OpenAI DevDay：语言取代操作系统，Altman 构建 AI 时代的生态垄断

在AI技术的浪潮中，OpenAI的DevDay开发者大会无疑是一个重要的里程碑。这场大会不仅展示了OpenAI从“模型公司”向“平台公司”的转变，还标志着其在构建AI时代生态垄断方面的重大进展。

2025 年 10 月 6 日，旧金山，OpenAI 举办了迄今为止最具转折意义的一场开发者大会——DevDay，堪称 OpenAI 的 “iPhone 时刻”。

OpenAI 把传统“操作系统—App—用户”的触控逻辑，替换为“语言—Agent—用户”的语义逻辑。

通过 Apps SDK 与 Agentic Commerce Protocol，ChatGPT 从聊天界面进化为能直接调用外部服务、完成交易的分发平台。这意味着分发权回到了入口层——在语义互联网中，模型控制分发，语言成了新的 API，ChatGPT 成了新的桌面。

从技术角度看，这是一场产品矩阵的合奏；从商业视角看，它标志着 OpenAI 正式完成从“模型公司”到“平台公司”的范式转变。底层的 GPU 与资本结构构成新的生产资料，中层的 AgentKit 与 Codex 定义产业语言，上层的 Apps SDK 打造流量与交易闭环。

当所有语言都流经 ChatGPT，OpenAI 实际上已经掌握了未来软件世界的入口权、算力权与定义权——生态垄断的格局开始成形。

ChatGPT 成为软件入口

2023 年，OpenAI 还只是一个拥有 200 万开发者、1 亿周活跃用户的模型公司。两年后，Sam Altman 在旧金山 DevDay 舞台上公布的数据让整个行业重新评估这家公司的位置——400 万开发者、8 亿周活跃用户、每分钟 60 亿 tokens 调用。AI 不再是人们“玩”的工具，而成为日常生产的基础设施。

这场发布会的意义，早已超出“产品更新”。它是 OpenAI 完成商业模型转向、确立生态垄断逻辑、并与资本及算力供应体系深度绑定的节点事件。整个 DevDay 的结构，像一张自下而上的生态金字塔：底层是算力控制与模型 API 中枢，中层是 AgentKit 与 Codex 形成的生产力引擎，上层是 Apps SDK 打造的流量入口与商业闭环。

发布会最醒目的亮点，是 ChatGPT 从此成为超级 App。

用户只需一句话，Spotify、Canva、Zillow、Expedia、Figma、Coursera 等第三方应用便能在对话中自动唤起，还能直接在界面中操作。若用户已有账户，ChatGPT 会自动完成登录，无缝衔接。Altman 说：“这是对话式互联网的开始。”

支撑这一切的，是全新的 Apps SDK。它基于开放标准 MCP（Model Context Protocol）构建，允许开发者直接在 ChatGPT 内打造“原生 App”。这些 App 能读取上下文、访问数据、渲染交互界面。过去的 ChatGPT 只是文本问答，现在它成了一个可以承载服务的操作系统。从“模型调用”到“服务分发”，OpenAI 正在重塑软件形态。

现场演示中，产品经理在 ChatGPT 内呼出 Canva，为一家遛狗公司生成宣传海报，再让它自动延展成完整的 Pitch Deck。随后，她又通过 ChatGPT 调用 Zillow，展示匹兹堡的房源列表，并能继续追问房屋周边环境、距离狗公园多远。整个交互过程不再跳转、无缝衔接。更重要的是，ChatGPT 还能主动推荐合适的 App，这一机制构成了语义驱动的“应用推荐链”。

从投资视角看，这意味着 OpenAI 正在完成 从“模型公司”到“平台公司”的范式切换。

两年的指数级增长，不再来自模型性能提升，而是平台化扩张。ChatGPT 成为“超级 App”的节点，标志着它在用户侧建立了统一入口，而通过 Apps SDK，它不只是聚合流量，而是掌握了“调用关系”的分发权。

