月收6600元仍賠錢!ChatGPT Pro大受歡迎,奧特曼卻喊虧:背後跟o1模型運行方式有關?
月收6600元仍賠錢!ChatGPT Pro大受歡迎,奧特曼卻喊虧:背後跟o1模型運行方式有關?

OpenAI 執行長山姆·奧特曼(Sam Altman)日前在X平台(前推特)上感嘆,即使 ChatGPT Pro 每月收費 200 美元(約6600台幣),這項服務也難以營利。

他在一篇文章中寫道:「令人震驚的是:我們目前在 OpenAI Pro 訂閱上是虧損的!」

問題出在哪裡?根據奧特曼(@Sama)的說法,「人們使用它的頻率遠超出我們的預期。」

大約一個月前,OpenAI 披露了針對 ChatGPT Pro 等級服務向客戶收取每月 200 美元的計劃——這是其 Plus 訂閱費用十倍。 為了獲得額外的收益,使用者可以無限次使用其先進的語音模型 o1 pro,「該模型使用更多的算力來為最困難的問題提供最佳答案。」

顯然,這個昂貴的新等級有點太受歡迎了,這似乎讓奧特曼感到驚訝。 在另一篇文章中,他寫道他「親自選擇了價格,並認為我們會賺到錢。」

真正問題的可能原因

奧特曼沒有詳細說明問題所在,但這可能與 OpenAI 的 o1 模型的運作方式有關。

通常,在進行大型語言模型的推理時,更多的同時使用者有助於最大化硬體的利用率——至少在你擁有或租賃硬體而非按 Token(通證)付費的情況下。然而,o1 模型採用了一種名為「思維鏈」(Chain of Thought, CoT)的方法來生成回應

CoT 的工作原理是將問題分解為解決問題所需的組成步驟。思維鏈的挑戰在於它通常涉及生成比使用 GPT-4 等更傳統的模型更多的 token——token 是大型語言模型中對單詞、標點符號和其他術語進行編碼的方式。

據了解,這一過程在 OpenAI 的 o1 模型中被隱藏在它「思考」時的暫停之下。最終,使用者只能看到最終的答案。

更多 token 意味著更長的生成時間,這會長時間佔用 GPU 等硬體,導致更高的營運成本。

這對 ChatGPT Pro 意味著什麼,以及 OpenAI 是否會提高或降低訂閱費用來增加收入或將成本分攤到更多休閒使用者身上,還有待觀察。 如果 OpenAI 收回對高成本模型的「無限」使用權限,我們也不會感到驚訝。

OpenAI 營利之路上的障礙

就在 OpenAI 透露其從非營利組織向營利組織轉型的最新舉措幾週後,ChatGPT Pro 難以營利的挑戰就出現了。

根據最新的企業架構調整,OpenAI 的營利部門將轉型為一個公益公司(Public Benefit Corporation, PBC),該架構據稱可以為更大規模的投資鋪平道路。

根據計劃,PBC 將負責業務和運營的決策,而非營利部門將保持對現有營利部門的「重大利益」,並負責例如招聘和慈善事務等內容。

這與 OpenAI 已經非正統的做法背道而馳,後者是由非營利組織監督營利組織。

雖然奧特曼和他的團隊正在研究如何經營一家營利的企業,但該公司仍有一定的發展空間,因為它在 10 月初剛剛籌集了 66 億美元的新資金。

炒作大師繼續炒作

隨著新的一年的到來,奧特曼似乎仍然不改其戲劇性的風格,分享了關於人工智慧未來發展方向的大膽預測。在一篇內容曲折的部落格文章中,這位執行長表示,他現在確信 OpenAI 公司知道如何「按照我們傳統的理解構建通用人工智慧(AGI)」,並且預測在 2025 年,第一批人工智慧代理將會「加入勞動力大軍」。

如果通用人工智慧還不夠,奧特曼聲稱 OpenAI 開始將注意力轉向「超級智慧」,如果這位生成式人工智慧炒作大師所言不虛,超級智慧將「極大地加速科學發現和創新,遠遠超出我們自身的能力,進而大幅提高富足和繁榮。」

雖然奧特曼預測超級智慧會帶來巨大的富足和繁榮,但是誰能真正享受到這些成果,仍然是一個未知數。

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本文授權轉載自:電腦王

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數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?
數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?

2019年金融監理機關正式將雲端納入委外規範後,揭示金融業上雲時代來臨,國泰金控數數發中心成立雲端策略發展部,負責擬定集團上雲策略,並於2020年正式啟動7年集團雲端轉型計畫;在多數金融機構仍停留在單點遷移或IT現代化的現下,國泰金融集團在 2025 年即完成 100 套系統上雲,更將雲端轉型階段從 Cloud Ready、Cloud Adoption 推向 Cloud First,成為數據與人工智慧應用的關鍵引擎。

國泰金控資訊長|吳建興 James Wu
圖/ 數位時代

「百套系統上雲不僅僅是數字,更是讓國泰從『 IT 進化業務』邁向『 IT 驅動成長』的關鍵轉折。」國泰金控雲端策略發展部協理顏勝豪表示,上雲帶來的效益十分顯著,包括提升資源可用性與營運敏捷度、減輕 IT 維運負擔;同時,雲端業者多具備零碳排或綠能機房機制,亦有助於企業朝向 ESG 永續營運邁進。「金融上雲不是單純的現代化基礎設施或者是升級技術,而是為了換取速度與可靠度,讓集團可以加速創新腳步、彈性調配資源,以及培育所需人才與技能,為未來做最佳準備。」
為讓集團員工、金融同業以及有志上雲的夥伴可以進一步探討雲端轉型的各種可能,國泰金控舉辦雲端轉型成果發表會,會中除有集團子公司分享最新成果,三大公有雲平台業者也從不同技術視角共同探討在合規、資安與 AI 應用的可能。

七年、三階段,國泰金融集團將雲端內化為營運流程與創新引擎

國泰金控科技長|姚旭杰 Marcus Ya
圖/ 數位時代

為什麼國泰可以領先市場完成雲端轉型、數據與 AI 賦能業務?

