Gemini 3 Pro和Nano Banana Pro发布之后，OpenAI的山姆·奥特曼开始喊“凛冬将至”了

大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。凛冬将至（winter is coming），这是一个《权游》里边的梗，大家要小心准备了。以前呢，OpenAI每一次发布会之后，都会有一群的创业公司原地死亡。这次谷歌没有开发布会，直接发布了新产品之后，OpenAI虽然不至于原地死亡，但是凛冬将至了。

奥特曼的内部警告：“凛冬将至”

山姆·奥特曼到底是怎么说的呢？对外肯定不能跌面子，讲的是祝贺谷歌发布了Gemini 3，看起来是一个很棒的模型。但是曝光的一些内部备忘录里边，寒意已经体现出来了。奥特曼罕见的表现出了危机感，直言公司当前的氛围充满了不太妙的低迷气氛，大家都觉得有问题了。

OpenAI如今不得不拼命追赶，谷歌的AI进展可能给OpenAI创造暂时的“经济阻力”。大家注意，这个词叫“经济阻力”，它的收入可能会有问题。如果收入有问题的话，他前面画的1.3万亿这种大饼，这是会出大问题的，会让整个行业崩塌的。

现在，山姆·奥特曼要求团队进入战时状态，聚焦长远，即便意味着我们在当前阶段会暂时落后，也要押注更有雄心的突破。这个非常非常正确。首先，他承认了“我们现在可能暂时落后”，而且一段时间未必追得上。但是，如果只是跟着谷歌的脚步往前追的话，这是没法整的。因为谷歌最擅长的事情就是极限拉扯、极限迭代升级，你像Chrome到现在100多版了，安卓一年一个大版、一堆的小版，所以任何想在这后边跟版本的人，都会被谷歌拉死的。你要想跟谷歌竞争，一定要跳到谷歌外面去，自己做一些完完全全创新的东西，让用户有感知的东西，这个才是需要去干的活。

而且，山姆·奥特曼讲到，公司的估值虽然很高，但是要清醒看到，我们还有不少的功课要补，AI研发的严冬考验就在眼前，OpenAI必须奋起直追了。这也就是“凛冬将至”的出处。

大家还记得国内互联网企业是什么时候开始喊这句话的吗？谁喊的？任正非喊的。任正非喊“我们要让大家感受到寒意”之后，华为确实有在裁员，但是业绩并没有大的问题。但是华为身边的这些公司，就在大量的原地消失，直接就不见了。这就是凛冬到来的时候，我们会看到的景象。

Gemini 3 Pro到底有多强？

Gemini 3 Pro到底强到一个什么样的程度，能让行业公认的老大OpenAI的山姆·奥特曼发出“凛冬将至”这样的声音呢？

我这几天呢，其实一直在用Gemini 3 Pro，本身感受并没有那么明显，只是觉得快了很多，回答的质量高了很多。Nano Banana Pro，那简直是强到没有朋友。

实战对比：Nano Banana Pro vs. 即梦4.0

我拿Nano Banana Pro跟国内的“即梦4.0”比较了一下，我的提示词是什么呢？说：“你给我设计一个北京烤鸭为主菜的北京宫廷宴菜馆的菜单，主要的菜品要有配图，要写上菜品名，要有这个菜品的配料以及口味的简单描述以及价格，其他的菜就不需要这个图片了。”

两边都干活去了，其实干出来的结果都还不错。先说即梦吧，即梦呢画的很漂亮，上头也写着是多少多少钱一只烤鸭，烤鸭画的也还可以吧。但是呢，它在菜单里头混入了宫保鸡丁和麻婆豆腐，这两道菜其实是川菜，它不是北京菜。而且呢，它里头选用的北京菜京酱肉丝，它配的图呢是一个红烧肉的图。京酱肉丝，你里头必须得要有肉丝，得是条状的；而红烧肉是肉块，到最后画出来的是个肉块，就出现了这样的翻车现象。

Nano Banana Pro画的图是什么样的呢？非常的漂亮，上面是北京烤鸭，然后呢是其他的各种北京菜、老北京炸酱面呀，没有任何川菜混在里面。但是它也有一个bug，就是它写的价格是“文银多少两”，这个是很有趣的一点。即梦的这个价格都是58、68，相对来说是比较准确的。

