OpenAI作为大模型时代的全球领航者，经过10年发展，持续引领大模型产业风向。对OpenAI的复盘和研究，有助于更好地理解AI大模型产业趋势。本篇报告从OpenAI的历史沿革、产品布局、未来展望等维度出发，对AI大模型行业做了前瞻剖析。
复盘：AI新物种，大模型时代的全球领航者。1）团队激励显效，海纳顶尖人才：OpenAI自2015年以非营利机构形式成立，凭借顶尖创始团队的技术积淀奠定领先地位。近年团队规模持续扩张，但仍保持扁平化架构，2025年4月员工人数已超过5000人，公司薪酬中位数（63万美元）领先全美，并通过PPU激励机制吸引AI人才，涵盖大量AI学术和实践领军人物。2）收入增长强劲，结构趋向多元：公司预计2025全年营收130亿美元，同比增长2.5倍；并预计2028年营收超过千亿美元，收入结构从ChatGPT向API、Agents等领域多元发展。3）估值方面：公司融资历程丰富，融资窗口多伴随重磅AI模型升级、产品发布，历经10余轮融资后，截至2025年底估值升至7500亿美元，微软、软银、英伟达等巨头持续注资。
展望：模型为基，多模态、AI应用全面发力。1）大模型：OpenAI保持年度迭代、季度更新的高频模型发布节奏，GPT-5系列在数学推理、编程等领域领跑同行，助力产品从“工具型助手”到“生产力伙伴”的跨越。2）多模态：Sora 2性能跨阶质变，物理模拟精度、生成一致性显著提升。迪士尼作为首个内容授权伙伴，与公司达成10亿美元股权投资合作，200余个版权角色将增加用户活跃度、留存率。3）AI搜索：ChatGPT多端月活已经超12亿，用户规模长期处于行业榜首。周活用户付费率约5%，同样优于行业水平，考虑到生产力属性的提升，后续付费转化空间仍较大。4）AI应用：公司模型为基拓宽产品线、完成多元应用布局，Atlas AI浏览器重塑交互模式、Codex 代码工具性能先进，API覆盖文本、视频、图像等多场景，AI硬件进入规划阶段。
愿景：强强联合，共赴AGI造福人类新时代。1）平台：以AGI造福人类为核心使命。OpenAI成立之初便以实现“让 AGI 惠及全人类”为核心使命，2025年10月重组后形成Foundation（26%控股）+PBC的双轨架构，非营利主体掌控核心决策，确保商业发展与使命对齐。2）生态：携手巨头，聚力驱动AI变革。相较于谷歌、阿里巴巴、字节等互联网厂商，公司依托技术先发优势、8亿周活的用户规模，构建差异化竞争壁垒。①算力方面，与微软、英伟达、甲骨文、亚马逊AWS等达成巨额合作，启动 “星际之门” 项目打造AI基建网络，同时携手博通自研定制AI加速器，实现软硬件垂直整合。②应用方面，2025年12月推出ChatGPT应用商店，集成Photoshop、Apple Music等多款应用，为其带来链接第三方应用的能力，推动ChatGPT向类操作系统转型。③公司重视B端用户，截至2025年11月全球企业客户突破百万，ChatGPT for Work的商业用户席位数量已突破700万。
投资建议与公司梳理：建议持续关注国内外相关大模型公司的模型、产品进展，包括OpenAI、谷歌、阿里巴巴、字节跳动、DeepSeek、智谱华章、Minimax等。
风险提示：1）行业竞争加剧的风险；2）应用进展不及预期的风险；3）核心技术人才流动的风险。
注：文中报告节选自兴业证券经济与金融研究院已公开发布研究报告，具体报告内容及相关风险提示等详见完整版报告。
证券研究报告：***《OpenAI深度****：大模型王者，引领AGI之路》*******
**对外发布时间：*****2025年12月28*日
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如何学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
第一阶段（10天）：初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么？
- 大模型是怎样获得「智能」的？
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