顏勝豪認為,雲端轉型的起點不是直接遷移系統,而是從四個面向打底:應用系統盤點評估、雲端架構設計、雲端遷移藍圖規劃,以及組織治理框架建立,而這也是 Cloud Ready 階段最重要的事情。
「不同子公司有不同商業模式與節奏,若沒有共同語言與平台底座,上雲很容易各自為政。」顏勝豪表示,為讓所有員工可以齊步前行,國泰以雲端遷移方法論 Cathay 6R(註1)作為共同語言、用平台作為共同底座,讓轉型不只是技術選擇,而是集團行動。
完成單一系統的雲端遷移後,便進入 Cloud Adoption 階段。在這個階段中,要透過大規模遷移建立更成熟的上雲標準作業流程(SOP),透過 FinOps 機制控管與優化雲端營運成本,以及透過自動化與治理模型確認多雲環境與安全與維運穩定性,目標是將雲端內化為組織日常運營的一部分,進而邁向 Cloud First 階段:在合規前提下,新專案與系統升級預設在雲端環境開發,並善用雲原生優勢加速新產品功能開發速度。
「集團雲端策略只有一個核心原則:讓雲成為 AI 時代的成長引擎,而不是單純的基礎設施。」關於國泰的未來雲端布局,顏勝豪如是總結。

國泰金控 雲端策略發展部 協理|顏勝豪 Otto Yen
圖/ 數位時代

以雲端為 AI 資源引擎、發揮數據燃料價值,實現 AI 賦能業務應用

國泰不僅在2025年完成集團百套系統上雲,也啟動數據上雲計畫並為 GenAI 奠定基礎建設。
例如國泰金控實現數據上雲,打造資料湖倉與 GAIA 生態系統架構為 AI 賦能業務做準備:成立國泰風險聯防中心(CRC)攜手集團洗防人員強化風險控管與金融犯罪因應能力;釋出國泰員工 AI 助手–Agia–Beta
版,提供差勤、福利與權益、技術支援、職務職能與集團其他資訊等五大類別管理辦法等查詢服務;此外,亦推出集團數據共享平台、集團法規知識庫、 AI 評測中心等服務,更好發揮 Cloud First 與 AI 賦能業務應用的價值。
雲端是 AI 時代的關鍵底座、數據則是 AI 的燃料。顏勝豪指出,發展AI需要龐大的 GPU 算力,若自建 GPU 機房,不僅硬體設備昂貴、折舊速度快,光是散熱系統一年就高達兩、三千萬元的成本,若採取雲端資源,可以隨啟隨用,同時,大幅降低試錯成本。「當雲端打好基礎、AI成為能力模組,銀行、人壽、產險與證券的創新不再是單點突破,而是放大集團級綜效。」

國泰以 Cloud First + AI 持續領先市場、形塑未來樣貌

「雲端可以優化算力成本,資料則決定 AI 應用上限。」顏勝豪解釋,在 AI 新世代,AI 模型定調能力「下限」,集團子公司掌握的「獨特資料」則決定應用的「上限」,考量雲端有許多好用 AI 服務,唯有資料上雲才能發揮數據價值、用 AI 賦能集團各子公司業務。
例如國泰世華銀行將採取多公有雲策略,打造雲端智慧生態圈,並以現代化雲原生技術拓展應用場景;同時,運用 AI 與資料分析優化客戶服務體驗,並藉由跨雲整合機制支援多元業務模式,以充分發揮上雲效益。至於國泰產險,不僅在兩年半內完成13套核心系統上雲、優化營運流程,如以 Serverless 架構打造百萬級效果、萬元成本的短網址系統等,讓雲端成為產險驅動長期成長的核心引擎與標準配備。

國泰人壽則是透過雲端與 AI 滿足不同客戶需求,如以 AI Search 精準呈現關鍵字搜尋結果,讓客戶可以精準且快速的查找所需資料、大幅優化官網體驗與滿意度。至於國泰證券則是於2026年初推出「庫存管家」服務,以客戶持股為核心,應用 AI 技術打造個人化推播服務,協助投資人更有效率地掌握庫存狀況,提供更即時、系統化的投資管理體驗。
總的來說,國泰金控在集團的雲端轉型不僅是技術升級,更是思維革新,從百套系統上雲進展到 Cloud First 階段,可以預期在雲地基礎下,國泰將進一步引領 AI 時代變革,持續提升營運韌性與放大創新價值。

註1:Cathay 6R 國泰設計 Cathay 6R 雲端遷移方法論,將系統遷移方式依據上雲模式、系統開發成本分為 Rehost 、Replatform、Refactor、Rewrite、Replace 和 Retain 共6種遷移架構,並能對應到 IaaS、PaaS、SaaS 三種不同上雲模式。

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