近日，OpenAI正式發布第五代生成式AI模型GPT-5，技術參數與商業化前景備受矚目。盡管官方宣稱其在多模態交互、復雜推理等維度實現“革命性突破”，但首批用戶體驗反饋呈現明顯分化：部分用戶認可其專業領域效率提升，亦有聲音指出實際體驗未達預期，暴露出AI模型商業化進程中的深層挑戰。
GPT-5的核心升級包括：多模態深度整合（支持文本、圖像、視頻、語音實時交互）、推理能力躍升（鏈式思維技術使代碼生成成功率達94%）、超長上下文窗口（標準版支持20萬字輸入）。這些特性使其在金融分析、創意工作等場景中展現接近人類專家的水平，例如單任務處理效率提升數倍，多語言支持準確性提高30%。
實際體驗中，GPT-5的表現喜憂參半。正面反饋集中于專業場景效率提升，如金融分析師處理財報時，模型可自動關聯行業數據并生成風險預警；廣告從業者利用其生成多版本文案并同步提供視覺設計建議。但負面評價同樣突出：復雜任務中模型邏輯斷裂，需多次修正指令；長文本處理（如10萬字小說）時細節記憶偏差；免費版功能受限，多模態交互等核心能力需付費解鎖，引發“技術普惠性”爭議。
口碑分化本質是技術理想與商業落地的碰撞。其一，算力成本攀升導致單次查詢成本較前代上漲40%，OpenAI通過分層定價轉移壓力，但免費用戶體驗受損。其二，垂直場景適配不足，醫療、法律等高風險領域仍需人工復核，例如罕見病診斷準確率僅68%。其三，開源模型（如Meta Llama 3）通過定制化服務搶占細分市場，而GPT-5的閉源特性限制了本地化部署的靈活性。
盡管存在爭議，GPT-5仍推動產業鏈升級：訓練需求拉動800G光模塊、液冷散熱等硬件市場，國內廠商寒武紀、中科曙光等有望受益；微軟、西門子等企業加速將其集成至辦公套件與工業質檢場景。同時，模型引發的倫理與監管問題成為焦點，歐盟已啟動合規性審查，要求公開訓練數據來源。
OpenAI CEO山姆·奧爾特曼回應質疑時表示：“GPT-5的價值在于提供高效工具，而非替代人類判斷。”
