OpenAI的野心是「AI版Windows」:將第三方App嵌入ChatGPT+簽下1兆美元算力,為何全盤All in勝率更高?
OpenAI的野心是「AI版Windows」:將第三方App嵌入ChatGPT+簽下1兆美元算力,為何全盤All in勝率更高?

重點一:OpenAI以ChatGPT為核心,推動「應用在ChatGPT內運行」,企圖成為AI時代的「Windows」平台。

重點二:OpenAI與AMD達成長期採購與股權認股權證交易,建立NVIDIA(輝達)的主要替代供應來源,鞏固平台主導權。

重點三:OpenAI同時布局消費產品、API與資料中心夥伴關係,在泡沫期汲取資本與需求,強化其在AI價值鏈的整合地位。

OpenAI近期密集公告展現一致的戰略:以ChatGPT為平台核心,讓第三方應用在聊天介面中「被標記、被呼叫、被協作」,將使用者需求聚合於ChatGPT環境。

DevDay 2025主題演講示範了在ChatGPT內直接運行Canva(設計海報)、Zillow(互動地圖找房),以及更多即將擴充的內建應用(如Booking.com、Expedia、Spotify等),讓應用體驗不再依賴手機App或網站入口,而是「存在於ChatGPT」。

AgentKit來了!ChatGPT升級為「AI代理的大腦工廠」

此外,OpenAI日前發布了AI代理人的整合工具組AgentKit,其功能類似於工作流自動化工具n8n。透過「Agent Builder」功能,可在可視化畫布上建立多代理人工作流、拖拉節點、進行版本控管與預覽執行,並可設定安全護欄。

與n8n不同的是,AgentKit不僅設計工作流並觸發程序化鏈結,更著重於推理、工具呼叫、護欄與系統性評估與優化,因此更像「構建智能體」的控制台,而非單純的自動化器。簡言之:AgentKit是「做AI代理的大腦工廠」,n8n更像是「接線生自動化」;前者重推理與評估,後者注重連接與流程。

OpenAI發布AgentKit的戰略意義在於,OpenAI將「建置→部署→監測/評估→優化」的代理人全流程納入自家產品線,降低對第三方編排工具的依賴。

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OpenAI的野望:打造AI時代的「Windows」作業系統

開放第三方應用在聊天介面被呼叫的意義如出一轍。近日在海外社群引發熱潮的iOS社交App「Sora」亦同,目的都是要將使用者牢牢留在OpenAI的生態系之內。

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除了產品面的發布,更不用提OpenAI在算力基礎建設上的佈局。2025年內,OpenAI已簽下累積約1兆美元的算力合約,主要合作對象為NVIDIA、AMD、Oracle與CoreWeave,使其在未來10年可取得超過20 GW的運算容量。

綜合以上OpenAI近期的佈局,知名科技分析師Ben Thompson在電子報《Stratechery》中分析,OpenAI正以「擁有使用者」掌控分配權,企圖重現PC時代如Windows般的聚合力: 先以爆款產品(ChatGPT)聚集用戶,再吸引開發者形成正回饋,最終使平台地位穩固。

Thompson強調,此一策略使「應用是否在ChatGPT中」成為各種App可見性與存續的分水嶺,凸顯OpenAI打算成為AI作業系統的野心。

備援供應:為何讓AMD成為「NVIDIA平替款」很重要?

Thompson分析,在計算供應上,OpenAI正在推動「備援供應」的歷史重演。他舉例,IBM在1980年代初期要做PC時選擇Intel作為主要處理器供應商,但不願把命脈完全交給單一廠商。為分散風險、確保議價與供應穩定,IBM要求Intel將處理器技術授權給另一家公司。

而這家「備援」就是AMD——其與Intel淵源深、擅長做授權晶片。結果形成「雙供應商」格局:同一套規格有Intel版,也有AMD版,讓IBM不會被單一供應商掐住喉嚨。此安排後來深刻影響了PC產業的競爭與供應鏈動態。

Thompson指出,當年「雙供應商」格局的真正受益者是微軟。因為只要PC賣得多(不論是裝Intel或AMD晶片)、第三方軟體跟著做,Windows的安裝量與軟體庫就越來越強,地位更穩。 換言之,雙供應商解鎖了PC的規模經濟,而規模帶來的網路效應大部分流向微軟的軟體層。

時間回到現代。OpenAI本週與AMD達成長期合作:自明年起承諾購買「6 GW」規模的AMD MI450晶片算力,並以認股權證機制連結OpenAI與AMD的長期利益。

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Thompson解讀,若OpenAI成為生態系統的關鍵軟體層(如當年的微軟Windows),NVIDIA的長期定價權就可能被削弱(如當年的Intel),因為AMD顯然是當前最合理的「NVIDIA替代方案」。

他也指出,NVIDIA仍可憑藉性能與CUDA生態取得高額利潤,但OpenAI的雙供應布局強化其談判力與平台主導權。配合Google(TPU)、Amazon(Trainium)、Microsoft與Meta自研晶片,以及Apple擴展Apple Silicon至資料中心,整體市場正出現「去單一供應商化」趨勢;OpenAI則試圖以用戶與平台地位,成為推動替代計算供應的關鍵動能。

AI泡沫不用可惜:為何OpenAI「不囉唆All in」勝率更高?

