当ChatGPT不再满足于做聊天机器人，当OpenAI每赚1美元要亏1.22美元而Anthropic已经站在盈亏平衡线门口，2026年6月的AI行业正在经历一次根本性的叙事转换：从”谁的模型更强”到”谁先赚到钱”。
ChatGPT史上最大改版：从聊天机器人到”超级应用”
据央视财经6月7日报道，OpenAI即将对旗下聊天机器人ChatGPT进行自2022年上线以来规模最大的一次升级，新版将在未来几周内逐步上线。
此次升级的核心是将ChatGPT转型为”超级应用”，整合编程工具与人工智能体（AI Agents），新增多款产品，以拓宽营收渠道。升级将重点加码旗下编程产品Codex，加大对其资源倾斜力度。这意味着，OpenAI的产品不再局限于问答类聊天机器人，而是主打可自主帮用户完成各类任务的智能体。
Codex是OpenAI推出的AI代码生成训练模型，基于GPT架构改进，专注于将自然语言指令转换为多种编程语言代码。2021年8月，Codex以API形式发布测试版，2025年4月推出开源本地工具Codex CLI。去年10月，Codex正式版发布，并累计处理40万亿token，新增Slack集成、Codex SDK及管理工具，支持企业级环境控制与分析监控，成为OpenAI增长最快的产品之一。目前，该产品已是OpenAI的主要收入来源之一。
AI Pulse 观点： “超级应用”不是一个新的概念，微信和支付宝已经在中国验证了这个模式的威力。但将AI聊天机器人升级为超级应用，意味着OpenAI正在试图重新定义人与AI的交互范式——从”问问题”变成”完成务”。这本质上是从”信息工具”到”执行工具”的跃迁。谁能率先让用户习惯”让AI帮我做事”而非”跟AI聊天”，谁就掌握了下一代的流量入口。
OpenAI vs Anthropic：收入领先，利润落后
在推进ChatGPT超级应用升级的同时，OpenAI也在紧锣密鼓地推进上市筹备工作。据The Information报道，OpenAI今年一季度收入约57亿美元，比Anthropic同期高出近10亿美元。OpenAI的增长主要来自Codex、企业客户销售，以及ChatGPT广告测试。
然而，收入领先不等于商业健康。OpenAI一季度调整后经营利润率为**-122%**——即剔除部分大项成本后，每收入1美元，仍亏损约1.22美元。AI模型训练、推理算力、产品扩张和用户补贴，仍在大量消耗现金。
与之形成鲜明对比的是，Anthropic二季度可能实现约6亿美元经营利润，利润率大约5.5%，已经接近盈亏平衡线。
用户增长方面，OpenAI也面临着增长瓶颈。一季度平均每周活跃用户约9.05亿，2月曾达到约9.2亿的峰值。付费用户方面，ChatGPT一季度有5500万名消费者订阅用户，高于去年底约4700万，但增速正在放缓。
AI Pulse 观点： 这组数据揭示了一个残酷的现实：在AI行业，“先发优势”和”规模优势”并不自动等同于商业优势。OpenAI拥有更高的收入、更多的用户，但却在亏损的泥潭中越陷越深。Anthropic虽然起步较晚、收入较低，却展现出了更好的成本控制和商业效率。这让人联想到互联网时代的亚马逊——长期亏损最终换来的是统治地位。但问题是：OpenAI能成为AI时代的亚马逊吗？还是会被更高效的后来者反超？
Anthropic的”金融攻势”：用AI Agent抢占华尔街
在商业化方面，Anthropic选择了与OpenAI截然不同的路径——深耕高价值行业。
为争取华尔街客户，Anthropic发布了一系列新的人工智能智能体，旨在处理更广泛的金融服务任务。这些AI智能体可用于撰写客户会议推介材料、审阅财务报表，以及将个案升级至合规审查。
Anthropic表示，将让Claude模型更好地与Excel、PowerPoint和Outlook等第三方软件协同工作，整合来自邓白氏和穆迪等金融行业合作伙伴的数据。Anthropic还在通过与黑石集团（Blackstone）、Hellman & Friedman以及高盛集团成立新的合资企业，加深在金融行业的布局。该合资公司将推动其软件在更多企业中的应用。