这个例子大家看出来差在哪了吗？它们画的图，艺术感其实没有太大区别，差就差在：Nano Banana Pro自己是一个完整的模型，它把AI agent的活干完了，他自己在这个模型里头搜索了、思考了、推理了、研究了，然后把一个正确的东西画出来——但不能说一点瑕疵没有。而这个即梦干的活是什么呢？先调用了外部的工具，它可能也搜索了一些，甚至可能连搜索都没搜索，它可能调用的是豆包的这种大模型，使用豆包自己的知识体系，进行了一定的思考和生成，然后就去画图了。其实画的图两边差异不大，差异大就大在你到底是原生的模型进行思考、进行推理、进行搜索，还是说我是外部的。画的质量其实是一样的。

谷歌的新武器：Anti Gravity IDE

另外呢，这两天还试了一下Anti Gravity，它叫“反重力”，谷歌这次出的IDE。当然，这种产品大家要试用的时候，一定要注意一点是什么？不停的升级。因为这种产品迭代非常非常快，今天我去升级了以后，发现已经跟我第一天下载这个产品完全是天翻地覆的变化了，大概升了两个版本。变在哪了？因为我下载这个产品的时候，Nano Banana Pro还没发布呢，今天升级上去以后，已经把Nano Banana Pro挂进去了。这个产品是谁做的呢？就是当时谷歌花钱收购了Windsurf团队的核心成员，让他们进来给做的。所以这个产品做的呢，还可以。

这个产品现在彻底打通了MVC。这个什么东西？我们写程序的时候呢，一般是把程序分成三块儿：model、Controller和view这三块儿。model呢是所有跟数据相关的，你数据模型是什么样的，数据底层是什么样的，这种底层的一些API接口，这些都在model里头。Controller呢是各种的业务逻辑，写在这块。view呢是所有的让大家能看得到、能够交互的东西，就是视图。

为什么写程序会把这三块分开写呢？就是为了这三块可以让不同的人去做，把接口留清楚，就可以独立的去进行更新，而不要说眉毛胡子一把刷，牵一发动全身。为什么要专门强调这件事呢？因为以前的AI编程的工具，或者是Web coding的工具，他们主要是做后端，虽然前端也做一些，但是呢对于画图设计，还是要差一些的。

现在就不用费这个劲了。你直接向它描述，我今儿向它描述，我说：“你给我去做一个读书软件，我要求是羊皮纸的背景，要有各种图书相关的元素进去。”这个Anti Gravity就直接调用Nano Banana Pro去给我画图去了。先给我生成了一个羊皮纸的背景，然后呢给我生成了一个古色古香的页头，就是像那种花体字这样的东西，然后呢给我生成了所有的、跟看书相关的图标：有打开的书、有合起来的书、有笔，生成了全套的图标，还给我生成了一本书。生成完了以后，那边写程序把这玩意儿全挂进去了，这个是多么开心的一件事情！

谷歌真正的可怕之处：生态与“微信式逆袭”

通过Nano Banana Pro和Gemini 3 Pro更新的情况来看，现在呢，谷歌已经真的开始靠谱了，有用了，可以干活了。而且谷歌最可怕的还不是模型变强了，谷歌最可怕的是用户生态强。但是呢，Gemini现在的月活用户数是6亿多，比GPT的还是要少一些的，大概少个一两亿的样子。但是谷歌后边还有Gmail、Google Workspace、安卓、YouTube这么多用户群体，这么多用户场景在那等着它呢。

所以，谷歌一旦实现了AI突破的话，这对于OpenAI来说，不能说灭顶之灾，但是已经是非常非常危险的了。这也是为什么OpenAI的山姆·奥特曼会去警告员工公司营收增速可能下滑的一个原因，而且告诉员工说：“我们不再是战无不胜的了。”

现在呢，我们其实正在看一场微信一样的逆袭。什么是微信一样的逆袭？就是在微信出现之前，其实国内出了很多这些移动端的即时通讯工具。腾讯在PC端是老大呀，那么我怎么办？直接用PC端的QQ跟你们竞争，又竞争不过你们，因为包袱实在太重。说：“算了，咱们去做微信。”然后呢，是携着原来QQ积攒下来的社交关系链，直接碾压所有对手，就把当时的米聊、各种的talk、这talk那talk什么，全都给干翻了。所以，这就是一次微信式的逆袭。

