就在近日，OpenAI 宣布了 ChatGPT 的新功能“GPT mentions”，简单理解，GPT mentions 其实就是一个 @ 功能，而这项功能，或许一定程度上会改变大家在网上的行为路径、使用流程。一起来看看本文的理解。
1 月 27 日，OpenAI 宣布了 ChatGPT 的新功能“GPT mentions”。目前，这个功能仍在内测中，尚不知道什么时候会公开发布。但已经有进入测试列表的网友在各种炫技了。
GPT mentions 开始测试｜图片来源：X
GPT mentions 其实也比较好理解，就是一个 @ 功能，每个月花 20 美金升级了 Plus 的用户，可以在对话框里 @ 任何一个 GPTs，让它帮自己干活。
GPTs 背景介绍
GPT Store 截图| 图片来源：ChatGPT
2023 年 11 月的 OpenAI 开发者大会上，奥特曼宣布推出 GPTs，允许用户创建适用于特定用途或业务场景的GPT定制模型。OpenAI 还推出了 GPT Builder，用户可以完全通过自然语言描述，完成整个创建过程。
紧接着今年年初，OpenAI 又推出了 GPT Store，订阅 ChatGPT 的用户可以访问所有上架的 GPTs，被称为 AI 版的 App Store。
那么这样一个简单的 @ 功能，为啥单独写个选题呢？因为感受下来，我们觉得它会改变大家在网上的行为路径、使用流程。而鉴于如今的大模型之争，不论最后谁最终拿下最大的流量入口，我们的行为路径都可能会发生类似改变。
在 @ 之前，用户需要根据自己的需求去 GPT Store 中找合适的 GPT，完成不同的任务，然后自己根据需求去组合利用这些成果。GPT Store 依然类似于一个工具集合，相当于门户网站，收录了 GPTs 们。而这些 GPTs，其实最大的区别就是能够用自然语言与工具进行交互，例如 Canva 的 GPT，用户可以用自然语言命令 Canva 去生成一张海报，但很多工具在自己的 App 或网站，也有提供类似功能。
与 Canva 进行对话 | 图片来源：ChatGPT
也就是说，在 @ 之前，用户是使用独立 App/网站，还是使用 GPTs，差别没有那么大。从一个环节到下一个环节，如果需要协作，需要复制粘贴的动作。
但在 @ 之后，用测试网友的例子，用户可以在 ChatGPT 的对话框里先叫来 AI PDF 来总结技术论文的摘要，然后再叫来编码工具根据总结出来的内容编写实现代码，而即便在论文中没有代码的情况下，网友 @ 来的 Grimoire 也根据对论文的拆解编写出了可执行代码。
用 @ 调起 GPTs｜图片来源：OpenAI
这里面的变化在于：
一、ChatGPT plus 拥有上下文记忆，把散落在不同 GPTs 或者独立网站里面的工作，串起来成为了一个无缝工作流。GPTs 们不再是可有可无，通过 ChatGPT 的串联，拥有了不同于独立工具的使用场景。
二、用户的行为流程因此发生变化。在 @ 之前，GPT Store 相当于门户，用户点进去某一个 GPTs 之后，就等于与 GPTs 对话了，ChatGPT 没有了存在的意义。而在 @ 之后，用户一直在 ChatGPT 的对话框中，不会跳出 ChatGPT 的生态，对于 OpenAI 来说，@ 功能的引入看似不如 GPT 版本迭代那样重大，却是非常重要的一环。
ChatGPT 不再是个简单的能实时联网的对话式机器人，只给出优于传统搜索引擎的体验，他对搜索引擎的“变革”在于，搜索引擎是一个流量入口、也是一个流量出口。而有了 @ 的 ChatGPT 没有出口。
搜索引擎流量流程图
以谷歌搜索引擎为例，用户的动作为：提出搜索需求，谷歌去数据库里找到匹配并返回结果，用户点开链接，跳转到第三方网站。谷歌搜索是一个承接并分发流量的角色，搜索引擎作为流量入口，同时也作为一个流量出口，把流量导给无数个第三方网站。一旦用户点开第三方网站的链接，就意味着用户已经跳出了谷歌生态。虽然流量路径短，但是谷歌承接的流量非常大，以广告变现，每年可以入账千亿美金。
ChatGPT 的流量流程图
而在原本的 ChatGPT 中，绝大多数使用者的基本行为是，遇到一个问题，询问 ChatGPT，获得答案，然后拿着答案去到其他场景，主动离开，其实一样路径很短，且使用场景有限。大模型的优越性，让 ChatGPT 可以靠订阅变现，但整体流量依然偏小，以编辑部订阅 Plus 同事的说法，依然只会在工作或者学习时打开 ChatGPT。
ChatGPT 的流量依然和 Google 差很远，与主流社媒的流量也不在一个量级 | 图片来源：SimilarWeb
加入 GPT mentions 功能后的流量流程图
而加了 GPT mentions 功能后，用户不再是向 ChatGPT 询问简单问题，或者直接跳到某一个独立的 GPTs 标签页与其互动，而是整个流程在 ChatGPT 一个对话框内完成，不论用户调起哪个三方，最终都还是回到 ChatGPT 里面。流量的量级可能还是一样、或者因为场景的打通稍有增加，但用户的整个时长变长了不少。
ChatGPT 与 GPTs 的关系，也不再是简单的模型基础、或者类似搜索引擎、应用商店的流量分发，而是更紧密串联在整个使用过程中。这都给 OpenAI 探索商业模式，提供了更多的可能性。
点击聊天框上方的 X，就可以让 GPTs“退场”｜图片来源：OpenAI
在几个月前，有新闻曝出苹果也要做自己的搜索引擎了，要知道 Google Search 为了做 iOS 的默认搜索引擎，每年要给苹果 180 亿-200 亿美金的“保护费”，相当于苹果 15% 左右的年利润，甚至大于百度一年的营收…
这么香的一笔钱，苹果为什么不赚了，一确实是有反垄断的原因，二是在 AI 时代，基于大模型的搜索引擎变了。在此之前，苹果用一个相对封闭的生态让用户在苹果的各个服务之间流转，但当用户打开浏览器意味着要离开苹果生态了，搜索引擎是一个流量出口，而 AI 来了之后，如加了 @ 的 ChatGPT，搜索引擎从生态出口，变成了“中枢”，调起不同的服务，但用户不会离开中枢，200 亿美金，也就可以不要了。
对于 ChatGPT 来说，当然不是加了一个 @ 就高枕无忧，谷歌在 AI 方面虽然落后但穷追猛赶、还拥有多于 ChatGPT 几十倍的流量基础，但无论是谁最终获得用户倾心，AI 主导的流量生态貌似都更加封闭了。
参考文献：
作者：张凯然；编辑：殷观晓
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