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ToggleOpenAI 营收长 Denise Dresser 于 4 月 13 日向全体员工传送一份长达四页的内部备忘录，The Verge 取得完整内容并公开。Dresser 强调市场已从单纯的模型能力竞赛，转向工作流整合与代理人（Agent）平台的生态战，以下动区为您整理、翻译。
随著第二季度的开始，我想从我们始终该关注的地方出发：我们的客户。
我一直与各大型企业、最具影响力的初创公司以及关键风险投资公司的领导者进行交流。讯息非常明确：人们对我们正在打造的产品感到兴奋，他们希望能更深入地了解我们的蓝图，以便充满信心进行规划，并在市场中保持领先。
企业级 AI 正在进入一个更成熟的阶段。原始的技术能力固然重要，但已不足以支撑全局。客户需要的是适配性：AI 如何融入他们的工作流、知识库、控制权限和日常运作，以及它如何随著时间被有效地部署、信任并持续改进。他们需要的是一个可以信任并在其上进行开发的系统。
我们正在打造这套系统：最适合工作的模型、代理人（Agents）平台、与业务情境的深度整合，以及大规模部署与改进的能力。 客户正以最清晰的方式验证这一方向：多年期、多产品且达九位数美元的交易正在增加，现有客户也随著他们在更多组织部门中标准化我们的能力而不断扩张。
我对这支团队表现出的面貌感到无比自豪。我们透过工作的深度、品质和用心赢得了信任。未来的机遇是巨大的，我们目前最大的限制不是需求，而是产能。这就是为什么人才仍是第二季度的首要任务。我们将继续有意识地招聘，保持高标准，并建立一支符合客户预期且能彼此激励的卓越团队。
我们拥有一切所需，能从现在开始扩大领先优势。我们有算力、有产品、有客户拉动力。现在正是我们全力投入，并清晰、自信地展现 — OpenAI 是企业在构建、部署和扩展 AI 时最应信任的平台 — 的时刻。
以下是我希望我们专注的五个基于客户需求的优先事项：
1. 赢得工作领域的模型层 (Model Layer)
企业购买的是业务成果。他们支付费用是为了获取能帮助员工写得更快、分析得更好、编码更高效、支援客户更有效率，以及做出更高品质决策的模型。他们支付的是为了提高人均营收、缩短周期时间、降低支援成本和实现更好的执行力。
Spud 是下一代工作智慧基础的重要一步。客户的早期回馈非常正面。Spud 不仅是我们迄今为止最聪明的模型，它还在所有对高价值专业工作至关重要的方面表现卓越：更强的推理能力、对意图和依赖关系更好的理解、更强的执行力以及在生产环境中更可靠的输出。
更好的模型性能会提升整个技术栈。Spud 将使我们所有的核心产品变得显著更强。它扩展了我们可以涵盖的工作流，并给了客户另一个整合到我们平台的理由。这就是我们迭代部署策略的实践：推动前沿、部署到真实产品、从真实使用中学习，并将这些教训复合成通往超级应用道路上更好的系统。
我们的算力优势让我们能够提供持续的能力飞跃。客户已经在实际产品中感受到了：更高的 Token 限制、更低的延迟，以及复杂工作流中更可靠的执行。
算力的每一步进展都让我们能训练更强的模型、服务更多需求，并降低单位智慧的成本。这就是持久的业务杠杆。
2. 赢得代理人平台层 (Agent Platform Layer)
市场已经从「提示词（Prompts）」转向了「代理人（Agents）」。这种转变对我们来说是一个巨大的机会。
客户需要能够推理、使用工具、跨工作流运作，并在真实业务环境中可靠运行的系统。这意味著编排、控制、可观察性、安全性、整合和治理。
Frontier 让我们能够掌握平台层。我们需要将 Frontier 定位为企业代理人的预设平台：即企业用于构建、部署、管理和扩展系统的核心智慧层。
这是我们的优势可以产生复合效应的地方。Frontier 将模型智慧直接与代理人表现挂钩。随著模型的改进，平台变得更有价值。随著平台被嵌入，切换成本也会随之升高。当客户透过该系统运行更多工作流时，OpenAI 将变得更难被取代，并在工作执行方式中占据更核心的地位。
这就是我们如何从产品供应商转变为营运基础设施的途径。
3. 透过 Amazon 扩展市场
我们与 Microsoft 的合作伙伴关系是成功的基础。但这也限制了我们在企业所在地与其会合的能力，对许多企业来说，那里就是 Amazon Bedrock。