那你说只有OpenAI感受到了“凛冬将至”吗？咱们再想想前面讲的华为任正非的故事，老大感受到凛冬将至了，那你原地死亡的人一定会更多。

“模型即应用”：创业者的残酷现实

Gemini的胜利，再次重申了AI创业领域里头一个非常让人不喜欢的论点，这个论点就叫做“模型即应用”。刚才我讲了Nano Banana Pro跟即梦之间的差异的例子，大家就知道为什么“模型即应用”是最厉害的。这个，虽然很多做应用的人非常非常讨厌这一条，但是目前来看，这条依然成立。

原来那些做应用开发的，特别是这些做AI agent的开发的，比如像ConflUI、像Cursor这些人，现在一定是感受到巨大的压力。如果你说我在这个圈子里头，还不在ConflUI和Cursor这样的领军位置的话，就可以直接宣布原地死亡了，就不用再去努力了。那些通过模型的调整、做复杂提示词工程和流程管理的，基本上是天塌了，因为这一部分活现在都直接被模型功能给覆盖掉了。

特立独行的谷歌：AI圈的“局外人”

这回是不是一个戳破泡沫的钉子呢？是不是谷歌直接逆袭了以后，AI泡沫就破了呢？很多人说：“不对，这不是AI又往前走了吗？AI有用了呀！”

但是呢，谷歌在整个AI游戏里边的位置是很尴尬的，参与了，但好像又没有参与的一个位置。你说谷歌是不是在做AI？肯定是，Gemini 3出来了，它不做AI谁做AI呢？而且它也有投资，它投资了Anthropic。但是呢，它又没有彻底参与到整个硅谷的AI军备竞赛里头去。前面咱们讲什么“击鼓传花”呀，“左脚踩右脚”，这里头跟谷歌其实关系不大。它没有用英伟达的芯片，它用的是自己家的TPU；它也没有投资了谁谁谁，买一堆芯片，然后再去建这个机房，它都是自有资金。跟外边讲的OpenAI投资什么项目、英伟达投资OpenAI、AMD投资OpenAI、OpenAI再去到Oracle那去订购算力订单……跟整个这个循环是没关系的。

那谷歌为什么这么另类呢？它为什么不跟大家一起玩耍呢？一个幼儿园里头，这个小朋友就看着这么奇怪，这么不合群呢？原因很简单，大家知道OpenAI，这个open要open谁呢？就是要open谷歌呀。建立OpenAI的原因，就是因为谷歌太不开放了。所以，整个的AI产业链，基本上都是从谷歌内部孵化出来的，每一个在做AI创业公司的人都在讲：“谷歌有问题，我要出来反它，我要出来干它。”它是这样的一个位置，谷歌在整个AI领域里头可以算是举世皆敌。

OpenAI这头，微软给了钱了，那头软银给了钱了，跟英伟达还有关系，跟AMD有关系，跟Oracle、亚马逊，它全都有关系。谷歌说：“我跟你们都没关系，你们都是从我这来的，我要收拾你们。”所以谷歌在整个的AI圈子里头，是最另类的一个，就像相声界里的郭德纲一样。

一旦谷歌成了，整个行业都会瑟瑟发抖。因为英伟达的芯片不再是必须的了，现在使用谷歌TPU，人家也把这事搞定了。OpenAI、微软还要继续回去跟谷歌争夺用户和应用场景了。原来说OpenAI的技术最好、用户体验最好，所以我不需要去跟你抢用户场景，用户自然而然就向我这边迁移了。现在谷歌的用户体验做的也很好了，那大家回去了，Office跟Workspace接着打，只能变成这样的一个状态，那对于他们来说是非常非常不利的。

而Oracle、Coreweave这些下游厂商建立起来的这些算力中心，就未必有人用了。很多人在去质疑，说你OpenAI四处建算力中心，四处去签这种巨额的算力协议，这到底能不能实现？现在就悬了。谷歌的Gemini模型是不会跑到这些算力中心上的，谷歌的这些Gemini模型一定会跑在谷歌云上，跟他们是没关系的。“击鼓传花”的游戏有可能就玩不下去了，所以整个行业现在都很害怕。