Thompson坦言,先前主張OpenAI應聚焦消費端、把企業API留給Microsoft,如今改變觀點:在純成長期且泡沫資本旺盛時,OpenAI直接「不囉唆All in」更能擴大戰果,因為現階段資本仍願意為宏大敘事與基礎設施買單。

從OpenAI的布局可見,從消費端(ChatGPT、Sora應用)到開發者API(AgentKit、GPT-5 Pro、Codex GA),再到資料中心(與Oracle合作、向NVIDIA與AMD採購)的全包策略,正以「產品—平台—供應鏈」整合,全盤押注市場資本以最大化生態資源,提升勝率。

Thompson強調,泡沫期的持久回報不在於單純的GPU,而在於形成長期可用的基礎設施(如發電與資料中心)。OpenAI的品牌與聚合需求使其成為資本的主要受益者,亦牽引Oracle與AMD的股價反應。

更廣義地看,Google擁有自上而下的整合堆疊,但面對的不是多個分散的競爭者,而是一個以OpenAI為中心逐步統一的生態系;這正是「聚合需求的力量」在AI時代的體現,說明OpenAI的「Windows化」是合邏輯且可見的路徑。

延伸閱讀:ChatGPT正式開放第三方App:Spotify、Canva首波進駐,未來可望透過AI「叫Uber」
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資料來源:StratecheryOpenAIMehul Gupta

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/ 李先泰

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從醫院到工廠,從2B到2C:北醫、光寶、AWS、希達數位以實戰經驗分享碳揭露與AI淨零新路徑
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氣候變遷不只是環境議題,而是攸關國際經貿的新政治語言,隨著碳定價時代來臨,去碳化能力將重新改寫全球供應鏈秩序,而這意味著:能源轉型不再只是政府的任務,是每一家企業的必修課。
在這波變局中,光是做好組織碳盤查仍不足夠,領先企業不僅開始管理產品碳足跡、更以AI數據治理提升供應鏈碳管理,例如,光寶科技因應客戶的脫碳淨零路徑積極建立碳足跡資料庫,並號召供應鏈夥伴參與,全面揭露產品碳足跡;以及台北醫學大學攜手希達數位等夥伴取得碳足跡數據與建立標準化的碳排計算方式,更好計算醫療器材設備的碳足跡。
換言之,碳不是被動記錄的數字,而是驅動新價值的槓桿,誰能把減碳轉化為市場優勢,就能在淨零新賽局中掌握主導權。對此,台灣永續能源研究基金會董事長簡又新進一步解釋:「台灣不僅是全球AI硬體重鎮,也積極開發AI應用服務,其中又以「AI驅動的碳排管理」最受矚目,因為,碳排數據龐大、變化快速,單靠人工根本無法處理,唯有借助AI才能即時解析、快速決策,讓永續不只是口號,而是可以落地的營運模式。」
「為實踐台灣2050淨零轉型,透過兩大–科技研發跟氣候法治–治理基礎,以及四個–能源轉型、產業轉型、生活轉型與社會轉型–轉型策略推動12個關鍵戰略,如發展風電/光電、氫能、前瞻能源等,目標是以削減碳排跟碳匯抵減達成淨零目標。」行政院能源及減碳辦公室副執行長林子倫如是說道。

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台灣永續能源研究基金會董事長簡又新重申減碳的急迫性,並分享:「唯有借助AI才能即時解析、快速決策,讓永續不只是口號,而是可以落地的營運模式。」
圖/ 數位時代

醫療減碳進入關鍵期,AI驅動供應鏈碳足跡管理成顯學

根據國際健康無害組織(HCWH)的統計,全球醫療部門的碳排放量約占全球溫室氣體排放總量的 4.4%,這個比例相當於514座燃煤電廠年碳排的總和,其中,超過七成的碳排放來自於醫療的供應鏈(範疇三),例如藥品、器械設備的製造與運輸,以及相關廢棄物的處理,意味著醫療機構光是做好範疇一與範疇二的碳排管理還不夠,必須以供應鏈碳排管理的概念驅動低碳醫療。
「低碳醫療是全球關注的議題,但是,受到三個迷失–推動低碳醫療的成本高、需要更多數據才能展開行動、醫護人員太忙很難參與其中–影響,醫療機構的腳步不一而同,但從統計數據來看,低碳醫療僅需針對藥品、耗材、能源、運輸這些主要排放來源進行改善,即可看到顯著成效。」新加坡國立大學永續醫學中心主任暨教授Nick Watts以英國NHS為例說明,該單位已在2019年的基準下減少61%碳排等,只要從投資能源效率、數位化照護、預防醫療、在地化照護等面向切入、持續前行,即可看到成效。

