OpenAI 于 10 月 21 日推出首款 AI 原生浏览器——ChatGPT Atlas，它将 ChatGPT 无缝集成至网页浏览，实现 AI 代劳上网的新体验。本文详细介绍 Atlas 浏览器的安装步骤、主要功能与使用测试，并分享真实使用感受：虽然概念前卫，但功能仍显稚嫩，与 Google 浏览器相比缺乏插件支持。

超过 150 万人正在公开表态，抵制 ChatGPT。

他们不仅要走，还要带走自己在这台机器里留下的所有记忆，转头投奔 Claude。

就在这几天，App Store 的排行榜又发生了一些变化，没有模型更新和发布会，Claude 就这样突然冲到了应用商店的榜首。

倒不是因为 Claude 突然变聪明了，只是它的对手现在正经历一场信任危机与用户大逃亡。有网友问奥特曼对这个排行榜现在觉得开心了吗，奥特曼说不开心，还贴心地提醒她记得更新 Claude。

据抵制 ChatGPT 的相关网站数据显示，目前已有超过 150 万名用户宣誓退出这款曾经的 AI 圈顶流。他们正打包自己的数据，连夜奔向 Claude。

有意思的是，这波用户迁移甚至一度把Claude挤到了极限。

Anthropic向媒体确认，由于最近一周需求「前所未有」，Claude的部分面向消费者服务曾短暂宕机。我们的Claude账户，聊天记录到现在都还没恢复过来。

这一切的导火索，自然还是国外的网友们认为 OpenAI 彻底撕下了「Open」的伪装，选择了和五角大楼的合作，没有坚守住所谓是「造福全人类」的底线。

不管背后的动机为何，在这个时代，弃用一个 AI 工具，远比卸载一个普通的 App 要复杂得多。

尤其是对很多老用户来说，离开 ChatGPT 并不是一个轻松的决定。过去，我们更换浏览器，只需导出一个书签；我们更换手机，只需云端同步，就连苹果新版 iOS 都支持和安卓无缝换机了。但在大模型时代，我们与 ChatGPT 朝夕相处产生的那条长长的「记忆（Memory）」，早已成了我们不可分割的一部分。

直接卸载后，每次面对一个新的 AI 时，都要重新向它解释：我叫什么，在哪个城市，工作、写作风格，我讨厌哪种格式的排版，我正在推进什么项目，等等……

如果你最近也在考虑切换到不同的 AI 工具，不妨一起看看这份迁移指南，

向即将要退出的 AI 索要全部档案

千万不要直接注销账号。

对 ChatGPT 来说，我们有几种方式可以带走数据。最直接的方法，是提取它的「记忆」。打开 ChatGPT，点击「Settings（设置）」，找到「Personalization（个性化）」，进入「Memory（记忆）」模块。

点击「Manage（管理）」，我们会看到 ChatGPT 这些年偷偷记下关于你的所有细节。删掉那些已经过时的，复制你想保留的核心偏好。

当然，想要带走全部家当，也可以选择批量导出。依然在设置中，找到「Data Controls（数据控制）」，点击「Export Data（导出数据）」。

ChatGPT 会将我们的聊天记录打包成文本，或 JSON 文件，然后发送一个下载链接到我们的注册邮箱。

对于一些没有数据导出功能，甚至是「记忆」这个选项都找不到的 AI，又该去哪里导出呢？

包括对 ChatGPT 来说，其实仅导出这份聊天记录也是不够的。大多数时候，在 ChatGPT 里留下的几十兆聊天记录压缩包，对我们的新 AI 毫无意义。因为 AI 平台真正绑定的，是那些死板的数据之外的「语境（Context）」。

就像之前 OpenClaw 创始人接受 Lex Fridman 采访时提到的一样，OpenClaw 背后的秘密武器是用来定义我们与 AI 交互的 Soul.md。

因此我们还需要让 ChatGPT 或者其他 AI，主动交出它对我们的「用户画像」。

在这波「退出 ChatGPT」的热潮找中，Claude 也是趁火打劫，官方直接发布了一段指导用户如何从竞品那里导入记忆的教程。

现在，即便是免费版 Claude，也已经全面开放了记忆功能，它能接受我们所有的前置语境。

于是，我们可以直接把下面这段 Prompt 喂给即将被你抛弃的 AI。

我准备迁移到另一个服务，需要导出我的数据。请列出你存储的关于我的所有记忆，以及你从过去的对话中了解到的关于我的任何上下文。请将所有内容输出在一个代码块中，以便我轻松复制。 确保涵盖以下所有内容，并尽可能保留我的原话：我对你回复方式的指示（语气、格式、风格）；个人详细信息（姓名、位置、工作、兴趣）；项目和目标；我使用的工具和语言；我的偏好；以及任何其他上下文。不要总结或遗漏。

敲下回车发送，ChatGPT 或者你之前在用的 AI 就会列出它对你的所有认知。

但很多极客发现，Claude 官方提供的这套词还是太「温柔」了。

知名博主 Jonathan Edwards 在他的 Substack 上公布了一套更硬核的提示词。他的实测证明，比起官方教程在设置里能直接看到的那些标签，Edwards 的提示词能获得更多底层的个人细节。

我希望您根据您所了解的所有信息，为我创建一个全面的个人背景文件。我想保留一份我们共同建立的背景便携副本——包括我的偏好、工作流程、项目，以及您了解到的关于我如何工作的任何其他内容。请从您的记忆系统、我们的对话记录、我的自定义指令以及您发现的任何模式中提取信息。

使用以下部分结构化输出。跳过任何不适用于我的部分。

<身份>
姓名，职位或角色，公司或组织
我每天实际做什么（不仅仅是头衔）
行业和领域
</身份>

<技术环境>
操作系统和硬件
我经常使用的软件、工具和平台
编程语言或技术技能（如适用）
您知道的具体版本、配置或设置
</技术环境>

<当前项目>
我目前正在进行中的工作
您知道的短期目标和长期目标
经常性任务或工作流程
</当前项目>

<专业知识>
我深入了解的话题
我正在积极学习的话题
初学者领域或者需要额外解释的问题
</专业知识>

<沟通偏好>
我的回复结构喜好（长度，格式，语气）
我要求您做或者不要做的一些事情
格式偏好（列表 vs 散文，技术深度等）   重复纠正或者让我反感的问题
</沟通偏好>

