具體來看，GPT Builder的定製能力主要靠三個功能實現：指令、擴展知識庫和動作。

為了直觀展示GPT Builder的生產能力，Sam Altman還在開發者大會現場進行了演示。演示最開始，Sam Altman先預設了一個「想讓GPT幫助回答覆雜商業問題」的場景。而後GPT Builder便沿著指令-知識擴展-動作的步驟按部就班進行。

指令：對話開始，Sam Altman在GPT Builder中輸入了對GPT的定義，GPT Builder則在信息交流補足中自動生成了GPT應用名稱、應用圖標，並且還會通過自然語言詢問Sam Altman是否需要對已生成的信息進行修改。

擴展知識庫：該步驟用戶可以直接上傳自定義數據，以幫助GPT Builder完成對應功能構建。在演示中，GPT Builder主動詢問Sam Altman應用的交互形式，Sam Altman則上傳了一段自己過往的演講，示意GPT Builder從該段演講中選擇合適且有建設性的回答進行用戶交互。

動作：Sam Altman表示，創建者還可以進一步為生成的GPT增加動作。OpenAI允許GPTs調用函數，連接到外部服務，即訪問電子郵件、資料庫等數據，以完成複雜的工作組合。

整個過程用時還不到三分鐘，且不涉及底層代碼，真正做到了人人都是開發者。

這對於國內外潛在開發者們來說無疑是一把入局的鑰匙。過去，應用開發受數據、算力、工具成本制約，因此在大模型橫空出世後，AI Agent成為了應用開發者、創業公司們密切關注的焦點。

AI Agent被設計為具有獨立思考和行動能力的AI程序。使用者只需要提供一個諸如「寫一個遊戲」「開發一個軟體」之類的目標，AI Agent就會根據給定的條件生成任務序列並開始工作，在不斷的反饋調整下最終完成任務目標。

但由於技術限制，此前AI Agent還只是一個前景美好的設想，離真正落地還存在著不小的距離，如今，GPTs的到來讓AI Agent即將成為現實。

Sam Altman將AI Agent稱為「人們利用工具、AI來建立更個人化和定製化的分身」，這些分身可以代表個人做很多事情。用戶只需要表達自己的需求，Agent分身就能自己完成所有任務。

為了讓開發者更容易實現零代碼應用構建，OpenAI還貼心地推出了Assistants API，一款涵蓋了長線程（Threading）、知識庫（Retrieval) 、代碼解釋器（Code interpreter）、函數調用（Function calling）等工具的開發助手。不僅可以利用模型之外的知識來增強應用功能，

還能與ChatGPT Plus中一樣在沙盒執行環境中編寫和運行Python代碼，生成圖形和圖表，處理具有多種數據和格式的文件。

在Assistants API的協助下，應用開發者們完全可以將腦中想法直接化為具體應用，在節省人力成本的同時縮短研發、測試周期，大大降低研發的門檻。

OpenAI也想做類App Store的商業生態

可以預見，GPTs的出現讓AI市場已經處在了應用大爆發的前夜，而這同時也引出了OpenAI的下一步計劃：在本月內推出OpenAI自己的應用生態GPT Store（GPT商店）。

早在今年5月，OpenAI就開放了其插件系統並首批上線70個大模型相關應用，在構建應用生態上小小嘗試了一把。如今，該插件系統經過六個月的升級捲土重來，並被冠上了GPT Store的名號。

OpenAI對GPT Store的描述類似於App Store，Sam Altman在發布會上宣布落地GPT商店時就表示「與蘋果在2007年推出iPhone，在2008年推出蘋果商店並永遠改變了技術格局一樣，我們推出了GPT商店。」

在OpenAI的設想中，用戶可在GPT Store中搜索下載GPT應用，商店也將推薦不同類別的優質產品。同時OpenAI也明確了在構建自己的AI應用後，不僅可以選擇個人私有，企業私有和公開所有三種發布方式，還可以將應用上架GPT Store，最受歡迎的GPTs不僅能登上排行榜，還能與OpenAI進行收入分成，有望成為未來創業機會的新起點。

對於開發者來說，GPT Store是靈感變現的又一桶金，在沒有AI應用商店之前，除了API和訂閱之外，大模型很難找到商業變現點，如今，GPT Store的出現改變了一切，大模型找到了絕佳的渠道將商業化能力賦能給開發者。

而對OpenAI來講，一方面，開發者對於AI工具變現的熱情也將反哺應用生態，繁榮大模型使用場景，GPT Store將是大模型落地增長的現實動力。但另一方面，OpenAI急著擴展應用生態也反映了其同樣面臨著不小的生存壓力。

雖然在過去的一年中，OpenAI已經交出了亮眼的成績單：ChatGPT周活用戶數達到1億，開發者數量達到200萬，92%的財富500強公司正在使用OpenAI的產品搭建服務，但不可否認的是，OpenAI不僅帶起了大模型的風口，同時也帶起了全球範圍內的大模型競爭，OpenAI如今的行業頭部地位其實並不穩固。

