事實脈絡
Sarah Friar, CFO of OpenAI, introduces a practical AI scorecard to measure ROI through useful work, cost per successful task, dependability, and return on compute.
解讀與影響
这套计分卡的提出，与行业从“卷模型”到“卷应用”的转型趋势紧密呼应。正如 CNBC 所分析的，过去两年 AI 竞赛的评分标准很简单：更大的模型、更高的基准测试分数。但当企业开始将 AI 真正融入产品和工作流时，关键不再是调用最强的模型，而是找到在特定任务中成本、数据和环境都最适配的方案。Friar 的计分卡正是为这种新范式提供了可量化的抓手，它不再关注模型本身有多“聪明”，而是关注模型在具体商业场景中创造了多少实际价值。
计分卡中的“算力回报”和“单次成功任务成本”直指 AI 落地的经济账。根据 Medium 上的一篇分析，从 2023 年到 2026 年，编写代码的成本因 AI 下降了约 40 倍，这直接冲垮了软件行业最古老的护城河。当任何人都能轻松构建功能时，真正的竞争优势便从“能否构建”转向了“能否以最低成本、最高可靠性持续交付成果”。Friar 的框架恰好回应了这一转变，引导企业将注意力从炫技式的功能开发，转移到对单位经济模型和系统稳定性的精打细算上。
此外，“可靠性”和“有用功”这两个维度，则是对 AI 应用从“玩具”走向“工具”的必然要求。当前行业正涌现出大量 AI 应用，如 字节跳动的 Seedance 2.5 视频模型 原生支持 30 秒视频直出，或 Composio 测试的 AI 编程智能体 在特定任务上的表现，其价值最终都需通过“是否可靠地完成了有用工作”来检验。同时，像 小红书发布的 AI 治理规则 和 银川获批建设国家 AI 先导区 这类事件也表明，AI 的可靠应用不仅关乎技术，也涉及合规治理与产业生态的成熟度。OpenAI 的这张计分卡，为这股务实的落地浪潮提供了一个清晰的财务评估框架。