OpenAI 早前宣布向 10 萬名學術研究人員免費開放旗下最強 AI 模型，為期至 2027 年。同一星期亦公布大幅削減 AI agent（智能代理）運算成本的方法，包括利用自家 Codex 工具加強自身程式碼。兩件事看似沒有關連，實質屬於同一局棋：推理（inference）成本愈低，OpenAI 便愈有本錢免費回饋學術界，藉此鞏固自身在 AI 生態系統的地位。
10 萬科學家免費使用頂級 AI 至 2027 年
OpenAI 新推出的計劃名為「ChatGPT for Academic Researchers」，由本星期三起，為 10 萬名學術研究人員免費提供先進 AI 模型至 2027 年。計劃將於今年夏季由 1 萬名研究人員開始，隨後逐步擴展，預計 2027 年達到 10 萬人。現時已參與的機構包括普林斯頓高等研究院（Institute for Advanced Study）及法國高等師範學院（École normale supérieure）。
參加者可獲得 OpenAI 現時最強模型 GPT-5.6 Sol Pro 使用權，並能邀請最多四名同一機構的合作研究員共同使用。從商業角度計算，參加者獲得的使用量約相等於 OpenAI 每月 200 美元（約港幣 HK$1,560）ChatGPT Pro 帳戶。相關資料不會用作訓練模型，研究員亦享有與商業客戶相若的企業級私隱及保安保障。
計劃同時包含多項實用功能，包括超過 75 個生命科學專用工具，涵蓋遺傳學、基因組學、次世代定序、單細胞分析、蛋白質建模及藥物研發等範疇。現時每星期約有 130 萬人使用 ChatGPT 處理進階科學與數學問題，每星期產生約 840 萬條訊息。而在數學領域，arXiv 論文中致謝 ChatGPT 貢獻數量，由今年 2 月 14 篇激增至 7 月首三星期 100 篇，反映學術界對 AI 工具的依賴日益加深。
整個計劃屬於 OpenAI 更大規模承諾的一部分，OpenAI 表示新計劃是公司承諾在 2027 年前投放超過 2.5 億美元（約港幣 19.5 億元），支援外部科學研究及發現的其中一環。OpenAI 總裁 Greg Brockman 形容，計劃能為人類最艱難的問題「多嘗試幾次」。
質疑聲音：免費午餐背後的「養魚」策略？
並非所有人都對計劃持樂觀態度。有分析人士指出，做法某程度上是一種吸引學者「上釣」的策略——先利用有限度的免費運算資源吸引研究人員使用，再從中了解學術界的使用習慣，最終把最尖端的運算能力保留在自己手中。長遠而言，令整代科學家習慣在 ChatGPT 內思考與工作，本身便是一道難以動搖的護城河。
亦有評論認為，這類「慷慨」實質是包裝成慈善行為的市場推廣手法，令一批研究人員及其日後的論文引用，提早鎖定在 OpenAI 生態系統內，搶先在競爭對手前佔據學術界關鍵陣地。
節省成本秘技：AI agent 如何減少消耗 token
今次 OpenAI 詳細講解如何大幅削減 agent 運行成本，關鍵在於名為「agent harness」（智能代理框架）的系統。系統負責統籌 Codex 及 ChatGPT Work 底層模型、工具與上下文運作，功能猶如樂團指揮。此框架屬於開源性質，與 Anthropic 的 Claude Code 不同，但同時亦是「token 焚化爐」——今年初已有開發者因 agent 大量消耗運算資源，錄得每月高達 2 萬美元（約港幣 HK$156,000）的帳單。
有見及此，OpenAI 決定著手加強效能。結果新一代旗艦模型 GPT-5.6 Sol 在一項主流編碼基準測試中，擊敗 Anthropic 的 Claude Fable 5，輸出 token 用量減少 54%，效率大幅提升。至於較輕巧的 GPT-5.5 Luna，成本比 Sol 便宜達 80%。事實上，今次效率提升來自四個層面的全面改善，包括模型本身、推理過程、API 架構，以及支撐 Codex 與 ChatGPT Work 的 agent 框架，屬於一次全面的系統重構。
值得一提，GPT-5.6 家族分為三個級別：Sol 為旗艦級模型，主攻複雜推理、長時序 agent 工作、編碼、生物及網絡安全等最艱難任務；Terra 屬於均衡型，主打日常生產環境應用；Luna 則是速度最快與最實惠級別，適合高流量及對延遲敏感的應用。定價方面，Sol 每百萬 token 輸入 5 美元、輸出 30 美元；Terra 為 2.5 美元／15 美元；Luna 則為 1 美元／6 美元，折合港幣分別約為 HK$39／HK$234、HK$19.5／HK$117 及 HK$7.8／HK$46.8。
總結：慷慨與控制成本實屬同一策略
綜合而言，這兩個公告實為同一套策略的一體兩面。透過大幅壓低推理成本，OpenAI 才有本錢在漏斗頂端免費提供資源——一方面提供予 10 萬名科學家，另一方面亦爭取數以億計的 ChatGPT 用戶轉用 agent 功能。慷慨與控制成本，本質上屬於同一件事。
不過這種策略亦有風險：當免費頂尖工具令整個學術界日益依賴單一公司的技術生態，同一時間 OpenAI 又不斷掌握以更低成本運行系統的方法，結果服務愈便宜，OpenAI 掌控的世界便愈大。至於競爭對手 Anthropic 會如何回應這一步棋，將會是下一個值得留意的焦點。
