OpenAI 日前宣佈向所有 ChatGPT Plus、Team、Education 和 Enterprise 用戶推出強大的 Deep Research（深度研究）功能，這被專家視為自 ChatGPT 推出以來公司最具變革性的 AI 工具，今次進一步開放 Deep Research，也就降低了相關門檻，企業可以更輕易使用這個功能，發揮 AI 潛力。
Deep Research 功能終於下放到 Plus 層級
OpenAI 的 Deep Research 功能與傳統聊天機械人提供即時回應不同，Deep Research 能夠獨立搜尋數百個網上資料來源，分析文字、圖像和 PDF 檔案，並合成出可與專業分析師報告媲美的綜合報告。
此功能採用了 OpenAI 即將推出的 o3 模型的專用版本，具在「人類最後考試」（Humanity’s Last Exam）基準測試中取得了約 26.6%的準確率，遠超其他 AI 模型，包括來自 Perplexity、DeepSeek、Google 和 Anthropic 的競爭產品。這測試要求跨範疇資訊合成和超越簡單模式匹配的深度推理能力，可見 OpenAI 在這方面也是充滿信心。
根據最近的官方公告表示，原先只有 Pro 用戶可以使用的 Deep Research，現在則開始向月費較便宜的 ChatGPT Plus、Team、Education 和 Enterprise 用戶提供，每月將獲得 10 次深度研究查詢，而 Pro 級別訂閱用戶將擁有每月 120 次查詢的權限。
商業應用範疇廣
這個功能對於企業而言，實用性相當高，尤其是在目前門檻降低的情況下，值得探索在業務中的應用可能性。其中，與數據分析和資料收集相關的生產力有望顯著提升，過去需要分析師花費數天完成的任務現在可以在幾分鐘內完成。每次查詢的有效成本（Pro 用戶約 1.67 美元）相較於人力成本可謂微不足道，但能帶來巨大的時間價值。
而如果要把它加到業務營運中，工作流程可能需要重新設計。Deep Research 並非簡單地替代初級分析師，而是可能創造新的混合角色，讓人類專業知識集中在提出問題、評估來源，以及對 AI 生成的見解進行批判性評估。此外查詢數量的限制（Plus 用戶每月 10 次，Pro 用戶每月 120 次）創造了人為稀缺性，迫使組織優先考慮哪些問題真正值得應用 Deep Research 的能力。這種限制可能反而促使企業更加審慎地應用此技術。
隨著曾經只限於精英組織的研究能力變得廣泛可用，競爭優勢將越來越多地來自於組織如何提出問題，以及如何將 AI 生成的見解整合到決策過程中，而非資訊獲取本身。戰略價值從「知道」轉向「理解」，從資訊收集轉向洞察生成。
AI 市場未來競爭將更加激烈
未來 OpenAI 計劃讓 Deep Research 能夠連接到更多專業資料來源，擴大其對訂閱數據庫或內部資源的存取，使輸出更加強大和個人化。而代理式體驗更是各大 AI 開發商的發展方向，Deep Research（可以執行異步網上調查）與 Operator（可以在現實世界中採取行動）的結合，將使 ChatGPT 能夠為企業執行越來越複雜的任務。
隨着 OpenAI 向高階訂閱路線發展，中國的 DeepSeek 選擇開源其 DeepSeek-R1 模型，而 Anthropic 的 Claude 3.7 Sonnet 則專注於其推理過程的透明度，這種差異化導致市場分散，每個主要競爭者提供不同的 AI 研究方法，為企業提供更多選擇，但也增加了選擇最適合其需求的平台的複雜性，先嘗試不同平台，了解各自的特質再作出選擇也不遲。
來源：VentureBeat