בינה מלאכותית מרחיבה את מה שאנשים ועסקים יכולים להשיג. רעיונות שבעבר נבלמו בשל מגבלות זמן, עלות או גישה למומחיות הופכים לאפשריים למימוש. כך נפתח פתח להישגים אנושיים פורצי דרך, לעסקים חדשים, לשווקים חדשים ולאפשרויות חדשות. OpenAI נבנתה כדי לעזור להגשים את השאיפות האלה.
GPT‑6 Astra הוא צעד משמעותי קדימה ביכולות הבינה המלאכותית. זהו המודל החכם ביותר בעולם והמותאם ביותר לערכים ולכוונות אנושיים, והוא מוביל בתחומים כמו שימוש במחשב, גלישה, הנדסת תוכנה, אבטחת סייבר, מדע ועבודה מקצועית.
OpenAI בנויה להפוך את ההתקדמות המחקרית הזו לתועלת רחבה לאנשים ולארגונים ברחבי העולם. הנוכחות הרחבה שלנו הן בשוק הצרכני והן בשוק הארגוני מאפשרת ליכולות חדשות להגיע ישירות ללקוחות דרך מוצרים שהם כבר משתמשים בהם. ואסטרטגיית המחשוב שלנו, המקיפה את כל שכבות המערכת, מעניקה לנו שליטה רבה יותר בקיבולת, בביצועים ובעלות של אספקת הבינה הזו.
היתרונות האלה מחזקים זה את זה. מודלים טובים יותר מאפשרים לבצע עבודה שלא הייתה אפשרית קודם. מחשוב יעיל יותר מאפשר לבצע אותה בעלות נגישה ובהיקף רחב יותר. ההכנסות מהאימוץ ההולך וגדל מממנות מחקר ותשתיות נוספים, ומחזקות את יכולתנו לחתור לפריצת הדרך הבאה ולהנגיש אותה לאנשים בכל מקום.
המוצרים שלנו מגיעים ליותר ממיליארד משתמשים פעילים בשבוע ול-2.5 מיליון עסקים. כל התקדמות במחקר משפרת את ChatGPT, את ChatGPT Work, את Codex ואת היישומים שנבנו על גבי ה-API שלנו. השקעה אחת במחקר מודלים תומכת במוצרים רבים ובמקורות ההכנסה המגוונים שלהם.
אנשים שמכירים את ChatGPT מהבית מביאים את ההיכרות הזו למקום העבודה. הטמעות בארגונים מעניקות להם כלים שמתאימים לעבודה מורכבת ולדרישות הארגון שלהם. הניסיון במקום העבודה יכול, בתורו, לשנות את הציפיות שלהם מבינה מלאכותית בחייהם האישיים. מפתחים מרחיבים עוד יותר את התפוצה שלנו באמצעות בניית יישומים לצרכים שלא היינו מזהים בעצמנו. לאורך זמן, אנו צופים שהגבולות בין המגזרים האלה, שבעבר היו מובחנים יותר, ימשיכו להיטשטש ככל שהמוצרים האג'נטיים שלנו יכירו אתכם טוב יותר כאנשים, גם בעבודה וגם בחיים האישיים.
השימוש האישי וההטמעות בארגונים מתרחבים עם הזמן. במחקר שערכנו על משתמשים בתוכניות אישיות של ChatGPT, היקף ההודעות היומי שישה חודשים לאחר ההרשמה היה גבוה בכ-50% לעומת החודש הראשון, והמשתמשים התנסו בכפי שניים משימות שונות.
ביחס ל-28 הימים הראשונים לאחר ההרשמה כתקופת בסיס
מקור: OpenAI
המודל העסקי שלנו מאפשר לנו להפיק הכנסות ככל שהשימוש הזה גדל. גישה חינמית, הנתמכת בפרסום, עוזרת לאנשים לגלות היכן בינה מלאכותית מועילה להם. מינויים ושירותים בתשלום לפי שימוש מאפשרים ללקוחות להגדיל את ההוצאה ככל שהם מפיקים יותר ערך.
שיפור יכולות המודלים מרחיב את מה שהלקוחות יכולים להרשות לעצמם לעשות. עסק יכול לשפר תהליך שבעבר דרש זמן רב מדי של מומחים, או להיכנס לשוק שקודם לכן לא יכול היה לשרת באופן רווחי.
אנחנו רואים זאת בעבודה של הצוות שלנו. עדכון שפרסם לאחרונה צוות המחקר שלנו מראה כיצד חוקרים תורמים קוד מהר יותר ומבצעים יותר ניסויים, תוך העברת משימות מורכבות יותר ויותר לסוכנים. צוותים נעזרים בסוכנים כדי לפתור בעיות תשתית שבעבר הצריכו תמיכה של מומחים. חטיבת המחקר נעזרת כעת בעבודת סוכנים בהיקף של 3.1 ימי עבודה לכל יום עבודה אנושי.
מקור: חטיבת המחקר של OpenAI, אמצע אוגוסט 2026, יום עבודה בן 8 שעות לפי סטנפורד.
