我放手一搏了。 这次，目标更大：OpenAI 的 CEO。 显然，用 ChatGPT Agent 替换整个高管团队这件事引起了一些担忧。 没关系。 论搞事情，网友们从来不让人失望。 这不，最近海外又出了个营销大整活，网友 Ömer Öztok 声称自己给 OpenAI 投了份申请担任 CEO 的简历。 在 LinkedIn 上，他用极其中二的文字记录了这次「壮举」： 总有一天，Sondra 会超越 OpenAI。 拭目以待吧。 虽然结果可想而知，但精彩的来了，Ömer Öztok 还晒出了一封 所谓的「官方回信」。 附上回信正文编译： 感谢你最近申请担任 OpenAI 的 CEO。 虽然你的热情无人能及，但你的申请中有些内容让我们的管理团队感到担忧。 在你的求职信中，你写道：「作为我的第一项行动，我会用 ChatGPT Agent 替换整个高管团队（除了我自己）。」 这一表述被认为……相当「世界末日」式的。 此外，你的提案中提到要「通过提供终身 ChatGPT Plus 来挖走 Meta 的整个 AI 团队，只为了名字而收购 Google，并让 GPT-6 完全基于我的推文来训 练」，这些想法被我们的法务部门 ...

核心观点 - OpenAI通过合并Deep Research和Operator项目开发出新型AI Agent 能够执行长达一小时复杂任务 具备多工具协同和状态共享能力 开启人机协作新范式 [2][5][6][7][19][24][42] 技术架构与能力 - Agent配备虚拟计算机环境 集成文本浏览器 GUI浏览器 终端和API调用工具 所有工具共享状态 实现跨工具无缝切换 [5][6][24] - 支持运行代码 分析文件 创建电子表格和幻灯片 访问GitHub Google Drive等私有服务 [5][6][11] - 单次任务推理时间达28分钟至1小时 突破传统上下文长度限制 [19][20][21] - 采用强化学习训练 在数千个虚拟机上进行实验 模型自主学会工具使用策略 [7][24][26][45] 产品演进路径 - 2024年1月先后发布Operator（执行网页交互任务）和Deep Research（信息综合研究） 两周后意识到功能互补性 [9] - 文本浏览器擅长高效阅读但缺乏交互 GUI浏览器擅长点击操作但文本处理弱 合并后实现能力互补 [9][10] - 新增终端 图片生成 API调用等工具 形成完整工具生态 [11][12][13] 应用场景与用例 - 设计保持开放性 预期出现未预见用例 类似Deep Research曾被用于代码搜索的意外场景 [14][40] - 实际用例包括：从实验日志提取数据制作幻灯片 研究古代DNA生成报告 网上购物比价 创建财务模型估算公司估值 [16][18] - 同时适用于消费级和企业级场景 目标用户为"专业消费者"（prosumer）[15] 人机交互特性 - 支持双向实时交互 用户可中途打断 纠正指令或授权登录 Agent也可主动请求澄清 [7][22] - 提供计算机界面实时观察Agent操作 任务完成后可追溯修改 用户可接管环境手动操作 [23] - 交互模式向"幕僚长"形态演进 未来可能实现主动服务 [42][43] 训练方法与扩展性 - 强化学习数据效率极高 高质量小规模数据集即可训练 数据量较预训练可忽略不计 [44] - 计算资源与训练数据量增长约十万倍 使"World of Bits"愿景成为可能 [45] - 所有技能存在正向迁移 单一基础模型比专用子Agent更具优势 [44] 性能表现 - 在DataScienceBench评估中超越人类基准 具备超人级研究能力 [46] - 点击准确度大幅提升 表单填写可靠性显著改善 日期选择仍存挑战 [46][47][48] 开发团队构成 - 由原Deep Research团队（3-4人）和Operator团队（6-8人）合并而成 [30][33][34] - 研究团队与应用团队深度协作 从用例反向定义产品需求 [34][35] - 跨部门合作涉及安全 治理 法律 研究 工程等多团队 [28] 安全风险管控 - 因具备写入能力 存在外部副作用风险 安全训练为核心开发环节 [26][27] - 采用监控系统实时检测异常行为 类似杀毒软件机制 [27] - 重点防范生物安全风险 进行数周红队测试确保不被用于有害目的 [29]