<写作风格>
我的写作方式（正式, 随意, 技术性等）   声音特征观察到的信息   提到过的一些具体风格规则
</写作风格>

<关键人物>
合作者, 团队成员 或客户，我经常提到的人物 报告结构 或重要职业关系 曾请求帮助与之交流的人物
</关键人物 >

<个人背景 >
位置 和 时区 与我们工作相关 的兴趣爱好 或细节 限制条件 或 偏好的问题 (无障碍需求 , 日程安排 等 )
</个人背景 >

<固定指令 >
来自我的自定义说明书 或 系统提示 的内容 一直遵循 的规则 已成为永久指令 的重复更正
</固定指令 >

< 工作流模式 >
通常如何 使用你 (头脑风暴 , 编辑 , 编码 ,研究 等 ) 常见 请求类型 和处理方式 一起开发出的多步骤过程
</ 工作流模式 >

请详细说明。我需要完整快照，而不是摘要。如果你知道，请包含在内。保持输出中的标签，以使其保持有序且可移植。

这位博主还提到，如果你在 ChatGPT 里创建了多个不同领域的 Custom GPTs，比如一个专门用来写代码，一个专门用来写小红书，务必在每一个 GPT 里都执行一次上述动作。因为它们各自独立地掌握着你不同切面的记忆。

直接把提取的记忆，在对话框发给你的新 AI

带着这份冗长的文档，当我们注册了新的 Claude 账号，或者任何心仪的新模型时，就不再是一个从零开始的小白了。

我们可以直接将其喂给新平台的「系统指令（System Prompt）」或项目知识库中。

稍作修剪，删掉那些过时的项目信息，更新一下你最近的关注点。这就相当于给新来的 AI 助理直接灌输了三年的工作记忆。

具体的导入方式，我们可以直接在聊天的对话窗口里面输入。

顺利把数据搬到新家后，最后也是最关键的一步，彻底清理在 OpenAI 留下的痕迹。

仅仅取消 Plus 订阅是不够的，我们的数据依然在他们的服务器里。再次回到 ChatGPT 的「Settings」>「Personalization」>「Memory」，删除所有存储的记忆和个性化设置。

为了双重保险，还可以在聊天框里敲下最后一句指令：「Delete all my memory and personalized data（删除我所有的记忆和个性化数据）。」最后，进入账户管理设置，点击「Delete Account」，注销账号。

但其实这个删除其实也比较鸡肋，在 OpenAI 的官方支持页面里，如果你的数据「已经被去标识化并与你的账户解绑」，或者「OpenAI 出于安全或法律义务必须保留」，那么这些数据甚至将不会被删除。

关于这些隐私数据，这两天还有一篇论文在 X 上非常火，讲的其实就是老生常谈的问题，这些 AI 大模型如何使用我们的对话数据。

我们总是理所当然地把所有内容，统统倾泻在那个对话框里，以为是白嫖了免费的 AI 算力。斯坦福大学 HAI 研究所发布的一份报告，揭示了硅谷这些 AI 是如何使用我们的数据。

他们详细解读了 Amazon、Anthropic、Google、Meta、Microsoft、OpenAI 几个公司的 28 份隐私条款。

得出的结论是，我们根本不是什么 AI 驯兽师，就是 AI 的养料，自以为在白嫖 AI 的算力，其实是巨头在白嫖你的「人生」。

如果非要说在这个时代，AI 大模型的护城河是什么，我想这些珍贵的人类对话输入，一定能排上号。

这场 150 万人的抵制，十分令人感慨。它或许也标志着 AI 的竞争逐渐走进入了下半场。在算力、参数量和跑分数据逐渐趋同的今天，大多数的用户不再盲目崇拜最强的模型。

同时还开始有了许多新的考量，例如这家公司在给谁服务？它在用谁的钱？它会如何对待我的隐私？

当 AI 越来越像一个无所不知的虚拟伴侣时，它背后的公司底色，或许某天会变成悬在我们头顶的一把达摩克利斯之剑。

我们也必须认清一个现实，在未来的五年里，一定会有无数个更值得替换的模型诞生。今天为了 Claude/Gemini 抛弃 ChatGPT/Grok/……，明天可能就会为了另一个更特立独行的 AI 抛弃 Claude。

工具的更迭是不受我们控制的。但我们的「上下文语境」，在这个数字世界里沉淀下来的工作习惯、思维方式和个人边界，是完全属于我们自己的。

不要让任何一个平台，以「记忆」的名义，把我们绑架。随时做好将自己的「数字灵魂」打包带走的准备，才是在 AI 时代保持清醒和自由的唯一方式。

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就在今天，OpenAI 正式推出了新一代模型 GPT‑5.3 Instant。这是 GPT-5 系列中的 低延迟高速版本（Instant），主打 更快响应、更强推理、更稳定代码能力。

更重要的是：

目前 GPT-5.3 Instant 已经向所有用户开放，包括免费用户。

 

免费体验入口：

• 官方使用入口：
  https://chat.openai.com

• OpenAI 官网：
  https://openai.com

只要打开网页即可直接使用，无需复杂配置。

接下来我们通过 真实测试 来看看 GPT-5.3 的能力到底提升了多少。

一、GPT-5.3 Instant 到底升级了什么

相比上一代 GPT‑5.2，GPT-5.3 的核心升级主要体现在五个方面。

1 推理能力明显增强

GPT-5.3 在 复杂逻辑问题、多步骤分析任务上明显更强。

例如：

• 逻辑推理

• 数学问题

• 编程思路分析

• 数据分析

它不仅能给出答案，还会 完整展示推理过程。

2 代码能力大幅提升

现在 GPT-5.3 不仅可以写代码，还可以：

• Debug 调试代码

• 优化代码结构

• 自动重构程序

• 生成完整项目

很多情况下，它更像一个 真正的程序员助手。

3 多模态能力更加成熟

GPT-5.3 不仅能处理文本，还可以理解：

• 图片

• 文件

• 数据表格

• 复杂图表

未来 AI 的交互方式将越来越接近 真正的智能助手。

4 响应速度明显更快

“Instant”版本最大的特点就是 低延迟。

实际测试中：

• 基本 1~2 秒就开始生成答案

• 输出过程更加稳定

• 几乎不会卡顿

这对日常使用体验来说非常重要。

5 明显减少“过度防御式回答”

很多用户在使用 GPT-5.2 时都会遇到一个问题：

模型有时会 过度保守，甚至拒绝回答一些本来可以安全回答的问题。

GPT-5.3 在这一点上进行了明显优化：

• 减少不必要的免责声明

• 减少说教式回答

• 更直接给出有用信息

整体交流体验更加自然。

二、测试一：解释复杂概念（量子计算）

我们首先让 GPT-5.3 解释一个比较复杂的概念：

“用最简单的方式解释什么是量子计算”