当所有软件都可能以 ChatGPT 为入口时，OpenAI 就具备了类似 iOS 的平台地位——但分发媒介从触控变成语言，商业逻辑从榜单竞价变成语义调度。

这一变化的商业意义，在于收入结构的重构。

Apps SDK 结合即将上线的 Agentic Commerce Protocol，让 ChatGPT 内实现支付与交易闭环。用户可以在对话里直接订酒店、购买会员或生成付费素材。

这标志着 OpenAI 从“提供模型服务”转向“经营生态交易”，利润率从云计算的中低水平跃升至接近 Apple 的 App Store 模式。

它不再是 SaaS 公司，而是控制未来软件分发的流量基础设施。

对投资者而言，这种生态化转型带来三重杠杆效应：

第一，模型使用频率带来稳定现金流；

第二，应用分发与交易抽成形成高毛利增量；

第三，生态锁定效应延长用户与开发者生命周期。

当语义分发取代传统下载，当 ChatGPT 变成“新桌面”，OpenAI 也将获得长期的估值溢价。

发布会还宣布，未来将开放应用提交流程、上线专属目录与开发者变现机制。除了欧盟地区，所有 ChatGPT 用户——无论免费、Go、Plus 还是 Pro——都能直接体验 Apps SDK 的新功能。

这让 ChatGPT 的增长曲线不再依赖营销，而由生态自发驱动。平台的网络效应开始接管模型的技术红利。

Altman 的一句话概括了这一阶段的转折：“我们希望让每个人都能用语言来使用软件。”

他没有谈模型性能，而是在谈生态。

从今天起，ChatGPT 不只是生成文字的 AI，而是人类与软件交互的总入口。

对市场而言，这意味着 OpenAI 的故事，已经从“更聪明的模型”，变成“更封闭的系统”。

AgentKit：让 Agent 成为软件的底层语言

如果说 Apps SDK 是 ChatGPT 平台化的“前台”，那么 AgentKit 则是整个生态的“后台语言”。

它代表着 OpenAI 从“工具集合”到“工作流平台”的跃迁，试图将 AI 推理、数据调用、权限管理、交互设计统一到同一语义框架中。这是 OpenAI 在工程层的真正布局——让每个开发者都能用拖拽、逻辑节点和自然语言去造出自己的智能体。

在发布会上，OpenAI 正式推出了 AgentKit，包含三大组件：

Agent Builder、Connector Registry 和 ChatKit。

其中 Agent Builder 是核心，一个可视化画布，允许开发者通过拖拽和连接节点构建多 Agent 协作逻辑。每个 Agent 都能被定义任务、调用数据源、执行安全规则，支持版本控制与预览运行。过去需要几周开发的流程，现在几分钟就能上线。

现场演示中，产品经理仅用 7 分钟 11 秒，就为 DevDay 官网搭建了一个智能问答 Agent。

逻辑流程包括分类、检索、权限防护与多 Agent 分工。她将不同任务交由独立 Agent 处理——一个负责会议日程，一个回答通用问题，再由 ChatKit 嵌入网页顶部形成统一界面。

当用户在页面提出“我该参加哪些会议来了解 Agent 构建？”的问题时，系统自动完成 Guardrail 检查、语义分类、信息提取与推荐展示。整个过程流畅得像在用 Canva 画图，却完成了企业级智能体的全链条上线。

AgentKit 的推出，让构建 Agent 不再是工程师的专属工作，而成为一种“视觉化编程”形式。

OpenAI 把它称作“Agent 的 Canva”，让每个开发者都能通过拼装逻辑来创造新的工作流。

而 Connector Registry 则是后台的中枢，管理员可以集中管理企业内部工具、API 接口与权限访问；ChatKit 则让企业能将 Agent 以品牌化对话界面的形式嵌入自家网站或应用中。

