GPT-5將成OpenAI「最強印鈔機」？外媒拆解背後廣告商模：「用戶意圖」就是真金白銀|數位時代 BusinessNext

OpenAI上週正式推出GPT-5模型，外界評價卻平淡無奇，進步程度遠比期望中小得多，在簡單的數學和拼字問題上有時還會犯錯，許多用戶哀號過去愛用的AI模型不復存在。然而，讓GPT-5被認為表現不出色的元兇「模型路由器」，卻可能是OpenAI解決商業模式困境，邁向廣告業務的重要一步。

這次GPT-5引發爭議的一大原因，就在於導入新的「模型路由器」，它會依照任務需求，自動啟用GPT-5多種模型的其中一款。許多用戶原先以為GPT-5是一款新訓練的大型語言模型，實際上卻是多種模型組合在一起的網路，其中有負責應對簡單問題、速度快、性能較弱的模型，也有性能強悍、耗費大量運算資源，但思考時間較長的模型。

外媒《SemiAnalysis》近日指出， GPT-5不是為了深度用戶，而是快速成長的廣大免費用戶所打造 ，深度用戶自然會感到失望。模型路由器將成為OpenAI更有效率運用運算資源，以及未來廣告商業模式的基石。

GPT-5是OpenAI邁向新商模的第一步？

從2022年登場以來，ChatGPT持續飛速成長，不僅曾打破應用程式中最快實現1億用戶的紀錄，在流量監測網站SimilarWeb的資料中，ChatGPT更在今年躍升全球流量第5大的網站。且前10大網站上，其他9個網站流量都在下滑，只有ChatGPT仍在成長。

OpenAI ChatGPT負責人尼克．特利（Nick Turley）近日受訪時透露，ChatGPT擁有約7億活躍用戶，而對比今年4月公佈的2,000萬付費用戶，顯示目前ChatGPT用戶中，超過90%以上都還是免費用戶。

那麼，要如何將廣大的免費用戶變現？對此《SemiAnalysis》認為，OpenAI不太可能採用直接展示廣告的方式，Perplexity已經嘗試過這種傳統方法，但效果不佳。 OpenAI更有可能的作法是，作為連接消費者與廠商間的橋樑，並從每一次的交易、消費中抽成。

SemiAnalysis解釋，在模型路由器問世之前，不同搜尋與提示詞沒有實際的區分； 但模型路由器出現後，ChatGPT可以將低價值問題，好比說「天空為什麼是藍色的」，交由ChatGPT的小型模型處理，無須推理、成本較低。

而當遇到高價值的搜尋， 例如「酒駕律師」，在Google搜尋中這個關鍵詞往往張貼著大量律師事務所的廣告。 當ChatGPT意識到這是有價值的問題，便可以投入更高的運算資源，提供用戶更詳盡的回覆，協助制定應對計畫、收集案件訊息、研究當地律師，甚至考慮效率及運算，代表用戶聯絡律師。只要轉換率夠高，投入大量運算資源仍然值得。

不光像「酒駕律師」這樣的服務可能變現，《SemiAnalysis》認為，ChatGPT未來還可以成為類似超級App的存在，用戶可以在搜尋後透過AI代理下單購買食品雜貨、訂購機票飯店，處理日常各種消費，OpenAI就從這些交易中抽成。

如此一來，即使用戶沒有直接付費訂閱，OpenAI依然能創造收入，提供用戶高品質、快速的AI回應。同時企業多了一個客戶來源，自然樂意向OpenAI支付交易抽成。

雜貨配送公司Instacart就在今年1月推出了類似概念的服務，用戶可透過OpenAI的AI代理處理複雜的購物計畫，例如「我要舉辦一場義大利風情派對，能幫我弄一份蛤蠣義大利麵的食譜嗎？然後把所需材料全部放進購物車結帳」不必親自列出需要採買的材料、一一搜尋下單。

在《SemiAnalysis》的設想中，OpenAI的商業模式有可能向這種方向靠攏。或許未來有一天，每個人日常生活所需都能交由AI打理，而AI公司就從這些交易過程中抽成獲取收入。

OpenAI變Open廣告？奧特曼改口：我並非完全反對

當然這些只是一間研究公司對OpenAI未來的推想，並不代表OpenAI一定會往這個方向邁進。不過，OpenAI執行長山姆．奧特曼（Sam Altman）近日對廣告的商業模式出現明顯的態度軟化。

去年，奧特曼在商佛商學院的一場對談中，直言他對廣告可說戒慎恐懼，「我承認這是我個人的偏見，我很討厭廣告。我認為廣告對早期網路的商業模式很重要。我並非完全反對廣告，但廣告和AI的組合讓我很不安，我覺得廣告是商業模式的最終手段。」

然而這麼討厭廣告的奧特曼，近來態度出現顯著轉變，6月他在OpenAI的Podcast中指出：「我並非完全反對……。我們絕不打算在大型語言模型的學習過程中修改任何東西。但或許你點擊了我們無論如何都會顯示的內容，而我們能從中獲得一些抽成，這種模式或許是可行的。」

奧特曼坦承， 「是有機會成為一間廣告驅動的公司，但還有一些問題要解決。」

同時，OpenAI也在今年5月延攬了Instacart執行長菲吉．西摩（Fidji Simo）加入公司擔任應用執行長。西摩在過去的職涯中以營利能力聞名，OpenAI請來這位大將，自然也是希望加速研究成果轉化為商業利潤的過程。

ChatGPT負責人特利也在近日的採訪中，被問到有關廣告相關的議題，他強調ChatGPT的精妙之處就在不受任何利益干擾，提供用戶最合適的答案，因此他們不會讓ChatGPT推銷付費服務或產品，但如果有新的廣告模式能兼顧ChatGPT的特點，他們並不排斥。

無論如何，要邁向AI代理能夠代替人們處理各種交易的世界，勢必還有段相當的距離，甚至可能牽扯到更複雜的問題如法規、AI公司如何證明顯示結果沒有受到商家影響等，但模型路由器的登場，如今可說為OpenAI在廣告商業模式的可能性上，邁出了真正的第一步。

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資料來源：SemiAnalysis、The Verge、Fortune

責任編輯：李先泰

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

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。

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。