1. 先解释传统计算机

2. 再解释量子比特

3. 为什么量子计算更强

4. 实际应用场景

最重要的是：

普通人也能看懂。

很多 AI 在解释技术概念时会非常专业，但普通用户很难理解，而 GPT-5.3 在 表达清晰度上明显更好。

甚至还能进一步要求：

“用小学生也能听懂的方式解释。”

它也能轻松完成。

三、测试二：代码能力实测

接下来我们测试开发者最关心的部分：代码能力。

我们给 GPT-5.3 一个需求：

写一个 Python 程序
扫描电脑已安装软件
支持搜索下载软件
带简单 UI 界面

• 完整 Python 代码

• 模块化结构

• UI 界面

• 运行方法

• 环境安装步骤

项目结构类似：

project/
 ├ main.py
 ├ core/
 │   ├ scan.py
 │   ├ download.py
 │   └ clean.py
 ├ ui/
 │   └ main_window.py
 ├ requirements.txt
 └ build.bat

更厉害的是：

代码一次运行成功，没有报错。

甚至可以让 GPT-5.3 自动打包成 EXE 软件。

只需要几分钟，就可以生成一个完整软件。

四、测试三：经典逻辑推理题

我们再测试一个经典逻辑题：

三个开关控制三个灯泡
只能进入房间一次
如何判断哪个开关控制哪个灯？

GPT-5.3 的解题步骤：

第一步

打开 A 开关 3~5 分钟，让灯泡变热。

第二步

关闭 A，打开 B。

第三步

进入房间观察：

• 亮着的灯 → B

• 不亮但热 → A

• 不亮且冷 → C

不仅给出答案，还提供了 完整推理过程和图示。

这对：

• 学习

• 教学

• 科普

非常有帮助。

五、测试四：生成 YouTube 视频脚本

我们再模拟一个真实工作场景。

要求 GPT-5.3：

写一篇 8 分钟科技视频脚本
结构清晰
有吸引力

结果它直接生成：

• 视频标题

• 开场钩子

• 内容结构

• 总结

甚至还模仿了 “零度解说” 的风格。

对于内容创作者来说，这非常实用：

• YouTube

• B站

• 博客

• 自媒体

都可以直接用作内容框架。

六、GPT-5.3 适合哪些人

如果你经常使用 AI，那么 GPT-5.3 非常适合以下人群：

1 开发者

• 写代码

• Debug

• 学习新技术

2 内容创作者

（比如做 YouTube、博客）

• 写脚本

• 写文章

• 内容规划

3 学生和研究人员

• 学习复杂知识

• 辅助研究

4 普通用户

任何人只要有：

• 手机

• 电脑

都可以用它提高效率。

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七、免费使用 GPT-5.3

目前 GPT-5.3 Instant 已经免费开放。

直接通过以下入口即可使用：

免费体验 GPT-5.3：

• https://chat.openai.com

• https://openai.com

打开即可开始使用。

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总结

整体体验下来，GPT-5.3 带来的并不是简单升级，而是一次 整体能力进化。

主要提升体现在：

• 推理能力

• 代码能力

• 表达清晰度

• 响应速度

当然 AI 仍然不完美，有时也会出错。

但可以确定的是：

AI 正在越来越接近真正的智能助手。

未来几年，AI 的发展速度可能会 远远超出大多数人的想象。

就在昨晚凌晨两点，OpenAI 毫无预兆地丢出了一个重磅更新——GPT-5.4。毫无疑问，这个模型正在改写 2026 年 AI Agent 的主线剧情。这一次，大家等了很久的核心能力终于真正落地：原生操控电脑。

而在我第一时间实测之后，可以非常直接地说一句：GPT-5.4 很可能是目前最适合跑 OpenClaw 的模型，甚至没有之一。尤其是在原生操控电脑方面，达到前所未有的水平。

原生操控电脑，真正的 Agent 分水岭

Agent 能力，是 2026 年 AI 进化的主线任务。过去的模型更多停留在“生成内容”“回答问题”层面，而 GPT-5.4 直接进入了“执行任务”的阶段。它不仅能理解指令，更能真正操控电脑环境。

只要是打工人日常在电脑上能做的事情，它几乎都能完成。这已经不是简单的“聊天机器人”，而是一个具备完整操作链条的数字执行者。

Web 版 + Codex 同步上线，Windows 用户也能用

目前 GPT-5.4 已经在网页版以及 OpenAI Codex 中上线。

昨晚 OpenAI 也同步推出了 Windows 版本的 Codex 客户端，这对 Windows 用户来说意义重大。

这意味着，即使你不部署复杂环境，也可以直接通过 Codex 客户端体验 GPT-5.4 的电脑操控能力。

为什么说 GPT-5.4 是 OpenClaw 的“天选模型”

我们都知道，OpenClaw 这只“龙虾”之所以爆火，核心就在于它强大的 Agent 能力。在 Mac mini 上部署的 OpenClaw，几乎拥有与人类一致的操作权限和执行路径。而 GPT-5.4 这一次，是在模型层面就实现了原生电脑操控能力。

也就是说，它不再是“外挂式控制”，而是“内生式理解 + 执行”。两者结合，几乎是 2026 年 Agent 形态的最优解。

完整的 OpenClaw + GPT-5.4 部署与实测流程：

 

1、安装并升级到最新版的 OpenClaw，一键安装命令如下：

iwr -useb https://openclaw.ai/install.ps1 | iex

模型的服务提供商选择OpenAI

 

模型登入方式选择OpenAI API key

 

创建 OpenAI API key：【点击前往】

 

然后在命令输入框输入密钥确认

在选择模型的时候，请选择GPT-5.3 codex，因为目前OpenClaw还没内置到GPT-5.4模型，但是一会我们可以通过命令进行切换过去。

 

切换模型需要重新开一个新的power shell窗口，并输入第1个切换模型的命令：

openclaw onboard --auth-choice openai-codex

 

执行命令以后，在配置选项里Config handling 选择 Update values：

确认以后会自动弹窗登入窗口，只需输入你的openAI账号登入即可

 

 

登入以后，再开一个新的power shell窗口，执行第2个切换模型的命令：

 

openclaw config set agents.defaults.model.primary "openai-codex/gpt-5.4"

 

就可以把当前Openclaw的默认使用模型切换到GPT-5.4上去了

注意：由于通过网页端授权登入的方式，只有Plus、Pro及以上的会员才可以调用GPT-5.4模型，所以要确保你当前登入的OpenAI账号是开通会员的才可以，否则会提示你找不到模型！

