大模型行业的关键命门：OpenAI如何决定公司未来发展

当Scale Law成为衡量大模型性能的关键指标时，有效控制算力成本则是这个行业实现商业化的基础保障。

年初DeepSeek在国外开源社区引发轰动，其核心突破在于成功将同等性能模型的训练和推理成本压缩至原先的10%以内。同样值得关注的是，MoE架构在GPT-4问世后逐渐成为行业标配，这种转变的根本驱动力正是其卓越的算力优化能力。

近期OpenAI伴随GPT-5推出的"路由(routing)"功能，本意是实现智能化的请求分发：简单任务匹配低成本模型，复杂任务调用高性能模型。这个旨在优化用户体验和资源利用的创新设计，最终却意外成为了AI圈的"成本优化反例"。

尽管GPT-5已发布一个月，用户反馈依然不尽如人意。网友普遍反映新模型在解决基础问题时表现欠佳。虽然OpenAI已回滚至GPT-4o版本，并开放了模型切换功能，部分验证了"GPT-5性能显著提升"的官方说辞，但包括Sam Altman在内的团队都不得不承认，这次发布确实存在诸多问题。

导致这次"翻车"的直接原因，是路由功能未能准确匹配用户预期与模型能力。

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一个重要疑问浮现：为何OpenAI甘愿冒着产品口碑风险也要强制推行路由功能？

最直观的原因是模型选择的复杂性。在GPT-5之前，OpenAI已推出超过5款不同特性的模型。面对如此丰富的选项，即便是资深用户也常陷入选择困难。对于志在打造AI时代超级应用的OpenAI来说，简化用户决策流程势在必行。

更深层的原因在于算力效率。研究表明，推理模型与普通模型的算力消耗差异可达5-6倍。复杂任务中，仅推理环节就可能消耗上万个token。在延迟表现上，推理过程耗时可达非推理模型的60倍，而准确性提升可能仅有5%左右。

做个简单计算：若所有请求默认使用推理模型，路由功能只要能识别10%的简单任务，理论上就能降低8%的算力成本。对服务数亿用户的OpenAI而言，这种成本优化直接影响商业模式的可持续性。

行业层面，这种趋势更为明显。OpenRouter等平台已将自动路由作为基础设施能力，微软Azure也将跨模型路由作为云服务的重要卖点。

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构建高效的模型路由系统究竟有多困难？

UIUC一位计算机科学副教授给出的评价是："这相当于要解决亚马逊推荐系统级别的问题，可能需要专家组持续工作数年。"路由功能本质上是多目标强约束的工程难题，需要在质量、延迟、成本等多维度实时优化。

DeepSeek最新发布的V3.1版本尝试更深度的解决方案——混合推理模型。根据用户反馈，新模型确实提升了响应速度，输出内容也更加精炼。但同时暴露出稳定性问题，如随机出现无关内容和中英文混杂等情况。

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效率提升的背后，是OpenAI持续面临的算力饥渴。

年初的"AI成本悖论"正愈演愈烈：虽然单token成本下降，但模型能力提升催生了更多复杂需求，总token量持续攀升。OpenAI正在推进代号"Stargate"的基础设施计划，预计新增4.5GW数据中心能力。

最新消息显示，OpenAI计划在印度建设至少1GW规模的数据中心，以应对其第二大市场的增长需求。

Sam Altman多次强调2025年百万GPU的目标，暗示即便成本下降，总支出仍会因需求增长而攀升。这一现实更凸显了路由技术的重要性——让宝贵的算力资源真正用在刀刃上。

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