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學院文章
OpenAI 的 ChatGPT 預測 XRP、Cardano 價格內幕揭祕
本文解讀 OpenAI 的 ChatGPT 如何預測 XRP 和 Cardano 到 2025 年底的價格走勢，並結合最新行情與關鍵驅動因素，爲加密投資者提供清晰參考。
2025-06-19
左手倒右手？深入解析 AI 熱潮背後的金融槓桿循環，以及華爾街的終極豪賭
本文摘錄自 Bloomberg Originals 播客，聚焦於 Nvidia 投資 OpenAI 高達 1,000 億美元、OpenAI 租用 Oracle 算力，以及 Oracle 購買 Nvidia 晶片所構成的循環投資閉環，精確揭示在 AI 熱潮下的獲利挑戰。
2026-02-04
美國股市正掀起一波新型的 AI 輪盤遊戲
美國股市現今的 AI「資本循環」：OpenAI 向 Oracle 簽訂巨額雲端服務合約，Oracle 也大量採購 Nvidia GPU，而 Nvidia 本身則是 OpenAI 的投資者。這種資本流動形成了市場新敘事，推動相關企業估值持續上升，股價大幅飆漲，展現資本運作與技術需求交互融合的格局。
2025-09-24
Blogs
2026 年最佳 Pre-IPOs 投資平台比較：為什麼 Gate 更值得關注？
本文將深入解析 Gate Pre-IPOs 的鏡像票據機制，並對比主流平台的核心差異，協助你在 SpaceX、OpenAI 等獨角獸公司上市前，找到最適合自己的參與方式。
2026-04-27
2026 年 Pre-IPO 估值為何持續攀升？三大核心驅動力深度解析
2026年，全球 Pre-IPOs 市場正經歷前所未有的估值熱潮。從 SpaceX 到 OpenAI，未上市獨角獸的估值正以驚人速度攀升。
2026-04-24
普通人也能投資 SpaceX、OpenAI？Gate Pre-IPO 參與指南
本文將為你深入解析 Gate Pre-IPOs，並說明如何以 100 USDT 起步，提前布局 SpaceX、OpenAI 等潛力股。
2026-04-22
OpenAI (OPENAI) FAQ
OpenAI (OPENAI) 今天的股價是多少？
OpenAI (OPENAI) 的 52 週最高價和最低價是多少？
OpenAI (OPENAI) 的本益比 (P/E) 是多少？說明了什麽？
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OpenAI (OPENAI) 今日新聞
OpenAI 與 AWS 將於 4 月 28 日舉辦客戶活動
Gate 新聞訊息，4 月 27 日——根據《The Information》的報導，OpenAI 和 Amazon Web Services (AWS) 的高層主管將於明天，4 月 28 日，舉辦一場客戶活動。 OpenAI 表示，它目前可以將其所有產品提供給任何雲端服務提供商的客戶。
2026-04-27 06:31DeepSeek V4-Pro 價格砍 75%，API 快取成本降至 1/10
Gate 新聞訊息，4 月 27 日——DeepSeek 宣布，其新款 V4-Pro 模型面向開發者提供 75% 的折扣，並將其 API 產品線中的輸入快取命中價格下調至先前水準的 1/10。 V4 模型於 4 月 25 日以 Pro 和 Flash 版本發布，已針對華為的 Ascend 處理器進行優化。DeepSeek 表示，V4-Pro 在世界知識基準（world-knowledge benchmarks）上優於其他開源模型，並且僅次於 Google 的封閉式 Gemini-Pro-3.1。V4 系列專為 AI 代理而設計，能處理超出聊天機器人能力範圍的複雜任務。 V4-Pro API 成本已低於主要的西方競爭對手，定價為每 100 萬輸出 tokens $3.48，相較之下 $30 for OpenAI 的 GPT-4.5。V4-Flash 定價為每 100 萬輸入 tokens $0.14、每 100 萬輸出 tokens $0.28，可能讓透過單次請求就能完成整份程式碼庫或監管文件的審閱等具成本效益的應用成為可能。
2026-04-27 05:17GPT-5.5 重返編碼最前沿，但 OpenAI 在輸給 Opus 4.7 後更換了基準測試
