🎯 情报来源：量子位
OpenAI总裁Greg Brockman在最新访谈中透露，GPT-5已转向强化学习的推理范式，旨在通过现实世界反馈推动AGI发展。Brockman强调计算资源是AGI开发的主要瓶颈，OpenAI正探索以更具创造性的方式消耗计算资源以实现高级学习能力。GPT-5作为OpenAI首个混合模型，采用了多模型混合和路由机制，将推理模型和非推理模型结合，以根据任务需求灵活组合不同能力和成本的模型。
Brockman指出，AGI的真正目标是让大模型在企业和个人的工作流里长驻，OpenAI正在将模型封装成Agent，将模型能力打包成为可审计的服务进程。他建议开发者和创业者深入行业一线，理解细节，用AI填补真正的缺口，而非仅做一次性的接口封装。
💡 核心要点
- GPT-5转向强化学习推理范式，通过现实世界反馈提高模型可靠性
- AGI开发的主要瓶颈在于计算资源，计算量决定AI研究速度与深度
- GPT-5采用多模型混合和路由机制，灵活组合不同能力和成本的模型
- OpenAI将模型封装成Agent，实现可审计的服务进程
- Brockman预测计算资源将成为未来经济中需求极高的稀缺资产
📌 情报分析
技术价值：极高 – GPT-5的强化学习范式和混合模型架构代表了AI推理的重大革新，可显著提升模型可靠性和现实交互能力。
商业价值：高 – 将模型封装为Agent并深入行业工作流的策略，展现出明确的商业化路径和规模化应用潜力。
趋势预测：极高 – 计算资源作为核心瓶颈的定位，预示着未来算力争夺将更加激烈，分布式计算和模型优化技术将迎来爆发。