OpenAI 恰逢生成 AI 领域格局剧变之际。中国的 DeepSeek 近期通过开源其 DeepSeek-R1 模型(基于 MIT 许可)，颠覆了西方 AI 开发依赖封闭订阅的商业模式。这种开放策略与 OpenAI 的分层收费形成对比。DeepSeek 的做法旨在让技术自由传播，促进广泛应用，而 OpenAI 则通过订阅体系维持高端功能排他性。困惑已将 DeepSeek-R1集成至其研究工具，远低于OpenAI，凸显开源模式的对抗。另外，Anthropic的Claude 3.7 Sonnet则通过透明推理路径(“可视扩展思维”)寻求差异化。这三者的竞争形式出现了媒介的市场格局，企业需权衡生态系统的即时优势与开源平台的创新潜力。
OpenAI的分层访问策略反映了其在盈利与任务之间的平衡。Sam Altman曾表示，深度研究对部分用户价值每月1000美元，暗示对高价值用户群体的定位。Plus用户每月20美元获10次查询，Pro用户每月200美元获120次查询，这种设计既保留了溢价价值，又通过“预约式”访问(如免费用户每月2次)次)用户更加广泛。这种“免费增值”模式在数字经济中常见，但严格的查询限制体现了对计算成本的考量，意在避免资源奖励，同时推动用户升级订阅。
深度研究在“人类的最后考试”基准测试中取得了 26.6% 的准确率，远超 DeepSeek-R1 的 9.4% 等模型，显示其在多领域推理和信息整合上的突破。其技术亮点包括多步规划和公共卫生检索，能在研究中自我调整。然而，该系统依赖于公开 Web在快速变化或文献稀缺的领域，其分析背景设定，无法访问母数据库，限制了专业应用的全面性。
对于企业领导者来说，深度研究既是机遇也是挑战。效率可将数小时的研究压缩至数十，但需要人工监督以确保可靠性。组织可能需要设计新角色，将人类专业知识聚焦于问题定义和结果验证，而不是简单替代初级分析师。每成本约1.67美元(专业级)，远低于人力成本其其，但接下来企业优先级分配使用场景。驱动的研究范式。