这三者结合后，企业从“部署一个模型”，变成“定义一套自动化生态”。

从投资视角看，AgentKit 的发布是 OpenAI 生态战略的第二根支柱。

它标志着 AI 工程语言的标准化——过去开发者通过 API 调用模型，现在则在 OpenAI 框架内直接搭建工作流。

这意味着 OpenAI 不再是卖 API，而是在卖“开发标准”。

一旦开发者习惯了这种语义逻辑和框架依赖，迁移成本将急剧上升，生态锁定效应将远超 SaaS。

这也是为何 Altman 明确表示：“平台必须先稳，才谈开放。” 封闭生态在早期等于护城河。

对于市场而言，这种结构性转变极具估值含义。

首先，AgentKit 把模型能力“标准件化”。Agent Builder 是前端交互标准，Connector Registry 是数据访问标准，ChatKit 是前端嵌入标准。

当标准形成，OpenAI 就拿到了行业语法的主导权。

其次，企业生命周期价值将大幅拉长。一旦核心业务逻辑在 OpenAI 环境中被定义，迁移出去的成本不只是技术切换，还有认知与工作流重构。

这两点叠加，构成了资本定价里最重要的两个关键词——标准红利与生态锁定。

而在技术路径上，AgentKit 还搭载了去年推出的 Evals 框架的进化版。

新版 Evals 支持 数据集构建、自动提示优化、行为追踪与第三方模型评估。

开发者能在画布中端到端测试和优化 Agent 性能，实现闭环训练。

同时上线的 RFT（强化微调） 功能，让开发者能直接对 OpenAI 模型进行行为定制。

RFT 已在 o4 mini 模型上全面开放，并在 GPT-5 上内测。这意味着企业可用自有数据训练 Agent 的决策逻辑，让模型学会在何时调用何种工具。

这一步，将 OpenAI 的生态从“Prompt 工程”推进到“推理工程”。

开发者不再只是喂输入、等输出，而能定义决策过程。

对于投资者而言，这是 AI 产业走向成熟的标志——从能力爆发期进入体系化阶段。

OpenAI 通过 AgentKit 把模型推理变成企业生产力语言，从而将“智能体”变成一种基础设施。

业内分析普遍认为，AgentKit 的推出不只是技术创新，更是战略垄断。

它把 OpenAI 的角色从“模型供应商”升级为“生态治理者”。

当 Apps SDK 把流量和分发锁进 ChatGPT 时，AgentKit 则把开发与执行锁进平台底层。这是一种从上到下的闭环统治：用户被入口绑定，开发者被语言绑定，企业被工作流绑定。

当然，封闭性也带来潜在风险。

开源社区（如 Hugging Face、Anthropic、Mistral）正尝试构建替代标准，一旦它们联合形成开放式 Agent 协议，OpenAI 的语法垄断可能被削弱。