凛冬已至，创业者何去何从？

Gemini 3 Pro发布之后，创业者应该怎么办呢？咱们不能说“凛冬将至”，大家躺平，对吧？这肯定不是老范的风格。

• 不要去做大模型了。中国几个大厂除外，像什么豆包、千问，他们愿意折腾去折腾去。因为为什么？谷歌进不来，OpenAI也进不来，他们还是有一个巨大的市场可以去玩耍的。甚至在国内证明成功了以后，还可以开源出去，给老外那边再去搅和搅和。以后的模型呢就是大厂竞争了：谷歌、OpenAI、xAI和Anthropic，基本上就是他们四家搞了。至于Meta在里边要站在一个什么位置呢，现在还看不太出来。如果你说我一定要整点什么模型呢，可以在中国开源模型的基础上呢，做一些小的调整，重新训练新的模型。这个阶段已经过去了，现在剩下这四家——谷歌、OpenAI、xAI和Anthropic——也未必最后都能活得下来。那些单纯的图片、音视频的模型，最终应该都会被顶端的这些大模型公司统统干掉，像Midjourney、Flux未必能活得下去。
• 不要去做那些模型未来会覆盖的领域。模型会越来越强，这个是必然；模型会越来越快，这个也是必然的。还有一个必然是什么？模型一定会越来越便宜。你说：“哎，我现在尝试去做一个应用，我在哪个地方用更便宜的模型，哪个地方用稍微贵一点的，达到一个在当前的成本下最好的效果。”别费这个劲！等你把这个产品做好了、上线的时候，那个最贵的模型的成本也降下来了。所以不用费这个劲，咱就直接使最贵的就完事了。那些只做工具调用、流程安排、结果确认的工具，或者是AI agent的产品，都会被模型覆盖掉的，大家就别费劲在这块卷了。
• 要做“时间的朋友”和“平台的朋友”。这个就是在移动互联网时代里头我们反复在强调的事情，现在AI时代也在走这条老路了。什么叫“时间的朋友”和“平台的朋友”？以前做安卓App和iOS App的时候，我们一定要做苹果公司和谷歌公司的朋友。我们要考虑他们未来向哪个方向发展，我不能挡在人路上，那就不是“时间的朋友”了。我们也要考虑谷歌跟苹果这样的大平台，他们的诉求是什么，你不能把人家该干的活给人干了，那就不是“平台的朋友”了。所以我们要做时间的朋友，要做平台的朋友。而平台的话，在新的时代里就是这些大模型——咱们讲这4家公司的大模型。时间会让模型变得越来越强大，开发者必须在这个大前提下干活，你不能挡在这个模型的路上，不能随着时间的发展被模型淹没掉。
• 要跟具体的用户和场景打交道。模型就是新的平台，再强大，其边缘依然是粗糙的。特别是在美国，他们这些大厂，他不会把每一个细节和边缘、方方面面都照顾到的。所以在这个时候，依然是需要我们去做很多的这种边边角角的事情。而且做了这些边边角角事情以后，未必没有机会去发展出新的超级App来，就像现在微信在iOS和安卓上变成超级App，这个过程是一样的。所以呢，不要觉得这个生意小、这个生意不挣钱、这个生意用户少，我们就不去做，先努力地扎下去再说。利用模型的能力解决具体的需求，与行业和场景进行深度的捆绑，成为行业专家——这就是咱们现在真正这些开发者或者是这些创业者该去干的活。不要尝试去编写代码弥补模型缺陷，直接等模型升级就行了。特别是Gemini 3 Pro发布以后，马斯克说了，我明年一二月份就要去发布Grok 5，那个时候我们就直接上6万亿大参数模型，大家等着看吧，拭目以待就可以了。

跨越临界点：零和博弈的终结与新机遇

最后，凛冬将至，春天可能也就不远了。到了冬天了，后边就应该是春天了嘛。

谷歌已经基本上达到临界点了。什么是临界点？AI可用的临界点。这个东西能干活了，能够挣钱了。跨过临界点之后会怎么样呢？我多吃一口，你就少吃一口，市场规模是固定的，这玩意就叫零和博弈。一旦跨过临界点，这个零和博弈就被打破了，行业就会大爆发。以很多以前没法做、不值得做的事情，现在就有经济价值了。在这样的一个情况下，就会有很多的新的应用、新的产业就会产生。

我们没有4G网络的时候，谁会想到说大家可以刷短视频、刷抖音这样的东西？抖音会成为超级App，谁也想不到这个东西。因为那个时候网很慢，服务器的带宽也很贵，用户的手机带宽也很贵。但是你一旦过了这个坎，“哦，还可以干这样的事情”，整个变出了一个新的行业出来。

但是呢，要提醒大家，现在的很多投资，特别是股市上面的很多泡沫，还是有很大的打水漂可能性的。特别是OpenAI和英伟达之间的这种“左脚踩右脚”的生意，还是很危险的。当然了，全行业都会努力地拯救这些投资，这个跟谷歌无关。对于谷歌来说，叫“杀死你，与我无关”，这句话引自于《三体》。

