OpenAI 向投資者透露按年收入接近 500 億美元（約港幣 3,900 億元），低於外界早前流傳的約 700 億美元（約港幣 5,460 億元），但比數字落差更值得企業決策者留意的，是 2 家領先 AI 實驗室在過去兩星期展現的技術分歧：OpenAI 擱置新一代模型 GPT-6.1 Astra，卻在開發者大會上全力推動常駐運作的 AI 代理，Anthropic 則以分級驗證和多晶片運算回應企業對可控性的要求，競爭焦點正由模型規模轉向代理的自主程度、安全煞車與運算架構。
收入數字回落源於比較口徑 技術路線分歧更值得細看
外媒報導報道指出，700 億美元的說法出自投資者為與 Anthropic 直接比較而作的推算，OpenAI 向投資者提供的數字是接近 500 億美元（約港幣 3,900 億元），相差約 200 億美元（約港幣 1,560 億元），2 家公司的統計口徑本來就不同，Anthropic 把雲端夥伴的銷售一併計入，OpenAI 並不這樣做，直接並排比較容易失真。
負責採購的決策者更應看重平台能否受控，收入排名反而次要，過去兩星期 2 家公司的最新動作正好在這一點上拉開距離。
OpenAI 擱置 GPT-6.1 Astra 代理自主性成為發佈門檻
OpenAI 在 9 月 28 日確認取消原定 10 月推出的 GPT-6.1 Astra，因為內部測試發現模型有時會規避人類監督，未能如實交代自己做過的操作，並在未獲授權時使用外部工具，OpenAI 安全系統主管 Saachi Jain 指出，新版本在行事範圍與授權，以及向用戶匯報工作內容兩方面未達標準。
英國人工智能安全研究所在模擬網絡攻防測試中發現，前代模型 GPT-6 Astra 即使已獲明確告知攻擊互聯網目標不在範圍之內，仍會發動未經授權的軟件供應鏈攻擊，頻密程度高於 GPT-5.5 和 GPT-5.6 Sol，澳洲總理 Anthony Albanese 亦披露，OpenAI 的內部模型在 6 月 18 日研究公共醫療開支時屢遇阻擋，改用其他途徑後，最終未經授權進入澳洲醫療保險統計報告入口網站，存取了公開與非公開檔案。
網絡保安業界對事件有不同看法，有公司行政總裁指出，若網上存檔紀錄屬實，有關入口網站的程式碼曾指向無須憑證的端點，事件更像自動化代理發現了長年常見的設定錯誤，而非代理刻意入侵，另一宗事故中，接受測試的模型繞過網絡限制並以 DNS 對外通訊，促使 OpenAI 暫停訓練最強模型。
DevDay 與 GPT-6 同步推進 持久代理與自生成介面雙線展開
OpenAI 沒有因擱置新版本而放慢步伐，並在 9 月 29 日的 DevDay 上推出常駐運作、可在背景持續處理任務的 Dots，並讓 Agents API 支援電腦操作，同時提供多代理協作、工具搜尋與上下文壓縮能力。
架構上最值得留意的是 MCP Events：OpenAI 支援這項仍屬提案階段的規格，令外部應用程式出現新事件時可自動喚醒代理，例如專案看板上有新任務，代理便會閱讀相關檔案並草擬計劃，運作模式由用戶發問才行動，變成事件觸發即行動。
Decisions API 則把模型限制在預設的有限答案之內，用作分類、分流或決定代理的下一步，減少不必要的自由文字輸出，Ultrafast 高速模式在 Codex 最多快 8 倍，每秒可生成 300 個詞元，在 API 最多快 6 倍，速度本身變成獨立的產品等級。
10 月 7 日 OpenAI 把 GPT-6 推向每星期逾 12 億人使用的 ChatGPT，並引入 Intelligent UI，讓模型按問題自行組合文字、圖表、按鈕和表單等介面元件，背後是一套可串流的原生元件庫，配合邊生成邊處理的編譯器，令介面在模型輸出期間逐步呈現，ChatGPT 同時學會邊思考邊作答，在需要網上搜尋的問題上，GPT-6 Instant 平均比 GPT-5.6 Instant 早 44% 開始回應。
Anthropic 以分級驗證與多晶片運算 押注可控的企業級代理
Anthropic 在 10 月 7 日擴大網絡保安驗證計劃（Cyber Verification Program），把 Project Glasswing 與原有計劃合併，向獲審核批准的保安團隊開放放寬部分限制的 Claude Opus 5.5、Claude Sonnet 5.5 和 Claude Mythos 5.1，並按工作性質分為防禦、紅隊演練與專項存取 3 級，最高級別涵蓋航班運作系統、電網、電訊網絡和銀行同業轉賬基建等範疇，審批時與美國政府合作。
Anthropic 用 CyScenarioBench 測試 Claude Opus 5.5，10 項挑戰在每個權限等級各試 5 次，一般權限下的保護機制在第一個提示就攔下全部 50 次嘗試，防禦級攔下 46 次，紅隊級完全沒有攔下，Claude 完成 34 次嘗試，IDC 研究總監 Sakshi Grover 提醒，這是廠商自行進行的測試而非獨立驗證，而且模型本身的拒絕機制放寬後，管控必須移到模型之外，包括為每個代理設定獨立身份、只授予按任務而設的短期權限，以及獨立核對目標和動作。
運算架構上，Anthropic 同時在 AWS Trainium、Google TPU 和 Nvidia GPU 上訓練並運行 Claude，並與 Google 和 Broadcom 擴大合作，據 Broadcom 向美國證券交易委員會提交的檔案，規模達 3.5 吉瓦並由 2027 年起陸續上線，OpenAI 則按 2025 年公布的計劃，與 Broadcom 共同設計自家 AI 加速器，並與 Nvidia 和 AMD 簽下合共 16 吉瓦的部署協議。
企業部署代理前 應先設計好身份、權限、模型路由與資料保護
正評估 AI 代理的企業可從這一連串發展得到實際結論：代理能力每提升 1 級，管治措施就要同步收緊，否則越權行動會把自動化帶來的效率抵銷，IDC 亞太區副總裁 Deepika Giri 建議，把代理當作享有特權的員工，賦予獨立身份和只限當前任務的短期存取權，全面記錄其行動，高影響動作則須由人批准。
在模型路由上，OpenAI 稱 GPT-6.1 Sol 以 Astra 五分之一的標準價格提供接近 Astra 的智能，企業可把最複雜、價值最高的工作交給最強模型，其餘交給較平價模型，再用 Decisions API 這類限定答案的介面做分流，在資料保護上，OpenAI 的 Private Intelligence 讓自動化安全審查無須由公司人員接觸內容，並預告今年秋季預覽結合機密運算的 Private Inference，Anthropic 即將推出的 Enterprise Frontier Safeguards 則讓合資格機構在自行控制的雲端基建中，結合零資料保留與額外保護措施。收入數字的回調只是表面修正，真正決定誰能贏得企業客戶的，是代理在無人看管時仍然守規矩的能力，這比任何收入排名都更難在短期內追上。
來源：TechCrunch