 

Mac 电脑

将 OpenClaw 默认模型切换到 GPT-5.4 的命令：

openclaw onboard--auth-choiceopenai-codex

执行命令后登入OpenAI账号

 

授权登入以后再开新的命令窗口执行下方命令：

openclaw configsetagents.defaults.model.primary"openai-codex/gpt-5.4"

重启 OpenClaw 后，问它“你是什么模型”，就会回复gpt-5.4：

 

 

当然如果你不想开通会员，也想使用最新的GPT-5.4模型，那么你可以通过刚才说的Open Codex 客户端进行安装使用！亲测即使是免费账户，登入以后照样可以使用GPT-5.4模型

核心能力全面升级：

这次升级，不只是“能操作电脑”这么简单。不仅会操作，还更聪明

知识型工作能力提升

在 GDPval 测试中（覆盖 44 个职业的知识工作能力评估），GPT-5.4 在 83% 的案例中达到持平或更优水平，而 GPT-5.2 为 71%。

在投行级电子表格建模内部测试中：

GPT-5.4：87.5%
GPT-5.2：68.4%

在演示文稿评测中，人工评分者在 68% 情况下更偏好 GPT-5.4 生成的作品，原因是：

更好的审美
更丰富的视觉元素
更有效的图像生成配合

对于内容创作者、分析师、咨询顾问来说，这是生产力的实质跃迁。

浏览器与网页操控能力

在 WebArena-Verified 测试中：

GPT-5.4 成功率 67.3%
GPT-5.2 为 65.4%

同时使用的token数量也大幅减少

在 Online-Mind2Web 测试中，仅凭截图观察成功率达到 92.8%，明显领先早期系统。

这意味着它在真实网页环境中的操作稳定性进一步提升。

视觉理解能力强化

在 MMMU-Pro 测试中，无需外部工具即可达到 81.2% 成功率。

在 OmniDocBench 文档解析测试中，平均误差下降至 0.109。

这就是它“原生操控电脑”能力的底层支撑——更强的视觉理解与结构解析能力。

编程与长任务执行

GPT-5.4 融合了 GPT-5.3-Codex 的编程能力，同时强化了长时间自主执行任务的能力。

在 SWE-Bench Pro 测试中，与 GPT-5.3-Codex 持平或更强，同时整体推理延迟更低。

它可以：

自己调用工具
多轮迭代优化
减少人工干预

这已经是半自动工程师级别的能力。

工具调用与多步任务

在 Toolathlon 测试中，它用更少轮次完成复杂真实任务，比如：

读取邮件
处理附件
评分
记录到表格

准确率更高，执行更稳定。

联网搜索能力

在 BrowseComp 测试中，GPT-5.4 相比 5.2 提升 17 个百分点。

GPT-5.4 Pro 更是达到 89.3%。

这意味着它在海量信息检索、多轮搜索整合方面的能力显著增强。

可控性：真正的“Thinking”升级

GPT-5.4 Thinking 在处理复杂任务时会先给出“前言”说明思路，并支持在生成过程中实时追加指令。

这对高阶用户来说意义巨大。

你可以在任务进行中微调方向，而不需要推倒重来。

在长流程任务中，它对上下文记忆更加稳定，推理更深入。

这才是 Agent 真正可控、可用、可扩展的关键。

最后总结：打工人真的悬了？

实测之后，我只有一个感受：

这不是一次小升级，而是一次形态级进化。

GPT-5.4 让“原生操控电脑”从概念走向现实。
它不再只是一个聊天模型，而是一个可以真正执行工作的智能体核心。

当它与 OpenClaw 这样的 Agent 框架结合，2026 年的工作方式，很可能会被重新定义。

不意外的，OpenAI 推出 GPT-5.4 旗艦模型後沒多久，小模型版本 GPT-5.4 mini 和 GPT-5.4 nano 稍早也接著登場，跟過往一樣，定位分別在「更快更有效率」和「最小最便宜」，針對需要大量、高速處理的使用情境而設計。而跟前一代版本相比，不僅速度快上 2 倍，這次在寫程式、工具調用和電腦操作能力都獲得相當有感提升，特別是電腦操作已經逼近人類水準，測試數據也僅落後 GPT-5.4 不到 3%。

The post GPT-5.4 mini、nano 正式登場！速度翻倍，寫程式、工具調用、電腦操作全面進化 appeared first on 電腦王阿達.

OpenAI 宣布收購 Python 開發工具商 Astral，將整合其極速工具至 Codex，推動 AI 從程式碼生成器演進為完整軟體工程師，且開源承諾不變。

OpenAI宣布已與專為Python開發者提供極速工具鏈的新創公司Astral達成收購協議，但具體收購金額與交易細節並未公開。這起收購案凸顯OpenAI計畫大幅加速其程式語言模型「Codex」的進化，讓AI不再僅僅是一個「程式碼生成器」，而是能全面參與程式碼變更規劃、工具執行與結果驗證等完整開發工作流程的「AI軟體工程師」。

關於Astral：改變Python生態系的「效能怪物」

創立於2022年、總部位於紐約布魯克林的Astral，雖然是一家尚未公開上市的新創公司，但在Python開發者社群中卻擁有極高的聲望。

過去幾年，Astral憑藉著以Rust語言底層重寫的強大技術力，推出多款主打「極致效能」的Python開發者工具。其中最著名的便是極速程式碼檢查與格式化工具「Ruff」，以及整合了環境建置與套件管理的「uv」。這兩款工具解決傳統Python開發中長久以來的速度瓶頸，目前每月下載量高達數億次，早已成為數百萬現代Python開發工作流程中不可或缺的核心基礎設施。

超越單純生成：Codex將深度參與完整工作流程

Astral創辦人暨執行長Charlie Marsh在官方部落格中證實這項消息，表示當初創立Astral的初衷就是為了提升程式設計的生產力。如今，AI正在以驚人的速度顛覆軟體的建構方式，而OpenAI開發的Codex正處於這場變革的最前線，而把Astral的極速工具與領域專業知識帶入OpenAI，將能進一步推動軟體開發的未來。

收購完成後，Astral的核心團隊將全數加入OpenAI的Codex開發團隊，雙方將開始積極摸索現有開發者工具與Codex之間更深度的整合方式。OpenAI的願景是讓未來的Codex系統不僅能聽懂自然語言寫出程式碼，還能自動呼叫Astral的工具進行效能檢查、依賴套件安裝與測試驗證，實現真正的端到端開發自動化。

