近期，OpenAI在大模型預訓練領域遭遇重大挑戰，其最新旗艦模型GPT-5的技術根基引發廣泛質疑。據權威分析機構SemiAnalysis披露，自GPT-4o發布后，OpenAI核心團隊尚未完成任何大規模預訓練迭代，導致GPT-5實際性能提升幅度遠低于預期。這一困境與谷歌在TPU硬件架構上的突破形成鮮明對比，標志著AI行業預訓練競賽進入關鍵轉折點。
內部文件顯示，OpenAI原計劃通過代號"Orion"的秘密項目推出GPT-5，但因訓練效果未達標準，最終降級為GPT-4.5發布。該項目訓練周期突破行業常規，耗時超過三個月卻未能實現從GPT-3到GPT-4級別的跨越式進步。技術評估指出，GPT-4.5的語言能力提升有限，代碼生成能力甚至出現倒退，同時訓練成本顯著增加。這種技術瓶頸直接反映在GPT-5的市場表現上——盡管官方宣稱其為"博士級AI"，但實際體驗更像是GPT-4o的優化版本。
硬件層面的競爭格局正在重塑行業格局。谷歌TPUv7架構在預訓練效率上取得突破性進展，其算力利用率較英偉達GPU提升40%以上。這種優勢直接轉化為模型訓練效率：Gemini 3系列在相同時間內可處理的數據量比前代增加2.3倍。反觀OpenAI，其全棧模型仍完全依賴英偉達生態，但在最新訓練任務中，GPU集群的算力損耗率高達35%，顯著高于行業平均水平。這種硬件依賴與訓練效率的雙重困境，使得OpenAI在預訓練賽道逐漸失去先發優勢。
技術路線分歧日益明顯。當谷歌與Anthropic持續加碼預訓練規模時，OpenAI已將戰略重心轉向推理模型研發。其最新推出的o系列模型通過強化學習框架，在復雜任務處理上展現優勢，但這種技術轉型意味著放棄預訓練領域的領導地位。行業觀察家指出，這種策略調整類似于"用應用層創新彌補基礎層短板"，雖能維持市場熱度，卻難以構建長期技術壁壘。西班牙AI專家Javier Alba評價稱："GPT-5的命名統一策略掩蓋了其技術代際的模糊性，這更像是產品線的重新包裝而非技術革命。"
內部架構調整透露戰略轉型信號。OpenAI平臺工程負責人Sherwin Wu在技術訪談中透露，公司正在開發代號"Shallotpeat"的新模型，專門針對預訓練階段的算力分配、數據清洗等核心問題進行優化。同時，微調技術體系迎來重大升級，新一代強化學習微調框架可使企業專用模型在特定領域達到SOTA水平。這種"通用模型+垂直優化"的雙軌策略，反映出OpenAI對模型專業化趨勢的妥協——其內部文檔明確承認，單一超級模型統治所有場景的設想已不現實。
市場競爭態勢發生根本性逆轉。Gemini 3 Pro的發布標志著谷歌正式奪回AI技術領導權，該模型在醫療診斷、法律文書等12個專業領域的基準測試中超越GPT-5。更嚴峻的是，OpenAI的核心用戶群體正在流失：企業客戶轉向提供定制化解決方案的Anthropic，開發者社區則被Cursor等基于OpenAI API的垂直應用分流。據內部備忘錄顯示，奧特曼已承認"競爭對手在預訓練領域的表現超出預期"，并承諾將在圣誕節前推出Image Gen v2等新產品線試圖扭轉局勢。