谷歌等科技巨頭和Anthropic等初創企業的模型一個接一個推出，就連馬斯克的xAI公司也在不久前推出了聊天機器人「Grok」。

也難怪OpenAI急著搶先跨出占領應用生態的一步。以蘋果為例，在WWDC2023開幕前夕，蘋果就對外公布了其App Store生態取得的一些成績：2022年，App Store平均每周吸引超過6.5億訪問用戶，⽤戶平均每周新app下載達7.47億次，重新下載app達15億次。App Store開發者在App Store⽣態系統創下1.1萬億美元營業和銷售額，同⽐增⻓29%。其中，超過90%的營業與銷售額完全流向開發者，蘋果並未從中收取⼿續費。應用商店生態的吸金能力可見一斑，是個再次和其他競爭者拉開差距的好選擇。

OpenAI真能成下一個蘋果嗎

通過即將到來的GPT Store，OpenAI已經展示了與科技巨頭直接競爭的雄心，但僅靠一個應用商店生態，OpenAI真的有實力成為下一個蘋果嗎？

從成為大模型界的下一個蘋果的角度看，OpenAI顯然具有衝擊這一稱號的實力。但從成為成為整個科技圈子的下一個蘋果來看，OpenAI目前還偏科嚴重。

蘋果之所以能一直保持科技圈標杆形象屹立不倒，靠的就是一手軟硬體的相輔相成。

從喬布斯推動了與IBM、摩托羅拉組建MI PowerPC(Apple、IBM、Motorola)聯盟開始，蘋果就走上了一條自研晶片的道路。自研晶片不僅讓蘋果免受高通挾制，同時也為蘋果終端產品帶來更好的性能和封閉的生態系統，使蘋果獲得軟硬體一體化發展，構建晶片、系統軟體、終端產品的生態閉環，進一步催熟軟硬體生態。

而隨著蘋果MR頭顯Vision Pro的上線在即，蘋果官方宣布Vision Pro將會兼容iPad上的AR內容，用戶可以通過新的3D介面直接訪問iPad生態中的數百萬個應用程式。iPhone 和 iPad 的開發者能夠輕鬆地使用熟悉的工具和框架，將他們現有的應用程式移植到該設備的作業系統 visionOS 中，這將成為Vision Pro 最大的優勢之一。

蘋果構建了軟硬一體的商業模式，這與 Meta、Valve等對比鮮明，有了硬體的基礎，蘋果才得以承載龐大的移植應用生態，穩定的應用生態又吸引更多開發者、終端用戶群體加入，持續擴張App Store規模。

此外，蘋果同樣也在發力AI。據悉，蘋果內部早有一個代號為「Ajax」的生成式AI項目，其預訓練參數超過2000億個，聲稱將對標ChatGPT和谷歌Bard的聊天機器人。

根據Apple Insider此前消息，蘋果計劃每年投入10億美元開發生成式AI技術，有望應用在下一代作業系統中。更別提蘋果多年來堅持投資各類AI企業，蘋果知道軟硬體+AI才是未來消費電子的明路。

而這對於OpenAI來說，對標蘋果的難度顯然更大了，熟悉的生成式AI領域入局者越來越多，自家的硬體卻還處在設想階段。

此前，OpenAI已經投資了多家晶片企業，包括Cerebras、Rain Neuromorphics和Atomic Semi等。到了今年10月，更是有消息稱OpenAI考慮自研晶片。而後，在一次演講中，Sam Altman回應了該傳言，表示OpenAI並未排除自研晶片這一選項：「對於是否採用定製硬體（晶片），我們還在評估中。我們正努力確定如何擴大規模以滿足世界的需求。雖然有可能不會研發晶片，但我們正在與做出卓越成果的夥伴保持良好合作。」

據科技媒體The Next Platform估計，如果OpenAI通過自研晶片將每台包含8張GPU的伺服器成本控制在50萬美元以內，能節約一半的IT費用。自研晶片不僅能解決GPU稀缺導致的公司研發算力限制，同時成本也能做到近乎腰斬。

目前看來，晶片將成為OpenAI實現硬體夢的第一步，可以確定，OpenAI不會止步於晶片，且OpenAI的最終硬體產品也不會是智慧型手機。

早在自研晶片傳聞之前，Sam Altman就強調了OpenAI不想涉足強者如雲的智慧型手機領域：「智慧型手機是一項偉大的發明，我對與智慧型手機的競爭沒有任何興趣。但AI 所帶來的是新事物，這使得更多硬體成為可能。」

Sam Altman想創造生成式AI之下硬體終端的更「新」的形態，這種終極形態到底如何誰也說不準，但人工智慧的最終願景是解放勞動力，再看看蘋果Vision Pro，強大的空間交互能力已為人工智慧構建了最適合未來的應用場景，就像GPT-4驅動人工智慧語音助手AI Pin一樣，ChatGPT在智能終端設備的交互功能上具有長遠的應用潛力。

因此，最符合Sam Altman設想的新形態硬體或許也能有Vision Pro的一席之地。而如今，OpenAI既然已經有向硬體拓展的野心了，那我們是否可以再期待下，OpenAI終有一天也能夠向Vision Pro看齊？