開源承諾不變，社群吃下定心丸

對於廣大依賴Ruff與uv的開發者來說，最擔心的莫過於這些神級工具是否會被OpenAI「閉源」或轉為付費服務。

對此，OpenAI與Astral在聲明中明確表示：收購完成後，Astral旗下的開源工具群將繼續獲得OpenAI的全力支援。團隊將維持一貫的作風，繼續在開源環境中與龐大的開發者社群攜手合作，確保這些工具能持續為全球Python生態系服務。，最後打包上線。這對整個軟體工程界來說，將是一次破壞性的效率革命。

Google 正在外部測試 macOS 版 Gemini 獨立 App，導入「桌面智慧」功能讓 AI 直接感知螢幕內容，提供更個人化的協作體驗，預期將對 Mac 端 AI 應用市場造成衝擊。

繼OpenAI與Anthropic相繼推出Mac專屬AI應用程式後，Google似乎也準備好要搶攻蘋果使用者的桌面。根據彭博新聞報導，Google目前正在外部測試macOS版本的Gemini獨立應用程式，不僅將帶來完整的AI助理體驗，更預期導入一項名為「Desktop Intelligence」 (桌面智慧)的全新功能，讓Gemini能直接「看見」、讀取使用者螢幕與開啟中應用程式的上下文資訊，實現更無縫、更個人化的AI協作體驗。

突破網頁限制：全新「桌面智慧」讓AI與你所見略同

長久以來，電腦端的使用者主要透過網頁瀏覽器來存取Gemini的服務。而獨立應用程式的推出，將使Gemini正式踏入作業系統的底層領域，與早已推出Mac版的ChatGPT及Claude展開正面對決。

這款Mac版Gemini的最大亮點，莫過於被稱為「Desktop Intelligence」的螢幕感知功能。根據彭博新聞引述相關原始編碼的描述：「當您為應用程式啟用桌面智慧時，即代表您允許Gemini看見您所見的內容 (例如螢幕上下文)，並且直接從這些應用程式中提取內容，以便在您使用Gemini時改善並個人化您的體驗」。

意味使用者不再需要繁瑣地複製貼上文字或截圖上傳，當正在閱讀一份長篇PDF或編寫程式碼時，Gemini能直接感知當下的工作視窗，並且針對畫面內容給出精準的總結或修改建議。

不僅是「看懂」，未來有望實現「代客操作」？

讀取螢幕內容的能力，目前在Claude與ChatGPT的macOS應用程式已經可以實現，而Gemini在行動裝置 (Android平台)上也早已具備類似的螢幕感知功能。

然而，業界更關注的是：Mac版Gemini是否具備「採取行動」的能力？雖然目前還不確定該版本是否能像Anthropic廣受歡迎的「Claude Cowork」，或是最新推出的「Dispatch」功能那樣，直接接管滑鼠與鍵盤來自動執行任務；但考量到Google已經在智慧型手機上提供有限度的代客操作體驗，未來將此類Agent (代理)功能下放至桌面作業系統，將是可預期的發展方向。

步入外部測試階段，與Apple Intelligence深度結盟

報導指出，這款Gemini應用程式目前已經開放給非Google員工進行外部測試，這通常是產品即將迎來正式公開發布的重要訊號。

有趣的是，無論這款獨立應用程式最終的市場反響如何，Gemini的技術基因都將無可避免地深植於未來的Mac電腦中。早在今年1月，Google與蘋果就已宣布，將以Google的Gemini模型作為驅動未來新版Apple Intelligence核心動力之一。

而據傳蘋果正在對Siri進行徹底的改造，使其更像一個具備深度對話能力的聊天機器人，而這背後的關鍵推手極有可能就是Gemini。

OpenAI 正開發桌面端超級應用，將 ChatGPT、Codex 程式開發工具與全新 Atlas AI 瀏覽器深度整合，以解決產品碎片化問題，並聚焦核心營收業務。

根據華爾街日報取得消息，OpenAI正在著手開發一款桌面端的「超級應用程式」 (Super App)，計畫將旗下的ChatGPT、Codex程式開發輔助工具，以及全新打造的Atlas AI瀏覽器進行「三合一」深度整合，預期解決產品過度碎片化情形，並且將資源重新聚焦於能帶來實質營收的核心業務上。

終結碎片化：三大核心產品「三合一」

這項內部被視為重大轉型的「超級應用」計畫，據傳是由OpenAI應用部門執行長Fidji Simo親自操刀主導。

Fidji Simo認為，OpenAI過去一段時間的產品線過於碎片化，不僅拖慢整體的開發節奏，更讓各項產品難以達到公司預期的最高品質標準。為了解決這個困境，這款開發中的桌面端超級應用將提供一站式的整合服務，其核心架構包含三大支柱：

• ChatGPT：作為最核心的自然語言對話與指令中樞。

• Codex：OpenAI目前正全力發展的AI程式碼生成與開發輔助工具。

• Atlas瀏覽器：一款基於Chromium架構全新開發的網頁瀏覽器，主打深度的「AI輔助瀏覽與資料擷取」功能。

Anthropic的千億營收震撼彈，迫使OpenAI重新聚焦

之所以會在此刻急於整合桌面端戰力，背後最大的推力莫過於來自OpenAI主要競爭對手Anthropic的巨大壓力。

過去一年，OpenAI雖然憑藉著Sora影片生成模型，以及收購前蘋果設計長Jony Ive的AI硬體公司等極具話題性的專案，成功佔據各個媒體版面；但這些華麗的「Side Quests」 (支線探索)，並未立刻轉化為穩定的現金流。

與此同時，Anthropic卻展現驚人的變現能力。其針對開發者推出的Claude Code程式編輯輔助工具，在上線短短6個月內，年營收就逼近10億美元大關，在開發者社群中的熱度與採用率直線飆升。這顆震撼彈迫使OpenAI 須重新審視資源分配，開始梳理並暫緩低優先級的邊緣專案，將研發火力全數集中回「寫程式」與「企業生產力」這兩個最能賺錢的核心戰場。

目前，OpenAI發言人並未對此超級應用計畫發表任何評論，但目前ChatGPT的行動裝置版本似乎將維持現狀，不受此次桌面端大規模整合的影響。

現在終於不用再這樣了，稍早 OpenAI 正式推出全新「Library（檔案庫）」功能，未來你上傳到 ChatGPT 的所有檔案都會被自動保存下來，你可以隨時在這裡瀏覽和管理過去上傳過的所有文件，並於新對話中再次使用。

