OpenAI推出Shopping Research新模式，基于GPT-5 mini打造独立购物Agent，通过数十轮交互精准挖掘用户需求、筛选商品，但这场购物决策革新背后，却暗藏商业化路径的关键争议。这篇文章结合赤足鞋选购实测拆解新功能，深入剖析两大变现路径的利弊，带你看懂OpenAI在激烈竞争中的商业化抉择。

今天如往常一般打开ChatGPT，开始准备使用，看到官方弹出一个小界面推荐尝Shopping Research模式，这一看就是用来帮助用户进行购物决策的。

说实话，我之前已经数次用gpt的深度推理模型，比如o3 pro和5 pro帮自己找东西了，而且效果都还不错。

但，那还是基于对话模式，一问一答然后给出推荐，而这次的“购物研究”，完全就是一个单独的agent（基于一个gpt-5 mini模型进行后训练开发的），在给出最终的商品推荐之前，用户还需要做十几次甚至几十次的选择。

是的，就是这么多次。

比如我最近刚买了一双赤足鞋，对这个领域稍微有了了解，就想着用来测试一下吧。结果gpt收到问题思考了一会之后，一连追问了我好几个问题，需要我一一作答。

然后它就开始研究了，但在给出最终的结果之前，它居然还会再直接问你几个对具体商品是否喜欢的问题，可以选择not interested或者more like this ，如果选择不感兴趣，它还会问你原因。

说实话，这有点出乎我的意料，等于这个agent的交互，一下子相比之前的Deep Research等agent有了数量级的提升，更接近一个长链条多步骤的任务了。

这个链条再一直走下去，当然就是AI帮你最终下单这个商品了，但想要达到用户能够满意的结果，这个目标如今依然停留在“现实很骨感”的层次。

当下的奥特曼奥，似乎在广告和电商两大变现路径里，坚定地选择了电商。

我原本认为免费-20-200美金的会员定价体系没问题，毕竟算力很贵，之前甚至一度有传言说，OpenAI会出2000和2万美金的档位。

不过就算是这个定价，对于压榨到极限的账户来说，OpenAI还是会亏。

所以最近我渐渐偏向了另一种观点，在模型性能已经无法保持和Gemini等一众追赶者有档次上的差距，甚至间歇性被反超的局面下，OpenAI 应该彻底构建一个用户量遥遥领先的局面，以高频用户习惯和memory等功能对用户的深度了解来构建竞争壁垒。

所以OpenAI应该彻底免费，对所有人。

现在的领先依然非常大，我看到的数据大概是OpenAI的周活也高于Gemini的月活，但是Google有全家桶来带AI产品，有自己的芯片、有云、有接近无限的钱，现在也彻底苏醒了知道怎么打了，以后OpenAI几乎难以再在模型性能上一览众山小了。

然而实际上，在如今“各领风骚三五周”的局面下，模型性能就不是竞争的胜负手了。

我偏向的这种观点即为，OpenAI免费之后，彻底走上广告路线，让算力消耗由用户买单变为广告主买单。

现有会员定价体系的问题是，20美金是大多数核心用户的选择，然而他们都面临算力消耗限制，以及新产品比如sora 2刚上线时不能使用的问题（之后能用但也有次数限制），所以他们其实也是最容易流失的一群人，他们很有可能看到一个更便宜甚至免费，但性能和OpenAI接近或更强的模型，就转投别家了。

当然，我知道广告模式会有很多的问题，怎么开始做，需要非常小心谨慎，挨骂是难免的（其实可能也是最无关紧要的），但是相比用户流失的问题，在面对最激烈的竞争时，广告模式其实就是更好的选择，尤其是对大规模C端产品来说。

毕竟Google当年在搜索结果里放入竞价排名，以及Facebook在社交feeds里插入游戏广告，也都不是那么一帆风顺的，而其实做电商路径变现，也面临是不是谁给的钱多就推荐了谁家的货或者跳转哪个电商平台的问题。

山姆以前是很不喜欢广告的，但今年下半年的一些访谈中已经渐渐松口了，说ins的广告真的很精美，有些推荐真的很准之类的。

就像当年的小扎，说ads is not cool，ads就像是你精心举办了一场盛大party，结果被告知11点前就必须结束一样。

但是现在的小扎，在押宝元宇宙失败、AI追赶不力之后，广告收入早已成了META的生命线。