当地时间周一，OpenAI 首席财务官 Sarah Friar 在旧金山举行的 Goldman Sachs Communacopia + Technology Conference 上透露，公司正加速将 AI 能力渗透至芯片设计、生命科学和金融服务等专业行业，并调整定价策略以应对来自开源模型和竞争对手的双重压力。
Friar 表示，OpenAI 自身已在芯片设计环节验证了 AI 的实际价值。公司利用自研模型参与了一款名为 Jalapeno 的芯片开发，并在 9 个月内完成了流片（taped out），即芯片设计定稿并交付晶圆厂投产。这一进展展示了 AI 在缩短硬件研发周期方面的潜力，也为 OpenAI 向半导体行业输出工具提供了案例支撑。
在商业化层面，OpenAI 正在探索按企业最终获得的业务成果定价，而非单纯依据模型使用量收费。这一转变源于企业客户对 AI 投资回报的明确要求。Friar 透露，OpenAI 已将低成本模型 Luna 的价格下调 80％，降价后该模型的使用量增长了约 10 倍。她同时对比了 Luna 与智谱 AI 的 GLM 5.3 在云端环境中的部署成本，称前者的价格更具优势。这一表态直指中国开放权重模型在成本上的竞争态势。
企业业务的增长数据同样值得关注。Friar 称，今年 6 月至 7 月间，OpenAI 企业业务收入增长了 32％，同期整体年化收入增幅为 20％。到今年年中，企业业务与消费者业务收入已大致各占一半，这一进度比公司原定于年底实现的目标提前了半年。此外，OpenAI 的编程工具 Codex 目前拥有 2500 万用户，持续吸引开发者客户。
行业分析认为，OpenAI 向行业专用 AI 扩张并采取更具攻击性的定价策略，反映出 AI 厂商之间的竞争正从模型能力比拼延伸至行业落地与成本控制。随着 Anthropic 等竞争对手加大对企业的争夺，以及开源模型持续迭代，AI 供应商需要证明其产品能够带来可量化的商业价值，而不仅仅是在基准测试中领先。
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