总结

最后总结一下，Gemini 3 Pro发布了，绝对是挑战与机遇并存，不同层次的AI行业参与者，必须要重新给自己找到定位了。

好，这就是咱们今天要讲的故事：凛冬将至。

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ChatGPT Agent来了。

Manus到底是该哭还是该笑呢？

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ChatGPT重磅发布了他的Agent。怎么个重磅法？山姆·奥特曼亲自坐台。现在很多ChatGPT自己产品的发布，山姆·奥特曼都不在前台坐着，这次是亲自坐台。而且旁边坐了四位主讲，很多时候发布会就是俩人或者仨人，这次是山姆·奥特曼坐在这，旁边坐了四个人。而且呢，足足讲了25分钟。

很多人就想起Manus来了，好像有些测试还不如Manus。因为他现场有翻车的，大老板在旁边坐着，你测试翻车的话还是压力挺大的。在这个时候就有人说了，GPT也就这样，你们现在还觉得Manus做的不好吗？就有一些讨论在发生了。

ChatGPT的Agent到底会给Manus带来什么呢？Manus到底是该哭还是该笑呢？今天咱们讲讲这个事儿。

首先呢，咱们先回顾一下GPT Agent的一个发布过程。时间呢是太平洋时间2025年7月17号上午10点，也就是北京时间7月18号的凌晨1点。山姆·奥特曼坐在最边上，他不是主讲，他就是一个串场的。另外一头呢坐着一个印度老哥，中间呢是三个亚洲脸，两位男士呢应该确认是中国人，还有一位女士呢，虽然看起来是亚洲脸，但是是不是华人不知道。

25分钟的视频演示也很无奈，他这种演示你没法短，因为很多的任务，跑起来的时间就非常长，特别是婚礼差旅一条龙的。这个任务基本上是从头跑到尾，就是一开始布置任务下去，中间穿插了几个其他任务，最后到那个结束的时候，算是差不多跑完。

让Agent去帮忙参加朋友婚礼，挑酒店、挑礼物、定穿搭，中间还打断他说，我还要再买双鞋。这个其实挺好玩的，因为以前这种Agent，最讨厌的一点是什么呢？就是你只要让他开始跑，半个小时或者多长时间，你没法打断他，发现他错了以后呢你也没办法，只能让他重新开始。现在呢，我说我可以打断你，或者中间可以把你叫停，让你去帮我调整一些东西，加一双鞋或者做一些其他的。这个呢，算是一个，我觉得算是用户体验角度上的一个比较大的前进吧。

从技术角度上来说呢，并没有那么费劲。只是呢，在Agent的执行框架上需要做一些调整，你比如说多线程，或者是一些守护线程，他需要做一些这样的东西。在大家做了这么长时间的手机应用、前端后端应用以后，这个不是那么费劲的。

手机端呢，也可以进行即时的创意，也就是在iPhone上请求制作团队吉祥物贴纸，就是做了一些可以做设计的任务。这个应该是对着像LoveArt这种设计Agent去的。然后呢，做了一个财务数据分析，他讲的是去我的Google Drive上，把评估指标拉出来，给我做一个汇报。幻灯片还做的可以吧。

后面就是演示了随时打断和二次确认，在Agent里头点击打断，可以进行指令修改，Agent结束前弹窗确认邮件内容。但是呢，在现场还失败了一个，找球场这个是一个失败演示。

他干了一什么呢？规划一场夏季旅行，走遍30座职业棒球球场，并给每座球场买两张最便宜的日场票。给了他这样的一个任务。一开始呢，是先用文本浏览器，抓取了2025年赛程和票价，到这呢数据还是正常的。然后是通过脚本去终端执行，通过终端去执行脚本，生成Excel和绘制地图。但是呢，这儿就开始出错了，地图坐标严重错位，纽约、波士顿等东海岸的球队就没了，墨西哥湾里头凭空出现了一些球场，引起场下的一些窃笑了。

