GPT-5被曝“换皮”GPT-4o，两年半预训练0突破

据媒体报道，自GPT-4o发布之后，OpenAI的核心团队尚未启动任何针对下一代前沿模型的大规模预训练工作。

过去两年半，OpenAI在预训练规模的扩展上缺乏实质性进展。有观点认为，GPT系列模型的预训练进程在GPT-4o阶段可能遭遇了阶段性瓶颈，这或许正是GPT-5性能未达业界预期的重要原因。

目前，OpenAI推出的第五代旗舰模型GPT-5及其后续版本GPT-5.1，在技术基础层面仍未突破GPT-4o所设定的框架范围。

今年8月，萨姆·奥尔特曼曾将GPT-5的发布描述为“博士级AI，是通往通用人工智能（AGI）的重要里程碑”。然而，该模型在业界实际引发的反响较为平淡。此前，外界普遍预期GPT-5将实现代际性能的显著飞跃，但实际发布后，其表现更接近于GPT-4.5的深度优化版本，并未展现出颠覆性的技术突破。

与此同时，硬件层面的竞争态势正在重塑行业格局。谷歌的TPUv7架构在预训练效率上取得了突破性进展，其算力利用率较英伟达GPU提升了40%以上。这一优势直接转化为模型训练效率的提升：Gemini 3系列在相同时间内可处理的数据量比前代增加了2.3倍。

相比之下，OpenAI的全栈模型仍完全依赖英伟达的生态系统，但在最新的训练任务中，其GPU集群的算力损耗率高达35%，显著高于行业平均水平。这种硬件依赖与训练效率的双重困境，使得OpenAI在预训练领域的先发优势逐渐丧失。

此外，技术路线的分歧也日益凸显。当谷歌与Anthropic持续加大在预训练规模上的投入时，OpenAI已将战略重心转向推理模型的研发。其最新推出的o系列模型通过强化学习框架，在复杂任务处理上展现出优势。

然而，这种技术转型也意味着OpenAI放弃了在预训练领域的领导地位。