行业人才竞争态势 - AI领域人才争夺战加剧 大厂主导校招 字节研发岗需求同比增23% 算法/前端/客户端岗位增幅显著 非研发类产品经理/数据分析岗offer量翻倍 [3] - 头部企业薪资水平突破行业基准 字节开出日薪5000元招算法实习生 阿里校招计划提供7000+职位 AI岗占比60% 腾讯开放70余种岗位并强化"AI+"人才投入 [3][4] - 顶尖人才溢价显著 应届AI博士生年薪从200万跃升至300万 清华明星导师门下优秀博士生可达500万年薪 相当于部分初创公司种子轮融资额 [6][7] 企业人才战略 - 头部公司建立系统性培养机制 美团推行"导师制+轮岗+跨城流动"体系 70%应届生首年晋升 字节Seed计划邀大模型专家担任定制导师 [11] - 招聘模式创新 字节Top Seed与节节高计划形成互补 覆盖应届至3年经验人才 腾讯/华为/快手等推出专项计划提供宽松考核机制 [16][17] - 创业公司差异化竞争 通过重点项目授权+高管亲自指导+学术资源整合(如top2高校博士后名额)保留核心人才 [6][11] 人才供需结构 - 顶级人才极度稀缺 国内符合300万年薪标准的应届生仅百余人 供需失衡程度堪比大厂高管 阿里P9晋升率<10% 腾讯T13需连续3年S级绩效 [8][9] - 招聘标准高度聚焦 企业优先锁定清北博士 小红书RedStar计划要求3篇顶会论文 浙大成为第二梯队选择 [14][15] - 人才争夺全球化 海外华人AI专家成争夺焦点 Meta/微软展开百万美元级挖角战 国内企业受资金限制更多采取早期水下招募 [19][20] 行业薪资演变 - 薪资结构突破互联网时代天花板 应届生500万年薪已达阿里P9(管理百人团队/10年经验)和腾讯T13(12年经验/专利要求)职级标准 [7][8] - 薪资分布呈现马太效应 AI团队内部薪资趋平 但与其他行业差距拉大 对企业运营成本形成压力 [19] - 薪资增长伴随价值透支风险 超高溢价短期内提升个人市场关注度 长期可能影响职业发展可持续性 [9]

人才争夺 - meta创始人马克·扎克伯格锁定OpenAI研究科学家孙之清 后者拥有北京大学和卡耐基梅隆大学学术背景 曾获谷歌微软博士奖学金及AI奥数竞赛进步奖二等奖 [1] - 孙之清2024年6月加入OpenAI训练团队 参与o3 o4-mini项目开发 并成为ChatGPT Agent核心开发者 7月与CEO山姆·阿尔特曼同台发布成果 [1] - 前OpenAI技术大佬Hyung Won Chung披露孙之清转投meta超级智能实验室(MSL) 本人确认该消息 [4] 研究贡献 - 孙之清在OpenAI研究聚焦通过简单任务监督学习扩展模型至复杂推理能力 获"超级对齐快速资助"10万美元(总奖金池1000万美元) [4] - 其学术成果为meta超级智能实验室注入新活力 推动AI技术多领域应用 巩固公司行业领先地位 [6] 行业竞争策略 - meta近年以高薪挖角数十位AI顶尖人才 包括OpenAI等公司研究人员 集中至超级智能实验室 [4] - 扎克伯格通过资本优势直接争夺核心人才 加速AI技术布局 [4][6]

人才流动与竞争 - Meta近期从OpenAI挖角多名核心研究人员 包括95后北大校友孙之清 思维链作者Jason Wei及o1关键人物Hyung Won Chung 三人组成的研究小团体集体加盟Meta超级智能实验室 [2][7][9][11][20][21] - 孙之清在OpenAI期间参与o3/o4-mini Computer-Using Agent等核心项目 担任Deep Research负责人 博士论文聚焦大语言模型对齐 曾获OpenAI 10万美元超级对齐快速补助金 论文被引量超10000次 h-index达27 [13][14][16][17][18] - OpenAI仍保持人才吸引力 GPT-5核心团队包含多名华人研究员 如Elaine Ya Le负责统一体验 王若宸主导多模态研究 Junhua Mao调整模型行为 Tianfu Fu设计集成模型 [30][32][33][35][36][37][38] 行业动态与影响 - Meta采用针对性挖人策略 网友调侃其通过发布会人脸识别锁定亚洲研究员并快速提供高额报价 导致OpenAI在公开活动中开始限制员工信息曝光 [22][24][26][27] - 硅谷AI人才争夺白热化 行业出现"人才保护"趋势 但OpenAI凭借技术IP优势仍持续吸引顶尖人才加入 [25][28][41][42][43] - GPT-5研发团队结构显示 OpenAI在关键领域仍保持深度技术储备 包括多模态集成 模型行为优化等方向 [33][36][38]