再往后呢，是用可视化浏览器，跳转到一个订票网站上，要去下单订票了。但是呢，因为这是一个跟金融和这种高风险相关的操作，所以呢进入了人工模式，就是你必须要确认一下要花钱了吗。然后就遇到了一个问题，Agent自动去填邮箱了以后呢，它网站需要跳这个叫二次验证，二次验证，就比如说我给你发个邮件，你给把这个邮件里头那个码给我呀，或者是给你发个短信，就是这种验证程序。这个Agent就跑不动了，他呢触发了订票网站等待用户的一个进程，要求你60秒钟之内呢要去接管，结果呢他也没有好好的接管这个东西，就直接超时终止了。这个稍微有些丢人，还跳出了红色的长串错误信息，反正现场就有点绷不住了。主持人呢只能尴尬收场，这个主持人是谁？山姆·奥特曼。他呢出来打了个圆场，说买票这步我们之后会在debug的。这是整场直播唯一强制终止的一个demo。

最新的ChatGPT Agent到底有哪些新特性呢？第一个呢，它是Operator加上Deep Research，这两个功能加一块的东西。Operator其实应该是今年年初的时候发布过一次，所谓Operator，就是在一个虚拟机上打开浏览器，给大家去做各种的操作，模仿真人去点击各种的网页。但是呢，这个功能呢，一直是在200美金的用户那里使用，像我这种20美金的用户是没使过的。而且即使是200美金的用户呢，应该对这个功能也不太感冒，因为你要去使用互联网的网站的话，难度还是很大的。

咱们做各种软件里头，最难做的一个软件不是操作系统，而是浏览器。为什么？因为每家做的网站都不一样，我到底用的是谁家的前端库后端库，在里边隐藏了哪些信息，怎么去做的缓存，做了哪些防刷以及防骗的这种工具，做了哪些多次验证的东西，这个真的是千奇百怪的。所以你要想完全兼容这种东西是很难的，你让一个机器人去点网页，成功率还是不太高的。所以这个产品虽然发布了，但是大家使得并不是那么爽。

现在说Deep Research这功能做的还不错了，那跟Operator两个功能结合起来，就是这一次我们所看到的GPT Agent。这俩功能呢，Operator我从来没用过，Deep Research呢是我经常用，而且经常把额度跑光，需要等到下边一个时间周期，重新分配额度接着跑的一个功能。

它呢是由一台虚拟化电脑，就还是Operator这套东西里头呢，内置了图形界面浏览器和文本浏览器。什么叫图形界面浏览器？就是我真的打开了一个网页，这边是有按钮的，那边是有输入框的有菜单的，这种浏览器呢叫做图形界面浏览器。而文本浏览器的话基本上就是，我把你这个网页抓出来了，直接把里头的内容呢进行了总结归纳，或者说把里头的内容直接提出来了。他们在这个里头是两个都有，大部分情况，你说我只需要进行信息总结的话，就是文本浏览器就够了。实际上文本浏览器大家可以理解为一个爬虫。图像浏览器的话其实，对于这种虚拟机来说是难度很大的。为什么？因为我们写网站的时候，还经常会去研究，比如说设备的自动适配，就是我在手机上，这个网页应该长成啥样，在平板上应该长成啥样，在PC上应该长成啥样，遇到特别大的浏览器应该长成啥样，这个都是不一样的。还有一些比如说我们有些网站上，会写这种不可见的字符，干嘛呢？骗AI的，说你遇到我这个网站就不能爬了，或者说不能做一些其他的工作。还有很多这样的东西。

另外呢，上浏览器的呢，其实还有一点小的问题，大家知道网站上有一个文件叫robots.txt，这个文件干嘛使的？实际上是应对爬虫的，告诉你说哪个爬虫你可以看哪些东西，不可以看哪些东西。而你一旦上浏览器了，Robots这个文件实际上就不起作用了。

那它这个一体化的虚拟电脑，除了图形化浏览器和文本浏览器之外，还有什么呢？还有终端，你可以在上面去跑一些程序，以及API连接器，包括一些模型，都在同一个沙盒里边完成。点击键入运行代码，调用Gmail、Calendar等等这些操作。为什么叫沙盒呢？就是这个盒里头出错了，其他的盒不影响。这个呢，就是这一次的ChatGPT Agent最核心的东西，就是一体化虚拟电脑。

另外呢，就是它可以自动的选择工具，跨步骤的自主执行，将Operator网页交互，加上Deep Research的深度分析，整合在一个流程里边。Agent自行决定何时调用浏览器，何时跑脚本，无需用户指定。这一块呢，确实是做的相当不错的，因为他演示的时候，几个很长的案例中间呢并没有出错，一直在往前走。因为让他去干这种活最怕什么？就中间出错了，中间出错了以后，可能跑非常非常多的TOKEN，而且在里边死循环，都是有可能，你可能早上一起来破产了。这个TOKEN是很贵的。

