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文：奇史怪谈

2025年12月，AI圈炸了个重磅消息。

OpenAICEO奥特曼发了份内部备忘录，直接给公司拉响了“CodeRed”红色警报。

这架势，比10月份的橙色警报严重多了，明面上说是防谷歌、Anthropic这些对手，实则藏着大模型行业的大麻烦。

我刚看到这消息时，还以为是常规的竞争预警，翻完背后的细节才发现，这事没那么简单。

红警背后，对手抢了大蛋糕

OpenAI的红色警报，最先要应对的是来势汹汹的竞争对手。

谷歌的Gemini3模型在测试里超过了OpenAI的产品，用户量跟着猛涨。

7月份时Gemini月活才4.5亿，到10月就冲到了6.5亿，这增长速度谁看了都慌。

Anthropic的Claude也没闲着，在企业客户圈子里越来越吃香。

最新数据显示，它的周访问量已经到了0.41亿人次，短短六周就涨了不少，OpenAI原本的领先地位，早就开始松动了。

10月份OpenAI就拉过橙色警报，当时还成立了应急优化小组，把一半以上的研发资源都砸到核心产品上。

这次升级成红色警报，可见情况已经到了必须全员戒备的地步。

公司甚至推迟了广告、健康AI代理这些新项目，还让员工临时调岗，每天开会专门琢磨怎么改进ChatGPT。

技术瓶颈，预训练卡了脖子

比竞争对手更要命的，是OpenAI的技术短板，有行业分析机构爆料，自从2024年5月GPT-4o发布后，OpenAI就没完成过一次大规模的全面预训练。

我得先解释下，预训练就像大模型的启蒙学习阶段，这个阶段要让模型啃海量文本，学语法、懂常识、记知识，是模型升级的关键。

没法完成这个步骤，就等于GPT-5和GPT-4o之间没有真正的代际跨越，顶多是小修小补的优化版。

谷歌的TPU平台早就通过了前沿模型预训练的测试，可OpenAI没做到。

这差距直接体现在测试得分上，GPT-5的核心评分只比GPT-4高了一丢丢，但训练成本却涨了二三十倍。

以前GPT-4的成本才几千万到一亿美元，现在GPT-5的投入堪称天价，这投入产出比，任谁看了都头疼。

行业困局，大家都遇天花板

其实不只是OpenAI，整个大模型行业都碰到了天花板，以前业内信奉“模型越大性能越强”的黄金定律，现在这定律已经失效了。

2024年上半年，排名第一和第十的模型测试得分差距还很大，到2025年11月，这差距已经缩到很小。

不管各家砸的钱差多少，最后做出来的模型性能都差不多。

Meta的Llama系列更新间隔从9个月拖到15个月以上，Anthropic的Claude更新也慢了不少，模型迭代的脚步明显放缓。

这背后有两个绕不开的难题。

一个是语言本身带的没法消除的歧义，也就是业内说的不可约误差。

比如“他把苹果放桌上，它不见了”，这“它”指苹果还是桌子，纯靠文字根本说不清，大模型再厉害也没法突破这个局限。

另一个是数据枯竭，GPT-4早就把互联网上的高质量文本学完了，剩下的全是广告、垃圾帖子这类低质量内容。

有些厂商想靠AI生成的数据来训练，结果更糟，会出现“模型崩溃”。

就像生物近亲繁殖会退化一样，模型反复吃AI生成的内容，输出会越来越单调，还会放大自身错误。

2025年的这场红色警报，更像是给整个AI行业提了个醒。

大模型的发展该换轨了，从单一的规模扩张，转向多技术协同的新赛道。

至于能不能成功，就得看谁能先突破技术和成本的瓶颈，真正让AI从“懂文字”变成“懂世界”。