人才流动 - 前OpenAI研究科学家Hyung Won Chung、Zhiqing Sun（孙之清）与Jason Wei已加入Meta新成立的超级智能实验室（MSL）[3][5] - 三人在OpenAI共事后均选择加入Meta，团队氛围良好，对前沿AI技术研究表示兴奋[5] - Jason Wei和Hyung Won Chung为思维链开山作者，均毕业于MIT并有谷歌工作背景[5] 核心人物背景 - 孙之清2024年6月加入OpenAI训练团队，2025年2月完成CMU博士论文，本科毕业于北京大学[6] - 孙之清曾获谷歌自然语言处理博士奖学金、微软AFMR奖学金，并入选数据科学新星[6] - 在OpenAI期间参与超级对齐项目，并成为ChatGPT Agent核心开发者[8] 行业竞争动态 - Meta通过高薪挖角策略（传闻上亿美元报价）吸引OpenAI东亚裔研究人员[10][11] - 孙之清曾作为主讲人与Sam Altman共同直播ChatGPT Agent发布，一个月后即被Meta挖走[8][10] - 网友调侃Meta使用人脸检测技术锁定OpenAI直播中的亚洲面孔作为挖角目标[11][13] 后续影响 - GPT-5发布后可能引发OpenAI更多研究人员跳槽至竞争对手[17] - 行业顶尖人才集中于Meta等公司的超级智能实验室，加剧AI领域人才竞争[5][17]

行业投资评级 - 投资评级：强于大市 [1] 核心观点 - 2025年7月通信行业上涨10.7%，计算机行业上涨3.86%，沪深300指数上涨3.54% [5][12] - 中美暂停24%关税90天，AI产业链相关公司业务迎来利好，光模块、PCB、ODM等头部企业Q2业绩表现突出，部分厂商2025年上半年净利润同比成长数倍 [5][12] - AI Agent应用逐步落地，亚马逊发布五大AgenticAI，OpenAI发布ChatGPT Agent，推动AI算力需求增长 [5][12] - 三大运营商持续强化AI布局，从卖设备向卖服务转变，与企业客户形成长期可持续合作 [6][23][29] - 国产服务器市场快速发展，2025年上半年电信服务器Top10厂商中，中兴通讯以20.51%份额位列第一 [7][37] 通信行业 - 2025年6月国内电信业务收入1629.5亿元，同比增长4.86%；上半年累计收入9055亿元，同比增长1% [15][16] - 移动互联网用户数达15.92亿户，户均移动互联网接入流量20.75GB/户·月，同比增长14.4% [17][19] - 5G基站总数达454.9万个，占移动基站总数35.7% [20][21] - 三大运营商AI布局：中国电信星辰大模型升级，中国联通元景大模型涵盖多模态，中国移动九天大模型具备全模态能力 [6][23][25][26] - 中国电信智能收入89亿元，同比增长195.7%；中国移动推出24款AI+产品、39个AI+DICT应用 [24][25] 计算机行业 - 2025年6月国内软件业务收入14796亿元，同比增长13.53%；上半年累计收入70585亿元，同比增长11.9% [30][31] - 全球服务器销售额952亿美元，同比增长134.1%；预计全年市场规模3660亿美元，同比增长44.6% [36] - 国产芯片服务器中标比例提高，中国电信服务器集采中国产化系列占比67.5%，ARM服务器占比45% [38] - 央国企在电信、金融、政府等行业国产服务器销量占比超过85% [38][40] 行情回顾 - 2025年初至7月31日，通信行业上涨24.87%，计算机行业上涨17.87%，沪深300指数上涨6.67% [13] - 英伟达恢复向中国销售"特供版"H20芯片，并准备推出基于Blackwell架构的新GPU [5][12]

