化的可及性,使得之前的解決方案相比之下顯得貴得離譜。這不是AGI。這不過是給企業創新作秀行為準備的奢華安慰劑罷了。


       

      其實OpenAI已經在今年重度布局AI Agent,認為這是實現AGI商業價值的最好體現之一。傳統RPA就有很多受眾,并且在2019年掀起了非常熱的應用浪潮。現在加上大模型的加持,肯定有搞頭啊~

      OpenAI聯合創始人兼首席執行官Sam Altman曾發表了一篇長文,特意強調,OpenAI正在全力布局AI Agent,這些成千上萬的智能體最終會被廣泛使用,成為各種業務場景中的虛擬同事。初級Agent的性能可能會差一些,但他們仍然會滲透到各個領域重塑世界經濟。


       

      作為對Agent的承諾,前不久OpenAI剛發布了最新模型Deep Research,目前已經能在付費ChatGPT中使用。

      Deep Research可以通過推理來自動搜索、解讀和分析互聯網上的海量信息,包括文本、圖像和PDF文件。還能夠根據遇到的信息動態調整研究方向,這種靈活性使其在處理復雜任務時表現非常出色。

      除了強大的自動化信息處理能力,深度研究還具備一項獨特的功能,能夠讀取用戶提供的文件,并對其中的數據進行分析,能夠在沙盒環境中安全地處理數據,進行計算、數據分析和繪圖等操作。


       

      例如,當用戶需要了解某個特定主題的最新研究進展時,深度研究可以自動搜索相關的學術論文、新聞報道和專業分析,并將這些信息整合成一份詳細的報告。

      不僅能夠提供關鍵信息的總結,還能通過數據分析和圖表展示來增強報告的可讀性和實用性。這種能力在金融分析、科學研究、政策制定和工程設計等領域具有巨大的應用潛力。

      期待一下2萬美元博士級Agent的出現,2025注定是Agent商業化落地的大年,OpenAI已經打響了高端局的第一槍。

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