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圖/ 數位時代

台北醫學大學校長吳麥斯表示:「我們的醫療使命是『不傷害』:不僅要治病救人,也要減少對地球的傷害。」再加上環境部於今(2025)年初公告擴大碳盤查適用對象,自明(2026)年起,全國23家經衛生福利部評鑑為醫學中心之醫療機構必須每年定期揭露其溫室氣體排放盤查結果,因此,攜手希達數位等夥伴,透過收攏支氣管鏡、血液透析、核磁共振、雙和醫院健康檢查與冠狀動脈血管攝影等流程的碳排數據資料建立醫療碳排放因子資料庫,之後將進一步擴大到產品碳足跡計算,建立運輸與廢棄物數據庫,目標是在2028年完成三家醫院–衛生福利部雙和醫院、台北醫學大學附設醫院、台北市立萬芳醫院–的碳足跡全面揭露。「我們的期許是讓AI驅動的碳足跡管理平台處理繁瑣的碳排數據蒐集、分析等工作,讓醫護人員可以專注於人性化照護服務。」
協助台北醫學大學進行減碳行動的新加坡商希達數位有限公司執行長Torrent Chin表示:「產品的生命週期是固定的:原料、製造、運輸、使用與回收,碳排相對容易蒐集、分析與計算,醫療服務的碳排則沒有明確終點,需要進一步考量耗材、儀器與能源,對於商業模式也著重在服務的教育、旅遊與金融等產業來說,極具參考價值。」

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醫療實戰對談,邀請各界重磅貴賓一同交流。左起:數位時代總編輯王志仁、新加坡國立大學永續醫學中心主任暨教授Nick Watts、台北醫學大學校長吳麥斯、新加坡商希達數位有限公司執行長Torrent Chin。
圖/ 數位時代
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圖/ 數位時代

製造業淨零突圍的關鍵:從產品碳足跡到循環設計

光寶科技總經理邱森彬表示,商業模式使然,光寶科技的產品碳足跡有90%來自生產製造使用的原料,想要更好落實產品碳排,必須從原物料著手,為了加速產品碳足跡管理,成立希達數位,以巨量數據分析、人工智慧等科學化、系統化的方式著手。「根據統計,我們有1,800萬產品碳足跡活動、19萬個物料,以及3,300個產品系列的資料要處理,若是由外部顧問給予協助,需要100個顧問、花費3年的時間才能完成,但在希達數位的產品輔助下,僅15個顧問、6個月的時間就完成全產品碳足跡揭露,成為全球第一家完成全產品碳足跡揭露的電子製造業。」

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圖/ 數位時代

完成全產品碳足跡揭露後,光寶科技發現:每年必須刪減8%二氧化碳量才能在2050年達成淨零碳排,83%二氧化碳來自消費性電子產品跟能源管理,為了更好服務品牌客戶,必須在2030年實踐50%減碳目標,以及19萬個物料中,包材碳排最高,必須即刻行動以高效減碳。「做好全產品碳足跡,我們才可以更精準地推動產品脫碳策略,並且鼓勵供應商一起跳脫框架、共同開發低碳材料。」邱森彬如是說道。
對此,Amazon Web Services(AWS)台灣暨香港企業銷售暨策略方案副總經理謝佳男表示:「產品碳足跡只是第一步,不僅能讓我們知道碳排熱點並採取行動,如降低包材碳排等,更重要的是,可以在產品規劃與設計之初就預測可能的產品碳足跡並予以優化,更好實踐永續營運。」

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產業實戰第二場,則邀請到光寶科技總經理邱森彬與AWS台灣暨香港企業銷售暨策略方案副總經理謝佳男,提及從產品碳足跡到循環設計,將為製造業綠色轉型的關鍵。
圖/ 數位時代
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圖/ 數位時代

戴爾科技集團永續服務資深總監Bobby Mon Raother表示,該公司自2008年即開始使用再生材料,並在2021年提出Concept Luna,將以循環設計–從設計階段就考慮可修復性、可升級性、材料回收、減少浪費–的概念,如模組化設計、可維修面板、使用再生材料,以及智慧感測與遙測等,藉此延長PC等產品壽命、降低環境衝擊。「在產品碳足跡方面,我們將持續從製造、運輸、能源使用與報廢管理等四個面向切入,積極減少每個階段的碳排放量。」

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戴爾科技集團永續服務資深總監Bobby Mon Raother延續製造業對談的內容,分享Dell如何製造、運輸、能源使用與報廢管理等四個面向切入,積極減少每個階段的碳排放量。
圖/ 數位時代

自2005年開始提供永續顧問服務的施耐德電機日本永續事業部ESG數位轉型負責人呂勁毅進一步分享協助世界500強客戶實踐淨零轉型的心得:「除了要擬定策略、採用數位工具、蒐集與分析數據,更重要的是透過治理手法與相關活動加速整個進程,發揮數位與淨零雙軸轉型綜效。」
總的來說,無論是醫療或製造業,淨零已不再只是企業的選修課,而是決定競爭力的新指標,唯有做到產品碳足跡全揭露,同時,結合AI數據治理、循環設計與數位轉型,才能在碳定價與供應鏈重塑的時代突圍,將減碳壓力轉化為成長動能。

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