AI产业良性循环与政策支持 - 人工智能产业进入从算力投入到云服务消耗再到商业化收入的良性循环，AI应用起量推动飞轮效应[1] - 国务院审议通过《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》，强调规模化商业化应用，推动AI在各领域深度融合[1] - 2025年是AI应用商业化起量见规模的关键一年，海内外AI应用加速起量带动Token调用量爆发式增长[2][3] 商业化进展与数据表现 - 海外AI公司商业化表现突出：Cursor成为最快达到5亿美元ARR的公司，Anthropic的ARR半年内从10亿飙升至40亿美元，OpenAI年化收入突破100亿美元（同比增长80%）[2] - 国内AI应用商业化加速：快手可灵AI推出10个月ARR突破1亿美元，字节豆包大模型日均Token使用量达16.4万亿（较发布时增长137倍）[2] - AI功能渗透日常生活，Token数量爆发式增长反映实际使用量提升，DeepSeek降低单位算力成本推动应用落地[3] AI应用商业化方向 - AI应用聚焦B端和C端双轨赋能：B端以智能体为核心实现降本增效（2025年全球AI工具在代码生成等领域应用率超25%），C端通过硬件集成重塑用户体验[4] - 美股AI应用公司上修业绩预期，一级市场AI创新型产品公司出现爆发式增长，国内公司密集发布产品和商业化计划[3] - 行业催化剂包括GPT-5发布和国内政策支持，投资者可关注B端智能体和C端多模态方向[4] AI智能体发展与产业渗透 - AI Agent成为人机交互重要入口，OpenAI发布GPT-5强化Agent功能（支持自动规划、工具调用等复杂任务）[5][6] - 2025年被称为"智能体元年"，智能体将演变为蜂群集群，改变企业组织运营模式并重塑逻辑[6] - AI Agent有望取代APP成为互联网核心，手机厂商与互联网厂商争夺入口（如荣耀与智谱、苹果与阿里合作）[7] 端侧AI创新与硬件发展 - AI端侧（手机、PC、眼镜等）进展相对缓慢，但硬件迭代速度快，明后年或见明显改善[8][9] - 智能眼镜行业2024年销量300万台，预计2027年达1亿台（对应1000亿元市场空间），增量集中在主芯片和ODM[9] - AR/MR产品因交互优势有望成为多模态AI终端更优选择，iPhone 17系列AI升级将带动产业链环节升级[8][9] AI应用发展阶段与公司能力转型 - AI进入下半场应用爆发阶段，大模型平权时代需要优秀产品经理和工程师打破需求边界[10] - AI公司能力边界从科学家领域向"发明家+工程师"领域转移，中国优势在于将AI嵌入场景并产品化[10]

