OpenAI大轉彎!放棄轉型營利公司:奧特曼怎麼說?冤家馬斯克贏了?三大原因一次看
OpenAI大轉彎!放棄轉型營利公司:奧特曼怎麼說?冤家馬斯克贏了?三大原因一次看

OpenAI於美國時間5月5日宣布,放棄轉型為營利公司,恢復創立初期的非營利營運模式。 未來,OpenAI的非營利組織,將重新擁有公司所有營運和商業活動的完整控制權。

根據官方聲明, 非營利組織將繼續控制OpenAI,同時將其目前的營利部門轉變為公益企業(PBC)。 此舉是在與加州和德拉瓦州總檢察長辦公室進行討論後做出的,凸顯了法律考量、公眾壓力和使命承諾在塑造公司未來方向中的重要性。

作為OpenAI創辦人之一,馬斯克(Elon Musk)去年向法院提出訴訟,要求法官阻止OpenAI成為一家營利性公司。禁令請求雖然在今年3月駁回,但部分訴訟仍繼續進行,期間馬斯克還主動出價974億美元,希望收購OpenAI。

也因此,OpenAI的最新聲明讓業界關注,馬斯克和OpenAI執行長奧特曼(Sam Altman)數個月來的隔空交鋒是否分出勝負。

奧特曼:OpenAI未來仍將是非營利組織

根據OpenAI官方聲明,公司將進行結構重組,使非營利組織「OpenAI Inc.」成為公司資產和業務的唯一控制者。包含先前成立的營利性子公司「OpenAI Global LLC」將過渡到公益公司 (PBC),並且完全由OpenAI Inc.掌控 ,改變了過去幾年來的雙重結構模式。

奧特曼在聲明中表示,在經過深思熟慮後,決定讓OpenAI回歸最初的使命和結構, 「OpenAI 最初是一家非營利組織,未來仍將是一個監督和控制營利性組織的非營利組織,這一點不會改變。」

OpenAI於2015年12月由奧特曼、馬斯克、Ilya Sutskever和Greg Brockman等人創立為非營利組織,其明確目標是 「確保人工通用智能(AGI)能夠惠及全人類」 。最初,創始人相信非營利501(c)(3)結構是開發安全且有益的AGI的最有效載體,不受利潤動機的束縛。

然而,隨著AI研究的資金需求不斷增加,OpenAI在2019年做出重大結構調整,引入了「上限利潤」模式。 這一混合結構允許OpenAI成立營利子公司以吸引投資,同時保持非營利組織的控制,確保公司仍然優先考慮其使命而非利潤最大化。

截至目前,微軟已向OpenAI投資了137.5億美元,為其最大投資者,2024年初,OpenAI在新一輪融資中估值達到800億美元,並修改了公司章程,為營利性業務提供了更大的自主權。

然而,僅僅1年多後,公司又宣布回歸非營利治理模式。問題是,為何OpenAI在轉向營利的方向上碰壁?

法律與監管壓力成主因

OpenAI放棄完全營利化計劃的首要原因是來自法律和監管機構的顯著壓力。

在2025年5月的聲明中,OpenAI董事會主席Bret Taylor和奧特曼均確認,這一決定是 「在聽取公民領袖的意見並與加州和德拉瓦州總檢察長辦公室進行討論後做出的」。

根據非營利法律,慈善機構不能隨意改變其整體目的,特別是涉及已投入該目的的資產時。任何重大變更都需要獲得法院授權,並將相關州檢察總長列為「必要方」。這一法律框架可能構成了重大障礙,因為:

根據cy pres原則,只有當慈善機構履行其目的變得不合法、不可能、不切實際或浪費時,才能改變其目的:這是相當高的門檻。如果有理由改變目的,慈善機構的資產必須用於合理接近慈善機構原始目的的慈善目的。」

OpenAI的原始使命「確保AGI惠及全人類」是其組織身份的核心。完全轉為營利結構可能會危及這一使命,因為它會將利潤動機置於公共利益之上。

根據非營利稅務律師Rose Chan Loui指出,任何結構變化都需要「允許非營利組織保持對技術開發的控制」,特別是考慮到OpenAI的基礎目的是確保AGI的發展以安全和有益的方式進行。

總結而言,OpenAI放棄轉變為營利公司,可歸納為以下三點:

  1. 前OpenAI員工和AI研究人員的公開信,敦促加州和德拉瓦州總檢察長調查結構變更是否符合非營利義務。
  2. 馬斯克提出的高調訴訟,指控公司偏離其創立使命。
  3. 加州慈善機構聯盟呼籲調查,質疑OpenAI計劃的新業務結構,是否會履行其慈善使命。

這些外部壓力共同形成了一股強大力量,促使OpenAI重新評估其純營利計劃。

進退兩難!想不營利也不是奧特曼說了算

「OpenAI的聲明是一種明顯的迴避,未能解決核心問題:慈善資產已經並且仍將轉移,以造福個人,包括奧特曼、他的投資者和微軟。」 負責馬斯克對OpenAI訴訟的首席律師托伯羅夫 (Marc Toberoff) 表示,OpenAI的新決策「沒造成任何改變」,這表示馬斯克對OpenAI的訴訟仍會持續進行。

此外,最大投資者、同時也是合作夥伴的微軟,將成為OpenAI重組成功與否的一大決定因素。

根據彭博社報導,知情人士表示, 微軟希望確保OpenAI的任何結構性改變,都能充分保護微軟的投資,目前仍在積極談判OpenAI的提案細節。

奧特曼也表示,OpenAI仍在與公民組織、檢察機關、和微軟等對象溝通,「我們期待和他們、Microsoft以及我們新任命的非營利組織專員,持續對話以推進該計劃的細節。」

延伸閱讀:OpenAI出手!擬砸30億美元收購Windsurf:抗衡Claude、Cursor,進軍Vibe Coding領域

資料來源:OpenAIReuters紐約時報Bloomberg

責任編輯:李先泰

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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