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真的是完全沒想到啊！還記得去年 10 月 Sora 2 正式推出時，不僅 App 上架在 48 小時內就衝上美國 iOS App Store 下載排行榜第一名，五天內突破百萬次下載，當時想玩還需要想辦法拿到邀請碼，不是單純註冊就能用。沒想到才過了半年，OpenAI 就決定將 Sora 給收掉，包括 iOS App、API 和 Sora.com 全部都會停止服務，連帶之前跟迪士尼的 10 億美元合作案也因此破局。

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於2024年由OpenAI推出的影片生成服務Sora被視為有望顛覆影片創作產業的重要內容生成服務，而且也甫在2025年底擴大服務地區到亞洲市場；然而OpenAI在無預警的情況忽然於2026年3月25日公告將終止服務，引發業界譁然，而在2025年底看好Sora在內容生成潛力宣布投資OpenAI 10億美金、還為Sora提供旗下大量角色IP的迪士尼也在第一時間宣布終止IP授權與投資計畫；目前Sora僅公告將結束服務，實際停止時間與相關措施等細節還未進一步公布。

雖然Sora表面風光，但也遇到許多挑戰，最根本的問題就是錯縱複雜的版權爭議，還有引起影視、遊戲等內容產業的抗議，此外就是其它AI競爭對手看到Sora的成功也紛紛參戰；不過導致OpenAI終止Sora的最後一根稻草，可能是AI技術因為OpenClaw(養龍蝦)引爆代理式AI大戰，雖然生成式AI仍有其重要性，但在資源有限的情況，乾脆選擇把資源聚焦在原本就具有優勢的基礎AGI通用模型與參戰代理式AI上。

OpenAI 推出獨立影片生成應用 Sora 僅半年後，便決定將其下線，以集中精力優化核心產品線。

官方公告顯示，Sora 的消費者版本、開發接口以及 ChatGPT 相關功能將全部停止服務。開發團隊在社交平台上發文告別，表示會盡快公佈用戶作品的導出方式和服務終止的具體時間。團隊在致謝用戶的創作熱情之余，也坦言此舉讓人遺憾，但並未解釋背後的原因。

行業普遍認為，這次調整與多重壓力有關。從外部看，OpenAI 正面臨 Google Gemini-3 和 Anthropic 等對手的緊追不捨，內部已啓動「Code Red」應急狀態，全力押注 ChatGPT 的核心能力提升。公司近期將產品部門重組為「AGI部署」團隊，暫停邊緣項目，將重心轉移到 GPT-5.2 的研發上。

從產品本身來看，Sora 的表現並不理想。用戶使用 30天後還在活躍的比例僅為 1%，生成的影片中真正可用的只有 5% 至 10%。再加上算力成本偏高、推薦機制存在短板，產品運營的可持續性受到明顯制約。雖然 Sora 上線初期一度衝上 App Store 免費榜榜首，但隨著 IP 訪問限制收緊，用戶熱度迅速降溫。

據瞭解，OpenAI 後續將不再單獨保留影片生成產品線，而是計劃將相關能力整合到桌面端的「超級應用」中，與 ChatGPT、Codex 等工具合併為一。這一策略調整，可能讓 AI 影片生成賽道的競爭格局迎來新的變數。

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OpenAI 正式宣布停止 Sora 消費端應用，將資源轉向機器人物理模擬技術，導致迪士尼終止 10 億美元投資協議。

曾經在全球影視圈與AI界引發高度震撼、標榜能透過文字生成擬真影片的Sora服務，即將走入歷史。OpenAI在X正式發文向Sora告別，宣布將停止針對消費者端App與API的影片生成服務。

從爆紅到退燒：下載量暴跌32%，Sora難逃「新鮮感」魔咒

Sora在2025年初登場時，曾經靠著驚人的視覺效果奪下美國App Store下載排行榜冠軍，並且引發好萊塢的高度警戒。然而，這股熱潮似乎並未轉化為穩定的用戶黏著度。

根據數據分析公司Appfigures資料顯示，進入2026年後，Sora的新增下載量與用戶支出呈現連續數月的下滑。即便是在傳統的App增長旺季 (如12月)，Sora的新下載量更是比11月大幅衰退32%。這顯示對於一般消費者而言，單純的影片生成工具在缺乏強大剪輯生態或低門檻應用場景支撐下，很容易陷入「玩膩」的困境。

 

 

戰略大轉移：專注於機器人研究與GPT-5.2企業應用

OpenAI發言人在接受採訪時表示，Sora的研究團隊並未解散，但團隊發展目標已經有根本上的改變。與其在消費端維持一個燒錢且獲利模式不明的影片工具，OpenAI選擇將資源轉向「推進機器人解決現實世界任務」所需的物理模擬技術。

這項轉變也與OpenAI近期整體戰略一致。自從發表為對抗Google Gemini 3 Pro而推出的GPT-5.2模型，OpenAI已進入「紅色警戒」 (Code Red)狀態，將重心全力鎖定在編碼、數據分析等能為企業帶來實質獲利的專業領域。

而在算力資源極其珍貴的當下，放棄耗費龐大運算成本的影片生成，轉而支持具備更高商業價值的企業級AI與實體機器人研究，顯然是OpenAI執行長Sam Altman現階段更看重的方向。

重創金流：迪士尼終止10億美元投資協議

Sora的關閉不僅是產品的消失，更直接影響OpenAI的財務佈局。根據報導指稱，隨著Sora服務的終止，原本在去年底與OpenAI簽署合作協議的迪士尼，目前已經決定退出該協議，導致原本10億美元投資破局。

對於正在積極尋求新一輪融資，以應付高昂研發支出的OpenAI來說，這筆巨額投資流失成為沉重的打擊，也顯示傳統影視產業在AI技術穩定性與商業持續性尚未明確前，仍抱持高度觀望甚至撤資的態度。

OpenAI 宣布暫停開發成人內容 AI 模型，將資源重新投入生產力工具開發，未來將專注於主流應用市場，避免爭議性產品線分散焦點。

在生成式AI領域一路狂奔的OpenAI，近期似乎開始重新審視其產品線的邊界。繼不久前宣佈關閉Sora影片生成工具後，OpenAI再度證實，將「無限期」放棄原定推出的成人色情聊天機器人計畫 (內部代號為「Citron mode」)。

 

這項決策背後交織著投資人的疑慮、員工的集體擔憂，以及模型訓練中難以徹底排除違法內容的技術瓶頸。OpenAI表示，未來將把資源集中於編碼助理等核心生產力工具，正式宣告這場「成人轉向」的實驗告一段落。