但在短期内，这种威胁有限。市场往往会优先奖励“能稳定增长的垄断”，而非“理想化的开放”。

AgentKit 的逻辑恰好对应这一点——在生态确立之前，垄断即安全。

总的来看，AgentKit 的意义不止在于让开发更轻松，而在于确立一套新语言：

软件的逻辑单位不再是函数，而是 Agent；

企业的自动化不再靠脚本，而靠推理；

生产力的衡量，不再看代码量，而看语义协作的广度。

当 OpenAI 把“Agent”变成新的编程语法，它就把整个软件世界的语言权重新握在自己手中。

Codex：让编程回到自然语言

在 Apps SDK 打开“软件入口”、AgentKit 定义“工作流逻辑”之后，OpenAI 用 Codex 完成了生态的第三层拼图——让开发过程彻底语言化。

如果说前两部分是在重构“软件的运行方式”，那么 Codex 的更新，正是重构“软件的创造方式”。它让开发者不再写代码，而是与模型共同思考。

发布会上，Altman 宣布 Codex 从研究预览版正式转为 GA，成为企业可直接调用的生产环境。

这一版本的三大更新——Slack 集成、Codex SDK、管理员工具——标志着 Codex 从“代码助手”转型为“企业协作中枢”。

通过 Slack 集成，开发团队可在日常对话中直接调用 Codex 解决 Bug、生成代码或解释报错，无需离开聊天环境；

Codex SDK 允许开发者将其嵌入企业 DevOps 流程中，使 Codex 成为“企业内部的 AI 工程师”；

而新的管理后台则提供环境控制、日志审计与安全看板，让企业能追踪 Codex 在团队中的产出与影响。

现场演示中，OpenAI 工程师通过语音指令让 Codex 搭建 Node 服务器、编写 UDP 逻辑，并用 Xbox 手柄实时操控摄像头。

整个过程没有输入一行代码。随后，他又让 Codex 修改 React 前端，增加滚动字幕功能。几秒后，屏幕上的名单缓缓流动。在那一刻，“编程”第一次变成一场实时对话。

对开发者而言，这种体验意味着工作方式的彻底转变。

从“告诉机器怎么做”，变成“告诉模型我要什么”。

自然语言成为新的编程接口，模型成为新的编译器。

在软件史的时间轴上，这是继脚本化之后的又一次语言革命。

对企业而言，Codex 的战略意义在于：它不只是提高生产力的工具，而是让 AI 能力嵌入到组织运作的最底层。

Slack 集成让 Codex 成为跨部门的“语义沟通桥”，SDK 化让它成为企业内部自动化系统的延展。

从项目规划到代码生成、测试、部署，Codex 贯穿了整个工程周期。当企业的工作流都由模型调度时，AI 就不再是外部服务，而是内部基础设施。

从投资视角看，这一层的意义更加深远。

控制开发环境，就等于控制生态惯性。

Codex 的 SDK 化，使 OpenAI 成为开发者与算力之间的“唯一通道”，将模型能力深度嵌入生产过程。

这不仅增强了企业客户的粘性，也让 OpenAI 获得了开发者生态的“结构性垄断”。

过去，模型调用是“消费关系”；现在，Codex 让模型变成“合作关系”，企业的代码栈和 DevOps 管道被 OpenAI 框架重塑。

投资层面，这意味着第二层收入曲线的出现。

Codex 不再只带来 API 收费的现金流，而形成 B 端长期合同与席位收入。

企业在 OpenAI 平台上的部署规模、协作频率与项目总量，都会转化为年金式营收。

而当 Codex 与 AgentKit 联动后，企业可实现从开发到上线的全链路自动化。

这类高复购、高依赖的结构，估值逻辑更接近 Microsoft 的 Azure 或 GitHub Copilot X，而非普通 SaaS。

更深层的影响在于人才结构的迁移。

过去的“工程师”定义建立在编程语言之上，而 Codex 的普及正在改变这一前提。

未来的开发者更像“语义架构师”或“产品导演”，负责阐述目标与约束，模型负责路径与实现。

这不仅会提升企业的边际产能，也会压缩工程人力成本，显著提升利润率。

在宏观维度上，这种“语言驱动生产”的模式，会让 OpenAI 的渗透率从互联网行业扩散到制造、金融、教育、能源等传统行业。

媒体评论普遍认为，Codex 的 SDK 化，是 OpenAI 生态闭环中最容易被低估的部分。

表面上，它只是“写代码更方便”，但实质上，它建立了一个 AI 驱动的企业开发标准。

当企业在 Codex 环境中构建系统，OpenAI 就获得了整个产业链的“软锁定”。

这与 Apple 的 Xcode 在移动生态中的地位如出一辙——一旦标准确立，迁移成本将以指数级上升。

而在算力层面，Codex 的增长也直接推动了 GPU 使用的爆炸式上升。

据 Altman 披露，Codex 自 8 月上线以来累计处理 40 万亿 tokens，成为增长最快的模型之一。

模型与 API：开放之下的闭环

整场 DevDay 的压轴环节，是 OpenAI 在模型与 API 层的全面更新。

表面上，它延续了每年例行的性能发布节奏；但从投资与产业逻辑看，这一部分是整个生态金字塔的底层基石——算力控制、模型封装与商业化路径的统一，是 OpenAI 迈向系统性垄断的真正核心。

