北京时间5月6日，OpenAI推进了两件事。
第一件，GPT-5.5 Instant成为ChatGPT的新默认模型，向包括免费用户在内的所有ChatGPT用户逐步开放。相比前代GPT-5.3Instant，新版本提升了事实可靠性，并新增更强的上下文管理能力；其中，Plus和Pro用户在网页版可更有效调用过往对话、文件以及已连接Gmail中的相关信息。
从这一天起，ChatGPT的默认体验首次具备了“长期记忆”的最低可用形态。
第二件，OpenAI推出自助式广告平台，并宣布这将是实现 2026年25亿美元广告收入、2030年1000亿美元目标的关键一步。公司广告与变现业务负责人Asad Awan在媒体沟通会上确认，自助式Ads Manager现已向全美各种规模的广告主开放beta，此前5万美元的最低投放门槛被取消，CPC（按点击） 计费同步启用，伴随推出的还有转化追踪pixel与Conversions API。第三方测量与CPA计费已在路上，但尚未确定合作方与时间表。
这背后看起来是一条精心设计的商业逻辑，也是互联网时代就被熟悉的商业模式：免费模型越强，免费用户基数越大，对话数据越丰富，广告库存越多，单位广告越精准，单位广告价格越高。
图：GPT-5.5 Instant 同日成为 ChatGPT 默认模型，幻觉率较前代下降 52.5%，新增“上下文管理”能力。
01 一个免费产品，两套商业模式
OpenAI 实际上在同时运行两个生意，目标客户、定价逻辑、收入结构都不一样。
第一个生意，是面向开发者和企业的“智能供应商”。GPT-5.5旗舰版的 API输入定价5 美元/百万 token、输出30 美元/百万 token，付费方是构建上层应用的开发者、做Agent系统的企业、把模型能力嵌入自有产品的SaaS公司。这条业务线的逻辑是按调用量卖智能，盈利方式直接、链路短、客户单价高。模型越强，单位调用价值越高，定价权就越大。
第二个生意，是面向9亿周活用户的C端业务。ChatGPT周活已超过 9 亿，但免费用户占比超95%。免费版GPT-5.5 Instant 的核心作用是最大化日活、对话频次、停留时长和长期留存。
目前看来更接近互联时代的广告打法，为广告业务输送两样东西：触达规模，以及每个用户的高密度行为数据。这条业务线在商业模式上更接近 Google 搜索或 Meta 信息流。
5月6日的发布让这条业务线的工业化程度上了一个台阶。在试点阶段，广告主只能按曝光（CPM）付费；广告平台正式启动于2月9日，启动期 CPM 60 美元，截至 4 月中下旬，CPM已经从启动时的 60 美元下探至 25 美元。
价格走低本身，既反映广告库存增加，也反映广告主与平台的议价关系开始向“按效果付费”过渡。
CPC的引入，是这个转向的标志。CPC 即 Cost Per Click，按点击付费，广告主不再只为广告被展示买单，而是为用户实际点击广告付费。配合Conversions API与转化pixel，意味着OpenAI现在可以告诉广告主：“你为每一次有效点击付费，每一次点击之后的购买、注册、留资我都能告诉你结果。”
这是一套完整的效果广告基础设施，对标的是互联网时代，比如Google Ads与Meta Ads已经成熟的产品形态。
图：OpenAI 官宣广告平台向全美所有规模广告主开放 beta，正式启用 CPC 计费
负责广告业务的还有一位关键高管Dave Dugan，他是前Meta全球客户与代理商副总裁。5月6日同时官宣的合作方包括Dentsu、Omnicom、Publicis、WPP四大广告控股集团，以及Adobe、Criteo、Kargo、Pacvue、StackAdapt等广告技术公司。这个名单本身更像是一份对标声明。
5月1日，OpenAI更新美国版隐私政策，首次更明确披露其广告数据链路。一方面，OpenAI可能接收广告主回传的购买、注册等转化数据；另一方面，也可能向营销合作方共享部分用于广告衡量和投放的数据。
换句话说，这次隐私政策更新，为广告系统建立“用户点击广告—站外完成转化—转化结果回流平台—继续优化投放”的数据闭环，提供了法律和合规前提。仅仅五天后，OpenAI在5月6日面向广告主开放更完整的广告购买工具，时间上的衔接并不偶然。
02 “记忆”也是一项基础设施
除此之外，GPT-5.5 Instant新增“上下文管理”，可更有效调用过往对话、已保存记忆、文件和已连接应用中的相关信息，减少用户重复交代需求。OpenAI在GPT-5.5 Instant发布页中还提到，所有ChatGPT模型都会引入 memory sources。也就是说，当一次回答被个性化时，用户可以看到模型使用了哪些上下文来源，比如saved memories 或 past chats；如果某条信息过时或不相关，用户也可以删除或纠正。
这项能力本身服务于回答连续性，但放到广告场景下，它也意味着 ChatGPT 可以基于当前对话、近期聊天、长期记忆以及其他可用上下文，更准确地判断用户意图。