技術與倫理的拉鋸：「Citron mode」的難產真相

OpenAI原本在2025年10月曾透露，考慮放寬對成人內容的限制，並且計畫於同年底推出相關功能。不過，計畫的推遲與最終擱置，凸顯開發過程中的兩大難題：

• 過濾機制失靈：消息人士透露，開發團隊在重新訓練原本避開色情內容的模型時，發現難以精準過濾掉如獸交或近親相姦等非法行為，這對於標榜安全合規的OpenAI來說是巨大的品牌風險。

• 年齡辨識誤差：雖然OpenAI導入自動年齡檢測技術，但其錯誤率仍高達10%以上。這意味著在全球數億用戶的基數下，將有大量未成年人可能接觸到限制級內容，進而引發法律連環訴訟。

內部反對浪潮：AI不應取代人類的情感連結

這項計畫在OpenAI內部引發強烈震盪。報導指出，一名高階員工甚至因此離職，並且直言：「AI不應該取代你的朋友或家人，人類需要的是真實的連結」。

此外，對手xAI的Grok模型因產生真實人物與兒童的深度偽造 (Deepfake)裸照而深陷爭議，同時也讓OpenAI的投資人感到不安。執行長Sam Altman雖然曾認為可以「安全地放寬限制」，但在缺乏足夠實證研究AI依戀對心理健康影響的情況下，公司最終決定踩下煞車。

戰略轉型：捨棄「支線任務」，專注生產力

OpenAI官方表示，目前將專注於能夠提升人類效率的工具，並且將Sora影片生成與成人聊天機器人定義為「支線任務」 (Side quests)。顯示在算力資源昂貴且監管趨嚴的2026年，OpenAI試圖縮減戰線，將精力放回GPT系列的基礎能力提升與商業化應用上。

OpenAI 早期投資者、昇陽共同創辦人 Vinod Khosla 呼籲美國政府大幅改革稅制，建議年收入低於 10 萬美元勞工免繳所得稅，並調高富人資本利得稅以彌補財政。

隨著生成式AI的能力呈指數級成長，從軟體工程師到會計師等白領階級的「失業焦慮」正逐漸在社會蔓延。面對這股不可逆的科技洪流，OpenAI早期投資者，同時也是昇陽 (Sun Microsystems)共同創辦人的矽谷創投教父Vinod Khosla近日接受財富雜誌訪談時，強烈呼籲美國政府應針對所得稅制進行全面性改革。他提議，為了安撫選民對AI奪走工作的恐懼，政府應直接取消年收入低於10萬美元勞工的個人所得稅，並且透過調高富人的資本利得稅來彌補財政缺口。

這不僅是矽谷巨頭對 AI 衝擊勞動市場的罕見具體表態，更揭示了未來財富分配可能面臨的深刻危機。

資本與勞工的黃金交叉：AI加劇財富集中化

Vinod Khosla一直是矽谷中最直言不諱的AI樂觀主義者與「顛覆者」，近期更多次公開預測，到了2030年，高達80%的傳統工作技能都可能被AI系統取代；而到2050年，傳統的僱傭關係與外包產業 (如IT、商業流程委外服務)甚至可能徹底消失。

不過，AI技術躍進也同時帶來嚴峻的副作用：

• 勞動價值貶值：當企業不再需要聘用大量人力，AI將能以極低的邊際成本完成多數「認知型勞動」 (如醫療診斷、法律諮詢、程式碼編寫等)。勞工在經濟體系中的價值佔比將急遽萎縮。

• 資本家獲益：相對地，財富將以前所未有的速度，集中到那些擁有AI基礎設施、算力資源與專利模型的少數「資本家」手中。

Vinod Khosla提出稅改方案：十萬美元以下免稅與資本利得稅正常化

為了避免這種極端的財富轉移引發社會動盪與政治反撲，Vinod Khosla在接受專訪，以及在社群平台上，均提出具體的「財富重分配」稅改方案：

• 基層勞工免稅：針對年收入低於10萬美元 (約合新台幣320萬元)的美國民眾，應全面免除其個人所得稅。這項措施能實質提升普羅大眾的購買力，並且作為AI取代勞動力初期的一種經濟緩衝。

• 資本利得稅正常化 (取消優惠)：為了支撐龐大的免稅政策，政府必須向「在AI時代獲利最多的人」開刀。Vinod Khosla主張應取消目前資本利得稅 (Capital Gains Tax)的優惠稅率，將其與一般普通所得稅率拉齊，更強調目前美國有高達40%的資本利得稅，是由年收入超過1000萬美元的極端富豪所繳納，針對資本開刀才是解決AI時代貧富差距的正確途徑。

Elon Musk 創立的人工智慧新創 xAI 經歷大規模人事重組，12 位共同創辦人中除本人外全數離職，已成為 Musk 個人意志的延伸，目標是在 AI 代理與程式碼編寫領域追趕競爭對手。

成立僅短短三年，由Elon Musk一手創立的人工智慧新創xAI，正經歷一場翻天覆地的內部重組。隨著SpaceX即將迎來全球史上最大規模的IPO (首次公開募股)，並且將xAI納入其龐大的科技複合體版圖中，xAI內部的「非Elon Musk」勢力已徹底清空。

根據最新消息，xAI最初的12位共同創辦人中，除了Elon Musk本人，其餘11人已經全數離職。這家估值即將隨SpaceX增加的AI獨角獸，如今已完全成為Elon Musk個人意志的終極延伸。

高層「清空」：只剩Elon Musk一人的xAI

根據Business Insider報導，隨著前Tesla Autopilot (自動輔助駕駛)部門經理Ross Nordeen於近期離開，xAI的創辦團隊正式宣告「大換血」完畢。

早在今年2月，SpaceX宣布合併xAI後，短短數日內便傳出近半數共同創辦人求去。Elon Musk更在兩週前於X上直言不諱地表示：「xAI第一次的架構並沒有建立好，所以現在正從底層基礎開始全面重建」。這種形同否定初期團隊貢獻的發言，顯然也為這場人事大地震定下了基調。

爭議放一旁，真正痛點在於「程式碼編寫」的落後

外界將xAI的人事動盪歸咎於旗下聊天機器人Grok過去一年的種種爭議，從生成讚美納粹的極端言論，到近期因與X平台無縫整合，導致用戶輕易生成未經同意的深度偽造 (Deepfake)內容，甚至涉及未成年的色情圖像，這些事件確實引發全球監管機構的強烈關注。