自从我们在二月底宣布这项合作以来，客户对这项服务的询问需求简直令人震惊。我们正在全力以赴，将其建立为一个规模化的分销渠道。
Amazon Stateful Runtime Environment (有状态执行环境) 非常重要，因为它在扩展访问权限的同时升级了产品表面。透过实现跨交互的记忆、上下文和连续性，我们从无状态的模型访问迈向了能够随时间推移并跨复杂业务流程可靠运行的系统。
这将从三个方面扩展我们的市场：
降低 AWS 原生客户的采用摩擦。
加强我们在受监管和对安全敏感买家中的地位，因为它运行在他们的 AWS 环境和现有的治理模型中。
进一步整合我们的平台，从模型访问延伸到长期运行的多步骤代理人的生产执行环境。
4. 销售全方位的 AI 原生技术栈
客户需要的是平台，而不是零散的解决方案。这正是我们所拥有的：
ChatGPT for Work 是知识工作的入口。
Codex 是软体与代理开发的系统。
API 是嵌入客户产品和工作流中的智慧引擎。
Frontier 是代理人平台。
Amazon Runtime 则将我们的触角延伸至生产级的有状态执行。
这种广度是重大的战略优势，因为客户的起点各不相同。有些从员工开始，有些从开发者开始，有些从内部系统开始，有些则从外部产品开始。我们的任务是在他们进入的任何切入点与他们会合，然后将其扩展到整个技术栈。
这是我们应该围绕其建立的飞轮：更好的模型带动更多使用，更多使用带动更深层的整合，更深层的整合带动多产品采用，而多产品采用使我们变得难以取代。
我们应该停止像一家拥有独立产品线的公司那样思考，而应该像一家平台公司那样思考，拥有多个切入点和一个整合的企业解决方案。
5. 掌握部署能力
企业 AI 最大的瓶颈不再是技术是否有效，而是公司能否成功且大规模地部署它。
DeployCo 给了我们一个机会，将产品需求转化为可重复的企业转型。它将成为一个「部署引擎」，帮助公司更快证明价值、降低风险并在整个组织中扩展采用。
这可以成为我们正在构建的所有东西的战力倍增器。它帮助客户移动得更快，磨砺我们的回馈环，并浮现出可重复的部署模式。它同时改进了产品、销售和客户成功。并且，与我们的 Frontier Alliance 伙伴一起，它为我们提供了一条在市场上规模化执行的坚实路径。
赢得企业 AI 的公司将不仅拥有最好的模型，还将拥有将这些模型部署到真实工作流、真实组织中，并产生真实、可衡量价值的能力。我们应该成为世界上这方面的佼佼者。
关于竞争格局的说明
市场竞争之激烈是我前所未见的。我相信这最终是一件好事。这意味著机会巨大且重要。然而，毫无疑问，有时这会带来噪音、波动和干扰。竞争激励著我们，让我们变得更好，最重要的是，我们的客户会感受到这种益处。关于这点，正如你们听我说过多次的，首要任务应该是花时间与客户在一起。 当我们倾听客户的问题与抱负，专注于如何投资并帮助他们时，其他一切都会安静下来并变得清晰。
话虽如此，这里有几件事值得记住，特别是关于 Anthropic：
他们的叙事建立在恐惧、限制以及「少数精英应控制 AI」的观念之上。 我们的正面讯息最终会赢：建立强大的系统，设置正确的防护措施，扩大访问权限，并帮助人们成就更多。
他们在算力获取上的战略失误正体现在产品中。 客户正透过限流、可用性较差以及不够稳定的体验感受到这一点。我们更早看到了算力的指数成长曲线，行动更快，现在拥有了真正的结构性优势。
他们对编码（Coding）的专注给了他们早期的切入点。 但你不会想在一场平台战争中成为一家单一产品公司。随著 AI 从开发者扩展到每个团队、工作流和行业，这种狭隘性可能会成为真正的负担。
他们对外宣称的营收营运率（Run Rate）是有水分的。 他们使用的会计处理方式使营收看起来比实际更大，包括将与 Amazon 和 Google 的营收分成总额化（grossing up）。我们的分析显示，这将其营收营运率夸大了约 80 亿美元（以目前声称的 300 亿美元来看）。我们报告 Microsoft 的营收分成是采净额法（Net），这更符合我们作为一家公众公司所需遵循的标准。
让我们开始建造 (Let’s Go Build)
最后，我们这份工作最棒的事情之一，就是能与志同道合的人共事。我为这家公司和我们的团队感到自豪。能在这个时刻、在未来的中心与各位共事是一种荣幸。让我们保持专注，作为一个团队运作，发挥最高水平的卓越，并朝著同一个方向划桨前行。
这个市场是属于我们的，让我们据此执行。
