Re: [新聞] 迎戰谷歌 OpenAI啟動「紅色警報」！奧特

有些話原本不想說,
但是這幾年的委屈,
還是想說出來,
Code Red 不是那麼簡單的

2022年那段時間,
是我從2008年之後,
真正感受到又重回2008年科技業崩盤,
每家公司都大裁員,
每家都裁員數萬人20%-30%起跳,
敝公司裁員兩三萬人,
裁了大概20%-30%左右,
遇缺不補, 也不再招人,
有人壓力大工時過長等各種因素而辭職,
但是又遇缺不補,
變成工作量越來越大,
但是分擔工作的人越來越少,
這三年來,
幾乎每個人都是996超時工作,
但是外面的主流媒體跟專家說我們一星期工作不到一小時

每個人都擔心被裁員,
遇缺不補, 工時越來越長,
甚至到了今年初都還有一波裁員

一堆project被取消,
python open source組整個解散,
公司幾乎把不賺錢,
或是open source類型的組, 砍到見骨,
全部的資源投入AI,
各個組跟各個project 都必須跟AI深度合作,
很多AI的project必須重做,
大家也是咬緊牙盡力配合

每天看新聞,
就是罵我們都沒在工作, 但是我們明明996,
說我們壟斷必須拆分,
但是又說我們的舊有的壟斷市場已經全部輸光了, 快倒了
過去三年,
就是處在一個主流媒體說詞完全矛盾的情況,
簡單講, 就是落水狗,
怎麼打都是對的,
還說要讓大象跳舞

而且我們知道是完全沒有退路,
外面把我們罵成這樣,
我要如何出去找工作,
偷偷出去找就是被low ball好幾級還被羞辱,
"new grad contract 要不要"
"不要不識好歹"

不是隨便喊喊Code Red這麼簡單,
你有大裁員嗎?
你有把所有資源全部投在AI嗎? 還是繼續買GPU買算力?
你有被教導如何大象跳舞嗎?
有人敢說你快倒了,敢說你們都沒在工作嗎?
你有打算深蹲三年嗎?

你的Code Red指的是過一兩個星期會推出比Gemini 3更強的AI模型,
如果一兩個星期加班就能推出比對手更強的AI模型,
為何之前不多花一個月做出來, 何必等到現在,
就像是從前讀書時候的學霸說:
我只是使出10%的實力,
我現在準備要出20%的實力打敗你,
你應該感到榮幸

※ 引述《y598763 (diamond)》之銘言：
: 原文標題：迎戰谷歌 OpenAI啟動「紅色警報」！奧特曼：廣告喊卡、新專案暫停 一切讓路
: 給ChatGPT
: 原文連結：https://bit.ly/44DeRHN
: 發布時間：2025.12.02 16:04
: 記者署名：工商時報 方明
: 原文內容：
: 面對谷歌Gemini用戶激增及技術反超壓力，OpenAI罕見啟動最高級別「紅色警報（Code Red
: ）」，宣布全面調整營運策略，暫緩包括廣告業務、AI代理（AI Agents）等商業化新專案
: ，將資源集中投入ChatGPT 的介面體驗、個性化能力及整體效能優化，為下一輪約1,000億
: 美元的關鍵融資做準備。
: 根據《The Information》獨家取得的內部備忘錄，OpenAI執行長Sam Altman指出，「我們
: 正處於ChatGPT的關鍵時刻。」面對谷歌在多模態與推理模型上的快速追趕，OpenAI的增長
: 動能已出現放緩跡象，公司因此決定暫時收縮戰線，將戰略重心回到核心產品防禦。
: 在此期間，OpenAI將停止導入購物廣告、放緩AI代理專案開發進度，同時推遲個人化晨報「
: Pulse」等新服務。Altman強調，所有新計畫均需為ChatGPT讓路。
: OpenAI已圈定五大優先項目，包括提升超過8億周活躍用戶的個性化體驗、強化圖像生成能
: 力、改善模型在公開排行榜的受歡迎程度、提升速度與可靠性，以及減少模型因安全考量而
: 出現的「過度拒絕」問題。
: 儘管面臨競爭壓力，OpenAI仍預計於下周推出一款全新推理模型，內部評估認為其性能「領
: 先於谷歌Gemini 3」。市場分析指出，該模型是否能帶動用戶回流，將直接影響OpenAI今年
: 至2027年的訂閱收入預測，尤其在公司準備大規模募資之際，更具關鍵意義。
: OpenAI預估ChatGPT今年訂閱收入可達100億美元，2026年可望翻倍至200 億美元，2027年上
: 看350億美元。業界認為，OpenAI此次進入最高警戒狀態，不僅是對谷歌壓力的回應，也是
: 為鞏固自身AI領導地位所採取的最直接防禦策略。
: 心得/評論：
: G家的新模型讓奧特曼緊張起來了，應該是最近有一波明顯的不續約退訂潮吧？
: 目前應該還是稍微有AI的先行者優勢，就看最後能不能維持了。
: 但看不懂的是他的策略調整方向，竟然是暫緩推行AI代理的功能，「提升超過8億周活躍用
: 戶的個性化體驗、強化圖像生成能力、改善模型在公開排行榜的受歡迎程度、提升速度與可
: 靠性，以及減少模型因安全考量而出現的「過度拒絕」問題」這幾個有很重要嗎？

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