AI产业进入商业化闭环阶段 - AI正进入从算力投入到云服务消耗、再到商业化收入，最终回到算力再投入的良性循环，AI应用的起量是推动这一飞轮效应的关键 [1] - 国务院提出深入实施"人工智能+"行动，推动AI在经济社会发展各领域加快普及、深度融合，形成以创新带应用、以应用促创新的良性循环 [2] - 多位基金经理认为AI将进入商业化闭环新阶段，海内外AI应用加速起量，带动token调用量爆发增长，核心产品ARR斜率走陡，AI正逐渐进入下半场的应用爆发阶段 [2] AI应用商业化起量起规模 - 今年是AI应用商业化开始起量、起规模的关键一年 [3] - 海外方面：Cursor成为历史上最快达到5亿美元ARR的公司，Anthropic的ARR在半年内从10亿美元飙升至近40亿美元，OpenAI年化收入突破100亿美元（同比增长80%），Google的token日均调用量达16万亿（同比增长50倍） [3] - 国内方面：快手可灵推出10个月后ARR突破1亿美元，字节豆包大模型日均token使用量超16.4万亿（环比增长3.7万亿，较发布时增长137倍） [3] - AI功能正渗透进日常工作生活，token数量爆发式增长代表实际使用量飞速增长，Deepseek降低单位算力成本推动应用落地 [4] AI应用商业化进展与方向 - AI应用行情不再由事件催化主导，而是聚焦商业化实际进展，美股AI应用公司不断上修AI驱动业绩预期 [4] - AI应用聚焦B端和C端双轨赋能：B端以AI智能体为核心实现降本增效，2025年全球AI工具在代码生成等领域的应用率超25%；C端通过硬件集成和多模态体验重塑用户体验，但变现较弱 [5] - 短期可关注B端AI智能体方向和C端多模态相关方向，GPT5和国内政策支持为催化因素 [5] AI智能体成为核心入口 - AI Agent是人机交互的重要入口，OpenAI发布的GPT-5强化了Agent功能，可自动完成复杂任务 [6] - 2025年被称为"智能体元年"，智能体将演变为蜂群、集群，改变企业组织运营模式 [6] - AI智能体从2023年代理型工具阶段演进至2025年产业渗透阶段，实现垂直深耕和规模化落地 [7] - AI Agent有望成为新的互联网核心，催生手机厂商和互联网厂商的入口争夺，荣耀与智谱、苹果与阿里等合作抢滩AI Agent [7] 端侧创新为下一轮增长引擎 - AI端侧（手机、PC、眼镜等）进展相对缓慢，市场期待C端爆款产品和硬件突破 [10] - iPhone17系列的AI升级有望带动芯片、主板等产业链环节升级，AR/MR设备或成为多模态AI终端更优选 [10] - 智能眼镜、智能玩具和智能家居是端侧AI重要载体，智能眼镜行业2024年销量300万台，预计2027年达1亿台（对应1000亿元市场空间） [11] - 端侧创新是新一轮科技周期重要催化剂，硬件迭代速度快，明后年或见明显改善 [11]

AI产业趋势 - AI产业正处于资本、产业和技术交织的临界点，大模型格局逐渐收敛，智能体应用想象力被点燃，AI芯片在供需紧张与架构创新间博弈[2] - 2025年AI产业比任何时候都更像加速中的实验，新原生硬件正在出现[2] - AI不只是技术升级，正在重塑生产力、生产关系和商业入口[2] 大模型格局 - 大模型创业公司格局已收敛到个位数，头部为几家大厂加阶跃星辰、智谱AI和DeepSeek三家创业公司[3] - 基础模型公司必须瞄准AGI天花板和上限，不强调短期商业模式，全球优秀基础模型公司如OpenAI和DeepSeek都纯粹聚焦模型本身[4] AI芯片发展 - 英伟达维持万亿美元市值，未来五年仍供不应求，当前算力主要用于训练，新增长点将来自推理[4] - 推理芯片更强调性价比，创业公司在先进架构领域有机会[4] - 国内芯片公司将进入整合阶段，出现大规模并购机会，部分初创公司有望在A股、创业板或港股上市[5] - 寒武纪一季度实现规模化盈利，是国内芯片企业中突出案例[5] - 中国AI芯片追赶速度不够快，但寒武纪在创业公司阶段取得成果是奇迹[6] Agent领域机会 - Agent是今年最重要的AI投资赛道，有机会诞生下一代"字节跳动"或"抖音"级别公司[8] - AI原生超级应用或智能体将成为新入口，未来中国会诞生数百家相关独角兽，全球可能出现上万家各具特色企业[8] - 观察方向包括通用智能体、垂直智能体、To C智能体、AIGC内容、AI个人系统等[9] - 中国创业公司围绕智能体的机会规模可能达到移动互联网十倍，同时覆盖To B和To C领域[10] - 浏览器将发生变革，未来Agent浏览器或任务型浏览器将主动帮用户获取信息[9] Agent评估标准 - 评估Agent项目首要标准是产品能否实现用户付费，反映强客户价值[13] - 关注上线后周同比指标如AIR和用户增长率，验证产品爆款潜质[13] - AI产品核心在于直接提升生产力和绩效，用户更愿为结果付费，与传统SaaS工具有本质区别[13] 浏览器与Agent关系 - 未来Agent可分为基于浏览器和非基于浏览器两类，各有优势[10] - 浏览器公司未必需要具备基础大模型能力，Agent更多依赖工程化能力如多智能体协作、性能优化等[11] - 基础大模型存在取舍，未来基于浏览器的Agent可能采用复合AI模式调用最合适模型[11]