长链路任务加上时间轴回放，也是一个挺好玩的东西，就是你的一个任务跑完了以后，他们最后是像放这个视频一样去看，说跑了几十分钟很多步骤的工作，第几步跑成什么样了。为什么要看这个呢？就是你中间万一跑错了，或者说这个结果跟我想的不太一样，你可以看看哪错了，让他再去进行调整。否则的话，就是前头下了命令，中间不可干预，然后直接就结束了，你还没法看中间哪错了，你连改进的机会都没有。所以这个呢，也算是一个改进吧。

再往后呢，是它的任务是可以暂停继续和打断的，也算是在用户体验上做了很大的提升吧。当然了，可以打断可以暂停那件事呢，说明另外一个问题，就是这种任务周期很长，而且呢结果经常不可控。实际上它算是个缺陷吧，为了给这个缺陷打个补丁，所以加上这样的功能。

ChatGPT Agent呢，还有一些其他的功能，比如说叫Watch Mode观察模式，以及这种二次确认。为什么呢？就是涉及付款发信这种高后果或者叫高风险的行动，会自动的进入这种叫Watch Mode，用户呢需要保持焦点，并且手动确认，否则的话流程就会超时终止。这个还是不敢直接替你花钱买东西，还要看后边怎么去改进吧。

端到端的成果交付，可以直接生成可编辑的PPT、Excel、PDF等文件。这个算是对标Manus，或者是对标其他人做的Agent，现在大家都是有这功能，所以这一次ChatGPT的Agent也把这功能给你做上来了。他做的PPT还没有Manus做的好看呢。

那另外就是跨设备的无缝切换，专门给大家演示了iOS安卓设备上，你也可以看看，你这个项目跑到多少了，你这个项目跑到什么状态了。像我平时用Deep Research的时候也是这样，我在电脑上说我现在要Deep Research了，然后我的手机上就会弹出来说，你有一个Deep Research的工作开始跑了，跑到什么样状态有个进度条，跑完了以后，他会告诉你说你这个结束了，你去看看结果是不是OK。因为Deep Research一次的话，有的时候长的也要10分钟，快的可能是五六分钟，也能跑出来。你不可能说我这边打了回车以后一直坐这等，还是要去做其他事情的。

这次呢，把ChatGPT的连接器和计划任务呢，也都整进来了。可以通过官方的ChatGPT的Connectors，叫连接器，直接呢连接Gmail、GitHub、Google Drive这些服务。也可以将一次性任务，保持为定期的自动执行任务，比如每周干一什么事，这个现在都是允许的。

然后多层的安全站，它既然已经这么强大了，你可以干各种各样事情了，你要注意，你不要去做一些危害人类的事情，所以OpenAI还是有一点点小底线的吧。也面向开发者呢提供了Agent SDK和API，但是这一块呢，现在应该还是一个预览版吧，我反正没有看到谁去用这个东西。

性能呢，全面的跃升，它去解决各种人类实际问题的评分这块是上升了。这个呢，就是ChatGPT Agent的一个基本特性。

谁能用呢？我还没用上。Pro用户就是200美元的用户，现在已经可以用了，每个月呢可以用400次。这玩意肯定不能让你随便使，因为实在是太耗TOKEN了。Plus用户，就像我这样20美元用户呢，每个月可以使用40次，其实基本也够用。像我现在，用Deep Research我觉得一天用不了一次，但是还是经常把额度跑光。现在Plus用户呢，应该是未来三天进行灰度推送，但是还没轮到我，哈哈，再继续等待。

我自己观看演示以后的感受是什么样的？第一个是产品确实非常强大，能把这么复杂的任务，自己把它分配好，顺序的执行下来中间不乱，这个已经非常非常难了。另外第二个是什么呢？大概率是不会去用的。为什么呢？前面刚夸完人家这个很强大，你咋就不用呢？因为它的结果依然是不太可控的。

直接通过模拟浏览器去点击网站，我一直觉得这个方向有毛病。为什么呢？就是每个网站都不一样，而且这个网站上还有各种防刷防骗的东西。比如说吧，有些网站，你通过一个IP地址打开多少次以后，我就直接把你封掉了，把这个IP地址给你封黑了。那你遇到这样的网站你咋办？因为它这个虚拟机，它的IP地址都一样的，它是跑在微软的机房里头的，你通过统一的机房IP，你去访问人家的这个网站去，那你跑着跑着给你封了。

