文章核心观点 - GPT-5的发布未达AGI预期，标志着AI行业从技术炫技转向商业落地和市场竞争的关键阶段[6][7][15][33] - OpenAI的战略重心已从追求技术突破转向通过产品整合和价格优势抢占企业市场份额[13][29][32] 模型能力与技术特点 - 采用“All in one”策略，将推理、编码、语音、研究等能力整合进单一模型，并引入“智能路由”系统，根据问题难度自动调用高效或深度思考大脑[8][16][17] - 上下文窗口扩展至1M tokens，输出可达10万tokens，支持MCP与并行工具调用，并在新的ARC-AGI-2基准测试中表现优于除Grok 4（思考）外的所有主要模型[18] - 编程能力显著提升，覆盖从低提示词的非专业用户场景到专业编程场景，支持一键上传整个前后端仓库生成可视化代码地图，并原生支持Python、TypeScript等20多种语言混合项目[8][22][23] - 推出四个变体：旗舰gpt-5、成本降60%保留90%编程性能的gpt-5-mini、端侧离线延迟<40 ms的gpt-5-nano、以及面向企业客服场景延迟<200 ms的gpt-5-chat[19][12] 商业化策略与定价 - 面向个人用户采取免费先用、分级限速策略，免费层有使用额度，Plus和Pro会员享有更高额度，旨在将7亿C端用户作为默认入口[27][29] - 企业API价格大幅下调，标准版GPT-5输入1.25美元/百万token，输出10美元/百万token，比GPT-4时代普遍低30%～50%，mini版和nano版价格分别低至0.3美元和0.05美元/百万token[27][28][30] - GPT-5标准版价格仅为Claude 4 Opus的十二分之一，企业套餐附带零保留、私有端点等，同等算力支出可节省40%以上[8][28][30] 行业影响与竞争格局 - 推理成本大幅下降降低了AI应用准入门槛，将催生新一轮应用创新浪潮，基础模型市场将迎来残酷的优胜劣汰[31][32] - 中小模型厂商需在垂直领域找到差异化定位，否则可能被迫退出竞争，传统软件服务商也将面临降维打击的压力[31][32] - 行业焦点从模型技术大跃升转向商业肉搏，如人才争夺、市场竞争行为等将更频繁出现[33]