OpenAI 的广告帮助文档对此写得比较直接：如果用户开启广告个性化，广告会基于用户聊天以及ChatGPT回答时使用的上下文进行个性化；如果 memory开启，ChatGPT也可能使用 memories和近期聊天来选择广告。用户可以在设置中管理memory和广告个性化。
相比之下，Google搜索广告的数据信号是单次的、显性的、点状的：用户在某一刻输入了“跑步鞋”，系统投放 Nike广告。信号窗口短、上下文薄、用户意图明确。这套机制的瓶颈也很清楚，它只在用户主动表达需求的瞬间生效，对那些尚未形成搜索行为的潜在意图无能为力。
ChatGPT 的对话信号是连续的、隐性的、面状的。比如一次完整的购买决策可能横跨几周、几十轮对话：先抱怨膝盖在长跑后疼痛，再咨询是否需要换鞋，再问哪种缓震技术更适合，再讨论价格区间，最后才在某个时刻产生购买动作。
这种信号差异在新的广告系统里被进一步放大。在 ChatGPT 的广告平台上，广告主用自然语言描述某种产品可能相关的对话情境，平台的推理引擎做最终的匹配决策。
理想化的闭环至此比较完整了：用户对话产生记忆，记忆驱动个性化体验，个性化体验提升留存与对话频次，更高频次的对话生成更精细的画像，更精细的画像支撑更高的广告 CPC，更高的广告收入反哺模型训练，模型变得更强、更值得依赖。每一次循环放大一次。免费版本的GPT-5.5 Instant越好用，循环放得越大。
然而，理想的设计和现实之间一般都会有一道巨大的鸿沟。
03 真正的代价是信任
过去 20 年，互联网“免费”产品的代价是已知的，比如社交网络和短视频平台，让渡的是注意力和时间。这些代价被用户在心理上接受，部分原因是产品形态本身就是公开的、工具性的，工具的边界感始终存在。
ChatGPT让渡的可能是另一种东西：信任。
当用户向 ChatGPT 倾诉焦虑、推敲消费决策、组织工作流程、起草个人邮件、讨论职业困境时，这种交互在体感上更接近一段一对一的咨询关系。模型用第二人称回应、记得用户提过的细节、在不同对话间形成连贯的“理解”，这些产品设计共同强化了一种类人格化的关系。用户对工具不会产生信任，对感觉像是“了解自己”的对象才会。
OpenAI 显然意识到了这一点。他们在广告原则中反复强调：广告不影响 ChatGPT 给出的答案，对话内容对广告主保密，不向广告主出售用户数据，用户可以关闭个性化、清除用于广告的数据，付费层级（Plus、Pro、Business、Enterprise）始终无广告。同时承诺，未满 18 岁用户不会看到广告，广告也不会出现在健康、心理健康、政治等敏感领域旁边。广告投放决策完全在 OpenAI 自有系统内完成，广告技术合作方只负责预算、出价和创意，对话数据停留在OpenAI一侧，广告主只拿到聚合的效果指标。
图：OpenAI 在宣布对 ChatGPT 进行广告测试时详细阐述了其广告原则
但护栏之外仍有几个未解决的问题。
第一，护栏防的是“广告主拿到对话内容”，不是“对话内容被用于定向”。OpenAI 自己披露的广告匹配机制，明确包括用户的当前对话主题、过往聊天和过往广告互动。换言之，对话内容不会离开 OpenAI 的服务器，但它会被 OpenAI 自己用来决定向用户展示什么广告。
这是一种“内部使用”的隐私设计，它比“卖给广告主”更尊重用户，但也意味着用户向 ChatGPT 说的每一句话，都可能在另一时刻以广告的形式回到自己面前。
第二，“广告与回答分离”是视觉层面的承诺，不是认知层面的承诺。OpenAI 在广告产品中使用赞助标签，将广告清晰地标注并与正文区隔。但用户对 ChatGPT 的信任层级与对搜索引擎的信任层级并不对等：搜索引擎的广告即便没标，用户大多也能凭经验识别；而对一个被定位为顾问的对象，识别成本只能由用户独自承担，尤其当那个顾问同时知道你的健康焦虑、职业困境和消费习惯时。
第三，记忆和广告之间的隔离规则仍不透明。OpenAI 声明“用户可以关闭个性化、清除用于广告的数据”，但记忆数据具体如何进入定向系统、清除是否同步生效、被记忆的内容能否被部分删除而非全部删除，这些操作层面的细节并未公开。用户在做出“是否依赖”决策时，本应得到的是更清晰的信息颗粒度。
当一个AI同时记得用户的健康焦虑、消费习惯、职业困境和家庭关系，它推荐的每一个产品，用户是否还能清晰区分哪一句是建议、哪一句是付费内容？
25亿美元是OpenAI自己给2026年广告业务定下的目标，1000亿美元是 2030年的远景。这两个数字能否实现，技术上取决于模型质量与触达规模；商业上取决于一个更根本的产品命题：AI与人是否是一种新型的亲密关系，把“亲密关系”转化为商业模式，可以走多远，又是否会在哪个节点遭遇用户的反感和抵触。
互联网的前一代免费产品教会用户的一件事是，免费从来不是真的免费。这一代的代价更隐秘，它甚至发生在用户还没意识到自己已经把什么交出去的时候。
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