KI utvider hva mennesker og virksomheter kan oppnå. Ideer som tidligere ble begrenset av tid, kostnader eller tilgang til ekspertise, blir nå praktisk gjennomførbare. Det åpner døren for gjennombrudd i menneskelig skaperkraft, nye virksomheter, nye markeder og nye muligheter. OpenAI er bygget for å bidra til å virkeliggjøre disse ambisjonene.
GPT‑6 Astra er et stort fremskritt innen KI-kapasitet. Det er verdens mest intelligente og samstemte modell, og den er ledende på områder som datamaskinbruk, nettsøk, programvareutvikling, cybersikkerhet, vitenskap og kunnskapsarbeid.
OpenAI er bygget for å omsette denne forskningsfremgangen i brede fordeler for mennesker og organisasjoner over hele verden. Den brede rekkevidden vår i både forbruker- og bedriftsmarkedet gir nye funksjoner en direkte vei til kundene gjennom produkter de allerede bruker. Og fullstackstrategien vår for databehandling gir oss større kontroll over kapasiteten, ytelsen og kostnadene ved å levere denne intelligensen.
Disse fordelene forsterker hverandre. Bedre modeller åpner for nye arbeidsoppgaver. Mer effektiv databehandling gjør dette arbeidet rimelig i større skala. Inntekter fra økende bruk finansierer videre forskning og infrastruktur, styrker evnen vår til å skape det neste gjennombruddet og gjør det tilgjengelig for mennesker overalt.
Produktene våre når over én milliard ukentlige aktive brukere og 2,5 millioner virksomheter. Hvert forskningsfremskritt forbedrer ChatGPT, ChatGPT Work, Codex og applikasjoner som er bygget med API-et vårt. Én investering i modellforskning støtter mange produkter og deres ulike inntektsstrømmer.
De som kjenner ChatGPT hjemmefra, tar med seg denne fortroligheten på jobb. Bedriftsimplementeringer gir dem verktøy som passer til komplekst arbeid og organisasjonens krav. Erfaringene fra arbeidslivet kan så endre hva de forventer av KI i privatlivet. Utviklere utvider rekkevidden vår ytterligere ved å bygge applikasjoner for behov vi ikke selv ville ha oppdaget. Over tid forventer vi at grensene mellom disse tradisjonelt adskilte områdene gradvis viskes ut, etter hvert som de agentbaserte produktene våre blir bedre kjent med deg både som person, på jobb og i privatlivet.
Individuell bruk og bedriftsimplementeringer vokser over tid. I vår studie av personer med individuelle ChatGPT‑abonnementer var det daglige meldingsvolumet rundt 50 % høyere seks måneder etter registrering enn den første måneden, og brukerne hadde prøvd omtrent dobbelt så mange ulike oppgaver.
Indexed to the first 28 days after signup
Source: OpenAI
Forretningsmodellen vår gjør at vi kan tjene penger etter hvert som bruken øker. Gratis tilgang, finansiert av annonser, hjelper folk med å oppdage hvor KI er nyttig. Abonnementer og bruksbaserte tilbud lar kundene bruke mer etter hvert som de opplever større verdi.
Økt modellkapasitet utvider hva kundene har råd til å gjøre. En virksomhet kan forbedre en prosess som tidligere krevde for mye tid fra spesialister, eller gå inn i et marked den før ikke kunne betjene lønnsomt.
Vi ser dette i arbeidet til vårt eget team. En nylig oppdatering fra forskningsteamet vårt viser hvordan forskere bidrar med kode raskere og gjennomfører flere eksperimenter, samtidig som de delegerer stadig mer komplekse oppgaver til agenter. Team bruker agenter til å løse infrastrukturproblemer som tidligere krevde hjelp fra spesialister. Forskningsorganisasjonen bruker nå en agentinnsats tilsvarende 3,1 arbeidsdager for hver menneskelige arbeidsdag.
Source: OpenAI Research Organization, mid-August 2026, Stanford 8-hour workday.
Mennesker fastsetter fortsatt forskningsprioriteringene og vurderer resultatene, men agenter gir dem større kapasitet til å utforske lovende ideer. For OpenAI kan dette arbeidet bidra til å forbedre modellene og infrastrukturen kundene våre er avhengige av.
Når KI utvider menneskers kapasitet, åpner det et marked som strekker seg langt utover arbeidet vi gjør i dag. Flere kan realisere sine største ambisjoner, gjøre nye oppdagelser og skape ting som forbedrer livene til kommende generasjoner.
Å møte økende etterspørsel krever både kapasitet og bedre økonomi. Databehandlingsstrategien vår omfatter datasentre, brikker, programvare, modeller og produkter. Vi håndterer disse valgene samlet og søker kontinuerlig etter den beste kombinasjonen av kapasitet, hastighet, pålitelighet, effektivitet og kostnader for hver arbeidsbelastning.
Trening av en banebrytende modell og kjøring av en rask, interaktiv agent stiller ulike krav til infrastrukturen. Vi bygger selv når felles utforming av komponentene gir bedre ytelse eller lavere kostnader, og samarbeider med andre når de tilbyr det beste alternativet. Det gir oss fleksibilitet til å velge det beste systemet for hver oppgave.
GPT‑5.6 Sol bidro til å forbedre programvaren vår for produksjonsdrift og reduserte de samlede driftskostnadene med 20 %. Ytterligere forbedringer økte effektiviteten i tokengenereringen med over 15 prosent, slik at systemet kan produsere mer med samme databehandlingskapasitet.
Jalapeño, vår første egenutviklede inferensbrikke, viderefører dette arbeidet i maskinvaren. I InferenceX-tester av tre offentlig tilgjengelige modeller leverte den 1,5 til 1,9 ganger så høy maksimal token-gjennomstrømming per watt som de testede kommersielle systemene, basert på brikkenes oppgitte effekt for å standardisere sammenligningen. Den samlede latenstiden var 1,7 til 3,6 ganger lavere. Vi planlegger å begynne utrullingen innen utgangen av året, sammen med akseleratorer fra NVIDIA, AMD og andre partnere.
For kundene er det den fullførte oppgaven som teller. Bedre modeller kan løse den med færre forsøk. Bedre programvare og maskinvare kan gjøre hvert forsøk raskere og rimeligere. Ved å forbedre begge deler kan vi utføre mer arbeid med kapasiteten vi bygger og kjøper.
Årelange investeringer i forskning, produkter og databehandling virker nå sammen. Rekkevidden vår i forbruker- og bedriftsmarkedet gir hvert modellfremskritt en direkte vei til kundene. Fullstackstrategien vår for databehandling hjelper oss med å levere denne intelligensen med bedre ytelse og økonomi.
Denne kombinasjonen blir sterkere når kundene tar KI i bruk. Behovene deres bidrar til å styre forskningen og kapasiteten. Bedre modeller og lavere kostnader gjør flere arbeidsoppgaver gjennomførbare, mens inntekter fra økende bruk finansierer neste generasjon forskning og infrastruktur.
Kapitaldisiplin er avgjørende for å opprettholde denne veksten. Vi vurderer hver investering ut fra etterspørselen den kan dekke, hvor raskt den blir produktiv, og om avkastningen forsvarer den investerte kapitalen.
Dette gir oss tro på OpenAIs evne til å lede an gjennom flere generasjoner med KI. For hvert fremskritt kan vi hjelpe mennesker med å oppnå mer – og bygge en virksomhet som vokser i takt med ambisjonene deres.