发布会上，OpenAI 正式开放 GPT-5 Pro API。

这是迄今最强的推理模型，专为金融、法律、医疗等高精度任务场景设计，能在长上下文和多步逻辑中保持一致性。Altman 在台上强调，它代表着从“理解语言”到“执行决策”的转变。GPT-5 Pro 不只是一个模型，而是未来所有复杂工作流的底层逻辑引擎。

这意味着企业可以在此之上构建高价值应用，并将推理成本转化为商业价值。

语音层面，OpenAI 发布了 gpt-realtime-mini，在保留音质和情感表现力的前提下，成本降低 70%。

这不仅降低了语音交互门槛，也意味着 ChatGPT 将更快地走向“实时伴随”场景——客服、教育、语音办公、虚拟助理都将成为自然延展。Altman 直言：“语音将成为 AI 的主流交互方式。”

从生态角度看，这是对上层 Apps SDK 与 AgentKit 的补完；从投资角度看，这是对未来流量入口的提前布局。当语音成为交互入口，OpenAI 就掌握了“下一代操作系统”的声学接口。

更引人注目的是 Sora 2 API。

这款视频生成模型实现了更高分辨率、更长时长和可控镜头参数，能支持精细化编辑、混音和剪辑。

现场演示中，开发者只需一句提示——“雨夜的纽约街头，出租车驶过霓虹反光的地面”——Sora 2 便在几秒内生成完整视频，并自动配上环境音效。

开发者还能在 API 层控制节奏、镜头切换与叙事顺序，这意味着视频首次被“编程化”，叙事被“参数化”。

从产品形态看，Sora 2 把视频生产从创作软件迁移到接口级调用；从资本视角看，这相当于在内容产业中建立了“AI 渲染层”，未来将承接大量媒体、广告与游戏生成需求。

所有模型更新被整合进统一的 API 控制台。

开发者可以在一个面板内调用 GPT-5 Pro、Sora 2、gpt-realtime-mini 与 Codex SDK，实现语音、视觉、文本的多模态协同。

后台支持成本监控、延迟追踪、版本管理与安全审计。OpenAI 正在构建一条贯穿全部模态的“统一计算接口”，模型成为节点，接口成为系统。

这也意味着未来的应用层开发，将完全建立在 OpenAI 的算力与协议上。

而真正的战略动作，藏在模型背后的资本布局。就在 DevDay 前一周，OpenAI 完成 66 亿美元股权交易，估值飙升至 5000 亿美元，超越 SpaceX。

同时宣布与 AMD 达成战略合作，未来三年部署超 6 GW GPU 基础设施，并附带最高 10% 股权期权。这不仅是算力的扩张，更是资产结构的重构——OpenAI 正从“租用算力”转向“自有算力”，从“模型公司”转向“制造公司”。

在垂直整合的逻辑下，它已经横跨硬件、模型与分发三层产业链，把中间利润层完全内化。这种纵向一体化结构，使 OpenAI 成为全球首家同时控制算法与能源密度的科技企业。

这一闭环代表三条收入曲线的叠加：

第一，模型 API 的高频调用带来持续现金流，构成“云订阅型”稳定基底；

第二，Apps SDK 与 AgentKit 的交易抽成提供高毛利增量，类似 App Store 的生态利润；

第三，Codex 与企业集成形成 B 端锁定，带来年金式合同收入。

三者结合后，OpenAI 的财务结构呈现 SaaS + 平台 + 开发工具的混合模型，估值逻辑更接近 Apple 或 Microsoft 这样的综合生态企业。

一旦 ChatGPT 成为开发者与用户之间的默认界面，OpenAI 就不再是科技公司，而是系统性基础设施。