有的时候你需要二次验证，像前面我们讲的一个翻车，需要做二次验证，你也搞不定这个事你咋办？而且像我们比如说注册了很多账号，像谷歌呀、Twitter什么，这些账号我们都是要去做二次验证的，你不做二次验证就很容易被偷嘛。那你一旦做了二次验证以后，虚拟机里边的这个产品，他怎么去做二次验证？他根本就没法搞。还有一些需要去遵循其他的这种约定俗成的东西，你其实也是没有办法去完全的实现的。而且还有时候呢，这些网站自己还会更新，他更新的时候也不通知你，而且更新了以后到底是不是有bug，其实谁也不知道，经常更新出来那个网站是有bug的嘛。

所以呢，你通过这样的一种非常不确定的方式，去连接各种服务的话，到底未来行会变成什么样，到底能不能稳定的去执行任务，我是表示怀疑的。像他这种用仿真浏览器的方式，去执行任务的这种模式呢，更像什么呢？更像是马斯克的纯视觉自动驾驶，说人既然可以搞定，那我用纯视觉的方式车也可以搞定。其他人说我们不太相信这玩意，我们上激光雷达，它更准确。对于我来说，我可能觉得激光雷达会更好一点。

所以呢，未来可能是很多的服务，比如说订球票这些东西，应该是一些经过验证以后的安全的API出来，或者是MCP这样的这种服务出来，然后再由这些AI Agent去调用，才有可能让大家很好的把各种的交易串联起来，而不是说像现在似的，我们在各种的防骗网站中间，去点击鼠标，模拟人类点击，这个还是太不靠谱了。

那么ChatGPT Agent到底给Manus这种泛Agent的项目带来什么呢？最后我们来回答一下这个问题。首先呢，给结论，这个绝对不是好消息，应该算是又敲响了一次丧钟吧。OpenAI每一次发表新的功能呢，都会有很多的创业项目就直接死掉了。这一次呢应该不算直接枪毙，但是绝对不是一个好的声音。

虽然ChatGPT的Agent演示的，跟这个Manus的演示呢，算是各有所长，有些做的好一点，有些做的其实都不怎么样。但其实的结果是什么？ChatGPT也证明了说，这条路最后大概也就能走成这样的一个半半拉拉的样子就完事了。在一个赛道里边，其实不怕老大强大，而怕老大倒下。如果ChatGPT也就只能做成这个样子，那你所有在这个赛道上前进的人，就都比较危险。这是第一个，证明这种范Agent的模式是有问题的。

而且呢，这一次虽然OpenAI演示翻了一次车，但是它也验证了另外一个事情是什么？就是模型及应用，你跑这种Agent是非常非常消耗TOKEN的。OpenAI模型是我们自己家的，我自己可以优化，可以定价可以亏钱，但是对于Manus这样的公司来说，模型是别人家的，你对它进行底层优化的能力就没有，那你需用了这些模型以后，你就得老老实实去按TOKEN付钱，去跑这种Agent的项目，你要去按TOKEN付钱的话，那是会跑破产的。

在结果不那么靠谱的情况下，无法对模型层面进行优化，完全依靠这个外部调用的话，Manus这种项目其实是没有什么机会的。而OpenAI就是另外一回事，反正没那么靠谱，大家就去用就完了。Plus用户一个月44，Pro用户一个月440，你们就用吧。对于OpenAI来说它又不怕亏钱，每年亏个几十亿上百亿，对于它来说都是正常的。但是你Manus你亏得起这个吗？你亏不起的。

所以最终的结论就是，OpenAI的ChatGPT Agent证明了两件事情。第一件事就是，这种泛应用的Agent依然没那么靠谱，就算是OpenAI，也没有办法让这个东西更加靠谱，因为它需要靠模拟人类去点击浏览器的方式去做事情。原来双十一上的时候，也经常是淘宝网站崩了，或者是银行网站崩了，中间需要多做一次验证什么，这种事多去了。所以你现在想让机器去替代人去做点击的话，我觉得这个这条路是有问题的。

第二个是什么？第二个就是从成本的角度来去分析，Manus在这个赛道上它也跑不远。这就是今天咱们讲这故事。感谢大家收听，请帮忙点赞点小铃铛，参加DISCORD讨论群，也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道。再见。