אנשים עדיין קובעים את סדרי העדיפויות במחקר ומעריכים את התוצאות, אבל הסוכנים מאפשרים להם לקדם יותר רעיונות מבטיחים. עבור OpenAI, העבודה הזו יכולה לסייע בשיפור המודלים והתשתיות שהלקוחות שלנו מסתמכים עליהם.
האפשרויות מתרחבות גם לתגליות מדעיות. לאחרונה הודענו שאחד המודלים הפנימיים שלנו הפיק פתרון לבעיית נאוויה–סטוקס, אחת מבעיות פרס המילניום — מהשאלות הפתוחות העמוקות ביותר במתמטיקה, שנותרה ללא פתרון במשך כ-90 שנה. זוהי אבן דרך משמעותית ביכולתה של בינה מלאכותית לתרום למחקר מתמטי, והיא ממחישה כיצד אנו יכולים להעניק למדענים כלים לקידום המחקר והטכנולוגיה.
ככל שבינה מלאכותית מרחיבה את היכולת האנושית, היא פותחת שוק שחורג בהרבה מהעבודה שאנחנו עושים כיום. יותר אנשים יכולים לפעול להגשמת השאיפות הגדולות ביותר שלהם, לגלות תגליות חדשות וליצור דברים שישפרו חיים לדורות הבאים.
כדי לתת מענה לביקוש ההולך וגדל, נדרשות גם קיבולת וגם יעילות כלכלית גבוהה יותר. אסטרטגיית המחשוב שלנו מקיפה מרכזי נתונים, שבבים, תוכנה, מודלים ומוצרים. אנחנו מנהלים את הבחירות האלה כמכלול, ומחפשים בהתמדה את השילוב הטוב ביותר של יכולת, מהירות, אמינות, יעילות ועלות לכל עומס עבודה.
אימון מודל חזית והפעלת סוכן מהיר ואינטראקטיבי מציבים דרישות שונות לתשתית. אנחנו מפתחים בעצמנו כשבתכנון משולב של רכיבים אפשר לשפר ביצועים או להוזיל עלויות, ומשתפים פעולה עם אחרים כשהם מציעים את האפשרות הטובה ביותר. כך יש לנו גמישות לבחור את המערכת הטובה ביותר לכל משימה.
GPT‑5.6 Sol סייע לשפר את התוכנה שמפעילה את המודלים שלנו בסביבת הייצור, ולהפחית את עלויות ההפעלה מקצה לקצה ב-20%. שיפורים נוספים העלו את יעילות יצירת הטוקנים ביותר מ-15 אחוזים, ואפשרו למערכת להפיק יותר פלט ממשאבי המחשוב שלה.
Jalapeño, שבב ההסקה הראשון שתכננו בהתאמה ייעודית, מרחיב את העבודה הזו גם לחומרה. בבדיקות InferenceX על שלושה מודלים הזמינים לציבור, הוא סיפק תפוקת שיא של טוקנים לוואט הגבוהה פי 1.5 עד 1.9 מזו של המערכות המסחריות שנבדקו, כשההשוואה מנורמלת לפי ההספק הנקוב של השבב. זמן ההשהיה מקצה לקצה היה קצר פי 1.7 עד 3.6. אנחנו מתכננים להתחיל לפרוס אותו עד סוף השנה לצד מאיצים של NVIDIA, של AMD ושל שותפים נוספים.
מבחינת הלקוחות, התוצאה החשובה היא השלמת המשימה. מודלים טובים יותר יכולים להגיע לתוצאה הזו בפחות ניסיונות. תוכנה וחומרה טובות יותר יכולות להפוך כל ניסיון למהיר וזול יותר. שיפור בשניהם יכול לאפשר לנו לבצע יותר עבודה באמצעות הקיבולת שאנחנו בונים ורוכשים.
שנים של השקעה במחקר, במוצרים ובמחשוב מתחברות כעת יחד. הנוכחות שלנו בשוק הצרכני ובשוק הארגוני מאפשרת לכל התקדמות במודלים להגיע ישירות ללקוחות. אסטרטגיית המחשוב שלנו, המקיפה את כל שכבות המערכת, עוזרת לנו לספק את הבינה הזו עם ביצועים טובים יותר ויעילות כלכלית גבוהה יותר.
השילוב הזה מתחזק ככל שהלקוחות משתמשים בבינה מלאכותית לביצוע עבודה. הצרכים שלהם מסייעים לכוון את המחקר ואת תכנון הקיבולת. מודלים טובים יותר ועלויות נמוכות יותר הופכים יותר עבודה לכדאית, ואילו ההכנסות מהשימוש הגובר מממנות את הדור הבא של המחקר והתשתיות.
הקצאת הון שקולה היא הדרך שלנו לשמר את הצמיחה הזו. אנחנו בוחנים כל השקעה לפי הביקוש שהיא יכולה לתת לו מענה, המהירות שבה היא מתחילה להניב תועלת, והשאלה אם התשואה מצדיקה את ההון שהושקע.
זה מה שמקנה לנו ביטחון ביכולתה של OpenAI להוביל לאורך דורות הבינה המלאכותית הבאים. עם כל התקדמות, אנחנו יכולים לעזור לאנשים להשיג יותר — ולבנות עסק שצומח יחד עם השאיפות שלהם.