Gate 新聞訊息，4月27日——SemiAnalysis，一家半導體與 AI 分析公司，發布了一份包含 GPT-5.5、Claude Opus 4.7 與 DeepSeek V4 的編碼助手對比基準測試。關鍵發現：GPT-5.5 標誌著 OpenAI 在六個月後首次重返編碼模型的最前沿，且 SemiAnalysis 工程師如今在 Codex 與 Claude Code 之間交替使用；此前他們幾乎完全依賴 Claude。GPT-5.5 採用一種代號為「Spud」的新預訓練方法，代表 OpenAI 自 GPT-4.5 以來首次擴大預訓練規模。 在實際測試中，出現了明顯的分工。Claude 負責新的專案規劃與初始設定，而 Codex 在推理密集型的除錯修復方面表現更出色。Codex 展現出更強的資料結構理解與邏輯推理能力，但在推斷含糊的使用者意圖方面存在困難。在一個單一儀表板任務中，Claude 會自動複製參考頁面版面，但卻捏造大量資料；而 Codex 則跳過版面，但提供了顯著更準確的資料。 分析揭示了一個基準測試操控細節：OpenAI 在 2 月的博客文章中呼籲業界採用 SWE-bench Pro 作為新的編碼基準標準。然而，GPT-5.5 的公告改用了一個名為「Expert-SWE」的新基準。其原因被埋在細微的附註之中：GPT-5.5 在 SWE-bench Pro 上被 Opus 4.7 超越，且在未發布的 Mythos (77.8%) 上遠遠落後 Anthropic。 至於 Opus 4.7，Anthropic 在發布一週後發表了死因剖析式分析，承認 Claude Code 存在三個在 3 月至 4 月持續數週、影響幾乎所有用戶的錯誤。多位工程師先前已報告 4.6 版出現效能退化，但都被否定為主觀觀察。此外，Opus 4.7 的新 tokenizer 會使 token 使用量最多增加 35%，而 Anthropic 也公開承認——實際上等同於隱藏的價格上調。 DeepSeek V4 被評估為「跟上前沿但不領先」，並將自己定位為封閉來源模型中的最低成本替代方案。分析亦指出：「Claude 依然能在高難度中文寫作任務上優於 DeepSeek V4 Pro」，並評論稱：「Claude 在自己的語言中擊敗了中文模型。" 文章引入一個關鍵概念：模型定價應以「每項任務成本」來評估，而不是「每 token 成本」。GPT-5.5 的定價是 GPT-5.4 的兩倍 (input $5, output $30 per million tokens)，但它能用更少的 token 完成相同的任務，因此實際成本未必更高。SemiAnalysis 的初步數據顯示 Codex 的輸入到輸出比為 80:1，低於 Claude Code 的 100:1。
2026-04-27 03:21OpenAI 攜手聯發科與高通開發 AI 手機處理器；鴻海連接器預計於 2028 年啟動量產
Gate News 消息，4 月 27 日——根據天風國際證券分析師明智啟（Ming-Chi Kuo）的供應鏈分析，OpenAI 正與聯發科（MediaTek）和高通（Qualcomm）合作開發手機處理器。鴻海連接器 (立訊精密) 將擔任獨家系統設計與製造合作夥伴，預計於 2028 年開始大規模量產。預計將於 2026 年底或 2027 年第一季度前敲定規格與供應商。 Kuo 表示，OpenAI 進軍手機市場的核心理由在於，同時掌控作業系統與硬體，對於提供完整的 AI 代理（AI agent）服務至關重要。智慧型手機是唯一能夠即時存取使用者完整情境資訊的裝置，而這對 AI 代理的推理至關重要。使用者不再透過多款應用程式，而是透過手機來完成任務並滿足需求——這將是對智慧型手機定義方式的根本性轉變。 在商業層面，OpenAI 可能會將訂閱服務與硬體捆綁，並與開發者合作，打造 AI 代理應用生態系。處理器設計將優先考量省電效率、記憶體階層管理，以及在本地執行較小模型，複雜任務則交由基於雲端的 AI 處理。Kuo 指出，聯發科為 Google 開發的 TPU Zebrafish（斑馬魚）晶片可作為參考，並表示單顆 Zebrafish 晶片所產生的營收，約等同於 30 到 40 顆 AI 代理智慧型手機處理器的收入。考量全球高階智慧型手機出貨量每年約達 3 億到 4 億台，裝置汰換週期可能成為同時推動聯發科與高通的新成長動力。對立訊精密而言，此專案提供了在下一代智慧型手機製造上搶得先機的機會——在這個領域，他們一直難以超越鴻海在蘋果供應鏈中的地位。 該舉措代表了 AI 能力如何整合進消費者硬體的重大轉變，這不僅意味著對整體智慧型手機產業的影響，也將牽動新興的 AI 代理生態系。
2026-04-27 01:13Sam Altman 概述 OpenAI 的五項營運原則，暗示為安全可能對模型能力的存取進行未來限制
Gate News 消息，4 月 27 日——OpenAI 執行長 Sam Altman 以其個人署名發布了公司五項營運原則，暗示 OpenAI 可能在特定時期限制用戶對模型能力的存取，以優先考量安全。在該聲明中，Altman 描述了一個潛在的未來情境：公司需要「以犧牲部分賦能換取更強韌性」。 Altman 強調，關鍵的 AI 決策應透過民主程序做出，而不是僅由 AI 研發機構單方面決定。他為 OpenAI 近期在大規模算力採購、全球資料中心建設以及垂直整合方面的努力辯護，表示目標是降低 AI 成本，讓這項技術能夠被每個人所使用。Altman 指出，政府可能需要探索新的經濟模式，以確保價值能夠被共享。他同時凸顯一個特定的風險情境：極其強大的模型可能會降低創造新型病原體的門檻，因而需要社會層級的回應。 Altman 回顧了 OpenAI 在釋出 GPT-2 權重方面的歷史猶豫，承認事後看來的謹慎過度，但也指出這導致了 OpenAI 至今仍在採用的迭代式部署策略。