AI Pulse 观点： Anthropic的商业策略体现了一种”精准打击”的思维——与其在C端市场与OpenAI拼用户规模，不如在B端高价值场景建立壁垒。金融行业的客户付费意愿强、客单价高、粘性强，一旦建立信任关系就很难被替代。这就像当年Salesforce从企业CRM切入一样，Anthropic正在试图成为金融行业的”AI基础设施”。
人才流动加剧：Sora核心成员Gabriel离开OpenAI
在商业竞赛的背景下，OpenAI的人才流失也在加速。
Sora核心成员、高中辍学天才Gabriel Petersson正式宣布离开OpenAI。实际上，今年早些时候，Gabriel便已主动退出Sora项目，在OpenAI内部组建了一个新团队，酝酿一项”大计划”。据他本人透露，他正在押上全部，打造AGI前夜的”最后一个产品”。
这是继Clive Chan（OpenAI自研芯片团队”002号员工”加入Anthropic）和Andrej Karpathy（OpenAI联合创始成员加入Anthropic预训练团队）之后，又一位关键人才离开OpenAI。
AI Pulse 观点： 人才流失是技术公司最值得关注的先行指标之一。当核心工程师开始”出去创业”而不是”内部孵化”时，说明他们对公司的方向和节奏产生了分歧。Gabriel的离开不是因为他不看好AI，而是因为他有更激进的想法——这也从侧面反映了OpenAI在商业化压力下，可能不得不放慢一些前瞻性研究的步伐。
三大AI实验室不约而同招经济学家：AGI经济学正式登场
一个值得关注的趋势是：谷歌DeepMind、OpenAI、Anthropic三大AI实验室正在不约而同地扩招经济学家。
谷歌DeepMind甚至新设了”AGI经济学总监”一职，由芝加哥大学教授Alex Imas出任。他和Epoch AI经济学主管Phil Trammell刚完成了一场70分钟的深度对谈，试图回答一个核心问题：当AI什么都能干，什么东西还会稀缺？
美国劳动收入份额在2025年第三季度已降至53.8%，创下1947年有记录以来的最低水平。DeepMind联合创始人哈萨比斯上周在斯坦福表示，AGI预计2030年前后到来，其影响将是工业革命的10倍，速度也是10倍。
AI Pulse 观点： 当AI公司开始招聘经济学家，说明他们已经不再只关注”技术能不能做到”，而是开始认真思考”技术做到之后世界会变成什么样”。这不是学术好奇心，而是商业必需——如果你的产品将深刻改变劳动力市场、收入分配和经济结构，那么你必须提前理解这些变化，才能在监管、定价和战略上做出正确的判断。“AGI经济学”可能将成为2026年最重要的新兴交叉学科。
更大的图景：AI行业正在经历”价值重估”
综合以上事件，我们可以清晰地看到AI行业正在经历一次深刻的”价值重估”：
从增长到利润：资本市场不再为”用户增长”和”调用量”买单，而是要求看到真实的盈利路径。OpenAI的-122%利润率就是一个警钟——收入再高，如果没有正向现金流，一切都是空中楼阁。
从通用到垂直：Anthropic在金融行业的深耕表明，AI的价值正在从”通用能力”转向”垂直场景”。能用AI帮投行分析师节省100小时，比让100万用户多聊10句天更有商业价值。
从技术到经济：三大AI实验室同时招聘经济学家，标志着AI行业的关注点正在从纯技术竞争扩展到经济社会影响的系统性思考。
从产品到平台：ChatGPT的”超级应用”化说明，AI公司正在试图从单一产品进化为平台，通过整合多种工具和服务来建立护城河。
AI Pulse 观点： 2026年的AI行业正在经历一场从”青春期”到”成年期”的转型。技术狂热正在让位于商业理性，模型军备竞赛正在让位于盈利竞赛。这不是AI行业的衰退，而是它的成熟。对于那些真正理解如何在AI时代创造经济价值的公司和人才来说，最好的时代才刚刚开始。
本文综合自央视财经、The Information、36氪、The Verge等媒体的公开报道。所有数据和事件均来自可验证的公开来源。