而Elon Musk重組xAI的核心動機，其實與Grok的政治傾向或道德爭議無關。真正的導火線，是xAI在「AI代理」 (Agentic AI)與「程式碼編寫」領域的嚴重落後。

另一方面，自2025年起，Anthropic的Claude已經成為AI程式碼編寫領域的霸主，而競爭對手OpenAI不僅挖角知名代理平台OpenClaw的創辦人，更全面轉向企業生產力應用。

為了實現彎道超車，Elon Musk在本月的「Abundance Conference」視訊會議上透露，xAI正與Tesla運算部門共同推動一項名為「Macrohard」 (名稱顯然是衝著微軟而來)的全新計畫。

Elon Musk宣稱，這套軟體將是「進階版的回合制導航軟體」，甚至有能力模擬整家公司的運作，暗示xAI正在打造一款比OpenClaw更具野心、能全面接管企業營運流程的超級AI代理。

狂人願景與現實的妥協：高達800億美元的IPO資金戰

為了在AI算力與能源消耗的無底洞中勝出，Elon Musk更拋出極度瘋狂的基礎建設願景：在太空中建立AI資料中心，甚至建造戴森球 (註)來汲取恆星能量。

註：戴森球 (Dyson Sphere)是物理學家弗里曼·戴森假想的一種包圍恆星的巨型人造結構，可透過完全捕獲恆星的能量輸出以供高等文明使用。

而由於這項願景背後涉及龐大資金需求，因此也解釋了為何一向極度痛恨「上市公司」體制、甚至為此將Twitter私有化的Elon Musk，會選擇推動SpaceX進行IPO，期望結合SpaceX、xAI，甚至X平台形成龐大科技複合體，藉此吸引高達800億美元資金，並且目標讓該次IPO後的SpaceX市場估值增加至1.75兆美元。

分析觀點

從產業面的角度來看，SpaceX與xAI的合併IPO是一場極具破壞力的資本遊戲。傳統的AI公司 (如OpenAI或Anthropic)仍在苦惱如何向微軟、亞馬遜，或是Google尋求雲端算力與運算資金支撐；而Elon Musk選擇直接繞過這個限制，試圖利用SpaceX的太空題材與實體硬體優勢，在公開市場上一次性籌集足以匹敵整個國家預算的資金。

將一家社群媒體 (X)、一家太空探索公司 (SpaceX)與一家生成式AI新創 (xAI)統整在一起掛牌上市，在財務邏輯上看似荒謬，但在Elon Musk的「終極通用人工智慧」 (AGI)藍圖中卻完全顯得合理：由X提供獨家數據，xAI提供大腦，而SpaceX則提供不受地球能源與空間限制的硬體基礎設施。

曾被譽為 AI 視頻生成革命的 Sora，如今正式走入歷史。根據多家外媒深入報導，OpenAI 已在近日悄然關 […]

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SoftBank 以過橋貸款重金押注 OpenAI，總投資達 646 億美元，同時 OpenAI 也積極與甲骨文等業者合作，加速與微軟的實體解綁。

隨著生成式AI領域的軍備競賽進入白熱化階段，SoftBank以高達400億美元的過橋貸款 (Bridge Loan,指短期、高利率的臨時性融資)，主要將用於加碼投資ChatGPT開發商OpenAI，以及一般企業用途。這筆鉅額資金不僅凸顯了SoftBank創辦人孫正義對AI未來的絕對押注，更讓SoftBank在OpenAI總投資額攀升至驚人的646億美元。與此同時，OpenAI與其最大金主微軟在底層基礎建設的「競合關係」也正悄悄發生變化。

400億美元的底氣：SoftBank的AI終極押注

這筆高達400億美元的無擔保過橋貸款，預計將於2027年3月到期。其背後的聯貸陣容相當豪華，包含摩根大通 (JPMorgan Chase)、高盛 (Goldman Sachs)、瑞穗銀行 (Mizuho Bank)、三井住友銀行 (SMBC)，以及三菱UFJ銀行 (MUFG)等跨國金融巨頭。

• 總持股攀升：知情人士透露，在這次追加投資正式落地後，SoftBank對OpenAI的總投資規模將達到646億美元，持股比例將一舉攀升至13%。

• 搶佔話語權：作為生成式AI領域的絕對標竿，OpenAI在微軟的早期支持下已經確立市場領先地位。SoftBank此刻的重金加碼，顯然是為了在激烈的行業競爭中，搶佔未來AI應用層與硬體整合的關鍵席位。

算力設施的圈地運動：OpenAI與微軟的微妙角力

除了資本層面的運作，AI巨頭們在「實體基礎建設」的爭奪戰也正同步上演。

根據美聯社報導，OpenAI負責運算基礎設施的主管Sachin Katti透露，目前OpenAI在美國境內有多達十幾個正在開發中的資料中心站點，其中甚至包含與甲骨文在威斯康辛州合作共建的大型專案。

更引人注目的是，微軟預計將接手OpenAI放棄的德州阿比林 (Abilene)人工智慧資料中心擴建計畫，這意味著兩家在AI戰略上深度綁定的盟友，未來將在相鄰的大型AI營運設施中，展開更為直接且微妙的基礎建設競爭。

分析觀點

從這波最新的產業動態中，我們可以看出兩個重要的科技市場趨勢。

首先，SoftBank正在瘋狂「補票」上車。回顧過去幾年，SoftBank在早期的生成式AI投資佈局上相對錯失第一波紅利。如今，孫正義透過高達400億美元的臨時融資直接重押OpenAI，說明SoftBank已經認定「底層大語言模型」的勝負已分。與其把資金分散投資在邊陲的AI新創，不如直接將籌碼全數堆在目前的市場王者身上，藉此換取未來SoftBank在自家AI生態系 (如Arm架構晶片、機器人、自駕車)的絕對戰略優勢。

其次，OpenAI與微軟的「實體解綁」正在加速。微軟雖然是OpenAI最大的金主與算力提供者，但隨著OpenAI自身的商業模式逐漸成熟且估值暴漲，顯然不希望將所有的基礎建設命脈完全交由微軟的Azure雲端來單獨掌控 (例如積極轉向與甲骨文等其他業者合作)。

而微軟接手德州阿比林的資料中心，更像是雙方在算力資源分配上的一次重新洗牌。在未來的AI戰場上，微軟與OpenAI既是不可或缺的戰略盟友，也是在底層算力與企業級客戶上相互制衡的最大對手。

OpenAI 近日為其 CLI 工具「Codex」推出插件系統（Plugins），一口氣整合超過 20 個熱門 […]

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